8 neue Trends im Outsourcing der Softwareentwicklung

Das dritte Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts scheint für die globale Wirtschaft, die Unternehmen und die Menschheit ein Wendepunkt zu sein. Die Coronavirus-Pandemie hat die Welt für eine Weile zum Stillstand gebracht, bevor sie mit einer völlig neuen Geschwindigkeit und Richtung wieder in Gang kommt. 

Outsourcing ist ein heißer Trend in der Softwareentwicklung, doch seine Einführung erfordert von Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse neu zu überdenken und technologische Innovationen einzuführen, um agil zu bleiben. Um Ihnen dabei zu helfen, mit der neuen Entwicklung des IT-Outsourcing-Marktes Schritt zu halten, haben wir acht Haupttrends im Bereich des Outsourcing (ITO) für 2022 und darüber hinaus zusammengestellt. Unsere Liste basiert auf den neuesten Erkenntnissen von weltweit renommierten Quellen wie Gartner, Deloitte, Kearney und McKinsey. Was sind also die aktuellen Outsourcing-Trends auf dem Softwareentwicklungsmärkte?

Nach fast zwei Jahren der globalen Pandemie scheint klar zu sein, dass wir in die Richtung der Digitalisierung voranschreiten. Was als zwangsweise Arbeitsplatzverlagerung aus dem Homeoffice begann, hat sich zu einer neuen Strategie für die Anstellung, Kommunikation und Zusammenarbeit ohne Grenzen entwickelt. Gleichzeitig tragen die Standards für Remotearbeit zur Entwicklung neuer Wege bei, um Geschäftsprobleme zu lösen. So können wir das Beste aus dieser neuen Ära des Fernsitzens und des Fernarbeitsniveaus herausholen.

Was sind digitale Unterstützer und warum sind sie für Unternehmen im Jahr 2022 wichtig?

In ihren Bericht der Global Shared Services and Outsourcing Survey 2021, Die Deloitte betont die Essenz digitaler Technologien, die das Geschäft und die administrativen Funktionen innerhalb von Organisationen weltweit verbessern und optimieren. Was sie in der Praxis „digitalen Unterstützern“ nennen, sind Tools und Technologien, die zur Prozessstandardisierung und Automatisierung beitragen. Beispiele für solche digitale Unterstützer sind:

• Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme

• Agiles Arbeitsverhalten 

• Projektmanagementsoftware

• Teamkommunikationskanäle und -plattformen

Die Verfügbarkeit von digitalen Hilfskomponenten trägt außerdem dazu bei, dass Unternehmen massiv zu Cloud-basierten Lösungen und Robotic Process Automation (RPA) übergehen, worüber wir weiter berichten werden.

Gartner beschreibt “distributed enterprise” als eine der strategischen Technologie-Trends für 2022. Laut Gartner wird die Einbindung von geografisch verteilten Mitarbeitern Organisationen bis 2023 dabei helfen, das Umsatzwachstum schneller als ihre Konkurrenten zu erreichen: 25 Prozent schneller. Dies bedeutet, dass Organisationen in Branchen wie Einzelhandel und Bildung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ein reibungsloses Arbeitserlebnis zu bieten, ihre Bereitstellungsmodelle neu skalieren müssen, um auf verteilte Services zuzugreifen.

Erweiterung des Entwicklungsteams Es ist eine Möglichkeit, ein Softwareentwicklungsteam mit relevanten technischen Spezialisten zu erweitern, egal wo diese weltweit ansässig sind. Durch die Einstellung eines externen Teams delegieren Sie die Verantwortung für Personalbeschaffung und HR an einen Drittanbieter, der eine Vollzeitbeschäftigung gewährleistet. Mit anderen Worten: Alle wesentlichen Prozesse wie Rekrutierung, Onboarding, Schulung und Verwaltung von dedizierten Experten fallen in die Verantwortung des externen Dienstleisters, während Sie als Produktmanager sich auf Ihre Geschäftsziele konzentrieren können.

Die IBM Kosten einer Datendiebstahl-Attacke Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass die durchschnittlichen Kosten für Datendiebstähle im Jahr 2021 die höchste in den letzten 17 Jahren waren. Der Grund dafür war die COVID-19-Pandemie sowie die Verletzung vertraulicher Daten.

