Treffen Sie bessere ITAM- und SAM-Entscheidungen

 – mit Daten, denen Sie wirklich vertrauen können 

 

Warum vertrauenswürdige Daten entscheidend sind 

Vertrauenswürdige Daten nach ISO 19770-1 sind genau, vollständig, relevant, verständlich und für berechtigte Personen verfügbar. Sie sind die Grundlage dafür, dass ITAM/SAM, Security, Einkauf und Finance auf derselben „Wahrheit“ arbeiten und Entscheidungen konsistent treffen können. Fehlt diese Verlässlichkeit, entstehen in der Praxis nicht nur unnötige Lizenz- und Abo-Kosten durch Doppelbeschaffungen, Überlizenzierung oder unerkannte Shelfware – es steigen auch die Risiken deutlich: Compliance- und Audit-Feststellungen werden wahrscheinlicher, Security-Teams verlieren den Überblick über Schatten-IT und unautorisierte Tools, kritische Hersteller- und Vertragsfristen (z. B. Kündigungen, True-ups, Renewals) können übersehen werden und Forecasts sowie Budget-Entscheidungen basieren auf falschen Annahmen. Gleichzeitig nimmt der manuelle Aufwand für Abstimmung, Datenbereinigung und „Firefighting“ spürbar zu, während blinde Flecken in der IT- und Ausgabentransparenz bestehen bleiben. 

Was Sie in diesem Leitfaden konkret lernen

Das White Paper erklärt, wie aus Rohdaten verwertbares Wissen wird – entlang des Modells:

  • Daten (Rohdaten, ohne Kontext)
  • Information (verarbeitet, strukturiert, verfügbar)
  • Wissen (verstanden, relevant, entscheidungsfähig)

Sie erhalten eine praxistaugliche Vorgehensweise, um vertrauenswürdige Daten über Ihren IT-Bestand aufzubauen und dauerhaft zu pflegen – inklusive typischer Stolpersteine.

Schritte zu vertrauens-würdigen Daten:

Stakeholder einbeziehen

 Wer braucht welche Informationen – und wofür? (ITAM, Security, Einkauf, Finance, IT Ops usw.) 

Datenstrategie definieren

 Nur die Daten erfassen, die Sie wirklich benötigen, um die relevanten Fragen zu beantworten (Minimum viable data statt Datensammeln „auf Verdacht“). 

Tools integrieren

 Datenfeeds aus Discovery/Inventory, Verzeichnissen, Cloud- und SaaS-Systemen über Konnektoren/APIs zusammenführen. 

Daten normalisieren

 Daten bereinigen, identifizieren und standardisieren, damit sie vergleichbar und reportfähig werden. 

Zugriffe verwalten

 Sensible Asset- und ggf. personenbezogene Daten rollenbasiert und sicher bereitstellen. 

Ergebnisse präsentieren

 Reports, KPIs und Dashboards so aufbereiten, dass Stakeholder sie im richtigen Kontext schnell verstehen und nutzen können. 

Daten-Normalisierung: Basis für belastbare Entscheidungen

Zusammenführung mehrerer Quellen

Wenn Daten aus verschiedenen Systemen kommen, wird Normalisierung zum entscheidenden Schritt.

Filtern

Relevantes behalten und Stördaten entfernen, ohne wichtige Datensätze zu verlieren.

Standardisierung

Einheitliche Benennungen und Zuordnungen (z. B. Hersteller, Titel, Version) über einen gepflegten Katalog.

Transparenz

KPIs und Metriken je Prozessschritt machen Datenqualität mess- und sichtbar.

Nachvollziehbarkeit

Drilldown bis zu den Rohdaten sorgt für Audit-Sicherheit und Erklärbarkeit.

Skalierbarkeit

Prozesse müssen mit Cloud-Wachstum, mehr SaaS und neuen Datenquellen mitwachsen.

Mehr erfahren: USU Software Asset Management

Wenn Sie die Erkenntnisse aus dem White Paper direkt in Prozesse überführen möchten – von Integration über Normalisierung bis hin zu belastbaren Reports und Optimierung – finden Sie hier weitere Informationen