Johannes Bohnet, fisikawan dan doktor ilmu komputer berkualifikasi, mengerjakan analisis visual di Hasso Plattner Institute (HPI). Metode ini biasanya terutama digunakan ketika menganalisis data pelanggan. Namun di HPI hal ini terkait dengan pertanyaan bagaimana mengoptimalkan rekayasa perangkat lunak. Ini unik di dunia, kata Bohnet.
Keahlian ini memunculkan perusahaan terpisah pada tahun 2011: Diagnostik Perangkat Lunak. Spin-off dari Hasso Plattner Institute menawarkan solusi dimana kode sumber dapat ditampilkan dengan cara yang mudah dipahami – seperti dalam model kota 3D. Hal ini akan memperjelas di mana risiko mengintai dalam kode dan di mana potensi yang masih tersembunyi.
Gründerszene berbicara dengan Bohnet, pendiri dan direktur pelaksana Diagnostik Perangkat Lunak, tentang kompleksitas sistem perangkat lunak, gaji TI yang tinggi, dan mengapa perusahaan yang berbasis di Potsdam ini belum memiliki pesaing.
Johannes, apa yang dimaksud dengan diagnostik perangkat lunak?
Saya perlu membahasnya lebih jauh. Pertama: Sistem perangkat lunak adalah hal paling rumit yang pernah dibuat manusia. Mari kita ambil contoh sistem operasi Android, ada banyak sekali pengembang perangkat lunak yang terlibat. Jika Anda mencetak semua bahan yang diproses di sana, Anda akan mendapatkan tumpukan kertas setinggi gedung pencakar langit 22 lantai. Anda tidak akan bisa membacanya seumur hidup, apalagi memahaminya atau bahkan memahami semua interaksi di dalamnya. Ini adalah masalah mendasar dalam mengelola sistem TI: Saya dihadapkan dengan sejumlah besar kode sumber seperti tumpukan jerami yang sangat besar di mana saya tidak dapat menemukan jarumnya. Selain itu, manajemen TI harus mengawasi tidak hanya kode sumber apa yang diproduksi, tetapi juga siapa yang melakukan apa dan di mana.
Kedengarannya seperti sebuah tugas yang mustahil.
Tepatnya, para manajer TI pada dasarnya tidak tahu apa-apa. Hal ini berarti pengelolaan seperti ini belum tentu dapat berjalan secara efektif. Ada penelitian yang hasilnya sangat menyedihkan: Menurut penelitian tersebut, 66 persen uang yang mengalir ke bidang TI dihabiskan secara tidak efisien. Ini merupakan keluhan yang luar biasa, juga dari sudut pandang ekonomi. Dimensinya sangat besar karena apa pun industri yang saya lihat, sebagian besar industrinya selalu melibatkan pengembangan perangkat lunak.
Dan sekarang kamu datang.
Tepatnya, kami ingin membuat yang tak terlihat menjadi terlihat. Apa yang kami lakukan adalah analisis perangkat lunak prediktif. Artinya data yang sudah tersedia dalam bentuk yang dikumpulkan di perusahaan diamati dan dianalisis. Kemudian diperiksa dan disatukan menggunakan algoritma analitik dan akhirnya divisualisasikan – seperti kota tiga dimensi. Sehingga menjadi jelas dan dapat dipahami apa yang dimaksud dengan data teknis ini sebagai pembawa risiko bisnis: Jika ada yang salah dalam kode di tingkat paling bawah di TI, maka hal itu akan berdampak pada tingkat bisnis dan sebagian dapat membahayakan perusahaan.
Untuk tetap menggunakan metafora kota. Risiko paling besar terjadi di tempat yang menaranya paling tinggi?
Tepat. Itulah keindahan metafora ini – semua orang dapat memahaminya. Peta adalah salah satu teknik budaya tertua yang kami gunakan di seluruh dunia. Metaforanya tidak hanya mudah dimengerti, tetapi juga merupakan alat kontrol yang hebat. Saya juga bisa melihat di bagian kota mana gedung-gedung tinggi berwarna merah ini berada dan di mana saya harus memulainya terlebih dahulu.
Anda sebutkan sebelumnya bahwa Anda melakukan analisis prediktif. Namun Anda juga memberikan instruksi nyata untuk bertindak. Jadi itu akan menjadi analisis preskriptif?
Di mana. Jadi pertama-tama, mari kita lihat: Di manakah area berisiko tinggi yang memerlukan tindakan paling mendesak? Ini adalah fase diagnostik. Kemudian muncul komponen Peramalan, yang berarti Anda dapat menggunakan data dari masa lalu untuk melihat bagaimana situasi saat ini terjadi dan juga melihat sekilas masa depan dari situasi tersebut. Jadi: Jika kita melanjutkan seperti sebelumnya, kita masih memiliki waktu sekitar dua belas minggu sebelum kita bisa meningkatkan sistem perangkat lunak kita. Dan tentu saja, seperti seorang dokter, Anda memerlukan bantuan tentang cara keluar dari situasi ini – dan ini adalah kasus yang menentukan.
