Was ist AIOps?

AIOps funktioniert am besten mit einer unabhängigen Bereitstellung, damit Daten aus allen verfügbaren IT-Überwachungsquellen erfasst und analysiert werden können und Sie ein zentrales Interaktionssystem erhalten. Dazu führt die Plattform im Wesentlichen denselben Prozess wie die kognitive Funktion von Menschen aus. Die folgenden fünf wichtigen Algorithmen sind daran beteiligt:

AIOps muss enorme Mengen an verfügbaren IT-Daten verarbeiten, diese bewerten und relevante Datenelemente identifizieren. Dabei müssen die wichtigen „Nadeln“ in „Heuhaufen“ mit mehreren Terabyte an Daten basierend auf vordefinierten Auswahl- und Priorisierungsmetriken gefunden werden.

AIOps untersucht relevante Daten ganz genau, ermittelt dabei Korrelationen zwischen Datenelementen und fasst diese für die weitere Analyse zusammen.

Dank genauer Analysen können AIOps-Plattformen eindeutig Problemursachen, Ereignisse und Trends ermitteln. So können Sie fundierte Maßnahmen dank deutlicher Einblicke ergreifen.

AIOps muss auch als Zusammenarbeitsplattform fungieren, die die richtigen Teams und Personen mit relevanten Informationen versorgt und die effektive Zusammenarbeit selbst bei verteilten Mitarbeitern erleichtert.

Zu guter Letzt kann AIOps automatisch auf Probleme reagieren und diese direkt beheben, sodass der IT-Betrieb wesentlich schneller und genauer wird.

Laut einer Studie von Accenture verbringen Kundensupportfunktionen bis zu 12 % ihrer Zeit mit der Ticketverwaltung und 43 % der Mitarbeiter beim IT Service Desk müssen aus bis zu 100 Zuweisungsgruppen wählen. Anders ausgedrückt: Es gibt einfach zu viele Daten und Informationen, die moderne IT- und Serviceabteilungen nicht mehr effektiv bewältigen können. AIOps verringert diese Belastung.

Im Folgenden werden verschiedene wichtige Vorteile einer AIOps-Plattform vorgestellt:

AIOps kombiniert intelligente Automatisierung mit Big Data, deckt dabei verborgene Verbindungen und Datenbeziehungen zwischen Services, Vorgängen und Ressourcen auf und liefert umsetzbare Einblicke. Daraus ergeben sich eine verbesserte Nutzbarkeit Ihrer Daten und bessere Ergebnisse der Datenanalyseaktivitäten.

AIOps ist eine kostengünstige Alternative zur Einstellung vieler IT-Mitarbeiter und Data Scientists. Darüber hinaus kann sie den Zeit- und Arbeitsaufwand von IT-Betriebsteams für Routineaufgaben und möglicherweise unwichtige Warnungen erheblich reduzieren. So steigern Sie die Effizienz und senken Kosten. Zu guter Letzt schützt AIOps Unternehmen vor kostspieligen Serviceunterbrechungen.

AIOps ist sowohl schnell als auch genau. So können Sie Fehlerraten reduzieren und gleichzeitig die Lösung für Probleme mit Serviceauswirkungen beschleunigen. Durch die Beseitigung von Datensilos bietet AIOps zudem eine zentrale, kontextbezogene Ansicht der ganzen IT-Umgebung. Dank der proaktiven Leistungsüberwachung und Datenanalysen von AIOps können Sie schnellere, bessere Entscheidungen treffen.

Mitarbeiter sind am zufriedensten, wenn sie über die richtigen Tools für die Erledigung ihrer Aufgaben verfügen. AIOps automatisiert zahlreiche wichtige – wenn auch wiederholte und zeitaufwendige – Aufgaben und verbessert somit die Mitarbeiterproduktivität und Mitarbeiter-Experience.

Im Wesentlichen dient die AIOps-Plattform dazu, IT-Betriebsdaten intelligent zu erfassen und zu analysieren. Mit diesen beiden Hauptaufgaben wird AIOps aber zu einem wertvollen Asset für eine Vielzahl von Aktionen und Lösungen. Im Folgenden sind neun gängige Anwendungsfälle für AIOps aufgeführt:

AIOps kann Incident-Warnungen schnell verarbeiten und analysieren und so Lösungen einführen, bevor Incidents außer Kontrolle geraten.

