IT-Asset Discovery ist der Prozess, mit dem Unternehmen ihre gesamten IT-Ressourcen identifizieren, katalogisieren und dokumentieren. Durch eine genaue Bestandsaufnahme aller Technologieressourcen, die einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen, können Teams Transparenz, Kontrolle und Compliance sicherstellen.
Mit der zunehmenden Verbreitung der Cloud und der Arbeit an entfernten Standorten hat sich die Erkennung von IT-Ressourcen zu einem Kernbereich des IT Asset Management (ITAM) entwickelt. Dabei geht es nicht mehr nur um die finanzielle Verfolgung, sondern auch um die Aufrechterhaltung der Cybersicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Ansätze und Best Practices für eine kontinuierliche IT-Asset-Erkennung vorstellen.
Aktualisiert: November 2025
Was ist die IT-Bestandsermittlung?
Die IT-Bestandsermittlung ist der Prozess der Identifizierung und Dokumentation aller Technologieressourcen in der Umgebung eines Unternehmens. Dazu gehören Hardware, Software und Cloud-basierte Ressourcen und Dienste.
Ein klarer Überblick über die IT-Ressourcen ist der Schlüssel zum Kostenmanagement, zur Vermeidung von Sicherheitsrisiken und zur Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften.
Je nach Infrastruktur und Bedarf des Unternehmens gibt es verschiedene Möglichkeiten, IT-Ressourcen zu ermitteln. In den folgenden Abschnitten werden die wichtigsten Ansätze vorgestellt und erläutert, wie sie sich gegenseitig ergänzen.
Agent vs. agentenlose Ermittlung: Vor- und Nachteile
Es gibt zwei Hauptansätze für die Erkennung von IT-Ressourcen: agentenbasiert und agentenlos. Beide zielen darauf ab, die IT-Umgebung Ihres Unternehmens transparent zu machen, allerdings auf unterschiedliche Weise.
Während die agentenbasierte Erkennung einen tieferen, kontinuierlichen Einblick in Geräte und Dienste bietet, ermöglicht die agentenlose Erkennung eine schnelle Abdeckung ohne Installationsanforderungen. In den meisten Fällen kombinieren Unternehmen beide Methoden, um einen ausgewogenen, genauen Überblick über ihre Ressourcen zu erhalten.
Agentenbasierte Erkennung
Die agentenbasierte Erkennung stützt sich auf leichtgewichtige Software-Agenten, die auf jedem Gerät installiert werden. Diese Agenten sammeln detaillierte Daten über Hardware, Software, Konfigurationen und laufende Dienste und senden diese dann an die ITAM-Plattform zurück.
Vorteile der agentenbasierten Erkennung:
- Bietet einen detaillierten Einblick in den Gerätestatus und die Konfiguration in Echtzeit.
- Funktioniert auch dann, wenn sich die Geräte außerhalb des Netzwerks befinden (z. B. bei externen Mitarbeitern).
- Ermöglicht proaktives Management, z. B. Patching oder automatische Updates.
Agentenbasierte Erkennung Nachteile:
- Erfordert die Bereitstellung und Wartung von Agenten, was ressourcenintensiv sein kann.
- Einige Geräte (wie Drucker oder IoT) unterstützen möglicherweise keine Agenten.
Die agentenbasierte Erkennung eignet sich am besten für Umgebungen, in denen die Genauigkeit der Daten, die laufende Überwachung und die Kontrolle im Vordergrund stehen, z. B. in hybriden Arbeitsumgebungen oder stark regulierten Branchen.
Agentenlose Erkennung
Die agentenlose Erkennung - auch bekannt als Netzwerk-Scanning - erkennt Assets im gesamten Netzwerk, ohne dass auf jedem Gerät Software installiert werden muss. Sie verwendet Protokolle wie SNMP, WMI, SSH oder API-Aufrufe, um Informationen aus der Ferne zu sammeln.
Vorteile der agentenlosen Erkennung:
- Schnellere Einrichtung und sofortiger Überblick über die angeschlossenen Geräte.
- Reduziert den Verwaltungsaufwand, da keine Agenten erforderlich sind.
- Ideal für vernetzte Infrastrukturen (Server, Router, Switches, Drucker).
Nachteile der agentenlosen Erkennung:
- Liefert im Vergleich zu agentenbasierten Methoden weniger granulare Daten.
- Funktioniert nur für Geräte, die über das Netzwerk erreichbar sind.
- Für den Zugriff auf bestimmte Systeme ist möglicherweise die Verwaltung von Anmeldeinformationen erforderlich.
