Die digitale Revolution, in der wir uns aktuell befinden, ist eine permanente. Wir leben in einer Ära, in der die Fähigkeit, schnell – beinahe in Echtzeit – auf Veränderungen zu reagieren, zu einer unverzichtbaren Voraussetzung geworden ist.
In diesem Kontext sind Daten die wertvollste und strategisch wichtigste Ressource: Sie stellen das neue Kapital dar (oft hört man: „das neue Öl“), auf dem sich operative Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit aufbauen.
Im IT Service Management (ITSM) wird der Wert von Daten besonders deutlich: Nur durch Echtzeit-Einblicke können Organisationen proaktiv entscheiden, Services optimieren und Vorfälle verhindern.
Aber Vorsicht! Es reicht dabei nicht aus, einfach nur möglichst viele Informationen zu sammeln: Diese müssen auch in Actionable Data (handlungsleitende Daten) im ITSM verwandelt werden, um einen echten Wert aufzuweisen.
Und genau darauf konzentriert sich dieser Artikel: Er ist nicht schlichtweg ein weiterer Beitrag über die abstrakte Bedeutung von „Big Data“, sondern eine sehr praktische Betrachtung, die bei den Vorteilen von Actionable Data beginnt, ihre Wirkung im ITSM beleuchtet und auch die damit verbundenen Herausforderungen thematisiert.
Von einfachen Daten zu Actionable Data im ITSM
IT-Abteilungen in Unternehmen aller Art sammeln täglich riesige Mengen an Informationen: Support-Tickets, Leistungskennzahlen, Systemprotokolle, Nutzerfeedback – und vieles mehr. So entsteht eine gewaltige Masse an Rohdaten, die jedoch wenig nützt, wenn sie nicht „veredelt“ wird.
Die eigentliche Herausforderung besteht also darin, diese Informationen unmittelbar lesbar zu machen, sie zu organisieren und in ihren Kontext einzuordnen. Nur so lässt sich aus Daten echter Wert und damit ein Wettbewerbsvorteil schöpfen.
Anders gesagt: Actionable Data im ITSM bedeutet, verarbeitete und tiefgehende Daten zur Verfügung zu haben, die operative und strategische Entscheidungen maximal wirksam und möglichst schnell unterstützen.
In der Praxis ermöglicht eine intelligente Datennutzung Folgendes:
- den Übergang von einer reaktiven zu einer proaktiven Incident-Management-Strategie
- die Optimierung des Ressourceneinsatzes und die Verbesserung von Arbeitsabläufen
- die drastische Reduzierung von Ausfallzeiten
- die Verbesserung der User Experience durch gezielte und vorausschauende Maßnahmen
- die Förderung kontinuierlicher Verbesserung und Innovation – passgenau auf die eigenen Anforderungen zugeschnitten
Diese Vorteile betrachten wir im nächsten Abschnitt ausführlicher.
Die Hauptvorteile von Actionable Data im ITSM
Von der Information zur Aktion – das ist die grundlegende Veränderung durch Actionable Data im ITSM. Oben haben wir einige der zentralen Vorteile bereits aufgelistet. Im Folgenden vertiefen wir sie und fassen sie in drei wesentliche Bereiche zusammen.
Vom reaktiven zum proaktiven Management
Echtzeitanalysen ermöglichen es, Trends, Anomalien sowie Schwachstellen frühzeitig zu erkennen – und rechtzeitig zu handeln, bevor größere Probleme daraus entstehen.
Lösungen wie EV Observe von EasyVista erlauben zum Beispiel die Analyse von Daten in Echtzeit und das Auslösen vorausschauender Warnmeldungen.
Kurz gesagt: Es gilt das alte, aber weiterhin gültige Sprichwort: Vorbeugen ist besser als Heilen. In heutigen Begriffen: Unternehmen müssen weg von reaktiver Verwaltung hin zu einem proaktiven Ansatz, der IT-Infrastrukturen widerstandsfähig (oder sogar antifragil) macht und die Einflüsse von Störungen minimiert.
