{"id":30409,"date":"2019-10-31T21:35:23","date_gmt":"2019-10-31T18:35:23","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/upravlenie-it-uslugami-itsm-stalo-eshhe-effektivnee-blagodarya-sredstvam-mashinnogo-obucheniya\/"},"modified":"2019-10-31T21:35:23","modified_gmt":"2019-10-31T18:35:23","slug":"upravlenie-it-uslugami-itsm-stalo-eshhe-effektivnee-blagodarya-sredstvam-mashinnogo-obucheniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/upravlenie-it-uslugami-itsm-stalo-eshhe-effektivnee-blagodarya-sredstvam-mashinnogo-obucheniya","title":{"rendered":"IT-Service-Management (ITSM) ist dank maschineller Lernmittel noch effizienter geworden.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Im Jahr 2018 haben wir unsere Positionen fest etabliert \u2013 die IT-Service-Management-Dienste (ITSM) und die IT-Servicedienste setzen ihre T\u00e4tigkeit fort, trotz anhaltender Diskussionen \u00fcber die Dauer ihrer Relevanz in der digitalen Revolution. Tats\u00e4chlich w\u00e4chst die Nachfrage nach Supportdiensten \u2013 im Bericht des Help Desk Institute (HDI) \u00fcber technische Unterst\u00fctzung und Geh\u00e4lter f\u00fcr 2017 wird angegeben, dass 55% der technischen Support-Teams einen Anstieg der Anfragen im letzten Jahr verzeichneten. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.microfocus.com\/en-us\/products\/service-management-automation-suite\/overview\">HDI<\/a><\/noindex> (Help Desk Institute) <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"IT-Service-Management (ITSM) ist dank maschineller Lernmittel noch effizienter geworden.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/4be34ddeeca161979779830b4e7aeb23.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAndererseits haben viele Unternehmen im letzten Jahr einen R\u00fcckgang der Supportanfragen um 15 % im Vergleich zu 2016 (10 %) festgestellt. Ein zentraler Faktor, der zu diesem R\u00fcckgang beigetragen hat, war der Einsatz von Self-Service-Technologien. Dennoch berichtet HDI, dass im letzten Jahr die Kosten pro Anfrage auf 25 US-Dollar gestiegen sind, verglichen mit 18 US-Dollar im Jahr 2016. Dies ist nicht das, was die meisten IT-Dienste anstreben. Gl\u00fccklicherweise kann Automatisierung, die auf Analytik und maschinellem Lernen basiert, Prozesse und die Effizienz des Supports verbessern, indem sie die Anzahl der Fehler verringert und die Qualit\u00e4t sowie Geschwindigkeit erh\u00f6ht. Manchmal \u00fcbersteigt dies die menschlichen M\u00f6glichkeiten, und maschinelles Lernen sowie Analytik sind das zentrale Fundament f\u00fcr einen intelligenten, einladenden und reaktionsschnellen IT-Support.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nIn diesem Artikel wird ausf\u00fchrlicher behandelt, wie maschinelles Lernen viele Probleme im Bereich Support und ITSM, die sich auf das Volumen und die Kosten von Anfragen beziehen, l\u00f6sen kann und wie man einen schnelleren und automatisierten Support schaffen kann, der von den Mitarbeitern des Unternehmens gerne genutzt wird.<\/p>\n<h3>Effektives ITSM durch maschinelles Lernen und Analytics<\/h3>\n<p>\nMeine Lieblingsdefinition von maschinellem Lernen stammt von der Firma <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.mathworks.com\/\">MathWorks<\/a><\/noindex>:<\/p>\n<p>\u201eMaschinelles Lernen lehrt Computer, das zu tun, was f\u00fcr Menschen und Tiere nat\u00fcrlich ist \u2013 aus eigenen Erfahrungen zu lernen. Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden rechnergest\u00fctzte Methoden, um Informationen direkt aus Daten zu lernen, ohne sich auf eine vorher festgelegte Gleichung als Modell zu verlassen. Die Algorithmen verbessern ihre eigene Effizienz adaptiv, w\u00e4hrend die Anzahl der verf\u00fcgbaren Beispiele zum Lernen zunimmt.\u201c<br \/>\nDie folgenden M\u00f6glichkeiten stehen f\u00fcr einige ITSM-Tools zur Verf\u00fcgung, die auf maschinellem Lernen und Big-Data-Analytics basieren:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Support \u00fcber einen Bot.