Center for Digital Business RESEARCH BRIEF

Full text


Digital Business


June 2010

Managing and Valuing a Corporate IT

Portfolio Using Dynamic Modeling of

Software Development and Maintenance


Daniel Goldsmith, Research Scientist, MIT Sloan  School of Management 

Dr. Michael Siegel, Principal Research Scientist  Sloan School of Management 



The goal of this research is to enable performance  improvements in IT portfolio management. Through  investigation of software practices at a Fortune 500  company,  we  were  able  to  demonstrate  how  simulation analysis can improve the valuation of  software applications and overcome difficulties in  reducing software maintenance costs. Our analysis  used  the  System  Dynamics  Modeling  (SDM)  methodology to develop and simulate quantitative  models that linked software dynamics, key actors,  and management systems to estimate the costs and  benefits of various management approaches. We  also utilized complementary research techniques  ‐  including  onsite  interviews  with  multiple  constituencies  ‐ to develop a holistic view of the  software maintenance/development cycle.  


The  results  of  this  research  are  being  applied  directly in developing new approaches to software  maintenance  and  development  at  the  study  company, and we believe this research is applicable  to other companies in various industries. At its core  the  research  uses  new  simulation  modeling  techniques that can help organizations best manage  their  technology  portfolio  and  process  improvement efforts.  


Dynamics of the Software Lifecycle 

Why are software lifecycle costs often larger than  expected  and  hard  to  reduce?  How  can  we  overcome  organization  difficulties  in  managing  technology  development  and  maintenance?  The 

answers to these questions must take into account  the dynamics of the IT portfolio.  The IT portfolio is  the  system  of  connections  that  link  critical  processes, such as application  development  and  maintenance,  in  underappreciated  ways  that  ultimately  determine  portfolio  performance.  To  explore  these  dynamics  and  demonstrate  their  crucial role in valuing and managing the IT portfolio,  we  researched  the  practices  of  a  Fortune  500  company  in managing its  software  maintenance  process. In particular, while a significant percent of  software costs occurred during the maintenance  phase, and despite best efforts to address them,  maintenance costs were proving difficult to predict,  manage, and reduce. 


We began by mapping a simplified view of the  organizational resources and areas of focus for the  application development and maintenance phases,  shown in Figure 1. As introductory definitions1, by  “development” we generally mean the process of  architecting,  designing,  implementing,  and  deploying software.   By “maintenance” we mean  the process of correcting, adapting, and perfecting  that software.  

Timeline: Application Lifecycle Costs

Organizational Resources Development Maintenance Development 20-40 Percent 60-80 Percent Business Opportunity Time to Market Business Requirements Maintenance Business Opportunity Time to Market Business Requirements Value Of Business -Resource Cost -Lost Opportunity Cost = Net Business Value Value Of Business -Resource Cost -Lost Opportunity Cost = Net Business Value    

Figure 1. Development and Maintenance   


There exists a large literature on software management practices themselves. (See IEEE. 1993 for definitional approach)This work focuses on underreported linkages and dynamics surrounding these practices.


The  figure  above  depicts  the  organizational  resource “pie” and the factors that drive decisions  concerning development (on average 20‐40 percent  of  cost  at  the  beginning  of  the  lifecycle)  and  maintenance (on average 60‐80 percent of cost at  the end of the lifecycle. (Takang and Grubb 1996)  For  development,  key  concerns  include:  the  business  opportunity  from  new  application  development, the desired time to market, and the  overall business  requirements supported  by the  application. For maintenance, key concerns include:  the value of business from the application to be  maintained,  the  resource  cost  invested  in  maintenance, and  the potential lost opportunity  from  investing  resources  in  maintenance  which  could be alternatively be used to development new  applications.  


All of these elements help derive the net business  value  of  an  individual  application  and  a  firm’s  overall IT portfolio. However, organizations often  fail  to  include  all  these  critical  factors  in  the  planning  and  budgeting  for  their  IT  portfolio.  Managers may choose courses of action that appear  to increase business value in the short run, but  which only decrease value in the long run. Further,  these  decisions  may  lead  to  compounding  or  cascading effects, which cause a series of negative  unintended  consequences.  We  next  describe  several of these situations which occurred at the  company of study. 


The Situation at the Company 

Company executives were concerned because they  were faced with rising maintenance costs in an  environment  in  which  costs  were  expected  to  shrink.  While  they  had  previously  tried  several  approaches to reduce costs, the approaches had  not proven effective in the long‐term. They had  predominately focused on maintenance specifically  (such as benchmarking, better data collection, and  new reporting and management systems), but had  not focused on the linkages between development  and maintenance, nor in the business units and  organization as a whole. An initial insight of our  research was the ability to show the necessity of  thinking about development and maintenance as a  series of integrated process, with effects going both  ways (particularly overlooked was the possibility of 

growing  maintenance  budgets  reducing  development budgets). 


