Entscheidungsframework zur Bereitstellung von Anwendungen als Cloud-Service

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1 Nicolas Kolz Masterarbeit im Fach Information Systems Entscheidungsframework zur Bereitstellung von Anwendungen als Cloud-Service Themasteller: Jun.-Prof. Dr. Ali Sunyaev Vorgelegt in der Masterprüfung im Studiengang Information Systems (M.Sc.) der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln Köln, Juli 2013

2 II Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis... V Abbildungsverzeichnis... VI Tabellenverzeichnis... VII 1. Einleitung Problemstellung Zielsetzung Vorgehensweise Aufbau der Arbeit Cloud-Computing Begriffsverständnis Definition Charakteristiken Bereitstellungsmodelle Servicemodelle Stand der Forschung im Bereich Entscheidungsfindung zur Nutzung von Cloud-Computing Vorgehensweise der Literaturstudie Hypothesenbasierte Modelle zum Einsatz von Cloud-Computing Entscheidungsmodelle zum Einsatz von Cloud-Computing Die Realoptionstheorie und der analytische Hierarchieprozess als theoretische Grundlage eines Entscheidungsframework im Bereich Cloud-Computing Bewertung von Investitionen mittels Realoptionstheorie Die Realoptionstheorie Bewertung von realen Optionen Entscheidungsfindung mithilfe des analytischen Hierarchieprozesses Grundlagen des analytischen Hierarchieprozesses Aufbau einer Hierarchie Bewertung einer Hierarchie Integration der Realoptionstheorie und des analytischen Hierarchieprozesses Bestehende Integrationen Verwendete Integration Anwendbarkeit im Bereich Cloud-Computing Anwendbarkeit der Realoptionstheorie...25

3 III Anwendbarkeit des analytischen Hierarchieprozesses Anwendbarkeit der Integration Vorgehensweise der empirischen Untersuchung Forschungsmethode Entwicklung des Interviewleitfadens Fragen zur Auskunftsperson Fragen zum Entscheidungsprozess Fragen zu realen Optionen Gestaltung der Umfrage Akquise der Interviewteilnehmer Stichprobe der Interviewteilnehmer Durchführung der Interviews Auswertung der Daten Auswertungsprozess Verwendete Kategorisierungsschemata Entscheidungsframework zur Bereitstellung von Anwendungen als Cloud-Services Ergebnisse der Kategorisierung Entscheidungsprozess im Unternehmen Entscheidungskriterien Berücksichtigte Risiken Evaluierungstechniken Verschiedene Vorgehensweisen Anwendung realer Optionen Verschiebung Aufteilung in Abschnitte Keine Bereitstellung Pilot/Prototyp Outsourcing Volle Investition Weitere Optionen Entwicklung des Entscheidungsframework Entwicklungsprozess Darstellung Diskussion des Entscheidungsframework...66

4 IV Anwendung Anpassbarkeit Fazit und Ausblick...69 Literaturverzeichnis...74 Anhang...83 Erklärung...95 Lebenslauf...96

5 V Abkürzungsverzeichnis IS IT SaaS PaaS IaaS Information Systems Informationstechnologie Software-as-a-Service Platform-as-a-Service Infrastructure-as-a-Service

6 VI Abbildungsverzeichnis Abb. 2-1: Schichten des Cloud-Computing-Modells...7 Abb. 3-1: Eine aus drei Stufen bestehende Hierarchie...19 Abb. 3-2: Matrix für die paarweisen Vergleiche...20 Abb. 3-3: Beispielhafte Integration des analytischen Hierarchieprozesses und der Realoptionstheorie...25 Abb. 5-1: Entwickelte Hierarchie für das Entscheidungsframework...65

7 VII Tabellenverzeichnis Tab. 3-1: Gängige reale Optionen...15 Tab. 3-2: Fundamentalskala für die paarweisen Vergleiche...21 Tab. 4-1: Einordnung des Jahresumsatzes und der Anzahl der Mitarbeiter...30 Tab. 4-2: Kriterien für die realen Optionen des Interviewleitfadens...34 Tab. 4-3: Statistik zu den Unternehmen der befragten Experten...36 Tab. 4-4: Statistik der befragten Experten...37 Tab. 4-5: Kategorisierungsschema und -ergebnisse für die realen Optionen...40 Tab. 4-6: Kategorisierungsschema und -ergebnisse für den Entscheidungsprozess...41 Tab. 5-1: Erläuterung der Kriterien des Entscheidungsframework (1/2)...63 Tab. 5-1: Erläuterung der Kriterien des Entscheidungsframework (2/2)...64 Tab. 5-2: Erläuterung der realen Optionen des Entscheidungsframework...64

