IT-teenuste juhtimine (ITSM) on saanud veelgi tõhusamaks tänu masinõppe vahenditele

2018. aastal kinnitasime oma positsioone - IT-teenuste haldamise (ITSM) ja IT-teenuste osakonnad jätkavad oma tegevust, hoolimata pidevast arutelust selle üle, kui kaua nad digirevolutsiooni ajastul vastu peavad. Tõepoolest, tehnilise toe teenuste nõudlus kasvab - Tehnilise Toe Aruandes ja Palgaraportis. HDI (Help Desk Institute) 2017. aasta aruandes märgib, et 55% tehnilise toe teenustest märkis viimase aasta jooksul toimetatud piletite arvu kasvu.

Teiselt poolt on paljud ettevõtted märkida, et tehnilise toe päringute maht vähenes eelmisel aastal (15%) võrreldes 2016. aastaga (10%). Peamised tegurid, mis päringute arvu vähendasid, olid enesetäiendav tehniline tugi. Kuid HDI teatab ka, et eelmisel aastal kasvas piletihind 25 dollarini võrreldes 18 dollariga 2016. aastal. See ei ole see, mille poole enamik IT-teenuseid pürgib. Õnneks võivad analüütikapõhine automatiseerimine ja masinõpe parandada toetuse protsesse ja efektiivsust, vähendades vigade arvu ning parandades kvaliteeti ja kiirust. Mõnikord ületab see inimvõimete piire ning masinõpe ja analüütika on võtmeelementide aluseks aruka, lähedase ja operatiivse IT-teenuse toele.

Selles artiklis käsitleme lähemalt, kuidas masinõpe võib lahendada paljusid tehnilise toe ja ITSM-iga seotud probleeme, mis on seotud piletite mahu ja hindadega, ja kuidas luua kiiremat ja automatiseeritud teenust, mida ettevõtte töötajad naudivad.

Tõhus ITSM masinõppe ja analüütika kaudu

Minu lemmik määratlemine masinõppe osas pärineb ettevõttelt MathWorks:

"Masinõpe õpetab arvuteid tegema seda, mis on loomulik inimestele ja loomadele - õppima oma kogemustest. Masinõppe algoritmid kasutavad arvutusmeetodeid, et õppida teavet otse andmetest, tuginemata eelnevalt määratletud võrrandile mudelina. Algoritmid parandevad oma efektiivsust kohandades, kui saadaval on rohkem õppimiseks sobivaid näiteid."
Allpool toodud funktsioonid on saadaval teatud ITSM tööriistades, mis põhinevad masinõppel ja suurte andmete analüütikal:

• Tugi boti kaudu. Virtuaalsed agendid ja vestlusrobotid saavad automaatselt pakkuda uudiseid, artikleid, teenuseid ja toetuse pakkumisi andmekataloogidest ja avalikest päringutest. Selline 24/7 toetus, mis pakub lõppkasutajatele koolitusprogramme, aitab probleeme lahendada oluliselt kiiremini. Boti peamised eelised on paranenud kasutajaliides ja vähem sisenevaid päringuid.
• Nutikaid uudiseid ja teateid. Need tööriistad võimaldavad kasutajaid ennetavalt teavitada võimalikke probleeme. Lisaks saavad IT-spetsialistid soovitada probleemide lahenduseks möödaviikuteed personaliseeritud teavituste kaudu, mis annavad lõppkasutajatele asjakohast ja kasulikku teavet probleemide kohta, millega nad võivad silmitsi seista, ja nõuandeid, kuidas neid vältida. Teadlikud kasutajad hindavad kõrgelt aktiivset IT-tuge, mis vähendab sisenevate päringute arvu.
• Nutikas otsing. Kui lõppkasutajad otsivad teavet või teenuseid, saavad konteksti sõltuvad teadmusjuhendamise süsteemid pakkuda soovitusi, artikleid ja linke. Lõppkasutajad jätavad tavaliselt osa tulemustest tähelepanuta, eelistades neid teistele. Need klikkimised ja vaatamised arvestatakse sisuhinnangu «kaalu» kriteeriumides, kui sisu ajas uuesti indekseeritakse, seetõttu kohandatakse otsingu võimalusi dünaamiliselt. Kuna lõppkasutajad annavad tagasisidet
• Populaarsete teemade analüütika. Siin analüüsivõimalused paljastavad mustreid struktureeritud ja struktureerimata andmeallikates. Teave populaarsete teemade kohta kuvatakse graafiliselt soojusarvuna, kus segmentide suurus vastab teatud teemade või kasutajate seas nõutud märksõnagrupide sagedusele. Korduvad sündmused tuvastatakse koheselt, rühmitatakse ja lahendatakse koos. Populaarsete teemade analüüs tuvastab ka sündmusklastreid koos ühise põhjuslike teguritega ning vähendab oluliselt põhiprobleemi tuvastamise ja lahendamise aega. Samuti võib tehnoloogia automaatselt luua teadmistebaasi artikleid, mis põhinevad sarnastel kontaktidel või sarnaste probleemide puhul. Trendide otsimine mis tahes andmetes suurendab IT-osakonna aktiivsust, ennetab korduvate sündmuste esinemist ja seega suurendab lõppkasutajate rahulolu, vähendades samal ajal IT-kulusid.
• Nutikaotused. Lõppkasutajad ootavad, et taotluse esitamine pole keerulisem kui säutsu kirjutamine, nimelt - lühike looduslikus keeles sõnum, mis kirjeldab probleemi või taotlust ja mida saab saata e-kirjana. Või isegi lihtsalt lisada foto rikkest ja saata see mobiilseadmest. Nutika taotluse registreerimine kiirendab pöördumise loomise protsessi, täites automaatselt kõik väljad lähtuvalt lõpukasutaja kirjutatust või pildi skaneerimisest, mida töötleb optilise sümbolite tuvastamise (OCR) programm. Kasutades vaatluste andmekogumit, klassifitseerib tehnoloogia automaatselt taotlused ja suunab need vastavatele tugiteenuste agentidele. Agendid saavad taotlusi suunata erinevatele tugigruppidele ja võivad ümber kirjutada automaatselt täidetud väljad, kui masinõppemudel ei osutunud antud juhtumi jaoks optimaalseks. Süsteem õpib uute mallide järgi, mis võimaldab edaspidi paremini tegeleda tekkinud probleemidega. Kõik see tähendab, et lõppkasutajad saavad hõlpsasti ja kiiresti taotlusi avada, mis suurendab rahulolu tööriistade kasutamisel. See võimalus vähendab ka käesolevat käsitsi tööd ja vigu ning aitab lühendada aega ja kulusid probleemide lahendamiseks.
• Nutikas e-kiri. See tööriist meenutab nutikaid taotlusi. Lõppkasutaja saab saata kirja tugiteenustele ja kirjeldada probleemi looduslikus keeles. Tugiteenuste tööriist loob taotluse e-kirja sisust ning vastab automaatselt lõppkasutajale, saates lingid pakutavatele lahendustele. Lõppkasutajad jäävad rahule, kuna taotluste ja päringute avamine on lihtne ja mugav, samas kui IT-agentidel on vähem käsitsi tööd.
• Nutikas muudatuste haldamine. Masintosse õppimine toetab ka kaasaegset analüüsi ja muutuste juhtimist. Arvestades ettevõtete praegust vajadust sagedaste muudatuste järele, võivad nutikad süsteemid pakkuda agendile või muudatuste juhile soovitusi, mille eesmärk on keskkonna optimeerimine ja tulevaste eduka muutuse protsentide suurendamine. Agendid saavad vajalikke muudatusi kirjeldada loomulikus keeles, samas kui analüütilised võimalused kontrollivad sisu mõjutatud konfigureerimise elementide osas. Kõik muudatused on reglementeeritud ning automaatsed indikaatorid teavitavad muudatuste juhti, kas muudatuse osas on probleeme, nagu risk, kavandamine kavandamata ajal või staatus „mitte kinnitatud“. Nutika muutuste juhtimise peamine eelis on kiirem tasuvusaeg koos vähemate konfigureerimise, seadistamise ja lõpuks ka rahaliste kulutustega.

Lõppkokkuvõttes muudab masintosse õppimine ja analüüs IT teenuste haldamise (ITSM) süsteeme nutikate oletuste ja soovitustega probleemide, taotluste ja muudatuste protsesside kohta, mis aitavad agentidel ja IT tugigruppidel kirjeldada, diagnoosida, prognoosida ja ette kirjutada, mis juhtus, mis toimub ja mis juhtub. Lõppkasutajad saavad ennetavaid, isikupäraseid ja dünaamilisi analüütilisi hinnanguid ning kiireid lahendusi. Samuti toimub palju automaatselt, st ilma inimese sekkumiseta. Ja kuna tehnoloogia õpib aja jooksul, muutuvad protsessid ainult paremaks. Oluline on märkida, et kõik selles artiklis kirjeldatud nutikad funktsioonid on juba täna kergesti kätte saadavad.

Allikas: habr.com