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Make Things BetterUnternehmen stellen immer höhere Ansprüche an die Leistung und Zuverlässigkeit von IT-Services sowie die zugehörige Infrastruktur. Dabei müssen die Kosten so gering wie möglich sein.

Hinzu kommen hohe Erwartungen zum Beispiel durch neue Management-Paradigmen oder die Einführung von Technologien wie Virtualisierung, Dynamic Computing sowie verschiedene Formen des Cloud Computings. Diese Entwicklungen erfordern den Einsatz ausgereifter Methoden für die IT-Service-Optimierung. Unternehmen benötigen fortschrittliche IT-Analysemethoden und -verfahren, um auch in Zukunft erfolgreich zu sein. Mit automatisierten Analytics, die an die jeweiligen Geschäftsziele angepasst sind und durch ausgereifte Prozesse unterstützt werden, können Sie sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.

Moderne Methoden zur IT-Analyse

Analyse bezeichnet den Vorgang, Rohdaten in kontextbezogene und belastbare Informationen zu überführen, um auf dieser Basis bessere Unternehmensentscheidungen zu treffen. Die Analyse sollte deshalb im Mittelpunkt jeder Initiative zur IT-Service-Optimierung stehen.

Die Möglichkeiten und Methoden sind sehr vielseitig. Zu den geläufigsten IT-Analysemethoden zählen:

 

Definition

Frage

Deskriptive Analytik

Untersuchung von eingehenden Daten zur Steuerung von Maßnahmen und Warnungen

Welche Daten liegen vor und was bedeuten sie?

Diagnostische Analytik

Intelligente Analyse von Daten zur Erkennung von Mustern und Ursachen

Wie lautet die Ursache für den vorliegenden Sachverhalt?

Prädiktive Analytik

Vorhersage von Ereignissen auf Basis von empirischen Daten über zurückliegendes VerhaltenWann ist sehr wahrscheinlich womit zu rechnen?

Präskriptive Analytik

Empfehlung optimaler Maßnahmen auf Basis von prädiktiver AnalytikWelche Maßnahmen müssen wir ergreifen, um das zu verhindern?


Die unterschiedlichen Möglichkeiten bauen aufeinander auf und können zu einer stufenweisen Verbesserung der IT-Service-Qualität führen. Grundsätzlich gilt: Je mehr Einsatz für jeden einzelnen Schritt aufgebracht wird, umso besser werden am Ende die Ergebnisse und Erkenntnisse sein.

Reifegradmodell der IT-Service-Optimierung

Um IT-Services nachhaltig zu optimieren, genügt es nicht, sich nur auf die Datenanalyse zu konzentrieren. Der größte Nutzen ergibt sich, wenn Unternehmen die Ergebnisse der Analyse mit schrittweise verfeinerten Prozessen und Kompetenzen innerhalb der Unternehmensorganisation zusammenbringen.

Das von TeamQuest entwickelte Reifegradmodell der IT-Service-Optimierung kann Ihnen dabei helfen, den Grad Ihrer eigenen IT-Service-Optimierung Schritt für Schritt zu verbessern. Die unterschiedlichen Stufen bauen dabei jeweils aufeinander auf.

TeamQuest_Reifegradmodell

Stufe 1 – Chaotisch: Am Anfang war das Chaos

Auf der ersten Stufe des Reifegradmodells besitzen Unternehmen weder eine konkrete Zielsetzung noch eine konsequente Strategie für das Management und die Verbesserung ihrer IT-Services.

Gründe für das Chaos

Auf diesem Level beschäftigen sich Unternehmen mit der eigenen Service-Qualität erst dann, wenn ein Problem in Form von Mitarbeiter- oder Kundenbeschwerden auftritt. Zur Problembehebung werden meist Experten herangezogen, die über entsprechendes Wissen und spezielle Fähigkeiten verfügen und das Problem punktuell beheben können.

Auf lange Sicht gesehen ist dieses Vorgehen das Gegenteil von unternehmerischer Nachhaltigkeit und Konsequenz, da blind auf das Können von Einzelpersonen vertraut wird, anstatt sich mit der Ursache des Problems zu beschäftigen und daraus für die Zukunft zu lernen.

