আইটি সার্ভিস ম্যানেজমেন্ট (ITSM) মেশিন লার্নিং এর সাথে আরও দক্ষ করে তুলেছে

2018 আমাদের দৃঢ়ভাবে প্রতিষ্ঠিত দেখেছে - IT সার্ভিস ম্যানেজমেন্ট (ITSM) এবং IT পরিষেবাগুলি ডিজিটাল বিপ্লবে কতদিন টিকে থাকবে তা নিয়ে চলমান আলোচনা সত্ত্বেও এখনও ব্যবসা চলছে। প্রকৃতপক্ষে, প্রযুক্তিগত সহায়তা পরিষেবার চাহিদা বাড়ছে - প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রতিবেদন এবং বেতন প্রতিবেদনে এইচডিআই (হেল্প ডেস্ক ইনস্টিটিউট) 2017 রিপোর্ট ইঙ্গিত করে যে 55% হেল্প ডেস্ক গত বছরের তুলনায় টিকিটের পরিমাণ বৃদ্ধি করেছে।

অন্যদিকে, অনেক কোম্পানি 15 (2016%) এর তুলনায় গত বছর (10%) প্রযুক্তিগত সহায়তায় কলের পরিমাণ হ্রাস করেছে। অনুরোধের সংখ্যা হ্রাসে অবদান রাখার মূল কারণটি ছিল স্বাধীন প্রযুক্তিগত সহায়তা। যাইহোক, এইচডিআই এও রিপোর্ট করেছে যে আবেদন ফি গত বছর $25 বেড়েছে, যা 18 সালে $2016 থেকে বেড়েছে। এটি বেশিরভাগ আইটি বিভাগগুলির জন্য চেষ্টা করে না। সৌভাগ্যবশত, অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং দ্বারা চালিত অটোমেশন ত্রুটিগুলি হ্রাস করে এবং গুণমান এবং গতি উন্নত করে সহায়তা ডেস্ক প্রক্রিয়া এবং উত্পাদনশীলতা উন্নত করতে পারে। কখনও কখনও এটি মানুষের ক্ষমতার বাইরে, এবং মেশিন লার্নিং এবং বিশ্লেষণ হল একটি বুদ্ধিমান, সক্রিয় এবং প্রতিক্রিয়াশীল আইটি পরিষেবা ডেস্কের মূল ভিত্তি৷

এই নিবন্ধটি কীভাবে মেশিন লার্নিং টিকিটের পরিমাণ এবং খরচের সাথে সম্পর্কিত অনেক হেল্প ডেস্ক এবং ITSM চ্যালেঞ্জের সমাধান করতে পারে এবং কীভাবে একটি দ্রুততর, আরও স্বয়ংক্রিয় সহায়তা ডেস্ক তৈরি করতে পারে যা এন্টারপ্রাইজের কর্মীরা ব্যবহার করে উপভোগ করে সে সম্পর্কে একটি ঘনিষ্ঠভাবে নজর দেয়।

মেশিন লার্নিং এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে কার্যকর ITSM

মেশিন লার্নিং এর আমার প্রিয় সংজ্ঞা কোম্পানি থেকে আসে ম্যাথ ওয়ার্কস:

"মেশিন লার্নিং কম্পিউটারকে তা করতে শেখায় যা স্বাভাবিকভাবে মানুষ এবং প্রাণীদের জন্য আসে - অভিজ্ঞতা থেকে শিখুন। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি একটি মডেল হিসাবে পূর্বনির্ধারিত সমীকরণের উপর নির্ভর না করে সরাসরি ডেটা থেকে তথ্য শিখতে গণনামূলক পদ্ধতি ব্যবহার করে। অধ্যয়নের জন্য উপলব্ধ নমুনার সংখ্যা বৃদ্ধির সাথে সাথে অ্যালগরিদমগুলি অভিযোজিতভাবে তাদের নিজস্ব কর্মক্ষমতা উন্নত করে।"
নিম্নলিখিত ক্ষমতাগুলি মেশিন লার্নিং এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে কিছু ITSM টুলের জন্য উপলব্ধ:

• বট মাধ্যমে সমর্থন. ভার্চুয়াল এজেন্ট এবং চ্যাটবটগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ক্যাটালগ এবং জনসাধারণের অনুরোধ থেকে খবর, নিবন্ধ, পরিষেবা এবং সহায়তা অফারগুলি প্রস্তাব করতে পারে। শেষ-ব্যবহারকারী প্রশিক্ষণ প্রোগ্রামের আকারে এই 24/7 সমর্থন সমস্যাগুলি আরও দ্রুত সমাধান করতে সহায়তা করে। বটের মূল সুবিধা হল একটি উন্নত ইউজার ইন্টারফেস এবং কম ইনকামিং কল।
• স্মার্ট খবর এবং বিজ্ঞপ্তি. এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহারকারীদের সম্ভাব্য সমস্যার বিষয়ে সক্রিয়ভাবে অবহিত করার অনুমতি দেয়। এছাড়াও, আইটি পেশাদাররা ব্যক্তিগতকৃত বিজ্ঞপ্তিগুলির মাধ্যমে সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য সমাধানের সুপারিশ করতে পারেন যা শেষ ব্যবহারকারীদের তাদের সম্মুখীন হতে পারে এমন সমস্যাগুলি সম্পর্কে প্রাসঙ্গিক এবং পদক্ষেপযোগ্য তথ্য প্রদান করে, সেইসাথে কীভাবে সেগুলি এড়াতে হয় সে সম্পর্কে টিপস। জ্ঞাত ব্যবহারকারীরা সক্রিয় আইটি সমর্থনের প্রশংসা করবে এবং আগত অনুরোধের সংখ্যা হ্রাস পাবে।
• স্মার্ট অনুসন্ধান. যখন শেষ ব্যবহারকারীরা তথ্য বা পরিষেবাগুলির জন্য অনুসন্ধান করে, একটি প্রসঙ্গ-সচেতন জ্ঞান ব্যবস্থাপনা সিস্টেম সুপারিশ, নিবন্ধ এবং লিঙ্কগুলি প্রদান করতে পারে। শেষ ব্যবহারকারীরা অন্যদের পক্ষে কিছু ফলাফল এড়িয়ে যাওয়ার প্রবণতা রাখে। সময়ের সাথে সাথে বিষয়বস্তু পুনঃসূচীকরণ করার সময় এই ক্লিকগুলি এবং ভিউগুলি "ভারীকরণ" মানদণ্ডে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, তাই অনুসন্ধানের অভিজ্ঞতা গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা হয়। যেহেতু শেষ ব্যবহারকারীরা লাইক/অপছন্দ ভোটের আকারে প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, এটি তাদের এবং অন্যান্য ব্যবহারকারীরা যে বিষয়বস্তু খুঁজে পেতে পারে তার র‌্যাঙ্কিংকেও প্রভাবিত করে। সুবিধার পরিপ্রেক্ষিতে, শেষ ব্যবহারকারীরা দ্রুত উত্তর খুঁজে পেতে পারে এবং আরও আত্মবিশ্বাসী বোধ করতে পারে এবং হেল্প ডেস্ক এজেন্টরা আরও টিকিট পরিচালনা করতে এবং আরও পরিষেবা স্তরের চুক্তি (SLAs) অর্জন করতে সক্ষম হয়।
• জনপ্রিয় বিষয়ের বিশ্লেষণ। এখানে, বিশ্লেষণ ক্ষমতাগুলি কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা উত্স জুড়ে প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে। জনপ্রিয় বিষয় সম্পর্কে তথ্য একটি হিট ম্যাপের আকারে গ্রাফিকভাবে প্রদর্শিত হয়, যেখানে সেগমেন্টের আকার ব্যবহারকারীদের চাহিদার নির্দিষ্ট বিষয় বা কীওয়ার্ডের গ্রুপের ফ্রিকোয়েন্সির সাথে মিলে যায়। পুনরাবৃত্ত ঘটনাগুলি তাত্ক্ষণিকভাবে সনাক্ত করা হবে, গোষ্ঠীবদ্ধ এবং একসাথে সমাধান করা হবে। ট্রেন্ডিং টপিক অ্যানালিটিক্স একটি সাধারণ মূল কারণ সহ ঘটনার ক্লাস্টারগুলি সনাক্ত করে এবং মূল সমস্যা সনাক্ত এবং সমাধান করার সময় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। প্রযুক্তিটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুরূপ মিথস্ক্রিয়া বা অনুরূপ সমস্যার উপর ভিত্তি করে জ্ঞানভিত্তিক নিবন্ধ তৈরি করতে পারে। যেকোন ডেটাতে প্রবণতা খোঁজা আইটি বিভাগের কার্যকলাপ বৃদ্ধি করে, ঘটনার পুনরাবৃত্তি প্রতিরোধ করে এবং তাই আইটি খরচ কমানোর সাথে সাথে শেষ ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টি বাড়ায়।
