Gerhard Keller
9. Oktober 2014 0
Digitalisierung

Risiko-Prävention: So steigert Big Data die Qualität

„Zero Outage“, also kein Ausfall, ist der Anspruch und erklärtes Ziel bei T-Systems, wenn wir über Qualität für unsere Kunden sprechen. Ein wichtiger Bestandteil der „Quality Journey“, insbesondere im Hinblick auf Risikoprävention, sind dabei auch Initiativen wie Big Data.

Der Kern von Big Data – und damit auch der eigentliche Mehrwert – erschließt sich durch die Wechselwirkung verschiedener Datenquellen sowie der zielorientierten Auswertung der relevanten Datensätze. Dabei sollte sich ein Unternehmen, dass Big Data einsetzt, bewusst sein, dass Big Data nicht nur ein Thema für die IT-Abteilung ist. Es ist ein Business-Thema und damit Teil der Unternehmensstrategie. Die Technologie dient letztlich dem übergeordneten Ziel, Wettbewerbsvorteile zu generieren. Mit einem sicheren und direkten Zugang werden Daten – möglichst in Echtzeit – nach Regeln des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre ausgewertet. Der Einsatz von Big Data als Ergänzung eines klassischen Unternehmens-DataWareHouse schafft die Grundlage für die Datenspeicherung und die Verarbeitung enorm großer Datenmengen.

Warum ist Big Data ein Qualitätsthema?

Um die Qualität für unsere Kunden steigern zu können, müssen wir negative Trends früh erkennen, um schnell reagieren und Entscheidungen treffen zu können. Auf dem Weg von einer rein reaktiven Störungsbeseitigung zu einem präventiven Risiko-Management kann Big Data wichtige Hilfestellung leisten. Darüber hinaus ergeben sich aus den detaillierten Analysen auch Hinweise auf Störungsschwerpunkte und wiederkehrende Symptome, die effizient und gegebenenfalls automatisiert behoben werden können. Das verbessert nicht nur die Qualität, sondern wirkt sich auch positiv auf die Kosten aus.

Im Wesentlichen gibt es drei Handlungsfelder:

Erstes Ziel muss es sein, Großstörungen im Vorfeld zu erkennen und zu verhindern. Dabei geht es um die Frage, anhand welcher Symptome Großstörungen erkannt werden. Die erhobenen Ereignisse aus dem System-Monitoring, die Configuration-Items-(CI-)Daten, Incidents, Changes und Informationen aus einschlägigen Logfiles müssen ausgewertet und statistische Korrelationen abgeleitet werden. Mit diesen Erkenntnissen eröffnet sich die Möglichkeit, entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen, falls die Symptome eintreten – damit wird auch die Zahl kritischer Störungen beziehungsweise die Entstörzeit (Mean time to repair, kurz MTTR) reduziert. Dies hat auch bei T-Systems dazu geführt, dass die Zahl der Major Incident stark gesunken ist.

Ein zweites Element um Störungen, sprich Incidents, und damit eine Häufung von Informationstickets zu vermeiden, ist das Clustern von Incidents und Anfragen nach kundenspezifischen und -übergreifenden Themenschwerpunkten mit Big Data. Die Themenschwerpunkte werden im klassischen Problem Management analysiert und bearbeitet. Das Ziel: durch die Ticketvermeidung eine bessere Qualität zu erzielen. Werden Anfragen vermieden, entstehen auch weniger Aufwände und Kosten in den Support-Organisationen.

Ein drittes Ziel ist es, die Datenqualität zu erhöhen. Dabei sind die Daten in unseren Asset- und Configuration-Management-Systemen die Grundlage der Support-Prozesse. Mit Big Data können unvollständige oder fehlerhafte Asset- oder Konfigurationsdaten maschinell ermittelt werden und dem Business für die Korrektur zur Verfügung werden. Dieses steigert die Datenqualität.

Konkrete Maßnahmen zur Steigerung der Qualität

In einem ersten Schritt müssen die technischen und strukturellen Rahmenbedingungen für den Einsatz von Big Data geschaffen, also die Produktionsumgebung an alle notwendigen Datenquellen angebunden werden. Ebenso braucht es geschultes Personal in den Big-Data- und Datamining-Fachbereichen, um die generierten Daten zu analysieren.

T-Systems entwickelt in einem eigens aufgesetzten Programm Qualitäts- und Effizienz-Maßnahmen zur Ticketvermeidung auf Basis der Analyse historischer Daten.

Es werden versteckte räumliche, zeitliche oder auch logische Muster zwischen Störungen und Symptomen ermittelt und zu einem Frühwarnsystem für Störungen ausgebaut. So können zum Beispiel Korrelationen zwischen Störungen und dem Alter der Hardware ermittelt werden. Dies kann auch als Grundlage für Investitionsentscheidungen in Hardware dienen.

Zusätzlich hat T-Systems anhand von Pilotprojekten strukturierte Vorgehensmodelle, sogenannte Playbooks, erarbeitet, die in vergleichbaren oder kundenübergreifenden Kundensituationen angewendet werden können.

Mit diesem Vorgehen werden Störungen vermieden noch bevor diese entstehen. Ein zusätzlicher Effekt ist eine schnellere und effizienter agierende Support-Einheit und dies auf einer besseren Kostenbasis.

Gerhard Keller

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