Datengetriebenes Service Management: Das ungenutzte Potenzial

Die IT-Organisationen von heute gleichen oft einem Flickenteppich: Über Jahre hinweg wurden punktuelle Lösungen und Tools eingeführt, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Das Ergebnis ist eine hochgradig fragmentierte Landschaft entlang der IT Wertschöpfungskette, in der Daten isoliert bleiben und ihr Potenzial ungenutzt bleibt. Stellen Sie sich vor: Incident-Daten, Change-Protokolle, Configuration Items und Kundenfeedback – all diese wertvollen Informationen existieren nebeneinander, doch sie sprechen nicht die gleiche Sprache. Die Folge? Ein brachliegender Datenschatz, der im Tagesgeschäft schlicht ignoriert wird.

Ein klassisches Beispiel: Ein Unternehmen betreibt mehrere Tools für das Incident- und Problemmanagement, die nicht integriert sind. Während das Incident-Tool Daten über häufige Störungen sammelt, bleibt diese Information für das Problemmanagement unsichtbar. Probleme, die sich mit einem Blick auf aggregierte Daten identifizieren liessen, werden so zu teuren, langwierigen Baustellen. Noch schlimmer: Change-Daten, die Hinweise auf die Ursache der Probleme liefern könnten, liegen in einem weiteren System – ebenfalls ungenutzt.

Ein weiteres Beispiel ist der Umgang mit Business Demands und Nutzer-Anforderungen. Oft werden diese Anforderungen in Meetings oder Workshops gesammelt und in einem ersten Schritt dokumentiert. Anschliessend durchlaufen sie verschiedene Stufen und Teams: von der Analyse über die Planung bis zur technischen Umsetzung. Doch was passiert dabei? Häufig gehen die ursprünglichen Geschäftserwartungen verloren oder werden durch technische Einschränkungen so stark verwässert, dass die gelieferte Lösung am Ende wenig mit den ursprünglichen Bedürfnissen des Business zu tun hat. Die Folge: Frust bei den Fachabteilungen und IT-Services, die ihren Wert nicht entfalten können.

Ähnlich sieht es im Bereich der Ressourcenplanung aus. Obwohl moderne Monitoring-Tools Nutzungsdaten in Echtzeit liefern, werden diese häufig nicht mit Kapazitätsplanungs-Tools verknüpft. Das Ergebnis? IT-Teams reagieren im Blindflug, anstatt proaktiv Ressourcen dort bereitzustellen, wo sie gebraucht werden. Die Fragmentierung erstickt jede Möglichkeit, Daten entlang des IT-Wertstroms sinnvoll zu verknüpfen und Mehrwert zu schaffen.

Häufig basieren Self-Service-Portale auf isolierten Wissensdatenbanken, die weder aus Kundenfeedback noch aus Echtzeit-Daten lernen. So entsteht ein statisches System, das bestenfalls Standardfragen beantwortet, aber keine personalisierten, dynamischen Lösungen bietet. Die Folge: Unzufriedene Kunden und eine Service-Desk-Abteilung, die mit wiederkehrenden, vermeidbaren Anfragen überlastet wird.

Diese Beispiele zeigen deutlich, wie die Fragmentierung innerhalb der IT-Organisationen den Blick auf das wahre Potenzial einer datenzentrischen Serviceerbringung verstellt. Statt die brachliegenden Daten zu nutzen, um die IT-Services strategisch zu verbessern, bleiben diese ungenutzt – und damit auch die Chance, ein begeisterndes Kundenerlebnis zu schaffen. Der wahre Wert dieser Daten liegt nicht nur in der Effizienzsteigerung, sondern vor allem in der Möglichkeit, individuelle und dynamische Kundenbedürfnisse zu erfüllen – ein Potenzial, das zu oft ungenutzt bleibt.

Smart Data Strategie: Der Schlüssel zur Transformation

Im Zeitalter, in dem Daten das neue Gold darstellen, reicht es jedoch nicht, sie lediglich zu sammeln. Es braucht einen völlig neuen Ansatz: eine datengetriebene Service Management Strategie. Diese Strategie stellt Daten ins Zentrum aller Aktivitäten und sorgt dafür, dass sie gezielt genutzt werden, um IT-Services effizienter, kundenorientierter und innovativer zu gestalten. Ein solcher Ansatz erfordert nicht nur eine Neuausrichtung der Prozesse, sondern auch neue Skills und Rollen in der Organisation. Datenanalysten, Data Engineers und IT-Strategen müssen eng zusammenarbeiten, um Daten sinnvoll zu interpretieren und zu nutzen. Zudem müssen die eingesetzten Werkzeuge dieser datengetriebenen Architektur folgen, indem sie eine durchgängige Integration und Nutzung der Daten ermöglichen.

