iet ProcessAnalyzer Process Performance Management für Customer- und IT-Services

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1 iet ProcessAnalyzer Process Performance Management für Customer- und IT-Services Inhaltsverzeichnis Gründe für das Controlling von Serviceprozessen 2 Process Performance Management - Gesamtheitliche Betrachtung der Unternehmensleistung 2 Geschlossener Kreislauf von Serviceprozessen 2 Einsatzgebiete 3 Anwendungsbeispiel: Monitoring von IT-Serviceprozessen im Finanzbereich 3 Detaillierte Prozessanalyse 4 Schließen des Prozesskreislaufs 4 Einhaltung von Service Level Agreements 4 Aktive Prozesssteuerung im Kundenservice 5 Architektur und Funktionalität 5 Aufbau 5 Generierung der Prozessinstanzen 5 Berechnung der Prozesskennzahlen 6 Prozessanalyse im Frontend 7 Management Views 7 Trendanalyse 8 Verbesserungspotenziale 8 Detailanalyse 8 Benchmarking 10 Reporting 10 Skalierbarkeit 10 Funktionsprizip 10 Zusammenfassung 11 1

2 Gründe für das Controlling von Serviceprozessen Zwei Themen beherrschen Unternehmen aller Branchen und Größen: Effizienzsteigerung und Kostenreduzierung. IT-Bereiche müssen zunehmend unter Beweis stellen, dass IT nicht nur ein Kostenfaktor ist, sondern wesentlich zum Erfolg des Unternehmens beiträgt. Die Berechnung des Return on Investment (ROI) für IT-Ausgaben lässt sich allerdings nur schwer ermitteln. Neue Anwendungen werden zum Beispiel eingeführt, um Unternehmensstrategien zu unterstützen und Prozesse zu verbessern. Die Effizienzsteigerung eines Prozesses lässt sich im Gegensatz zum ROI von IT-Ausgaben messen. Häufig wird jedoch nicht überprüft, ob die angestrebten Ziele im Rahmen der Prozessoptimierung erreicht wurden. In der Regel wird der Erfolg einer umgesetzen Unternehmensstrategie aus den wirtschaftlichen Ergebnissen wie z.b. den Quartalsergebnissen abgeleitet. Dies führt dazu, dass stets zeitliche Verzögerungen bis zur Messung der Zielerreichung in Kauf genommen werden müssen. In der Praxis ist dieser Intervall häufig zu lang. Notwendige Korrekturen sollten bereits innerhalb einer Geschäftsperiode erkannt und umgesetzt werden können. Business Intelligence-Lösungen versprechen Abhilfe. Die aggregierte Datensicht von BI-Systemen ist ausreichend, um Problempunkte zu identifzieren. Sie gibt jedoch keinen Aufschluss darüber, an welcher Stelle der Prozesskette korrigierend eingegriffen werden müsste. Denn BI-Lösungen messen Kennzahlen, d.h. Zwischen- oder Endergebnisse der wertschöpfenden Prozesse eines Unternehmens. Die Aktivitäten, die zu den Ergebnissen führten, werden nicht in die Betrachtung einbezogen. Erst die Betrachtung der Leistungsfähigkeit der Geschäftsprozesse vervollständigt das Bild der tatsächlichen Unternehmensleistung. Process Performance Management - Gesamtheitliche Betrachtung der Unternehmensleistung Business Intelligence-Lösungen sammeln Daten und Kennzahlen und bereiten diese auf. Mit OLAP-Lösungen können beliebige Abfragen erstellt werden, die z.b. Aufschluss darüber geben, welches Produkt innerhalb eines bestimmten Zeitraumes in welcher Region von welchem Vertriebsmitarbeiter am meisten verkauft wurde.werden Schwachpunkte wie z.b. ein Umsatzrückgang erkannt, können konkrete Verbesserungsmaßnahmen aus einer BI-Lösung jedoch nicht abgeleitet werden, da die direkte Verbindung zu den Prozessen fehlt. Eine Lösung bietet das Process Performance Management, das sich aus den folgenden Komponenten zusammensetzt: n Kennzahlenbasierte Bewertung der Leistungsfähigkeit von Geschäftsprozessen n Transparente Darstellung der tatsächlichen Vorgänge (IST-Prozesse) zur Ursachenanalyse n Ableitung von Optimierungsmaßnahmen n Kontinuierliche Erfolgskontrolle Der iet ProcessAnalyzer wurde speziell auf die Bedürfnisse von Serviceabteilungen abgestimmt und wird branchenübergreifend in den Bereichen