14 Anzeichen für schlechte technische Planung
14 Anzeichen für schlechte technische Planung: Wenn dein Projekt im Chaos versinkt
Jeder, der schon einmal ein technisches Projekt geleitet hat, kennt das Gefühl: Man steckt mitten in der Entwicklung, die Deadline rückt näher, und plötzlich stellen sich unerwartete Probleme in den Weg. Oft liegt die Ursache für diese schmerzhaften Stolpersteine nicht in der Ausführung selbst, sondern in der ursprünglichen Planung. Eine schlechte technische Planung ist wie ein Hausbau auf wackeligem Fundament – es mag anfangs gut aussehen, aber die Risse werden mit der Zeit unweigerlich sichtbar. Sie führt zu überzogenen Budgets, verzögerten Lieferterminen, frustrierten Teams und letztendlich zu einem Produkt, das die Erwartungen nicht erfüllt. Doch wie erkennt man die Frühwarnzeichen, bevor das Chaos vollständig ausbricht? In diesem Artikel decken wir 14 Anzeichen auf, die darauf hindeuten, dass die technische Planung deines Projekts dringend einer Überarbeitung bedarf. Von vagen Anforderungen bis hin zur fehlenden Dokumentation – wir beleuchten die häufigsten Fallstricke und geben dir Werkzeuge an die Hand, um sie zu vermeiden und deine Projekte auf Erfolgskurs zu bringen.
Die unterschätzte Gefahr: Wenn Anforderungen zu vage bleiben
Eines der häufigsten und gleichzeitig tückischsten Anzeichen für schlechte technische Planung ist die Unklarheit bei den Projektanforderungen. Wenn das, was das fertige Produkt leisten soll, nicht präzise und detailliert definiert ist, eröffnet das ein riesiges Feld für Missverständnisse. Ohne klare Vorgaben können sich Teammitglieder in unterschiedliche Richtungen entwickeln, was zu Inkonsistenzen und einem Endprodukt führt, das niemandem wirklich gerecht wird. Es ist, als würde man ein Rezept schreiben, ohne die genauen Mengen der Zutaten anzugeben – das Ergebnis wird mit Sicherheit chaotisch.
1. Vage oder fehlende User Stories
User Stories sind das Herzstück agiler Entwicklungsprozesse und sollten klare, prägnante Beschreibungen dessen liefern, was ein Nutzer mit dem System tun möchte und warum. Wenn diese Stories allgemein gehalten sind, wie zum „Der Nutzer soll sich einloggen können“, anstatt spezifischere Formulierungen wie „Als registrierter Nutzer möchte ich mich mit meiner E-Mail-Adresse und meinem Passwort anmelden können, um auf mein persönliches Dashboard zuzugreifen“, dann fehlt die notwendige Tiefe. Diese Vagheit lässt Raum für Interpretationen und kann dazu führen, dass Funktionalitäten unvollständig oder falsch implementiert werden. Eine gute Praxis ist die Nutzung von Akzeptanzkriterien, die genau definieren, wann eine User Story als abgeschlossen gilt. Informationen zu diesem Thema finden sich in vielen agilen Frameworks, wie zum im Scrum Guide: Scrum Guide.
Stell dir vor, du entwickelst eine E-Commerce-Plattform, und die Anforderung lautet nur „Produkte anzeigen“. Das kann bedeuten, eine einfache Liste von Produktnamen anzuzeigen, oder es kann eine detaillierte Produktseite mit Bildern, Beschreibungen, Varianten, Bewertungen und Lagerbestandsinformationen bedeuten. Ohne präzisere User Stories, die diese Unterschiede klarstellen, wird das Entwicklungsteam entweder zu wenig oder zu viel implementieren, beides kostet Zeit und Ressourcen. Die klare Definition von Akzeptanzkriterien ist hierbei essenziell, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten das gleiche Ziel vor Augen haben und die Funktionalität wie gewünscht funktioniert.
