IT-Transparenz: Wie ein Technologiekatalog Ihre Sicht auf Ihre Daten verändert
Laden Sie unser Whitepaper herunter und erfahren Sie, wie durch Datennormalisierung und
-anreicherung fragmentierte technische Daten in strukturierte, zuverlässige Informationen für das IT Management umgewandelt werden. Erfahren Sie, wie ein Technologiekatalog den notwendigen Kontext liefert, um die IT-Transparenz zu verbessern, Probleme bei der Datenqualität zu identifizieren, Sicherheitsrisiken aufzudecken, Software-Portfolios zu optimieren und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Warum normalisierte und angereicherte Daten wichtig sind
Das Erfassen von Bestandsdaten ist nur der Anfang. Rohdaten aus der technischen Discovery enthalten oft inkonsistente Bezeichnungen, kombinierte Attribute, Duplikate, fehlende Informationen und Werte, die systemübergreifend nicht zuverlässig verglichen werden können.
Durch die Normalisierung werden diese Rohdaten in eine einheitliche Struktur umgewandelt. Die Anreicherung ergänzt den Kontext in Bezug auf Geschäftsprozesse, Lebenszyklus, Lizenzierung und Sicherheit, den die technische Discovery allein nicht liefern kann. Zusammen schaffen sie eine zuverlässigere Grundlage für IT-Transparenz, Vulnerability Management, Applikationsrationalisierung, Change Management und datengestützte Entscheidungsfindung.
Was Sie in diesem Whitepaper erfahren
Erfahren Sie, wie Sie unaufbereitete Hardware- und Software-Bestandsdaten in strukturierte, kontextbezogene Daten umwandeln können, die Teams verstehen, vergleichen und nutzen können.
In diesem Whitepaper finden Sie:
- Den Unterschied zwischen Rohdaten, normalisierten und angereicherten IT-Daten
- Warum die Erfassung und Bestandsaufnahme allein keine vollständige IT-Transparenz gewährleisten
- Sieben Möglichkeiten, wie die Normalisierung die Datenqualität und die Geschäftsergebnisse verbessert
- Ein praktisches Beispiel dafür, wie Software-Datensätze in standardisierte Felder aufgeteilt werden
- Wie die Normalisierung dabei hilft, Duplikate, unvollständige Datensätze und verwaiste Assets zu identifizieren
- Welche Metadaten ein Technologiekatalog zu den erfassten Informationen hinzufügen kann
- Drei praktische Schritte zur Erstellung normalisierter und angereicherter Daten
- Wie Automatisierung, KI und maschinelles Lernen den manuellen Aufwand reduzieren und Fehler vermeiden können
Wie werden IT-Rohdaten zu entscheidungsrelevanten Informationen?
Zuverlässige IT-Transparenz hängt von mehr als nur der Erfassung von Datensätzen ab. Das Whitepaper stellt die Normalisierung und Anreicherung als Teil eines kontinuierlichen Prozesses mit drei miteinander verbundenen Phasen vor:
Sammeln
Erfassen Sie Hardware- und Software-Daten aus der gesamten IT-Umgebung, führen Sie Informationen aus verschiedenen Quellen zusammen und bündeln Sie diese auf einer gemeinsamen Grundlage. In dieser Phase können die Daten noch inkonsistente Produktnamen, technische Bezeichnungen, doppelte Datensätze und unterschiedliche Strukturen zwischen den einzelnen Quellen enthalten.
Kuratieren
Die gesammelten Informationen werden umgewandelt und normalisiert, sodass gleichartige Datensätze dieselbe Struktur aufweisen. Beispielsweise kann eine Rohdatenzeichenfolge aus einer Software den Anbieter, den Produktnamen, die Architektur, die Release-Version und die Versionsnummer in einem einzigen Feld zusammenfassen. Durch die Normalisierung werden diese Attribute in eigene Felder aufgeteilt, wodurch sich die Informationen leichter durchsuchen, sortieren, vergleichen und analysieren lassen.
Anreichern
Ergänzen Sie normalisierte Datensätze um Kontextinformationen, die durch technische Scans nicht erfasst werden können, darunter Geschäftsfunktion, Lizenzierung, Lifecycle und Informationen zu Schwachstellen. Dies unterstützt Teams dabei zu bewerten, ob Technologien aktuell, unterstützt, sicher und für das Unternehmen relevant sind.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann es sein, dass ein Unternehmen über umfangreiche Inventory-Daten verfügt, aber dennoch keine zuverlässige IT-Transparenz hat?
Warum melden verschiedene Erkennungswerkzeuge dieselbe Software möglicherweise unterschiedlich?
Was ist der Unterschied zwischen Daten-Normalisierung und Daten-Anreicherung?
Warum können Lebenszyklus- und Schwachstelleninformationen nicht direkt von einer Anlage erfasst werden?
Was passiert, wenn Schwachstellendaten mit unzureichend normalisierten Software-Datensätzen abgeglichen werden?
Möglicherweise werden betroffene Installationen übersehen, nicht betroffene Systeme als problematisch markiert oder die Teams müssen die Ergebnisse manuell überprüfen. Ein präziser Abgleich von Produkten und Versionen ist für eine zuverlässige Erkennung von Sicherheitslücken unerlässlich.