Die Wahrnehmung der IT-Abteilung, Dienstleister im Notfall zu sein, reduziert ihre tatsächliche Funktion zu sehr. Denn die IT-Abteilung beziehungsweise der IT-Support hat weit mehr zu bieten und kann sich durch die Nutzung von IT Operations Analytics zu einem vorausdenkenden Think Tank entwickeln.
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Unternehmen generieren täglich große Mengen an operationellen Daten – verschenken aber das Potenzial der Meta-Daten daraus, weil sie sie nicht oder nur unzureichend analysieren und keine Schlüsse daraus ziehen. Doch Unternehmen sollten diese Daten als Basis nehmen, um Prozesse im Unternehmen effizienter zu gestalten.
Ziel sollte es sein, durch eine optimierte Nutzung der bestehenden Daten rund um die Enduser-IT-Infrastruktur, die unternehmensinterne IT-Abteilung strategischer und zukunftsfähiger arbeiten zu lassen. Probleme würden dadurch voraussehbarer und letztendlich vermeidbarer werden. Das heute noch sehr aufwändige Day-to-Day-Business würde sich dann im Optimalfall deutlich vereinfachen.
Analysen führen zur besseren Auslastung der Büroflächen
Wie sollten Unternehmen dabei vorgehen? Im ersten Schritt gilt es zu definieren, welche Daten vorliegen, über welche Abläufe und Prozesse diese Aufschluss geben und damit auch einen Mehrwert für die Enduser-IT generieren können.
Hilfreich kann eine Unterteilung in Themenbereiche sein wie beispielsweise
Netzwerkkapazität,
Client- und Server-Leistung,
Hardware- beziehungsweise Applikationsnutzung und
IT-Sicherheit.
Ebenso lassen sich die Auslastung und der konkrete Platzbedarf in Büros optimieren. Meist stellen Unternehmen jedem Mitarbeiter einen Arbeitsplatz mit eigenem PC zur Verfügung. Da die Angestellten aber oft auf Außenterminen oder im Homeoffice sind, bleiben viele Plätze zeitweise ungenutzt. Bei Microsoft sind beispielsweise am derzeitigen Standort in Unterschleißheim bei München lediglich durchschnittlich 20-30 Prozent der Mitarbeiter anwesend. Da es keine Anwesenheitspflicht gibt, arbeiten viele von zu Hause aus und treffen sich hin und wieder mal im Büro. Der Neubau der deutschen Niederlassung fällt deshalb wesentlich kleiner aus.
- Operational Analytics in Unternehmen
Datenanalyse-Projekte drehen sich mittlerweile weniger um kundenbezogene Prozesse als stärker um operative Abläufe. Dabei haben deutsche Unternehmen Nachholbedarf. Das belegt Capgemini Consulting in der Studie „Going big: Why companies need to focus on operational analytics“. Grundlage sind Angaben von mehr als 600 Unternehmen aus Deutschland sowie China, Frankreich, Großbritannien, den Niederlanden, Skandinavien und den USA. - Vier Kategorien
Die Consultants unterteilen ihre Studienteilnehmer in vier verschiedene Gruppen. Je nach Integrationsgrad der Daten und Erfolg der Initiativen zählen sie zu den Game Changern (18 Prozent), Optimierern (21 Prozent), Kämpfern (20 Prozent) oder Nachzüglern (41 Prozent). - Internationaler Vergleich
Vorreiter stammen typischerweise aus den USA, Nachzügler aus Deutschland und Frankreich. - Erwartete Vorteile
Die Unternehmen versprechen sich von Operational Analytics verschiedene Vorteile in Sachen Produktion, Lieferkette und Asset Management. Sie erstrecken sich von leicht erreichbaren Zielen wie verbessertem Flotten-Management über Optimierung der Logistik bis hin zu vorausschauender Instandhaltung sowie Forecasting und Planung. - Beispiele
Die Supermarktkette Tesco spart pro Jahr Lieferkettenkosten von rund 100 Millionen Pfund. Der Getränkekonzern AmBev verbesserte den Lagerumschlag um 50 Prozent. - Datenintegration
Ein genauerer Blick zeigt, dass selbst unter den Game Changern noch vier Prozent mit Datensilos arbeiten.
Aber auch in Unternehmen mit weniger flexiblen Arbeitsregelungen verringert sich beispielsweise durch Urlaubs- und Krankheitstage die eigentliche Nutzungszeit weiter. Hat der Arbeitgeber nun verlässliche Daten zur Nutzung der Hardware, lässt sich ermitteln, wie viele Arbeitsplätze vor Ort er im Mittel beziehungsweise höchstens zur selben Zeit benötigt – und die Wahl eines flexiblen Arbeitsplatzmodells ist möglich.
Im Idealfall kann die IT-Abteilung dank IT-Analytics Fehler und Probleme frühzeitig und vorrausschauend erkennen beziehungsweise die notwendigen Handlungen daraus ableiten.