2. Fehlende Definition von „Done“
Das „Definition of Done“ (DoD) ist eine gemeinsame Vereinbarung innerhalb eines Entwicklungsteams darüber, wann ein Arbeitselement als abgeschlossen betrachtet wird. Wenn diese Definition fehlt oder unklar ist, können sich die Teammitglieder in der Frage, ob etwas fertig ist oder nicht, ständig uneinig sein. Das kann dazu führen, dass unvollständige Features ausgeliefert werden oder dass Entwickler übermäßig lange an einem Feature arbeiten, weil die Kriterien für die Fertigstellung nicht klar definiert sind. Eine klare DoD umfasst typischerweise Aspekte wie abgeschlossene Code-Reviews, erfolgreiche Tests (Unit-Tests, Integrationstests, End-to-End-Tests), Dokumentation und ggf. die Bereitstellung in einer Staging-Umgebung. Ohne diese klare Richtlinie wird die Qualität des Endprodukts stark beeinträchtigt, und die Nachverfolgung des Fortschritts wird unnötig kompliziert.
Ein klassisches ist die Entwicklung einer mobilen App. Wenn die DoD nicht festlegt, dass die App auf verschiedenen Geräten getestet werden muss oder dass die Performance-Kennzahlen bestimmte Schwellenwerte erreichen müssen, kann es passieren, dass die App zwar auf dem Entwicklergerät einwandfrei läuft, aber auf anderen Geräten abstürzt oder extrem langsam ist. Dies führt zu Frustration bei den Nutzern und zu kostspieligen Nachbesserungen. Die Festlegung einer klaren und messbaren DoD ist daher unerlässlich für die Qualitätssicherung und die Effizienz des Entwicklungsprozesses.
Die Zeitfalle: Unterschätzte Aufwände und unzureichende Schätzungen
Zeit ist oft das knappste Gut in technischen Projekten, und eine unzureichende Planung des Zeitrahmens ist ein sicheres Zeichen für zukünftige Probleme. Wenn die Aufwände für Aufgaben systematisch unterschätzt werden, führt dies zu unrealistischen Zeitplänen, die kaum einzuhalten sind. Dies setzt die Teams unter enormen Druck und fördert entweder Kompromisse bei der Qualität oder führt zu unvermeidlichen Verzögerungen.
3. Unrealistische Zeitpläne
Unrealistische Zeitpläne entstehen oft, wenn die Komplexität von Aufgaben ignoriert oder externe Faktoren, wie die Verfügbarkeit von Ressourcen oder die Dauer von Freigabeprozessen, nicht ausreichend berücksichtigt werden. Wenn ein Projektteam beispielsweise ein komplexes neues Feature in einem Bruchteil der realistischen Entwicklungszeit liefern soll, ist der Druck vorprogrammiert. Solche Zeitpläne sind nicht nur demotivierend für die Entwickler, sondern führen auch zu einer Kultur des „Schnell-Schnell-Machens“, bei der Qualität und sorgfältige Implementierung auf der Strecke bleiben. Eine realistische Zeitplanung erfordert eine detaillierte Aufschlüsselung von Aufgaben und eine konservative Schätzung der dafür benötigten Zeit, oft unter Einbeziehung von Pufferzeiten für unerwartete Probleme.
Ein typisches Szenario ist die Ankündigung eines neuen Produkts mit einer extrem ehrgeizigen Markteinführungsfrist, ohne dass die technische Machbarkeit und die benötigte Entwicklungszeit im Vorfeld realistisch bewertet wurden. Dies zwingt die Teams, überstürzt zu arbeiten, was zu fehlerhaftem Code, fehlenden Tests und einem unfertigen Produkt führen kann. Es ist besser, einen etwas längeren, aber machbaren Zeitplan zu kommunizieren, als einen unrealistischen und dann permanent unter Zeitdruck zu stehen. Eine nützliche Ressource für Schätzmethoden ist die agile SchätzungsüTechniken, wie z.B. Planning Poker: Planning Poker Whitepaper.
