Analytics: der Sherlock Holmes der Corporate IT

Ohne Zweifel: Mitarbeiter-Produktivität und -Engagement sind untrennbar mit der Employee Experience verknüpft. Doch was wenn genau diese schwächelt? Wenn der Zugriff auf Anwendungen plötzlich länger dauert? Oder Mitarbeiter benötigte Informationen nicht schnell genug finden können? Dann steigt nicht nur die Frustration, es sinkt ebenso die Effektivität. Und wenn als Konsequenz dann der Geschäftserfolg beeinträchtigt wird, ist rasch „Schluss mit lustig“. Was es braucht? Einen problemlösenden Detektiv. Ein Fall für Sherlock Holmes?

Clouds, SD-WAN und Analysetools

Um eine qualitativ hochwertige Endbenutzerumgebung zu erreichen, sind mehrere Dinge erforderlich: Der entscheidende erste Schritt ist die Bereitstellung intelligenter Cloud-basierter Arbeitsbereiche. Sie bieten einen zentral gesteuerten, sicheren Zugriff auf digitale Assets von überall und jederzeit über die von den Benutzern bevorzugten Geräte und mit intelligenten Funktionen zur Beschleunigung von Routineaufgaben. Die zweite Anforderung ist ein erstklassiges Unternehmensnetzwerk, das SD-WAN-Funktionen (Software Defined WAN) verwendet, um Benutzer auf schnellstmögliche und zuverlässige Weise mit Unternehmensressourcen zu verbinden. Und schließlich benötigen IT-Teams intelligente Analysen, um Abweichungen von der gewünschten Anwendungs- oder Netzwerkleistung leicht zu finden und zu bewerten. Mithilfe der Analytics-Software können sie auch schnell die Hauptursachen für diese Probleme ermitteln, um negative Auswirkungen zu minimieren.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Moderne Unternehmensnetzwerke sind jedoch längst so komplex geworden, dass es nicht mehr möglich ist, sie manuell unter Kontrolle zu halten. Aus diesem Grund erweitern immer mehr Unternehmen die „menschliche Intelligenz“ ihrer IT-Betriebsteams mit künstlicher Intelligenz (KI), genauer gesagt mit Algorithmen für maschinelles Lernen (ML). Eine moderne Analyselösung wendet ML auf Leistungsprobleme an, die in der Masse der Metadaten lauern. Innerhalb weniger Wochen nach der Bereitstellung legen ML-basierte Analysetools eine Grundlage für das regelmäßige Verhalten in einer IT-Umgebung fest, um ungewöhnliche Abweichungen und seltsame Datencluster zuverlässig zu erkennen.
Auf diese Weise können Unternehmen mithilfe von ML-basierten Analysen die Hauptursache für Probleme schnell finden und Leistungsprobleme nahezu in Echtzeit verringern. Außerdem ist ML der perfekte Ermittler, um Probleme, Datenlecks oder neu auftretende Angriffe zu erkennen und so die dringendsten Probleme zu herauszufiltern, die zuerst behoben werden müssen. Im Idealfall werden die Analysefunktionen in einer umfassenden Architektur bereitgestellt und bieten ein umfassendes Leistungsmanagement für intelligente digitale Arbeitsbereiche.

Ein diskreter Sherlock Holmes

Umfassende ML-gesteuerte Analysen sind somit entscheidend für die Erstellung und kontinuierliche Optimierung der heute benötigten Hochleistungs-IT-Umgebung. Ein ML gesteuerter „Sherlock Holmes“ sollte demnach immer aktiv und bei auftretenden Problemen mit einer Lösung ausgestattet sein. Und im Gegensatz zu seinem berühmten Namensgeber aus der Baker Street 221 hat der „ML-Sherlock“ einen großen Vorteil: Er steht nie im Mittelpunkt, sondern arbeitet diskret im Hintergrund, ein unsichtbarer Problemlöser, der kontinuierlich zuverlässige Leistung und schlussendlich eine qualitativ hochwertige Employee Experience sichert.

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