Fünf Anzeichen dafür, dass Sie einen Lizenzhortler in Ihrem Team haben

[0:02] Guten Morgen, guten Nachmittag oder guten Abend, wo auch immer Sie gerade zuschauen. Herzlich willkommen. Dies ist das Webinar von Open iT zum Thema „Fünf Anzeichen dafür, dass Sie einen Lizenzhamsterer in Ihrem Team haben“. Ich bin Nix, Ihr Moderator für heute, und wir werfen einen praktischen Blick auf eine der häufigsten Ursachen für versteckte Lizenzverschwendung: das Horten. In den nächsten 20 Minuten wird unser Referent Ihnen die wichtigsten Nutzungsmuster erläutern, die zu Lizenzverschwendung führen, wie man diese frühzeitig erkennt und wie Teams zu intelligenteren, effizienteren Vorgehensweisen übergehen können, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.

[0:33] Sie können Ihre Fragen gerne über das Q&A-Feld oben auf Ihrem Bildschirm einreichen. Wir werden so viele wie möglich live beantworten, und falls wir welche übersehen sollten, melden wir uns nach der Veranstaltung direkt bei Ihnen.

[0:44] Und nun möchten wir Ihnen den heutigen Referenten vorstellen. Sagi ist Lösungsarchitekt und hat weltweit tätige Unternehmen dabei unterstützt, bessere datengestützte Entscheidungen hinsichtlich der Softwarenutzung zu treffen. Es ist ihm ein großes Anliegen, Teams dabei zu helfen, intelligenter zu arbeiten, indem sie das volle Potenzial der ihnen bereits zur Verfügung stehenden Tools ausschöpfen, ohne dabei zu viel Geld auszugeben. Heißen wir Sagi herzlich zu dieser Veranstaltung willkommen.

[1:05] Sagi: Vielen Dank, Nix. Heute werden wir also über die Nutzungsmuster der Benutzer sprechen. Genauer gesagt werden wir versuchen, die „Hamsterer“ in eurem Team ausfindig zu machen.

[1:16] Was ist also ein „Lizenzhamsterer“? Das ist im Grunde jemand, der Lizenzen über seinen tatsächlichen Bedarf hinaus nutzt und dadurch den falschen Eindruck einer geringen Lizenzverfügbarkeit und einer sehr hohen Lizenzauslastung erweckt. Er beansprucht mehr Lizenzen, als ihm zustehen, und lässt durch sein Nutzungsverhalten den Anschein entstehen, dass ständig ein Mangel an Lizenzen herrscht, was den Lizenzadministrator im Grunde zu der Annahme verleitet, dass das Unternehmen mehr Lizenzen benötigt, als tatsächlich der Fall ist.

[1:58] Heute werden wir fünf Anzeichen für einen Lizenzhamsterer besprechen, wie man mithilfe von Analysedaten solche Fälle erkennt und was getan werden kann, um Abhilfe zu schaffen und anderen Nutzern eine höhere Lizenzverfügbarkeit zu ermöglichen.

[2:17] Bedenken Sie jedoch, dass es viele triftige Gründe für das Horten von Lizenzen gibt, beispielsweise Nutzer, die die Lizenz für ihr Projekt benötigen. Dies muss über die Analysedaten hinaus gründlich untersucht werden, um herauszufinden, ob für diese Nutzer tatsächlich ein echter Bedarf besteht, Lizenzen zu horten.

[2:46] Wir müssen also zunächst unsere Analysefähigkeiten nutzen, um diese Nutzer aus der gesamten Nutzerbasis zu identifizieren und herauszufiltern. Wir müssen die Kriterien aufzeigen, die tatsächlich darauf hindeuten, dass ein Nutzer möglicherweise mehr Lizenzen hortet, als für normale Zwecke erforderlich sind. Anschließend liegt es am Administrator zu entscheiden, ob eine weitere Untersuchung erforderlich ist oder ob vielleicht einfach ein freundliches Gespräch mit dem Nutzer geführt werden sollte, um dessen Arbeitsgewohnheiten im Umgang mit den technischen Anwendungen besser zu verstehen.

