2018. aastal kindlustasime oma positsioonid - IT-teenuste haldamise (ITSM) ja IT-teenuste osutamise teenused jätkavad tööd vaatamata pidevale arutelule, kui kaua nad veel digirevolutsiooni ajastul vastu peavad. Tõepoolest, tehnilise toe teenuste nõudlus kasvab - 2017. aasta tehnilise toe ja palga aruandes, (Help Desk Institute) on märgitud, et 55% tehnilise toe teenustest teatas eelmise aasta jooksul taotluste arvu suurenemisest.
Teisest küljest on paljud ettevõtted märganud, et eelmisel aastal vähenes tehnilise toe pöördumiste arv 15% võrreldes 2016. aastaga (10%). Oluliseks teguriks, mis aitas kaasa taotluste arvu vähenemisele, osutus iseseisev tehniline tugi. Siiski teatab HDI ka, et eelmisel aastal kasvas taotluse maksumus 25 USD-ni, võrreldes 18 USD-ga 2016. aastal. See ei ole see, mille poole enamik IT teenuseid püüdleb. Õnneks võib analüütikast ja masinõppest lähtuv automatiseerimine parandada teenuste protsesse ja tootlikkust, vähendades vigu ja tõstes kvaliteeti ning kiirus. Mõnel juhul ületab see inimvõimed, ja masinõpe ning analüütika on IT toetuse nutika, kaasava ja tõhusa teenuse põhialuseks.
Selles artiklis vaatleme lähemalt, kuidas masinõpe suudab lahendada mitmesuguseid tugiteenuste ja ITSM-i probleeme, mis on seotud piletite mahu ja kuludega, samuti seda, kuidas luua kiiremat ja automatiseeritud tugiteenust, mida ettevõtte töötajad hea meelega kasutavad.
Tõhus ITSM masinõppe ja analüütika kaudu
Minu lemmik määratlus masinõppest tuleb ettevõttelt :
„Masinõpe õpetab arvuteid tegema seda, mis on loomulik inimestele ja loomadele – õppima oma kogemustest. Masinõppe algoritmid kasutavad arvutuslikke meetodeid, et õppida teavet andmetest otseselt, tuginedes sellele, mitte eelnevalt määratud võrrandile mudelina. Algoritmid parendavad oma tõhusust järk-järgult, kui saadaval on rohkem valimisid, mida õppida.“
Allpool toodud võimalused on saadaval mõnede ITSM-tööriistade jaoks, mis põhinevad masinõppetöödel ja suurandmete analüütikal:
- Tugi läbi boti. Virtuaalsed agendid ja vestlused võivad automaatselt pakkuda uudiseid, artikleid, teenuseid ja tugipakkumisi andmekaartidest ja avalikest päringutest. Selline 24/7 tugi lõppkasutajatele pakutavate koolitusprogrammide vormis aitab küsimusi oluliselt kiiremini lahendada. Boti peamised eelised on paranenud kasutajaliides ja väiksem sisenevate päringute arv.
- Nutika uudised ja teavitused. Need tööriistad võimaldavad kasutajaid eelnevalt teavitada potentsiaalsetest probleemidest. Lisaks saavad IT-spetsialistid soovitada lahendusviise probleemide jaoks personaalsed teavitused, mis pakuvad lõppkasutajatele asjakohast ja kasulikku teavet probleemide kohta, millega nad võivad silmitsi seista, ning näpunäiteid, kuidas neid vältida. Teavitatud kasutajad hindavad kõrgelt aktiivset IT-tugi, mis vähendab sisenevate päringute arvu.
- Nutikas otsing. Kui lõppkasutajad otsivad teavet või teenuseid, suudab kontekstipõhine teadmusjuhtimissüsteem pakkuda soovitusi, artikleid ja linke. Lõppkasutajad jätavad sageli osa tulemustest tähelepanuta, eelistades neid teisi. Need klõpsud ja vaatamiste arv arvestatakse sisu 'kaalumiskriteeriumides' sisu uuesti indekseerimise ajal, seega kohandatakse otsimisvõimalusi dünaamiliselt. Kuna lõppkasutajad annavad tagasisidet 'meeldib/ei meeldi' hääletamise kaudu, mõjutab see samuti sisu reitingut, mida nad ja teised kasutajad saavad leida. Eeliste osas saavad lõppkasutajad kiiresti vastuseid leida ja tunnevad end üsna kindlalt, samas kui tugiteenuste agendid saavad töödelda rohkem päringuid ja saavutada rohkem teenuse kvaliteedi lepingute (SLA) täitmist.
