Jetzt mal Klartext – Datentransparenz durch
IT Analytics
Tief in den digitalen Gefilden moderner Unternehmen schlummern sie: Unmengen an unstrukturierten Daten. Sie bilden ein komplexes Gewirr aus Informationen, das oft mehr Fragen aufwirft als Antworten liefert. Dem exponentiellen Wachstum an Datenbergen Herr zu werden ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Ein Begriff rückt deshalb immer mehr in den Fokus: IT Analytics.
IT Analytics – Die Essenz des digitalen Zeitalters
Doch was verbirgt sich hinter der klangvollen Bezeichnung „IT Analytics“? Was darf man darunter verstehen und was wird dabei konkret analysiert?
Eine Definition: IT Analytics bezeichnet die Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken auf umfangreiche Datensätze innerhalb der Informationstechnologie, um tiefgreifende Erkenntnisse über die Leistung, Sicherheit und Effizienz von IT-Systemen zu gewinnen. Durch die Auswertung von Datenströmen ermöglicht IT Analytics eine proaktive Problemidentifikation. Darüber hinaus verbessert sie die Entscheidungsfindung und optimiert die Gesamtleistung der IT-Infrastruktur.
Im Klartext könnte man sagen: Daten sind die Essenz des digitalen Zeitalters und IT-Analytics ist das Werkzeug, das sie nutzbar macht. Ist doch ganz einfach, oder?
Die Rolle von Daten in der IT-Infrastruktur
Was nachvollziehbar und professionell klingt, bedarf dennoch einer näheren Erläuterung. Schließlich sind Daten nicht gleich Daten. Und überhaupt! Was sind das denn für Daten und weshalb ist es wichtig, sie zu analysieren? Welche Probleme werden denn tatsächlich mit IT Analytics gelöst und inwiefern wird die Leistung der IT-Infrastruktur verbessert?
Um diese Fragen zu beantworten, muss man sich den Daten selbst zuwenden. Zur Differenzierung des Begriffs muss außerdem vorab klargestellt werden, dass wir in diesem Kontext von IT-Daten sprechen. Unternehmen generieren täglich eine immense Menge solcher IT-Daten, von Netzwerkprotokollen über Systemlogs bis hin zu Benutzerinteraktionen.
Eine illustre Auswahl diverser IT-Daten im Überblick:
Log-Daten:
- Server-Logs: Informationen über Serveraktivitäten, Zugriffe und Fehler
- Anwendungs-Logs: Protokollierung von Aktionen und Ereignissen in Anwendungen
- Netzwerk-Logs: Aufzeichnungen über Netzwerkaktivitäten, Verbindungen und Sicherheitsereignisse
Transaktionsdaten:
- Finanztransaktionen: Informationen über Geldbewegungen und finanzielle Operationen
- Geschäftstransaktionen: Protokollierung von geschäftlichen Aktionen und Prozessen
Benutzerdaten:
- Authentifizierungsdaten: Benutzeranmeldungen, -abmeldungen und Zugriffsrechte
- Nutzungsdaten: Informationen über die Interaktion von Benutzern mit Systemen und Anwendungen
Performance-Daten:
- Hardware-Performance-Daten: Leistungsstatistiken von Servern, Computern und anderen Geräten
- Anwendungs-Performance-Daten: Messwerte zur Geschwindigkeit und Effizienz von Anwendungen
Sicherheitsdaten:
- Sicherheitsprotokolle: Aufzeichnungen von sicherheitsrelevanten Ereignissen und Alarmen
- Zugriffskontrolldaten: Informationen darüber, wer auf welche Ressourcen zugreift
Kommunikationsdaten:
- E-Mail-Protokolle: Aufzeichnungen von E-Mail-Kommunikation und -Übertragungen
- Chat-Protokolle: Gespeicherte Chats und Kommunikationsverläufe
Konfigurationsdaten:
- Systemkonfigurationsdaten: Einstellungen und Konfigurationen von Hard- und Software
- Netzwerkkonfigurationsdaten: Informationen über die Konfiguration von Netzwerkgeräten
Datenbankdaten:
- Datenbank-Transaktionsprotokolle: Informationen über Änderungen an Datenbankinhalten
- Abfrageprotokolle: Aufzeichnungen von Datenbankabfragen und -antworten
Und dabei ist das nur eine kleine Auswahl an möglichen Daten, die es zu analysieren gilt. So drängt sich einem schnell die Frage auf, wie man all diese Daten in den Griff bekommen soll. Eventuell sorgt eine solche Auflistung aber auch für ein gelangweiltes Schulterzucken, das ganz deutlich sagt: „Schön und gut – aber was soll es mir jetzt bringen, diese Informationen zu analysieren? Ich hab Besseres zu tun.“
Eine durchaus verständliche Reaktion. Und doch findet sich in dieser Aussage bereits der springende Punkt: Man hat Besseres zu tun. Was hat man denn Besseres zu tun? Und wäre es nicht super, diesen Workload einfacher zu machen? Wäre es nicht schön, Abläufe effizienter zu gestalten, sodass man sich ganz in Ruhe wichtigeren Dingen widmen kann? Doch wie soll das gehen, wenn man nicht weiß, wo es hakt und wo Engpässe existieren?