[3:25] Bestimmte Formen des Horten können durchaus gerechtfertigt sein, beispielsweise bei Nutzern, die eine hohe Arbeitsbelastung haben und mehrere Projekte gleichzeitig bearbeiten müssen, was im Grunde erfordert, dass sie mehrere Prozesse parallel ausführen, um die ihnen zugewiesenen Ziele zu erreichen. Andere Fälle sind jedoch möglicherweise nicht gerechtfertigt und erfordern entsprechende Anpassungen, sei es durch eine allgemeine Mitteilung oder durch eine gezielte persönliche Ansprache.

[3:56] Wie finden wir also diese Nutzer? Wir beginnen mit der naheliegenden Kennzahl und ermitteln, wer Lizenzen über einen langen Zeitraum hinweg kontinuierlich nutzt. Das sind also Nutzer, die eine Lizenz ausgecheckt haben und diese über lange Zeiträume hinweg behalten, bis sie sie tatsächlich wieder einchecken.

[4:21] Wir müssen bedenken, dass ein einzelnes Anzeichen noch nicht ausreicht, um jemanden als „Hamsterer“ zu bezeichnen, da es natürlich völlig normal ist, dass ein Nutzer eine Lizenz für den ganzen Tag bucht – und das ist auch völlig in Ordnung. Die Kombination dieser Kennzahl mit anderen Anzeichen, die wir später vorstellen werden, könnte jedoch auf einen Lizenz-Hamsterer hindeuten.

[4:49] Um erste Anhaltspunkte zu finden, erstellen wir einen Bericht, der die jährliche Summe aller Nutzer und deren Nutzungsdauer anzeigt. Damit erhalten wir im Grunde einen Überblick über die gesamte Zeit, die mit der Nutzung von Engineering-Anwendungen verbracht wurde. Bei einigen Nutzern ist dieser Wert möglicherweise gering, bei anderen mittel, bei wieder anderen jedoch extrem hoch, was den Verdacht auf lange Sitzungsdauern aufkommen lässt und uns dazu veranlasst, ihre Lizenznutzungsmuster genauer unter die Lupe zu nehmen.

[5:29] Hier sehen wir Aaron, Alice und Amanda, die von allen Nutzern in unserem Unternehmen die längste Nutzungsdauer aufweisen. Schauen wir uns also ihren Tagesablauf einmal an. Zunächst betrachten wir einen durchschnittlichen Arbeitstag, addieren die Nutzungsstunden des Tages und ermitteln so ihre Gesamtnutzungsdauer. Nun können wir deutlich erkennen, dass alle drei die Anwendung den ganzen Tag über von Anfang bis Ende nutzen.

[6:06] Wir sehen jedoch, dass andere Nutzer dasselbe tun. Wie können wir sie also herausfiltern? Nun, wir berechnen den monatlichen Durchschnitt für jede Stunde jedes Tages, wobei wir sogar mehrere Monate zusammenfassen und den Durchschnitt jedes Nutzers ermitteln. So erkennen wir sofort, dass sich dieses Muster täglich wiederholt, wie auch der Gesamtdurchschnitt zeigt, den wir in der folgenden Grafik sehen. Wir stellen fest, dass ihre durchschnittliche Nutzungszeit darauf hindeutet, dass sie jeden Tag den ganzen Tag über Lizenzen ausleihen. Bei anderen Nutzern ist dies hingegen seltener der Fall. Ihre Durchschnittswerte zeigen nicht, dass sie jeden Tag alle Stunden des Tages nutzen, sondern dass sie die Lizenzen in viel geringerem Umfang nutzen als das mutmaßliche „Hamsterer“-Team.

[7:07] Nun gehen wir noch einen Schritt weiter. Wir können einen Bericht erstellen, der das gesamte Jahr sowie die maximale, durchschnittliche und minimale stündliche Nutzungsdauer zeigt. Dabei stellen wir fest, dass Amanda, Alice und Aaron tatsächlich hohe durchschnittliche stündliche Nutzungszeiten sowie sehr hohe minimale stündliche Nutzungszeiten aufweisen. Dies deutet darauf hin, dass sich dieses Muster langer Sitzungen über das gesamte Jahr hinweg wiederholt, was unsere Überzeugung bestärkt, dass es sich tatsächlich um ihr allgemeines Nutzungsverhalten handelt und nicht um eine seltene Ausnahme.