IT Service Management (u.a. Help-/Servicedesk) und im Service für externe Endkunden eingesetzt. iet ProcessAnalyzer basiert auf der Lösung ARIS PPM der IDS Scheer AG. Geschlossener Kreislauf von Serviceprozessen Mit dem iet ProcessAnalyzer wird die Leistung von Serviceprozessen anhand von Kennzahlen gemessen und transparent veranschaulicht. Unternehmen erhalten ein umfassendes Bild der Prozessleistung und sind in der Lage, die Stellen mit dem höchsten Optimierungspotenzial zu identifizieren. Dazu werden mit Hilfe der Prozessdaten Kennzahlen berechnet, die in intuitiv bedienbaren Management-Ansichten dargestellt werden. Jeder Prozess wird grafisch dargestellt, sodass einzelne Aktionen, Ereignisse, Bearbeiter und zugeordnete Kosten auf einen Blick erfasst werden können. Nachdem Abweichungen und Häufigkeiten von Vorkommnissen analysiert wurden, ist so auch die Ermittlung des Grundes möglich. Detailanalysen können auf Prozessebene durchgeführt werden. 2

3 Der iet ProcessAnalyzer ist vollständig in die Lösungsplattform iet Enterprise integriert und arbeitet optimal mit den operativen Systemen von iet Solutions zusammen. IST-Prozesse werden aus der Lösung iet Enterprise ausgelesen und stehen anschließend zur Überwachung und Analyse im iet ProcessAnalyzer zur Verfügung. Nach der Analyse können korrigierende Maßnahmen über die grafische Entwicklungsumgebung iet Developers Studio direkt in den operativen Systemen, d.h. in iet Enterprise, implementiert werden. So schließt sich der Kreislauf aus operativer Tätigkeit, Prozesskontrolle und Prozessoptimierung. Grafik: Geschlossener Prozess-Kreislauf und Anpassung der Prozesse nach Identifika - tion von Optimierungspotenzialen. Einsatzgebiete Der iet ProcessAnalyzer ist branchenübergreifend sowohl für mittelständische Unternehmen als auch für Konzerne einsetzbar. Unternehmen steuern mit dieser Lösung Prozesse im Bereich des externen und internen Service, z.b. im IT Service Management (Incident, Problem, Change Management) sowie im Kundenservice (z.b. Customer Care Center, After-Sales- Support). Für Serviceverantwortliche, IT-Leiter und Geschäftsführung ist der iet ProcessAnalyzer das ideale Instrument zum Monitoring der Servicequalität, Kontrolle von Service Level Agreements, zur Schwachstellenanalyse oder Dokumentation von Serviceprozessen. Anwendungsbeispiel: Monitoring von IT-Serviceprozessen im Finanzbereich Ein Beispiel für den Einsatz des iet ProcessAnalyzer ist die Implementierung der Lösung bei einem der größten deutschen Direkt Broker. Aus der operativen Lösung iet ITSM werden alle zu einer Störung, einem Change oder Problem gehörenden Informationen gesammelt, um daraus einzelne Prozesse sowie auch den IT-Gesamtprozess zu generieren und analysieren. Neben der Qualität sind die Abteilungsleiter auch für die Effizienz ihrer Bereiche verantwortlich. Berichte über die Störungsentwicklung, Laufzeiten oder auch die Dauer der jeweiligen Ursachenforschung für ein Problem werden permanent benötigt, um eventuelle Schwachstellen umgehend zu identifzieren und beheben. Der iet Process Analyzer verbindet das Berichtswesen mit detaillierten Analysemöglichkeiten zur Ursachenforschung auf Prozessebene. Der Vorteil in dieser Verbindung liegt für den Direkt Broker darin, dass grafische Reports immer griffbereit sind und Analysen dynamisch erstellt und verändert werden können. Dies ist vor allem bei Qualitätskennzahlen wie z.b. der Einhaltung von Service Level Agreements relevant. Jeder Prozessschritt kann mit Kostensätzen bzw. Preisen hinterlegt werden. Vorteilhaft ist dabei die direkte Anbindung an die Daten aus dem operativen System, iet ITSM. Somit entfallen aufwändige Customizing-, Mappingoder Abgleich-Prozesse. 3