Gartner beschreibt die Mesh-Architektur für Cybersicherheit und die datenschutzverbessrande Berechnung als zwei wichtige Cybersicherheitstrends, die im Jahr 2021 untersucht werden sollen.

• Datenauswertung zur Verbesserung der Datenschutzstandards (PEC) PEC ist eine Reihe von Techniken zur sicheren Speicherung, Verteilung und Analyse von Daten unter Wahrung der Vertraulichkeit und Privatsphäre der Nutzer. Möglichkeiten zur Sicherung von PEC umfassen Null-Knoten-Proofs, homomorphische Verschlüsselung, mehrparteiige Rechenoperationen und vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen. 

• Eine Cybersecurity-Mesh-Architektur (CSMA) Erleichtert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Sicherheitsprodukten, um eine konsolidierte Sicherheit zu erreichen. Ziel dieses Systems ist es, Hacker daran zu hindern, verschiedene Teile eines bestimmten Netzwerks auszunutzen, um auf das umfassendere Netzwerk zuzugreifen.

So stellen Sie sicher, dass Ihre Software geschützt ist

Die Sicherstellung der Cybersicherheit erfordert die Umsetzung spezifischer Maßnahmen in allen Phasen des Softwareentwicklungsprozesses (Lebenszyklus der Datenverwaltung). Ein ganzheitlicher Cybersicherheitsansatz erfordert die folgenden Schritte:

1. Entwurf einer sicheren Architektur. Die besten Praktiken für die Entwicklung einer sicheren Architektur beinhalten die Zusammenarbeit mit einem Sicherheitsarchitekten oder einem Chief Information Security Officer (CISO), um die Verwendung potenziell riskantener Technologien oder Frameworks zu verhindern.

2. Etablierung eines Sicherheitsbewusstseinsprogramms für das Entwicklungsteam, Dies umfasst das Vermitteln von Best Practices zur Minimierung des Risikos von Sicherheitsvorfällen und Datenschutzverletzungen. Dazu gehören das Verständnis grundlegender Aspekte der Anwendungs-Sicherheit wie Open Web Application Security Project (OWASP)-Schwachstellen sowie Prinzipien des sicheren Softwareentwicklungsprozesses (SDLC) und der rollenbasierenden Sicherheit.

3. Die Integration einer Sicherheitsprüfung in das SDLC Inklusive der Prüfung der Anwendungs-Sicherheit als Weg, potenzielle menschliche Fehler und die Ausbreitung von Software-Schwachstellen zu verhindern. Diese Maßnahmen verringern das Risiko von Sicherheitslücken in der Produktion. Techniken zur Sicherheitsprüfung umfassen statische Anwendungs-Sicherheitsprüfung (SAST), Analyse mit Open-Source-Technologien (OSA), dynamische Anwendungs-Sicherheitsprüfung (DAST) und manuelle Tests.

4. Sichere Bereitstellung Bezieht sich auf die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien zur Verhinderung von Datenverletzungen. Beispiele für sichere Bereitstellungsmaßnahmen sind die Segmentierung der Umgebung, Richtlinien zur Passwort- und Schlüsselspeicherung, sichere Regeln für die Aktualisierung von Bibliotheken und Abhängigkeiten, die Schutzmaßnahmen für Endpunkte sowie die Protokollierung der Aktionen mit sensiblen Anwendungsdaten.

5. Penetrationsprüfung ermöglicht die Identifizierung von ausnutzbaren Schwachstellen in der App-Funktionalität und ist für die Analyse der Software-Sicherheit wirksam. 

6. Sicherheitsmaßnahmen nach der Freilassung Dies beinhaltet die Entwicklung von Sicherheitsmaßnahmen und Kontrollen, die es Ihnen ermöglichen, Bedrohungen und Angriffe auf Ihr System in Echtzeit zu erkennen und zu bewältigen. Beispiele für solche Maßnahmen und Kontrollen sind Webanwendungsschutzeinstellungen (WAFs), Anti-DDOS-Angriffe (Distributed Denial of Service), Schwachstellenmanagement sowie der Prozess der Erkennung und Reaktion auf Vorfälle. 

