Företagens tillväxt har resulterat i en ökad mängd data som kräver analys och därmed uppkommer utmaningar för hantering och analys. För att stödja företagens mål har Enterprise Architecture (EA) utvecklats som ett ramverk. Dessutom har begreppet Technical Debt (TD) uppkommit för att bistå i beslutsfattande om hur begränsade resurser ska investeras och identifiera eventuella nackdelar med befintliga designbeslut. För att inkludera både tekniska och affärsrelaterade aspekter har begreppet Enterprise Architecture Debt (EAD) introducerats. Trots att EAD har börjat bli mer välkänt saknas för närvarande fastställda gränsvärden för mätning och hantering av konceptet. Detta gör det svårt för organisationer att erhålla en klar uppfattning om sin skuld och prioritera lämpliga åtgärder. Mot denna bakgrund har syftet med denna uppsats varit att definiera gränsvärden för Enterprise Architecture Debt Measurements (EADM) för att underlätta för organisationer att förstå omfattningen av sin skuld och därigenom kunna prioritera åtgärder på ett bättre sätt. För att uppnå detta har en kvalitativ forskningsansats använts i studien, där data har samlats in genom semistrukturerade intervjuer med EA-experter. Genom att lägga fokus på deltagarnas synpunkter och åsikter syftar studien till att bidra till kunskapen om EAD och dess mätvärden. Resultaten visar på en stark vilja bland EA-experter att anpassa och förbättra mätning och hantering av EA inom organisationer. Förändringsarbete betraktas som nödvändigt för att uppnå effektivitet och relevans inom EA, där kostnadsaspekter spelar en betydande roll vid beslutsfattande. Studien undersöker även möjligheten att fastställa kvaliteten på mätningar inom EA. Respondenterna uttrycker en positiv inställning till standardisering av EAD, samtidigt som de betonar utmaningar med att tillämpa generella mätetal. Studien framhäver vikten av flexibilitet och kontinuerlig anpassning för att utveckla meningsfulla och användbara mätvärden som effektivt kan bedöma kvaliteten inom EAD. Slutsatsen i studien blev att fastställandet av kvaliteten på mätetal är möjligt i de sammanhang där organisationerna visar en vilja att påta sig de kostnader som kan uppstå vid utvecklingen av sådana mätetal och att kvaliteten endast kan fastställas när mätetalen är anpassade efter organisationen. / The growth of companies has resulted in an increased amount of data that requires analysis, posing challenges for its management and analysis. To support the goals of companies, Enterprise Architecture (EA) has been developed as a framework. Furthermore the concept of Technical Debt (TD) has emerged to assist in decision-making regarding the allocation of limited resources and identifying potential drawbacks of existing design decisions. To encompass both technical and business-related aspects, the concept of Enterprise Architecture Debt (EAD) has been introduced. Despite EAD gaining recognition, there are currently no established thresholds for measuring and managing this concept. This poses difficulties for organizations to gain a clear understanding of their debt and prioritize appropriate actions. Against this backdrop, the aim of this thesis has been to define thresholds for Enterprise Architecture Debt Measurements (EADM) to facilitate organizations' understanding of the extent of their debt and enable better prioritization of actions. To achieve this, a qualitative research approach has been employed, with data collected through semi-structured interviews with EA experts. By focusing on participants' perspectives and opinions, the study aims to contribute to the knowledge of EAD and its metrics. The findings indicate a strong willingness among EA experts to adapt and improve the measurement and management of EA within organizations. Change efforts are seen as necessary to achieve efficiency and relevance in EA, with cost considerations playing a significant role in decision-making. The study also explores the possibility of determining the quality of EA measurements. Respondents express a positive attitude towards the standardization of EAD while highlighting challenges in applying generic metrics. The study emphasizes the importance of flexibility and continuous adaptation in developing meaningful and useful metrics that can effectively assess the quality within EAD. The conclusion of the study was that determining the quality of metrics is possible in contexts where organizations show a willingness to bear the costs that may arise in the development of such metrics, and that the quality can only be determined when the metrics are tailored to the organization's needs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:su-224558 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Vergara Borquez, Claudio Nikolas, Holmgren, Max |
| Publisher | Stockholms universitet, Institutionen för data- och systemvetenskap |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0029 seconds