Indem Daten konsistent analysiert und mit historischen Trends verglichen werden, kann AIOps Datenausreißer ermitteln, die auf potenzielle Probleme hinweisen können.

Die AIOps-Funktionen für Datenerfassung und -analyse können nicht nur Probleme frühzeitig erkennen, sondern auch aktuelle und historische Datentrends anhand von maschinellem Lernen für präzise Prognosen zukünftiger Ergebnisse einsetzen.

AIOps kann auch wesentlich zur Ursachenanalyse beitragen, indem Millionen Datenpunkte korreliert, Benutzer- und Geschäftskontexte bereitgestellt, Ereignismuster nachverfolgt werden und vieles mehr. So können Sie potenzielle Problemursachen genau diagnostizieren.

Die AIOps-Funktionen für die Ursachenanalyse dienen nicht nur Unternehmen, sondern auch Kunden. Supportmitarbeiter können Probleme schneller identifizieren und lösen und so die Kunden-Experience verbessern. Gleichzeitig können IT-Helpdesks mehr Tickets genauer bearbeiten.

Mit den richtigen Daten und Direktiven können Sie AIOps so einrichten, dass Probleme direkt beim Entstehen automatisch behoben werden. Die automatisierte Reaktion auf Incidents ermöglicht die genaue Identifizierung, Diagnose und Behebung von Problemen und ist dabei viel schneller als menschliche Mitarbeiter.

Indem die ITOps-Belastung durch neue und komplexe Technologien praktisch beseitigt wird, ermöglicht AIOps die uneingeschränkte digitale Transformation. Unternehmen können fortschrittliche Neuerungen flexibel einsetzen, um strategische Ziele zu erreichen, ohne sich Gedanken um eine Überlastung der IT machen zu müssen.

AIOps bietet uneingeschränkte Einblicke in die gegenseitigen Abhängigkeiten bei der Cloud-Einführung und -Migration. Dadurch werden die betrieblichen Risiken eines solchen Wechsels wesentlich verringert.

Durch effektive Automatisierung und transparente Daten kann der IT-Betrieb dank AIOps schließlich auch die DevOps-Infrastruktur unterstützen.

Für die Einführung von AIOps ist ein individuell auf Ihre Organisation sowie deren Fähigkeiten und Bedürfnisse abgestimmter Ansatz erforderlich. Einige grundlegende Schritte gelten allerdings im Allgemeinen für alle Unternehmen.

Je nach Organisation kann ein AIOps-Ansatz auf Widerstand stoßen. Häufige Einführungshindernisse:

• Mangel an Team-Data Scientists
• Mangel an relevanten Fähigkeiten
• Mangelnde Daten oder unzureichende Datenqualität
• Keine integrierte Möglichkeit, auf Einblicke zu reagieren

Die meisten effektiven AIOps-Anbieter beseitigen diese Probleme glücklicherweise. ServiceNow bietet robuste Data Science-Services, die bestehende Kompetenzen durch benutzerfreundliche Tools ergänzen und wertvolle nächste Schritte bereitstellen. Mit ServiceNow müssen Sie keine Data Scientists einstellen und sich keine Gedanken um die Probleme machen, die einen erfolgreichen AIOps-Einsatz verhindern können.

Holen Sie die Unterstützung der Management- und Führungsebene ein, indem Sie einen Business Case für AIOps aufstellen. Identifizieren Sie verbesserungswürdige Bereiche in Ihrem IT-Betrieb und stellen Sie die zuverlässigen, effektiven Lösungen von AIOps vor.

Für die Wahl der richtigen AIOps-Plattform müssen Sie Ihr Geschäft ganz genau kennen und alle verfügbaren Optionen recherchieren. Sie haben die Wahl zwischen vielen Lösungen. Testen Sie also Demos, und lesen Sie relevante Bewertungen.

Wenn Sie sich für eine bevorzugte AIOps-Lösung entschieden haben, sollten Sie einen detaillierten Rollout-Plan aufstellen, um den Wechsel im richtigen Tempo und ohne Verschwendung von Zeit oder anderen Ressourcen zu vollziehen.

Ihre Mitarbeiter sind in erster Linie an den Vorteilen dieses neuen Ansatzes für sie interessiert. Demonstrieren Sie, wie intelligenter, prädiktiver Selfservice vorausschauenden Support bietet und die Anzahl der Fälle für Mitarbeiter reduziert und wie aufwendige, monotone Aufgaben durch Automatisierung beseitigt werden können.