Asset Management

Um den Schockwellen von COVID-19 Stand zu halten, haben Unternehmen in Sachen digitale Transformation und Cloud einen Gang höher geschalten. Die Folge: Die Budgettöpfe sind deutlich kleiner, die Herausforderungen bleiben. Zeit, sich fünf Maxime & Trends für das neue Jahr genauer anzusehen.

1. Technology Value Optimization (TVO)

Um trotz Budgetrestriktionen Luft nach oben zu haben, versuchen CIOs und IT-Verantwortlichen momentan alles, um bestehende Ausgaben langfristig zu reduzieren. Dabei ist es nur logisch, die Kosten dort einzusparen, wo der Einsatz von IT-Assets keinen echten ROI für das Unternehmen abwirft. Diese Binsenweisheit ist natürlich auch den IT-Abteilungen nicht ganz neu. In der Umsetzung hapert es jedoch noch gewaltig. Laut einer Umfrage von Flexera (2021 State of Tech Spend Report) handelt es sich bei 12% der IT-Ausgaben um unnötige und vermeidbare Kosten. Dazu zählen beispielweise kaum oder nicht genutzte Anwendungen (Shelfware) sowie überdimensionierte Cloud-Instanzen oder Abos. Branchenexperten schätzen den Anteil an unnötigen Technologieausgaben auf satte 30%. Eine Menge Geld, das sich Unternehmen insbesondere in Zeiten von COVID-19 nicht leisten können.

Die Lösung im Ausgabenmanagement heißt Technology Value Optimization (TVO). Damit ist nichts anderes gemeint, als den ROI eines jeden IT-Assets zu prüfen und das Potential der einmal erworbenen Anwendungen und Systeme im vollem Umfang auszuschöpfen. Die Optimierung des technischen Mehrwerts kommt im Grunde einer guten Haushaltsführung gleich: Bevor es in den Supermarkt geht sollten Hausfrau und Hausmann erst einen Blick in den Kühlschrank werfen, um zu sehen, was überhaupt noch vorrätig ist und was sich wie verwerten lässt. Steht die Inventur, kann der „Einkaufszettel“ (bzw. die To-Do-Liste) erstellt werden. Auf die IT bezogen kann diese Liste beispielsweise die Umverteilung von Lizenzen, die Anpassung von Cloud-Verträgen, die stärkere Nutzung einer Enterprise-Software oder eben auch die Entfernung einer Anwendung bedeuten.

TVO wird für die meisten Entscheider ein wichtiger Baustein, um Projektgenehmigungen ins Laufen zu bringen und ein transparentes Projekt Controlling sicherzustellen. Hinzu kommt, dass die bessere Integration von bestehenden Technologien nicht nur Kosten spart, sondern auch für Investitionsschutz garantiert. Das gleiche gilt für die Verbesserung der Datenqualität sowie die Einbindung der Daten in Prozesse und Workflows.

2. Datenanalytik

Apropos Daten: Big Data mag als Buzzword ausgedient haben. Die Verarbeitung und Analyse der Daten ist jedoch so wichtig wie nie zuvor. Unternehmen verbessern nicht nur die Methoden zur Erfassung von Daten, sondern auch die Art und Weise, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren und nutzen. Datensilos sowie lückenhafte oder unsaubere Datenaufbereitung sind dabei inakzeptabel. Vielmehr tauchen in der IT-Landschaft vermehrt Data Lakes und Cloud Lakehouse auf, um Daten zusammenzuführen. Im Zusammenhang mit Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zudem der Bereich Data Science deutlich an Profil.

Die Bereitstellung der Daten über unterschiedliche Quellen ist eine Herausforderung. Die Datenqualität eine andere. In Bezug auf das ITAM geht es hier an das KPI Housekeeping. Das heißt: Finden Änderungen innerhalb der IT-Asset-Daten statt, müssen auch die darauf basierenden KPIs (Key Performance Indicator) geprüft und gegebenenfalls neu definiert werden. Die routinemäßige Durchführung von Housekeeping-Task garantiert eine saubere Zuordnung von Ressourcen und schafft die Grundlage, um Prozesse weiter zu automatisieren und den Erfolg von Governance-Initiativen kontrollieren und bewerten zu können.

3. Künstliche Intelligenz

War die Cloud-Migration im letzten Jahr für viele Unternehmen schlichtweg eine Frage des Überlebens, gehören Initiativen rund um (Künstliche Intelligenz) und Machine Learning zur verheißungsvollen Zukunftsstrategie. Nach einer Umfrage von Flexera nimmt KI /ML mit 64% Platz vier bei den geplanten IT-Ausgaben für 2021 ein.

