Dieser datengetriebene Ansatz umfasst fortschrittliche Analysemethoden zum Sammeln, Verarbeiten und Interpretieren von IT-Daten sowie daraus abgeleitete Maßnahmen. Dies ermöglicht nicht nur die Identifizierung von Problemursachen, sondern erlaubt auch Vorhersagen über möglicherweise zeitnah eintretende Störungen. IT-Abteilungen können somit reagieren, bevor es zu Ausfällen bei Anwendern kommt – und somit proaktives Problemmanagement betreiben, was letztlich auch der Digital Employee Experience (DEX) zugutekommt.

DEX beschreibt die Gesamtheit der digitalen Interaktionen, die ein Mitarbeiter in seinem Arbeitsumfeld mit Tools, Technologien und Systemen erlebt. Ein positiver DEX-Score steigert nicht nur die Zufriedenheit der Mitarbeiter, sondern erhöht auch deren Engagement und Effektivität. Durch proaktives Problemmanagement auf Basis von IT Analytics kann genau das erreicht werden: die Minimierung von Hindernissen und die Maximierung von Produktivität.

In einem einfachen Beispiel nutzt ein Unternehmen IT Analytics zum Beispiel, um proaktiv Probleme in seiner Softwarelandschaft zu erkennen. Stellt das hierfür verwendete Analysetool eines Tages fest, dass eine häufig genutzte Anwendung bei bestimmten Nutzern wiederholt Abstürze verursacht, kann die IT aufgrund der frühzeitigen Information direkt reagieren und eine automatische Aktualisierung der betroffenen Software durchführen. So bekommen die Mitarbeiter nicht einmal mit, dass eine Störung vorlag. Sie werden höchstens durch eine kurze Mitteilung über die Behebung derselben informiert, was ihnen wiederum ein Gefühl von Professionalität und Verlässlichkeit vermittelt.

Eine Herausforderung ist jedoch, dass die IT-Abteilungen bereits maximal ausgelastet sind. So sind sie neben dem Management von Incident- und Problemfällen mit der ständigen Abwehr von wachsenden Sicherheitsbedrohungen und der regelmäßigen Durchführung von Softwareupdates beschäftigt. Hinzu kommen komplexe Aufgabenstellungen durch die Integration neuer Technologien und die zunehmenden Anforderungen durch hybride Arbeitsmodelle.

Woher sollen sie also die Zeit nehmen, das nötige Fachwissen für IT Analytics aufzubauen, geschweige denn dieses laufend aktuell zu halten? Wann sollen sie nebenbei noch die notwendigen Prozesse etablieren und regelmäßig Analysen betreiben? Die Alternative ist genauso unrealistisch wie teuer: die Einstellung von Experten, die sich ausschließlich diesem Thema widmen. Angesichts des stark ausgedünnten Arbeitsmarktes insbesondere im Bereich von IT-Fachkräften reine Utopie.

Trotzdem ist jedem Unternehmer mit Weitblick heutzutage klar: Die Überlastung von IT-Teams wird weiter zunehmen. Um dem entgegenzuwirken, bedarf es innovativer Denkansätze und Investitionsbereitschaft an den richtigen Stellen. Mit intelligenten IT-Analytics-Maßnahmen können Firmen Hebel aktivieren, die Kosteneinsparungen und eine maßgebliche Entlastung der IT-Abteilung erzielen.

Automatisierung ist dabei von entscheidender Bedeutung. So nutzen entsprechende Anwendungen wie etwa Nexthink künstliche Intelligenz, um aus einer Vielzahl an Datenpunkten in Echtzeit Muster zu erkennen. Auch die Identifizierung von Anomalien und Trends, die auf potenzielle Probleme hindeuten, läuft dabei schnell und präzise über KI. Was solche Tools besonders macht, ist die stetig wachsende Fähigkeit, die gesammelten Informationen in einen klaren Kontext zu setzen und direkte Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dies wiederum versetzt IT-Teams in die Lage, proaktiv zu handeln, statt reaktiv zu agieren. Auf diese Weise wird nicht nur die Fehlerbehebung beschleunigt, sondern auch die Gesamtleistung der IT-Landschaft kontinuierlich optimiert.

So sammeln entsprechende cloudbasierte Plattformen zentral alle Daten der Clients und werten Informationen zur Geräteperformance wie CPU, RAM und Netzwerkkonnektivität sowie die Nutzbarkeit zentraler Services wie Applikationen aus. Dabei sind KI-basierte Algorithmen darauf spezialisiert, Probleme wie Verlangsamungen und Fehlkonfigurationen automatisch zu erkennen, in speziellen Dashboards darzustellen und einfache Handlungsempfehlungen abzuleiten. Das IT-Team wird damit in die Lage versetzt, proaktiv zu han- deln, statt nur reaktiv zu agieren.

