Blog

Technische Kostentreiber erkennen, bevor sie eskalieren

Vie­le Unter­neh­men unter­schät­zen die wah­ren Kos­ten ihrer IT-Land­schaft – nicht aus Nach­läs­sig­keit, son­dern weil tech­ni­sche Kos­ten­trei­ber oft tief in der Infra­struk­tur ver­bor­gen sind. In einer Zeit, in der Kos­ten­kon­trol­le essen­zi­ell ist, lohnt sich ein genau­er Blick auf die tech­ni­schen Struk­tu­ren, die unbe­merkt das Bud­get belas­ten. Clus­ter, Lizenz­mo­del­le, Red­un­danz­kon­zep­te oder falsch dimen­sio­nier­te Res­sour­cen kön­nen über Jah­re hin­weg hohe Mehr­kos­ten ver­ur­sa­chen – und das völ­lig außer­halb des Radars klas­si­scher Con­trol­ling-Sys­te­me.

In die­sem Arti­kel zei­gen wir, wie tech­ni­sche Kos­ten­trei­ber iden­ti­fi­ziert, bewer­tet und redu­ziert wer­den kön­nen – für mehr Trans­pa­renz, Kon­trol­le und letzt­lich auch Hand­lungs­spiel­raum in Ihrer IT-Finanz­pla­nung.

Technische Kostentreiber: Definition und Bedeutung

Tech­ni­sche Kos­ten­trei­ber sind Kom­po­nen­ten, Kon­fi­gu­ra­tio­nen oder Archi­tek­tur­ent­schei­dun­gen inner­halb der IT, die dau­er­haft oder wie­der­keh­rend Kos­ten ver­ur­sa­chen – unab­hän­gig von der tat­säch­li­chen Nut­zung. Sie ent­ste­hen häu­fig durch:

• über­di­men­sio­nier­te Res­sour­cen
• kom­ple­xe Lizenz­mo­del­le
• red­un­dan­te Sys­te­me ohne Nut­zen­ana­ly­se
• lega­cy-nahe Archi­tek­tur­ent­schei­dun­gen
• feh­len­de Auto­ma­ti­sie­rung

Sie unter­schei­den sich von ope­ra­ti­ven Kos­ten­trei­bern (wie Per­so­nal oder Betriebs­kos­ten), da sie oft tief im tech­ni­schen Design ver­an­kert sind – und damit schwe­rer iden­ti­fi­zier­bar.

Typische technische Kostentreiber im Überblick

a) Clus­ter- und Hoch­ver­füg­bar­keits­lö­sun­gen

Vie­le Unter­neh­men set­zen auf Clus­ter-Sys­te­me zur Erhö­hung der Aus­fall­si­cher­heit. Doch red­un­dan­te Res­sour­cen sind teu­er – sowohl in der Cloud als auch On-Prem. Eine feh­len­de Kos­ten-Nut­zen-Ana­ly­se kann dazu füh­ren, dass HA-Archi­tek­tu­ren betrie­ben wer­den, die weit über den tat­säch­li­chen Ver­füg­bar­keits­an­for­de­run­gen lie­gen.

Tipp: Prü­fen Sie regel­mä­ßig die Ver­füg­bar­keits-SLAs Ihrer Busi­ness-Ser­vices. Oft genügt eine Reco­very-Zeit von Stun­den statt Sekun­den.

Wei­ter­füh­rend: Dash­boards und KPIs im IT Finan­cial Manage­ment – Quick Wins für die IT-Kos­ten­kon­trol­le

b) Lizen­zen und Lizenz­mo­del­le

Ein beson­ders häu­fig über­se­he­ner Trei­ber sind Soft­ware­li­zen­zen. Vie­le Anwen­dun­gen wer­den pro CPU, Core oder Benut­zer lizen­ziert – unab­hän­gig davon, ob sie genutzt wer­den. In vir­tua­li­sier­ten Umge­bun­gen poten­zie­ren sich die Lizenz­kos­ten unge­wollt, etwa durch dyna­mi­sche Res­sour­cen­ver­ga­be oder Test­sys­te­me mit Pro­duk­ti­ons­li­zen­zie­rung.

Bei­spiel: Ora­cle- oder SAP-Lizen­zen in VMware-Umge­bun­gen, die nicht kor­rekt seg­men­tiert sind.

Maß­nah­me: Füh­ren Sie ein auto­ma­ti­sier­tes Lizenz­mo­ni­to­ring ein, das die tat­säch­li­che Lizenz­nut­zung ana­ly­siert – idea­ler­wei­se inte­griert in Ihre CMDB oder ITAM-Umge­bung.

c) Red­un­dan­zen und Schat­ten-IT

Red­un­danz ist sinn­voll – aber nur dann, wenn sie erfor­der­lich ist. Häu­fig exis­tie­ren dop­pel­te Sys­te­me, Daten­hal­tung oder Pro­zes­se, die his­to­risch gewach­sen sind. Auch Schat­ten-IT – also IT-Sys­te­me, die außer­halb der offi­zi­el­len IT betrie­ben wer­den – ist ein unter­schätz­ter Kos­ten­trei­ber.

Maß­nah­me: Nut­zen Sie CMDB-gestütz­te Dis­co­very-Pro­zes­se und füh­ren Sie regel­mä­ßig Recon­ci­lia­ti­on-Work­shops durch, um red­un­dan­te Sys­te­me sicht­bar zu machen.

Sie­he auch: Auto­ma­ti­sier­te Kos­ten­kon­trol­le in der On-Pre­mi­ses-IT

d) Nicht genutz­te oder falsch dimen­sio­nier­te Cloud-Res­sour­cen

In hybri­den Umge­bun­gen kommt ein wei­te­rer Punkt hin­zu: Reser­vier­te Instan­zen, falsch kon­fi­gu­rier­te Aut­o­s­ca­ler oder nicht abge­schal­te­te Test­um­ge­bun­gen erzeu­gen lau­fen­de Kos­ten – ohne pro­duk­ti­ven Nut­zen.

Fin­Ops hilft: Cloud Finan­cial Manage­ment (CFM) kann hier gezielt auf­de­cken, wo Res­sour­cen unnö­tig Kos­ten ver­ur­sa­chen. Beson­ders hilf­reich sind Tools mit Machi­ne Lear­ning, die Anoma­lien erken­nen.

Wei­ter­füh­rend: Opti­mie­rung der Daten­über­tra­gungs­kos­ten in der Cloud