[7:51] Nun könnten diese Erkenntnisse den Administrator zunächst stutzig machen und Anlass geben, weitere Untersuchungen hinsichtlich anderer Anzeichen von Hamsterkäufen durchzuführen oder auch nur ein Gespräch mit den Nutzern zu führen, um besser zu verstehen, wie diese die technischen Anwendungen im Alltag nutzen.

[8:16] Ein zweites Anzeichen für einen Lizenzhamsterer ist das gleichzeitige Ausleihen mehrerer Lizenzen. Das bedeutet im Grunde, dass der Benutzer die Anwendung möglicherweise mehrfach parallel auf seinem Rechner oder sogar mehrere Instanzen auf verschiedenen Rechnern gleichzeitig öffnet.

[8:41] Nun könnten diese Nutzer einen triftigen Grund für diese Nutzungsmuster haben. Bei manchen Anwendungen muss der Nutzer die App verlassen, um eine Simulation, eine Berechnung oder einen anderen lang andauernden Prozess auszuführen, was im Grunde bedeutet, dass der Nutzer eine weitere Instanz der Anwendung für seine eigentliche Arbeit öffnen muss, während die andere Instanz die Verarbeitung übernimmt. Manchmal ist dies jedoch nicht der Fall, und es gibt möglicherweise keine so eindeutige Begründung dafür, dass zu viele Anwendungsinstanzen parallel geöffnet sind.

[9:27] Hier wenden wir dieselbe Strategie an, nun jedoch mit einer anderen Kennzahl, nämlich der „Max. in Gebrauch“, die uns jeden Nutzer und die Anzahl der Lizenzen anzeigt, die jeder von ihnen parallel ausgeliehen hat. Möglicherweise stellen wir fest, dass bei den meisten Nutzern die Kennzahl „Max. in Gebrauch“ auf nur eins gesetzt ist, einige Werte jedoch höher liegen könnten, was den Verdacht aufkommen lässt, dass sie Lizenzen horten. Das ist jedoch nicht sicher. Wir müssen noch tiefer in die Daten einsteigen, um herauszufinden, ob dies tatsächlich zutrifft oder nicht. Vielleicht handelt es sich um einen seltenen Vorfall. Schließlich betrachten wir hier den Höchstwert. Möglicherweise ist es also nur einmal vorgekommen, oder aber es handelt sich um ein regelmäßiges Phänomen, das tatsächlich jeden Tag auftritt.

[10:23] Wir haben in dieser Liste einige mutmaßliche Hamsterer gefunden. Schauen wir uns das also genauer an und prüfen wir, wie sie im Vergleich abschneiden. Wir erstellen eine Heatmap, die uns die täglichen Spitzenwerte der Nutzung im Laufe des Monats anzeigt, und wählen diesen Monat als Stichprobe aus, um zu sehen, ob sich unser Verdacht tatsächlich bestätigt. Hier sehen wir eine Heatmap, die für jeden Nutzer die maximale Nutzung an jedem Tag des Monats darstellt.

[10:55] Nun, wir haben sofort festgestellt, dass sechs Mitglieder unserer Verdachtsgruppe Lizenzen nicht täglich parallel nutzen, sondern dass dies tatsächlich nur selten vorkommt und nicht ihrem typischen Nutzungsverhalten entspricht. Wir haben jedoch auch drei Nutzer gefunden, die dies tatsächlich an fast jedem Tag im Monat tun, was darauf hindeutet, dass dies ihre übliche Art der Lizenznutzung ist.

[11:29] Das kann natürlich daran liegen, dass sie eine Lizenz erwerben, um eine Simulation auszuführen, während sie möglicherweise gleichzeitig an mehreren Projekten arbeiten. Es kann aber auch einfach daran liegen, dass sie die Anwendungsinstanzen auf verschiedenen Arbeitsplätzen offen lassen oder sogar einfach eine neue Instanz öffnen und vergessen, die alte zu schließen.

[11:59] Wir zoomen also auf die Jahresansicht heran. So können wir sehen, ob dies über das ganze Jahr hinweg der Fall ist oder ob es sich nur um den spezifischen Monat handelt, den wir als Stichprobe ausgewählt haben. Nun, in unserem Fall sehen wir, dass diese drei Nutzer tatsächlich das ganze Jahr über auf dieselbe Weise vorgehen. Möglicherweise ist dies einfach ihre Arbeitsweise, jeden Tag und jeden Monat des Jahres viele Lizenzen gleichzeitig zu beziehen.

