*aktualisiert im August 2026
Laut einer im PM World Journal veröffentlichten Studie werden nur 31 % der IT-Projekte termingerecht, im Budget und im vereinbarten Umfang abgeschlossen.
Weitere 50 % gelten als „gefährdet“, das heißt, sie verfehlen mindestens eines dieser drei Ziele, und 19 % scheitern vollständig.
Die Wahrheit ist: Einen realistischen Projektzeitplan anzugeben, ist eine sehr schwierige Aufgabe. Es gibt schlicht so viel Variabilität und Unsicherheit, dass es beinahe unmöglich wird.
Glücklicherweise gibt es Wege, damit umzugehen. Dieser Artikel behandelt Timelines in der Softwareentwicklung und die Taktiken, mit denen Sie diese besser schätzen können.
Das Wichtigste in Kürze
Die Zeitschätzung in der Softwareentwicklung ist der Prozess, in dem prognostiziert wird, wie lange die Entwicklung eines Projekts dauert – auf Basis von Umfang, Komplexität und Kompetenz des Teams.
Die fünf wichtigsten Schätzmethoden sind: analoge Schätzung, Bottom-up-Schätzung, parametrische Schätzung, Drei-Punkt-Schätzung (PERT) sowie Story Points und Velocity. Jede passt zu einem anderen Projektprofil, und die falsche Wahl kann Ihre Schätzungen erheblich verzerren. Zwei Methoden zu kombinieren ist klüger, als sich nur auf eine zu verlassen.
Design-Komplexität, Software-Komplexität, Integrationsanforderungen und Datenmigration sind die vier Faktoren, die eine gut durchdachte Schätzung am ehesten sprengen. Die Integration in Legacy-Systeme ohne moderne API ist dabei am wenigsten vorhersehbar, da Sie die Verbindungsschicht häufig von Grund auf neu bauen müssen.
Die Produktivitätsgewinne durch KI-gestützte Entwicklung sind real: Agentic Engineering kann die Lieferzeit halbieren – bei der richtigen Art von Arbeit. Das gelingt allerdings nur, wenn Seniorentwickler tatsächlich prüfen, was die KI produziert.
Eine Zeitschätzung in der Softwareentwicklung ist eine Prognose darüber, wie viel Zeit Sie für den Abschluss eines Softwareprojekts benötigen.
Die Schätzung basiert auf mehreren Faktoren, zum Beispiel:
Sie ist ein entscheidender Schritt für Projektplanung, Budgetierung und Ressourcenverteilung.
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Eine präzise Zeitschätzung hilft Ihnen, realistische Erwartungen an Ihre Projekte zu setzen und bessere Projektergebnisse zu erzielen.
Eine präzise Schätzung der Entwicklungszeit ist entscheidend für eine erfolgreiche Projektlieferung – aber warum eigentlich?
Zunächst einmal fällt Ihnen die Planung der Entwicklung mit einer präzisen Zeitschätzung und einem detaillierten Zeitplan deutlich leichter.
Sie können Ressourcen effektiv zuweisen und realistische Deadlines für Ihr Team setzen.
Das ist wichtig, weil Sie so einen der größten Projektkiller vermeiden – Scope Creep.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, warum Scope Creep so gefährlich ist: DECODE-Mitgründer und CEO Marko Strizic hat in einer aktuellen Folge von The Roadmap darüber gesprochen, wie Scope Creep Projekte zerstört (und wie Sie das vermeiden können):
Außerdem verhindert eine präzise Schätzung, dass Sie Ihr Budget überschreiten – denn Zeit ist bekanntlich Geld.
Sie können das Budget an den tatsächlichen Projektbedarf anpassen.
Und das ist der beste Weg, ein Projekt erfolgreich im Budget oder darunter abzuschließen.
Jedes Projekt ist anders, aber die meisten mittleren bis großen Individualsoftware-Projekte, die wir umsetzen, folgen einem ähnlichen Verlauf. So sieht er Phase für Phase aus – mit den Timelines, die sich heute in echten Projekten bewähren.
Discovery dauert 2 bis 4 Wochen. Hier legen Sie den Umfang fest, validieren die Idee und erhalten ein belastbares Anforderungsdokument.
Bevor KI die Recherche- und Dokumentationsarbeit in der Discovery beschleunigt hat, dauerte diese Phase länger – 4 bis 8 Wochen.
