2018. aastal saime kindlalt asutatud – IT-teenuste haldamine (ITSM) ja IT-teenused tegutsevad endiselt, vaatamata käimasolevale jutule, kui kaua nad digipöörde üle elavad. Tõepoolest, nõudlus tehnilise toe teenuste järele kasvab – tehnilise toe aruandes ja palgaaruandes (Help Desk Institute) 2017. aasta aruanne näitab, et 55% kasutajatoest on teatanud piletite mahu suurenemisest viimase aasta jooksul.
Seevastu paljud ettevõtted märkisid eelmisel aastal tehnilise toe kõnede mahu vähenemist (15%) võrreldes 2016. aastaga (10%). Peamine tegur, mis päringute arvu vähendamisele kaasa aitas, oli sõltumatu tehniline tugi. Kuid HDI teatab ka, et taotlemise tasu tõusis eelmisel aastal 25 dollarini, võrreldes 18. aasta 2016 dollariga. See ei ole see, mille poole enamik IT-osakondi ei püüdle. Õnneks võib analüütika ja masinõppe toel töötav automatiseerimine parandada kasutajatoe protsesse ja tootlikkust, vähendades vigu ning parandades kvaliteeti ja kiirust. Mõnikord ületab see inimese võimeid ning masinõpe ja analüütika on intelligentse, proaktiivse ja reageerimisvõimelise IT-toe põhialuseks.
Selles artiklis vaadeldakse lähemalt, kuidas masinõpe saab lahendada paljusid piletite mahu ja kuludega seotud kasutajatoe ja ITSM-i probleeme ning kuidas luua kiiremat ja automatiseeritumat kasutajatoet, mida ettevõtte töötajad naudivad.
Tõhus ITSM masinõppe ja analüütika kaudu
Minu lemmik masinõppe määratlus pärineb ettevõttest :
„Masinõpe õpetab arvuteid tegema seda, mis inimestele ja loomadele loomulik on – õppida kogemustest. Masinõppe algoritmid kasutavad arvutusmeetodeid, et õppida teavet otse andmetest, ilma mudelina ettemääratud võrrandile tuginemata. Algoritmid parandavad adaptiivselt oma jõudlust, kui uuringuks saadaolevate proovide arv suureneb.
Mõned masinõppel ja suurandmete analüüsil põhinevate ITSM-tööriistade jaoks on saadaval järgmised võimalused.
- Tugi boti kaudu. Virtuaalsed agendid ja vestlusrobotid saavad andmekataloogidest ja avalikest päringutest automaatselt soovitada uudiseid, artikleid, teenuseid ja tugipakkumisi. See 24/7 tugi lõppkasutajate koolitusprogrammide kujul aitab probleeme palju kiiremini lahendada. Boti peamised eelised on täiustatud kasutajaliides ja vähem sissetulevaid kõnesid.
- Nutikad uudised ja teated. Need tööriistad võimaldavad kasutajaid võimalikest probleemidest ennetavalt teavitada. Lisaks saavad IT-spetsialistid soovitada probleemide lahendamiseks lahendusi isikupärastatud teatiste kaudu, mis annavad lõppkasutajatele asjakohast ja rakendatavat teavet probleemide kohta, millega nad võivad kokku puutuda, ning näpunäiteid nende vältimiseks. Teadlikud kasutajad hindavad ennetavat IT-tuge ja sissetulevate kõnede arv väheneb.
- Nutikas otsing. Kui lõppkasutajad otsivad teavet või teenuseid, võib kontekstiteadlik teadmushaldussüsteem pakkuda soovitusi, artikleid ja linke. Lõppkasutajad kipuvad mõnda tulemust teiste kasuks vahele jätma. Need klikid ja vaatamised kaasatakse kaalumiskriteeriumidesse, kui sisu aja jooksul uuesti indekseeritakse, nii et otsingukogemust kohandatakse dünaamiliselt. Kuna lõppkasutajad annavad tagasisidet meeldimise/ei meeldimise hääletuse vormis, mõjutab see ka nende ja teiste kasutajate leitava sisu järjestust. Eeliste osas leiavad lõppkasutajad kiiresti vastused ja tunnevad end enesekindlamalt ning kasutajatoe esindajad suudavad hallata rohkem pileteid ja sõlmida rohkem teenusetaseme lepinguid (SLA).
