IT सेवा प्रबन्धन (ITSM) लाई मेसिन लर्निङको साथ अझ प्रभावकारी बनाइएको छ

2018 ले हामीलाई दृढतापूर्वक स्थापित भएको देख्यो - IT सेवा प्रबन्धन (ITSM) र IT सेवाहरू अझै पनि व्यवसायमा छन्, तिनीहरू डिजिटल क्रान्तिमा कति समयसम्म बाँच्न सक्छन् भन्ने बारे निरन्तर कुराकानी भए तापनि। वास्तवमा, प्राविधिक समर्थन सेवाहरूको माग बढ्दै छ - प्राविधिक समर्थन रिपोर्ट र तलब रिपोर्टमा HDI (हेल्प डेस्क इन्स्टिच्युट) 2017 को रिपोर्टले गत वर्षको तुलनामा 55% हेल्प डेस्कले टिकटको मात्रा बढेको रिपोर्ट गरेको छ।

अर्कोतर्फ, धेरै कम्पनीहरूले 15 (2016%) को तुलनामा गत वर्ष (10%) प्राविधिक समर्थनमा कलहरूको मात्रामा कमी आएको उल्लेख गरे। अनुरोधहरूको संख्यामा कमी ल्याउन योगदान गर्ने मुख्य कारक स्वतन्त्र प्राविधिक समर्थन थियो। यद्यपि, एचडीआईले यो पनि रिपोर्ट गर्दछ कि आवेदन शुल्क गत वर्ष $ 25 मा बढ्यो, 18 मा $ 2016 बाट। धेरै जसो आईटी विभागहरूले प्रयास गर्ने यो होइन। सौभाग्यवश, एनालिटिक्स र मेसिन लर्निङद्वारा सञ्चालित स्वचालनले त्रुटिहरू घटाएर र गुणस्तर र गतिमा सुधार गरेर हेल्प डेस्क प्रक्रियाहरू र उत्पादकता सुधार गर्न सक्छ। कहिलेकाहीँ यो मानव क्षमताभन्दा परको हुन्छ, र मेसिन लर्निङ र एनालिटिक्स बुद्धिमानी, सक्रिय र उत्तरदायी IT सेवा डेस्कको लागि मुख्य आधार हो।

यस लेखले कसरी मेसिन लर्निङले टिकटको मात्रा र लागतसँग सम्बन्धित धेरै हेल्प डेस्क र ITSM चुनौतिहरू समाधान गर्न सक्छ, र कसरी उद्यमका कर्मचारीहरूले प्रयोग गर्न रमाइलो गर्ने छिटो, थप स्वचालित मद्दत डेस्क सिर्जना गर्ने भन्ने कुरालाई नजिकबाट हेर्छ।

मेसिन लर्निङ र एनालिटिक्स मार्फत प्रभावकारी ITSM

मेसिन लर्निङको मेरो मनपर्ने परिभाषा कम्पनीबाट आउँछ MathWorks:

"मेसिन लर्निङले कम्प्युटरलाई मानिस र जनावरहरूलाई स्वाभाविक रूपमा आउने कुरा गर्न सिकाउँछ - अनुभवबाट सिक्नुहोस्। मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूले मोडेलको रूपमा पूर्वनिर्धारित समीकरणमा भर नपर्ने गरी डेटाबाट सीधै जानकारी सिक्न कम्प्युटेशनल विधिहरू प्रयोग गर्छन्। अध्ययनको लागि उपलब्ध नमूनाहरूको संख्या बढ्दै जाँदा एल्गोरिदमहरूले अनुकूलन रूपमा आफ्नै कार्यसम्पादनमा सुधार गर्दछ।"
मेसिन लर्निङ र ठूलो डाटा एनालिटिक्समा आधारित केही ITSM उपकरणहरूका लागि निम्न क्षमताहरू उपलब्ध छन्:

• बोट मार्फत समर्थन। भर्चुअल एजेन्टहरू र च्याटबटहरूले स्वचालित रूपमा समाचार, लेख, सेवाहरू, र डेटा क्याटलगहरू र सार्वजनिक अनुरोधहरूबाट समर्थन प्रस्तावहरू सुझाव दिन सक्छन्। अन्त-प्रयोगकर्ता प्रशिक्षण कार्यक्रमहरूको रूपमा यो 24/7 समर्थनले समस्याहरूलाई धेरै छिटो समाधान गर्न मद्दत गर्दछ। बोटको मुख्य फाइदाहरू सुधारिएको प्रयोगकर्ता इन्टरफेस र कम आगमन कलहरू हुन्।
• स्मार्ट समाचार र सूचनाहरू। यी उपकरणहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई सम्भावित समस्याहरूको बारेमा सक्रिय रूपमा सूचित गर्न अनुमति दिन्छ। थप रूपमा, IT पेशेवरहरूले व्यक्तिगत सूचनाहरू मार्फत समस्याहरू समाधान गर्न समाधानहरू सिफारिस गर्न सक्छन् जसले अन्त प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूले सामना गर्न सक्ने समस्याहरूको बारेमा सान्दर्भिक र कार्ययोग्य जानकारी प्रदान गर्दछ, साथै उनीहरूलाई कसरी बच्ने भन्ने बारे सुझावहरू प्रदान गर्दछ। सूचित प्रयोगकर्ताहरूले सक्रिय IT समर्थनको प्रशंसा गर्नेछन् र आगमन अनुरोधहरूको संख्या घटाइनेछ।
• स्मार्ट खोज। जब अन्त प्रयोगकर्ताहरूले जानकारी वा सेवाहरू खोज्छन्, एक सन्दर्भ-सचेत ज्ञान व्यवस्थापन प्रणालीले सिफारिसहरू, लेखहरू, र लिङ्कहरू प्रदान गर्न सक्छ। अन्त प्रयोगकर्ताहरूले अरूको पक्षमा केही नतिजाहरू छोड्ने गर्छन्। यी क्लिकहरू र दृश्यहरू समयसँगै सामग्री पुन: अनुक्रमणिका गर्दा "भार" मापदण्डमा समावेश हुन्छन्, त्यसैले खोज अनुभव गतिशील रूपमा समायोजित हुन्छ। अन्त प्रयोगकर्ताहरूले लाइक/डिसलाइक भोटिङको रूपमा प्रतिक्रिया प्रदान गर्दा, यसले उनीहरू र अन्य प्रयोगकर्ताहरूले फेला पार्न सक्ने सामग्रीको श्रेणीलाई पनि प्रभाव पार्छ। फाइदाहरूको सन्दर्भमा, अन्त प्रयोगकर्ताहरूले छिटो जवाफहरू फेला पार्न सक्छन् र थप आत्मविश्वास महसुस गर्न सक्छन्, र मद्दत डेस्क एजेन्टहरूले थप टिकटहरू ह्यान्डल गर्न र थप सेवा स्तर सम्झौताहरू (SLAs) प्राप्त गर्न सक्षम छन्।
• लोकप्रिय विषयहरूको विश्लेषण। यहाँ, विश्लेषणात्मक क्षमताहरूले संरचित र असंरचित डेटा स्रोतहरूमा ढाँचाहरू पहिचान गर्दछ। लोकप्रिय विषयहरूको बारेमा जानकारी ग्राफिक रूपमा तातो नक्साको रूपमा प्रदर्शित हुन्छ, जहाँ खण्डहरूको आकार निश्चित विषयहरू वा प्रयोगकर्ताहरूको मागमा कीवर्डहरूको समूहहरूको आवृत्तिसँग मेल खान्छ। दोहोरिने घटनाहरू तुरुन्तै पत्ता लगाइनेछ, समूहबद्ध र सँगै समाधान गरिनेछ। ट्रेन्डिङ विषय एनालिटिक्सले सामान्य मूल कारणका साथ घटना क्लस्टरहरू पनि पत्ता लगाउँदछ र मूल समस्या पहिचान गर्न र समाधान गर्न समयलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउँछ। प्रविधिले स्वचालित रूपमा समान अन्तरक्रिया वा समान मुद्दाहरूमा आधारित ज्ञान आधार लेखहरू सिर्जना गर्न सक्छ। कुनै पनि डाटामा प्रवृतिहरू फेला पार्नुले IT विभागको गतिविधि बढाउँछ, घटनाहरूको पुनरावृत्तिलाई रोक्छ र IT लागतहरू घटाउँदा अन्त-प्रयोगकर्ताको सन्तुष्टि बढाउँछ।
