Beratung zu Engineering-KPIs
Sie messen Ihr Engineering. Nur nicht das, worauf es ankommt.
Wir entwerfen und implementieren die Engineering-KPIs, die der Führung ein echtes Bild davon geben, wie gut Ihr Team liefert: Cycle Time, Lead Time, Deployment-Frequenz und Change Failure Rate. Statt Kennzahlen, die nur gut aussehen, bekommen Sie Belege, auf deren Basis Sie entscheiden.
Das Engineering meldet Velocity. Die Führung kann nicht sagen, ob das Projekt im Plan ist.
Story Points, Sprint-Abschlussquoten und Burndown-Charts zeigen den Aufwand. Über die Delivery sagen sie nichts: wann das nächste Release live geht, wie viele technische Schulden sich ansammeln oder ob das Team mit der Zeit schneller oder langsamer wird.
Ihre Ausgangslage
Dashboards voller Daten, die aber nicht die Informationen zeigen, die die Führung für Entscheidungen braucht. Engineers, die Kennzahlen unbeabsichtigt schönen (aufgeblähte Story Points, Sprint-Abschlussquoten, die nur durch gekürzten Umfang halten), weil die Kennzahl zum Ziel geworden ist statt zum Signal.
Was Sie brauchen
Wenige Kennzahlen, die ehrlich zeigen, wie gut das Team liefert: wo es schnell ist, wo es langsam ist und ob es mit der Zeit besser oder schlechter wird. Für die Führung sichtbar, ohne dass das Engineering sie erst übersetzen muss.
Was Sie sich nicht leisten können
Weiter Investitionsentscheidungen für das Engineering auf Basis von Kennzahlen zu treffen, die Aktivität messen statt Ergebnisse. Ein Kennzahlensystem, das das Engineering im eigenen Interesse führt statt im Interesse der Transparenz für das Business.
Was dieses Projekt liefert
Ein Rahmen für Engineering-KPIs, der auf der DORA-Forschung beruht und auf Ihr Delivery-System zugeschnitten ist: eingerichtet in Ihren bestehenden Tools, sichtbar für die richtigen Personen, mit Signal statt Rauschen.
Drei Phasen: zuerst das Audit, dann das Design, die Umsetzung erst, wenn der Rahmen stimmt.
Wir führen keine Kennzahlen ein, bevor wir verstanden haben, was die heutige Messung liefert. Das Audit zeigt, was fehlt. Das Design legt den passenden Rahmen fest. Die Umsetzung bringt ihn in Ihre bestehenden Tools, mit Dashboards, die die richtigen Leute tatsächlich nutzen.
Kennzahlen-Audit
Wir prüfen, was heute gemessen wird: welche Kennzahlen es gibt, wer sie nutzt und ob sie Entscheidungen beeinflussen oder nur Dashboards füllen. Wir zeigen die Informationslücken, wegen derer sich die Führung auf ihr Bauchgefühl oder auf Eskalationen verlässt statt auf Daten.
2 bis 3 Tage · Fester Umfang
Design der Kennzahlen
Ein Rahmen aus vier bis acht Kennzahlen für Liefergeschwindigkeit (Cycle Time, Lead Time), Zuverlässigkeit (Deployment-Frequenz, Change Failure Rate, MTTR) und Ausrichtung am Geschäft (Verhältnis von Features zu Schuldenabbau, Zustand des Backlogs). Jede Kennzahl ist mit Quelle, Berechnung und der Entscheidung definiert, die sie unterstützt.
1 bis 2 Wochen · Gemeinsam mit Ihrem Team
Umsetzung
Wir richten die Kennzahlen in Ihren bestehenden Tools ein, etwa in Jira, GitHub oder Vergleichbarem. Getrennte Dashboards für Engineering-Leitung und Geschäftsführung: dieselben Daten, für jede Zielgruppe im passenden Detailgrad. Wir erheben eine Baseline, damit Verbesserungen messbar sind.
1 bis 2 Wochen · Technische Umsetzung
Konkrete Ergebnisse statt Foliensatz.
