An IT-Business-Analytics-Lösungen Die Fähigkeiten sollten hinsichtlich ihrer Fähigkeit bewertet werden, bei der proaktiven Entscheidungsfindung zu helfen. Das Analytics Maturity Model (AMM) hat seine Wurzeln im Software Capability Maturity Model (CMM). Beide Modelle beschreiben die verschiedenen Phasen, die Unternehmen durchlaufen, um die Prozessreife zu erreichen. Unabhängig davon, ob ein IT-Team seine aktuelle Lösung analysiert oder eine neue evaluiert, bietet die Nutzung des vierstufigen Analyse-Reifegradmodells von Gartner eine wertvolle Perspektive.

Gartner bewertet den Reifegrad der Datenanalyse anhand der Fähigkeit eines Systems, nicht nur Informationen bereitzustellen, sondern auch direkt bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Ausgereiftere Analysesysteme können es IT-Teams ermöglichen, die Auswirkungen zukünftiger Entscheidungen vorherzusagen und zu einer Schlussfolgerung für die optimale Wahl zu gelangen.

Gartners vierstufiges Modell der Datenanalyse-Reife kann dabei helfen, sowohl den aktuellen Stand der IT-Business-Analytics-Systeme zu bewerten als auch einen optimalen Weg für die Zukunft aufzuzeigen. Die vier Phasen sind in der Reihenfolge:

• Deskriptive Analyse: Kann es Ihnen sagen Was ist los in Ihrer Organisation
• Diagnose: Kann es Ihnen sagen warum es los ist
• Prädiktiv: Kann es Ihnen sagen was wird passieren oder was wahrscheinlich passieren wird
• Präskriptiv: Kann es Ihnen sagen Was du machen solltest darüber

Bei der Bestandsaufnahme der Herausforderungen und Bedürfnisse, die ein IT-Analyselösung Entscheidungsträger können die Fähigkeiten einer Lösung auf der Grundlage dessen bewerten, in welchem ​​Stadium sich das Unternehmen ungefähr befindet und wo es in der unmittelbaren Zukunft stehen möchte. Diese Überlegungen können es IT-Leitern ermöglichen, Kriterien zu formulieren, die einen objektiven Vergleich zwischen verfügbaren Lösungen sowie verfügbaren Analyseanbietern und ihren Produkten ermöglichen.

Beschreibende Fähigkeiten – Stufe eins

Die unmittelbarste Funktion, die eine IT-Business-Analytics-Lösung bieten kann, besteht darin, den aktuellen Zustand einer Organisation und ihrer Projekte anschaulich und dennoch prägnant zu beschreiben. Basisberichtsfunktionen von IT-Analysesystemen ermöglichen es Führungskräften, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) sowie andere vorrangige Kennzahlen zu überwachen.

Diese Funktionen ermöglichen es einem IT-Team, eine beliebige Anzahl von „Was-Fragen“ zu beantworten, z. B.:

• Wie hoch ist unser Vorfallvolumen? Wie hat es sich im Laufe der Zeit verändert?
• Wie hoch ist die Änderungsfehlerrate für die? DevOps Mannschaften? Gab es einen entsprechenden Anstieg der Kundenprobleme?

Ohne die Möglichkeit, diese „Was“-Fragen zu beantworten, kann es bei fortgeschritteneren Berichten und Vorhersagen, die vom Analysesystem erstellt werden, an Kontext mangeln. Ein IT-Geschäftsanalysesystem kann in dieser Phase über relativ fortgeschrittene Berichtsfunktionen verfügen, obwohl ihm ausgereiftere Analysemöglichkeiten fehlen.

Zu den Merkmalen und Fähigkeiten eines Stage One-Systems können gehören:

• Integration mit wichtigen Datenquellen
• Domänenspezifische Dashboards und Berichte
• Ad-hoc-Berichterstattung
• Grundlegende Sortier- und Rangfunktionen wie Datum/Uhrzeit, Online Analytical Processing (OLAP) und Filterausdrücke

Diagnosefähigkeiten – Stufe zwei

Berichte aus Systemen der Stufe XNUMX können einer Organisation, die den Status ihrer IT-Funktionen und -Projekte überwachen möchte, einen beschreibenden Kontext liefern, dabei können jedoch kritische Teile des Bildes außer Acht gelassen werden. Beispielsweise könnten die Metriken und KPIs, über die berichtet wird, Symptome beschreiben, aber den Zustand oder Trend, der diese Symptome hervorruft, nicht offenbaren.

