Big Data Konzepte im Service Management

Bewerten Sie diesen Beitrag!

Big Data ist zweifelsohne wertvoll für Service Management, aber trägt per se nichts Wesentliches dazu bei, die IT Organisation zu optimieren. Indirekt gibt es diesen Anspruch aber sehr wohl indem man sich durch den Einsatz von Big Data beispielsweise erhofft grundsätzlich irrationale Entscheidungsfindungsprozesse über Big Data unterstützen und somit rationalisieren zu können.

Ich habe schon viele Manager gesehen, die in technischen Metriken untergegangen sind und nicht mehr in der Lage waren, z.B. aggregierte KPIs über mehrere Lieferanten zu berechnen um einen Überblick über die Gesamtlage eines Services zu behalten. Daten müssen deshalb in relevante Informationen verwandelt werden um darauf aufbauend standardisierte Entscheidungsmodelle zu entwickeln die über Unternehmensgrenzen hinaus vereinbart und umgesetzt werden können.

Bedauerlicherweise gibt es auch prominente Beispiele der Beschränkungen von Big Data. Nicht nur im Zusammenhang mit den NSA Datenskandalen sondern auch in Bezug auf die Boston Marathon Anschläge. Die NSA hat garantiert sehr große Datenvolumina – ‚Big Data‘ – möglicherweise die größte Anhäufung von Daten weltweit. Dennoch war das FBI, als die russischen Behörden die US Regierung mehrmals wegen der Tsarnaev Brüder kontaktierte, nicht in der Lage die korrekten Schlüsse zu ziehen, obwohl so viele rote Lämpchen aufleuchteten.

Es kann hilfreich sein Big Data im ersten Schritt konzeptuell wie eine konventionelle Datenanalyse zu betrachten um zunächst zu verstehen was für Einblicke in bestehende Prozesse durch bestehende Daten heute bereits möglich sind. Hier ist oft noch nicht alles was konventionelle Datenanalyse betrifft ausgeschöpft. In Fall von Service Management könnten beispielsweise SLOs mit Hilfe bestehender Daten verifiziert werden. Das Re-engineering von Betriebsprozessen aufgrund von Trend Analysen aktuell existierender Prozesse in nahezu Echtzeit ist bereits eine Disziplin die in Richtung Big Data geht. Faustregel ist hier aber auch auf solche Werkzeuge erst zurückzugreifen, nachdem die Frage nach dem Nutzen und alle organisatorischen Bedingungen geschaffen wurden. Ansonsten liefert Big Data mit hoher Wahrscheinlichkeit Antworten zu den falschen Fragen.

Weitere Anwendungsgebiete von Big Data für Service Management die bald in den Markt kommen werden: Big Data Werkzeuge können im Service Management sehr hilfreich sein, wenn es darum geht Anforderungsmuster verschiedenster Fachabteilungen zu analysieren (siehe ITIL Edition 2011 Service Strategy). Auch im Problem Management lässt die Analyse von Events und Störungsmeldungen über nicht-lineare Mustererkennungen deutlich präzisere Rückschlüsse auf Fehlerursachen zu als dies bei konventionellen RCAs bisher der Fall war. Eine ebenfalls zu betrachtende Anwendung des Einsatzes von Big Data Analytik ist das automatische Kategorisieren von Kommunikation zwischen Servicegeber und Servicenehmer. In Labor Tests konnte ich mit unserem Entwicklerteam bereits nachweisen dass eine Treffsicherheit von über 90% erzielt werden kann was zu einer bemerkenswerten Verkürzung der Durchlaufzeit von Bearbeitungsprozessen in der IT führt.

Neben diesen für mich faszinierenden Anwendungsbereich bleibt allerdings das Hauptproblem bestehen: Aufgrund eines vergangenen Ergebnisses kann leider nicht einfach auf garantierte zukünftigen Ergebnisse geschlossen werden. Mit anderen Worten, wir haben nicht zu wenig Daten, sondern es fehlt uns durch die oft nicht-deterministische Natur der Analyseaufgaben im Service-Management bedingt an der Fertigkeit Analyseergebnisse korrekt zu interpretieren um bestmögliche Schlüsse zu ziehen – in unserem Fall z.B. die Performance unserer eigenen IT Organisation und die von unseren Lieferpartnern.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

By continuing to use the site, you agree to the use of cookies. more information

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close