ITAM besteht heute oft noch aus punktuellen, manuellen Analysen, die vierteljährlich oder sogar nur jährlich durchgeführt werden. Dies reicht nicht aus, um den Anforderungen der sich schnell verändernden, modernen und hybriden IT-Umgebungen gerecht zu werden. Heute muss die Erfassung, Analyse und Verwaltung von IT-Ressourcen nahezu in Echtzeit erfolgen. Um das zu erreichen, ist es für ITAM unerlässlich, moderne Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), zu nutzen.

ITAM wurde ursprünglich u.a. entwickelt, um korrektes Lizenzmanagement und damit Compliance sicherzustellen. Dabei wurden Daten retrospektiv und zeitpunktbezogen analysiert. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung von ELP-Berichten (Effective License Position) für einzelne Lizenzgeber. Bei der Erstellung eines ELP-Berichts analysiert ITAM Vertragsdaten und Kaufhistorien, um Anzahl und Art der vorhandenen Softwarelizenzen zu ermitteln. Gleichzeitig prüft ITAM den Nutzungsstatus dieser Lizenzen. Ein ELP-Bericht zeigt also, ob eine Über- oder Unterlizenzierung vorliegt und liefert somit Informationen zu potenziellen Kosteneinsparungen oder möglichen Compliance Problemen. Ein solcher Bericht zeigt den Lizenzierungsstatus allerdings nur zu einem bestimmten Zeitpunkt und kann schon wenige Tage später veraltet sein.

Die Erstellung eines ELP ist mit erheblichem manuellem Aufwand verbunden, da Daten von verschiedenen Lizenzgebern und Systemen erfasst, gesammelt, normalisiert 1) und manuell analysiert werden müssen. Dies ist zeit- und kostenintensiv. Aus diesem Grund beschränken viele Unternehmen die Erstellung von ELPs auf ihre wichtigsten Lizenzgeber und führen diese nur vierteljährlich oder jährlich durch.

Während dieser Evaluierungsrhythmus in der Vergangenheit ausreichend war, ist dies heute
nicht mehr der Fall. Technologischer Wandel und veränderte Anforderungen der Stakeholder sind die Gründe dafür.

Derzeit besteht weltweit ein Gleichgewicht zwischen der Inanspruchnahme von Cloud-Diensten und On-Premise-Infrastrukturen, die Verwendung von Cloud-Lösungen nimmt jedoch rapide zu.  Im Gegensatz zu On-Premise-Infrastrukturen sind IT-Ressourcen in der Cloud flüchtiger, werden oft automatisiert bereitgestellt und deaktiviert und ihre Lebensdauer kann in Monaten, Wochen, Tagen und manchmal sogar Stunden oder Minuten gemessen werden. Die ITAM-Analyse muss daher nahezu in Echtzeit erfolgen, um dem Unternehmen relevante Informationen zu liefern.

Auch die Bedürfnisse der Stakeholder haben sich verändert und verlangen mehr Information
in Echtzeit. Die Geschwindigkeit, mit der Entscheidungen in der Wirtschaft getroffen werden,
hat sich erhöht, so dass relevante Informationen in Echtzeit benötigt werden. Ein Beispiel ist die
Cybersicherheit: Hier liefert das Cyber Asset Attack Surface Management (CAASM) vollständige, genaue und aktuelle Informationen über alle IT-Ressourcen des Unternehmens.

Die Einführung von ITAM in Echtzeit bietet eine Reihe von Vorteilen:

1. Kostenreduzierung durch optimierte Ressourcennutzung:
   Mehr Echtzeitinformationen über IT-Ressourcen (was ist wo vorhanden, Konfiguration, Nutzer und Nutzungshäufigkeit, Kosten usw.) ermöglichen fundierte und zeitnahe Optimierungsentscheidungen, um die Ausgaben des Unternehmens für Hardware, Software und Cloud Computing zu reduzieren.
2. Risikominimierung durch frühere Erkennung von Problemen und verbesserte Sicherheit und Compliance:
   Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen Sicherheitslücken schneller identifizieren und beheben, um Risiken zu minimieren. Darüber hinaus können sie sicherstellen, dass sie stets den aktuellen Compliance-Anforderungen entsprechen.
3. Verbesserung der Abläufe:
   Insgesamt trägt Real-Time ITAM nicht nur zur Optimierung des Asset Managements bei, sondern auch zur Verbesserung der Performance, Sicherheit und Compliance in anderen IT-Disziplinen innerhalb eines Unternehmens. Durch die Bereitstellung aktueller und präziser Daten trägt es zu effizienteren und effektiveren IT-Operations bei. Beispiele sind u.a. die verbesserte Qualität der Daten der Configuration Management Database (CMDB), die Informationen über die IT-Infrastruktur eines Unternehmens enthält oder die bessere Userexperience im Helpdesk, da Probleme schneller oder proaktiv gelöst werden können.

Die Entwicklung von ITAM von periodischen, manuellen Berichten hin zu “immer aktuellen”
Dashboards in nahezu Echtzeit kann durch intelligente Automatisierung erreicht werden. Tools wie Flexera und ServiceNow bieten hier Unterstützung bei der Umsetzung. Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernens (KI/ML) und Large Language Models (LLM), könnten ITAM in die Lage versetzen, wirklich in Echtzeit zu arbeiten. Sobald die KI auf die Regeln der Softwarelizenzierung trainiert ist, könnte sie verschiedene Kaufbelege wie End-User-Licence
Agreements des Softwareanbieters, Bestellungen und Verträge sowie verschiedene Quellen für
Bereitstellungsdaten (z. B. Tool-Outputs, Active Directory- und CMDB-Daten) mit höherer Frequenz als bisher (z. B. häufigere Netzwerkscans oder Agentenberichte) einlesen.

Die KI ist dann in der Lage, Daten über den Lizenzstatus und die Lizenznutzung zu erstellen und zu vergleichen, um Über- und Unterlizenzierung zu erkennen. Anfänglich muss sicherlich ein Mensch die Auswertungen validieren. Doch durch weiteres „Training“ der KI könnte die KI perspektivisch den Großteil der Arbeit übernehmen. Für den ITAM-Verantwortlichen bedeutet dies eine Transformation seines Aufgabenbereiches. Weg von Routine- und Fleißarbeiten wie der Erstellung von ELPs, hin zur proaktiven Verwaltung und Optimierung der gesamten IT-Infrastruktur und der Ausarbeitung von Empfehlungen zur Kosteneinsparung.

Ausblick

Nicht zuletzt ist Real-Time ITAM die Voraussetzung für die Zusammenführung von ITAM und FinOps (Cloud Financial Operations)-Funktionen. Cloud-Finanzmanagement hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen und arbeitet mit Dashboards, die nahezu in Echtzeit die Cloud-Nutzung und -Kosten darstellen. Gartner prognostiziert, dass in drei Jahren mehr als 50% der Unternehmen ihre ITAM- und FinOps-Funktionen zusammengeführt haben werden. Deshalb müssen sich ITAM-Programme an Entwicklungsstand und -Tempo von FinOps anpassen.

Der Autor:
Ron Brill ist President und Chairman von Anglepoint, einem weltweit tätigen SAM- und FinOps-Dienstleister, der zahlreiche Fortune-500-Unternehmen betreut und in den letzten vier Jahren im Gartner Magic Quadrant für SAM-Services als führend eingestuft wurde. Neben seiner Rolle bei Anglepoint ist Ron auch Vorsitzender des ITAM-Forums und des ISO-Komitees für ITAM-Standards. Darüber hinaus leitet er die Special Interest Group für ITAM und FinOps innerhalb der FinOps-Foundation.

Anglepoint ist ein führender Anbieter von IT Asset Management Dienstleistungen mit langjähriger Expertise in der strategischen Planung im Bereich Cloud, Softwarelizenzierung und Hardware Assets.