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Zusammenfassung – Die scheinbare Stabilität einer Legacy-Software verdeckt eine schleichende Erosion der Agilität, exponentielle Wartungskosten, die Abhängigkeit von wenigen Experten und zunehmende Sicherheitsrisiken.
Nach einem gezielten Audit zur Aufdeckung technischer Schulden, fachlicher Hemmnisse und Compliance-Risiken stabilisiert man das Fundament (Patches, automatisierte Tests, CI/CD) und zerteilt den Monolithen in autonome Module, um Entwicklungszyklen zu verkürzen und den TCO zu senken.
Lösung: Iterative Vorgehensweise – Diagnose → Quick Wins → modulare Neugestaltung zur Wiederherstellung von Agilität, Resilienz und Offenheit für Data-/KI-Anwendungen.
In vielen Schweizer Organisationen wird veraltete Software als unveränderlicher Vermögenswert betrachtet: Sie „funktioniert“, sie „läuft“, also warum investieren? In Wirklichkeit verbirgt sich hinter dieser Trägheit eine schleichende Abnahme der operativen Geschwindigkeit und Resilienz, die Onboarding-Zeiten verlängert, die Wartung verkompliziert und eine technische Schuld aufbaut, die nur schwer in den Griff zu bekommen ist.
Die Teams finden sich gefangen in undurchsichtigem Code, abhängig von wenigen Experten und zunehmenden Sicherheitslücken ausgesetzt. Die Herausforderung ist nicht nur finanzieller Natur: Sie betrifft Innovationsfähigkeit, Sicherheit und Wettbewerbsfähigkeit. Es wird essenziell, Modernisierung nicht als prohibitiv hohe Kosten, sondern als strategischen Hebel zur Wiederherstellung von Agilität und Robustheit zu betrachten.
Demystifizierung von Legacy-Software: Wenn „es läuft ja noch“ zur Blockade führt
Ein altes System in Betrieb zu lassen vermittelt den Eindruck sofortiger Einsparungen. Diese scheinbare Stabilität verdeckt jedoch eine Ansammlung unsichtbarer Bremsklötze, die jede Weiterentwicklung verlangsamen.
Illusion der Kontinuität und eingefrorene Funktionalitäten
Auf den ersten Blick erscheint eine Legacy-Software zuverlässig, weil sie seit Jahren ohne größere Vorfälle Geschäftsprozesse abwickelt. Diese historische Stabilität bestärkt die Annahme, dass jede Änderung mehr Probleme verursachen könnte, als sie löst.
Doch jeder neue Business-Bedarf oder regulatorische Vorgabe erfordert das Eintauchen in Code, dessen Architektur oft hastig und ohne langfristige Vision angepasst wurde. Funktionen werden wie in Handarbeit ergänzt, was die Anpassungsfähigkeit des Systems stark einschränkt.
Langfristig verbringen die Teams mehr Zeit damit, Umgehungslösungen für bestehende Grenzen zu finden, als echte Innovationen zu entwickeln. Die Trägheit wird zum Teufelskreis, in dem jedes Update unvorhergesehene Hotfixes nach sich zieht.
Aufgelaufene technische Schuld und nicht wartbarer Code
Legacy-Software summiert die „Quick Wins“ von gestern: Module, die ohne Refactoring ergänzt wurden, veraltete Abhängigkeiten, die nie aktualisiert wurden, und fehlende Tests. Jeder unter Zeitdruck getroffene Kompromiss spiegelt sich in der Komplexität des Codes wider.
Haben Komponenten nie Tests oder Dokumentationen erhalten, muss jede Änderung einem aufwändigen Audit vorangehen, was Zeitpläne und Budgets sprengt. Weiterentwicklungen werden fast automatisch zu Regressionen.
Diese Spirale nährt eine technische Schuld, die die digitale Transformation bremst und den Aufwand für die Bereitstellung neuer, marktgerechter Features exponentiell steigen lässt.
Abhängigkeit von internem Know-how und Wissenssilos
Veraltete Software basiert häufig auf dem Wissen weniger Entwickler oder Administratoren, die das Gesamtsystem überblicken. Ihr Weggang kann laufende Projekte abrupt zum Stillstand bringen.
Wissensweitergabe erfolgt tröpfchenweise und selten formal. Fluktuation, Ruhestände oder interne Versetzungen reißen Lücken in die Dokumentation und machen das Onboarding neuer Mitarbeitender endlos.