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Eine weitere von Gartner während des IT Symposium/Xpo Americas im Oktober 2021 angekündigte Trendrichtung sind Cloud-Native-Plattformen (CNPs), die bis 2025 die Grundlage für mehr als 95 Prozent der neuen digitalen Initiativen sein werden. Eine CNP-Architektur zielt darauf ab, die Vorteile automatisierter Cloud-Services voll auszuschöpfen, indem man lediglich einige Cloud-Attribute an bestehende Legacy-Systeme hinzufügt. Die Nutzung von CNPs verbessert die Bereitstellungszeit und senkt die Kosten. Im Rahmen globaler Trends bei der Cloud-Implementierung dienen CNPs als Weg, die Infrastruktur zu optimieren, die Prozesse zu verbessern und den digitalen Wandel zu beschleunigen. 

Dieser Trend spiegelt sich auch in Zahlen wider: Statista berichtet Der weltweite Markt für Public Cloud Computing wächst stetig Und soll 2022 $482 Milliarden erreichen. Im Vergleich dazu belief sich die Marktkapazität im Jahr 2019 auf $243 Milliarden.

Wie können Sie von Cloud Computing profitieren?

Zu den unbestreitbaren Vorteilen, die Cloud-Services für Unternehmen bieten, gehören:

1. Verringerte Kosten für Support und Wartung

2. Ständige und stabile Veröffentlichungen mit minimalem Ausfallzeit und ohne Produktionsunterbrechungen

3. Fortgeschrittene Datenwiederherstellungsmechanismen im Falle von Datenverlust oder -beschädigung

Die Liste könnte beliebig erweitert werden, je nach der Methode, die Sie für die Einführung von Cloud-Computing-Services wählen.

• Cloud-native Entwicklung Sie kann die Anstrengungen im Bereich der Infrastrukturverwaltung minimieren, indem sie Netzwerke, Server und Betriebssysteme automatisieren. So entwickelte Anwendungen lassen sich von Grund auf skalieren und bieten das Potenzial, schnell in den Markt zu kommen. 

• Re-Architektur der Cloud-Software Es ist in der Regel gefragt bei Unternehmen, die Expansionen und Umstrukturierungen durchlaufen. Die Neugestaltung der bestehenden Architektur ist entscheidend für die Verbesserung der Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit eines Systems. Letzteres war eine zentrale Anforderung für Gesundheitsförderlich, einer unserer Kunden, der sich mit einer cloudbasierten Infrastruktur für eine sichere Datenfreigabe und die Einhaltung der branchenbezogenen Anforderungen bemühte.

• Cloudmigration Dies umfasst die Evaluierung der aktuellen Softwarearchitektur und die Entwicklung eines Aktionsplans zur Implementierung von Cloud-Lösungen, um Kosteneinsparungen, Sicherheit, Zuverlässigkeit und andere Vorteile zu erzielen, die Cloud Computing bieten kann.

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Robotic process automation oder RPA bezieht sich auf die Verwendung von Software oder einer Webanwendung zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse und routinieller Tätigkeiten. RPA-Lösungen werden bereits in großem Umfang für Kundensupport, Inventurmanagement, Lohnabrechnung und andere Einsatzbereiche eingesetzt.

Die Implementierung von RPA erlebte nach 2015 einen Aufschwung und ist eng mit der Entwicklung von maschinellem Lernen (ML) verbunden. Die Coronavirus-Pandemie beschleunigte die globale Einführung von RPA und hat dazu beigetragen, dass sie in den letzten Jahren zu den Trends im Outsourcing von Softwareentwicklung gehört.

Was sind RPA-Anwendungsfälle?

Kurz gesagt, können robotische Lösungen verwendet werden, um routinemäßige Aufgaben zu automatisieren, die eine menschliche Intervention erfordern. Die Eingabe von Daten, die Datenextraktion, die Fakturierung und ähnliche Prozesse werden häufig durch RPA-Lösungen automatisiert.