8 1 1. Einleitung 1.1 Problemstellung Cloud-Computing hat das Potential große Teile der IT-Industrie umzugestalten, indem es die Bereitstellung und Nutzung von Anwendungen und Hardware als Service für Nutzer und Anbieter attraktiv macht. 1 So gibt das Marktforschungsinstitut Gartner an, dass der Umsatz für Anwendungen, die als Cloud-Services 2 bereitgestellt werden, bis 2015 auf 22,1 Mrd. US Dollar anwächst. 3 Um an diesem Markt teilzuhaben, bieten immer mehr Softwareanbieter 4 Softwareservices an. 5 Allerdings gestaltet sich der Wechsel von einem Anbieter für Anwendungen, die auf den physischen Geräten der Kunden installiert und betrieben werden, sogenannte on-premise Anwendungen, zu einem Anbieter für Softwareservices, insbesondere für etablierte Softwareanbieter, oft schwierig. 6 Beispielsweise ist ihr Kostenniveau zu hoch, weshalb die neuen Services nicht profitabel angeboten werden können. 7 Eine wichtige Fragestellung für die Softwareanbieter ist unter anderem, welche ihrer bestehenden Anwendungen als Cloud-Service angeboten werden und welche Migrationsstrategie bei der Umsetzung der bestehenden Anwendungen als Cloud- Service genutzt wird. 8 Denn mithilfe erfolgreicher Softwareservices können die Anbieter Zugang zu neuen Märkten schaffen und die Kosten für die Implementierung 1 Vgl. Armbrust u. a. (2010), S Cloud-Services sind verschiedene Services, die mithilfe von Cloud-Computing bereitgestellt werden. Handelt es sich hierbei um eine Anwendung, spricht man auch von Software-as-a-Service oder Softwareservice. Wenn in dieser Arbeit von einem Cloud-Service gesprochen wird, ist damit ein Software-as-a-Service gemeint. Der Begriff Cloud-Computing und weitere Servicemodelle werden in Kapitel 3 definiert. 3 Vgl. Gartner (2012), S In dieser Arbeit ist unter einem Softwareanbieter ein Unternehmen zu verstehen, das bisher Anwendungen programmiert hat, die auf den physischen Geräten der Kunden installiert und betrieben werden. Um am Software-as-a-Service Markt teilzuhaben, möchte das Unternehmen diese Anwendungen nun als Cloud-Service anbieten. 5 Vgl. D souza u. a. (2012), S Vgl. Stuckenberg, Beiermeister (2012), S. 2 sowie D souza u. a. (2012), S Vgl. Stuckenberg, Beiermeister (2012), S Vgl. Marston u. a. (2011), S. 185 sowie Dubey, Wagle (2007), S. 10.

9 2 und Verteilung gegenüber den bisherigen Anwendungen senken. 9 Darüber hinaus scheint das Modell, bei dem sowohl traditionelle on-premise Software als auch Softwareservices angeboten werden, zukünftig die effizienteste Organisationsform für Softwareanbieter zu sein. Die oben beschriebene Problemstellung motiviert die Frage, wie Softwareanbieter bei der Auswahl bestehender Anwendungen zur Umsetzung als Cloud-Service unterstützt werden können. In der analysierten Literatur wurde hierzu kein Modell aus der Perspektive des Softwareanbieters gefunden. Bereits vorhandene Entscheidungsmodelle unterstützen nur die Adoptionsentscheidung von Cloud-Computing aus der Perspektive des Cloud-Nutzers. 10 Ein analytisches Modell, mit dem sich verschiedene Handlungsalternativen für bestehende Anwendungen bezüglich deren Bereitstellung als Cloud-Service bewerten lassen, kann dabei helfen, strukturiertere Entscheidungen bezüglich der beschriebenen Fragestellung zu treffen und kann so zu einer erfolgreichen Bereitstellung eines Cloud-Services durch den Softwareanbieter beitragen. 1.2 Zielsetzung Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Entscheidungsframework, mit dem, basierend auf der Realoptionstheorie, verschiedene Handlungsalternativen für bestehende Anwendungen bezüglich deren Bereitstellung als Cloud-Service bewertet werden können. Als Teilziel gilt es, die verwendete Realoptionstheorie und den analytischen Hierarchieprozess zu integrieren sowie deren Anwendbarkeit im Bereich Cloud-Computing zu zeigen. Ein weiteres Teilziel ist der Aufbau einer Hierarchie aus Kriterien, Unterkriterien und Entscheidungsalternativen im Sinne des analytischen Hierarchieprozesses. Hier liegt der Fokus auf der explorativen Erstellung der Hierarchie anhand einer empirischen Untersuchung durch Befragung von Experten. Die empirische Untersuchung konzentriert sich auf die Frage, anhand welcher Kriterien sich Softwareanbieter für oder gegen die Bereitstellung einer bestehenden Anwendung als Cloud-Service entscheiden. 9 Vgl. zu diesem und dem folgenden Satz Huang, Wang (2009), S. 3, Die Vorgehensweise der Literaturrecherche und eine ausführlichere Ausführung zum Stand der Forschung sind in Kapitel 2.2 dargestellt.