4 Detaillierte Prozessanalyse Die Key Performance Indikatoren aus dem Incident Management werden zunächst ad-hoc abgefragt und über einen bestimmten Zeitraum betrachtet, eventuell auch mit anderen Zeiträumen verglichen. Sind dabei Auffälligkeiten erkennbar, beginnt die Detailanalyse. Mittels eines sogenannten Drill-down innerhalb der grafischen Ergebnisse können per Doppel-Klick die Prozesse eingesehen werden. Für jeden Einzelfall zeigt ein visualisierter Ablauf alle Schritte des Ist-Prozesses in einem EPK-Diagramm an. Attribute zeigen die dazugehörigen Prozess- Werte auf. (Abbildung links) Schließen des Prozesskreislaufs Die retrospektive Analyse von Problemen und deren Ursachen ist wichtig; die Ableitung der richtigen Maßnahmen für die Zukunft der entscheidende nächste Schritt. Die grafischen Auswertungen helfen, das Optimierungspotenzial sichtbar zu machen. Sie zeigen auf, an welcher Stelle eines Prozesses die Effizienz gesteigert werden kann. Des Weiteren eignen sich die Auswertungen auch als Planungsinstrument. Die mehrdimensionalen Analysen helfen zum Beispiel, aus den Vergangenheitswerten die benötigten Ressourcen für die Zukunft besser abzuschätzen. Einhaltung von Service Level Agreements Service Level Agreements (SLAs) gewinnen über alle Branchen hinweg zunehmend an Bedeutung. Der ursprünglich aus dem IT-Bereich stammende Begriff wird heute auch verstärkt für nicht-technische Bereiche verwendet. Um die Qualitätsparameter eines Betreiberservice vertraglich eindeutig festzulegen, bedarf es einer gesonderten Regelung zwischen Anbieter und Kunden. Dies wird üblicherweise auf Basis sogenannter Service Level Agreements realisiert. Die Vereinbarung eines SLAs ist ein wichtiges Instrument zur ausgewogenen Regelung der Leistungsqualität. Er regelt z.b. Verfügbarkeiten, Reaktions- und Wiederherstellungszeiten, Umfang der einzelnen Services, Prozesse bei Störungen sowie Sanktionen bei Nichteinhaltung der Zusagen des Anbieters. Eine verbindliche Regelung der Service Levels sorgt für klare Verhältnisse und vermeidet Unstimmigkeiten bzgl. der vertraglichen Leistungserbringung. Der iet ProcessAnalyzer macht die Einhaltung von SLAs durch Reporting der vereinbarten Kriterien messbar. Die garantierte Einhaltung von SLAs gibt dem Dienstleister ein wirksames Instrument zur Kundenbindung und Kundenzufriedenheit an die Hand, das er mit höheren Servicepreisen bei seinen Kunden umsetzen kann. 4

5 Aktive Prozesssteuerung im Kundenservice Kundenservice bzw. CRM (Customer Relationship Management) weist eine hohe Notwendigkeit zur Messung der Prozessleistung auf, da es vor allem beim Kundenservice auf die genaue Einhaltung von SLAs ankommt. Voraussetzung für die Messung ist die Festlegung objektiv überprüfbarer Kennzahlen wie z.b. Sofortlösungsrate bei Anfragen, Dauer bis zur Lösung einer Anfrage etc., da diese Faktoren die Kundenzufriedenheit wesentlich beeinflussen. Die Auswertung weiterer Kennzahlen wie z.b. Häufigkeiten, zeitliche Verteilung von Anfragen, Laufzeiten und Fehlerquoten von Hotline-/Call Center-Anfragen nach unterschiedlichen Merkmalen dienen der permanenten Qualitätssteigerung und Ressourcenplanung. Architektur und Funktionalität Aufbau iet ProcessAnalyzer ist eine vollständig in Java entwickelte Client- Server-Anwendung. Dies hat eine signifikante Verringerung der Administration auf Benutzerseite zur Folge. Die Installation des Frontends beschränkt sich auf das Herunterladen der Laufzeitumgebung, die automatisch beim ersten Login abläuft. Eine separate Softwareverteilung und installation auf dem Client entfällt somit. Das Frontend enthält die Funktionalitäten, die zur Navigation und zur Analyse notwendig sind. Sämtliche Berechnungen erfolgen auf Serverseite. Der Benutzer kann von jedem Java-2-fähigen Internetbrowser die Clientanwendung starten und steht somit weltweit über eine zentrale Benutzerverwaltung zur Verfügung. Vom Frontend aus stellt der