• Die Einzelhandel Dieser Sektor bietet großes Potenzial für die Implementierung von RPA, die bereits von vielen Einzelhandelsunternehmen umfassend eingesetzt wird. Die häufigsten Prozesse, die mit RPA automatisiert werden, sind Preisvergleiche, die Speicherung, Kategorisierung und Auswertung von Kundendaten, die Verarbeitung von Verkaufsaufträgen und die Konsistenz der Datenhaltung sowie die Nutzung von Chatbots zur Kundenbetreuung und die Abwicklung von Rückerstattungen. 

• Gesundheitswesen Organisationen integrieren RPA in die Patientenplanung, die Forderungsabwicklung, die Überwachung der Einhaltung von Industriestandards sowie in mehrere Prozesse mit Daten.

• Allgemein Logistik Prozesse wie die Auftragsabwicklung, die Sendungsverfolgung und die Dokumentenverwaltung können auch mit Robotiklösungen automatisiert werden. Wir haben Erfahrung Automatisierung der Liefermanagement für ein Drittlogistikunternehmen und das Bauen Eigene SaaS-Plattform für den Transportmanagement.

Der Kern des gesamten RPA-Konzepts besteht darin, Daten über eine Benutzeroberfläche (UI) zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL). Dies bedeutet, dass RPA nur für repetitive Aufgaben erfolgreich sein wird, bei denen keine menschliche Entscheidungsfindung, Brainstorming, kreatives Denken und andere Prozesse involviert sind, die weit entfernt von Routine und Monotonie sind. Durch die Kombination Entwicklungsdienstleistungen für maschinelles Lernen Mit RPA können Unternehmen die Automatisierung weiter verbessern und ermöglichen es den Systemen, aus vergangenen Daten zu lernen und die Aufgabenausführung im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern.

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Daten sind ein bewährtes Instrument, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wir verfügen nun über unzählige Datenquellen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten generieren, die auf vielfältige Weise übertragen und gespeichert werden können. Gleichzeitig bedeutet mehr Daten auch mehr Prozesse wie die Reinigung, die Validierung und das Verwalten von Daten, bevor diese für Analysen und maschinelles Lernen verwendet werden können. Dies unterstreicht das Potenzial der Daten. Daten als Dienstleistung Um das zunehmende Datenproblem zu bewältigen, schlug Gartner 2021 erstmals erstmals den Begriff “Data Fabric” als strategischen Technologietrend vor. 

• Gartner definiert Data Fabric als eine zusätzliche Technologieebene, die enorme Mengen fragmentierter Daten auf der einen Seite mit Anwendungen verbindet, die diese Daten verarbeiten. Diese Ebene umfasst mehrere Standorte, Typen und Quellen von Daten sowie Methoden zur Zugriffnahme darauf und beinhaltet die Verarbeitung, Verwaltung und Speicherung der Daten während ihres Transportes innerhalb der Ebene. 

• Laut IBM ist Data Fabric eine Datenmanagementarchitektur, die Datenanalysten und -nutzern zeitgerechte Zugriff auf die richtigen Daten ermöglicht, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind. Eine solche Herangehensweise an die Datenverwaltung bringt mehr Wert in die gesammelten Daten, verbessert die Entscheidungsfindung und treibt die digitale Transformation in Teams und Organisationen voran. Langfristig trägt sie dazu bei, die Kosten und Risiken für Unternehmen erheblich zu senken.

Beide Definitionen drehen sich um das Konzept der Data Engineering, das weiterhin an Popularität gewinnt. Datenengineering-Unternehmen Das Unternehmen ist auf die Entwicklung von Systemen spezialisiert, die diesen komplexen Prozess steuern und sicherstellen, dass Organisationen ihre Datenressourcen effektiv nutzen können.

Im Jahr 2020 war das DICE Tech Job Report Der Stellenwert von Data Engineer wurde als der am schnellsten wachsenden Jobrolle eingestuft; die durchschnittliche Wartezeit für eine Stelle als Data Engineer beträgt 46 Tage. Unsere Erfahrung mit der Kommunikation mit Produktverantwortlichen aus verschiedenen Branchen und Standorten zeigt, dass Data Engineering für 12 von 13 Outsourcing-Anbietern für Software weiterhin ein schwaches Gebiet darstellt.