Reifer IT-Geschäftsanalysen Lösungen sind in der Lage, tiefer in Daten einzudringen, um das „Warum“ zu ermitteln und Trends oder vergangene Ergebnisse genauer zu beschreiben. Diese Funktion bietet die Möglichkeit zur Entdeckung und bietet gleichzeitig eine aussagekräftigere Darstellung von Daten.

Am wichtigsten ist, dass Analysesysteme mit Diagnosefunktionen verhindern, dass wichtige unterschwellige Faktoren in einer Organisation übersehen werden. IT-Teams, die sich nur auf die Symptome konzentrieren, könnten die Ursache von Problemen verharren lassen, was nicht nur zu Ineffizienzen führt, sondern auch das Risiko birgt, dass zugrunde liegende Probleme mit der Zeit einfach wachsen und sich verschlimmern.

Die Suche nach der Ursache eines Problems ist daher eine der größten Möglichkeiten, die ein Stage-Two-System bieten kann.

Ein IT-System in der Diagnosephase kann „Warum“-Fragen beantworten wie:

• Warum haben unsere Systemwartungskosten in den letzten drei Monaten ihre Ziele verfehlt?
• Warum stehen Mitarbeiter bei Freigabe- und Zugriffskontrollfunktionen für bestimmte Dateitypen vor Herausforderungen?
• Warum haben Tablet-Benutzer nach dem letzten Update mehr Probleme mit Abstürzen, Smartphone-Benutzer jedoch nicht?

Zu den Fähigkeiten, die eine IT-Analyselösung der zweiten Stufe definieren, können gehören:

• Ad-hoc-Analysen
• Datenerkennung
• Möglichkeit zum Drilldown der Dimensionshierarchie bis zur Stammebene
• Möglichkeit zum Drillen über mehrere Quellsystemdatensätze
• Möglichkeit für IT-/Geschäftsbenutzer, schnell eigene Metriken zu definieren
• Self-Service-Berichte
• Auswahl an Visualisierungen
• Umfangreiche interaktive Geodatenanalyse
• Benutzerdefinierte Datenquellen
• Vorgefertigte Process-Mining-Modelle
• Betriebsberichte nahezu in Echtzeit

Vorhersagefähigkeiten – Stufe drei

IT-Analysesysteme der ersten Stufe können eine Herausforderung im Nachhinein beschreiben, Systeme der zweiten Stufe können durch Erkenntnisse die Grundursache der Herausforderung aufdecken. Systeme der Stufe drei bieten dank ihrer Vorhersagefähigkeiten Voraussicht, um Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten.

Durch die Möglichkeit, die Leistung zukünftiger Kennzahlen vorherzusagen, können IT-Teams Herausforderungen vorhersehen, bevor sie auftreten. Darüber hinaus können Predictive Analytics Prognosen für aktuelle KPI-Trends in die Zukunft erstellen.

Prädiktive Analysen können auch zeigen, was in einem „Was wäre wenn“-Szenario passieren könnte, und ermöglichen es IT-Führungskräften, die Folgen und Vorteile einer Entscheidung gegenüber einer anderen abzuwägen. Wenn keine genaue Vorhersage möglich ist, können einige Systeme sogar den ungefähren Grad des Risikos oder der Unsicherheit berechnen.

Eine der wichtigsten Fragen, die Predictive Analytics beantworten kann, lautet jedoch: „Wie hoch ist das Risiko, das X-Änderung mit sich bringt?“ Was sind die Treiber dieses Risikos?“ Quantifizieren Änderungsrisiko Mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen können wichtige Risikofaktoren in historischen Änderungsdaten aufgedeckt und anhand dieser Informationen vorhergesagt werden, welche Änderungen am wahrscheinlichsten fehlschlagen. Mit diesen Informationen können Organisationen nicht nur eine Katastrophe verhindern Änderungsfehler sondern überwachen Sie auch auf neu auftretende Bedrohungen, um den Erfolg zu verändern.