• স্মার্ট অ্যাপ্লিকেশন। শেষ ব্যবহারকারীরা আশা করেন যে একটি টিকিট জমা দেওয়া একটি টুইট লেখার মতোই সহজ - একটি সংক্ষিপ্ত, প্রাকৃতিক ভাষা বার্তা যা একটি সমস্যা বা অনুরোধ বর্ণনা করে যা ইমেলের মাধ্যমে পাঠানো যেতে পারে। অথবা এমনকি সমস্যার একটি ফটো সংযুক্ত করুন এবং আপনার মোবাইল ডিভাইস থেকে পাঠান। স্মার্ট টিকিট রেজিস্ট্রেশন শেষ ব্যবহারকারীর লেখার উপর ভিত্তি করে বা অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা একটি চিত্রের স্ক্যানের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে টিকিট তৈরির প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করে। পর্যবেক্ষণমূলক ডেটার একটি সেট ব্যবহার করে, প্রযুক্তি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণীবদ্ধ করে এবং উপযুক্ত হেল্প ডেস্ক এজেন্টদের কাছে টিকিট পাঠায়। এজেন্টরা বিভিন্ন সহায়তা দলে টিকিট ফরোয়ার্ড করতে পারে এবং মেশিন লার্নিং মডেলটি প্রদত্ত ক্ষেত্রে অনুকূল না হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে জনবহুল ক্ষেত্রগুলিকে ওভাররাইট করতে পারে। সিস্টেমটি নতুন নিদর্শন থেকে শেখে, যা এটি ভবিষ্যতে উদ্ভূত সমস্যাগুলির সাথে আরও ভালভাবে মোকাবেলা করতে দেয়। এই সমস্ত মানে হল যে শেষ ব্যবহারকারীরা দ্রুত এবং সহজে টিকিট খুলতে পারে, ফলে কাজের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করার সময় সন্তুষ্টি বৃদ্ধি পায়। এই ক্ষমতা ম্যানুয়াল কাজ এবং ত্রুটি হ্রাস করে এবং অনুমতি সময় এবং খরচ কমাতে সাহায্য করে।
• স্মার্ট ইমেইল। এই টুল স্মার্ট অর্ডার অনুরূপ. শেষ ব্যবহারকারী সহায়তা দলকে একটি ইমেল পাঠাতে পারে এবং স্বাভাবিক ভাষায় সমস্যাটি বর্ণনা করতে পারে। হেল্প ডেস্ক টুলটি ইমেল বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে একটি টিকিট তৈরি করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রস্তাবিত সমাধানের লিঙ্ক সহ শেষ ব্যবহারকারীকে সাড়া দেয়। শেষ ব্যবহারকারীরা সন্তুষ্ট কারণ টিকিট এবং অনুরোধ খোলা সহজ এবং সুবিধাজনক এবং আইটি এজেন্টদের হাতে কম কাজ করতে হয়।
• স্মার্ট পরিবর্তন ব্যবস্থাপনা। মেশিন লার্নিং উন্নত বিশ্লেষণ এবং পরিবর্তন ব্যবস্থাপনাকেও সমর্থন করে। বর্তমানে ব্যবসার জন্য যে ঘন ঘন পরিবর্তনের প্রয়োজন হয় তার পরিপ্রেক্ষিতে, বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলি পরিবর্তন এজেন্ট বা পরিচালকদের পরিবেশকে অনুকূলিতকরণ এবং ভবিষ্যতে পরিবর্তনের সাফল্যের হার বাড়ানোর জন্য পরামর্শ প্রদান করতে পারে। এজেন্ট প্রাকৃতিক ভাষায় প্রয়োজনীয় পরিবর্তনগুলি বর্ণনা করতে পারে এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা প্রভাবিত কনফিগারেশন আইটেমগুলির জন্য বিষয়বস্তু পরীক্ষা করবে। সমস্ত পরিবর্তনগুলি নিয়ন্ত্রিত হয়, এবং স্বয়ংক্রিয় সূচকগুলি পরিবর্তন পরিচালককে জানায় যদি পরিবর্তনের সাথে কোন সমস্যা হয়, যেমন ঝুঁকি, একটি অপরিকল্পিত উইন্ডোতে সময়সূচী করা, বা "অনুমোদিত নয়" অবস্থা। স্মার্ট চেঞ্জ ম্যানেজমেন্টের মূল সুবিধা হল কম কনফিগারেশন, কাস্টমাইজেশন এবং শেষ পর্যন্ত কম টাকা খরচ করে দ্রুত সময়ের মূল্যায়ন করা।

পরিশেষে, মেশিন লার্নিং এবং বিশ্লেষণগুলি টিকিটের সমস্যা সম্পর্কে বুদ্ধিমান অনুমান এবং সুপারিশগুলির সাথে ITSM সিস্টেমগুলিকে রূপান্তরিত করছে এবং পরিবর্তন প্রক্রিয়া যা এজেন্ট এবং IT সহায়তা দলগুলিকে কী ঘটেছে, কী ঘটছে এবং কী ঘটবে তা বর্ণনা, নির্ণয়, ভবিষ্যদ্বাণী এবং লিখতে সহায়তা করে৷ শেষ ব্যবহারকারীরা সক্রিয়, ব্যক্তিগতকৃত এবং গতিশীল অন্তর্দৃষ্টি এবং দ্রুত সমাধান পান। এই ক্ষেত্রে, অনেক কিছু স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন হয়, যেমন মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়া। এবং প্রযুক্তি সময়ের সাথে সাথে শেখার সাথে সাথে প্রক্রিয়াগুলি কেবল আরও ভাল হয়। এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই নিবন্ধে বর্ণিত সমস্ত স্মার্ট বৈশিষ্ট্য আজ উপলব্ধ।

উত্স: www.habr.com