Erschwerend kommt hinzu, dass technologische Trends wie Virtualisierung und softwaredefinierte Rechenzentren zu einer immer größeren Anzahl und stark voneinander abhängigen Komponenten geführt haben. Ohne den Überblick über alle Bestandteile der IT-Landschaft und deren gegenseitige Abhängigkeiten sind gezielte Optimierungsmaßnahmen praktisch unmöglich.

Denn das Erreichen der nächsten Stufe im Reifegradmodell der IT-Service-Optimierung setzt den ständigen Zugang zu allen empirischen Daten voraus, die Auskunft über die aktuelle und vergangene Nutzung von verschiedenen Komponenten und Schichten der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur geben können.

Stufe 2 – Reaktiv: Seien Sie vorbereitet

Auf der zweiten Stufe reagieren Unternehmen zeitnah und konsequent auf Ereignisse in ihrer Umgebung. Die deskriptive Datenanalyse garantiert, dass sie über genügend Informationen für ein korrektes Handeln verfügen.

So gelangen Sie auf die reaktive Stufe

Verschaffen Sie sich Zugang zu detaillierten Informationen über das Verhalten aller Komponenten, auf denen Ihre Services basieren. Im Idealfall sollten diese Daten aus einer einzigen Quelle stammen. In der Praxis sieht es jedoch meistens anders aus: Durch den Einsatz unterschiedlicher Technologien liegen die Daten in voneinander getrennten Silos vor.

Durch den Einsatz deskriptiver Analytik, die einzelne Komponenten überwacht und Alerts auf Grundlage vordefinierter Schwellenwerte gibt, können Sie Probleme rechtzeitig erkennen und schnell reagieren.

Die systematische Analyse eingehender Daten aus einer rasant wachsenden Anzahl von Komponenten und Datenquellen macht eine Automatisierung der meisten damit zusammenhängenden Aktivitäten dringend erforderlich. Eine Automatisierung minimiert nicht nur den Personaleinsatz. Auch die Prozesse werden damit durchgängig und reproduzierbar. Sie ist somit die notwendige Antwort auf eine stetig wachsende Daten- und Informationsmenge.

Was bedeutet das für Ihr Geschäft?

Sie reagieren schneller auf Ereignisse in Ihrer Betriebsumgebung und steigern durch eine schnellere Fehlererkennung und -behebung die Qualität und Verfügbarkeit Ihrer IT-Services. Außerdem gewinnen Sie einen besseren Einblick in die Nutzung und Auslastung aller Komponenten und können Probleme wie Unter- oder Überversorgung gezielt angehen.

Weiteres Verbesserungspotenzial

Die Analyse von Daten in Echtzeit auf Komponentenebene ist also hilfreich, der Nutzen jedoch begrenzt. Denn wiederkehrende Vorfälle lassen sich damit nicht vorhersehen. Man verwendet die meiste Zeit dafür, auf Vorfälle zu reagieren und nicht dafür, die grundlegende Ursache zu finden und zu beseitigen. Bestimmte Vorfälle treten also immer wieder auf. Das Unternehmen kann lediglich schneller darauf reagieren.

Weiteres Verbesserungspotenzial ergibt sich daraus, sich nicht nur auf die technischen Komponenten zu konzentrieren. Ohne Einblick in den Kontext der Dienste, die gerade eine Komponente nutzen, ist es schwierig, Vorfälle entsprechend ihrer Bedeutung für das Unternehmen richtig zu priorisieren. Sie sollten daher vor allem auf die Qualität der Services blicken – jede Beschränkung auf eine enge Komponentensicht wird gezielte Maßnahmen behindern.

Stufe 3 – Proaktiv: Agieren statt Reagieren

Sie haben nun also den Status erreicht, dass Sie effizient auf Ereignisse reagieren können. Die nächste Stufe bringt Sie von der Reaktion zur Aktion. Mithilfe von diagnostischer Analytik untersuchen Sie die Daten auf wiederkehrende Muster und treffen Vorhersagen. Potenziellen Risiken können Sie so proaktiv entgegenwirken, bevor sie eine Auswirkung auf Ihre IT-Services erlangen. Es kann sogar der Gesamtwirkungsgrad erhöht werden. Aber dazu später mehr.