Ohne gemeinsame Vision und einheitliche Best Practices droht jede Anpassung, die bestehende Komplexität eher zu vergrößern als zu verringern.
Beispiel: Ein Schweizer Logistikdienstleister pflegte ein internes ERP seit über zehn Jahren, betreut von zwei Schlüsselingenieuren. Nach dem Weggang des einen musste der verbleibende Kollege 200.000 Codezeilen in kurzer Zeit dokumentieren. Drei Monate intensiver Arbeit waren nötig, bevor der erste Bug behoben werden konnte. Dieser Notfall kostete rund 1,2 Mio. Franken in internen Personalkosten und externen Beratungsleistungen – ein Beleg dafür, dass die vermeintliche „Sicherheit“ von Altbeständen schnell zum großen Risiko werden kann.
Versteckte Auswirkungen einer veraltenden Anwendung
Abgesehen von Hosting- und Lizenzkosten liegen die wahren Aufwände im Wartungsbetrieb und in ständig wiederkehrenden Verzögerungen. Diese unsichtbaren Lasten drücken auf die Gesamtperformance des Unternehmens.
Innovationseinbremsung und verlängerte Lieferzeiten
Jede Änderungsanforderung mutiert zum komplexen Projekt: Zunächst muss der veraltete Code analysiert, seine Wechselwirkungen dokumentiert und das Regressionsrisiko abgewogen werden. Dieser Schritt beansprucht bis zu 60 % der gesamten Entwicklungszeit.
Die Teams verlieren an Reaktionsschnelligkeit und machen Boden gegenüber agileren Wettbewerbern gut, die neue Angebote schneller ausliefern und das Nutzererlebnis rasch optimieren.
Die Time-to-Market verlängert sich, Geschäftschancen entgehen und Innovationen werden auf Eis gelegt – ein erheblicher Wettbewerbsnachteil in einem dynamischen Marktumfeld.
Exponentielle Wartungskosten und gebundene Ressourcen
Ein monolithischer, spärlich dokumentierter Code erfordert oft die Einbindung mehrerer technischer Profile (Analysten, Entwickler, Tester) selbst für kleinste Korrekturen. Diese Teams fehlen dann für wertschöpfende Projekte.
IT-Budgets fließen zu 80 % in Support-Tickets und Debug-Zyklen – zu wenig bleibt für Modernisierung und Innovation.
Oft werden dringende Bugfixes priorisiert statt strategischer Projekte, was den Legacy-Teufelskreis weiter verstärkt.
Beispiel: Ein Schweizer Maschinenbauer investierte knapp 70 % seines IT-Budgets in die Korrekturwartung seines Planungssystems. Die Einführung neuer Module dauerte bis zu fünf Monate, wodurch innovative Produkte verspätet auf den Markt kamen und erwartete Erträge ausblieben.
Sicherheitslücken und Compliance-Herausforderungen
Veraltete Abhängigkeiten sammeln Schwachstellen an. Ohne automatisierte Tests und Patch-Management ist jede neue Version ein potenzieller Einfallstor für kritische Angriffe (XSS, SQL-Injection, RCE etc.).
In einem zunehmend strengen Regulierungsumfeld (DSGVO, ISO 27001, FinTech-Vorgaben) kann ein ungepatchter Fehler hohe Bußgelder und irreparable Imageschäden nach sich ziehen.
Die Komplexität von Legacy-Systemen verhindert oft effektive Sicherheitsaudits – Unternehmen werden isoliert und anfällig für wachsende Cyberbedrohungen.
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Schrittweise Modernisierung: Von der Analyse zum modularen Redesign
Risiken mindern durch einen iterativen Ansatz: analysieren, stabilisieren, den Monolithen in unabhängige Module zerteilen. So bleiben Betriebskontinuität und Kontrolle über das Softwarevermögen erhalten.
Gezielte Analyse und Diagnose
Zu Beginn steht die Applikationslandkarte: Kritische Module und Abhängigkeiten erfassen sowie das Risikoprofil bestimmen. Ein kurzes Audit deckt prioritäre technische Schuld auf. Nutzen Sie unseren Leitfaden zur Data Governance zur Strukturierung dieser Phase.
Hier geht es nicht um lückenlose Dokumentation, sondern um ein Scoring nach Business-Impact und technischer Kritikalität, um Ressourcen gezielt auf Innovationsbremsen zu fokussieren.
Das Ergebnis ist eine klare Roadmap mit Meilensteinen und Erfolgskennzahlen für jede Projektphase.