Through a series of onsite interviews with multiple  constituencies,  we  uncovered  the  following  explanations as to why costs were rising: 


Rushed Development: A business unit would push  for quick development of an application, focusing  on  the  potential  business  value  from  a  new  application and a rapid time to market, but would  underestimate  the  long‐term  increase  in  maintenance  that  would  result.  By  way  of  demonstration,  it  is  possible  that  a  rushed  development  project  could have  a maintenance  “tail”  of  ten  times  that  originally  estimated,  overwhelming any of the projected gains from the  new application.  


Imposed Seasonality: The budgeting cycle at the  firm dictated that initial development could not  occur until the end of Q1, because this was the time  during which development needs were articulated  and  chosen  at  the  business  level.  Further,  development usually had to be completed during  the fiscal year (usually by the end of Q3), in order  for the development to be accounted for internally  in  that  year’s  budget.  This  practice  imposed  a  “Seasonality” on the software cycle.  If interruptions  occurred in the middle of this window, such as  auditing or compliance needs, the schedule could  not slip and would have to be accommodated. This  was accomplished either with overtime (running an  increased  risk  of  errors)  or  by  “shifting”  development work into maintenance. Both of these  responses, while allowing development to stay on  schedule, would increase the maintenance tail.    

Unplanned  Upgrades:  A  developed  application  requires  scheduled  upgrades,  which  conceivably  could be known and planned for. However, these  upgrades are not included in the budget in order to  keep “perceived” maintenance costs down. These  known but unplanned for upgrades are then treated  as “emergency upgrades,” creating an additional  resource burden that must be made up for in an ad  hoc basis. 


All  of  these  explanations  showed  “hidden”  dynamics  that  were  shifting  costs  to  software 


maintenance. To understand the impacts of these  dynamics, we next developed a series of simulation  models  that would  help  quantify  their impacts,  generate potential solutions, and test options for  high‐leverage intervention. 


System Dynamics for the IT Portfolio 

We utilized the system dynamics modeling (SDM)  methodology, which enables analysis that focuses  on system performance over its life span. (Sterman  2000) It uses quantitative modeling to capture a  firm’s processes and actors, and simulate different  scenarios over time. The focus on dynamic behavior  enabled us to identify the unexpected or counter‐ intuitive ways in which maintenance process may  perform,  and to  capture the  three explanations  described above. 


The SDM methodology employs the building blocks  of group model elicitation (a process for collecting  information  from  multiple  sources  and  perspectives), and causal diagramming (a process  for  capturing and  displaying this information to  facilitate understanding) to help evaluate system  performance.    The  information  gathered  during  these steps is then combined with data for key  variables,  when  available,  to  develop  testable  simulation models.   While these models generate  significant statistical data, the main benefit often  comes  from  modeling‐based  insights  of  general  applicability that can be applied throughout the  organization.  


Model Description 

The model is built around the following logic:  Business Demand is created by business units for  software  applications  and  forms  a  development  backlog.  The  desired  pace  of  development  is  dictated by business logic and the market. 

Application Development occurs to meet business  needs (“drain the backlog”) and is controlled several  factors, including the time available and resources  available, experience, and fatigue. 

Application Review as a quality assurance process to  evaluate development and determine next steps.  Basic  Maintenance  occurs  once  development  is  completed applications require only “normal” or  expected maintenance.  

Additional  Maintenance  is  required  if,  once  development, unplanned maintenance is needed to  fix problems from development. 


Figure  2  shows  a  system  dynamics  diagram,  referred to as a stock and flow diagram, to capture  this logic. (see Abdel‐Hamid   1984 and 1998, and  Abdel‐Hamid  and Madnick 1988 for core structure.)    Development Backlog Business Demand Application Development Application Review (Q&A) Addition or Unnecessary Maintenance Maintenance Discovery Rate Maintenance Completion Rate Basic Maintenance Applications RequiringBasic Maintenance    

Figure 2. Model Framework   

For reasons of parsimony, we briefly present the  core of the model in Figure 2. (Appendix 1 has a full  view of the system dynamics model.) The rectangles  denote stock, or a collection of tasks (for example,  the  number  of  application  tasks  in  the  “Development Backlog”), and the arrows with hour  glasses denote the flows, or the rates at change  between the stocks (for example, the rate at which  these  tasks  are  finished  through  “application  development.”) 


There are two key dynamic insights to this model.  First, the activities controlling the rates of change all  pull from the same resources (similar to the logic in  the pie chart in Figure 1). If the maintenance stocks  rise and require increasing additional maintenance  work, it will draw an increasing share of resources  and  ultimately  reduce  the  ability  to  drain  the  development  backlog  and  develop  new  applications. The organization, however,  did not  originally recognize this linkage. Business units were  empowered  to  develop  applications  without  considering the long‐term maintenance challenges.  By incorporating and connecting the two processes,  we were able to show that this “stove piping” could  hurt overall performance  and limit the  business  units in ways they did not anticipate. 