[12:31] Dies ist ein weiteres Anzeichen, das den Administrator dazu veranlassen sollte, sich Gedanken darüber zu machen, wie diese Benutzer die Lizenzen nutzen, wie ihr Arbeitsalltag tatsächlich aussieht und was an ihrer Arbeitsweise geändert werden könnte. Wie Sie sich vorstellen können, könnten diese Lizenzen für andere Benutzer im Unternehmen sehr nützlich sein, doch da sie von diesen drei Benutzern belegt sind, stehen sie anderen nicht zur Verfügung.

[13:08] Ein weiteres Anzeichen für einen Lizenzhamsterer ist die Nutzung von Lizenzen außerhalb der Arbeitszeiten und Arbeitstage. Dies deutet darauf hin, dass Nutzer möglicherweise vergessen, die Anwendung zu schließen, sobald sie sie nicht mehr benötigen, oder dass sie Lizenzen sogar auf unbestimmte Zeit auf dem Arbeitsplatzrechner belassen, um am nächsten Tag keine Lizenz auschecken zu müssen und so sicherzustellen, dass sie die benötigte Lizenz zur Verfügung haben, wenn sie sie brauchen. Im Grunde genommen wird eine gemeinsam genutzte Lizenz in eine private, namentlich zugewiesene Lizenz umgewandelt, was die Nutzungseffizienz dieser Lizenz erheblich beeinträchtigt.

[13:51] Auch hier könnte es einen triftigen Grund dafür geben, eine Lizenz nach Feierabend ausgeliehen zu lassen. Beispielsweise lässt der Ingenieur einen Verarbeitungsauftrag wie eine Simulation oder eine rechenintensive Berechnung über Nacht laufen, während er nicht da ist, was völlig in Ordnung ist. Dennoch ist es erforderlich, die Analysedaten zu überprüfen, um festzustellen, ob es sich um einen seltenen Vorfall, um bloße Nachlässigkeit oder um ein anhaltendes, vorsätzliches Verhaltensmuster handelt.

[14:28] Um dies zu erreichen, filtern wir unseren Bericht zunächst so, dass nur Nicht-Arbeitszeiten und nur Wochenenden angezeigt werden. Sobald wir dies getan haben, können wir sicher sein, dass alle Nutzer, die in den Berichten auftauchen, ihre Anwendungen über die zugewiesenen Arbeitszeiten hinaus offen gelassen haben. Hier haben wir einige verdächtige Nutzer gefunden, von denen einige niedrige Nutzungszeiten aufweisen, andere hingegen sehr hohe – was darauf hindeutet, dass es sich hierbei um ein wiederkehrendes Muster handeln könnte.

[15:04] Wir erstellen also erneut einen Bericht, der uns für jeden Nutzer die einzelnen Stunden des Tages anzeigt, wobei wir uns ausschließlich auf die Zeiten außerhalb der Arbeitszeit konzentrieren und prüfen, bei wem die Werte für die verstrichene Zeit besonders hoch sind. In unserem Fall können wir vier Nutzer identifizieren, die ihre Anwendungen außerhalb der Arbeitszeit häufig offen lassen.

[15:26] Bei der Erstellung eines Berichts, der die Sonntage und Samstage zusammenfasst, stellen wir erneut fest, dass diese Tage die höchsten Nutzungszeiten aufweisen, was darauf hindeutet, dass dies ihr allgemeines Nutzungsverhalten ist. Dies könnte für den Administrator Anlass genug sein, bei diesen Benutzern näher nachzufragen, um vollständig zu verstehen, warum sie ihre Anwendungen außerhalb der Arbeitszeiten offen lassen.

[15:58] Es mag natürlich einen sehr guten Grund dafür geben. Um jedoch ein effizientes Lizenzierungsumfeld zu gewährleisten, wäre es besser, wenn der Administrator den genauen Grund kennen würde, da dies erheblich zur Effizienz der Lizenznutzung beitragen kann.