Big Data-Engineering und was es Ihrem Produkt bringen kann

Data Engineering sollte für Organisationen, die mit Big Data arbeiten, als Vorteil angesehen werden. Laut IBM-Datenwissenschaftlern gilt Daten als “groß”, wenn sie mindestens drei unterschiedliche Merkmale aufweist: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. 

Wenn Ihre Daten alle drei V-Kriterien erfüllen, lohnt es sich, Data Engineering als Möglichkeit anzusehen, um mehr Wert aus Ihren Daten zu gewinnen. 

• Business Intelligence (oder BI-)Tools sind ein grundlegendes Instrument, um die Sichtbarkeit der Daten zu erhöhen und Organisationen analytische und Berichtsfunktionen zur Verfügung zu stellen. In Kombination mit den anderen Tools auf dieser Liste unterstützt BI die Automatisierung der Datenverarbeitung und ermöglicht die Datenengineering. Darüber hinaus ermöglicht die Partnerschaft mit einem Big Data-Dienste Der Anbieter kann dabei helfen, die Gesamtleistung der Datenanalyse zu verbessern, indem er Expertise in der Verwaltung und Verarbeitung massiver Datensätze für aussagekräftigere Erkenntnisse bietet.

• Die ETL Die Pipeline (extract, transform, load) ermöglicht es, die zu verarbeitenden Datenmenge zu erhöhen, die Wartungszeit zu reduzieren und die Datenverarbeitung mit On-Demand-Transformation zu beschleunigen.

• A Data Lake Architektur ermöglicht die Speicherung roher, unverarbeiteter Daten und deren Vorbereitung für predictive Analytics und Machine Learning (Vorteile von Data Lakes). Es eignet sich perfekt für Projekte, die in naher Zukunft skalieren sollen und eine fortschrittlichere Architektur benötigen, um dies zu ermöglichen. 

• A Datenbanken repräsentiert eine Datenbank, die optimiert ist für das Lesen, Zusammenführen und Abfragen großer Datenmengen. Ein Data Warehouse vereinfacht Reporting und Analyse, Entscheidungsfindung und Prognosen von Kennzahlen. Im Gegensatz zu traditionellen Transaktionsdatenbanken sammeln Data Warehouses Daten aus mehreren Zeiträumen und bieten eine einzige Schnittstelle für verschiedene Datenmanipulationen.

Bei Yalantis folgen wir den Best Practices der Data Engineering-Methodik, um Unternehmen, die mit Big Data arbeiten, effektive Instrumente zur Gewinnung von Mehrwert und zur Erstellung zutreffender Prognosen für die Unternehmensentwicklung und das Wachstum zu bieten.

Gartner prognostiziert, dass bis 2025 10 Prozent der Unternehmen, die die besten Praktiken der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, dreimal mehr Wert aus ihren KI-Bemühungen erzielen werden als die 90 Prozent der Unternehmen, die keine KI nutzen. Wie sehen ML und KI aus, wenn es um Softwareentwicklungsmethoden geht?

ML ist der nächste Schritt in der Arbeit mit Daten. Entwicklung von KI-Diensten Es kann die Implementierung von Machine-Learning-Lösungen erheblich beschleunigen und sicherstellen, dass Unternehmen in ihrer Herangehensweise weiterhin wettbewerbsfähig und innovativ bleiben. Es kommt ins Spiel, wenn BI und Analysen nicht ausreichen, um Vorhersagen zu treffen. Folgende vier grundlegenden Schritte sind dabei erforderlich, um mit Machine-Learning zu beginnen:

Schritt 1. Daten sammeln und vorbereiten
Schritt 2. Analysieren der gesammelten Daten
Schritt 3. Wissen extrahieren und vorausschauende Modelle erstellen
Schritt 4. Nutzen Sie die gewonnenen Ergebnisse, um Wert zu schaffen

Die Anwendung von maschinellem Lernen (ML) zur Neuausrichtung von Prozessen und Produkten in verschiedenen Bereichen ist bereits zu einer gängigen Praxis geworden. Hier sind einige Beispiele für KI-Anwendungen.

• KI in der Logistik Sie beschränkt sich nicht auf Aufgaben wie vorausschauende Instandhaltung, Routenoptimierung und die Automatisierung manueller Büroaufgaben. Moderne Logistiklösungen umfassen Lagerroboter für das Abholen, Sortieren und Transportieren von Paketen, Lieferdienste mit Drohnen und selbstfahrende Fahrzeuge.