Bei einem gut abgegrenzten Projekt sind heute jedoch 2 bis 4 Wochen realistisch.
Design dauert 4 bis 8 Wochen. User Research, Flows, ein funktionierender Prototyp und Usability-Tests finden hier statt.
Die Designarbeit selbst sprengt den Zeitplan nur selten. Langsame Freigaben durch Stakeholder schon.
Die Entwicklung dauert 8 bis 16 Wochen. Die Seniorität des Teams zählt hier mehr als in jeder anderen Phase.
Als wir die Kapazitätsplanungsplattform von Norfolk Southern entwickelt haben, lieferte ein Team aus 20 Seniorentwicklern die erste Plattformversion in 6 Wochen – indem Frontend- und Backend-Arbeit parallel statt nacheinander liefen und niemand sich mittendrin neu in Codebasis oder Fachdomäne einarbeiten musste.
In den Projekten, die wir heute umsetzen, verkürzt Agentic Engineering die Timelines noch weiter: Seniorentwickler steuern und prüfen KI-Agenten bei Boilerplate und repetitiver Implementierungsarbeit.
Testing dauert 1 bis 2 Wochen. Das ist die dedizierte Testzeit nach Abschluss der Entwicklung – vorausgesetzt, QA war von Tag eins an integriert und wurde nicht erst am Ende drangehängt.
Das Deployment dauert 1 bis 2 Wochen. Infrastruktur-Setup, Konfiguration der Umgebungen und ein stufenweiser Rollout mit Monitoring gehören hierher. Ein einziger Big-Bang-Launch kann schneller sein, ist aber deutlich riskanter.
Die Wartung läuft fortlaufend. Kalkulieren Sie im ersten Jahr nach dem Launch 15 bis 20 % Ihrer jährlichen initialen Entwicklungskosten ein. Diese Phase wird am häufigsten unterschätzt, weil sie – anders als die anderen – kein festes Enddatum hat.
Zusammengenommen kann ein mittelgroßes Individualprojekt realistisch in 4 bis 6 Monaten von der Discovery bis zum Launch kommen – statt der 6 bis 12 Monate, die dafür früher üblich waren.
Die Teams, die diese Zahlen erreichen, machen keine Abstriche. Sie sind erfahren genug, um mit KI-Agenten schneller zu arbeiten, ohne die Qualität zu senken.
Jetzt gehen wir die wichtigsten Schritte durch, die Sie befolgen müssen, um die Softwareentwicklungszeit zu schätzen.
Wenn Sie die Entwicklungszeit präzise schätzen wollen, müssen Sie zuerst wissen, was Sie eigentlich bauen.
Und das bedeutet, den Umfang und die Anforderungen Ihres Projekts zu definieren.
In dieser Phase definieren Sie:
Sobald Sie diese haben, können Sie den Umfang definieren – also die Deliverables und Ressourcen, die zur Fertigstellung nötig sind – und erst dann mit dem Schätzen beginnen.
Ich wehre mich grundsätzlich gegen jede Anfrage nach einer festen Zahl, bevor dieser Schritt abgeschlossen ist. Eine Spanne, ja. Eine Zusage, nein.
Danach haben Sie alles, was Sie brauchen, um zu schätzen, wie lange ein Projekt bis zur Fertigstellung dauert.
Bevor Sie loslegen, müssen Sie allerdings noch Risiken und Unsicherheiten identifizieren – darum geht es als Nächstes.
Risiken zu identifizieren, bevor Sie mit der Schätzung der Entwicklungszeit beginnen, ist ein absolutes Muss.
Andernfalls riskieren Sie, dass unnötige Verzögerungen und Kostenüberschreitungen Ihr Projekt aus der Bahn werfen oder sogar ganz zum Scheitern bringen.
Risikoerkennung ist also offensichtlich wichtig – aber auf welche Risiken sollten Sie achten?
Hier sind 7 häufige Projektrisiken, die Sie kennen sollten:
Zu den häufigsten Risiken zählen Abhängigkeiten von Drittanbieter-APIs, unklare Anforderungen, Abhängigkeiten von Schlüsselpersonen und die Integration in unbekannte Systeme.
Angenommen, Ihr Projekt hängt von einer Drittanbieter-API ab. Die realen Risiken sind Ausfallzeiten und Versionskompatibilität – Ihre Schätzung braucht also für beides einen Zeitpuffer, plus einen Notfallplan für den Fall, dass etwas kaputtgeht (und nicht falls).