Second, applications have the ability to get stuck in  the “additional maintenance” cycle. For example,  unexpected “rework” can be discovered during the  maintenance cycle that was previously unknown,  creating  unplanned  for  but  critical  maintenance  tasks.  What  makes  this  situation  worse  is  its  propensity to compound into greater effects. For  example, if a large “development” task is shifted  into maintenance by rushing development, such as  automating a process, the maintenance staff may  never have the budget to develop the solution.  Instead, they are forced to find incremental “work‐ arounds” in the short‐term, which, while having  smaller  costs  in  a  specific  year,  can  add  up  significantly over the applications lifespan.  


In sum, the model framework alone shows how the  distinctions  between  development  and  maintenance  can  be  blurred,  challenging  the  introductory  definitions  described  on  page  one.  Thus, what appear to  be  small events (such as  rushed  development)  can actually  lead to large  long‐term  effects,  particularly  when  they  are  compounding. 


Simulation Output 

Below in Figure 3 we present three cases which  capture the overall situation at the company by  running the model five years into the future. In blue  we show the base case, a stylized ideal case in  which  the  Maintenance  Backlog  is  maintained  around  a  flat  level  (rising  and  falling  in  small  amounts  throughout  the  year)  and  New  Applications are unimpeded. Next, in the assumed  case,  shown  in  green,  we  simulated  using  parameters gained from interviews as to how things  were  going  at  the  firm.  While  staff  knew  the  Maintenance Backlog was growing year‐over‐year,  they assumed it would grow at small percentages,  and there would be very little effect, if any, on New  Applications.  



Maintenance Reveiw Backlog

400 300 200 100 0 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 Time (Month) packag es Maintenance Backlog Current Situation Base Case Cumulative Applications 4,000 3,000 2,000 1,000 0 New Applications Base Case 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 Time (Month) Current Situation Assumed Case Assumed Case   Figure 3: Model Simulation Output   

Finally, we simulated the current situation, shown  in red, by activating the problematic dynamics we  had uncovered. Here we see a far worse picture— the Maintenance Backlog continues to grow at a  rapid rate and New Applications are significantly  reduced.  These  results  highlighted  the  compounding effects of small software processes  and provided the basis for communicating about  necessary improvements to management of the IT  Portfolio throughout the company. 


Conclusion: Valuing and Managing the IT Portfolio 

This  work  has  shown  that  the  evolution  of  information systems is a dynamic process that links  the “physics” of software processes with social and  business systems, including key users, developers,  and  managers  throughout  organizations.    The  management  of  software  maintenance  is  particularly complex because “cause and effect”  may be separated in time and space (i.e., the drivers  of  maintenance  costs  may  arrive  from  multiple  sources  and  with  significant  delays).    These  characteristics  make  attributions  about  system  improvement difficult, and can impede the ability to  manage costs.   We found that prior attempts to  reduce maintenance budgets were limited because  they  did  not  include  critical  linkages  among 


different  parts  of  the  organization,  temporal  dynamics (i.e., “solving” a problem today might  actually  cause  more  problems  later),  and  experiments done in low‐cost  modeling settings  prior to expensive real‐world implementation.   

We believe that powerful new opportunities exist to  use system dynamics modeling to understand the  key drivers of maintenance costs and develop high‐ leverage solutions to mitigate expenses. In Figure 4,  we propose a feedback system for change.  


Evaluate system-wide drivers of maintenance


Identify high-leverage options to reduce total

Lifecycle costs

Validate improvements using models prior to major system changes Implement, measure, and refine Evaluate system-wide drivers of maintenance costs Identify high-leverage options to reduce total

Lifecycle costs

Validate improvements using models prior to major system changes Implement, measure,

and refine

  Figure 4. Methodology of Investigation   

We believe that a holistic approach that begins by  evaluating  system‐wide  drivers  of  costs,  indentifying opportunities to manage costs, testing  and  validating  these  approaches  in  low‐cost  simulation models, implementing, measuring, and  refining interventions, and then again reviewing the  overall system can improve organizational ability to  manage and improve the IT Portfolio. 



1. IEEE Standard for Software Maintenance. IEEE  Std  1219‐1993.  Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers, inc., New York, NY.  2. Takang,  A.A.,  AND  Grubb,  P.A..  Software 

Maintenance Concepts and Practic. Thompson  Computer Press London, UK. 1996 

3. Sterman,  J.,  N.  Business  Dynamics:  Systems  Thinking and Modeling for a Complex World.  Chicago: McGraw‐Hill/Irwin. 2000 

4. Abdel‐Hamid, T.K. "The Dynamics of Software  Development  Project  Management:  An  Inte‐  grative  System  Dynamics  Perspective,"  un‐  published Ph.D. dissertation, Sloan School of  Management,  MIT,  January,  1984.    

