Gartner hat soeben den neuesten Magic Quadrant™ für Enterprise Architecture Tools veröffentlicht. Gartner wendet zwölf Bewertungskriterien an. Die Designphilosophie der Tools ist ein sehr fundamentales Kriterium, welches bei Gartner wenig Betrachtung erfährt.

Designphilosophie: Mehr als nur Ästhetik

Die Art und Weise, wie diese Tools Daten visualisieren und verarbeiten, ist grundlegend für ihre Effektivität. Hier sind einige Beobachtungen:

• Data-Driven Ansatz: Tools wie Ardoq und LeanIX betonen die datengesteuerte Visualisierung, bei der das Diagramm eine direkte Reflexion der zugrunde liegenden Daten ist. Das entlastet Modellierer von manuellen Zeichnungen und Layoutanpassungen und ermöglicht das Eintauchen in die Datenstruktur durch Drill-Down-Funktionen. Wie David P. Reindl betont gibt es hier keine in den Visualisierungen „versteckte“ Semantik – „Data is King, so sagt Chris Rou.
• Model-Driven Ansatz: Dieser Ansatz rückt das visuelle Modellieren oder „Zeichnen“ in den Vordergrund und erlaubt es, Modelle visuell zu manipulieren. Diese Philosophie wird z.B. von AdoIT oder Archi umgesetzt. Die intuitive Drag-and-Drop-Funktion bietet Flexibilität in der Gestaltung. Die Anordnung und Reihenfolge von Elementen bietet einen Wiedererkennungswert für den menschlichen Betrachter. Die Sichtbarkeit lässt sich durch geschickte Anordnung optimieren. Die Gestaltgesetze spielen hier eine Rolle: Symmetrie, Anordnung, usw… helfen dem menschlichen Verständnis. Ein Verfechter der data-driven Philosophie würde argumentieren, dass all diese Anordnungsinformationen sich auch im Modell codieren lassen (z.B. durch Ordnungszahlen).
• Hybrider Ansatz: In der Realität bieten die meisten Tools eine gewisse Kombination dieser beiden Ansätze. Sogar das einfache Archi Tool ist ein bisschen data-driven: Elementnamen in Diagrammen sind zumindest dynamisch. Trotzdem ist es hier eine Mühe, verschiedene Views und Layouts synchron zu halten.

Zukunft der EAM-Tools

Es ist absehbar und in den Roadmaps bereits erkennbar, dass EAM-Tools sich weiterentwickeln und Hybrid-Fähigkeiten in ihre Roadmaps aufnehmen werden. Vorstellbar ist zum Beispiel, dass die data-driven Tools zukünftig vermehrt auch eine manuelle Interaktion in Diagrammen anbieten (Stichwort „drag & drop“), die dann zu Updates in der Datenbasis führt. Damit liessen sich zum Beispiel Fehler schnell und intuitiv direkt im Diagramm korrigieren.

ITMC Takeaway

Data-Driven und Model-Driven sind keine Gegensätze, sondern nur zwei Extreme auf der gleichen Skala. Bei der Auswahl eines EAM-Tools ist es wichtig, nicht nur die Funktionalität, sondern auch die zugrunde liegende Philosophie zu berücksichtigen. Entscheidend ist, dass ein Tool mit den eigenen Use Cases und EA-Stossrichtungen harmoniert. Eine moderne EA-Disziplin profitiert enorm vom data-driven Ansatz. Nicht mehr der Architekt ist dabei im Vordergrund, sondern die kollaborative Aufbereitung von Unternehmensdaten an anderer Stelle. Damit gelingt die „Model Democratization“ (Chris Rou).