Bericht zum Kennzahlen-Audit
Eine schriftliche Bewertung der heutigen Messung: was die Kennzahlen zeigen, was sie verbergen und welche konkreten Informationslücken dazu führen, dass die Führung ohne Daten entscheidet.
Kennzahlenrahmen
Ein festgelegtes Set an Kennzahlen, jede mit Quelle, Berechnung, Zielkorridor und der Entscheidung, die sie unterstützt. So gut dokumentiert, dass Sie es ohne dauerhafte externe Hilfe pflegen können.
Dashboards
Dashboards für die Engineering-Leitung (operative Details) und die Geschäftsführung (Zusammenfassung des Lieferzustands), eingerichtet in Ihren bestehenden Tools. Die Ausgangswerte sind erfasst, damit Trends vom ersten Tag an messbar sind.
Rhythmus für Delivery-Reviews
Ein strukturiertes monatliches Delivery-Review mit Agenda, Teilnehmern und Datenpaket. So führen die Kennzahlen regelmäßig zu Entscheidungen, statt in einem Dashboard zu verstauben, das niemand öffnet.
Und die DORA-Metriken?
DORA (Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Change Failure Rate, Time to Restore) ist das am besten erforschte Framework, um die Leistung im Engineering zu messen. Wir führen die DORA-Metriken dort ein, wo das Delivery-System sie hergibt, und sagen offen, welche Datenqualität und Prozessreife nötig sind, damit sie aussagekräftig sind und nicht in die Irre führen.
Fallstudien
- Bis zu €220k Umsatzverlust pro Monat durch Lieferprobleme aufgedecktBei einem Softwarekunden lief die Entwicklung, Releases kamen regelmäßig, und die Zusammenarbeit am Produkt war langfristig angelegt. Doch Probleme bei der Lieferung begannen, den wirtschaftlichen Wert dieses Kunden zu gefährden. Kritische Bugs, Releases als Stückwerk und Arbeit ohne Bezug zu Geschäftszielen trieben die Kosten schlechter Qualität immer weiter nach oben. Wir haben einen Business Case erstellt: was die schwache Lieferung kostet und was sich gewinnen lässt, wenn man sie in Ordnung bringt.B2B-SaaS-Unternehmen, Europa
Wirkung:
- Geschätzter Umsatzverlust durch Lieferprobleme: €50k bis €220k pro Monat
- Modellierte mögliche Gesamtwirkung pro Monat: rund €315k
- Aus einer kleinen Effizienzanfrage wurde eine selbstfinanzierende Roadmap über €4,19 Mio.Hinter dem bescheidenen Wunsch, Zeit zu sparen, steckte ein viel größerer struktureller Engpass im Tagesgeschäft. Wir haben die tatsächliche Chance erfasst und eine Roadmap in Phasen aufgebaut, die sich während der Umsetzung selbst bezahlt, statt alles auf eine einzige große Wette zu setzen.Baumanagement-Beratung, Deutschland
Wirkung:
- Modellierter Wert der Roadmap in Phasen: €4,19 Mio.
- Jede Phase finanziert die nächste
- Aus einem Routine-Review wurde ein Business Case für Ausfallsicherheit über €1,05 Mio.Ein deutscher Finanzierungsvermittler mit solidem Tech-Stack und einem schlanken Team von 24 Personen hatte einen systemischen Engpass: Für acht miteinander verbundene Systeme gab es keine getestete Wiederherstellung. Eine einzige WordPress-Datenbank war die maßgebliche Datenquelle für alle acht. Eine überschaubare Prüfung der Umgebung deckte ein modelliertes jährliches Risiko von €508K bis €1,05 Mio. auf. Es war nirgends eingepreist und blieb unsichtbar, bis die Zahlen auf dem Papier standen. Ausfallsicherheit war unbemerkt zum eigentlichen Produkt geworden.Fördermittler für Energieeffizienz, Deutschland
Wirkung:
- Modellierter erwarteter Jahresverlust, beziffert und schrittweise abgebaut: €508K bis €1,05 Mio.
- Geplante Wiederherstellungszeit, vorher ohne getesteten Restore: < 4 Std.
Was Führungskräfte vor einer Zusammenarbeit fragen.
Welche Engineering-KPIs sollte man messen?