Für mich ist eine Schätzung erst dann vollständig, wenn jedem größeren Risiko ein expliziter Puffer zugeordnet ist – und nicht nur ein vages „wir rechnen etwas Luft ein“.
Sobald Sie Umfang und Risiken Ihres Projekts definiert haben, besteht der nächste Schritt darin, das Projekt in kleinere, besser handhabbare Aufgaben zu zerlegen.
Kleinere Einheiten lassen sich präziser schätzen und nach dem Entwicklungsstart deutlich leichter verfolgen.
Am besten nutzen Sie dafür einen Projektstrukturplan (Work Breakdown Structure, WBS). So funktioniert ein WBS:
Kurz gesagt erstellt ein WBS eine Hierarchie aus Deliverables, Aufgaben, Teilaufgaben und Aktivitäten, die zur Fertigstellung Ihres Projekts nötig sind.
Das macht es einfacher, die Projektdauer zu schätzen und die Entwicklung präzise zu planen.
Sobald Sie Ihr Projekt in kleinere Aufgaben zerlegt haben, müssen Sie eine Schätzmethode wählen. Die richtige Wahl ist entscheidend für den Projekterfolg.
Wir gehen später genauer auf jede Methode ein, aber das sind die 5 verbreitetsten Schätzmethoden, die Sie kennen sollten:
Sie müssen sich nur eines merken: Unterschiedliche Projekte brauchen unterschiedliche Ansätze – und je nach Projekt können diese Methoden völlig unterschiedliche Schätzungen liefern.
Stellen Sie also sicher, dass Sie die richtige Methode nutzen, bevor Sie sich darauf festlegen.
Der letzte Schritt vor der eigentlichen Berechnung ist die Wahl des Teams, das tatsächlich am Projekt arbeiten wird.
Und das gewählte Team kann Ihre Schätzung enorm beeinflussen.
Wenn Sie ein Team überwiegend aus Seniorentwicklern haben, wird es die Arbeit schneller erledigen.
Aber es gibt einen Haken – sie sind auch teurer, Sie müssen also Ihr Budget im Blick behalten.
Achten Sie außerdem darauf, dass das gewählte Team crossfunktional ist.
Crossfunktionale Teams sind auch keine bloße Modeerscheinung.
Laut einer Studie der Harvard Business Review haben crossfunktionale Teams, die vom Management unterstützt werden, eine Projekterfolgsquote von 76 %.
Und das Beste daran?
In einem crossfunktionalen Team können die Mitglieder gleichzeitig an verschiedenen Teilen des Projekts arbeiten und dabei eng zusammenarbeiten.
Das reduziert Engpässe und beschleunigt den Gesamtfortschritt – behalten Sie das im Kopf, wenn Sie die Entwicklungszeit schätzen.
Zum Schluss bleibt noch, Ihre Schätzung zu berechnen und zu dokumentieren.
Hier sollten Sie eine detaillierte Aufschlüsselung des Projekts erstellen und diese anschließend mit Ihrem Team durchgehen.
Das ist wichtig, denn Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Schätzung tatsächlich realistisch ist und das Team die gesetzte Deadline einhalten kann.
Achten Sie außerdem darauf, alle Annahmen hinter Ihren Schätzungen zu dokumentieren und mit dem Team zu besprechen. Ich dokumentiere jede Annahme hinter einer Schätzung, und zwar explizit.
So erkennen Sie, wenn Sie in der Schätzung falsch lagen, und können nachsteuern.
Die Dokumentation ist zudem ein praktischer Referenzpunkt, um den Fortschritt während der Entwicklung zu verfolgen.
Hier gehen wir die 5 verbreitetsten Methoden zur Schätzung der Entwicklungszeit durch: analoge Schätzung, Bottom-up-Schätzung, parametrische Schätzung, Drei-Punkt-Schätzung (PERT) sowie Story Points und Velocity.
Die analoge Schätzung ist eine Technik, bei der Sie die benötigte Zeit für ein Projekt auf Basis eines ähnlichen Projekts aus der Vergangenheit prognostizieren.
Wenn Ihr Team beispielsweise im Schnitt sechs Monate für eine Mobile-Wallet-App braucht, würden Sie künftig für jede Mobile-Wallet-App ungefähr dieselbe Schätzung abgeben.
Die analoge Schätzung ist der beste Weg, wenn Ihnen Zeit und Daten für eine präzisere Prognose fehlen.