• स्मार्ट अनुप्रयोगहरू। अन्तिम प्रयोगकर्ताहरूले टिकट पेस गर्न ट्विट लेख्न जत्तिकै सजिलो छ भन्ने आशा गर्छन् - एउटा छोटो, प्राकृतिक भाषाको सन्देश एउटा मुद्दा वा अनुरोधलाई वर्णन गर्ने जुन इमेल मार्फत पठाउन सकिन्छ। वा समस्याको तस्बिर मात्र संलग्न गर्नुहोस् र आफ्नो मोबाइल उपकरणबाट पठाउनुहोस्। स्मार्ट टिकट दर्ताले अन्तिम प्रयोगकर्ताले लेखेको वा अप्टिकल क्यारेक्टर रिकग्निसन (OCR) सफ्टवेयर प्रयोग गरी प्रशोधन गरिएको छविको स्क्यानमा आधारित सबै क्षेत्रहरू स्वचालित रूपमा भरेर टिकट निर्माण प्रक्रियालाई गति दिन्छ। अवलोकन डेटाको सेट प्रयोग गरेर, प्रविधिले स्वचालित रूपमा वर्गीकरण गर्दछ र उपयुक्त हेल्प डेस्क एजेन्टहरूलाई टिकटहरू पठाउँछ। एजेन्टहरूले विभिन्न समर्थन टोलीहरूलाई टिकटहरू फर्वार्ड गर्न सक्छन् र यदि मेसिन लर्निङ मोडेल दिइएको केसको लागि इष्टतम छैन भने स्वचालित रूपमा भरिएको क्षेत्रहरू अधिलेखन गर्न सक्छन्। प्रणालीले नयाँ ढाँचाहरूबाट सिक्छ, जसले यसलाई भविष्यमा उत्पन्न हुने समस्याहरूसँग अझ राम्रोसँग सामना गर्न अनुमति दिन्छ। यो सबैको अर्थ छ कि अन्तिम प्रयोगकर्ताहरूले छिटो र सजिलै टिकटहरू खोल्न सक्छन्, परिणामस्वरूप कार्य उपकरणहरू प्रयोग गर्दा सन्तुष्टि बढ्छ। यो क्षमताले म्यानुअल काम र त्रुटिलाई पनि कम गर्छ र अनुमति दिने समय र लागत घटाउन मद्दत गर्छ।
• स्मार्ट इमेल। यो उपकरण स्मार्ट आदेश जस्तै छ। अन्तिम प्रयोगकर्ताले समर्थन टोलीलाई ईमेल पठाउन र प्राकृतिक भाषामा समस्या वर्णन गर्न सक्छ। मद्दत डेस्क उपकरणले इमेल सामग्रीको आधारमा टिकट उत्पन्न गर्छ र सुझाव गरिएका समाधानहरूको लिङ्कहरूको साथ अन्त प्रयोगकर्तालाई स्वचालित रूपमा प्रतिक्रिया दिन्छ। अन्तिम प्रयोगकर्ताहरू सन्तुष्ट छन् किनभने टिकटहरू र अनुरोधहरू खोल्न सजिलो र सुविधाजनक छ, र IT एजेन्टहरूसँग कम म्यानुअल काम छ।
• स्मार्ट परिवर्तन व्यवस्थापन। मेसिन लर्निङले उन्नत विश्लेषण र परिवर्तन व्यवस्थापनलाई पनि समर्थन गर्दछ। व्यवसायहरूलाई आज आवश्यक पर्ने परिवर्तनहरूको बारम्बार संख्यालाई ध्यानमा राख्दै, बुद्धिमान प्रणालीहरूले परिवर्तन एजेन्टहरू वा प्रबन्धकहरूलाई वातावरणलाई अनुकूलन गर्ने र भविष्यमा परिवर्तनहरूको सफलता दर बढाउने उद्देश्यका साथ सुझावहरू प्रदान गर्न सक्छ। एजेन्टहरूले प्राकृतिक भाषामा आवश्यक परिवर्तनहरू वर्णन गर्न सक्छन्, र विश्लेषणात्मक क्षमताहरूले प्रभावित कन्फिगरेसन वस्तुहरूको लागि सामग्री जाँच गर्नेछ। सबै परिवर्तनहरू विनियमित हुन्छन्, र यदि परिवर्तनसँग कुनै समस्याहरू छन् भने स्वचालित सूचकहरूले परिवर्तन प्रबन्धकलाई बताउँछन्, जस्तै जोखिम, अनियोजित विन्डोमा समयतालिका, वा "अनुमोदित छैन" स्थिति। स्मार्ट परिवर्तन व्यवस्थापनको मुख्य फाइदा भनेको कम कन्फिगरेसनहरू, अनुकूलनहरू र अन्ततः कम पैसा खर्च भएको मूल्यको लागि छिटो समय हो।

अन्ततः, मेशिन लर्निङ र एनालिटिक्सले ITSM प्रणालीहरूलाई बुद्धिमानी धारणाहरू र टिकट मुद्दाहरूको बारेमा सिफारिसहरू र परिवर्तन प्रक्रिया परिवर्तन गर्दैछ जसले एजेन्टहरू र IT समर्थन टोलीहरूलाई के भयो, के भइरहेको छ र के हुनेछ भनेर वर्णन, निदान, भविष्यवाणी र लेख्न मद्दत गर्दछ। अन्त प्रयोगकर्ताहरूले सक्रिय, व्यक्तिगत र गतिशील अन्तर्दृष्टि र द्रुत समाधानहरू प्राप्त गर्छन्। यस अवस्थामा, धेरै स्वचालित रूपमा गरिन्छ, अर्थात्। मानव हस्तक्षेप बिना। र टेक्नोलोजी समयको साथ सिक्दै जाँदा, प्रक्रियाहरू मात्र राम्रो हुन्छन्। यो लेखमा वर्णन गरिएका सबै स्मार्ट सुविधाहरू आज उपलब्ध छन् भनेर ध्यान दिनु महत्त्वपूर्ण छ।

स्रोत: www.habr.com