Neueste Entwicklungen gehen sogar noch weiter: So kann KI nicht nur Störungen erkennen und auf Ursachen hinweisen, sondern Anwender sogar aktiv unterstützen – Stichwort "Self Service". Kann etwa ein Anwender das CRM-System nicht öffnen, erkennt eine im Hintergrund aktive KI die fehlgeschlagenen Loginversuche und ermittelt in Sekundenschnelle eine fehlerhafte Konfiguration des Systems als Fehlerquelle. Via Pop-up meldet sie dem Anwender den Fehler und bietet die Lösung an. Im Idealfall kann sie die Störung direkt beheben, ohne dass der Anwender den Support kontaktieren muss. Sofern die KI nicht sofort automatisiert helfen kann, ist sie zumindest in der Lage, alle Informationen über das Störungsbild und die eingeleiteten Maßnahmen fehlerfrei an den IT-Support zu übermitteln und diesen damit sofort handlungsfähig zu machen. Damit sorgen solche Automatisierungen sowohl auf Anwender- als auch auf IT-Seite für spürbare Verbesserungen, insbesondere hinsichtlich der IT-Servicequalität.

Trotz der beeindruckenden Möglichkeiten von KI bedarf es jedoch nach wie vor des Sachverstands eines Menschen. Schließlich gilt es, die künstliche Intelligenz anzulernen und außerdem sind die gewonnenen Daten im Kontext spezifischer IT-Landschaften zu deuten und daraus Maßnahmen abzuleiten – auch hier ist noch menschliche Erfahrung und Expertise gefragt. Da die kontinuierliche Analyse und Betreuung der Systeme eine hohe Kapazität und fundierte Kenntnisse in Automatisierung und Datenanalyse verlangt, sollten Unternehmen mindestens zwei dedizierte Fachkräfte einplanen.

An dieser Stelle stolpern wir erneut über den Fachkräftemangel. Um diesem Problem im Zusammenhang mit IT Analytics nachhaltig zu begegnen, stellt die Auslagerung einen Ansatz dar – beispielsweise durch einen DEXOps-Service (Digital Employee Experience Operations). Ein Dienstleister, der einen solchen Service anbietet, kann regelmäßige Analysen fahren, die Ergebnisse auswerten und in Form konkreter Handlungsempfehlungen aufbereiten. Zusätzlich sorgt er durch sein fokussiertes Know-how auch für die erfolgreiche Umsetzung von Automatisierungen und kann sein Wissen gegebenenfalls in vorhandene KI-Systeme transferieren. Erfahrungen aus konkreten Problemstellungen einer Organisation kann er darüber hinaus direkt bei anderen anwenden, um so im Idealfall sogar Störungen vorzugreifen und diese im Vorfeld zu vermeiden. Taucht also ein Problem oder Störfall zu einem bestimmten Thema bei einem Unternehmen auf, kann der Dienstleister davon ausgehen, dass dies voraussichtlich auch bei einem anderen mit ähnlicher Infrastruktur auftreten wird. Dann kann er schon proaktive Maßnahmen ergreifen, um es dort gar nicht erst zu einer Störung kommen zu lassen.

Neben diesen Punkten gibt es weitere Vorteile, die für DEXOps-Service sprechen. So zum Beispiel die Skalierbarkeit und Flexibilität, die Organisationen erlauben, den Dienst nach Bedarf zu skalieren und anzupassen, ohne langfristige Verpflichtungen eingehen zu müssen. Zudem kann ein solches Modell Kosten reduzieren, indem die Auslagerung an einen spezialisierten Dienstleister Aufwände für das Einstellen und Schulen von Experten reduziert. Schließlich öffnet die Cloud den Zugang zu neuesten Technologien: Der Dienstleister nutzt moderne Tools und Technologien, einschließlich KI und automatisierter Systeme, um detaillierte und präzise Analysen zu ermöglichen.

In Anbetracht zunehmender Digitalisierung und wachsender Datenfluten ist es für IT-Verantwortliche nahezu unerlässlich, dem Thema Automatisierung maximale Aufmerksamkeit zu widmen. Gerade das Feld der Störungsbeseitigung und des Problemmanagements auf Grundlage von IT Analytics bietet ein beträchtliches Automatisierungspotenzial, das heute oftmals noch nicht voll ausgeschöpft wird. Gelingt die intelligente Integration von Automation und externem Fachwissen, lassen sich funktionierende und qualitativ hochwertige IT-Services dauerhaft garantieren.