Sie ist außerdem relativ einfach und erfordert keine aufwendigen Berechnungen oder komplexe Modelle.
Ihr größter Schwachpunkt ist jedoch die Ungenauigkeit. Denn die analoge Schätzung basiert auf der Annahme, dass ein vergangenes Projekt exakt Ihrem aktuellen Projekt entspricht.
Und das ist schlicht nicht der Fall.
Faktoren wie unerwartete Probleme, ein sich wandelnder Markt und ein anderer Tech-Stack können Ihre Schätzungen verzerren. Schon ein neues Teammitglied kann die Entwicklungszeit beeinflussen.
Der Schlüssel zur analogen Schätzung liegt darin, ein vergangenes Projekt zu wählen, das dem aktuellen so nah wie möglich kommt.
Hilfreich ist auch ein Blick auf Projektkennzahlen wie Lead Time und Code Churn, um ein genaueres Bild zu bekommen.
Aus diesem Grund ist die analoge Schätzung für neue Entwicklungsteams ohne Projekthistorie unmöglich.
Bei der Bottom-up-Schätzung zerlegen Sie ein Projekt in einzelne Aufgaben. Diese nutzen Sie dann als Grundlage für Ihre Timeline-Prognose.
Nehmen wir an, Sie stellen fest, dass das Projekt rund 50 einzelne Aufgaben umfasst, von denen jede im Schnitt vier Tage dauert.
Damit sollte Ihre Software 200 Tage bis zur Fertigstellung brauchen, also etwa 6 – 7 Monate.
Die Bottom-up-Schätzung ist eine deutlich präzisere Methode als die analoge Schätzung. Denn Sie können so viele Faktoren wie möglich berücksichtigen.
Beim Zerlegen des Projekts stoßen Sie zwangsläufig auf Engpässe und Probleme, die Sie einkalkulieren müssen.
Fehlt Ihrem Team beispielsweise Cybersecurity-Know-how für eine Fintech-App, würden Sie zusätzliche Zeit für Schulung und Recherche einplanen.
Die Kehrseite ist natürlich, dass die Bottom-up-Schätzung mehr Zeit und Aufwand kostet, weil Sie das Projekt analysieren und Anforderungen erheben müssen.
Je größer das Projekt, desto länger dauert die Bottom-up-Schätzung – sie lässt sich also schwer skalieren.
Außerdem können Sie nicht auf frühere Schätzungen zurückgreifen und müssten jedes Mal bei null anfangen.
Trotz dieser Schwächen gehört die Bottom-up-Schätzung zu den besseren Methoden für präzise Timelines. Wenn Sie also Zeit und Ressourcen haben, greifen Sie zu.
Die parametrische Schätzung nutzt eine Kombination aus historischen und statistischen Daten, um eine Zeitprognose zu berechnen.
Mit anderen Worten: Sie vereint das Beste aus Bottom-up- und analoger Methode.
Da sie viele Variablen berücksichtigt, liefert die parametrische Schätzung sehr präzise Prognosen.
In der Praxis hängt ihre Genauigkeit allerdings vom verwendeten statistischen Modell und der Datenqualität ab.
Die parametrische Schätzung ist zudem wiederverwendbar. Sobald Sie einen Algorithmus verfeinert und seine Wirksamkeit belegt haben, können Sie ihn auf künftige Projekte anwenden.
Tatsächlich wird ein parametrisches Modell mit der Zeit meist genauer.
Der größte Nachteil dieser Methode ist der enorme Zeitaufwand und die nötige Expertise, denn Sie müssen Daten erheben und auswerten.
Dieser Ansatz eignet sich daher am besten für größere Projekte.
Die Drei-Punkt-Schätzung, auch bekannt als PERT (Program Evaluation and Review Technique), verlangt pro Aufgabe drei Zahlen: eine optimistische Schätzung, eine pessimistische Schätzung und die wahrscheinlichste Schätzung.
Diese setzen Sie in eine gewichtete Formel ein (üblicherweise: optimistisch + pessimistisch + vierfach die wahrscheinlichste Schätzung, geteilt durch sechs), um einen einzelnen Erwartungswert zu erhalten.
Quelle: Simplestimate
Ich mag diese Methode vor allem deshalb, weil sie das Team zwingt, den schlechtesten Fall explizit durchzudenken, statt einfach die optimistische Zahl zu nehmen und es dabei zu belassen.