Stabilisierung und schnelle Erfolge
Vor jeder Neugestaltung muss eine technische Basis geschaffen werden: Kritische Schwachstellen schließen, Hauptabhängigkeiten aktualisieren und automatisierte Tests etablieren. Eine CI/CD-Pipeline sichert Qualität und Zuverlässigkeit bei Deployments.
Solche Verbesserungen liefern Quick Wins: weniger Incidents, stabilere Releases und kürzere Ausfallzeiten. Das stärkt das Vertrauen im Team und bei Stakeholdern.
Eine etablierte CI/CD-Pipeline garantiert, dass künftige Änderungen stets einem definierten Qualitätsstandard entsprechen, Regressionen minimieren und Entwicklungszyklen beschleunigen.
Modulares Redesign und unabhängige Services
Durch sukzessives Zerlegen des Monolithen in Microservices oder Modulkomponenten lassen sich einzelne Bestandteile autark bereitstellen und weiterentwickeln. Jeder Service verfügt über eigenen Code-Basis und dedizierte Tests. Erfahren Sie im Artikel Microservices vs. modularer Monolith, wie Sie die ideale Architektur für Ihr IT-System wählen.
Diese Granularität begrenzt Update-Risiken, vereinfacht Versionsmanagement und verkürzt die Time-to-Market. Teams können parallel an unterschiedlichen Business-Domains arbeiten.
Langfristig entsteht ein widerstandsfähigeres Ökosystem: Ein Vorfall in einem Modul hat keine Auswirkungen auf die gesamte Plattform, was Service-Kontinuität und operative Sicherheit stärkt.
Zukunft antizipieren: ROI, KI und organisatorische Resilienz
Die Modernisierung eines Legacy-Systems erzeugt messbare Vorteile: geringerer TCO, schnellere Releases, minimierte Risiken und neue Einsatzmöglichkeiten für Daten und künstliche Intelligenz. So wird sie zur wertstiftenden Investition.
Reduzierung der Gesamtkosten (Total Cost of Ownership, TCO)
Indem überhöhte Wartungs-, Support- und Infrastrukturkosten entfallen, schrumpft der TCO erheblich. Der Anteil des IT-Budgets für Korrekturwartung kann von 70 % auf unter 30 % sinken. Diese Einsparungen lassen sich in Innovationsprojekte umschichten, die Wettbewerbsfähigkeit steigern und externe Finanzierungen reduzieren.
Beschleunigter Time-to-Market und gesteigerte Agilität
Eine modulare Architektur und ein ausgereiftes CI/CD ermöglichen kontinuierliche Feature-Auslieferung, ohne das Gesamtsystem zu beeinträchtigen. Entwicklungszyklen verkürzen sich von Quartalen auf Wochen oder Tage.
Vorbereitung der KI-Integration und Datennutzung
Moderner, gut strukturierter und dokumentierter Code erleichtert API-Öffnung und Datentransfer zwischen Systemen. KI-Projekte können auf belastbare, sichere Datenflüsse zurückgreifen. Für die Implementierung einer Ingestion-Pipeline steht unser Praxisleitfaden bereit.
Die Konsolidierung von Daten und automatisierten Ingestion-Pipelines wird durch eine modulare Architektur erheblich erleichtert. Ein Data Lake dient so als Grundlage für fortgeschrittene Analysen.
Predictive-Capabilities und Machine-Learning-Algorithmen profitieren von der Flexibilität des neuen Ökosystems und schaffen schnell Mehrwert, ohne Altbestände zu gefährden.
Ihre Legacy-Software in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln
Der Status quo mit Legacy-Software ist eine trügerische Einsparung: technische Schuld, Code-Opazität und Expertenabhängigkeit schwächen die Performance. Im Gegensatz dazu stellt eine schrittweise Modernisierung in den Phasen Analyse, Stabilisierung und modularem Redesign Agilität wieder her, sichert den Betrieb und schafft Ressourcen für Innovation.
Der ROI zeigt sich in geringeren Wartungskosten, beschleunigten Releases und neuen Daten- und KI-Use Cases. Jedes modernisierte Modul wird zur Basis für hochwertige neue Features.
IT-Leiter, CEOs und Fachverantwortliche gewinnen Transparenz über ihr Softwarevermögen und behalten die Kontrolle über ihre digitale Roadmap. Unsere Edana-Experten unterstützen Sie bei einer kontextgerechten, schrittweisen und nachhaltigen Transformation auf Basis von Open Source, Modularität und Sicherheit.
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