Wie man es also dreht und wendet, am Ende landet man immer wieder bei der Analyse von Daten. Aber eins nach dem anderen. Wir nähern uns dem Kern der Sache bereits.
Warum IT Analytics?
Um es kurz und schmerzlos zu machen: IT-Analytics ermöglicht die umfassende Analyse dieser Daten und bietet wertvolle Einblicke in die Leistung, Sicherheit und Effizienz der IT-Infrastruktur. Daraus lassen sich Möglichkeiten und Schritte ableiten, die zu wesentlichen Verbesserungen für das ganze Unternehmen führen können.
Auf den Punkt gebracht – Die wichtigsten Vorteile von IT Analytics:
IT Analytics ermöglicht die frühzeitige Erkennung von potenziellen Problemen, noch bevor sie sich auf den Betrieb auswirken. Dies ermöglicht es, rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Beispiel: Anhand von Netzwerkauslastungsdaten erkennt das Unternehmen Musterberg GmbH, dass ein Server in absehbarer Zeit an seine Kapazitätsgrenze stößt. Dies kann zu einer Verschlechterung der Serverleistung und im schlimmsten Fall zu Ausfällen führen. Folglich werden die Server-Ressourcen skaliert und zusätzliche Serverkapazitäten bereitgestellt.
Durch die Analyse von Datenströmen können ineffiziente Prozesse oder Engpässe identifiziert und so die Gesamteffizienz der IT-Infrastruktur verbessert werden.
Beispiel: Aufgrund der Analyse von Anwendungslogs kann ermittelt werden, dass eine Software ineffizient arbeitet. Dies könnte sich in längeren Antwortzeiten oder häufigen Fehlern manifestieren. Eine Anpassung der Software-Architektur ermöglicht eine Verbesserung der Software-Leistung und damit eine Effizienzsteigerung.
IT Analytics spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen. Durch kontinuierliche Überwachung können Sicherheitslücken geschlossen und präventive Maßnahmen ergriffen werden.
Beispiel: Das Unternehmen erkennt mit seiner Analytics-Lösung ungewöhnliche Zugriffe auf das Netzwerk. Ungewöhnlich, weil sie außerhalb der normalen Arbeitszeiten und von einem abweichenden geografischen Standort erfolgen. Das IT-Sicherheitsteam kann aufgrund dieser Informationen die verdächtigen Zugriffe blockieren, bevor konkreter Schaden für das Unternehmen entsteht.
Durch die Identifikation von ineffizienten Prozessen und nicht genutzten Ressourcen können Kosten reduziert und insgesamt die Effizienz gesteigert werden.
Beispiel: Mithilfe der Analytics-Lösung werden ungenutzte Software-Lizenzen erkannt. In der Konsequenz werden diese gekündigt und damit unnötige Kosten gespart. Auch ein wenig genutzter Server wird identifiziert. Als Reaktion wird nun die Konsolidierung von mehreren Servern erwogen. Das Unternehmen kann auf diese Weise Betriebskosten senken und gleichzeitig sicherstellen, dass Ressourcen so gut wie möglich genutzt werden.