[16:18] Wie kann das nun zur Effizienz beitragen, wenn es außerhalb der Arbeitszeiten oder am Wochenende geschieht? Nehmen wir zum Beispiel an, ein Nutzer hat seine Anwendung offen gelassen und ist nach Hause gegangen, und am nächsten Tag ist er nicht zur Arbeit erschienen. Vielleicht ist er krank geworden. Vielleicht hatte er frei oder ist sogar für eine Woche in den Urlaub gefahren. Diese Lizenz bleibt nun im Grunde so lange ungenutzt, bis er wieder zur Arbeit kommt, was verhindert, dass jemand anderes diese Lizenz nutzen kann, und somit die Auslastung beeinträchtigt.

[17:01] Ein weiteres deutliches Anzeichen sind hohe Inaktivitätsraten. Hier kommen die Funktionen der zweiten Ebenedes LicenseAnalyzer™zum Einsatz, die es dem Administrator ermöglichen, Analysen zu den Nutzungsmustern der Lizenzen nach deren Ausleihe abzurufen. Das heißt: Wurde die Lizenz nach der Ausleihe tatsächlich genutzt oder lag sie die meiste Zeit ungenutzt auf dem Arbeitsplatzrechner des Benutzers?

[17:34] Ein Benutzer hat vielleicht eine Lizenz für, sagen wir, 8 Stunden ausgeliehen, sie aber möglicherweise nur 3 Stunden lang genutzt, sodass sie 5 Stunden lang ungenutzt blieb. Während dieser Zeit hätte die Lizenz an jemand anderen vergeben werden können, stattdessen blieb sie jedoch einfach ungenutzt liegen und wartete darauf, dass der Nutzer zurückkam. Dies beeinträchtigt direkt die Lizenzverfügbarkeit, was zu einem falschen Eindruck geringer Verfügbarkeit führt und dazu, dass ständig weitere Lizenzen gekauft werden müssen, da das Unternehmen scheinbar nie genug davon hat.

[18:11] Wir erstellen also einen Bericht, der uns den Inaktivitätsanteil jedes Nutzers anzeigt. Hier sehen wir die aktive Zeit im Vergleich zur Leerlaufzeit, daneben wird der Gesamtanteil der Inaktivität berechnet. Je höher dieser Wert ist, desto inaktiver ist der Nutzer. In unserem Fall stellen wir anhand der Gesamtnutzung fünf mutmaßliche Hamsterer fest.

[18:40] Schauen wir uns jedoch einmal ihre durchschnittliche Inaktivitätsquote über ein ganzes Jahr hinweg genauer an, um zu verstehen, wie ihre tatsächlichen Nutzungsmuster aussehen. Hier sehen wir eine Heatmap, die jeden unserer Nutzer für jeden Tag des Monats und deren durchschnittliche Inaktivitätsquote pro Tag darstellt. Auf diese Weise können wir erkennen, ob Inaktivität ein wiederkehrendes Phänomen ist oder nur selten auftritt.

[19:14] So stellen wir beispielsweise fest, dass bei drei unserer verdächtigen Nutzer die Inaktivitätsquote eigentlich kein wiederkehrendes Muster darstellt, sondern lediglich eine Ausnahme von ihrem allgemeinen Nutzungsverhalten bei Anwendungen ist. Während Emily und Ernest mit den von ihnen ausgeliehenen Lizenzen wiederholt inaktiv sind und dabei ein klares Nutzungsmuster zeigen, sollte dies entweder dadurch behoben werden, dass der Administrator ein Gespräch mit dem Nutzer über dessen Nutzungsgewohnheiten initiiert, oder indem einfach derLicenseAnalyzer™der Stufe 3 eingesetzt wird, der die inaktive Anwendung automatisch sperrt und die Lizenz an den Pool zurückgibt, damit andere sie nutzen können.

[20:05] Sobald sie zurück sind, können sie den Antrag wieder aufnehmen, wodurch sie den Antrag entsperren und ihre Arbeit fortsetzen können.

[20:15] Und das letzte Anzeichen ist die gleichzeitige Nutzung vieler verschiedener Anwendungen. Das bedeutet, dass ein Benutzer Lizenzen für verschiedene Anwendungen erworben hat und diese möglicherweise nicht alle nutzt, sondern sie nur für alle Fälle bereithält. Nun gibt es aber auch einen berechtigten Grund dafür, mehrere Anwendungen gleichzeitig geöffnet zu haben, da manche möglicherweise Simulationen in anderen Anwendungen laufen lassen, während der Nutzer in der Zwischenzeit andere Anwendungen nutzt. In jedem Fall könnte dieses Anzeichen in Verbindung mit anderen Anzeichen Aufschluss darüber geben, wie der Nutzer im Alltag arbeitet und vorgeht.