Anwender Anfragen an den Anwendungsserver, deren Ergebnisse werden in Kennzahlendiagrammen unterschiedlichster Ansichten (Tabellen, Business-Charts usw.) ebenso bereitgestellt wie auch Abfragen von generierten Prozessgrafiken einzelner und aggregierter Vorgänge. Das Quellsystem (Anwendungssystem, aus dem die Daten extrahiert werden) wird mit dem iet ProcessAnalyzer über den iet Solutions Adapter verbunden. Dieser Standard-Adapter verbindet das operative System iet Enterprise mit dem iet ProcessAnalyzer. Durch Offenlegung der XML-Schnittstelle ist es Partnern und Kunden möglich, eigene Quellsystemadapter sehr schnell und einfach zu entwickeln. Der iet ProcessAnalyzer bedient sich einer relationalen Datenbank, um die prozessbezogenen Laufzeitdaten in sein Repository einzulesen und aufzubereiten. Die Intervalle zum periodischen Auslesen der Daten aus dem Quellsystem können individuell definiert werden; historische Daten werden verdichtet und archiviert. Dieses Repository kann somit als Process Warehouse verstanden werden. Damit bietet der iet ProcessAnalyzer aus Sicht des Anwenders eine vollständige Lösung zum Prozesscontrolling im Servicebereich. Er vereinigt die Extraktion, Aufbereitung, Analyse und Abfrage von Prozessdaten in einem Software-Paket. Generierung der Prozessinstanzen Der iet ProcessAnalyzer liest aus dem Quellsystem alle zu untersuchenden Geschäftsvorfälle in das Repository ein. Diese werden gemäß ihrer zeitlichen Abfolge und Zusammengehörigkeit nacheinander vom iet ProcessAnalyzer eingelesen und zu einem Prozess zusammengesetzt. Der iet ProcessAnalyzer bedient sich hierfür der sog. Audit-Tabelle aus iet Enterprise. Pro Vorgang (Prozessinstanz) wird dann automatisch eine grafische Abbildung die sogenannte ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK) generiert, die alle Einzelaktivitäten (Funktionen) enthält. Somit wird ein über Systemgrenzen hinweg zusammenhängender Ablauf einheitlich und komplett dargestellt. 5

6 Grafik links: Vergleich von Aufbau und Funktionsweise einer klassischen BI-Lösung im Gegensatz zum iet ProcessAnalyzer Berechnung der Prozesskennzahlen Für jede eingelesene Prozessinstanz werden vorkonfigurierte Prozesskennzahlen berechnet und aggregiert. Das Basissystem iet ProcessAnalyzer wird mit einer Grundmenge von Kennzahlen ausgeliefert. Zusätzlich zu den Kennzahlen, die mit dem ARIS PPM ausgeliefert werden, bietet der iet ProcessAnalyzer eine Grundmenge von Kennzahlen für den Bereich IT- und Customer Service-Management. Hinsichtlich der Art von Kennzahlen können drei Gruppen unterschieden werden: n zeitbezogene Kennzahlen (z.b. Durchlaufzeiten, Bearbeitungszeiten, Häufigkeiten) n kostenbezogene Kennzahlen (z.b. Prozesskosten auf Basis des Leistungsstandards) n qualitätsbezogene Kennzahlen (z.b. Anzahl Bearbeiter, Sofortlösungsquote, Reaktivierungsquote, Abweichung der Service Level Zeiten) Die optimale Balance im Magischen Dreieck Zeit-Qualität-Kosten kann der Prozessverantwortliche mit dem iet ProcessAnalyzer erreichen, in dem er mehrere Prozesskennzahlen aus den genannten drei Bereichen mit unterschiedlicher Gewichtung in eine neue Kennzahl überführt. Solche benutzerdefinierten Kennzahlen sind zur Laufzeit im Frontend auch vom Endanwender einstellbar. Neben den voreingestellten Kennzahlen im iet ProcessAnalyzer Basissystem werden innerhalb einer Anpassung an eine kundenindividuelle Umgebung weitere spezifische Kennzahlen konfiguriert. Diese hängen u.a. von den zu untersuchenden Prozessen ab. Zu den Kennzahlen werden im iet ProcessAnalyzer prozessrelevante Entscheidungsgrößen sogenannte Dimensionen eingestellt. Die Dimensionen werden ebenfalls aus den Quellsystemen als Merkmale der einzelnen Prozessinstanzen eingelesen. Im Zusammenspiel von Kennzahlen und Dimensionen in der Prozessanalyse bewertet der Anwender die Leistungsfähigkeit seiner Geschäftsprozesse. Planwerte können pro Kennzahl eingestellt werden und werden vom iet ProcessAnalyzer ständig überwacht. In einem Diagramm können Vorjahreswerte sowie Minimum, Maximum und die Standardabweichung eingeblendet werden, um eine Bewertung zu präzisieren. 6