- Populaarsete teemade analüüs. Siin analüüsivõime tuvastab mustrid struktureeritud ja struktureerimata andmeallikates. Teave populaarsest teemadest kuvatakse graafiliselt kuumakaardina, kus segmentide suurus vastab teatud teemade või võtmesõna rühmade sagedusele, mida kasutajad otsivad. Korduvad juhtumid avastatakse koheselt, rühmitatakse ja lahendatakse koos. Populaarsed teemade analüüsid tuvastavad ka juhtumigrupid, millel on ühine põhjus, ning vähendavad oluliselt ajakulu juureprobleemi tuvastamiseks ja lahendamiseks. Samuti suudab tehnoloogia automaatselt luua artikleid teadmusbaasi, mis põhinevad sarnastel tegevustel või sarnastel probleemidel. Trendide otsimine mis tahes andmetes suurendab IT-osakonna tegevust, takistab juhtumite kordumist ja seega tõstab lõppkasutajate rahulolu, vähendades samal ajal IT-kulusid.
- Nutikaotlused. Lõppkasutajad ootavad, et taotluse esitamine pole keerulisem kui tweetimine – lühike loomulikus keeles sõnum, mis kirjeldab probleemi või taotlust, mille saab saata e-posti teel. Või isegi lihtsalt lisada pildi probleemist ja saata see mobiilseadmest. Nutika taotluse registreerimine kiirendab pöördumise loomise protsessi, täites automaatselt kõik väljad, lähtudes lõppkasutaja kirjutatud tekstist või pildi skaneerimisest, mis on töödeldud optilise tähemärki tuvastamise (OCR) programmi abil. Kasutades jälgimisandmekogumit, klassifitseerib tehnoloogia automaatselt taotlused ja suunab need vastavatele toeagentidele. Agendid saavad taotlusi edastada erinevatesse tugigruppidesse ning nad saavad automaatselt täidetud välju ümber kirjutada, kui masinõppemudel ei ole antud juhtumi jaoks optimaalne. Süsteem õpib uutest mustritest, mis aitab edaspidi paremini tegeleda esilekerkivate probleemidega. See kõik tähendab, et lõppkasutajad saavad lihtsalt ja kiiresti avada taotlusi, mis suurendab rahulolu tööriistade kasutamisel. See võimalus vähendab ka käsitööd ja vigu ning aitab lühendada lahendamise aega ja kulusid.
- Nutikas e-post. See tööriist sarnaneb nutikate piletite süsteemiga. Lõppkasutaja võib saata emaili tugiteenusele ja kirjeldada probleemi loomulikus keeles. Tugiteenuse tööriist loob piletit emaili sisu põhjal ning vastab automaatselt lõppkasutajale linkidega pakutud lahendustele. Lõppkasutajad on rahul, kuna piletite ja päringute avamine on lihtne ja mugav, ning IT-agentidel on vähem käsitööd.
- Nutikas muudatuste haldus. Masinõpe toetab ka kaasaegset analüütikat ja muudatushaldust. Arvestades muutuste sagedust, mida ettevõtted tänapäeval vajavad, saavad nutikad süsteemid pakkuda agentidele või muudatusjuhtidele ettepanekuid keskkonna optimeerimiseks ja tulevase edukate muudatuste tõenäosuse suurendamiseks. Agendid saavad vajalikke muudatusi kirjeldada loomulikus keeles, samas kui analüütilised võimalused kontrollivad sisu konfigureeritavate elementide osas. Kõik muudatused on reguleeritud ning automaatsed indikaatorid teavitavad muudatusjuhti, kas muudatustega on seotud mingeid probleeme, nagu risk, planeerimine ebasoodsas ajavahemikus või staatus "mitte heaks kiidetud". Nutika muudatuste haldamise peamine eelis on kiirem tasuvus väiksema konfigureerituse, seadistuste ja lõpuks väiksemate rahakuludega.
Lõppkokkuvõttes muudavad masinõpe ja analüütika ITSM- süsteeme, pakkudes intellektuaalseid järeldusi ja soovitusi piletite ja muudatuste protsesside kohta, mis aitavad IT-agente ja tugigruppidel kirjeldada, diagnoosida, prognoosida ja ette kirjutada, mis on juhtunud, mis toimub ja mis võib juhtuda. Lõppkasutajad saavad ennetavaid, isikupäraseid ja dünaamilisi analüüsihinnanguid ning kiireid lahendusi. Paljusid asju tehakse automaatselt, st ilma inimsekkumiseta. Ja kuna tehnoloogia õppib aja jooksul, muutuvad protsessid ainult paremaks. Oluline on märkida, et kõik artiklis kirjeldatud intellektuaalsed funktsioonid on juba täna saadaval.
Allikas: habr.com