[21:01] Für diesen Bericht müssen wir eine stundenweise Analyse durchführen, bei der wir eine bestimmte Stunde des Tages betrachten und die Daten bis auf Monats- und Jahresebene aufschlüsseln. Wir suchen nach der Nutzungszeit, die ein und derselbe Nutzer zur gleichen Zeit in verschiedenen Anwendungen verbracht hat. Wie wir hier sehen, haben drei Nutzer zur gleichen Stunde mehrere Anwendungen geöffnet, was über die Tage und Monate hinweg zu einer langen Sitzungsdauer führt.

[21:37] Wir haben also nun verschiedene Anzeichen identifiziert, anhand derer sich ein Lizenzhamsterer erkennen lässt. Beachten Sie jedoch, dass das Vorliegen nur eines dieser Anzeichen bei einem Benutzer nicht zwangsläufig bedeutet, dass er Lizenzen hortet. Treten jedoch mehrere Anzeichen bei denselben Benutzern auf, sollte der Lizenzadministrator deren Arbeitsabläufe genauer untersuchen, da eine Änderung ihres Verhaltens zu einer höheren Lizenzverfügbarkeit und einer insgesamt besseren Lizenzeffizienz führen könnte.

[22:14] Das war’s auch schon. Das sind die fünf Anzeichen dafür, dass sich in Ihrem Team ein „Lizenzhamsterer“ befindet: lange Sitzungen, parallele Lizenznutzung, Nutzung außerhalb der Arbeitszeiten, hohe Inaktivitätsraten und die gleichzeitige Nutzung mehrerer Anwendungen. Open iT kann Ihnen dabei helfen, all diese Anzeichen mithilfe unserer robusten und einheitlichen Berichtsfunktionen mühelos zu erkennen, sodass Sie Lizenzhamsterer aufspüren und die Lizenzeffizienz erheblich steigern können.

[22:55] Nix: Vielen Dank, Sagi. Wie immer sehr aufschlussreich und hilfreich. Wir haben hier einige Fragen. Also, lassen Sie uns gleich mit der Fragerunde beginnen.

[23:00] Nix: Wie können Administratoren ein Gleichgewicht zwischen der effizienten Nutzung von Lizenzen und der Gewährleistung finden, dass die Benutzer bei der Arbeit nicht ausgebremst werden?

[23:14] Sagi: In Ordnung, es gibt also mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen. Zunächst einmal muss man straff wirtschaften, die Lizenzen sinnvoll nutzen und verhindern, dass Nutzer Lizenzen einfach nur horten, auf ihnen „campen“ oder sie für sich beanspruchen, um so eine hohe Lizenzverfügbarkeit zu gewährleisten, ohne zusätzliche Lizenzen kaufen zu müssen. Dies lässt sich entweder mit den heute vorgestellten Analysetools erreichen, aber auch mithilfe vonLicenseAnalyzer™Level 3, das im Grunde jede inaktive Anwendung aussetzt und die Lizenz zurück in den Pool schickt, wodurch eine hervorragende Verfügbarkeit gewährleistet wird.

[24:04] Nix: Vielen Dank für die verständliche Erklärung, Sagi. Als Nächstes haben wir hier eine weitere Frage.

[24:10] Nix: Abgesehen von Berichten und Analysen: Welche Richtlinien, Schulungsmaßnahmen oder Automatisierungen können dazu beitragen, das Horten von Lizenzen frühzeitig zu unterbinden?

[24:17] Sagi: Es beginnt also alles damit, die Nutzer aufzuklären. Im Grunde geht es darum, ihnen verständlich zu machen, dass die von ihnen beanspruchte Lizenz Auswirkungen auf andere Nutzer hat. Dies kann durch Schulungen, eine Mitteilung, die Aufnahme eines Videos, das an die Nutzer versendet wird, oder durch jährliche oder zweimonatliche kurze Gespräche mit jedem einzelnen erfolgen. Das hängt wirklich von der Organisation und ihrer Struktur ab. Am besten ist es, die Nutzer bereits vor Arbeitsbeginn aufzuklären, damit sie wissen, dass die von ihnen beanspruchte Lizenz im Grunde anderen entzogen wird, die sie ebenfalls nutzen könnten.