7 Prozessanalyse im Frontend Die Funktionalität der Prozessanalyse wird im Folgenden exemplarisch an Hand eines konkreten Beispiels demonstriert. Beim folgenden Geschäftsprozess handelt es sich um das Incident- und Problem Management eines Unternehmens. Ausgehend von der Erkenntnis, dass die Bearbeitungszeit für Incidents (Störungen) unter Plan liegt, werden schrittweise die Ursachen der schlechten Performance isoliert und Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet. Management Views In hochaggregierten Managementsichten auf die Kernprozesse kann der Benutzer zeitnah signifikante Abweichungen der überwachten Prozesskennzahlen feststellen. Durch diese individuell konfigurierbare Darstellung im Browser bekommt der Anwender einen schnellen Überblick auf die kritischen Kennzahlen und die wichtigsten Auswertungen. Diese Darstellung eignet sich insbesondere für die Integration in ein Unternehmensportal, um aktuelle Analyseergebnisse einer breiten Empfängergruppe zugänglich zu machen. Eine Management View meldet sich selbständig am Server an, so dass eine weitergehende Analyse mit einem einfachen Mausklick auf eine der Anzeigen durch den Anwender gestartet wird. Die einfachste Prozessanalyse startet der Anwender durch die Abfrage einer einzelnen Kennzahl, die z.b. in einem sogenannten Tachometer-Diagramm dargestellt wird. Hier zeigt die Nadel die Sofortlösungsquote an, d.h. die Anzahl der sofort gelösten und geschlossenen Inquiries. Zusätzlich sind Vergleichswerte (Warn- und Alarmwert) eingeblendet, so dass der aktuelle Wert der Sofortlösungsquote bewertet werden kann. In diesem Beispiel ist der Planwert im Soll. Allerdings ist eine kontinuierliche Verschlechterung der Quote im Vergleich zu den Vorjahreswerten zu beobachten. Grafik: Beispiel für eine Management View. Die Ansichten können individuell zusammengestellt werden. 7

8 Trendanalyse Vom reinen Durchschnittswert einer Kennzahl wechselt der Anwender durch Hinzufügen der Dimension Zeit zur Trendanalyse. Mit dieser Darstellung lassen sich der zeitliche Verlauf der Kennzahl betrachten und auffällige Zeitintervalle lokalisieren, in denen die höchsten bzw. niedrigsten monatlichen Werte vorkommen. Die konkreten Durchschnittswerte der einzelnen Monate werden in einem Quicktip angezeigt, wenn der Anwender den Mauszeiger über die entsprechende Stelle im Diagramm bewegt. Die dargestellte Schrittweite kann beliebig gewählt werden. Auch der betrachtete Zeitraum ist einstellbar. Im vorliegenden Geschäftsprozess wurde die Prozesslaufzeit von Inquiries über ein halbes Jahr hinweg betrachtet. Aus der Grafik ist ein starker Anstieg der Bearbeitungsdauer (d.h. Prozesslaufzeit) im Mai ersichtlich. (siehe Grafik oben links) Verbesserungspotenziale aufdecken In Kombination von Kennzahlen mit den prozessrelevanten Entscheidungsgrößen, den sogenannten Dimensionen, kann der Anwender die eingelesenen Prozesse unterschiedlich bewerten. Um den Anstieg im Mai genauer zu hinterfragen, wurde eine Analyse nach Inquiry pro Owner, d.h. pro bearbeitender Gruppe durchgeführt. Diese zeigt, dass die Gruppe Inquiry Management Green für den Anstieg verantwortlich ist. (siehe Grafik mitte links) Detailanalyse Schritt für Schritt durch den Geschäftsprozess Sind erst einmal auffällige Prozesse isoliert, kann der Anwender per Drill Down zur sogenannten Prozessinstanztabelle wechseln. Hier werden alle aufgenommenen Inquiries des Zeitraums Mai 2004 angezeigt. (siehe Grafik S. 9) Per Doppelklick auf einen Inquiry gelangt man zur Detaildarstellung in Form einer grafischen Abbildung (Grafik links unten: Anzeige der einzelnen Prozessschritte für den Inquiry Nr. 14). Diese grafische Abbildung wird pro Vorgang geladen. Sie wurde bereits zum Zeitpunkt des Datenimports vom iet ProcessAnalyzer Server generiert. 8