Die agentenlose Erkennung wird häufig von Unternehmen gewählt, die einen umfassenden Überblick bei minimaler Einrichtung benötigen, insbesondere in stabilen, lokalen Umgebungen.
Hybrider Ansatz nach Anwendungsfall
In der Praxis verwenden die meisten Unternehmen eine hybride Erkennungsstrategie. Sie verwenden die agentenbasierte Erkennung für kritische Endpunkte und mobile Geräte, während das agentenlose Scannen Server, Netzwerkgeräte und andere angeschlossene Geräte abdeckt.
Dieser kombinierte Ansatz bietet das Beste aus beiden Welten: kontinuierliche Transparenz, minimale blinde Flecken und Flexibilität bei der Anpassung an unterschiedliche Infrastrukturen.
Kontinuierliche Bestandsermittlung vs. periodische Scans
Die Erkennung von IT-Ressourcen kann kontinuierlich oder durch regelmäßige Scans erfolgen. Der Unterschied liegt darin, wie oft und automatisch die Assets aktualisiert werden.
Die kontinuierliche Erkennung arbeitet in Echtzeit und nutzt Agenten, Integrationen und Aktualisierungsauslöser - automatische Ereignisse, die Asset-Daten aktualisieren, wenn sich etwas ändert, z. B. wenn ein neues Gerät dem Netzwerk beitritt oder ein Software-Update installiert wird.
Regelmäßige Scans finden in festen Intervallen statt, etwa täglich oder wöchentlich. Sie sind einfacher zu verwalten, können aber kurzfristige Änderungen in schnelllebigen Umgebungen übersehen.
Die meisten Unternehmen kombinieren beides, indem sie kontinuierliche Erkennungen für Echtzeitgenauigkeit und regelmäßige Scans für eine planmäßige Validierung verwenden.
Hardware- und Softwarebestand: Normalisierung und Abgleich
Sobald die Bestände ermittelt sind, muss im nächsten Schritt sichergestellt werden, dass die Daten sauber und zuverlässig sind. An dieser Stelle kommen Normalisierung und Abgleich ins Spiel.
- Die Normalisierung standardisiert die Bestandsinformationen, indem inkonsistente Namen und Formate vereinheitlicht werden, z. B. indem verschiedene Einträge für dieselbe Software unter einer genauen Bezeichnung zusammengefasst werden.
- Der Abgleich vergleicht die Erkennungsergebnisse mit anderen Datenquellen, z. B. Kaufdatensätzen oder Lizenzdatenbanken, um Duplikate zu entfernen und Diskrepanzen zu beseitigen.
Die meisten ITAM-Plattformen automatisieren diese Prozesse mithilfe von integrierten Katalogen, Abgleichsregeln und Workflows und verwandeln rohe Erkennungsdaten in ein zuverlässiges, aktuelles Inventar.
Integration von CMDB-Erkennung und Inventarisierung
Die Integration von IT-Asset-Ermittlungs- und Inventardaten mit einer Configuration Management Database (CMDB) ist ein wichtiger Schritt für Unternehmen, die einen besseren Überblick über ihre IT-Umgebung oder eine bessere Kontrolle über Service-Abhängigkeiten und Änderungen anstreben.
Diese Verbindung schafft eine einzige, verlässliche Quelle der Wahrheit, die Assets mit den von ihnen unterstützten Services verknüpft und so die Analyse der Auswirkungen, die Lösung von Problemen und die allgemeine Datenkonsistenz verbessert.
Eine gut integrierte CMDB führt Daten von Agenten, Netzwerk-Scans, Mobile Device Management (MDM) und Endpoint Detection and Response (EDR)-Tools, Identity Providern (IdP) und Cloud- oder Software-as-a-Service (SaaS)-APIs zusammen und sorgt dafür, dass die Beziehungen zwischen Configuration Items (CIs) genau und aktuell sind.
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SaaS-Erkennung und Schatten-IT: Schließen Sie die Lücken
Die SaaS-Ermittlung ist ein wichtiger Teil der IT-Asset-Ermittlung, der sich auf die Identifizierung aller Cloud-basierten Anwendungen konzentriert, die in einer Organisation verwendet werden (sowohl genehmigte als auch nicht genehmigte). Diese Praxis hilft dabei, Schatten-IT aufzudecken und zu kontrollieren und so Sicherheits- und Compliance-Risiken zu verringern.
