Übersicht
Stedin musste die Qualität und Vorhersagbarkeit der Softwarebereitstellung in seinen Entwicklungsteams verbessern. emagine führte CI/CD-Pipelines, DevOps-Praktiken und Engineering-Metriken ein und ermöglichte damit schnellere Releases, höhere Qualität und eine skalierbare Grundlage für die Auslieferung.
Die Herausforderung
Stedin ist einer der größten Energieinfrastrukturbetreiber Europas und betreibt Stromnetze, die mehr als 2,2 Millionen Unternehmen in den Niederlanden versorgen.
Zur Unterstützung ihrer Geschäftsabläufe stützt sich die Organisation auf eine große und komplexe Softwarelandschaft, in der mehr als 40 Entwicklungsteams an geschäftskritischen Systemen arbeiten, darunter Webplattformen und SAP-Umgebungen.
Als Stedin sein agiles Delivery-Modell ausweitete, traten mehrere Herausforderungen zutage.
Die technische Schuld nahm in mehreren Systemen zu, beeinträchtigte die Codequalität und erschwerte die Wartung und Weiterentwicklung der Anwendungen. Gleichzeitig stieg die Anzahl der Fehler, die in Produktionsumgebungen gelangten. Dies wirkte sich negativ auf die Systemzuverlässigkeit aus und erzeugte zusätzliche Arbeit für Entwicklungs- und Betriebsteams, was die Gesamteffizienz verringerte.
Die geschäftliche Nachfrage nach schnellerer Auslieferung nahm ebenfalls zu. Von den Teams wurde erwartet, neue Funktionen zügiger bereitzustellen und dabei hohe Standards in Bezug auf Qualität und Stabilität einzuhalten. Die bestehenden Entwicklungsprozesse erschwerten es jedoch, sowohl Geschwindigkeit als auch Zuverlässigkeit zu erreichen.
Eine weitere zentrale Herausforderung war die begrenzte Transparenz. Ohne einheitliche Kennzahlen und standardisierte Pipelines war es schwierig, die Leistung zu verfolgen, Lieferergebnisse vorherzusagen und bereichsübergreifend Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
Um diese Probleme anzugehen, startete Stedin ein gezieltes Pilotprogramm. Ziel war es, Praktiken für Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) einzuführen, die Qualität der Entwicklung zu verbessern und einen besser vorhersagbaren und skalierbaren Ansatz für die Softwarebereitstellung zu etablieren.
Die Lösung
Zur Unterstützung des Pilotprogramms von Stedin führte emagine einen strukturierten Satz von DevOps-Praktiken und technischen Verbesserungen ein, die darauf ausgelegt sind, die Softwarebereitstellung über mehrere Teams hinweg zu stärken.
Phase 1: Bewertung der Datenlandschaft
Das Programm begann mit einer detaillierten Bewertung der vorhandenen Datenquellen, -formate und -qualität.
Dies ermöglichte ein klares Verständnis der aktuellen Umgebung und definierte eine strukturierte Roadmap für Transformation und Migration.
Phase 2: Migration zu einer skalierbaren Cloud-Grundlage
Das ERP-System und die Oracle-Datenbank wurden mithilfe eines phasenweisen Ansatzes zu Microsoft Azure migriert.
Dies gewährleistete Kontinuität bei gleichzeitiger Risikoreduzierung und schuf eine skalierbarere und kosteneffizientere Infrastruktur zur Unterstützung künftigen Wachstums.
Phase 3: Daten integrieren und Pipelines automatisieren
Eine automatisierte Datenpipeline wurde mithilfe von Azure Data Factory, Databricks und Logic Apps implementiert.
Dies ersetzte die manuelle Datenverarbeitung durch konsistente, wiederholbare Workflows. Gleichzeitig wurden Daten aus mehreren Quellen in einem zentralisierten Data Warehouse zusammengeführt, wodurch eine einzige verlässliche Datenbasis für Reporting und Analysen geschaffen wurde.
Phase 4: Erkenntnisse, Qualität und Akzeptanz ermöglichen
Power BI-Dashboards und -Berichte wurden entwickelt, um klare und leicht zugängliche Einblicke in die Finanz- und Produktleistung zu bieten.
Datenvalidierungs- und Qualitätssicherungsprozesse wurden in die gesamte Pipeline integriert, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
Die enge Zusammenarbeit mit den Stakeholdern stellte sicher, dass die Lösung in der Praxis funktionierte und die tatsächlichen Geschäftsanforderungen sowie die täglichen Entscheidungsprozesse unterstützte.
Transformation timeline
Phase 1
Bewertung der Datenlandschaft
Phase 2
Migration zu einer skalierbaren Cloud-Grundlage
Phase 3
Daten integrieren und Pipelines automatisieren
Phase 4
Erkenntnisse, Qualität und Akzeptanz ermöglichen
Die Ergebnisse
Die neue Plattform hat sowohl die Verwaltung der Daten als auch deren Nutzung in der gesamten Organisation verbessert.
Schnellere Datenverarbeitung und schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse
Die Zeit für die Datenaufbereitung wurde um 40 % reduziert, was einen schnelleren Zugriff auf genaue und aktuelle Informationen ermöglicht.
Reduzierte Infrastruktur- und Betriebskosten
Cloud-Optimierung senkte die Infrastrukturkosten um 30 % und steigerte die Effizienz, während Leistung und Skalierbarkeit erhalten blieben.
Verbesserte Berichterstattung und Nutzerzufriedenheit
Die Zufriedenheit der Stakeholder mit dem Reporting stieg um 70 %, angetrieben durch übersichtlichere Dashboards und einen leichteren Zugang zu verlässlichen Daten. Teams können sich nun auf Entscheidungen konzentrieren, statt Zeit für die Datenaufbereitung aufzuwenden.
Skalierbare Grundlage für zukünftiges Wachstum
Eine zentralisierte, cloudbasierte Plattform bietet eine flexible Grundlage, die sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen kann. Dadurch wird es einfacher, neue Datenquellen zu integrieren, Funktionen zu erweitern und langfristiges Wachstum zu unterstützen.