IT-Analytics-Lösungen überwachen den Zugriff auf sensible Daten und stellen sicher, dass Datenschutzrichtlinien eingehalten werden. Darüber hinaus können sie dazu beitragen, regelmäßige Audits und Berichte zu erstellen, die die Einhaltung der DSGVO nachweisen.
Beispiel: Das IT-Analytics-System der Musterberg GmbH überwacht den Zugriff auf sensible Daten. Dabei analysiert es laufend, wer wann und wie auf diese Daten zugreift. Es überprüft auch, ob die Daten in Übereinstimmung mit den Datenschutzrichtlinien verarbeitet werden. So wird beispielsweise sofort Alarm geschlagen, als ein Mitarbeiter ohne die erforderlichen Berechtigungen auf personenbezogene Informationen zugreift. Die Musterberg GmbH kann den unautorisierten Zugriff direkt unterbinden und den Vorfall untersuchen. Damit stellt sie sicher, dass solche Regelverletzungen nicht wieder vorkommen.
Die systematische und kontinuierliche Analyse von Daten ermöglicht es, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Berichten und Analysen verbessert. Dies trägt maßgeblich dazu bei, Vertrauen in die Datenbasis aufzubauen und sicherzustellen, dass Geschäftsentscheidungen auf fundierten Informationen basieren.
Beispiel: Das Analytics-System erkennt fehlerhafte und inkonsistente Daten in einer Datenbank, darunter fehlende Werte, Duplikate und widersprüchliche Informationen. Das Unternehmen reagiert entsprechend, indem es Duplikate löscht und die Datenbank komplett bereinigt und aktualisiert.
Ein IT-Analytics-System kann maßgeblich dazu beitragen, die unternehmensinternen Service-Leistungen der IT zu verbessern. Dies führt wiederum zu einer besseren Nutzererfahrung der Mitarbeiter. So kann die schnelle und erfolgreiche Bearbeitung von Tickets und Anfragen nicht nur die Zufriedenheit und Motivation der gesamten Belegschaft erhöhen, sondern auch Ausfallzeiten durch Störungen reduzieren.
Beispiel: Die IT-Analytics-Anwendung der Musterberg GmbH analysiert Daten über Support-Tickets, Anfragen und Nutzerinteraktionen. Dabei identifiziert sie häufig auftretende Störungen einer Software sowie Anfragen zu bestimmten Anwendungen. Auf Grundlage dieser Erkenntnis implementiert das IT-Team Schulungen für Mitarbeiter sowie die Einführung diverser Self-Service-Optionen. Die IT-Bedürfnisse der Mitarbeiter können mittels der Optimierungen schneller und effizienter erfüllt werden, was die Benutzererfahrung verbessert und zu einer höheren Zufriedenheit führt. Dies wiederum steigert die Produktivität und trägt zu einer positiven Unternehmenskultur bei.
Die aufgeführten Vorteile illustrieren eindrucksvoll die transformative Kraft von IT-Analytics-Ansätzen. Dabei sprechen die proaktive Problemerkennung, Effizienzsteigerung und Sicherheitsgewinne bereits für sich.
Besonders herausstechend sind jedoch die Möglichkeiten zur Datenklassifizierung. Diese fördern nicht nur die Genauigkeit von Analysen, sondern tragen auch maßgeblich zur Einhaltung von Compliance und Datenschutz bei. Neben den Vorteilen, die dies bei Audits und Zertifizierungen bietet, erreichen Unternehmen auf diese Weise erhöhte Rechtssicherheit. Außerdem tragen sie mit gesteigerter Datentransparenz und Datenklassifizierungen zu einem höheren IT-Sicherheitsstandard bei. Kriminelle haben es in einem gut strukturierten, analysierten und aktiv überwachten Datennetzwerk schließlich wesentlich schwerer, sensitive Daten zu erbeuten.