9 Die grafische Darstellung eines Prozesses heißt hier ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK). Sie ist industrieweiter Standard für die Abbildung von Geschäftsprozessen. Im Gegensatz zum ARIS Toolset, in dem Prozessketten durch den Anwender selbst erstellt werden, um z.b. Sollprozesse zu modellieren, werden die Prozessketten aller realen Vorgänge zum Zeitpunkt des Datenimports aus dem Quellsystem automatisch vom iet ProcessAnalyzer generiert und in dessen Repository gespeichert. Eine Nachmodellierung der Prozesse entfällt also. Dies ist insbesondere bei einer Ist-Prozessanalyse, wo alle vorhandenen Prozesse erfasst werden sollen, hilfreich und zeitsparend. Grafik oben: Beispiel einer EPK mit Prozessinstanztabelle wie auf S. 8 beschrieben. Zur Notation der Prozessketten: Die violettfarbenen Sechsecke sind Ereignisse, die Funktionen (einzelne Aktivitäten) auslösen. Funktionen sind als grüne Rechtecke dargestellt. Eine Funktion endet auch wieder mit einem Ereignis. Das heißt, dass Ereignisse den Status vor und nach einer Funktionsausführung wiedergeben. Durch die grafische Verbindung von Ereignissen und Funktionen wird der Ablauf verdeutlicht. An den Funktionen ist jeweils im gelben Oval erkennbar, welche Organisationseinheit diese Funktion tatsächlich ausgeführt hatte. Die Untersuchung einzelner Vorgänge auf diese Weise versetzt die Prozessbeteiligten in die Lage, Verbesserungspotenziale in Einzelvorgängen aufzudecken. Denn es stehen neben der Prozesskette auch alle eingelesenen Attribute der Funktionen, Ereignisse und Organisationseinheiten zur Verfügung. In vielen Fällen wird die Untersuchung von einzelnen Prozessen nicht ausreichen. 9

10 Benchmarking Oftmals lassen sich Verbesserungspotenziale in den Abläufen sehr gut aufdecken, wenn man ein internes Benchmarking verschiedener Organisationseinheiten auswertet. Dabei kann der iet ProcessAnalyzer den Anwender in besonderer Weise unterstützen. So können z.b. zwei Abteilungen oder Standorte hinsichtlich der Prozesslaufzeit verglichen werden. Dabei erkennbare Unterschiede ermöglichen die Übertragung von effizienteren Prozessen auf andere Unternehmensbereiche. Reporting Der iet ProcessAnalyzer bietet eine flexible Reporting-Funktionalität. Es können (XSL-basierte) Reportvorlagen auf Serverseite zentral verwaltet werden, um unterschiedlichen Benutzergruppen geeignete Templates anzubieten. In einem Editor kann der Anwender beliebige Reportvorlagen zusammenstellen. Ein Reporting kann serverseitig automatisiert erfolgen, so dass in bestimmten Intervallen Tages- oder Wochenberichte automatisch erstellt werden. Die Wahl des Ausgabeformats steht dem Anwender offen: n Internet-taugliche Seiten in HTML, n Plattformunabhängige PDF-Dokumente (Adobe Acrobat), n zur Weiterverarbeitung geeignete XML-Dateien und kommaseparierte Textdateien für Microsoft Excel (CSV-Format) Skalierbarkeit Der iet ProcessAnalyzer kommt in zunehmendem Maße bei Großkunden zum Einsatz, bei denen sehr hohe Datenvolumina anfallen zu verarbeitende Prozesse und mehr als gespeicherte Prozessinstanzen zur historischen Auswertung sind dabei keine Seltenheit. Der iet ProcessAnalyzer verfügt über eine Skalierungsarchitektur, welche diesen hohen Anforderungen an Datenhaltung und Processing gerecht wird. Zusammenfassung der Technologie n Skalierbarkeit: n Architektur: n Ziele: n Technologie: voll skalierbar Import von Quelldaten kann mit bis zu 64 Servern parallelisiert werden Minimierung der Importzeiten, bei mehr als zu importierende Prozessen ARIS OnDemand JAVA-Subserver