Moderne Lösungen nutzen Identitätsanbieter (IdP), Single Sign-On (SSO)-Integrationen, Cloud Access Security Brokers (CASB) und API-Verbindungen zu SaaS-Plattformen, um die Nutzung zu erkennen und Metadaten zu sammeln. Einige Unternehmen verlassen sich auch auf Ausgabenanalysen oder interne Umfragen, um versteckte Abonnements und Benutzeraktivitäten aufzudecken.
Durch die Kombination dieser Methoden können IT-Teams Sichtbarkeitslücken schließen, sensible Daten schützen und die SaaS-Ausgaben optimieren, um sicherzustellen, dass jede Cloud-Anwendung erfasst und sicher verwaltet wird.
Metriken für die IT-Bestandsaufnahme, die den Wert nachweisen
Die Verfolgung der richtigen Metriken hilft dabei, die Auswirkungen Ihrer Bemühungen zur Erkennung und Inventarisierung von IT-Ressourcen nachzuweisen. Diese Indikatoren zeigen, wie vollständig, aktuell und zuverlässig Ihre Bestandsdaten wirklich sind.
- Abdeckungsgrad - Misst, wie viel von Ihrer Umgebung tatsächlich erfasst und nachverfolgt wird. Ein hoher Abdeckungsgrad bedeutet weniger blinde Flecken und einen besseren Überblick über alle Assets.
- Aktualität - Zeigt an, wie aktuell Ihre Bestandsdaten sind. Die Überwachung der Häufigkeit der Datenaktualisierung trägt dazu bei, dass Ihr Inventar im Laufe der Zeit korrekt bleibt.
- Genauigkeit - Bewertet die Qualität und Konsistenz Ihrer Aufzeichnungen durch den Vergleich von Funddaten mit Audits oder abgestimmten Quellen. Zuverlässige Daten unterstützen bessere Entscheidungen in den Bereichen Finanzen, Sicherheit und Compliance.
- Mean Time to Inventory (MTTI) - Verfolgt die durchschnittliche Zeitspanne zwischen der Einführung eines neuen Vermögenswerts und seinem Erscheinen im Inventar. Eine niedrigere MTTI bedeutet eine schnellere Entdeckung und strengere Kontrolle.
- Abgleichszeit - Misst, wie lange es dauert, Asset-Datensätze nach Aktualisierungen oder Änderungen zu validieren, abzugleichen und abzustimmen. Kürzere Abgleichszeiten stehen für eine effiziente Datenverwaltung.
- Änderungserkennungsrate - Gibt den Prozentsatz der Änderungen an, die durch die Erkennung automatisch erkannt werden, bevor manuell eingegriffen wird. Dies ist eine gute Möglichkeit, um zu beurteilen, wie reaktionsschnell und automatisiert Ihr System wirklich ist.
Diese Kennzahlen zeigen, wie wichtig es ist, ein vollständiges, genaues und ständig aktualisiertes Bestandsverzeichnis zu führen.
Häufige Fallstricke bei der IT-Bestandsermittlung (und wie sie vermieden werden können)
Selbst mit den richtigen Tools kann die IT-Bestandsermittlung zu kurz kommen, wenn der Prozess nicht konsistent oder gut verwaltet ist. Hier sind einige häufige Fehler, die Unternehmen machen - und wie man sie vermeiden kann.
- Erkennung als einmalige Momentaufnahme betrachten - Gelegentliche Scans führen zu veralteten Daten und blinden Flecken. Setzen Sie stattdessen auf eine kontinuierliche oder ereignisbasierte Erkennung, um Ihr Inventar aktuell zu halten.
- Fehlende Verantwortlichkeit - Ohne klare Verantwortlichkeit können Erkennungsdaten in verschiedenen Teams zersplittert werden. Weisen Sie die Verantwortung für die Pflege und Validierung des Bestands zu, um Konsistenz zu gewährleisten.
- Fehlende Normalisierung und Abstimmung - Rohe Erkennungsdaten sind oft unübersichtlich. Nutzen Sie die automatische Normalisierung und den Abgleich, um Namen zu standardisieren, Duplikate zu entfernen und die Ergebnisse systemübergreifend abzugleichen.
- Ignorieren von SaaS- und Remote-Assets - Viele Tools konzentrieren sich immer noch auf Geräte vor Ort. Stellen Sie sicher, dass Ihre Discovery-Strategie auch Cloud- und SaaS-Umgebungen abdeckt, vor allem bei Remote- oder Hybrid-Arbeitsplätzen.
- Unzureichende Integration mit anderen Systemen - Discovery verliert an Wert, wenn seine Daten isoliert bleiben. Integrieren Sie sie mit Ihren ITAM-, CMDB- und Sicherheitstools, damit Aktualisierungen und Beziehungen automatisch fließen.
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