4. Mangelnde Berücksichtigung von Abhängigkeiten
Technische Projekte sind selten isolierte Einheiten; sie sind oft von anderen Projekten, externen Diensten oder sogar internen Abhängigkeiten betroffen. Wenn diese Abhängigkeiten in der Planung nicht explizit identifiziert und berücksichtigt werden, können sie zu erheblichen Verzögerungen führen. Wenn beispielsweise ein bestimmtes Modul nur geliefert werden kann, nachdem eine andere, unabhängige Komponente fertiggestellt ist, und diese Abhängigkeit übersehen wird, kommt das gesamte Projekt zum Stillstand, wenn die abhängige Komponente nicht rechtzeitig geliefert wird. Eine sorgfältige Analyse der Projektstruktur und die Identifizierung aller internen und externen Abhängigkeiten sind daher unerlässlich für eine realistische Zeitplanung.
Ein einfaches hierfür wäre die Entwicklung einer mobilen Anwendung, die auf eine Backend-API angewiesen ist. Wenn die Planung der Frontend-Entwicklung nicht die tatsächliche Verfügbarkeit der API berücksichtigt, kann das Frontend nicht getestet oder weiterentwickelt werden, sobald die API-Entwicklung ins Stocken gerät. Dies verzögert nicht nur die Entwicklung, sondern kann auch zu Frustration führen, da die Frontend-Entwickler blockiert sind. Visuelle Werkzeuge wie Gantt-Diagramme können helfen, Abhängigkeiten darzustellen: Gantt Chart Tipps.
5. Ignorieren von Pufferzeiten und Risikomanagement
Jedes technische Projekt birgt inhärente Risiken, von technischen Herausforderungen bis hin zu Änderungen der Anforderungen. Eine gute Planung sieht diese Risiken voraus und plant entsprechende Pufferzeiten ein, um auf unerwartete Ereignisse reagieren zu können. Wenn ein Zeitplan so straff ist, dass keine einzige Minute für unvorhergesehene Probleme eingeplant ist, ist er zum Scheitern verurteilt. Solche Projekte sind extrem anfällig für Verzögerungen, sobald ein kleines Problem auftritt. Effektives Risikomanagement bedeutet, potenzielle Probleme zu identifizieren, ihre Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen zu bewerten und Strategien zu entwickeln, um sie zu mindern oder zu bewältigen. Das Ignorieren dieser Aspekte ist ein klares Zeichen für mangelnde Vorausschau.
Stellen Sie sich ein Projekt vor, bei dem ein neues, unerprobtes Framework eingesetzt wird. Es ist realistisch anzunehmen, dass es dabei zu unerwarteten Schwierigkeiten kommen wird. Wenn der Zeitplan keine zusätzlichen Tage oder Wochen für die Fehlerbehebung oder das Erlernen des Frameworks vorsieht, wird das Projekt unweigerlich in Verzug geraten. Ein proaktives Risikomanagement würde beispielsweise die Schulung des Teams im Vorfeld oder die Einbeziehung von Experten für das neue Framework beinhalten. Die Erstellung einer Risikomatrix ist eine gängige Methode im Risikomanagement: Risikomanagement und Projekterfolg.
Die Architekten des Chaos: Fehlende oder ungenügende Dokumentation
Dokumentation ist oft die unbeliebteste, aber vielleicht wichtigste Säule einer erfolgreichen technischen Planung. Ohne klare und zugängliche Dokumentation können selbst die besten Ideen im Sand verlaufen, und Wissen geht verloren, sobald Teammitglieder das Projekt verlassen. Fehlende oder unzureichende Dokumentation führt zu Ineffizienz, Wiederholung von Fehlern und einer enormen Wissenslücke im Team.