10 3 1.3 Vorgehensweise Da Cloud-Computing ein relativ junges Forschungsgebiet ist und der vorliegende Themenkomplex noch wenig durchdrungen ist, wird in der Arbeit eine qualitative und explorative Forschungsmethodik verwendet. Hierzu werden Leitfadeninterviews mit Experten durchgeführt, die Entscheider sind, Erfahrung im Bereich Cloud-Computing und bei der Bereitstellung bestehender Anwendungen als Cloud-Services besitzen. Der Einsatz des Leitfadeninterviews stellt einerseits eine Vergleichbarkeit der Daten zwischen den interviewten Personen sicher und ermöglicht andererseits dem Forscher weitere vertiefende Fragen im Verlauf des Interviews zu stellen. 11 Die Auswertung der Daten erfolgt in einem mehrstufigen Prozess. Dazu werden zunächst einzelnen Abschnitten der Interviews Überschriften zugeordnet, wodurch die Daten verdichtet werden. 12 Im zweiten Schritt wird interviewübergreifend nach ähnlichen Abschnitten gesucht, worauf die Überschriften entsprechend vereinheitlicht werden. Die Konzeptualisierung der Überschriften in Kategorien erfolgt im dritten Schritt. Der letzte Schritt umfasst die Interpretation der auf den empirischen Daten basierenden Kategorisierungen. Aufbauend auf den kategorisierten Daten erfolgt die Entwicklung der Hierarchiestruktur für den analytischen Hierarchieprozess und somit der Aufbau des Entscheidungsframework. 1.4 Aufbau der Arbeit Im zweiten Kapitel werden die Grundlagen der Thematik der Arbeit erläutert. Dazu werden der Begriff Cloud-Computing sowie Charakteristiken, Bereitstellungs- und Servicemodelle des Cloud-Computing-Modells definiert. Weiterhin wird der Stand der Forschung der untersuchten Thematik aufgezeigt. Das dritte Kapitel beschreibt mit dem analytischen Hierarchieprozess das verwendete Verfahren zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen und mit der Realoptionstheorie die verwendete Theorie zur Bewertung von Investitionen. Darüber hinaus werden in diesem Kapitel Realoptionstheorie und analytischer Hierarchieprozess integriert und deren Anwendbarkeit im Bereich Cloud-Computing gezeigt. 11 Vgl. Gläser, Grit (2010), S Vgl. zu diesem Absatz Meuser, Nagel (1991), S

11 4 Die Vorgehensweise der durchgeführten empirischen Studie wird im vierten Kapitel erläutert. Hierzu werden die gewählte Forschungsmethodik, die Entwicklung des Interviewleitfadens, die Gestaltung der Umfrage und die gewählte Auswertungsmethodik der erhobenen Daten beschrieben. Das fünfte Kapitel beschäftigt sich mit den Ergebnissen der ausgewerteten Daten. Die Ergebnisse werden zunächst erläutert und basierend darauf das angesprochene Entscheidungsframework entwickelt und beschrieben. Im letzten Kapitel wird eine Schlussbetrachtung über die vorliegende Arbeit vorgenommen und ein Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf gegeben.

