Daten sind das Lebenselixier des IT-Service-Managements. Zu wissen, wie lange die Bearbeitung von Tickets dauert, welche Assets am häufigsten ausfallen und zu welchen Tageszeiten das höchste Anfragevolumen herrscht, ist entscheidend für die Optimierung Ihres Teams.
Obwohl OTOBO integrierte Reporting-Funktionen enthält, benötigen viele IT-Manager und CIOs Dashboards auf Führungsebene, die Daten aus dem gesamten Unternehmen aggregieren. Hier kommt Microsoft Power BI ins Spiel.
Warum OTOBO mit Power BI integrieren?
Standard-Ticketlisten und CSV-Exporte sind statisch. Power BI ermöglicht es Ihnen, interaktive Echtzeit-Dashboards zu erstellen, die sofortige Klarheit über die Leistung Ihres Service Desks bieten.
Durch die Integration beider Systeme können Sie Folgendes visualisieren:
- SLA-Verletzungen: Echtzeit-Verfolgung von Eskalationen.
- Engpässe: Heatmaps, die die Zeit messen, die Tickets in bestimmten Queues verbringen.
- Agenten-Performance: Granulare statistische Verfolgung von Bearbeitungszeiten und Lösungsraten.
Der Integrationspfad: OTOBO Generic Interface
Da OTOBO keinen proprietären Lock-in erzwingt, ist die Verbindung mit Power BI über das Generic Interface unkompliziert.
Schritt 1: OTOBO Web Services konfigurieren
Zuerst müssen Sie einen Web Service innerhalb des Generic Interface von OTOBO einrichten. Dieser Service wird so konfiguriert, dass Ticket-, Artikel- und dynamische Felddaten sicher über REST-Endpoints via HTTPS bereitgestellt werden.
Schritt 2: Die Power BI-Verbindung herstellen
Verwenden Sie in Microsoft Power BI Desktop die Funktion „Daten abrufen“. Wählen Sie die Quelle „Web“ und geben Sie Ihre hochsicheren OTOBO REST-Endpoint-URLs ein. Sie müssen die Authentifizierung verwalten, in der Regel über Token, um sicherzustellen, dass die Verbindung autorisiert ist.
Schritt 3: Datentransformation in Power Query
Der JSON-Output von OTOBO muss flachgelegt und strukturiert werden. Mit Power Query erweitern Sie die Ticket-Datensätze, mappen die Zeitstempel auf lesbare Datums-/Zeitformate und stellen Beziehungen zwischen Benutzern, Queues und Tickets her.
Schritt 4: Das Dashboard erstellen
Sobald das Datenmodell erstellt ist, können Sie Visualisierungen per Drag-and-Drop verschieben, um Ihr Executive-Dashboard aufzubauen.
Vermeiden Sie bei riesigen Datensätzen aggressive Echtzeit-Abfragen gegen die Live-Datenbank von OTOBO während der Geschäftszeiten. Nutzen Sie eine geplante Datenaktualisierung außerhalb der Geschäftszeiten oder replizieren Sie die OTOBO-Datenbank in ein dediziertes Data Warehouse.
Der Softoft Power BI Fast-Track
Das Erstellen von Web Services und Datenmodellen von Grund auf kann Wochen voller Versuche und Irrtümer in Anspruch nehmen.
Softoft bietet vorkonfigurierte Power BI-Templates, die speziell für OTOBO- und Znuny-Datenbanken entwickelt wurden und Ihre Zeit bis zur ersten Erkenntnis von Wochen auf Stunden verkürzen.