Erreichen der proaktiven Stufe

Mithilfe diagnostischer Analytik können Sie die Ursache bestimmter Ereignisse ermitteln sowie wiederkehrende Muster und historische Trends erkennen. Ihr Handlungsspielraum vergrößert sich dadurch erheblich, indem Sie mögliche Probleme erkennen und beheben, bevor sie überhaupt auftreten.

Diese Analysemethode setzt die Integration von verschiedenen Datenquellen voraus. Durch die automatisierte Analyse und Korrelation von Daten aus verschiedenen technischen oder organisatorischen Silos können Unternehmen neue und unerwartete Abhängigkeiten erkennen. Indem sie nicht nur Daten im Zusammenhang mit Services und technischen Infrastrukturkomponenten, sondern auch Informationen peripherer Quellen analysieren, können sie ihre Service-Optimierung weiter vorantreiben.

Konzentrieren Sie sich auf folgende Datentypen:

  • Konfigurationsdaten
  • Anlagedaten (Leistung, Kühlung, Nutzfläche usw.)
  • Finanzdaten und Daten der Kostenrechnung
  • Dienstgütevereinbarungen (Service Level Agreements)
  • Transaktionsvolumina
  • Störungsdaten

Der Begriff Integration muss nicht notwendigerweise die physische Konsolidierung der Daten beinhalten, die zu redundanten Daten führt. Analyse-Werkzeuge, welche die Integration durch ein Zusammenführen der Daten bieten, lassen mehrere Datenquellen auch ohne Konsolidierung wie eine einzelne Instanz erscheinen.

Widerstehen Sie der Versuchung, die Analyse auf die gesamte Anwendungsumgebung auszuweiten. Konzentrieren Sie sich auf die wirklich wichtigen Bereiche. Um diese zu identifizieren, betrachten Sie Daten wie zum Beispiel das Konfigurationsmanagement und Service-Kataloge. Machen Sie sich bewusst, welche Komponenten beispielsweise von Service X genutzt werden oder welche Auswirkungen zu erwarten sind, wenn Komponente Y ausgelastet ist.

Was bedeutet das für Ihr Geschäft

Mit einer solchen proaktiven Optimierungsstrategie steigern Sie Ihre Effizienz. Sie erkennen Prioritäten, Abhängigkeiten zwischen Komponenten und erhalten auf historischen Trends basierende Prognosen. Damit können Sie die Auslastung der einzelnen Komponenten gezielt verbessern. Indem Sie die Auslastung Ihrer Systeme systematisch steigern, können Sie Investitionen in neue Kapazitäten zurückstellen oder ganz vermeiden und somit die Gesamteffizienz erhöhen. Zudem wird sich die Qualität Ihrer IT-Services weiter verbessern.

Weiteres Verbesserungspotenzial

Auf dieser Stufe haben Sie nun die Fähigkeit erlangt, Ereignisse der nahen Zukunft vorherzusehen und entsprechend zu agieren. Aber die Vorhersagen basieren auf Hochrechnungen aus früherem Verhalten und sind deshalb nicht immer allgemein gültig. Bei längerfristigen Planungsszenarien, insbesondere solchen mit nichtlinearem Wachstum aufgrund äußerer Faktoren, für die das frühere Verhalten keine Rolle spielt, sind Prognosen immer noch eine große Herausforderung.

Ein weiteres Manko ist, dass die Analysen größtenteils auf Vergleichen mit vordefinierten Schwellwerten basieren. Sofern Sie keine speziell auf die einzelnen Komponenten oder Services zugeschnittenen Schwellwerte verwenden – was nahezu unmöglich ist – sind die Schlussfolgerungen möglicherweise nicht zutreffend. Dem können Sie begegnen, in dem Sie Indikatoren für die Service-Güte definieren, die auf Reaktionszeiten und Latenzen basieren.

Stufe 4 – Service: Für Service auf hohem Niveau

Auf der vierten Stufe treffen Sie mithilfe von prädiktiver Analytik Voraussagen unabhängig von historischen Daten und wappnen die Qualität Ihrer Services für Szenarien mit nichtlinearem Wachstum oder mehreren gleichzeitig geänderten Komponenten.