12 5 2. Cloud-Computing 2.1 Begriffsverständnis Definition Für den Begriff Cloud-Computing existieren in der Literatur bisher viele verschiedene Definitionen, die sich alle in gewissen Aspekten unterscheiden. 13 Eine in der Literatur anerkannte und populäre Definition für Cloud-Computing ist die des National Institute of Technology. 14 Daher wird diese Definition auch in der vorliegenden Arbeit verwendet und im Folgenden erläutert. Demnach ist Cloud-Computing ein Modell, das einen ubiquitären, komfortablen und bedarfsgerechten Netzwerkzugriff auf eine gemeinsam genutzte Sammlung von konfigurierbaren Rechenressourcen, wie zum Beispiel Server, Software oder Speicherplatz, ermöglicht. 15 Die Rechenressourcen können mit geringem Verwaltungsaufwand und geringer Interaktion mit dem Anbieter sowohl schnell bereitgestellt als auch ohne großen Aufwand wieder freigesetzt werden. Darüber hinaus wird Cloud-Computing über fünf Charakteristiken, drei Service- und vier Bereitstellungsmodelle definiert Charakteristiken Die fünf aufgeführten essentiellen Charakteristiken von Cloud-Computing umfassen unter anderem die bedarfsgerechte Selbstversorgung mit Rechenressourcen und der Zugriff auf diese Ressourcen über standardisierte Netzwerkprotokolle. 16 Für die Nutzung der Rechenressourcen ist keine menschliche Interaktion mit dem Anbieter notwendig und der Zugriff kann durch die Verwendung standardisierter Netzwerkprotokolle über verschiedene Endgeräte erfolgen. Daneben sind die Bündelung und die hohe Skalierbarkeit dieser Rechenressourcen zwei weitere Charakteristiken von Cloud-Computing. Die Bündelung von Rechenressourcen 13 Vgl. Leimeister u. a. (2010), S Vgl. Yang, Tate (2012), S. 36 sowie Khajeh-Hosseini u. a. (2012), S Vgl. zu diesem Absatz Mell, Grance (2011), S Vgl. zu diesem Absatz Mell, Grance (2011), S. 2.

13 6 bedeutet, dass physische Ressourcen, wie zum Beispiel Festplattenspeicher oder Netzwerkbandbreite, zu größeren Einheiten gebündelt werden und Nutzern dynamisch sowie bedarfsgerecht zur Verfügung gestellt werden. Hierbei wird ein mandantenfähiges Modell verfolgt, sodass mehrere Nutzer die gleichen physischen Ressourcen nutzen können. Diese zusammengefassten Ressourcen sollen sehr hoch skalierbar sein, um auf die verschiedenen Bedarfe eines Nutzers reagieren zu können. Im Beispiel des Festplattenspeichers bedeutet dies, dass einem Nutzer immer genau so viel Speicher zur Verfügung gestellt wird, wie er zum aktuellen Zeitpunkt benötigt. Hierdurch ergibt sich für den Nutzer das Gefühl einer unbegrenzten Ressourcenverfügbarkeit. Die letzte der fünf Charakteristiken ist die Messbarkeit der verbrauchten Ressourcen. Je nach Art des angebotenen Services kann zum Beispiel die verbrauchte Rechenleistung, die genutzte Netzwerkbandbreite oder die Anzahl der aktiven Nutzer gemessen werden. Die verbrauchten Ressourcen sind sowohl für den Anbieter als auch für den Nutzer ersichtlich, wodurch häufig eine Bezahlung nach dem Nutzungsprinzip für den Service angeboten wird Bereitstellungsmodelle Die verschiedenen Bereitstellungsmodelle von Cloud-Computing unterscheiden, welche Nutzergruppen Zugriff auf die Cloud-Infrastruktur 17 besitzen. Insgesamt werden vier Bereitstellungsmodelle unterschieden. 18 Bei der öffentlichen Cloud wird die Cloud- Infrastruktur von einer Organisation betrieben und zur Nutzung für die Allgemeinheit bereitgestellt. Das Gegenteil hiervon ist die private Cloud, bei der die Cloud- Infrastruktur exklusiv von einer Organisation genutzt wird. Die nutzende Organisation kann auch gleichzeitig Betreiber der Cloud-Infrastruktur sein. Darüber hinaus existieren mit der hybriden und der gemeinschaftlichen Cloud noch zwei weitere Bereitstellungsmodelle. Bei der gemeinschaftlichen Cloud wird die Cloud-Infrastruktur exklusiv von einer Gemeinschaft genutzt, die ein gemeinsames Ziel verfolgt. Die hybride Cloud ist aus zwei oder mehr der beschriebenen Cloud-Infrastrukturen zusammengesetzt. Dabei ist jede dieser Cloud-Infrastrukturen eine eigenständige 17 Eine Cloud-Infrastruktur bezeichnet die Sammlung von Hardware und Software die benötigt wird, um die in Kapitel erläuterten Charakteristiken von Cloud-Computing umzusetzen. (Mell, Grance, 2011, S. 2) 18 Vgl. zu diesem Absatz Mell, Grance (2011), S. 3.