6. Unzureichende technische Spezifikationen
Technische Spezifikationen sind die Blaupausen für jedes Software- oder Hardwareprojekt. Wenn diese Spezifikationen oberflächlich sind, wichtige Details fehlen oder veraltet sind, wird die Umsetzung zur Qual. Entwickler wissen nicht genau, wie etwas funktionieren soll, was zu falschen Implementierungen und aufwändigen Korrekturen führt. Dies betrifft alles von Datenbankstrukturen über API-Endpunkte bis hin zu Benutzeroberflächen-Interaktionen. Klare, detaillierte und konsistente technische Spezifikationen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten dasselbe Verständnis vom Endprodukt haben.
Ein hierfür könnte die Entwicklung einer komplexen Datenverarbeitungs-Pipeline sein. Wenn die Spezifikationen nicht genau definieren, welche Datenformate verarbeitet werden müssen, welche Bereinigungs- und Transformationsregeln gelten und wie Fehlerfälle behandelt werden sollen, wird das Ergebnis wahrscheinlich inkonsistent und unzuverlässig sein. Die Erstellung von Diagrammen wie Flussdiagrammen kann hierbei sehr hilfreich sein. Eine gute Einführung in technische Spezifikationen findet sich in vielen Software-Engineering-Lehrbüchern und Online-Ressourcen, beispielsweise : Was ist Software-Engineering?.
7. Fehlende API-Dokumentation
APIs (Application Programming Interfaces) sind die Schnittstellen, über die verschiedene Softwarekomponenten miteinander kommunizieren. Eine gut dokumentierte API ist essenziell für die reibungslose Integration und Weiterentwicklung. Wenn die API-Dokumentation fehlt, veraltet oder unvollständig ist, müssen andere Entwickler die Funktionalität erraten, was zu Fehlern, Ineffizienzen und Frustration führt. Dies gilt sowohl für interne APIs, die von verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens genutzt werden, als auch für externe APIs, die von Drittanbietern genutzt werden. Eine klare Dokumentation sollte alle Endpunkte, Parameter, Rückgabewerte und Authentifizierungsmechanismen beschreiben.
Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, die Daten von einem externen Dienst abruft. Wenn die API dieses Dienstes nicht ordnungsgemäß dokumentiert ist, müssen Sie möglicherweise Stunden damit verbringen, die korrekten Anfragen zu formulieren und die Antworten zu interpretieren. Dies ist nicht nur zeitaufwändig, sondern erhöht auch das Risiko, dass Sie die API falsch verwenden und unerwartete Fehler erhalten. Werkzeuge wie Swagger/OpenAPI können Abhilfe schaffen: OpenAPI Spezifikation.
8. Unzureichende Code-Kommentare und interne Dokumentation
Selbst der sauberste Code kann ohne Kommentare und interne Dokumentation schwer verständlich werden, besonders für neue Teammitglieder oder wenn man nach längerer Zeit auf einen alten Codeabschnitt zurückblickt. Wenn der Code nicht erklärt, was er tut, warum er es tut und welche Annahmen getroffen wurden, wird die Wartung und Weiterentwicklung extrem schwierig und fehleranfällig. Kommentare sollten nicht den Code selbst wiederholen, sondern die Absicht, komplexe Logik oder potenzielle Fallstricke erklären. Eine gute interne Dokumentation hilft, das kollektive Wissen des Teams zu bewahren und die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeiter zu verkürzen.
Ein hierfür wäre ein komplexer Algorithmus, der bestimmte mathematische Formeln oder Optimierungsverfahren verwendet. Ohne Kommentare, die die mathematischen Grundlagen erklären und die Umsetzung im Code nachvollziehbar machen, wird es für jeden, der den Code nicht selbst geschrieben hat, fast unmöglich, ihn zu verstehen oder zu modifizieren. Dies kann zu unbeabsichtigten Änderungen führen, die die Funktionalität des Algorithmus beeinträchtigen. Viele Programmiersprachen unterstützen spezifische Kommentarformate für die automatische Generierung von Dokumentation, wie Javadoc für Java: Javadoc Tool.
