Expertise für herausragende Softwarequalität
Das Center for Code Excellence (CCE) fungiert als zentrale Anlaufstelle für kleine und mittelständische Unternehmen, wenn es um die Analyse, Entwicklung und Implementierung moderner Methoden, Techniken und Prozesse in der Softwareentwicklung geht. Mit unserer Expertise in den Bereichen Software Engineering Intelligence, Software Engineering Management und Software Engineering für maschinelles Lernen möchten wir Unternehmen in die Lage versetzen, herausragende, nachhaltige und zukunftsweisende Software zu entwickeln und somit Code Excellence zu erreichen.
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.
Unsere Forschung im Bereich des Software-Engineering-Managements legt den Schwerpunkt auf Methoden wie Agile und DevOps, die auf schnelle Änderungen und Benutzerfeedback reagieren. Dies führt zu einer Optimierung der Softwareentwicklungsprozesse, fördert die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen und ermöglicht zeitnahe sowie qualitativ hochwertige Aktualisierungen.
Insbesondere die kontinuierliche Entwicklung ermöglicht ein anpassungsfähiges und reaktionsschnelles Verhalten bei Marktveränderungen, wodurch die Langlebigkeit der Software gefestigt wird.
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 bei der Einführung von Best Practices im Bereich MLOps.
Durch dieses Vorgehen gewährleisten wir, dass ML-Modelle äußerst genau sind und sich nahtlos in bestehende Softwaresysteme integrieren lassen. Die Versionskontrolle für Code und Daten ermöglicht iterative Verbesserungen, ohne den Überblick über die durchgeführten Änderungen zu verlieren. Gleichzeitig stellt die kontinuierliche Bereitstellung sicher, dass Modellaktualisierungen zeitnah erfolgen. Ein effektiv verwalteter Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen ermöglicht eine schnellere und besser integrierte Entwicklung.
Für alle, die wissen wollen, welche Softwarethemen aktuell wie sehr gefragt sind, bieten die CCE Trends eine Übersicht an, um neue Technologien zu identifizieren, eine unabhängige, quantitative Bewertung über die Zeit zu erhalten und weiterführende Informationen zu ähnlichen Technologien und Toolchains zu beziehen.
Mit den fortiss Quick Checks lassen sich wichtige Bestandteile erfolgreicher Softwareentwicklungsprozesse abfragen, um verdeckte Potentiale in Ihrem Unternehmen aufzuzeigen. Durch automatisierte Auswertungen von Prozessen bieten wir online erste Einblicke in Ihre Entwicklungsabläufe. Darauf aufbauend bieten wir auf Ihre Bedürfnisse spezialisierte Workshops und Schulungsmaterialien an.
Nehmen Sie an den CCE-Umfragen und -Events teil, diskutieren Sie mit anderen über Ihre Herausforderung oder präsentieren Sie Ihren Beitrag. Im CCE Blog können Sie sich außerdem regelmäßig und aktuell über Updates, Artikel und weitere Wissens- und Transfermaterialen informieren.
Dr. Severin Kacianka
Leiter Center for Code Excellence
Alexandros Tsakpinis
DevOps und MLOps
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