• KI-Anwendungen im Gesundheitswesen Abdeckungsdiagnostik und Verschreibung, Analyse und Vergleich der Wirksamkeit von Medikamenten, Patientenvoruntersuchung, Präventivmedizin, Betrugserkennung und sogar robotische chirurgische Eingriffe.

• Smart City Es handelt sich um ein boomendes Technologiekonzept, das von KI angetrieben wird. Es nutzt Cloud-basierte Dienste, angeschlossene Sensoren und andere IoT-Geräte, um Daten zu sammeln und zu analysieren, die anschließend zur Verbesserung von Infrastruktur, öffentlichen Dienstleistungen und Dienstleistungen eingesetzt werden können. Beliebige Anwendungsfälle umfassen die Verkehrsüberwachung, Abfallmanagement, Parkplatzüberwachung und die Bewältigung von Staus in städtischen Gebieten. Letztere sind in der Pandemie stark nachgefragt worden, und diese gestiegene Nachfrage dürfte noch einige Jahre anhalten.

AI-Trends für 2022 nach Gartner

Die Einführung von ML begann bereits in den 1990er Jahren, und die Branche hat in den letzten Jahrzehnten an Boden gewonnen. Jedes Jahr bringt neue ML-Ansätze und KI-Trends mit sich. In diesem Jahr unterstreicht Gartner unter anderem strategische Technologieziele zwei Trends, die die KI-Entwicklung im Jahr 2022 wahrscheinlich prägen werden.

• Generative KI Bezieht sich auf maschinelle Lernmethoden, die aus ihren Daten Inhalte oder Objekte lernen und diese Daten verwenden, um vollständig originelle und realistische Artefakte zu generieren (Beispiele für generatives KI-System). Entwicklung generativer KI Es kann für die Erstellung von Softwarecode, gezielte Werbung, die Entwicklung von Spielen, die industrielle Gestaltung und die Entfremdung von Bilddaten aus der Gesundheitsbranche verwendet werden. Gartner prognostiziert, dass generative KI bis 2025 10 Prozent aller erstellten Daten ausmachen wird, während dies heute weniger als ein Prozent beträgt.

• Entscheidungsintelligenz Die Entscheidungsintelligenz ist eine Disziplin, die erklärt, wie bestimmte Aktionen zu Ergebnissen führen. Zu den Vorteilen für Unternehmen gehört insbesondere ein ganzheitlicher datengestützter Ansatz, eine schnellere Entscheidungsfindung, mehrere Möglichkeiten zur Problemlösung und die Vermeidung von Vorurteilen durch richtig programmiertes Algorithmuswerk. Eine Entscheidungsintelligenz-Ansatz ist in Bereichen wie Finanzberatung, Marketing und Umweltförderung von großem Potenzial.

Eine weitere Entwicklung, die von Bernard Marr in seinem Artikel für Forbes beschrieben wird, ist die sogenannte automatische maschinelle Lernanalyse oder AutoML. AutoML bezeichnet ein Tool-Set, das dazu dient, Daten automatisch für die Anwendung von maschinellen Lernmodellen vorzubereiten. Die Idee hinter AutoML besteht darin, allen, die ML einsetzen möchten, einfache, benutzerfreundliche Schnittstellen zur Bereitstellung von ML-Technologien anzubieten, um häufig auftretende Probleme zu lösen und verschiedene Geschäftsideen zu testen (Anwendungsfälle für ai/ml). Marr prognostiziert, dass wir im Jahr 2022 wahrscheinlich einen großen Schritt näher an der Realisierung von AutoML kommen werden. Diese Entwicklung bestätigt, dass ML nicht länger eine reine Wissenschaft ist, sondern die Zukunft der Softwareentwicklung, die nun weltweit in Organisationen eingesetzt wird.

