Advanced Analytics im IT-Service-Management

In jedem Unternehmen treten täglich technische Störungen auf, in Service Requests wird Unterstützung des Fachbereichs angefordert und regelmäßiger Wartungs-Support muss koordiniert werden. Solche erwarteten und unerwarteten Ereignisse benötigen qualifizierten und schnellen Support. Diese Themen sollten ab einer bestimmten Größe eines Unternehmens durch einen Service Desk gebündelt bearbeitet werden, um die richtigen Ansprechpartner für die Bearbeitung gezielt zu adressieren. Ein Ticketsystem bildet die Grundlage für diese Herausforderung im IT-Service-Management und die Basis für ITIL-basiertes Prozess-Handling.

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ITSM Analytics - Herausforderungen an den Service Desk

Mit einem Ticketsystem lassen sich Störungen, Fehler und Anfragen im IT- oder Kundensupport managen. Allerdings ist die Effizienz dieser Systeme stark von den Eingaben, Erfahrungen und Einschätzungen der Ticketersteller und -bearbeiter abhängig. So sind beispielsweise bei der Erstellung eines Tickets Angaben zur Auswirkung, Dringlichkeit und Priorität häufig durch Erfasser frei wählbar. Diese Auswahl erfolgt natürlich nicht rein unter objektiven Aspekten, wodurch aber Folgeprozesse wie beispielsweise die einzuhaltenden Service Level Agreements beeinflusst werden.

Tickets werden bei der Erstellung in den meisten Fällen in Kategorien eingeordnet. Aufgrund von mangelndem Wissen, Sorgfalt oder Zeit werden Tickets dabei häufig falsch kategorisiert und so oftmals zunächst an den falschen Bearbeiter zugewiesen. Dies bedeutet, dass Tickets manuell neu kategorisiert und weitergeleitet werden müssen, woraus ein gesteigerter Personal- und Zeitaufwand resultiert. Ferner ist bei der Ticketbearbeitung auch die Geschwindigkeit und Qualität der Lösung stark von der Erfahrung des Ticketbearbeiters abhängig. In vielen Fällen werden Tickets mit ähnlichen Anliegen mehrmals eingestellt und auch ähnliche Tickets erfordern oftmals ähnliche Lösungen. Hieraus ergibt sich ein Optimierungspotenzial, das durch die Anwendung von Business Intelligence-Methoden ausgeschöpft werden kann. So sollen sowohl der Bearbeiter als auch der Ersteller eines Tickets aktiv durch Entscheidungshilfen unterstützt werden, ebenso wie die Einsatz- und Dispoplanung der Ticketbearbeiter. Diese Entscheidungsunterstützung kann unter anderem eine automatische Kategorisierung und Priorisierung als auch das Vorschlagen ähnlicher Tickets und Lösungsvorschläge beinhalten. Genauso kann das Ticketvolumen geschätzt und somit die Einsatzplanung der Bearbeiter optimiert werden.   

Dabei werden bekannte Data Mining-Techniken wie die Cluster- und Assoziationsanalyse und Text Mining-Methoden verwendet. Neben der Entscheidungsunterstützung ermöglicht die Anwendung von Data Mining-Methoden eine erweiterte Analyse des Ticketsystems, die Kennzahlen, wie zum Beispiel die Ticketbearbeitungsdauer oder Lösungsquote, sinnvoll ergänzen. 

ITSM Analytics - Ticketreporting

In ein Ticketsystem laufen täglich neue Tickets ein und es entstehen schnell mehrere hundert Bewegungen im Laufe der Ticketbearbeitung. Um den Bearbeitungsprozess zu verstehen und zu messen, können die folgenden Kennzahlen eingeführt werden:

  • Reaktions- und Lösungszeit
  • Häufigkeit von Störungen
  • Erstlösungsrate
  • Lösungsaufwand
  • Lösungeninnerhalb eines SLAs
  • Anzahl doppelter Störungen und Service Requests
  • Anzahl Eskalationen
  • Korrektheit der Lösungen
  • Zufriedenheit von Ticketerstellern

Ein BI-System verarbeitet diese Informationen zu unternehmensführungsrelevanten Entscheidungsvorlagen. Folgende Anwendungsfälle können zur Identifikation von Chancen und Risiken in Form von Dashboards und Reports umgesetzt werden:

  • Beobachtung langwieriger Aufgaben
  • Auswertung personeller Engpässe
  • Prognose potenzieller Ticketersteller
  • Proaktive Verteilung von Informationen über Störungen und Lösungen

All diese Funktionalitäten vereinen wir unter dem Begriff Ticketreporting.

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Unser Advanced Analytics Angebot im IT-Service-Management

Die Verwendung von Text Mining und Predictive Analytics bietet ein zusätzliches Verbesserungspotenzial für das IT-Service-Management.

„Forecasting“ kann beispielswiese bei der Planung von Ressourcen sinnvoll eingesetzt werden: Hiermit lässt sich unter anderem die Ticketanzahl nach Kategorie, Tag und Priorität prognostizieren. Weiterführend kann man den Detaillierungsgrad auch vergrößern, indem man Tickets zu einem bestimmten Thema oder Schlagwort vorhersagt. Letztendlich soll mittels Advanced Analytics die Effizienz eines Ticketsystems gesteigert werden. Wir nennen diese Erweiterung des Ticketreportings das "intelligente Ticketsystem". Die BI-Komponenten und das operative Ticketsystem bilden eine Einheit.

Das intelligente Ticketsystem kann als Modulbaukasten mit unterschiedlichen Funktionalitäten aufgefasst werden:

Eine wesentliche Grundlage der Module basiert auf einer Text Mining-Methode zur Verschlagwortung von Texten. Als direktes Ergebnis erhält man damit eine Schlagwortwolke (Word Cloud) mit häufig verwendeten Begriffen innerhalb von Anfragen und Störungen im Ticketsystem. Das Modul zur „automatischen Kategorisierung“ ordnet Tickets automatisch vordefinierten Kategorien zu. Die Kategorien sind idealerweise im Unternehmen bereits vorhanden und werden von den Bearbeitern der Tickets entsprechend gepflegt. Mit Hilfe der historischen Informationen von bereits bearbeiteten Tickets lässt sich so ein Kategorienmodell erstellen. Ein weiteres Modul ist die „automatische Priorisierung“ von Tickets: Durch eine automatisierte sinnvolle Vorbelegung der Priorität wird dem Ticketersteller die Entscheidung einer Prioritätszuweisung abgenommen und so verhindert, dass eine subjektive Überpriorisierung erfolgt. Das Ziel des Moduls „automatische Lösungsvorschläge“ ist selbst erklärend. Mit Hilfe dieser Komponente soll dem Ticketersteller ermöglicht werden einen Lösungsvorschlag automatisch bereitzustellen. Hierzu werden zu einem neuen Ticket ähnliche bereits gelöste Tickets ermittelt und deren Lösungsvorschläge dem Nutzer nach absteigender Relevanz präsentiert. Ferner kann das Ticket einem Team von Bearbeitern zugewiesen werden, die ähnliche Herausforderungen bereits erfolgreich gelöst haben.

Weiterführende Informationen

Ihr Ansprechpartner

Jörg Thiemann

Business Unit Manager

T +49 69 97460-700

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