IT-Service Management
Mehr Effizienz für den IT-Service
Die Cloud hat sich durchgesetzt – aber wie kann sie optimal gemanagt werden und welche Herausforderungen und Neuerungen ergeben sich dadurch für die Support-Teams?
Neue Technologien – das heißt neue Chancen, aber auch Herausforderungen, die am Anfang nicht wirklich abzusehen sind. Oftmals gibt es Probleme bei Technologien, von denen man glaubte, sie bereits im Griff zu haben. Und bei Problemen passiert zunächst meist eines: Der Service-Desk bekommt Arbeit. Was also landet auf dem Tisch der Support-Teams – heute und in Zukunft? Und wie kann der IT-Service möglichst effizient arbeiten?
Cloud Management
Eine Cloud zu verwalten ist für viele Service-Teams einfach. Je mehr Clouds ein Unternehmen aber nutzt, desto komplexer wird das Management. Einige Unternehmen trennen die Verwaltung von Cloud- und Legacy-Ressourcen noch. Das bleibt jedoch nicht folgenlos: Der Aufwand steigt dadurch erheblich und auch das Sicherheitsniveau wird beeinträchtigt. Wenn das Management der Clouds und der IT-Infrastructure-Libary-Prozesse jedoch in einer ITSM-Lösung zusammengefasst wird, lassen sich einige Risiken vermeiden: Über eine zentrale Cloud Policy wird insbesondere ein Wildwuchs an Schatten-IT verhindert. Im zentralen Servicekatalog und in der CMDB (Configuration Management Database) werden Clouds, ihre Komponenten und die damit verbundenen Infrastrukturen festgehalten und gemanagt. Die Management- und Monitoring-Tools sind zentral verfügbar und aktuell. Und schließlich können in Verbindung mit einem Cloud-Automation-System auch sehr heterogene Strukturen wie etwa Container- und Virtualisierungsumgebungen sowie Clouds mehrerer Hersteller abgebildet werden.
Künstliche Intelligenz entlastet das ITSM
Automatisierung ist gut für repetitive Aufgaben – auch im ITSM. Aber wenn es um komplizierte oder komplexe Aufgaben geht, funktioniert Automatisierung nur in Verbindung mit Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Beim Support-Team verbleiben die anspruchsvolleren Aufgaben, die letztendliche Kontrolle und Analyse der Abläufe und Ergebnisse sowie gegebenenfalls die Umsetzung von notwendigen Veränderungen.
Ein gutes Automatisierungsbeispiel für ITSM sind Chatbots. Sie versuchen zunächst, die Anfrage selbst zu beantworten. Sollte das nicht gelingen, leiten sie diese mit Priorisierung an den richtigen Agenten weiter. Die KI hilft dabei, die Antworten des Bots immer präziser zu machen und lässt sich zugleich für die Kategorisierung und Zuordnung der Tickets verwenden. Die KI steht auch im Hintergrund der Selfservice-Portale, die ebenfalls dazu gedacht sind, das Service-Desk zu entlasten.
Eine fundierte Wissensbasis für die KI ist deshalb essenziell – und teilweise wiederum eine Aufgabe, die Support-Mitarbeiter fordern kann. Big Data Analytics ist zwar eine klassische KI-Aufgabe, aber neben den üblichen Datenquellen spielen für den IT-Service geeignete Lösungen die wichtigste Rolle. Ein Teil der analysierten Datenbasis wird durch die Problemlösungen der Teams generiert. Diese profitieren wiederum von der intelligenten Auswertung, dem Data Mining und den Reports der KI – Informationen, die helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen.
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