Das IoT, das für das Internet der Dinge steht und in der Konsumelektronik und in alltäglichen Geräten schon lange zu einem Trend geworden ist, erhielt mit dem Ausbruch des Virus neue Impulse. Während der Lockdown-Phase überarbeiteten die Menschen ihre Lebensweise und ihre Interaktion mit anderen und mit der Umwelt. Die zunehmende Sorge um die Gesundheit, die gestiegene Angst und der „Home-Office“-Modus trugen dazu bei, dass IoT-Lösungen in großem Umfang eingesetzt wurden, um Privatsphäre zu verbessern und den Alltag zu erleichtern (IoT Sicherheitsdienstleistungen).

Was sind die wichtigsten IoT-Trends im Outsourcing der Softwareentwicklung?

Modern IoT-Software Anwendungsfälle umfassen die industrielle Instandhaltung, die Bedienung mit Patientendaten, die Fernverwaltung für Logistik und Transport sowie die Sicherstellung der Fernsteuerung von Haushaltsgeräten. Die Entwicklung solcher Systeme erfordert einen komplexen Ansatz in den Bereichen Architekturgestaltung, Softwareentwicklung und Betriebssysteme., IoT-Tests, und die Implementierung. Hier sind einige der innovativsten und am häufigsten verwendeten Anwendungen von IoT.

• Industrieller Internet of Things (IIoT). Laut Markets and Markets, Der globale IIoT-Markt belief sich im Jahr 2021 auf $76,7 Milliarden, und Experten prognostizieren, dass dieser bis 2026 die Marke von $100 Milliarden überschreiten wird. Wie der Name schon sagt, Industrielle IoT-Lösungen Die Lösungen konzentrieren sich auf die Optimierung der Instandhaltungsprozesse und die Verbesserung der Sichtbarkeit der Anlagenverwendung. Solche Lösungen werden für die Fernverwaltung, die Zustandsüberwachung und die Überwachung von Betriebsparametern eingesetzt., Prädiktive Instandhaltung, und die Entwicklung intelligenter Logistikmodule.

• Mikromobilität Betrifft kleine, leichte Fahrzeuge, die mit einer Geschwindigkeit von weniger als 25 km/h fahren. Dies können gemeinsam genutzte Fahrräder, Elektroroller, Skateboards und andere Geräte sein, die von Nutzern persönlich gefahren werden. In Bezug auf die Softwareentwicklung umfasst die Mikromobilität die Entwicklung, Anpassung und Skalierung von Fahrzeugplattformen und Komponenten, die multimodale Routenoptimierung, die Bereitstellung von Lösungen für digitales Parken und vieles mehr. 

• Die Smart Home Das Konzept konzentriert sich auf die Automatisierung vernetzter Haushaltsgeräte. Häufig umfasst dies die Entwicklung von Sicherheitssystemen für das Heim, die Überwachung von Temperatur und Beleuchtung sowie die Bereitstellung weiterer Softwarelösungen für die Hausverwaltung. Dieser Trend dauert bereits seit mehreren Jahren an – bereits im Jahr 2018 entwickelte Yalantis ConnectHome, eine IoT-Anwendung für die Smart-Home-Verwaltung Dadurch können Nutzer ihre Immobilien über mobile Geräte aus der Ferne navigieren (IEntwicklung von OT-Anwendungen). 

• Wearables Es handelt sich um eine weitere langfristige Mikrotrendrichtung im IoT-Segment. Die Integration von IoT-Funktionalitäten in tragbare Geräte umfasst oft Lösungen für die Interaktion zwischen Benutzer und Gerät, die Datenerfassung, die Überwachung der Gesundheitszustand und verschiedene medizinische IoT-Integrationen. 

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Eine weitere Tendenz, die schon seit einiger Zeit weit verbreitet ist, aber mit der Pandemie völlig explodierte, ist die Anwerbung von Technologiekräften in der Nähe und fernab von den Herkunftsunternehmen. Diese Praxis hat sich aufgrund der Überhitzung des Software-Outsourcing-Marktes.