Sie ist ein direktes Gegenmittel gegen den Optimismus-Bias – aus meiner Sicht die mit Abstand häufigste Ursache für gesprengte Schätzungen.
Der Kompromiss: Sie dauert pro Aufgabe länger als eine einfache Schätzung, eignet sich also am besten für risikoreiche oder besonders kritische Komponenten statt für jede einzelne Aufgabe.
Story Points weisen jeder Aufgabe einen relativen Komplexitätswert statt einer Zeitschätzung zu, und die Velocity misst auf Basis realer Historie, wie viele Story Points Ihr Team pro Sprint abschließt.
Sobald Sie die Velocity Ihres Teams kennen, können Sie prognostizieren, wie viele Sprints ein bestimmtes Backlog braucht.
Diese Methode funktioniert gut, wenn Sie bereits agile Sprints mit einem stabilen Team fahren, denn Velocity ist erst dann aussagekräftig, wenn ein Team seinen gemeinsamen Rhythmus gefunden hat.
Für brandneue Teams oder Teams mit hoher Fluktuation ist sie schwächer, weil sich die Velocity noch nicht stabilisiert hat und jede darauf aufbauende Prognose wackelig bleibt.
Ich würde das in den ersten Sprints eines neuen Teams mit PERT kombinieren und erst dann stärker auf die Velocity setzen, wenn drei oder vier Sprints echter Daten vorliegen.
Neben Prozessfehlern gibt es einige Eigenschaften des Projekts selbst, die Ihre Timeline dehnen – egal, wie sorgfältig Sie planen. Wenn Sie sie von Anfang an kennen, können Sie die Schätzung anpassen, bevor Sie sich festlegen.
Ein komplexes App-Design mit individueller UI und Animationen erfordert in der Regel mehr Zeit und Aufwand in der Entwicklung. Und es dehnt Ihre Entwicklungs-Timeline erheblich.
Denken Sie daran, wie einfach es ist, eine App mit schlichter UI zu erstellen. Sie können jederzeit auf die nativen Bibliotheken und vorgefertigten Komponenten von iOS oder Android zurückgreifen, um Ihr App-Interface schnell zusammenzusetzen.
In diesen Fällen ist die Schätzung des Designaufwands einfach.
Bei einem großen, individuellen App-Design ist das nicht so einfach. Denn Sie müssen das meiste von Grund auf neu erstellen, was Ihre Schätzung erschweren kann.
Animationen etwa sind ein komplexer Prozess, der Ihr Projekt schnell verzögern kann.
Rechnen Sie im Schnitt mit mehreren zusätzlichen Wochen, wenn Sie eine individuelle App-UI gestalten.
Wie beim App-Design ist auch die Software-Komplexität direkt proportional zur Entwicklungszeit.
Mit anderen Worten: Je mehr Features oder fortgeschrittene Funktionen sie hat, desto länger dauert die Entwicklung.
Zur Orientierung: Eine einfache App mit nur wenigen Screens braucht rund 2 – 4 Monate.
Im Vergleich dazu kann eine funktionsreiche App wie Uber oder Facebook leicht 9 Monate oder mehr in Anspruch nehmen.
Das ist wenig überraschend. Komplexe Features brauchen mehr Zeit für Coding und Testing, bis sie sitzen.
Dazu kommt Pufferzeit für Problemlösung und andere Hindernisse. Und funktionsreiche Apps kosten mehr Zeit in Wartung und Updates.
Erschwerend kommt hinzu: Entwicklungszeiten für komplexe Projekte sind auch schwerer zu schätzen. Bei den vielen beteiligten Variablen verkalkuliert man sich schnell.
Software, die für sich allein steht, ist heute selten.
Fast alles muss mit anderen Systemen kommunizieren, und die Integration in Legacy-Infrastruktur ohne moderne API ist einer der langsamsten und am wenigsten vorhersehbaren Teile eines Projekts.
Am Ende müssen Sie die Verbindungsschicht (APIs, DALs usw.) selbst bauen, die eigentlich schon existieren sollte.
Glücklicherweise gibt es Wege, den Integrationsprozess zu verkürzen und Ihre Schätzung zu vereinfachen.
Wo möglich, setze ich auf etablierte Drittanbieter-Konnektoren wie Twilio oder Open-Banking-APIs, statt die Integration von Grund auf neu zu bauen.
Das spart spürbar Zeit, wann immer die Option besteht.
