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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

MA: Erstellung eines Konzeptes für das IT Service Management für Data Analytics

Zielsetzung

Data Analytics-Werkzeuge sind mittlerweile ein fester Bestandteil des IT-Portfolios in Unternehmen. Frameworks wie Hadoop oder Apache Spark und Flink werden genutzt, um eine Entscheidungsfindung in zahlreicher Abteilungen der Unternehmen – von Logistik bis hin zu Produktion – vorzubereiten und zu objektivieren. Die Frameworks sind jedoch oft das Ergebnis von Open Source Projekten und in der Regel als Stand-alone Systeme konzipiert. Ein professioneller Einsatz erfordert jedoch, dass sich die Data Analytics Systeme in die existierende IT-Landschaft und in die IT-Policies nahtlos integrieren. Das umfasst die Ausführungsplattform, die Dateisysteme und Datenbanken, die Sicherheitsrichtlinien und vieles mehr. Aber auch die IT Service Management Prozesse müssen angepasst werden, um den Anforderungen der Data Analytics Frameworks gerecht zu werden.

Die ausgeschriebene Masterarbeit soll ein Konzept für die Einbettung von Data Analytics Systemen in bestehende IT Service Management Prozesse und Infrastrukturen erarbeiten. Dazu sollen zunächst typische Szenarien des IT-Managements zusammengestellt und hinsichtlich möglicher Erweiterungen durch Data Analytics Systemen analysiert werden.

Außerdem sollen Optimierungsansätze für IT Service Management durch Data Analytics bzw. die Einsatzmöglichkeiten von Data Analytics zu Automatisierung der Service Management Prozesse analysiert und beleuchtet werden. So ist z.B. im IT Service Management die Verbesserung der User Experience ein wichtiger Treiber für die Verwendung von Big Data Management and Analytics Frameworks. Die Bereitstellung und graphische Aufarbeitung von Hintergrundinformationen beschleunigt und Verbessert Entscheidungsprozesse.

Hinsichtlich der Automatisierung ist zu erwarten, dass Agentensysteme zukünftig immer weiter in das IT Service Management eindringen. Im User-Help-Desk großer Unternehmen werden schon heute die Anfragen der Kunden im Service Management durch Agentensysteme vorqualifiziert. Dieser Trend wird sich fortsetzen und ausweiten. Auch das Capacity Management bietet viele Ansatzpunkte für Prozessautomatisierung. Beide vorgenannte Szenarien profieren stark von modernen Data Analytics Systemen bzw. werden durch diese erst möglich.

Im Rahmen dieser theoretischen Arbeit ist zu betrachten, welche Ansatzpunkte die existierenden Analytics Frameworks und Werkzeuge für die Automatisierung (bezgl. des im voranstehenden Absatz skizzierten Umfelds) bieten und welche nah- und mittelfristige Entwicklungsperspektive für die Automatisierung im IT Servicemanagement besteht.

Anschließend soll für ein geeignetes Szenario ein Konzept ausgearbeitet werden, wie ein ausgewähltes Data Analytics System integriert werden kann. Zum einen auf der Infrastrukturebene, zum anderen in die Service Management Abläufe.

Um den erforderlichen Detaillierungsgrad für ein konkretes Integrationskonzept zu erreichen muss die Arbeit auf einem möglichst praxisnahen Szenario und Service Modell aufbauen. Das Szenario wird gemeinsam mit der Firma ATOS ausgewählt und die zugehörigen Beschreibungen der IT Service Prozesse werden von der Firma ATOS bereitgestellt.

 

Voraussetzungen

Kenntnisse von Data Analytics, verteilte Systemen, Unternehmensarchitekturen, IT-Service Prozesse, IT-Management

Wünschenswerte Kenntnisse sind Flink/Hadoop/Spark, ITIL, Linux/Windows Administration

Beginn: ab sofort

Kontakt: Prof. Dr. Odej Kao ()         

 

 

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

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Ansprechpartner

Odej Kao
+49 (30) 314-24230
Room E-N 158