Die USA und Indien gehören ständig zu den beliebtesten Destinationen für IT-Outsourcing (ITO). Allerdings gibt es einige Dinge, die bei der Einstellung von Entwicklern aus einem dieser Länder zu berücksichtigen sind. Zum Beispiel ist es zwar auf dem US-Softwareentwicklungsmarkt 26,9 Millionen Fachkräfte vorhanden, aber die Suche nach qualifizierten Ingenieuren zu einem guten Preis ist fast unmöglich. Outsourcing nach Indien scheint eine kostengünstigere Option zu sein, aber gleichzeitig können das Niveau der digitalen Kompetenz und eventuelle Lücken in den technischen Fähigkeiten Probleme für Ihr Unternehmen verursachen. In Anbetracht dessen hat sich Mittel- und Osteuropa als neuer Outsourcing-Zulieferer etabliert und bietet einen guten Preis-Leistungs-Verhältnis. Großkonzerne wie KPMG und Toyota Tsusho, Die Unternehmen, die zu unseren Kunden gehören, sind hervorragende Beispiele für Organisationen, die grenzenlose Outsourcing-Verfahren anwenden.

Beliebte ITO-Ziele in Mittel- und Osteuropa

Bei der Auswahl von Software-Outsourcing-Destinationen in der CEE-Region achten Organisationen oft auf Polen, die Ukraine und Weißrussland.

Lassen Sie uns kurz die einzelnen Ziele vorstellen, um herauszufinden, was typisch für den lokalen Markt für die Softwareentwicklung ist. 

• Polen Es gibt 430.000 IT-Spezialisten, die meisten von ihnen sprechen fließend Englisch und sind in der Cybersicherheit versiert. Andererseits führen die Nähe zu Westeuropa und ein hohes Bildungswachstum zu relativ hohen Gehältern für lokale Entwickler ($40 pro Stunde laut Clutch).

• Ukraine Ukraine ist ein schnell wachsender Standort für die Outsourcing-Softwarebranche. Ihr boomendes IT-Sektor beherbergt 205.000 IT-Experten und wächst weiter, während die Einstellung lokaler Talente noch immer kostengünstig ist. Die stündlichen Gehälter für ukrainische Entwickler beginnen bei $30 laut Clutch.

• Belarus, Mit 55.700 IT-Spezialisten kann sich die Gruppe dank der hohen Qualität lokaler technischer Talente und moderaten Preisen für die Softwareentwicklung (ab $35 pro Stunde laut Clutch) mit ihren Kollegen in der CEE-Region messen. Gleichzeitig kann ein ungünstiges Geschäftsumfeld und die Massenabwanderung technischer Talente ein ernsthafter Rückschlag sein.

Um den besten Outsourcing-Anbieter zu finden, schauen Sie sich die Top-Entwickler von benutzerdefinierten Softwarelösungen in Osteuropa Bewertung von Clutch.

Die aktuellen Trends im Outsourcing von IT-Dienstleistungen basieren auf einer Kombination aktueller technischer Fortschritte und der Auswirkungen von COVID-19 auf das Leben von Menschen und Unternehmen. Wir haben Berichte maßgeblicher Quellen recherchiert und die eigenen Erfahrungen unserer Kunden analysiert, um diese acht Trends im Outsourcing von Softwareentwicklung für 2022 zu ermitteln. 

Bei Yalantis verfolgen wir einen ganzheitlichen Ansatz bei der Softwareentwicklung, der eine gründliche Analyse der Bedürfnisse unserer Kunden umfasst und die Bereitstellung der am besten geeigneten und innovativsten Lösungen beinhaltet. Als etablierte Firma streben wir danach, einen ununterbrochenen Projektentwicklungsprozess zu gewährleisten, indem wir Kompetenzzentren (CoEs) gründen, um unsere technischen Bemühungen zu stärken und eine ständige Weiterentwicklung der technologischen Kompetenzen sicherzustellen. Unser Team nutzt die innovativsten Software-Outsourcing-Trends und erweitert ständig seine technologische und fachliche Expertise. 

Unser Portfolio Umfasst maßgeschneiderte Softwarelösungen für die digitale Transformation, die Zusammenarbeit von Teams aus der Ferne sowie effektive Managementfunktionen in den Bereichen Gesundheitswesen, Logistik, Immobilien und anderen Bereichen. Das Yalantis-Team Erfahrung in der Entwicklung von SaaS-Services, End-to-End-Business-Lösungen, IoT, UI/UX-Design und mehr. Wir sind offen für neue Partnerschaften und freuen uns darauf, gemeinsam großartige Produkte zu entwickeln.