Um es bildhafter auszudrücken: Ein gut sortierter Juwelier weiß schließlich auch, was er an Werten in Tresor und Laden hat. Er hat den Überblick darüber, was wo ist und wer darauf Zugriff hat. Die wertvollsten Stücke lässt er natürlich besonders gut überwachen - Kameras, Alarmanlage, Schlösser, Gitter, Sensoren, Nebelmaschine. Die Mitarbeiter sind zudem in Sicherheitsfragen geschult und nur wenige haben den Schlüssel zum Haupttresor. Schlaue Einbrecher machen sich hier erst gar nicht die Mühe. Stattdessen gehen sie lieber zum schlecht gesicherten Wettbewerber nebenan, der keinerlei Überblick über sein Sortiment und Lager hat.
Schlupflöcher überall und Diamanten auf dem Silbertablett - ein wahres Paradies für Gauner.
Butter bei die Fische - Die Umsetzung von IT Analytics
Offensichtlich sprechen viele stichhaltige Gründe dafür, sich als Unternehmen gezielt mit der Analyse der eigenen Daten und Datenstrukturen zu befassen. Doch anstatt blindlinks draufloszustürmen und sich nun mit diversen Analysetools einzudecken, sollte man vorab Folgendes bedenken: Die Implementierung von IT Analytics in einem Unternehmen ist ein strategischer Schritt, der tiefgreifende Auswirkungen auf die Leistung, Sicherheit und Effizienz der IT-Infrastruktur haben kann. Um diesen Prozess erfolgreich zu gestalten, ist eine durchdachte Vorgehensweise erforderlich, die verschiedene Aspekte berücksichtigt.
Das klingt natürlich logisch und vernünftig. Aber jetzt mal Butter bei die Fische – welche konkreten Schritte sind notwendig? Wie beginnt man? Wo fängt man an, wo hört man auf?
Der Weg zum Analytics-Glück – Eine Anleitung
- Klare Geschäftsziele definieren: Vor allem anderen ist es entscheidend, klare Geschäftsziele für den Bereich IT Analytics festzulegen. Überlegen Sie, welche spezifischen Probleme oder Herausforderungen Sie durch die Analyse von IT-Daten lösen möchten. Dies könnte die Verbesserung der Sicherheit, die Optimierung von Ressourcen oder die Steigerung der Servicequalität sein.
- Umfassende Bedarfsanalyse durchführe: Führen Sie eine gründliche Bedarfsanalyse durch, um die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens zu verstehen. Berücksichtigen Sie dabei bestehende IT-Systeme, die Art der generierten Daten und die Fähigkeiten Ihres Teams. Dies hilft, die passende IT-Analytics-Lösung auszuwählen.
- Einen professionellen Dienstleistungspartner engagieren: Planen Sie die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Dienstleistungs- und Implementierungspartner für IT Analytics und entsprechende Software-Lösungen. Ein erfahrener Partner kann Sie sowohl bei der Bedarfsanalyse als auch bei der Auswahl und Umsetzung einer technischen Lösung maßgeblich unterstützen. Darüber hinaus kann er Best Practices für Ihre spezifischen Anforderungen bereitstellen. Außerdem zeichnet sich ein guter Dienstleister dadurch aus, Sie auch nach der Implementierung weiter im Projekt zu begleiten – beispielsweise mit passenden Dienstleistungspaketen, die Ihre personellen Ressourcen entlasten und die Möglichkeiten der Lösung voll ausschöpfen.
- Geeignete IT-Analytics-Lösung auswählen: Es gibt verschiedene IT-Analytics-Plattformen auf dem Markt. Wählen Sie eine Lösung, die zu Ihren geschäftlichen Anforderungen passt und gleichzeitig skalierbar ist. Berücksichtigen Sie Funktionen wie Datenvisualisierung, Echtzeitüberwachung und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Datenquellen. Ein Beispiel ist der Schweizer Anbieter Nexthink. Ein erfahrender und gut aufgestellter Dienstleister ist normalerweise auch in der Lage, ein Gesamtpaket anzubieten, das eine entsprechende Software-Lösung, die Implementierung und den dazugehörigen Service beinhaltet.