14 7 Einheit, die jedoch alle die gleichen Standards oder die gleiche technische Umsetzung besitzen Servicemodelle Beim Cloud-Computing werden je nach Abstraktionsgrad des angebotenen Services von der Hardware drei verschiedene Servicemodelle unterschieden. Dieser Aufbau ist schematisch in Abbildung 2-1 dargestellt. Abb. 2-1: Schichten des Cloud-Computing-Modells 19 Der Cloud-Infrastruktur am nächsten ist das Servicemodell Infrastructure-as-a-Service (IaaS). 20 Hier werden dem Nutzer grundlegende Rechenressourcen als Service zur Verfügung gestellt, zum Beispiel in Form von Rechenkapazitäten oder Speicherplatz. Die Cloud-Infrastruktur selber wird vom Serviceanbieter verwaltet. Alles was darüber hinausgeht, etwa das verwendete Betriebssystem, wird vom Nutzer verwaltet. Beim Servicemodell Platform-as-a-Service (PaaS) bietet der Betreiber eine Plattform an, auf der Nutzer eigene oder gekaufte Anwendungen bereitstellen können. Der Nutzer hat die volle Kontrolle über die eigene Anwendung, während Cloud-Infrastruktur, Netzwerk und Betriebssystem vom Serviceanbieter verwaltet werden. Der Service mit der höchsten Abstraktionsstufe von der Cloud-Infrastruktur stellt das Modell Software-as-a- 19 Vgl. zu einer ähnlichen Abbildung Youseff, Butrico, Da Silva (2008), S Vgl. zu diesem Absatz Mell, Grance (2011), S. 2-3.

15 8 Service (SaaS) dar. Bei diesem Servicemodell stellt der Serviceanbieter den Nutzern eine Anwendung zur Verfügung, die auf einer Cloud-Infrastruktur betrieben wird. Abgesehen von anwendungsspezifischen Einstellungen, werden die Cloud-Infrastruktur, das Betriebssystem und die Anwendung selber vom Serviceanbieter verwaltet. 21 Der Zugriff auf die Anwendungen erfolgt über einen Webbrowser oder mithilfe spezieller Programmoberflächen. 2.2 Stand der Forschung im Bereich Entscheidungsfindung zur Nutzung von Cloud-Computing Vorgehensweise der Literaturstudie Für die Literaturstudie wurden die Datenbanken EBSCOhost, AIS Electronic Library und Google Scholar durchsucht. Die Auswahl der Datenbanken erfolgte vor allem aufgrund der von ihnen indexierten Zeitschriften und Konferenzen. So wurde die Datenbank EBSCOhost für die Suche in Fachzeitschriften im Bereich der IS-Forschung ausgewählt, weil die Datenbank viele der am besten bewerteten Fachzeitschriften aus diesem Forschungsbereich beinhaltet. Für die Recherche bei EBSCOhost wurden die Bereiche Academic Search Complete und Business Source Complete durchsucht. Darüber hinaus wurde die AIS Electronic Library zur Recherche ausgewählt, weil sie neben Fachzeitschriften auch Konferenzbeiträge aus der IS-Forschung beinhaltet. Zusätzlich wurde Google Scholar für die Recherche verwendet, weil Google Scholar eine sehr gute allgemeine Suchmaschine darstellt, die viele Datenbanken indexiert und neben HTML-Seiten auch andere Formate, wie zum Beispiel PDF-Dateien, durchsuchen kann. Bei der Suche in den Datenbanken wurde ein dreiteiliger Suchtext verwendet, von dem jeder Teil bei der Suche gefunden werden musste, d. h. die drei Teile wurde mit einem logischen UND verknüpft. Der erste Teil des Suchtextes grenzte die Suche auf die Thematik Cloud-Computing ein. Dazu wurden folgende Begriffe jeweils durch ein logisches ODER verknüpft: Cloud, Cloud Computing, Software as a Service, SaaS, Cloud Service. Der zweite Teil des Suchtextes schränkte die Ergebnisse der Recherche 21 Dabei ist es auch möglich, dass der Serviceanbieter der Anwendung wiederum die Dienste eines IaaS oder PaaS-Anbieters in Anspruch nimmt.

