营业时间的损失，变更的成功率，首次呼叫解决的效率和SLA匹配率是有助于提高IT服务交付质量的ITSM关键指标。诸如此类的指标可以帮助我们找到问题的答案：“ 我的IT帮助台出什么问题？” 但是这些指标也缺乏回答问题真正的范围和信息：“ 为什么我的IT帮助台会出现问题？”
“指标数据”与“数据分析”的区别在于：“数据分析”能够提供“指标数据”所不能提供的信息
例如，符合SLA级别报表能在视觉上很直观地呈现出急速增长或下降的变化，但并不能给你找出为什么这个符合SLA级别图表会出现这么大的增长/下降变化主要原因。另一方面，“数据分析”可以帮助您识别哪些因素对SLA级别产生负面影响（如：符合SLA级别的急速增长/下降，是响应/解决时间设置得过短/过长等……），并通过数据的分析给出解决这些问题的建议/方法（从分析报告可以直观观察得出哪方面导致这个SLA的增长/下降，帮助IT领导者采取有效的决策）。
“数据指标分析”是对IT服务台数据、信息和指标的系统性综合分析，并且通过挖掘数据，找出有效、可行的度量指标，从而制定/优化相应的策略，最终提高针对IT服务交付的质量。
在4月22日即将举行的研讨会中，ManageEngine将详细讨论ITSM“数据指标分析”所生成的报告对指标数据设定的重要性，以及如何利用ITSM分析工具所生成具备洞察力的报告来指引指标数据的设定（如：SLA如何设置，工单来源途径的响应优先策略，运维人员数量的增加/减少等等……）。
我们还将讨论为什么需要对ITSM数据指标进行分析的几个重要因素：
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如何利用分析工具中的报表，来决定各项绩效指标的标准，如：SLA的标准；
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如何利用数据分析工具生成具有洞察力的报表、数据看板，应对ITSM关键领域的挑战，如：IT服务台人员的配置、优化SLA设置、确保变更项目的成功实施；
等
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