<\/b> Virtuelle Agenten und Chatbots k\u00f6nnen automatisch Neuigkeiten, Artikel, Dienstleistungen und Support-Angebote aus Datenkatalogen und \u00f6ffentlichen Anfragen anbieten. Diese 24\/7 Unterst\u00fctzung in Form von angebotenen Schulungsprogrammen f\u00fcr Endbenutzer hilft, Fragen deutlich schneller zu kl\u00e4ren. Die wichtigsten Vorteile des Bots sind eine verbesserte Benutzeroberfl\u00e4che und weniger eingehende Anfragen.<\/li>\n<li><b>Smart News und Benachrichtigungen.<\/b> Diese Tools erm\u00f6glichen es, Benutzer fr\u00fchzeitig \u00fcber potenzielle Probleme zu informieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen IT-Profis Umgehungsl\u00f6sungen f\u00fcr Probleme mit personalisierten Benachrichtigungen empfehlen, die den Endbenutzern aktuelle und n\u00fctzliche Informationen \u00fcber m\u00f6gliche Probleme sowie Ratschl\u00e4ge zur Vermeidung bieten. Informierte Benutzer werden die aktive IT-Unterst\u00fctzung zu sch\u00e4tzen wissen, und die Zahl der eingehenden Anfragen wird sinken.<\/li>\n<li><b>Smart Suche.<\/b> Wenn Endbenutzer nach Informationen oder Dienstleistungen suchen, kann ein kontextabh\u00e4ngiges Wissensmanagementsystem Empfehlungen, Artikel und Links bereitstellen. Endbenutzer \u00fcberspringen h\u00e4ufig einen Teil der Ergebnisse und ziehen andere vor. Diese Klicks und die Anzahl der Aufrufe flie\u00dfen in die \"Gewichtungs\"-Kriterien ein, die bei der erneuten Indizierung von Inhalten im Laufe der Zeit ber\u00fccksichtigt werden, sodass die Suchm\u00f6glichkeiten dynamisch angepasst werden. Da Endbenutzer Feedback in Form von \"Gef\u00e4llt mir\/Gef\u00e4llt mir nicht\"-Bewertungen geben, hat dies ebenfalls Einfluss auf das Ranking der Inhalte, die sie und andere Benutzer finden k\u00f6nnen. Aus Sicht der Vorteile k\u00f6nnen Endbenutzer schnell Antworten finden und sich sicher f\u00fchlen, w\u00e4hrend Supportmitarbeiter in der Lage sind, mehr Anfragen zu bearbeiten und eine h\u00f6here Anzahl von Service-Level-Agreements (SLAs) zu erreichen.<\/li>\n<li><b>Analytik zu beliebten Themen. <\/b>Hier decken analytische M\u00f6glichkeiten Muster in strukturierten und unstrukturierten Datenquellen auf. Informationen \u00fcber beliebte Themen werden grafisch in Form einer Heatmap dargestellt, wobei die Gr\u00f6\u00dfe der Segmente der H\u00e4ufigkeit bestimmter Themen oder Gruppen von Schl\u00fcsselw\u00f6rtern entspricht, die von den Nutzern nachgefragt werden. Wiederkehrende Vorf\u00e4lle werden sofort erkannt, gruppiert und gemeinsam gel\u00f6st. Die Analyse beliebter Themen identifiziert auch Vorfall-Clustern mit einer gemeinsamen Ursache und reduziert somit erheblich die Zeit zur Identifizierung und L\u00f6sung des zugrunde liegenden Problems. Zudem kann die Technologie automatisch Artikel in der Wissensdatenbank erstellen, die auf \u00e4hnlichen Interaktionen oder Problemen basieren. Das Finden von Trends in beliebigen Daten erh\u00f6ht die Aktivit\u00e4t der IT-Abteilung, verhindert die Wiederholung von Vorf\u00e4llen und steigert damit die Zufriedenheit der Endbenutzer, w\u00e4hrend gleichzeitig die IT-Kosten gesenkt werden.<\/li>\n<li><b>Smart-Anfragen.<\/b> Endbenutzer erwarten, dass das Einreichen einer Anfrage nicht schwieriger ist als das Verfassen eines Tweets, n\u00e4mlich eine kurze Nachricht in nat\u00fcrlicher Sprache, die das Problem oder die Anfrage beschreibt und per E-Mail gesendet werden kann. Oder sogar einfach ein Foto des Problems anh\u00e4ngen und von einem mobilen Ger\u00e4t senden. Die Registrierung einer Smart-Anfrage beschleunigt den Prozess der Erstellung eines Tickets, indem sie automatisch alle Felder basierend auf dem ausf\u00fcllt, was der Endbenutzer geschrieben hat, oder auf einem Bildscan, der mit einer OCR-Software verarbeitet wurde. Mithilfe