Eine datengetriebene Service Management Strategie stellt die Nutzung von Daten ins Zentrum aller Prozesse. Anstatt lediglich Tools zu verwalten, fokussiert sie sich auf die Integration und Analyse von Daten, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und einen Mehrwert für Kunden und das Business zu schaffen. Eine datenorientierte Architektur, wie sie das IT4IT-Referenzmodell vorschlägt, dient hier als Blueprint für die Entwicklung einer durchgängigen digitalen Toolchain-Architektur.

Daten sind das Fundament moderner IT-Organisationen. Um ihr Potenzial auszuschöpfen, muss sich die IT darauf konzentrieren, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie intelligent zu nutzen. Das bedeutet:

• Kontextualisierung von Daten: Informationen müssen aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt und in einen geschäftlichen Kontext gesetzt werden, um deren Bedeutung zu erkennen.
• Proaktive Nutzung: Statt reaktiv auf Probleme zu reagieren, können Daten genutzt werden, um Trends zu erkennen, Risiken vorherzusagen und gezielte Massnahmen zu ergreifen.
• Kundenzentrierte Optimierung: Daten dienen dazu, Kundenerlebnisse individuell und dynamisch zu gestalten, beispielsweise durch personalisierte Self-Service-Angebote oder Echtzeit-Unterstützung.
  

Das IT4IT-Modell bietet eine klare Struktur, wie Daten entlang des IT-Wertstroms fliessen sollten. Die Kernfunktionen wie "Strategy to Portfolio" oder "Detect to Correct" definieren Schnittstellen, an denen Daten gesammelt, verarbeitet und genutzt werden können. Diese standardisierte Datenpipeline sorgt für Transparenz und stellt sicher, dass Daten als strategisches Gut betrachtet werden.

Kernkomponenten einer Smart Data Strategie

1. Datenintegration über den Wertstrom: Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Silos ist essenziell. IT4IT definiert dazu vier Kernfunktionen: Strategy to Portfolio, Requirement to Deploy, Request to Fulfill und Detect to Correct. Durch die Integration dieser Funktionen entsteht eine durchgängige Datenpipeline, die Transparenz und Effizienz fördert.
2. Automatisierung und Standardisierung: Standardisierte Datenmodelle und APIs erleichtern die Automatisierung von Prozessen. Beispielsweise können Change-Daten direkt mit Incident- und Problem-Daten verknüpft werden, um Ursachen schneller zu identifizieren.
3. Einsatz von KI und Machine Learning: Smarte Algorithmen können Muster in Daten erkennen, die menschliche Analysten übersehen würden. Dies ermöglicht prädiktive Wartung, dynamische Kapazitätsplanung und personalisierte Kundenerlebnisse.
4. Echtzeit-Analyse: Moderne Analyseplattformen erlauben die Auswertung von Daten in Echtzeit. So können IT-Teams proaktiv auf Störungen reagieren und Service-Level-Vereinbarungen einhalten.
5. Daten-Governance: Eine klare Strategie für die Datenverwaltung ist entscheidend. Dies umfasst Richtlinien für Datensicherheit, Qualität und Zugänglichkeit.
   
   

Anwendungsszenarien

• Personalisierte Self-Service-Portale: Die Integration von Nutzungsdaten, Feedback und Wissensdatenbanken ermöglicht Portale, die dynamisch auf Kundenbedürfnisse reagieren.
• Predictive Analytics im IT-Betrieb: Durch die Auswertung historischer Daten können potenzielle Probleme vorhergesagt und behoben werden, bevor sie auftreten.
• Effizientere Bereitstellung neuer Services: Mit einem datengetriebenen Ansatz können IT-Teams Services schneller und mit höherer Qualität bereitstellen.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Dashboards und Berichte auf Basis integrierter Daten liefern Entscheidern die Insights, die sie für strategische Entscheidungen benötigen.
  

Fazit

Der Weg in die Zukunft führt über eine radikale Umkehr: Weg von der Tool-Gläubigkeit, hin zu datenzentrischen Geschäftsprozessen und Wertströmen. Tools sind lediglich Mittel zum Zweck, aber sie dürfen nicht mehr die Prozesse diktieren. Nur in den Daten erkennt sich der Kunde – nicht in den Tools. Unternehmen, die das verstehen, werden in der Lage sein, ihre IT von einer reaktiven Support-Funktion zu einem strategischen Enabler zu transformieren.

Daten sind das Herzstück moderner IT-Service Organisationen. Sie ermöglichen nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern schaffen die Grundlage für echte Innovation und Kundenzufriedenheit. Organisationen, die jetzt in eine datengetriebene Service Management Strategie investieren, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil und positionieren ihre IT als treibende Kraft für nachhaltigen Geschäftserfolg. Die Zukunft gehört denjenigen, die Daten nicht nur als Nebenprodukt betrachten, sondern als den zentralen Werttreiber ihrer Organisation verstehen.