Herausforderung für das IT-Servicemanagement
Big Data ergibt auch im IT-Servicemanagement Sinn
Durch Auswertung von ITSM-Daten Geschäftsstrategie und IT optimieren
(11.12.14) - Wenn von Big Data im Bereich IT-Servicemanagement (ITSM) die Rede ist, sind zwei unterschiedliche Dinge gemeint: Big Data Tools und Services: Diese stellt die IT-Abteilung den Fachabteilungen zur Verfügung, damit sie die wachsenden und komplexer werdenden Datenmengen analysieren können. Big Data-Werkzeuge, die im IT-Betrieb Verwendung finden: Sie helfen der IT-Abteilung dabei, mit den immer größeren Datenbeständen im Bereich IT Operations zurande zu kommen.
Zunächst zur ersten Kategorie, den Big Data-Tools für die Business-Sparte. Bei digitalen Geschäftsprozessen wie dem elektronischen Handel und Online-Banking fallen Unmengen von Daten an. Business Manager wissen, dass die enthaltenen Informationen von strategischem Wert sein können – und darum wollen sie auf diese Informationen zugreifen.
Doch dazu benötigen sie die IT-Abteilung. Sie weiß, wie Datenbestände analysiert und bearbeitet werden müssen, damit sie verwertbare Informationen liefern. Denn normale Geschäftsanwendungen kommen mit Big Data nicht klar. Ein Grund dafür ist, dass die Daten in Formaten vorliegen, die normale Datenbanken und Analysewerkzeuge überfordern, etwa in unstrukturierter oder halbstrukturierter Form. Deshalb müssen neue Technologien implementiert werden, etwa MapReduce. Hierbei können Unternehmen auf ITIL 3 (IT Infrastructure Library) zurückgreifen, eine Sammlung von Best Practices für die Verwaltung von Service Life Cycles. Sie unterstützen die IT-Abteilung dabei, Big Data-Dienste zu planen, zu entwickeln und bereitzustellen.
Big Data im IT-Servicemanagement
Die Mitarbeiter in der IT-Abteilung stehen vor einem ähnlichen Problem wie ihre Kollegen von der Business-Fraktion: Das Volumen und die Vielfalt der Daten im IT-Servicemanagement nehmen drastisch zu. Die Ursache liegt darin, dass IT-Infrastrukturen komplexer und größer werden. Administratoren sehen sich beispielsweise mit folgenden Datenquellen und -typen konfrontiert:
>> Informationen über das "IT-Inventar",
>> komplexen Incident Records sowie Meldungen über Probleme und Änderungen (Changes),
>> Service-Anforderungen,
>> Verknüpfungen zwischen Support-Life-Cycle-Records (Incidents, Problemen, Änderungen),
>> Kontaktdaten von Nutzern,
>> Online-Beiträgen und Videos mit Problemlösungen und Hintergrundinformationen,
>> Daten über Social-Collaboration- und Instant-Messaging-Sitzungen,
>> einer steigenden Zahl von Prozessmodellen, um ein umfangreiches Service-Angebot zu unterstützen,
>> System-Monitoring-Daten sowie
>> Informationen über Kundenkontakte via Web-basierte oder Mobile-Support-Portale.
Die Herausforderung für das IT-Servicemanagement besteht darin, diese Daten zusammenzufassen, zu konsolidieren und den diversen IT-Teams sowie den Geschäftsbereichen zur Verfügung zu stellen. Gelingt das, profitieren sowohl der IT-Betrieb als auch die Geschäftsanwender. Denn auch diese können aus den Informationen Nutzen ziehen, die eine ITSM-Lösung bereitstellt, und sie für die Weiterentwicklung der Unternehmensstrategie heranziehen.
David Howell, European Director bei ManageEngine, fasst zusammen: "IT-Verantwortliche haben das Ziel, die Performance der IT-Umgebung zu verbessern und Kosten zu senken. Und sie unterstützen die Geschäftsbereiche, indem sie ihnen innovative Services an die Hand geben, inklusive Tools für die Auswertung von geschäftsrelevanten Big Data-Beständen. Servicemanager wollen mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen Schritt halten. Und IT-Administratoren möchten so früh wie möglich Probleme der IT-Infrastruktur identifizieren und lösen, und zwar bevor sich diese negativ auf die Geschäftstätigkeit auswirken."
Eine Analyse von Daten, die im IT-Servicemanagement anfallen, kann maßgeblich dazu beitragen, diese Herausforderungen zu meistern. Das funktioniert jedoch nur, wenn die IT-Abteilung:
>> über die richtigen Fachleute verfügt, vor allem "Data Scientists",
>> auf adäquate Prozesse zurückgreifen kann, etwa auf Grundlage des ITIL Service Lifecycle, sowie
>> die richtigen Tools einsetzen kann, also Big-Data-Analysewerkzeuge und eine ITSM-Lösung, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenfasst und auswertet.
(ManagedEngine: ra)
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