eines Datensatzes von Beobachtungen klassifiziert die Technologie die Anfragen automatisch und leitet sie an die entsprechenden Supportmitarbeiter weiter. Die Agenten k\u00f6nnen Anfragen an verschiedene Supportgruppen weiterleiten und k\u00f6nnen automatisch ausgef\u00fcllte Felder neu beschreiben, wenn das maschinelle Lernmodell nicht optimal f\u00fcr den jeweiligen Fall ist. Das System lernt aus neuen Mustern, was es erm\u00f6glicht, zuk\u00fcnftige Probleme besser zu bew\u00e4ltigen. All dies bedeutet, dass Endbenutzer einfach und schnell Anfragen er\u00f6ffnen k\u00f6nnen, was zu einer h\u00f6heren Zufriedenheit bei der Nutzung von Arbeitswerkzeugen f\u00fchrt. Diese Funktion verringert auch den manuelle Aufwand und Fehler und hilft, Zeit und Kosten f\u00fcr die L\u00f6sungsfindung zu reduzieren.<\/li>\n<li><b>Intelligente E-Mail.<\/b> Dieses Tool erinnert an intelligente Anfragen. Der Endbenutzer kann eine E-Mail an den Support senden und das Problem in nat\u00fcrlicher Sprache beschreiben. Das Support-Tool erstellt basierend auf dem Inhalt der E-Mail ein Ticket und antwortet automatisch dem Endbenutzer mit Links zu den vorgeschlagenen L\u00f6sungen. Die Endbenutzer sind zufrieden, da das Erstellen von Anfragen und Support-Tickets einfach und bequem ist, und die IT-Mitarbeiter weniger manuelle Arbeit haben.<\/li>\n<li><b>Intelligentes \u00c4nderungsmanagement.<\/b> Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt auch moderne Analytik und \u00c4nderungsmanagement. Angesichts der Vielzahl an Anpassungen, die Unternehmen heutzutage ben\u00f6tigen, k\u00f6nnen intelligente Systeme den \u00c4nderungsmanagern Empfehlungen zur Optimierung der Umgebung geben und die Erfolgsquote zuk\u00fcnftiger \u00c4nderungen erh\u00f6hen. Die Agenten k\u00f6nnen erforderliche \u00c4nderungen in nat\u00fcrlicher Sprache beschreiben, w\u00e4hrend die analytischen F\u00e4higkeiten den Inhalt auf betroffene Konfigurationselemente \u00fcberpr\u00fcfen. Alle \u00c4nderungen werden reguliert, und automatische Indikatoren informieren den \u00c4nderungsmanager \u00fcber m\u00f6gliche Probleme, wie Risikofaktoren, Planung in unvorhergesehenen Zeitr\u00e4umen oder den Status 'nicht genehmigt'. Der wesentliche Vorteil des intelligenten \u00c4nderungsmanagements liegt in einer schnelleren Amortisationszeit mit weniger Konfigurationen, Einstellungen und letztendlich geringeren Kosten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b><i>Letztendlich revolutionieren maschinelles Lernen und Analytik die ITSM-Systeme durch intelligente Annahmen und Empfehlungen zu Problemen mit Anfragen und \u00c4nderungsprozessen. Diese helfen IT-Agenten und Support-Teams dabei, Ereignisse zu beschreiben, zu diagnostizieren, vorherzusagen und zu empfehlen, was geschehen ist, was gerade passiert und was zuk\u00fcnftig eintreten k\u00f6nnte. Endbenutzer erhalten proaktive, personalisierte und dynamische Analytikbewertungen sowie schnelle L\u00f6sungen, wobei vieles automatisch geschieht \u2013 also ohne menschliches Eingreifen. Da die Technologie im Laufe der Zeit dazulernt, werden die Prozesse immer besser. Es ist wichtig zu betonen, dass alle in diesem Artikel beschriebenen intelligenten Funktionen bereits heute verf\u00fcgbar sind.<\/i><\/b><br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/icl_services\/blog\/445504\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 2018 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u0435\u043f\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u2013 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0418\u0422-\u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0430\u043c\u0438 (ITSM) \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u044b \u0418\u0422-\u0443\u0441\u043b\u0443\u0433 \u0434\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u044e\u0442 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