16 9 auf Entscheidungs- und Auswahlprozesse ein. Dazu wurden die Begriffe decision und selection ebenfalls mit einem logischen ODER verknüpft. Der letzte Teil des Suchtextes grenzte die Suchergebnisse auf die Einführung oder Bereitstellung von Cloud-Services mithilfe der Begriffe deployment, deploy, adoption und adopt ein. Der komplette Suchtext sah folgendermaßen aus: ( Cloud OR Cloud Computing OR Software as a Service OR SaaS OR Cloud Service ) AND ( decision OR selection ) AND ( deployment OR deploy OR adoption OR adopt ). Bei den Datenbanken EBSCOhost und AIS Electronic Library wurden jeweils die Abstracts nach den Suchbegriffen durchsucht, was insgesamt 16 Ergebnisse bei EBSCOhost und 18 bei der AIS Electronic Library ergab. Bei Google Scholar gab es keine Möglichkeit die Suche auf bestimmte Abschnitte eines Textes zu beschränken, weshalb der ganze Text nach den Suchbegriffen durchsucht wurde. Weiterhin lieferte Google Scholar auf den Suchtext sehr viele Suchergebnisse, weshalb nur die ersten 20 Einträge des Suchergebnisses berücksichtigt wurden Hypothesenbasierte Modelle zum Einsatz von Cloud-Computing Mithilfe der Literaturstudie wurden insgesamt zwölf Studien gefunden, die sich mit der Entscheidungsfindung zum Einsatz von Cloud-Computing befassen. Sechs dieser Studien beinhalten hypothesenbasierte Modelle, in denen Faktoren beschrieben werden, welche die Wahrscheinlichkeit der Adoption von Cloud-Computing aus der Nutzersicht beeinflussen. Dabei stammen die Faktoren oftmals aus bereits vorhandenen und in der IS-Forschung anerkannten Theorien. Die den verschiedenen theoretischen Modellen zugrundeliegenden Hypothesen werden mithilfe empirisch erhobener Umfragedaten untersucht. Insgesamt beschäftigen sich zwei der sechs Studien mit dem Servicemodell Software-as-a-Service. 22 Die anderen Studien spezialisieren sich auf kein Servicemodell und untersuchen allgemein die Wahrscheinlichkeit Cloud-Computing zu adoptieren. In der Studie von Benlian, Hess und Buxmann (2009) wird versucht mithilfe der Transaktionskostentheorie, der Ressourcentheorie und der Theorie des geplanten Verhaltens den Grad der Software-as-a-Service Adoption in Unternehmen zu erklären Vgl. Benlian, Hess, Buxmann (2009), S. 358 sowie Xin, Levina (2008), S Vgl. Benlian, Hess, Buxmann (2009), S. 361.

17 10 Die Grundlage des Modells von Saya, Pee und Kankanhalli (2010) ist die Realoptionstheorie 24 und die Theorie der institutionellen Einflüsse. 25 Bei der Realoptionstheorie werden die Wachstumsoption, die Option der Verschiebung einer Investition und die Option des Abbruchs einer Investition berücksichtigt. Konkret wird in der Studie untersucht, wie die institutionellen Einflüsse auf die Wahrnehmung verschiedener Charakteristiken von Cloud-Computing wirken. Im zweiten Schritt wird der Einfluss dieser Charakteristiken auf die Identifizierung der verschiedenen Optionen der Realoptionstheorie untersucht, die wiederum die Wahrscheinlichkeit der Cloud- Computing Adaption beeinflussen. Alle gefundenen Studien betrachten zwar die Entscheidung zur Nutzung von Cloud- Computing, jedoch nicht aus der Sicht eines Softwareanbieters, sondern aus der Perspektive des Cloud-Nutzers. Weiterhin beschreiben die Modelle lediglich Einflussfaktoren auf die Cloud-Computing Adoption, weshalb sie nicht als Entscheidungsmodell zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bezüglich des Einsatzes von Cloud-Computing genutzt werden können Entscheidungsmodelle zum Einsatz von Cloud-Computing Neben den Modellen, die sich damit beschäftigen, warum Cloud-Computing genutzt wird und welche Faktoren diese Entscheidung beeinflussen, wurden fünf Studien gefunden, die Entscheidungsmodelle für den Einsatz von Cloud-Computing beschreiben. Das Modell von Repschlaeger u.a. (2012) betrachtet die Adoptionsentscheidung und Auswahl eines Cloud-Services aus der Nutzersicht. 26 Dazu beinhaltet das Modell Anforderungs- und Evaluationskriterien für die Adoption von Cloud-Computing, die sich auf die drei Servicemodelle SaaS, PaaS und IaaS beziehen. Zum Aufbau des Modells werden eine systematische Literaturstudie, eine Marktanalyse und eine auf Experteninterviews basierende Evaluation der Kriterien durchgeführt. Allerdings beschreibt die Studie nur die Entwicklung des Entscheidungsmodells und es findet keine Praxisanwendung statt. 24 Die Realoptionstheorie wird in Kapitel 3.1 dieser Arbeit genauer erläutert. 25 Vgl. zu diesem Absatz Saya, Pee, Kankanhalli (2010), S Vgl. zu diesem Absatz Repschlaeger u. a. (2012), S. 1, 9.

