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Umstellung von VC auf AVC – Greenfield oder Brownfield? Was ist der richtige Ansatz?

Bei der Transformation eines LO-VC-Modells in ein AVC-Modell werden mehrere Schritte durchlaufen, um die zusammenhängenden Prozesse ganzheitlich zu betrachten. Um alle Schritte und die damit einhergehenden Prozesse umfassend nach AVC zu transformieren, ist es ratsam, den Wechsel der LO-VC-Modelle in die AVC-Modelle als eigenständiges Projekt aufzusetzen.

Bevor eine Transformation angegangen werden kann, muss zunächst ausgearbeitet und erörtert werden, welcher Ansatz der richtige Weg ist, Brownfield oder Greenfield. Es stellt sich die Frage, ob ein kompletter Greenfield-Ansatz verfolgt werden muss oder ob die bestehenden Datenmodelle auch transformiert werden können und somit ein Brownfield-Ansatz gewählt werden kann.

Die Grundlage für die Entscheidung ist eine ausführliche Analyse der bestehenden Datenmodelle. Das Ergebnis einer solchen Analyse kann auch so ausfallen, dass eine Teilmenge der Datenmodelle transformiert werden kann und für weitere Modelle die Datenmodelle komplett neu auf der grünen Wiese, also dem Greenfield-Ansatz folgend, aufgesetzt werden. Gerade solche vertiefenden Analysen bieten die Chance, »Altlasten« bzw. Fehler der Vergangenheit zu bereinigen. Eine allgemeingültige Antwort auf die Frage, welcher Ansatz der passende ist, ist nicht möglich.

Für die Umsetzung eines Brownfield-Ansatzes sind folgende Punkte maßgeblich:

  • Das Datenmodell sollte überwiegend LO-VC-Standardstrukturen haben.
  • Im Beziehungswissen sollten nur wenige bis keine Pfunctions zum Einsatz kommen.
  • Die unterschiedlichen Datenmodelle verfügen über eine hohe Anzahl von Überschneidungen von globalem Beziehungswissen.
  • Es werden viele Beziehungswissen der Art Constraint eingesetzt.

 

Für den Greenfield-Ansatz sprechen die folgende Eigenschaften und Faktoren:

  • Die Datenmodelle verfügen über eine Vielzahl von komplexen Beziehungswissen der Art Prozedur.
  • Es werden im Beziehungswissen eine hohe Anzahl kundenindividueller Funktionen (Pfunctions) eingesetzt.
  • Die Datenmodelle haben sehr tiefe Konfigurationsstrukturen mit interaktiver Konfiguration über mehrere Ebenen.

In den folgenden Blogbeiträgen erläutern wir sechs einfache Schritte, um die Herausforderungen eines solchen Projekts zu meistern.

  • Scoping
  • Planung
  • Umsetzung
  • Testing
  • Go-Live
  • Hypercare
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