Erreichen der Service-Stufe

Auf Basis von empirischen Daten, kombiniert mit komplexen mathematischen Algorithmen, ermöglicht die prädiktive Analytik die Untersuchung verschiedener „Was-wäre-wenn“-Szenarien. Mit bestimmten Modellierungstechniken können Sie beispielsweise die Reaktionszeiten eines bestimmten Services ermitteln, wenn die Menge der Transaktionen um den Wert X steigt.

In der Regel werden solche Analysemethoden auf die unternehmenskritischen Services angewandt. Bevor Sie mit der Auswertung der Daten beginnen, setzen Sie sich mit den Beteiligten in verschiedenen Unternehmensbereichen zusammen, um relevante und realistische Szenarien zu definieren. Die Einbindung von Stakeholdern außerhalb der IT ist erfolgsentscheidend. Auch wenn der Aufbau dieser Verbindungen einigen persönlichen Einsatz erfordert, können sie die Effizienz und Qualität der identifizierten Services erheblich verbessern.

Manchmal ist dieses Vorgehen jedoch nicht umsetzbar: Sie haben keinen Kontakt zu Personen, die die relevanten Szenarien definieren können. Oder Ihre Dienste basieren auf einer hochdynamischen Infrastruktur, was zu ständig wechselnden Konfigurationen führt (und Beurteilungen auf der Grundlage einer Momentaufnahme sinnlos machen). Vielleicht haben Sie einfach auch nicht das notwendige Personal.

Auch dann können Sie prädiktive Analytik dennoch sinnvoll nutzen. Anhand der verfügbaren Daten Ihrer Services können Sie die durchschnittlichen historischen Wachstumsraten identifizieren und für die Zukunft hochrechnen. Dieser Vorgang lässt sich automatisieren und Sie erhalten für jeden Ihrer Services ein realistisches, auswertbares Szenario und eine gründliche Bewertung des Servicezustands.

Damit können Sie dann vorhersagen, welche Services basierend auf dem untersuchten Szenario die Compliance-Anforderungen nicht erfüllen werden. Mit einer solchen prädiktiven Analytik auf der Makroebene, bei der Sie sich auf die Ausnahmen konzentrieren, decken Sie mit einem vertretbaren Aufwand einen relativ großen Bereich ab. Ausgehend von einer breiten und automatisierten Standardbeurteilung können Sie dann auffällige Services ausführlicher untersuchen.

Was bedeutet das für Ihr Geschäft?

Predictive Analytics, entweder anhand manuell erstellter Szenarien mit einzelnen Services oder in Form einer breiten Beurteilung zur Ermittlung von Ausreißern, verbessern Ihre Planungsfähigkeit erheblich. Sie wissen, wann ein Service zusätzliche Ressourcen benötigt und können zum richtigen Zeitpunkt und dem tatsächlichen Kapazitätsbedarf entsprechend investieren.

Außerdem ermöglicht Ihnen dieses Wissen, die Nachfrage nach einem Service zu steuern. Statt sich allein auf die Bereitstellung von Kapazität zu konzentrieren, können Sie nach Möglichkeiten suchen, die Nutzung von Ressourcen gezielt zu beeinflussen.

Weiteres Verbesserungspotenzial

Prädiktive Analyse gibt Aufschluss darüber, wann und unter welchen Bedingungen Ihre Geschäftsprozesse beeinträchtigt werden könnten. Leiten Sie mit ihrer Hilfe Maßnahmen ab, die eine mögliche Beeinträchtigung der Services automatisch verhindern. Mithilfe prädiktiver Analytik können Sie Fragen wie „Wie wirkt sich dieses Szenario auf meine Fähigkeit aus, die Geschäftsprozesse zu unterstützen?“ beantworten. Falls sich herausstellt, dass diese Fähigkeit beeinträchtigt wird, unterstützt Sie die Analyse bei der Entwicklung von Maßnahmen, mit denen sich das gewünschte Service-Level dennoch beibehalten lässt.