18 11 Mithilfe des Modells von Klems, Nimis und Tai (2009) können für das Servicemodell Infrastructure-as-a-Service die Kosten für die Nutzung eines Cloud-Services gegenüber einem Referenzmodell, bei dem ein normaler Server gemietet oder selber betrieben wird, verglichen werden. 27 Hierzu werden verschiedene Eigenschaften eines Geschäftsszenarios, wie zum Beispiel die technischen Anforderungen, die Art der Nachfrage oder das Geschäftsziel, berücksichtigt. Das Modell soll als Ausgangspunkt weiterer Arbeiten dienen, wozu die Identifikation und Analyse konkreter Bewertungsmethoden, die in das Modell integriert werden können, zählen. Ein sehr umfangreiches Modell zum Einsatz von Cloud-Computing aus Nutzersicht beschreiben Misra und Mondal (2011). Hiermit lässt sich die Tauglichkeit eines Unternehmens bezüglich der Adoption von Cloud-Computing bewerten sowie die Kapitalrendite einer Investition in eine Cloud-Computing Lösung berechnen. 28 Dazu kann mit diesem Modell, basierend auf verschiedenen Kriterien, ein Index berechnet werden, der, je nach Ergebnis, die Cloud-Tauglichkeit eines Unternehmens in einer von drei Kategorien einteilt. Darüber hinaus wird ein Modell zur Berechnung der Kapitalrendite für die Cloud-Computing Lösung hergeleitet, bei dem neben den Kosten auch immaterielle Faktoren berücksichtigt werden. 29 Das Modell von Lee, Tang und Sugumaran (2012) unterstützt Manager bei der Auswahl des besten Bereitstellungsmodells für Cloud-Computing in ihrer Organisation. 30 Dazu wird in dem Modell der analytische Hierarchieprozess und das BCOR-Framework 31 integriert, indem für jede Dimension des Framework ein Baum für den analytischen Hierarchieprozess gebildet wird. Als konkrete Bereitstellungsmodelle werden die private, öffentliche und hybride Cloud berücksichtigt. Weiterhin wird die Nutzung des Modells an einem numerischen Beispiel illustriert. 27 Vgl. zu diesem Absatz Klems, Nimis, Tai (2009), S. 2, Vgl. zu diesem und dem folgenden Satz Misra, Mondal (2011), S Vgl. Misra, Mondal (2011), S Vgl. zu diesem Absatz Lee, Tang, Sugumaran (2012), S. 1-3, Das BCOR-Framework stellt eine Analysemethode dar, bei der Nutzen, Kosten, Chancen und Risiken einer Entscheidungssituation berücksichtigt werden.