Daten aus einem alten System zu migrieren, kann trivial wirken – aber nur, wenn alles in perfekter Ordnung ist. In der Realität ist das selten der Fall.
In der Praxis ist es fast nie sauber: unvollständige Datensätze, uneinheitliche Formate und Strukturen, die sich nicht sauber auf das neue System abbilden lassen.
Deshalb müssen Sie oft Skripte schreiben, um das zu handhaben. Und das kostet Zeit.
Damit ist es nicht getan. Sobald die Daten importiert sind, müssen Sie sie testen und optimieren, um gute Performance sicherzustellen. Hier ein Überblick über die Schritte einer Datenmigration:
Eine saubere Migration kann ein paar Tage dauern.
Eine chaotische, mit über Jahre angesammelten Inkonsistenzen, kann sich über Monate ziehen. Und es ist wirklich schwer zu wissen, womit Sie es zu tun haben, bevor Sie mittendrin sind.
Die größte Veränderung bei der Schätzung ist Agentic Engineering: Seniorentwickler beaufsichtigen KI-Agenten, die einen relevanten Teil der Coding-, Test- und Dokumentationsarbeit unter direkter menschlicher Prüfung übernehmen.
Das ist nicht dasselbe wie „die KI schreibt Ihre App für Sie“. Ich halte nichts von Vibe Coding, und ich würde nichts ausliefern, das kein Entwickler geprüft hat.
Was Agentic Engineering verändert, ist der Durchsatz.
Ein Seniorentwickler, der KI-generierten Code für Boilerplate, Test-Scaffolding und repetitive Implementierungsarbeit steuern und prüfen kann, arbeitet ein Backlog deutlich schneller ab als jemand, der jede Zeile von Hand schreibt – ohne Qualitätsverlust.
Bei DECODE ist dieser Ansatz heute zentral dafür, wie wir Timelines kalkulieren.
Er ist ein echter Faktor dafür, dass wir die Lieferzeit bei Projekten, für die sich die Arbeit eignet, halbieren konnten.
Wenn Sie 2026 ein Projekt schätzen, fragen Sie Ihr Team direkt, wie viel der Umsetzung agentengestützt läuft und wie sich das auf die Zahlen auswirkt.
Ein Team, das noch schätzt, als wäre es 2022, verschenkt echte Zeitersparnis.
Eine Warnung allerdings: Agentic Engineering verkürzt Timelines nur dann, wenn die prüfenden Entwickler erfahren genug sind, um zu erkennen, was die KI falsch macht.
Ein junior-lastiges Team, das ohne diese Kontrolle auf KI-Agenten setzt, wird nicht schneller – es sammelt nur schneller technische Schulden an.
In Wahrheit ist die Schätzung einer Projekt-Timeline zu gleichen Teilen Kunst und Wissenschaft.
Sie können sich auf Wissen und Taktiken stützen. Aber es ist die Erfahrung, die wirklich zu einer präzisen Prognose führt.
Und genau die bringen wir mit. Mit Dutzenden Projekten, die termingerecht und im Budget abgeschlossen wurden, sind wir überzeugt, dass wir Ihnen zum selben Ergebnis verhelfen können.
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Ein erfahrener Software-Engineering-Experte, der sein tiefgehendes Verständnis für Softwareentwicklungsprozesse (insbesondere im Mobile-Bereich) mit Produkt- und Geschäftsstrategien kombiniert. Mit mehr als 20 Jahren internationaler Erfahrung an der Spitze der Telekommunikationsbranche weiß Marin genau, wie man hochmoderne Softwareprodukte für Unternehmen jeder Größe entwickelt und ausliefert. Und als lebenslanger Basketballspieler weiß er auch, wie man ein Team zum Sieg führt. Wenn er nicht von Meeting zu Meeting springt, hört Marin Indie-Rock oder durchforstet die neuesten IT-Nachrichten.
Möchten Sie wissen, wie Sie den ROI Ihrer maßgeschneiderten Softwarelösung messen können? Wir haben alles für Sie – Sie erfahren, wie Sie vorgehen müssen, welche Kennzahlen Sie verfolgen sollten und vieles mehr.
Hier werden wir uns eingehend mit nicht-funktionalen Anforderungen befassen und Beispiele anführen, die Ihnen helfen sollen, diese in Zukunft zu erfüllen.
Hier besprechen wir, was funktionale Anforderungen sind, und geben Ihnen konkrete Beispiele.