Das Fundament wackelt: Mangelnde Fehlerbehandlung und Skalierbarkeit
Ein oft übersehener, aber kritischer Aspekt der technischen Planung ist die Berücksichtigung von Fehlern und dem zukünftigen Wachstum. Projekte, die von Anfang an nicht auf Fehler ausgelegt sind oder die nicht mit steigender Nutzerzahl oder Datenmenge skalieren können, sind zum Scheitern verurteilt, sobald sie die kritische Masse erreichen. Dies führt zu instabilen Systemen, schlechter Nutzererfahrung und letztendlich zu hohen Kosten für Nachbesserungen.
9. Unzureichende Fehlerbehandlung und Logging
Kein System ist perfekt, und Fehler werden immer auftreten. Eine schlechte technische Planung ignoriert dies oft und implementiert keine angemessene Fehlerbehandlung. Das bedeutet, dass das System bei Fehlern abstürzen, falsche Daten zurückgeben oder im schlimmsten Fall Daten korrumpieren kann. Ebenso wichtig ist ein robustes Logging-System. Ohne detaillierte Protokolle ist es praktisch unmöglich, Fehler zu diagnostizieren und zu beheben, da man nicht nachvollziehen kann, was zum Absturz geführt hat. Eine gute Fehlerbehandlung fängt Fehler ab, gibt dem Nutzer eine aussagekräftige Rückmeldung und protokolliert die Details für die Entwickler. Das richtige Logging hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben, bevor sie größere Auswirkungen haben.
Stellen Sie sich eine Online-Banking-Anwendung vor, bei der eine Transaktion fehlschlägt, aber dem Nutzer keine Fehlermeldung angezeigt wird und der Vorgang im Hintergrund nicht protokolliert wird. Der Nutzer ist verwirrt, das Geld ist weg, und die Entwickler haben keine Ahnung, was passiert ist. Eine solide Fehlerbehandlung würde dem Nutzer mitteilen, dass die Transaktion fehlgeschlagen ist, und das System würde detaillierte Informationen über den Grund des Fehlers protokollieren, damit das Problem schnell behoben werden kann. Informationen zur Fehlerbehandlung in verschiedenen Programmiersprachen sind weit verbreitet, z.B. für Python: Python Fehler und Ausnahmen.
10. Mangelnde Skalierbarkeitsplanung
Ein Projekt, das heute gut funktioniert, muss auch in Zukunft skalieren können, wenn die Nutzerbasis wächst oder die Datenmengen steigen. Wenn die Architektur und die Implementierung von Anfang an nicht auf Skalierbarkeit ausgelegt sind, wird das System bei wachsender Last langsam, instabil oder unbrauchbar. Dies kann bedeuten, dass Datenbanken überlastet sind, Server abstürzen oder die Antwortzeiten unerträglich lang werden. Eine gute Planung berücksichtigt potenzielle Wachstumsszenarien und wählt Architekturen und Technologien, die eine horizontale oder vertikale Skalierung ermöglichen.
Ein klassisches ist eine Social-Media-Plattform, die mit wenigen Nutzern problemlos läuft, aber bei Millionen von Nutzern extrem langsam wird, weil die Datenbank nicht für eine hohe Abfragefrequenz ausgelegt ist oder die Server nicht einfach erweitert werden können. Die Wahl einer geeigneten Datenbanktechnologie, die Möglichkeit, Serverressourcen schnell hinzuzufügen (horizontale Skalierbarkeit) oder die Leistung einzelner Server zu erhöhen (vertikale Skalierbarkeit), sind entscheidende Planungsschritte. Konzepte der Cloud-Architektur sind hierbei oft relevant: <a href="https://aws.
Autorin
