Expertise für herausragende Softwarequalität
Um das Vertrauen der Kunden zu festigen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass Softwareprodukte und -dienstleistungen einwandfrei funktionieren. Die praxiserprobten Forschungsaktivitäten des Center for Code Excellence (CCE) im Bereich Software Engineering Intelligence zielen darauf ab, die Qualitätssicherung zu stärken, gründliche Testverfahren zu entwickeln und effektive Wartungsstrategien zu unterstützen.
In einem Umfeld, in der selbst kleine Softwarefehler zu erheblichen geschäftlichen Nachteilen führen können, stattet dieser Forschungsschwerpunkt kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) mit den notwendigen Werkzeugen und dem Wissen aus, um die optimale Leistung, Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit ihrer Software sicherzustellen.
Folgende Schwerpunkte sind enthalten:
Unsere Forschung im Bereich des Software-Engineering-Managements fokussiert sich auf Methoden wie Agile und DevOps, die schnell auf Änderungen und Benutzerfeedback reagieren. Dies optimiert Softwareentwicklungsprozesse, fördert die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und ermöglicht zeitnahe sowie qualitativ hochwertige Aktualisierungen. In einer zunehmend dynamischen und komplexen Softwarelandschaft ist es entscheidend, flexibel auf neue Anforderungen und Herausforderungen zu reagieren.
Die kontinuierliche Entwicklung sorgt dafür, dass Software flexibel und reaktionsschnell auf Marktveränderungen reagiert, wodurch ihre Langlebigkeit gesichert wird. Durch diese Anpassungsfähigkeit wird nicht nur die Qualität der Software gewährleistet, sondern auch ihre langfristige Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt gestärkt.
Folgende Schwerpunkte sind enthalten:
Maschinelles Lernen (ML) wird zunehmend zu einem integralen Bestandteil von Unternehmenslösungen. Das Management von ML-Projekten unterscheidet sich jedoch deutlich von der traditionellen Softwareentwicklung. Mit der empirischen Forschung des CCE zum Software-Engineering für maschinelles Lernen unterstützen wir Unternehmen, Best Practices im Bereich MLOps einzuführen.
Dieser Ansatz stellt sicher, dass ML-Modelle genau sind und sich nahtlos in bestehende Softwaresysteme integrieren. Die Versionskontrolle für Code und Daten ermöglicht kontinuierliche Verbesserungen, ohne den Überblick zu verlieren. Gleichzeitig sorgt die kontinuierliche Bereitstellung dafür, dass Modellaktualisierungen schnell erfolgen. Ein gut verwalteter Entwicklungsprozess führt zu einer schnelleren und besser integrierten Entwicklung.
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