FinOps – oder wie IT, Finance und Management zueinander finden

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Die Spielräume und Restriktionen agiler IT-Organisationen zu steuern ist komplex. Da haben IT, Finanzabteilung und das Management häufig ihre eigenen Perspektiven. Um Cloud wie auch DevOps einer gemeinsamen Kosten-Nutzen-Analyse zu unterziehen, wird FinOps benötigt.

Ein „One-fits-all“-Management funktioniert für eine agile IT-Organisation nicht. Neben der Dynamik, die DevOps und Cloud-Technologien mit sich bringen, ist es das nötige gemeinsame Verständnis zwischen IT, Finanzabteilung und Unternehmensführung, die eine Steuerung von agilen IT-Organisationen komplex macht. Zumal sich die jeweiligen Ziele in der Software- und Produktentwicklung unterscheiden, was für eine ganzheitliche Bewertung jeweils unterschiedliche Leistungskennzahlen, Budget-Planungen und Erfolgsmetriken erfordert. Als eine Brücke kann FinOps fungieren. Eine ganzheitliche Bewertung heißt, dass die drei Achsen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität gleichermaßen als Erfolgsfaktoren erfasst werden, um geschäftlichen Mehrwert und Innovationen zu schaffen:

• Optimierung hinsichtlich Geschwindigkeit statt Kosten: Für eine verkürzte Markteinführungszeit von Innovationen oder einen höheren Mehrwert durch beschleunigte Services.

• Optimierung hinsichtlich Qualität statt Kosten: Um die Leistungsfähigkeit einer Plattform durch mehr Instanzen im Analyse-Cluster zu verbessern. 

• Optimierung hinsichtlich Kosten statt Geschwindigkeit: Umstellung von nicht-zeitkritischen Diensten auf günstigere Instanzen, um die Margen zu verbessern.

Um dies in den Griff zu bekommen, etabliert sich – in Anlehnung an DevOps – mehr und mehr FinOps. Mithilfe von Best Practices und technischer Methoden unterstützt FinOps effiziente und agile Entscheidungs- und Reporting-Prozesse zwischen IT, Finanzabteilung und Unternehmensmanagement für eine kontinuierliche Verbesserung und Justierung agiler Produktentwicklung. FinOps ist als kontinuierlicher Prozess zu verstehen, der – so die Projekterfahrung von Apptio – folgende sechs Schritte erfordert:

1. FinOps: Exakte Zuordnung von Ausgaben

Sobald Verantwortliche Cloud- und DevOps-Ausgaben nach Kostenstellen, Anwendungen und Business Units zuordnen, lassen sich diese auch im Hinblick auf ihren Wertbeitrag erfassen. Wichtig ist dabei, dass das Cloud-Tagging strukturiert erfolgt und nach Entwicklung, Test und Produktion kategorisiert.

Geht es um Kosten je Serviceeinheit im Zeitverlauf, die Schwankungen unterliegen, gilt es, geeignete Mittelwerte heranzuziehen oder Management-Tools für die Echtzeitmessung mit Kostenfolgen einzusetzen. Eine genaue Ausgabentransparenz für Cloud erfordert, dass alle individuell ausgehandelten Raten, Rabatte sowie amortisierte Vorauszahlungen von Rechnerinstanzen berücksichtigt werden. Damit wird sichergestellt, dass die Kalkulation des Finanzteams mit den täglichen Ausgabenberichten der IT übereinstimmt. Anschließend können Showback- und Chargeback-Mechanismen eingeführt werden, um über verursachte Kosten zu informieren bzw. diese zuzuordnen.

2. Präzise Planung von Budgets und Prognosen

Durch die Transparenz der Vollkosten und verursachergerechten Zuordnung lassen sich für DevOps-Projekte die Budgets und Kostenprognosen seitens der IT präziser veranschlagen, auf die Geschäftsziele ausrichten und in Abstimmung mit Finanzverantwortlichen zeitnah anpassen.

3. FinOps: Transparenz durch Analysen und Leistungsvergleiche

Auf der Basis von Schritt 1und 2 sind neben Standardberichten auch Ad-hoc-Vergleiche von Zeiträumen sowie Detailberichte zu einzelnen Ressourcen möglich, um Kostentreiber frühzeitig zu identifizieren. Mit Scorecards lässt sich in einem Benchmark ermitteln, wie verschiedene Projektteams hinsichtlich der Optimierung von Kosten, Geschwindigkeit und Qualität abschneiden. Das ist eine schnelle Möglichkeit, nach Bereichen zu suchen, die sich verbessern lassen.

4. Hebel an der richtigen Stelle ansetzen: Optimierung des Verbrauchs

Ab Schritt 3 startet die Phase der Optimierung. Dazu zählt die systemgestützte Erkennung von Anomalien, überschrittenen Schwellenwerten von Ausgaben oder ungewöhnlichen Nutzungsspitzen. Nachdem IT-Teams ihre realen Ausgaben und die entsprechende Nutzung sehen, lassen sich auch einfacher ungenutzte Cloud- und Services-Ressourcen identifizieren. Dies hilft auch Prozesse vorzudefinieren, um Instanzen und Services korrekt zu dimensionieren.

5. FinOps: Kostenvermeidung bereits bei der Beschaffung

Metriken, die sich anhand der erfassten Kosten- und Nutzungsdaten erstellen lassen, erleichtern es den FinOps-Teams, Verpflichtungen und Reservierungen in der Cloud-Beschaffung sowie das Portfolio im Unternehmen zu analysieren. So lassen sich Preisoptionen vergleichen, die optimalen Service-Pakete beauftragen, Rabatte ausschöpfen und über Ablaufdaten von Verträgen einen Überblick beschaffen.

6. Strategische Kür: Steuerung einer agilen IT-Organisation

Mit diesen fünf Schritten haben IT, Finance und Management nun gemeinsam einen kontinuierlich verbesserten, systemgestützten Einblick in die Anforderungen und Kostenstrukturen ihrer agilen IT-Organisation. Dies ermöglicht es, über geeignete Management-Plattformen viele Prozesse und Analysen zu automatisieren. Und so relevante Daten in nahezu Echtzeit rollenbasiert zur Verfügung zu stellen. Und zwar anhand von definierter Governance und Zielen und unter Einsatz von Machine-Learning und KI-Engines. Dies betrifft beispielsweise Preis-Leistungsvergleiche von Rechen- und Speicherressourcen, die automatische Bereinigung nicht ausgelasteter Ressourcen, intelligente Empfehlungen zur Dimensionierung von Instanzen und deren Einplanung in Sprints.

 FinOps schlägt die Brücke zwischen IT, Finanzabteilung und Management, schafft ein gemeinsames Verständnis für den Wertbeitrag der Technologie und ist damit ein wichtiges Instrument, um die Chancen von DevOps und Cloud zu mehr Agilität, besserer Qualität der IT Services und letztlich mehr Umsatz im Business voll auszuschöpfen.

Über den Autor: Thomas Köppner ist Solution Consultant bei Apptio. Das Unternehmen ermöglicht es, Technologie-Investitionsentscheidungen mit zuverlässigen und umsetzbaren Erkenntnissen zu verbinden, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Hierbei werden automatisiert riesige Mengen an unternehmens- und technologiespezifischen Ausgaben- und Betriebsdaten erfasst und anschließend auf intelligente Weise strukturiert. (sg)

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