Zu den spezifischen Funktionen und Fähigkeiten, die eine IT-Geschäftsanalyselösung der Stufe XNUMX bieten kann, gehören:

• Vorgefertigte domänenspezifische Modelle für maschinelles Lernen und KI
• Metrik-/KPI-Prognose
• Mining historischer Daten

Verschreibungsfähigkeiten – Stufe vier

Der Begriff „Predictive Analytics“ diente einst dazu, den Horizont des maschinellen Lernens zu veranschaulichen, doch Unternehmen erkannten schnell, dass Vorhersagen nicht immer die nötigen Informationen lieferten, um auf die mögliche Zukunft zu reagieren. Um dies zu erreichen, ist maschinelles Lernen erforderlich, um potenzielle Ergebnisse zu verarbeiten und eines zu empfehlen, das die optimale Mischung aus Chancen mit minimalen Risiken bietet.

Mit anderen Worten: Prescriptive Analytics nutzt Vorhersagen auf der Grundlage vergangener Daten, um zukünftige Chancen aufzudecken. Sie generieren Empfehlungen für den optimalen Weg, um mit minimalem Risiko und maximalen Chancen auf ein positives Nettoergebnis voranzukommen. Im Alltag können präskriptive Funktionen dazu beitragen, IT-Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Kosten zu senken.

Durch die Gruppierung verwandter Vorfälle können IT-Leiter beispielsweise erfahren, dass einige Arten von Vorfällen eine gemeinsame Grundursache und Lösung haben, die von einer niedrigeren Supportebene bearbeitet werden könnten, wenn sie durch einen Wissensdatenbankartikel aktiviert würden. Durch die Ermittlung der „nächstbesten Aktion“ für eingehende Vorfälle können Teams „nach links verschieben“. an Teams auf niedrigerer Ebene, wodurch Ressourcen freigesetzt werden und Teams auf höherer Ebene neue Möglichkeiten erhalten, sich auf wichtigere Themen zu konzentrieren.

Um echte präskriptive Fähigkeiten zu erreichen, sind fortschrittlichere KI-Modelle erforderlich, die durch maschinelles Lernen abgestimmt und an Ihre spezifischen Datenquellen, Umgebung und Marktnische angepasst werden. Der Die richtige Struktur der Quellinformationen kann wichtiger sein als die spezifische Technologie benutzt.

Mit IT-Business-Analysen von innen heraus transformieren

Der Zweck der Einstufung der Analysefunktionen nach Reifegraden besteht darin, das transformative Potenzial dieser Systeme zu veranschaulichen.

Die Betrachtung bestimmter Fähigkeiten innerhalb einer strengen Hierarchie ist jedoch nicht erforderlich, insbesondere da einige Fähigkeiten technisch gesehen durchaus möglich wären repräsentieren mehrere Reifestadien gleichzeitig. Wir sagen dies nicht, um den Wert des Analytics-Reifegradmodells von Gartner zu negieren, sondern um zu betonen, dass es nicht zwingend erforderlich ist, eine Phase zu priorisieren, die nicht zu den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen Ihres Unternehmens passt.

Stattdessen müssen sich IT-Führungskräfte auf die Tatsache konzentrieren, dass ein ausgereifter Ansatz zur Datenorganisation und -erfassung wichtiger ist als ein Analysesystem mit erweiterten Funktionen. Führungskräfte benötigen Strategie, Vision, Governance, menschliche Fähigkeiten und Technologie zur Unterstützung ihrer Analyseinfrastruktur. Diese Bemühungen schaffen die Voraussetzungen dafür, dass sie ihre Fähigkeiten auf eine Weise entfalten können, die den gewünschten Effekt erzielt.

Mit dem richtigen Ansatz und der richtigen Infrastruktur auf der Grundlage individueller Prioritäten können Unternehmen die richtige Entscheidung für die Anschaffung einer IT-Business-Analytics-Lösung treffen oder ihre bestehende Lösung an ihre Bedürfnisse anpassen.