Drei Gründe, warum sich Unternehmen für AIOps entscheiden sollten
AIOps bietet wesentliche Einblicke in alle Schichten der IT-Umgebung, wobei die Leistungsfähigkeit von Machine Learning dazu beiträgt, selbst in den komplexesten und hybriden Umgebungen die wahren Probleme von fälschlicherweise ausgelösten oder irrelevanten Fehlermeldungen zu trennen. Wenn IT-Ops-Teams über fortschrittliche Analyse- und ML-Fähigkeiten verfügen, die mit einer effektiven AIOps-Lösung einhergehen, können sie ihre Data Monitoring-Prozesse optimieren. Dies erlaubt eine schnelle Identifizierung und Priorisierung von Problemen, während sie gleichzeitig durch die Vorhersagekraft frühzeitig und strategisch mobilisiert werden können.
Vorhersagen erhalten
Moderne Unternehmen können es sich nicht leisten, erst über ihre Endnutzer auf Probleme aufmerksam zu werden. Vielmehr müssen sie neue Lösungen und Strategien finden, die ihnen helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, bevor sie sich auf ihren Service auswirken. AIOps bietet Unternehmen wichtige Insights und hilft ihnen, Anomalien zu erkennen, bevor diese sich zu ausgewachsenen Ausfällen entwickeln. Durch den Einsatz von KI und ML sowohl zur effizienten Analyse riesiger Mengen von Performance-Daten als auch zur Identifizierung von Mustern, gewinnen Unternehmen die nötige Weitsicht für präventive Wartungsmaßnahmen, um Ausfallzeiten zu reduzieren oder gänzlich zu vermeiden.
Proaktive Maßnahmen ergreifen
Die entstehende Handlungsfähigkeit bringt die Vorteile von AIOps auf die nächste Ebene: Sie sorgt für nutzbare Insights zur Identifizierung und proaktiven Behebung der Ursachen von sicherheitsrelevanten Vorfällen. Die Implementierung einer AIOps-Lösung, die nicht nur maschinelles Lernen und Analysen ermöglicht, sondern auch nutzbare Insights liefert, ist besonders für jene Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die ihre Bestrebungen hinsichtlich Automatisierung weiter vorantreiben wollen. Dies ist für IT-Abteilungen unerlässlich – nicht nur, um Probleme und deren Ursachen zu identifizieren, sondern auch, um die mittlere Reparaturzeit (MTTR) zu verkürzen. Darüber hinaus können Unternehmen mit einer AIOps-Grundlage IT-Service-Management- (ITSM) sowie IT-Operations-Management-Prozesse (ITOM) miteinander verknüpfen, um in einer Vielzahl von Events sicherheitsrelevante Vorfälle zu erkennen. Außerdem können sie dadurch die Auswirkungen auf Services und die ursächlichen Faktoren besser nachvollziehen sowie den Service beeinflussende Probleme proaktiv lösen, bevor diese eine negative Customer Experience nach sich ziehen.
Darüber hinaus sind Unternehmen dazu in der Lage, das Produktivitätspotenzial ihrer Mitarbeiter zu maximieren, indem sie den Großteil der Datenanalysen automatisieren, die diesen Prozessen inhärent sind. Dadurch können sie zum Beispiel den Fokus ihrer Mitarbeiter auf die Problemlösung umlenken, anstatt sie für die kontinuierliche Überwachung und Problemidentifizierung einzusetzen – ein oft langwieriger und zeitraubender Prozess, ganz zu schweigen vom Risiko menschlichen Versagens. Mit AIOps handeln Unternehmen nach ihren eigenen Bedingungen und verfügen über die notwendigen Erkenntnisse, um Probleme vorherzusagen, neue Probleme zu identifizieren, zu priorisieren und zu beheben, bevor es zu Ausfällen kommen kann.
Betriebsdaten entwickeln sich weiter und steigen auf ein Niveau, das über die menschliche Größe hinausgeht. Unternehmen können es sich nicht länger leisten, ihren Erfolg ausschließlich von traditionellen ITOM-Lösungen und manuellem Monitoring abhängig zu machen. Es liegt auf der Hand, dass jene Unternehmen, die AIOps nicht als „nice-to-have“, sondern als einen wichtigen Schritt in ihrer Entwicklung vom traditionellen Monitoring hin zur Handlungsfähigkeit betrachten, am besten positioniert sind, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten beziehungsweise sie zu übertreffen.