Konsequent weitergedacht bedeutet die effektive Nutzung von Actionable Data sogar eine deutliche Reduktion der Anzahl kritischer Vorfälle.
Service-Optimierung
Natürlich geht es nicht nur um Incident Management. Durch die richtige Interpretation von Daten lassen sich auch Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten in regulären IT-Abläufen erkennen.
Man könnte sagen: Es ist, als hätte man ein hochauflösendes Bild davon, was im Unternehmen gerade passiert – ein Bild, das sich ständig weiterentwickelt. Dies ist die unverzichtbare Ausgangsbasis für die Prozessoptimierung, eine bessere Ressourcennutzung und geringere Ausfallzeiten.
Das Ergebnis: mehr Produktivität bei gleichzeitig sinkenden Betriebskosten.
Auch hier ein praktisches Beispiel: Mit EV Service Manager lassen sich Anfragen effizienter verwalten, die Bearbeitungszeiten deutlich verkürzen und die allgemeine Effizienz steigern.
Dieses Produkt nutzt die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz, was uns direkt zum nächsten Punkt führt – der Automatisierung.
Automatisierung als Motor der kontinuierlichen Verbesserung
Daten sind sowohl der Ausgangspunkt als auch das Ziel: Sie bilden die Grundlage, um Prozesse und Strategien zu testen, zu korrigieren und zu verbessern. Durch konsequentes Monitoring von KPIs und operativen Kennzahlen können Unternehmen einen Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung ihrer IT-Services in Gang setzen.
Dabei gibt es keine kontinuierliche Verbesserung ohne Automatisierung – beides bedingt und verstärkt sich gegenseitig. Heute gilt sogar: Das Eine ergibt nur im Zusammenhang mit dem Anderen Sinn. Dies gilt sowohl auf der Makroebene der IT-Infrastruktur als auch auf Prozessebene.
Ein einfaches und häufiges Beispiel: Im Customer Service lassen sich durch die Analyse historischer Tickets Regeln ableiten, um wiederkehrende Probleme automatisiert zu bearbeiten.
Hier zeigt sich anhand von Praxisfällen der Unterschied zwischen einfachen Daten und Actionable Data im ITSM. Und damit sind wir bereit, im nächsten Abschnitt ihre zentralen Merkmale zu identifizieren.
Die Schlüsselkriterien von Actionable Data im ITSM
Wir haben diesen Beitrag mit dem Hinweis auf den Unterschied zwischen einfachen Daten und Actionable Data eröffnet. Allerdings lässt sich keine scharfe Linie zwischen beiden ziehen.
Es lassen sich jedoch bestimmte Merkmale identifizieren, die Daten handlungsleitend machen. Hier sind fünf solcher Schlüsselkriterien:
1. Aktualität
Im ITSM ist Geschwindigkeit entscheidend. Daten müssen nahezu in Echtzeit erfasst, analysiert und bereitgestellt werden, um operativen Nutzen zu stiften. Nur aktuelle Daten ermöglichen schnelle Entscheidungen bei aufkommenden Problemen – und vermeiden Eskalationen, welche die Servicequalität beeinträchtigen.
2. Relevanz
Nicht alle erfassten Daten sind nützlich. Und Nützlichkeit misst sich nicht abstrakt. Actionable Data sind stets eng mit den Geschäftszielen und den definierten KPIs verknüpft. Aus der Vielzahl verfügbarer Informationen müssen diejenigen identifiziert werden, die im spezifischen ITSM-Kontext von Bedeutung sind – der Rest ist „Rauschen“ (vorhanden, aber ohne Aussagekraft).
All dies sollte weitgehend automatisiert geschehen, sonst wird es zu einem unüberschaubaren und ineffizienten Kraftakt.