19 12 Das von Khajeh-Hosseini u. a. (2012) entwickelte Cloud-Adoption-Toolkit unterstützt Entscheider bei der Beurteilung der Durchführbarkeit der Einführung von Cloud- Computing in einer Organisation. 32 Mithilfe des Modells lässt sich die Eignung der Cloud-Lösung bezüglich der technischen Anforderungen, der anfallenden Kosten, der für den Betrieb der Cloud-Lösung benötigten Energie sowie des Einflusses der Cloud- Lösung auf verschiedene Interessensvertreter analysieren. Zusätzlich unterstützt das Modell bei der Verteilung der Verantwortlichkeiten verschiedener Aufgaben wie zum Beispiel Entwicklung, Betrieb, Wartung oder Verwaltung der Cloud-Lösung. Das beschriebene Modell wird in einer Fallstudie angewendet, bei der die IT-Infrastruktur einer Schule zu einem IaaS-Anbieter migriert wird. Insgesamt bezieht sich keines der beschriebenen Entscheidungsmodelle speziell auf den Bereich Software-as-a-Service. Das Modell von Repschlaeger u. a. (2012) bezieht sich auf die drei Servicemodelle IaaS, PaaS und SaaS und die Modelle von Klems, Nimis und Tai (2009) sowie Misra und Mondal (2011) beziehen sich speziell auf das Servicemodell Infrastructure-as-a-Service. Auch der am weitesten entwickelte Teil des Cloud-Adoption-Toolkits von Khajeh-Hosseini u. a. (2012), die Kostenmodellierung, bezieht sich auf den Bereich Infrastructure-as-a-Service. Weiterhin gibt es kein Modell, das aus der Perspektive eines Softwareanbieters entwickelt wurde, sondern alle gefundenen Modelle beziehen sich auf die Sicht des Cloud-Nutzers. Die in dieser Arbeit verwendete Realoptionstheorie und der analytische Hierarchieprozess werden bereits jeweils einzeln in den Studien von Saya, Pee und Kankanhalli (2010) und Lee, Tang und Sugumaran (2012) angewendet. Allerdings hat bisher keine der gefundenen Studien die Realoptionstheorie und den analytischen Hierarchieprozess integriert und zur Unterstützung der Entscheidung bezüglich des Einsatzes von Cloud-Computing eingesetzt. Mithilfe dieser Arbeit wird versucht diese Lücken zu adressieren, indem ein Entscheidungsframework aus der Sicht der Softwareanbieter für das Servicemodell Software-as-a-Service entwickelt wird, welches Realoptionstheorie und analytischen Hierarchieprozess integriert. Mithilfe des Entscheidungsframework sollen 32 Vgl. zu diesem Absatz Khajeh-Hosseini u. a. (2012), S. 447, 452, 455.

20 13 Softwareanbieter verschiedene Handlungsalternativen für bestehende Anwendungen bezüglich deren Bereitstellung als Cloud-Service bewerten können.

21 14 3. Die Realoptionstheorie und der analytische Hierarchieprozess als theoretische Grundlage eines Entscheidungsframework im Bereich Cloud- Computing 3.1 Bewertung von Investitionen mittels Realoptionstheorie Die Realoptionstheorie Viele Akademiker und Manager erkennen, dass traditionelle Bewertungsverfahren wie das Kapitalwertverfahren oder das Discounted-Cashflow-Verfahren unzureichend für die Investitionsplanung sind. 33 Die Möglichkeit eines Managers flexibel auf unerwartete Marktbedingungen zu reagieren, wird von den traditionellen Bewertungsverfahren nicht korrekt abgebildet, weil sie eine implizite Annahme bezüglich des zu erwartenden Szenarios von Zahlungsflüssen treffen und eine passive Festlegung des Managers zu dieser Strategie annehmen. In einer von Veränderung, Unsicherheit und Wettbewerbsbeziehungen geprägten Marktumgebung, können jedoch die tatsächlichen von den erwarteten Zahlungsflüssen abweichen. Werden Unsicherheiten bezüglich der Marktbedingungen und Zahlungsflüsse aufgrund neuer Informationen schrittweise aufgelöst, können Manager aufgrund einer möglichen Flexibilität im Rahmen der Investition die Strategie ändern, um so von zukünftigen Gelegenheiten zu profitieren oder Verluste abzuschwächen. Diese Flexibilität wird jedoch wertmäßig im Rahmen der klassischen Bewertungsverfahren nicht berücksichtigt. Die Flexibilität eines Managers auf zukünftige Marktbedingungen zu reagieren, lässt sich mit sogenannten realen Optionen bewerten, die sich ähnlich zu finanziellen Optionen verhalten, wodurch sich der Wert der realen Optionen berechnen lässt und damit die Flexibilität quantifiziert werden kann. 34 Einige reale Optionen sind in fast jedem Investitionsprojekt vorhanden. Hierzu zählt zum Beispiel die Verschiebung einer Investition oder die Beendigung eines Investitionsprojekts. Andere Optionen 35 müssen aktiv in ein Projekt eingeplant werden und können so auch Kosten verursachen. 33 Vgl. zu diesem Absatz Trigeorgis (1993), S Vgl. zu diesem Absatz Trigeorgis (1996), S Wird im Folgenden von Optionen gesprochen, handelt es sich um reale Optionen. Wird von finanziellen Optionen gesprochen, wird dies entsprechend kenntlich gemacht.

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