Werkzeuge für erfolgreiche RCA: Wie Sie die IT mit moderner Ursachenanalyse voranbringen

Erkunden Sie die Unterschiede zwischen traditioneller und moderner Ursachenanalyse und erfahren Sie, wie Sie automatisierte RCA für mehr IT-Effizienz nutzen können.

Dies ist der erste Teil einer dreiteiligen Serie, in der untersucht wird, wie die IT-Abteilung ihre Strategie für die Ursachenanalyse verbessern kann und welche Kriterien für die Bewertung und optimale Nutzung von RCA-Tools gelten. Erfahren Sie mehr, indem Sie den zweiten und dritten Teil lesen oder die Seite zur Ursachenanalyse von Lakeside besuchen.

---

 

IT-Umgebungen werden immer komplexer. Angesichts verteilter Belegschaften und der Umstellung auf Cloud-Infrastrukturen können sich Unternehmen bei der Diagnose und Behebung von IT-Problemen nicht mehr auf herkömmliche Software für die Ursachenanalyse (RCA) verlassen.

Es ist an der Zeit, dass die IT-Abteilung auch den Ansatz der Root-Untersuchung überarbeitet.

Die Suche nach der Ursache von IT-Problemen hat höchste Priorität

RCA ist eine Methode, um die Ursache technologiebezogener Probleme zu ermitteln und sie zu beheben, anstatt nur die Symptome zu behandeln. Eine beschleunigte Fehlerbehebung kann dazu beitragen, dass Techniker Zeit für übergeordnete Aufgaben gewinnen und die digitale Erfahrung und Produktivität von Anwenderverbessern. Daher ist eine schnelle und effiziente Ursachenanalyse ein wichtiges Anliegen für IT-Experten.

Laut der Studie von Lakeside Softwareüber die digitale Mitarbeitererfahrung (DEX) ist die Reduzierung der mittleren Lösungszeit (MTTR) - die durchschnittliche Zeit, die für die Behebung eines Problems benötigt wird - die wichtigste Kennzahl, die IT-Mitarbeiter in ihre Ziele einbeziehen. Diese Kennzahl hilft bei der Bewertung der Effizienz von IT-Abteilungen und der Kosten des Support-Desks. Bei einer raschen Behebung des Problems kann sich Anwender wieder seinen eigentlichen Aufgaben widmen, und die IT-Ressourcen können für andere Aktivitäten eingesetzt werden.

Aus diesem Grund ist RCA so nützlich. Eine wirksame Diagnose ermöglicht nicht nur eine rasche Lösung, sondern auch die Vermeidung von Wiederholungen. Die Vorteile umfassen:

• Geringere Ausfallzeiten, was zu einem verbesserten digitalen Erlebnis und Engagement führt.
• Weniger Helpdesk-Tickets und damit geringere IT-Kosten.
• Gesteigerte Produktivität dank einer verbesserten Erfahrung der Endbenutzer.

---

E-BOOK

Tieferes RCA für moderne digitale Arbeitsplätze

Herunterladen

---

 

Was ist ein traditioneller RCA-Ansatz?

Traditionellere Ansätze zur Ursachenanalyse konzentrieren sich auf einzelne Ursachen. Zum Beispiel Lösungen, die ein einzelnes Problem und seine Ursache aufzeigen, anstatt eine kontextbezogene Sicht auf alle Bedingungen und früheren Ereignisse, die den Vorfall beeinflussen können, einzunehmen.

Dieses Modell ist fehlerhaft, weil es keine ganzheitliche Sicht auf den gesamten IT-Bestand bietet, der aufgrund von Trends im Cloud Computing und der schieren Menge an Geräten, die mit Unternehmensnetzwerken verbunden sind, immer komplexer wird. Darüber hinaus schafft die Zunahme von Remote- und hybriden Arbeitsformen - mit verteilten digitalen Arbeitsplätzen an verschiedenen geografischen Standorten - eine weitere Ebene der IT-Komplexität für Unternehmen, die es zu verwalten gilt.

Eine RCA, die sich auf eine einzelne Ursache konzentriert, kann Abhilfemaßnahmen vorschlagen, die das Problem beheben, aber sie verpasst die Gelegenheit, die breiteren Implikationen und Verzweigungen des Vorfalls zu verstehen.

Um das digitale Mitarbeitererlebnis zu verbessern und einen IT-Betrieb aufzubauen, der besser auf die Zukunft digitaler Arbeitsplätze vorbereitet ist, sollten Unternehmen einen moderneren Ansatz zur Ursachenforschung einführen. Eine intelligente RCA-Lösung kann Probleme schneller und effektiver beheben. Darüber hinaus können damit auch verwandte und zugrunde liegende Probleme aufgedeckt werden, die in Zukunft Compliance-Risiken oder Cybersecurity-Bedrohungen darstellen könnten.

