Geschäftsregeln aus Altcode extrahieren: wie aus zwanzig Jahren Logik eine Liste wird
In jedem gewachsenen System steckt Fachlogik, die nirgends sonst existiert. Sie ist der eigentliche Wert des Systems und gleichzeitig der Grund, warum Neuentwicklungen scheitern: Man kann nicht neu bauen, was man nicht kennt.
Geschäftsregeln in Altsystemen lassen sich maschinell finden: Bedingungen über fachlichen Daten, ihre Datenflüsse und eine Zusammenfassung in lesbarer Sprache. Das Ergebnis ist eine Liste von Behauptungen, keine Wahrheit — die Bewertung (gilt sie noch, wer verantwortet sie, wäre sie heute noch so entstanden) bleibt Fachbereichsarbeit. Der Abgleich mit Produktivdaten zeigt, welche Regeln im letzten Jahr überhaupt gegriffen haben, und reduziert die Diskussion auf die relevanten Fälle.
Was eine Geschäftsregel im Code überhaupt ist
Technisch ist es meist eine Bedingung, die eine fachliche Entscheidung trifft: ein Rabatt ab einer bestimmten Menge, eine Frist, die anders läuft, wenn der Kunde einen bestimmten Status hat, eine Prüfung, die nur für eine Produktgruppe greift. Diese Stellen unterscheiden sich strukturell von technischem Code — sie hängen an fachlichen Feldern, nicht an technischen Zuständen, und genau daran lassen sie sich finden.
Was maschinell geht
Drei Dinge zuverlässig: das Auffinden von Kandidaten (Bedingungen über fachlichen Daten), das Nachverfolgen, welche Datenfelder sie berühren, und das Zusammenfassen in verständlicher Sprache. Aus achttausend Zeilen Abrechnungslogik wird so eine Liste von zweihundert Regeln in Sätzen, die ein Fachbereich lesen kann. Das ist die Arbeit, die vorher niemand bezahlt bekommen hätte — nicht weil sie schwer ist, sondern weil sie zu lange dauert.
Was Fachbereichsarbeit bleibt
Die Bewertung. Für jede gefundene Regel sind drei Fragen zu beantworten: Gilt sie noch? Wer verantwortet sie? Wäre sie heute noch so entstanden? Die dritte Frage bringt die interessantesten Ergebnisse — viele Regeln sind Reaktionen auf einen einzelnen Vorfall vor fünfzehn Jahren und haben seither keinen Anlass mehr.
Woran man tote Regeln erkennt
An den Daten. Eine Regel, die im letzten Jahr in keinem einzigen Vorgang gegriffen hat, ist mit hoher Wahrscheinlichkeit tot — nicht sicher, aber prüfbar. Der Abgleich zwischen extrahierten Regeln und Produktivdaten ist der Schritt, der eine Liste von zweihundert Regeln auf die vierzig eindampft, über die man tatsächlich diskutieren muss.
Warum die Reihenfolge zählt
Erst extrahieren, dann bewerten, dann entscheiden, was ins Neue kommt. Wer die Reihenfolge umdreht und mit Workshops beginnt, bekommt die Regeln, an die sich Menschen erinnern — und das sind systematisch die, die selten greifen und deshalb auffallen. Die stillen Regeln, die jeden Tag arbeiten, nennt niemand.
Häufige Fragen
Wie zuverlässig ist eine maschinelle Extraktion?
Beim Finden von Kandidaten hoch, bei der fachlichen Deutung nicht. Deshalb ist das Ergebnis eine Vorlage zur Bestätigung, kein Ergebnis zum Abnicken. Falsch positive Treffer sind unangenehm, aber harmlos; übersehene Regeln sind das eigentliche Risiko, weshalb Datenabgleich und Interviews die Analyse ergänzen.
Braucht man dafür Zugriff auf Produktivsysteme?
Für die Extraktion nicht — Quellcode, Schemata und Schnittstellendefinitionen reichen. Für den Abgleich, welche Regeln tatsächlich greifen, hilft ein Auszug aus Produktivdaten oder Logs; anonymisiert und lesend genügt.
Was passiert mit Regeln, die niemand verantworten will?
Sie werden markiert und wandern in die Entscheidungsvorlage. Eine Regel ohne fachlichen Besitzer ist ein Risiko, egal ob sie ins Neue übernommen oder gestrichen wird — beide Wege brauchen eine bewusste Entscheidung mit Namen darunter.
Funktioniert das auch bei COBOL oder PL/I?
Ja, oft sogar besser als bei modernen Sprachen, weil die Struktur simpler und die Fachlogik weniger stark hinter Abstraktionen versteckt ist. Der Engpass sind nicht die Sprache, sondern fehlende Schemata und undokumentierte Dateiformate.
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