[25:08] Nix: Vielen Dank für die Erläuterung, Sagi. Als Nächstes haben wir hier eine weitere Frage.

[25:10] Nix: Können Sie uns ein Beispiel nennen, bei dem die Aufdeckung von Lizenzhamsterern ein Unternehmen davor bewahrt hat, zusätzliche Lizenzen kaufen zu müssen, und so dessen Budget entlastet hat?

[25:21] Sagi: Ja, wir hatten vor nicht allzu langer Zeit einen solchen Fall. Ein Unternehmen aus der Luftfahrt- und Verteidigungsindustrie. Dort gab es zwei Lizenzpools: einen „floating pool“ und einen „named pool“. Im „floating pool“ stellte sich heraus, dass den Mitarbeitern ständig der Zugriff verweigert wurde und sie sich darüber beschwerten. Das Unternehmen wollte gerade neue Lizenzen kaufen, prüfte dann aber zunächst die „Level-2“-Daten, also im Wesentlichen das Verhältnis von aktiver zu inaktiver Nutzungszeit. Dabei stellten sie fest, dass die meisten Nutzer die Lizenzen „besetzten“ – sie über lange Zeiträume hinaus, über die Arbeitstage und Wochenenden hinweg, einfach festhielten, als wären es benannte Lizenzen. Durch eine Umverteilung und die Verlagerung dieser Nutzer in den benannten Pool wurde sichergestellt, dass jeder eine Lizenz hatte, wenn er sie brauchte, und dass niemand mehr die Lizenzen „besetzen“ musste – ohne dass zusätzliche Lizenzen gekauft werden mussten.

[26:26] Nix: Vielen Dank für diesen Beitrag, Sagi. Und wir haben hier noch eine weitere Frage.

[26:35] Nix: Wie sieht Ihr weiterer Weg im Bereich KI aus? Es wäre toll, wenn Agenten den Großteil der Arbeit übernehmen würden.

[26:40] Sagi: Ja, das ist ein sehr guter Punkt. Derzeit arbeiten wir an einer Komponente. Sie heißt „License Predictor“. Sie befindet sich noch in der Entwicklung und wird dabei helfen, zukünftige Analysen auf der Grundlage vergangener Berichtsmuster vorherzusagen.

[27:05] Nix: Vielen Dank, Sagi. Damit sind wir am Ende unserer Frage-und-Antwort-Runde angelangt. Vielen Dank für diese fundierten Antworten. Bevor wir die heutige Sitzung beenden, noch eine kurze Erinnerung: Dieses Webinar wurde aufgezeichnet, und wir werden Ihnen in Kürze den Link zur Aufzeichnung per E-Mail zusenden. Sie finden es außerdem auf unserer Seite „Webinare auf Abruf“ unter openit.com. Falls Sie unsere vorherige Sitzung dieser Reihe nachholen möchten: Dort haben wir uns mit der Vorbereitung auf cloudbasierte und SaaS-Lizenzmodelle befasst. Nächste Woche steht außerdem ein weiteres Webinar auf dem Programm. Es dreht sich um „ CLIMS “ – ein zentralisiertes System zur Verwaltung von Lizenzintegrationen, ein Portal, vollständige Lizenzkontrolle. Scannen Sie einfach den QR-Code auf Ihrem Bildschirm oder besuchen Sie den Bereich „Webinare“ auf unserer Website. Wenn Sie bereit sind, Ihre eigenen Nutzungsdaten zu analysieren und das Horten von Lizenzen oder andere Optimierungsherausforderungen anzugehen, bieten wir Ihnen eine kostenlose 30-minütige Beratung mit einem unserer Berater für Geschäftslösungen an. Nutzen Sie die Kontaktdaten auf dem Bildschirm, um Kontakt aufzunehmen, und folgen Sie uns bei Open iT, Inc. in den sozialen Medien, um weitere Updates zu erhalten. Noch einmal: Ich bin Nix. Vielen Dank, dass Sie sich Zeit für uns genommen haben, und wir hoffen, Sie bald wiederzusehen.