Bei der nächsten Reifestufe geht es nun darum, auf Prognosen zu reagieren und entsprechende Maßnahmen automatisiert festzulegen und umzusetzen.

Stufe 5 – Wert: Schaffen Sie Business-Nutzen

Auf diesem Level nutzen Sie die Erkenntnisse der vorausgegangenen Stufen und setzen sie dafür ein, Chancen zu erkennen, gewinnbringend zu nutzen oder mögliche Risiken frühzeitig abzufedern. Entwickeln Sie mit präskriptiver Analytik passende Maßnahmen, die zu Ihren Geschäftszielen passen.

Erreichen der Wert-Stufe

Auf der Wert-Stufe bringen Sie die Erfordernisse der IT-Service-Optimierung mit den Geschäftszielen Ihres Unternehmens in Einklang. Sie entwickeln sich damit von einem technischen Experten, der komplizierte Probleme löst, zu einem Berater, der die unterschiedlichen Geschäftsbereiche effizient bei der Erreichung ihrer Ziele unterstützt.

Sie sind in der Lage, Ihren IT-Betrieb durch proaktive automatisierte Maßnahmen fortlaufend zu optimieren. Zusätzlich zur Vorhersage des Eintretens eines bestimmten Szenarios und seiner Konsequenzen, hilft Ihnen die präskriptive Analytik dabei, eine optimale Lösung für das Problem zu finden. Wenn sich dafür mehrere Optionen ergeben, müssen diese in der Reihenfolge ihrer Umsetzbarkeit und ihrer Übereinstimmung mit den Geschäftszielen eingestuft werden. Die Definition von Geschäftszielen und Regeln für deren Umsetzung in konkrete Maßnahmen ist hierbei eine zentrale Fähigkeit.

Indem Sie die Ziele der Geschäftsbereiche und den Zusammenhang mit Ihren IT-Leistungen immer besser verstehen, ermöglicht es Ihnen auch, die Services selbst besser zu bewerten. Servicekosten können dann gegen den geschäftlichen Nutzen abgewogen werden.

Berücksichtigen Sie bei der IT-Service-Optimierung neben den über allem stehenden Geschäftszielen auch die Kosten-Nutzen-Rechnung. Dabei können Sie Maßnahmen priorisieren und sich auf Vorrangiges konzentrieren.

Was bedeutet das für Ihr Geschäft?

Nachdem Sie eine Reihe von Szenarien analysiert haben, können Sie Maßnahmen zur weitergehenden Optimierung empfehlen und Fragen beantworten wie: „Wie können wir das besser machen?“ Wie die Maßnahmen dann umgesetzt werden, ist eine Frage der Verhältnismäßigkeit.

Maßnahmen mit weitreichenden Folgen, die eine umfangreiche Planung erfordern, können weiterhin manuell ausgeführt werden. Aber kleinere Korrekturen zur kontinuierlichen Verbesserung der IT-Leistungen sollten automatisiert werden. So wird sich insgesamt die gesamte Performance verbessern und den maximalen Nutzen für das Unternehmen bieten.

Weiteres Verbesserungspotenzial

Auch auf der höchsten Stufe des Reifegradmodells gilt: Die Verbesserung Ihrer IT-Services ist ein andauernder Prozess. Halten Sie deshalb das hohe Niveau Ihrer IT-Service-Optimierung durch andauernde Analyse und kontinuierliche Anpassungen an sich verändernde geschäftliche Anforderungen hoch.

Fazit

Das Konzept der IT-Service-Optimierung wird oft mit einer höheren Effizienz und vermindertem Risiko gleichgesetzt – zwei Faktoren, die gewinnbringende Verbesserung mit sich bringen. Doch ohne die genaue Kenntnis der Geschäftsziele und einem Abgleich mit dem entsprechenden IT-Bedarf ist eine umfassende Optimierung nicht möglich. Das Reifegradmodell der IT-Service-Optimierung kann Ihnen dabei helfen, die Leistung Ihrer IT schrittweise zu verbessern, ohne dabei irgendeinen wichtigen Aspekt zu vernachlässigen.

Per Bauer, TeamQuestPer Bauer, Leiter Global-Services-Team bei TeamQuest 

 

 

 

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