3. Genauigkeit
Die Datenqualität ist entscheidend: Fehlerhafte, unvollständige oder ungenaue Informationen führen zu falschen Entscheidungen und verschlimmern Probleme eher, als sie zu lösen. Deshalb sind klare Data-Governance-Regeln notwendig, um die Verlässlichkeit der Daten sicherzustellen. Auch hier gilt: Maßgeblich sind die Ziele, KPIs und der jeweilige Markt.
4. Klarheit und Lesbarkeit
Daten müssen für Menschen nützlich sein. Das heißt: Sie sollten verständlich und für operative Teams einfach interpretierbar dargestellt werden. Effektive Visualisierungen, intuitive Dashboards und kompakte Reports machen Daten sofort nutzbar – und verkürzen Analyse- und Reaktionszeiten erheblich.
5. Kontextualisierung
Daten entfalten ihren Wert nur durch Kontext. Um handlungsweisend zu sein, müssen sie in einen größeren Zusammenhang eingebettet werden: verknüpft mit historischen Trends, ergänzt um andere Kennzahlen, interpretiert im Licht der Unternehmensprozesse – und der Branche, in der das Unternehmen tätig ist. Nur so ermöglichen sie tragfähige Entscheidungen.
Herausforderungen auf dem Weg zu Actionable Data im ITSM
Trotz des enormen Potenzials von Actionable Data im ITSM gibt es einige ganz reale Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen. Dazu zählen die folgenden:
- Informationssilos: Wenn Daten in voneinander isolierten Systemen liegen, ist eine ganzheitliche Sicht auf IT-Prozesse kaum möglich. Die Überwindung dieser Silos erfordert Integrationsstrategien, einheitliche Plattformen und Management-Richtlinien, die Transparenz und Datenfreigabe fördern.
- Fehlende Analysekompetenz: Die bloße Verfügbarkeit von Daten reicht nicht aus. Es braucht auch Fachwissen, um sie zu analysieren, zu interpretieren und in konkrete Maßnahmen zu übersetzen. Investitionen in Datenkompetenz und – wenn nötig – die Einbindung spezialisierter Rollen wie Daten-Analysten sind unverzichtbar.
- Veraltete Systeme (Legacy-IT): Viele Organisationen arbeiten noch mit Systemen, die keine native Integration mit modernen Analysetools unterstützen. Dadurch ist der Zugriff auf Daten eingeschränkt und ihre Nutzung begrenzt.
Im Grunde haben wir es hier mit typisch menschlichen Problemen zu tun: Gewohnheit und Veränderungsresistenz, die sich in dem bekannten Satz „Das haben wir schon immer so gemacht“ manifestieren. Aber die Welt ändert sich weiter – wer stillsteht, verliert.
Fazit
Wir leben in einer Ära permanenter digitaler Transformation. In diesem Szenario ist Datenanalyse der zentrale Motor für Wettbewerbsfähigkeit im IT-Bereich. In Systeme zur Sammlung, Analyse und Nutzung von Actionable Data im ITSM zu investieren, ist heute keine Option mehr – sondern eine Notwendigkeit für alle, die Effizienz, Proaktivität und kontinuierliche Verbesserung ihrer IT-Prozesse anstreben.
FAQ
Was versteht man unter Actionable Data im ITSM?
Darunter versteht man analysierte und kontextualisierte Daten, die sofortige und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung des IT-Service-Managements ermöglichen.
Was sind die wichtigsten Vorteile von Actionable Data im ITSM?
Zu den Hauptvorteilen zählen: schnellere und proaktivere Entscheidungen, Prozessoptimierung, Vorfallreduzierung und eine verbesserte Kundenerfahrung.
Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Nutzung?
Informationssilos zu überwinden, fehlende Analysekompetenz im IT-Team und die Integration von veralteten Systemen zählen zu den häufigsten Herausforderungen für Actionable Data.