Data Mining

Software-Analytics als Entscheidungsbasis in Embedded-Software-Projekten

| Redakteur: Franz Graser

Professor Rainer Koschke: Der Softwaretechnik-Experte leitet die Arbeitsgruppe Softwaretechnik an der Universität Bremen und ist Mitbegründer des Unternehmens Axivion, das Software-Analytics in die Praxis umsetzt.
Professor Rainer Koschke: Der Softwaretechnik-Experte leitet die Arbeitsgruppe Softwaretechnik an der Universität Bremen und ist Mitbegründer des Unternehmens Axivion, das Software-Analytics in die Praxis umsetzt. (Bild: Universität Bremen)

Wurde das System genug getestet? Hat sich eine Methode oder ein Tool bewährt? Software-Analytics hilft, Daten über ein Software-Produkt oder dessen Entwicklung zu gewinnen und auszuwerten. Die Investitionen sind überschaubar, die eventuellen Gewinne übersteigen sie allemal.

Manager von Software-Projekten müssen unzählige weitreichende Entscheidungen treffen. Fehlurteile können dabei teuer werden. Leider fehlen nicht selten Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In solchen Fällen sind Manager auf die eigene Intuition oder die Meinung anderer angewiesen.

Der Ratschlag anderer ist jedoch nur bedingt zuverlässig, da er nicht selten auch nur auf Intuition beruht. Menschliche Intuition - die eigene oder die anderer - kann fehlgehen. Die landläufige Intuition sagt beispielsweise, dass große Module überproportional mehr Fehler enthalten als kleine. Folgt man diesem Glauben, wird man kleine Module weniger testen als große. Tatsächlich haben aber empirische Studien gezeigt, dass kleine Module überproportional mehr Fehler enthalten.

In der Entwicklung fallen jede Menge Daten an, die benutzt werden können, um solche Fragen fundiert zu beantworten. Sie stecken im Quelltext, in Versionskontrollsystemen, Issue-Trackern, E-Mail-Konversationen, Chat-Logs und anderen Quellen. Diese Quellen können genutzt werden. Software-Analytics ist die Wissenschaft zur Gewinnung und Auswertung von Daten über ein Software-Produkt oder dessen Entwicklung. Software-Analytics bedient sich klassischer Statistik wie fortschrittlicher Data-Mining- und Visualisierungstechniken, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken.

Sowohl das Wissen über die Methodik beim richtigen Vorgehen als auch die empirischen Resultate, die mit diesen Methoden erzielt wurden, haben in den letzten Jahren rapide zugenommen. Analyse-Werkzeuge für die Datenerhebung und -auswertung sind frei verfügbar. Die Zeit ist reif, dass sich auch Unternehmen der Software-Analytics widmen. Die empirisch-fundierte Beantwortung relevanter praktischer Fragen im Kontext des eigenen Unternehmens sind hier das Ziel. Es genügt, ein oder zwei Personen im Unternehmen abzustellen, die nur einen Teil ihrer Arbeitszeit der Software-Analytics zu widmen brauchen.

Vieles an der Gewinnung und Auswertung der Daten kann automatisiert werden. Ein Grundverständnis von Statistik und die Bereitschaft, sich in Data-Mining-Techniken einzuarbeiten, genügen als Voraussetzung. Programmierkenntnisse sind von großem Vorteil, denn die Auswertung kann und sollte mit statistischer Software wie zum Beispiel R weitestgehend programmiert, das heißt automatisiert werden.

Die Software-Analytics-Experten können dann anhand ihres Methodenwissens für relevante Fragestellungen festlegen, welche Daten erhoben werden müssen und wie diese sinnvoll ausgewertet werden können. Andere Personen im Unternehmens können diese bereitgestellten Analyse-Werkzeuge anwenden und deren Ergebnisse für die Entscheider aufbereiten. Auf diese Weise können die Entscheider auf Basis empirisch-fundierter Daten entscheiden.

Software-Analytics ist jedoch nicht das blinde Vertrauen allein auf Zahlen. Zahlen sind eine enorme Verdichtung zum Teil komplexer Zusammenhänge. Sie müssen interpretiert werden. Der rein quantitativen Analyse sollte auch immer eine qualitative Analyse an die Seite gestellt werden, die den in Zahlen verdichteten Phänomenen auf den Grund geht. Zudem sind bei der Erhebung personenbezogener Daten auch ethische und datenschutzrechtliche Belange zu beachten.

Die Investition in Software-Analytics ist überschaubar, die potenziellen Gewinne übersteigen sie allemal. Denken Sie also darüber nach, ob sie bei Ihrer nächsten wichtigen Entscheidung wieder nur Ihrem Bauchgefühl folgen wollen.

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