Die nützlichsten Engineering-KPIs sind die vier DORA-Metriken: Deployment Frequency (wie oft Sie ausliefern), Lead Time (von der Idee bis zur Produktion), Change Failure Rate (wie oft ein Release ein Problem verursacht) und Mean Time to Recover (wie schnell Sie es beheben). Diese vier Kennzahlen sagen die Lieferleistung und den Zustand der Organisation besser voraus als jede einzelne Messgröße.
Was sind DORA-Metriken und warum sind sie wichtig?
Die DORA-Metriken (Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Change Failure Rate und Mean Time to Recover) wurden vom Programm DevOps Research and Assessment entwickelt. Untersuchungen in Tausenden Organisationen bestätigen: Teams mit starken DORA-Werten liefern zuverlässiger, erholen sich schneller von Ausfällen und haben niedrigere Change Failure Rates. Die Metriken sagen den Zustand der Organisation voraus, nicht nur den technischen Output.
Wie misst man die Produktivität eines Entwicklungsteams?
Produktivität misst man am besten auf Systemebene, nicht auf Ebene einzelner Personen. Sinnvolle Messgrößen auf Systemebene sind die Lead Time vom Commit bis zur Produktion, die Deployment-Frequenz, die Incident-Rate und das Verhältnis von erledigter Arbeit zu Arbeit mit messbarer geschäftlicher Wirkung. Kennzahlen wie Codezeilen oder Ticketanzahl pro Person schaden Qualität und Zusammenarbeit, ohne den Durchsatz zu erhöhen.
Was bedeutet Delivery-Transparenz in der Softwareentwicklung?
Delivery-Transparenz heißt, dass Engineering-Leitung und Stakeholder in Echtzeit sehen, was gerade in Arbeit ist, was blockiert ist, wie riskant das nächste Release ist und ob das Team im Plan liegt. Fehlt diese Transparenz, wirken Projekte so lange in Ordnung, bis sie es plötzlich nicht mehr sind.
Wir hatten schon einmal Kennzahlen, und niemand hat auf die Dashboards geschaut. Was ist diesmal anders?
Dashboards scheitern, wenn sie nicht an einen festen Entscheidungsrhythmus gekoppelt sind. Die regelmäßigen Delivery-Reviews, die wir einführen, geben allen einen wiederkehrenden Grund, auf die Daten zu schauen, und ein festes Format, um aus den Daten Entscheidungen zu machen. Ohne diesen Rhythmus verstaubt jedes Dashboard.
Sollte die Engineering-Leitung die Kennzahlen verantworten, oder ist das eine gemeinsame Aufgabe?
Die Engineering-Leitung verantwortet die operativen Kennzahlen. Die Geschäftsführung liest die Zusammenfassung zum Lieferzustand. Diese Trennung ist wichtig: Das Engineering braucht Details, um das System zu steuern, das Business braucht die Zusammenfassung, um Investitionsentscheidungen zu treffen. Wer beides vermischt, überhäuft entweder die Geschäftsführung mit Daten oder gibt den Engineers zu wenig Details.
Kennzahlen-Audit
Zwei bis drei Werktage. Eine schriftliche Bewertung dessen, was Sie heute messen: was die Kennzahlen zeigen, was sie verbergen und mit welchem Rahmen die Führung die nötige Transparenz über die Delivery bekommt.
Das Audit umfasst
- Bestandsaufnahme der Kennzahlen: was gemessen wird, wer es nutzt, welche Entscheidungen es stützt
- Analyse der Informationslücken: was die Führung über die Delivery des Engineerings nicht sieht
- DORA-Reife: ob Ihr Delivery-System aussagekräftige DORA-Messungen zulässt
- Bewertung der Tools: welche Daten Ihre bestehenden Tools liefern
- Schriftliche Empfehlung für Ihre Engineering-KPIs mit Vorgehen zur Umsetzung
2 bis 3 Werktage · Remote · Festpreis
Zeigen Sie uns das Projekt, das Ihnen Sorgen macht
Retten Sie das Projekt, bevor aus Lieferproblemen Umsatzprobleme werden.
Ihr Ansprechpartner
Yurii Kotula
CEO und Engineering-Leiter
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