Individuell bestimmbare KPIs im Incident Management
Schwachstellen- und Stärkenidentifizierung durch Aggregation von KPIs

Volkan Gizli und Jorge Marx Gómez

In einer durch die Globalisierung und zahlreiche Unternehmensübernahmen geprägten Informationsinfrastruktur von Großkonzernen steigt zunehmend die Komplexität der IT-Service Landschaften und somit die Übersicht der damit verbundenen Applikationen. Mit diesem Hintergrund wird das Ziel verfolgt, eine Transparenz im Bereich des Application Service Managements (ASM) zu schaffen, realisierbar bspw. durch die Entwicklung eines Dashboardsystems mittels Implementierung von Kennzahlen aus ITIL. Dadurch lassen sich IT-Services kontrollieren, um kritische Situationen einfacher und schneller zu erkennen, die dementsprechend nachhaltig gesteuert werden können. Mit diesem Problem beschäftigte sich die Forschungskooperation Dynamic IT Supplier Management mit der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg und einem Unternehmen aus der Automotivbranche, indem sie ein Dashboardsystem entwickelte, was in zwei vorigen Beiträgen der Ausgabe vom ERP Management [1, 2] bereits aufgezeigt wurde und in diesem eine Erweiterung folgt.

Transparenz in IT-Service Landschaften

Die Transparenz in IT-Service Landschaften und die Übersicht der mit den damit verbundenen Applikationen ist von großer Bedeutung, wenn es insbesondere darum geht, kritische Störfälle aufzuspüren und entsprechend zu steuern. Durch die Globalisierung von Großkonzernen steigen stetig die Komplexität der Informationsstrukturen und somit auch die Kosten in der IT. Es wird das Ziel verfolgt, eine bessere Übersicht im Application Service Management (ASM) zu schaffen. Ein Ansatz für die Kontrolle [3] der Störfälle in den IT-Services bietet die Implementierung von Kennzahlen aus ITIL, die z. B. mittels der Entwicklung eines Dashboardsystems verwendet werden können. „Die Information Technology Infrastructure Libraray (ITIL) ist ein öffentliches Rahmenwerk von „Best Practices“-Lösungen, das weltweit als De-facto-Standard im Bereich des IT-Service Managements gilt. In der Praxis sind viele Unternehmen an einer klaren Definition von IT-Services gescheitert, was nicht zuletzt der Tatsache geschuldet ist, dass die Servicenehmer IT-Services als eine Gesamtheit wahrnehmen. Sehr häufig besteht aber ein IT-Service aus dem Zusammenspiel mehrerer IT-Funktionen. Diese IT-Funktionen wiederum bestehen aus Hardware-, Software-, Kommunikations- und Dienstleistungskomponenten, werden aber von den Kunden, die diese Services in Anspruch nehmen, als eine geschlossene Einheit wahrgenommen.“ [4]. Mit einem solchen Dashboardsystem können kritische Situationen erkannt werden.
 

Transparenz in IT-Service Landschaften 

In der Forschungskooperation Dynamic IT Supplier Management mit der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg und einem Unternehmen aus der Automotivbranche wurde das Dashboardsystem AMS Dashboard entwickelt, mit dem ein Mitarbeiter aus dem Application Service Management in Abhängigkeit von individueller Schwellenwertbestimmung Kennzahlen für die „Anzahl Incidents“ sowie „Reaktions-“ und „Lösungszeiten“ generieren bzw. visuell darstellen kann. Diese Kennzahlen können kontinuierlich angewandt werden, sodass nachhaltig der Unterschied zu vorigen Messwerten ersichtlich ist. Das AMS Dashboard bietet einem Mitarbeiter aus dem Application Service Management (ASM) die Möglichkeit, diese Kennzahlen individuell für die IT-Services seiner Abteilung zu generieren und die Berechnungen visuell abzurufen, um somit einen entsprechenden Status zu erhalten. Darüber hinaus hat der Abteilungsleiter die Möglichkeit sich eine Gesamtübersicht dieser Kennzahlen in Form eines aggregierten Status einzuholen, um sich eine bessere Übersicht bzw. Kontrolle über die Abteilung zu verschaffen.


Tabelle 1: Anforderungen an eine Spitzenkennzahl.


Dashboard

Im Rahmen der Forschungskooperation wurden durch eine Expertenbefragung bei einem Unternehmen aus der Automotivbranche Anforderungen an solche Kennzahlen für Anzahl Incidents (Anzahl aller aktuell offenen Tickets bzw. Störfälle), Reaktions- sowie Lösungszeiten und Aggregationen von Kennzahlen erhoben, indem der Nutzer (sowohl allgemeiner Application Service Manager als auch Abteilungsleiter) die KPIs erstellen konnte. Für die Kennzahl der Anzahl Incidents wurde dieses bereits in der Ausgabe ERP Management [1] aufgezeigt und für die Reaktions- sowie Lösungszeiten in Abhängigkeit von definierten SLAs ist ein Ansatz im ERP Management Magazin 1/2017 [3] als Erweiterung aufgezeigt worden. In diesem Beitrag soll ein Ansatz vorgestellt werden, der ein Aggregationsverfahren dieser und in Zukunft entwickelten Kennzahlen für dieses Dashboard ermöglicht. Diese Kennzahl, die aus einer Aggregation von Kennzahlen besteht, trägt die Bezeichnung einer sogenannten Spitzenkennzahl. Die erhobenen Grundanforderungen für eine solche Aggregation von KPIs zeigt Tabelle 1.

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