- Integration mit bestehenden Systemen planen: Stellen Sie sicher, dass die IT-Analytics-Lösung nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integriert werden kann. Eine reibungslose Zusammenarbeit mit vorhandenen Systemen und Anwendungen ist entscheidend, um Daten konsistent und in Echtzeit zu analysieren. Hierbei sollte Sie Ihr Dienstleister vollumfänglich unterstützen können.
- Datenschutz und Compliance beachten: Da IT-Analytics-Anwendungen oft sensible Daten verarbeiten, ist es wichtig sicherzustellen, dass Datenschutzrichtlinien und gesetzliche Bestimmungen eingehalten werden. Implementieren Sie entsprechende Sicherheitsmaßnahmen und Mechanismen, um die Integrität der analysierten Daten zu schützen.
- Schulung und Einbindung des Personals: Bereiten Sie Ihr Team auf die Einführung der entsprechenden Lösung und der angedachten Prozesse vor. Schulungen sind entscheidend, damit Mitarbeiter die jeweilige Plattform effektiv nutzen können. Schaffen Sie Bewusstsein für die Vorteile von IT Analytics und fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen IT-Experten und anderen Abteilungen.
- Kontinuierliche Verbesserung implementieren: Die Welt der IT entwickelt sich ständig weiter. Planen Sie regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen Ihrer Lösung ein. Dies ermöglicht es, auf sich ändernde Geschäftsanforderungen und neue Technologien angemessen zu reagieren.
- Performance und Erfolg messen: Definieren Sie klare Leistungsmetriken, um den Erfolg Ihrer IT-Analytics-Implementierung zu bewerten. Überwachen Sie kontinuierlich, wie gut die Plattform die definierten Geschäftsziele erreicht und passen Sie bei Bedarf Ihre Strategie an.
Wie man erkennen kann, ist die Umsetzung einer IT-Analytics-Lösung und der damit zusammenhängenden Strategie nicht von heute auf morgen zu erledigen. Stattdessen bedarf sie eines gut durchdachten Vorgehens, einer engen Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Teams und einer klare Ausrichtung auf geschäftliche Ziele.
Doch der wichtigste Punkt von allen ist: IT Analytics ist eine Unternehmensstrategie und kein zeitlich begrenztes Projekt, das nach der Implementierung einer Software abgeschlossen ist. Um in diesem Zusammenhang einen dauerhaften Mehrwert zu erzielen, muss aktiv mit der Lösung gearbeitet werden. Prozesse, Analysen und Ergebnisse sollten laufend ausgewertet und gegebenenfalls hinterfragt und angepasst werden.
Glasklar: Lesen Sie hier, wie IT Analytics mit Nexthink unseren Kunden zum Durchblick verholfen hat.
BSH
Mit Einführung von Nexthink analysiert BSH kontinuierlich den Betrieb der rund 50.000 Clients auf Störungen und Bedrohungen.
Hansgrohe
Sauber dosiert - Client Checkup im Service Desk - Hansgrohe dreht mit Nexthink den Datenhahn auf
Fazit: IT-Analytics und Datentransparenz als Wettbewerbsvorteil
Daten sind längst massenhaft in jedem Unternehmen vorhanden. Ihre Anzahl und Komplexität wächst zudem exponentiell. Die Kontrolle über all diese Daten sowie die korrekte Interpretation derselben ist die treibende Kraft für proaktive Entscheidungen. Ebenso ist sie essenziell für eine effiziente Ressourcennutzung und eine gesicherte, digitale Zukunft.
Denn, wer nicht lernt, den eigenen Datenschatz zu nutzen, wird angesichts innovativerer Wettbewerber sang- und klanglos untergehen.
Im Klartext: Daten sind Gold wert. Und um dieses Gold heben zu können, bedarf es professioneller Analysen, der konsequenten Umsetzung von Datentransparenzprinzipien und kluger Entscheidungen. Eine durchdachte IT-Analytics-Strategie ist deshalb der Schlüssel zu einer agilen, effizienten und zukunftsorientierten IT-Infrastruktur.
Wir reden Klartext
Gerne erklären unsere Experten Ihnen, wie wir Sie bei Ihrer IT-Analytics-Strategie unterstützen können.