Diagnostik Perangkat Lunak secara resmi independen dari Hasso Plattner Institute. Bagaimana Anda membiayai diri Anda sendiri?
Kami tidak memiliki pendanaan awal, namun mendanai diri kami sendiri dari arus kas. Pada saat itu, kami memasuki pasar dengan kondisi yang masih belum sempurna. Ketika kami menyadari bahwa ada begitu banyak permintaan dan kamilah yang pertama menyelesaikan masalah ini, kami berpikir: Bodoh sekali jika kami tidak memulai sebuah perusahaan. Kami kemudian mengambil berlian ini secara kasar dan mengasahnya lebih jauh ke dalam proyek konsultasi. Dan pada dasarnya kami membiarkan pelanggan membayar untuk pengembangan produk kami.
Melihat portofolio klien Anda, menjadi jelas bahwa Anda terutama menargetkan perusahaan besar.
Kelompok sasaran kami sebenarnya mencakup perusahaan mana pun yang memproduksi kode dengan lebih dari tiga pengembang perangkat lunak, karena dengan tiga orang segalanya menjadi rumit dan Anda tidak dapat lagi melihat apa yang Anda lakukan satu sama lain. Tentu saja, kompleksitas meningkat secara signifikan di perusahaan-perusahaan besar, dan dimensi masalahnya jauh lebih besar. Dan dari sudut pandang penjualan kami, grup seperti ini tentu saja sangat menarik bagi kami. Kami beroperasi di pasar yang sangat besar. Dan saat ini kami tidak memiliki pesaing.
Tidak satu pun? bagaimana bisa
Alasannya adalah karena kolaborasi penelitian kami yang erat dengan Hasso Plattner Institute menempatkan kami beberapa tahun lebih maju dibandingkan yang lain dalam hal penelitian saja. Kami adalah orang pertama yang berhasil membuat konstruksi “perangkat lunak” yang sangat rumit ini mudah dipahami. Produsen alat yang ada saat ini juga jauh tertinggal – dan alat mereka adalah alat teknologi, yang berarti alat tersebut hanya dapat dipahami dan digunakan oleh pengembang perangkat lunak yang sudah memulai. Namun sudah ada gerakan seismik pertama di universitas-universitas: para peneliti kini secara bertahap mulai mengikuti contoh kita.
Dan bagaimana Anda ingin membedakan diri Anda dari pesaing di masa depan?
Kami memiliki dua strategi untuk melindungi diri kami sendiri. Pertama, melalui kolaborasi kami dengan Hasso Plattner Institute, kami selalu memiliki teknologi terkini. Dan kedua, kami mengumpulkan pengetahuan dunia tentang pengembangan perangkat lunak melalui platform SaaS kami. Artinya, pada setiap sistem perangkat lunak yang kami analisis, kami memiliki sidik jari DNA dari sistem tersebut. Jadi kami mirip dengan Mesin Pencari Google pada masa-masa awalnya. Ini adalah perlindungan terbesar terhadap pesaing: bahwa kita memiliki harta karun berupa data yang tidak dimiliki orang lain.
Mungkin akan lalai jika tidak memanfaatkan keunggulan kompetitif ini.
Diduga. Itu sebabnya kami kini mulai memasuki pasar Amerika – pasar yang paling relevan bagi kami, terutama karena banyaknya perusahaan perangkat lunak besar. Tentu saja, begitu kita berhasil menembus pasar Amerika, kita juga akan merambah ke kawasan Asia. Ada cukup banyak perusahaan yang melakukan pengembangan perangkat lunak dalam skala besar di India dan Cina.
Tahun lalu Anda memperkenalkan model perangkat lunak sebagai layanan. Bagaimana Anda menerapkannya?
Ya, kode sumber pada dasarnya adalah “Cawan Suci” dari masing-masing perusahaan. Jika Anda mengetahui perangkat lunaknya, Anda juga mengetahui rahasia perusahaannya. Masuk akal untuk berasumsi bahwa SaaS sebenarnya tidak dapat berfungsi karena tidak ada perusahaan yang akan meninggalkan kode sumbernya dari perusahaan. Memang benar. Tapi SaaS masih berfungsi untuk kami. Dalam beberapa tahun terakhir, kami telah menginvestasikan banyak tenaga dan keringat untuk menciptakan kemungkinan teknis sehingga kode sumber tidak harus meninggalkan perusahaan.
Bagaimana Anda melakukannya?
Dengan penganalisis lokal kecil, alat yang sangat kuat yang berjalan di dalam area perusahaan yang dilindungi firewall dan melakukan analisis, yaitu memeriksa kode, melihat semua data mentah – dan menghasilkan metadata dalam prosesnya. Dan metadata ini kemudian mengalir ke platform SaaS kami. Hal ini memungkinkan kami untuk mendorong bisnis SaaS kami – bahkan dengan klien besar dan korporat yang memiliki peraturan kepatuhan dan keamanan paling ketat. Transparansi dalam hal ini juga merupakan hal yang terpenting – jika ada kekhawatiran, model bisnis secara keseluruhan tidak akan berhasil.