Architecture 2 (ARIS ODJ2) Funktionsprinzip Die Grundidee der Skalierungsarchitektur besteht darin, mehrere Import-Server parallel zu betreiben, die durch einen gemeinsamen Import-Master gesteuert werden. Alle Server arbeiten mit einer identischen Konfiguration; jeder einzelne Server ist dabei nur für einen Bruchteil der Daten zuständig. Der Import der Daten erfolgt lokal direkt in die einzelnen Subserver, d.h. die Daten müssen bereits von den Quellsystemen partitioniert geliefert werden. Die Analyse erfolgt dagegen über den Master, der die Subserver parallel angefragt und deren Teilergebnisse zusammensetzt. Um einen optimalen Parallelisierungseffekt zu erreichen, ist es prinzipiell anzustreben, alle Subserver bei jeder Aktion möglichst gleichmäßig auszulasten. Um dies zu erreichen, werden die Daten auf geeignete Weise auf die Subserver verteilt. Für diese Datenverteilung sind mehrere Optionen verfügbar: n Verteilung nach Prozesstypgruppen / Prozesstypen n Verteilung nach einer beliebigen anderen Dimension n Verteilung nach einer Prozess-ID 10

11 Wichtig ist zu betonen, dass die Prozessdaten (Cubes) ausschließlich in den jeweiligen Subservern liegen und der Master nur über Konfigurationsdaten verfügt. Die Prozessdaten (Cubes) liegen dabei in den jeweiligen Subservern, wobei alleine der Master über die entsprechenden Konfigurationsdateien (Config.Files) verfügen muss. Die Datenbestände der einzelnen Subserver sind also untereinander nicht bekannt. Der iet ProcessAnalyzer verfügt somit über eine OnDemand-Skalierungsarchitektur, da ein bestehendes System jederzeit um weitere Subserver ergänzt werden kann und dadurch die Performance entsprechend erhöht wird. So könnte beispielsweise für jedes Jahr ein neuer Subserver in die Konfiguration aufgenommen werden, wenn die Datenmenge für einen einzelnen Server zu groß wird. Technisch handelt es sich bei dem Master und dem Subserver (genauso wie bei Verwendung des iet ProcessAnalyzer als Standalone-Server) um den selben Server, der nur unterschiedlich konfiguriert wird. Alle Analyseclients verbinden sich dabei mit dem Master. Dementsprechend erfolgt die Benutzerverwaltung ausschließlich auf dem Master. Neben der reinen Benutzerverwaltung sind auch Favoriten, Favoriten Caches, Management Views und Reports aussschließlich auf dem Master bekannt. Zusammenfassung Mit Hilfe des iet ProcessAnalyzer wird die Leistung von Kernprozessen im Service anhand von Kennzahlen gemessen und transparent veranschaulicht. Unternehmen erhalten ein umfassendes Bild der Prozessleistung und sind in der Lage, die Stellen mit dem höchsten Optimierungspotenzial zu identifizieren. Kürzere Liegezeiten von Vorfällen, verkürzte Durchlaufzeiten und Einhaltung von Terminen wirken sich positiv auf den Grad der Kundenzufriedenheit aus und senken Kosten. Unternehmen können ihre Prozesse bereits während der laufenden Geschäftsperiode aktiv steuern und sind nicht auf die finanziellen Endergebnisse angewiesen. Gesetzliche Vorgaben wie z.b. Basel II und Sarbanes-Oxley-Act (SOA) unterstützt der iet ProcessAnalyzer mit der transparenten Dokumentation von Prozessen, welche lückenlos nachverfolgt werden können. Autorisierungen für Änderungen, z.b. Changes an der IT, lassen sich durch die Integration in das operative System unmittelbar prüfen. Mit dem iet ProcessAnalyzer haben Unternehmen eine Lösung an der Hand, die sie sowohl im operativen Geschäft als auch in der Geschäfsführung maßgeblich unterstützt iet Solutions GmbH Boschetsrieder Str München Deutschland Tel.: Fax: iet Solutions, LLC. 959 Concord Street Framingham, MA USA Tel.: Fax: Copyright 2005 iet Solutions GmbH, München. Alle genannten Marken und Produktnamen sind Warenzeichen oder eingetragene Warenzeichen der jeweiligen Markeninhaber. 11

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