- Populaarsete teemade analüüs. Siin tuvastavad analüüsivõimalused struktureeritud ja struktureerimata andmeallikate mustrid. Teave populaarsete teemade kohta kuvatakse graafiliselt soojuskaardi kujul, kus segmentide suurus vastab teatud teemade või märksõnarühmade sagedusele, mida kasutajad nõuavad. Korduvad juhtumid tuvastatakse koheselt, rühmitatakse ja lahendatakse koos. Trending Topic Analytics tuvastab ka ühise algpõhjusega intsidentide klastrid ja vähendab oluliselt algprobleemi tuvastamiseks ja lahendamiseks kuluvat aega. Tehnoloogia võib ka automaatselt luua teadmistebaasi artikleid, mis põhinevad sarnastel interaktsioonidel või sarnastel probleemidel. Mis tahes andmete suundumuste leidmine suurendab IT-osakonna aktiivsust, hoiab ära intsidentide kordumise ja suurendab seega lõppkasutajate rahulolu, vähendades samal ajal IT-kulusid.
- Nutikad rakendused. Lõppkasutajad eeldavad, et pileti esitamine on sama lihtne kui säutsu kirjutamine – lühike loomulikus keeles sõnum, mis kirjeldab probleemi või taotlust, mille saab saata meili teel. Või isegi lihtsalt lisage probleemist foto ja saatke see oma mobiilseadmest. Nutikas pileti registreerimine kiirendab piletite loomise protsessi, täites kõik väljad automaatselt selle põhjal, mida lõppkasutaja kirjutas või optilise märgituvastustarkvara (OCR) abil töödeldud kujutise skannimisel. Vaatlusandmete komplekti kasutades kategoriseerib tehnoloogia automaatselt piletid ja suunab need sobivatele kasutajatoe agentidele. Agendid saavad pileteid edastada erinevatele tugimeeskondadele ja automaatselt täidetud väljad üle kirjutada, kui masinõppemudel ei ole antud juhtumi jaoks optimaalne. Süsteem õpib uutest mustritest, mis võimaldab paremini toime tulla tulevikus tekkivate probleemidega. Kõik see tähendab, et lõppkasutajad saavad pileteid kiiresti ja lihtsalt avada, mille tulemuseks on suurem rahulolu töövahendite kasutamisel. See võimalus vähendab ka käsitsi tööd ja vigu ning aitab vähendada lubade väljastamise aega ja kulusid.
- Nutikas e-post. See tööriist sarnaneb nutikate tellimustega. Lõppkasutaja saab saata tugimeeskonnale meili ja kirjeldada probleemi loomulikus keeles. Kasutajatoe tööriist genereerib meili sisu põhjal pileti ja vastab automaatselt lõppkasutajale linkidega soovitatud lahendustele. Lõppkasutajad on rahul, sest piletite ja päringute avamine on lihtne ja mugav ning IT-agentidel on vähem käsitsitööd.
- Nutikas muudatuste juhtimine. Masinõpe toetab ka täiustatud analüüsi ja muudatuste juhtimist. Arvestades sagedast muudatuste arvu, mida ettevõtted täna nõuavad, võivad intelligentsed süsteemid anda muudatuste agentidele või juhtidele ettepanekuid keskkonna optimeerimiseks ja muudatuste edukuse suurendamiseks tulevikus. Agendid saavad kirjeldada vajalikke muudatusi loomulikus keeles ja analüüsivõimalused kontrollivad mõjutatud konfiguratsiooniüksuste sisu. Kõik muudatused on reguleeritud ja automaatsed indikaatorid annavad muudatuste haldurile teada, kui muudatusega on probleeme, nagu risk, ajakava planeerimata aknas või olek "mitte kinnitatud". Nutika muudatuste haldamise peamiseks eeliseks on vähemate konfiguratsioonide, kohanduste ja lõppkokkuvõttes vähem kulutatud rahaga kiirem väärtuste loomine.
Lõppkokkuvõttes muudavad masinõpe ja analüütika ITSM-süsteeme intelligentsete eelduste ja soovitustega piletiprobleemide ja muudatusprotsessi kohta, mis aitavad agentidel ja IT-tugimeeskondadel kirjeldada, diagnoosida, ennustada ja ette kirjutada, mis on juhtunud, mis toimub ja mis juhtub. Lõppkasutajad saavad ennetavaid, isikupärastatud ja dünaamilisi teadmisi ja kiireid lahendusi. Sel juhul tehakse palju automaatselt, s.t. ilma inimese sekkumiseta. Ja kuna tehnoloogia aja jooksul õpib, muutuvad protsessid ainult paremaks. Oluline on märkida, et kõik selles artiklis kirjeldatud nutikad funktsioonid on täna saadaval.
Allikas: www.habr.com