5. Abdel‐Hamid, T.K. "The Dynamics of Software  Project  Staffing:  A  System  Dynamics  Based  Simulation  Approach,"  IEEE  Transactions  on  Software Engineering, forthcoming 1988.   6. Abdel‐Hamid, T.K. and Madnick, S.E. Software 

Project  Management,  Prentice‐Hall,  Inc.,  En‐  glewood Cliffs, NJ, forthcoming 1988b 























Development Backlog Adding New Application Needs Developing Application Review (Q&A) Unexpected or Unnecessary Maintenance Maintenance Discovery Rate Maintenance Completion Rate Basic Maintenance Applications with Basic Maintenance Fraction Discovered To Require Non-Basic Maintenance Actual time Available for Development Actual Development Rate -+

-Desired time For

Development Desired Development Rate -+ Development Schedule Pressue + -+ Experience Fatigue Communication Difficulties -+ + + + + Seasonality Effect -Other Requirements (Compliance) -+ Maintenance Corrective Rate Maintenance Effectiveness + + +

Software Development

Additional Maintenance

Basic Maintenance















Founded in 1999, the Center for Digital Business is  the largest research center in the history of the  Sloan  School.  We  are  supported  entirely  by  corporate sponsors whom we work with closely in  directed research projects. The Center has funded  more than 45 Faculty and performed more than 60  research projects. Our mission is to join leading  companies, visionary educators, and some of the  best students in the world together in inventing and  understanding the business value made possible by  digital technologies. Our interactions are a dynamic  interchange  of  ideas,  analysis,  and  reflection  intended to solve real problems.  


Examples of Current Focused Research Projects:  •Networks as Platforms (Cloud Computing)  • Deriving Competitive Advantage from IT   • The Business Implications of Enterprise 2.0   • Productivity and Internal Knowledge Markets   • Web Site Morphing to Individual Cognitive Style   • Measuring the Productivity of Information 


•Improving Hospital Operational Efficiency and 

Risk Management with Systems Dynamics  

•Using Systems Modeling to Predict, Manage  and Improve Software Application 

Development and Maintenance  


The  Center  for  Digital  Business  is  focused  on  understanding  the  impact  of  technology  on  business  value,  and  developing  tools  and  frameworks for our sponsors to use for competitive  advantage.  Our  goal, in part,  is  to reduce that  timeline  through  basic  and  applied  research,  engagement  with  industry  sponsors,  and  the  sharing of best practice, and the MIT’s credo of  combining rigor with relevance is well served.  We  are  co‐located with  MIT  Sloan’s  Center for  Information Systems Research and the Center for  Collective  Intelligence  to  facilitate  collaboration.   Our cross‐campus collaborations include work with  the Media Lab, W3C, Computer Science and AI Lab,  and Communications Futures Program.  




We are organized into four areas of expertise – or  Special Interest Groups: 

1. Digital Productivity 

2. Digital Marketing 

3. Digital Services  4. Digital Health   

The  Center  for  Digital  Business  gratefully  acknowledges the support of our current Sponsors.    Founding Sponsors  Cisco Systems  CSK Corporation  General Motors   McKinsey  SAP  Suruga Bank    Research Sponsors  BT  FT Orange Labs  Liberty Mutual    Member Sponsors  Google  HP  Oracle  SAS  Solution Services    CONTACT INFORMATION 

MIT Center for Digital Business  MIT Sloan School of Management  5 Cambridge Center, NE25‐7th Floor  Cambridge, MA 02142 

Telephone: (617) 253‐7054  Facsimile: (617) 452‐3231   

David Verrill, Executive Director    Glen L. Urban, Chairman 

Erik Brynjolfsson, Director 

Carlene Doucette, Executive Assistant    Joanne Batziotegos, Financial Assistant    Please visit our website for more information:  


Figure  2  shows  a  system  dynamics  diagram,  referred to as a stock and flow diagram, to capture  this  logic.  (see  Abdel‐Hamid    1984  and  1998,  and  Abdel‐Hamid  and Madnick 1988 for core structure.)    Development Backlog Business Demand Applic

Figure 2

shows a system dynamics diagram, referred to as a stock and flow diagram, to capture this logic. (see Abdel‐Hamid 1984 and 1998, and Abdel‐Hamid and Madnick 1988 for core structure.) Development Backlog Business Demand Applic p.3
Figure 4. Methodology of Investigation     

Figure 4.

Methodology of Investigation p.5