Was ist eine moderne RCA-Strategie?

Ein fortschrittlicher und moderner Ansatz zur Ursachenanalyse geht über reaktive Support-Desk-Aktivitäten hinaus und nimmt eine proaktivere Rolle bei der Behebung von Störungen ein. Moderne RCA ist umfassend genug, um die gesamte Bandbreite der digitalen Mitarbeitererfahrung zu erfassen, einschließlich:

• Endgeräte
• Anwender
• Netzwerke
• Anwendungen
• Software als Dienstleistung (SaaS)
• Multi-Cloud-Infrastruktur

Die moderne Ursachenanalyse basiert auf tiefgreifenden Telemetriedaten sowie auf Funktionen für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI). So kann sie umfassende kontextbezogene Einblicke in die Ursachen von Vorfällen und deren Behebung liefern.

 

---

BRIEF DER LÖSUNG

Ursachenanalyse für eine produktivere IT

Mehr erfahren

---

 

Wie Sie Ihre Strategie für die Ursachenanalyse modernisieren

Unternehmen können die Behebung von Störungen durch den Einsatz einer automatisierten Ursachenanalyse modernisieren. Diese Lösungen nutzen tiefgreifende Daten, Funktionen der künstlichen Intelligenz und Automatisierung zur schnelleren Fehlerbehebung als ein manueller Ansatz und können sogar umsetzbare Erkenntnisse und automatische Korrekturen für Service-Desk-Mitarbeiter auf niedrigerer Ebene bereitstellen, um eine Vielzahl von Problemen schnell zu beheben.

In der Studie "The Future of Digital Workplaces" von Lakeside gaben 66 % der befragten Mitarbeiter an, dass sich die Zeit, die für die Lösung von IT-Problemen benötigt wird, negativ auf ihre Arbeit auswirkt und sie daran hindert, Kundenwünsche zu erfüllen, Aufgaben zu erledigen und ihre Ziele zu erreichen. Diese Erkenntnisse zeigen, wie wichtig eine schnelle Fehlerbehebung für bessere Geschäftsergebnisse ist.

KI-Lösungen auf dem Vormarsch

Intelligente RCA-Lösungen prägen die Zukunft der Vorfallsdiagnose und -behebung, weil sie es können:

• Identifizieren Sie die Ursache auf der Grundlage früherer Ereignisse, indem Sie historische Daten verwenden, um die Umstände, die zu einem Problem geführt haben, wiederherzustellen.
• Verstehen Sie den Kontext, setzen Sie Ereignisse in Beziehung und bieten Sie Abhilfe.

Kein Wunder, dass die Unternehmen ihre Ausgaben für KI-Software aufstocken. Laut IDC wird erwartet, dass der weltweite Umsatz des IT-Marktes im Jahr 2022 im Vergleich zum Vorjahr um 19,6 % auf 432,8 Mrd. USD steigen wird. IDC stellt fest, dass diese Art von Technologie zu einem Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen geworden ist, die Strategien zur digitalen Transformation verfolgen, da sie Skalierbarkeit, effizientere Geschäftsprozesse und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.

KI-gesteuerte, kontextbezogene RCA kann auch dazu beitragen, die Cybersicherheitslage eines Unternehmens zu verbessern. Mit einer automatisierten Software für die Ursachenanalyse mit Zugriff auf Echtzeit- und historische Daten ist es beispielsweise möglich, den Kontext zu verstehen und zu erkennen, wenn ein Gerät beginnt, sich auf eine Weise zu verhalten, die in der Vergangenheit nicht vorgekommen ist. Diese Art der Diagnose kann dazu beitragen, die Verbreitung von Malware zu verhindern und Angriffe zu stoppen, bevor sie eskalieren.

Hauptbestandteile der automatisierten Software für die Ursachenanalyse (Root Cause Analysis)

Zu den Hauptkomponenten der automatisierten RCA, die den Anforderungen komplexer IT-Anlagen gerecht wird, gehören:

• Umfassender Einblick in den gesamten IT-Bereich, von Endgeräten bis hin zu SaaS- und Cloud-Umgebungen.
• Leistungsstarke Analysen , die sowohl Echtzeit- als auch historische Daten für ein kontextbezogenes Verständnis der Grundursache nutzen.
• Priorisierung von Problemen, um den Technikern zu helfen, ihre Bemühungen auf weit verbreitete und schwerwiegende Probleme zu konzentrieren.
• KI-gesteuerte Automatisierung , um Daten zu analysieren, Korrelationen zwischen Ereignissen herzustellen, Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen zu ergreifen.

---

Wechseln Sie zu automatisierter RCA-Software

Entdecken Sie, wie eine moderne Strategie zur Ursachenanalyse Ihrem Unternehmen helfen kann. Fordern Sie noch heute eine individuelle Demo an.