Das hat seine Gründe: Im Rahmen der Automatisierung werden smarte und selbstlernende IT-Managementsysteme eine wichtige Rolle übernehmen und unter anderem die kontinuierliche Überwachung der immer komplexer werdenden IT-Infrastruktur sicherstellen. Von der vorausschauenden Identifizierung von Compliance- und Sicherheitsproblemen über automatisierte Alerts und Impact-Analysen bis zur KI-gesteuerten Problembehebung sind dem Einsatzgebiet grundsätzlich keine Grenzen gesetzt. Die (KI) der Zukunft stützt sich dabei in erster Linie auf Daten (Big Data) und deren Verarbeitung (Datenanalytik).

Die Erwartungshaltung ist hoch, insbesondere was die Verbesserung der Customer Experience angeht (z. B. Recommendation Engines, Chatbots, Marketing). Ein echtes KI-Wunder ist aber vorerst nicht zu erwarten. Vielmehr gilt es derzeit noch, die Grenzen und Chancen der künstlichen Intelligenz auszuloten.

4. Hyper-Automation

So ist KI die Technologie der Wahl, wenn es darum geht die Automatisierung weiter voranzutreiben. Sei es durch mehr Effizienz bei der Durchführung wiederkehrender Standard-Tasks oder um die wachsende Komplexität von Prozessen und Daten zu reduzieren und beherrschbar zu machen. Gartner hat hier den Begriff Hyperautomatisierung geprägt und den Trend als „unvermeidlich und irreversibel“ bezeichnet. Was damit gemeint ist: Alles was durch den Einsatz von Technologien automatisiert werden kann, wird auch automatisiert. Ganz neu ist dieser Trend nicht. Trotzdem besteht laut Gartner weltweit enormer Nachholbedarf bei der Umsetzung.

Besonders dringlich wird es für Unternehmen, die sich in großem Umfang auf veraltete Geschäftsprozesse und/oder Legacy-Systeme stützen und dadurch im Geschäftsalltag mit unnötigen Hürden zu kämpfen haben, während die Effizienz insgesamt nachlässt und die Kosten steigen. So ähnelt die IT-Infrastruktur schnell einem Flickenteppich an unterschiedlichen Technologien und Anwendungen. Mit dem Weg in die Cloud und dem Trend zu SaaS hat sich dieses Problem verschärft. Zwar übersteigen schon heute die Ausgaben für die Cloud (30%) die Ausgaben für On-Premise (24%). Gänzlich verschwinden werden Desktop-Anwendungen jedoch vorerst nicht – sei es aus praktischen Gründen oder Sicherheitsbedenken. Das Ergebnis ist ein bunter Mix an IT-Assets, deren Nutzung, Compliance, Sicherheit und Kosten es zu managen gilt.

Wer es hier verpasst Transparenz und Konsistenz zu schaffen, wird über kurz oder lang mit der digitalen Transformation nicht mithalten können. Die Experten von Gartner gehen davon aus, dass in diesem Jahr rund 70% der Unternehmen hier aufschließen wollen und gleich mehrere Initiativen rund um die Hyperautomatisierung starten werden.

5. OnePlatform-Strategie

Die Patchwork-IT-Landschaft braucht keinen Föderalismus, sondern eine zentrale Anlaufstelle, um die vielfältigen IT-Assets in Schach zu halten. Diese OnePlatform-Strategie hat sich im ITAM bereits in den letzten Jahren abgezeichnet und wird 2021 weiter an Bedeutung gewinnen. Ein hoher Automatisierungsgrad ist hier Grundvoraussetzung: Vorkonfigurierte, benutzerdefinierte Richtlinien sorgen dafür, dass Optimierungsprozesse schnell und zuverlässig ablaufen. Das schließt die Einhaltung von Lizenzierungsrichtlinien ebenso ein wie das Software Vulnerability Management und Maßnahmen zur Kostenreduzierung. Alle Aktionen lassen sich über eine leistungsstarke Orchestrierungsengine über alle Services hinweg durchführen – egal ob in der Cloud, On-Premise oder SaaS.

Als zentrale Plattform bieten Managementsysteme viel Raum für zusätzliche Features und Services. Ein hoher Integrationsgrad erlaubt es zudem, die Lösung mit anderen Systemen zu verbinden und beispielsweise Finanzdaten zu nutzen. Der Blick ins Ausgabenmanagement-, Buchhaltungs- und Abrechnungssysteme verrät, wer wo abseits offizieller Kanäle Anwendungen kauft und bezahlt. Einzelne Transaktionsdatensätze lassen sich bis ins Detail überprüfen und zurückverfolgen – zum