2018-ta na pa të vendosura fort - Menaxhimi i Shërbimit IT (ITSM) dhe Shërbimet IT janë ende në biznes, pavarësisht nga bisedat e vazhdueshme për sa kohë do t'i mbijetojnë revolucionit dixhital. Në të vërtetë, kërkesa për shërbime të mbështetjes teknike është në rritje - në Raportin e Mbështetjes Teknike dhe Raportin e Pagave Raporti i vitit 2017 (Help Desk Institute) tregon se 55% e zyrave të ndihmës kanë raportuar një rritje të vëllimit të biletave gjatë vitit të kaluar.
Nga ana tjetër, shumë kompani vunë re një rënie të volumit të thirrjeve në mbështetje teknike vitin e kaluar (15%) në krahasim me vitin 2016 (10%). Faktori kryesor që kontribuoi në uljen e numrit të kërkesave ishte mbështetja teknike e pavarur. Megjithatë, HDI raporton gjithashtu se tarifa e aplikimit u rrit në 25 dollarë vitin e kaluar, nga 18 dollarë në 2016. Kjo nuk është ajo që shumica e departamenteve të IT-së përpiqen. Për fat të mirë, automatizimi i mundësuar nga analitika dhe mësimi i makinerive mund të përmirësojë proceset e tavolinës së ndihmës dhe produktivitetin duke reduktuar gabimet dhe duke përmirësuar cilësinë dhe shpejtësinë. Ndonjëherë kjo është përtej aftësive njerëzore, dhe mësimi i makinerive dhe analitika janë themeli kryesor për një tavolinë shërbimi IT inteligjente, proaktive dhe të përgjegjshme.
Ky artikull hedh një vështrim më të afërt se si mësimi i makinerive mund të zgjidhë shumë nga sfidat e tavolinës së ndihmës dhe ITSM që lidhen me vëllimin dhe koston e biletave dhe si të krijoni një tavolinë ndihmëse më të shpejtë dhe më të automatizuar që punonjësit e ndërmarrjes kënaqen duke e përdorur.
ITSM efektive përmes mësimit të makinerive dhe analitikës
Përkufizimi im i preferuar i mësimit të makinerive vjen nga kompania :
“Mësimi i makinës i mëson kompjuterët të bëjnë atë që u vjen natyrshëm njerëzve dhe kafshëve – të mësojnë nga përvoja. Algoritmet e mësimit të makinerive përdorin metoda llogaritëse për të mësuar informacionin drejtpërdrejt nga të dhënat, pa u mbështetur në një ekuacion të paracaktuar si model. Algoritmet përmirësojnë në mënyrë adaptive performancën e tyre ndërsa rritet numri i mostrave të disponueshme për studim.”
Aftësitë e mëposhtme janë të disponueshme për disa mjete ITSM bazuar në mësimin e makinerive dhe analitikën e të dhënave të mëdha:
- Mbështetje përmes botit. Agjentët virtualë dhe chatbot-et mund të sugjerojnë automatikisht lajme, artikuj, shërbime dhe oferta mbështetëse nga katalogët e të dhënave dhe kërkesat publike. Kjo mbështetje 24/7 në formën e programeve të trajnimit të përdoruesit fundor ndihmon në zgjidhjen e çështjeve shumë më shpejt. Përfitimet kryesore të robotit janë një ndërfaqe e përmirësuar e përdoruesit dhe më pak thirrje hyrëse.
- Lajme dhe njoftime inteligjente. Këto mjete lejojnë përdoruesit të njoftohen në mënyrë proaktive për problemet e mundshme. Përveç kësaj, profesionistët e TI-së mund të rekomandojnë zgjidhje për zgjidhjen e problemeve nëpërmjet njoftimeve të personalizuara që u ofrojnë përdoruesve fundorë informacione përkatëse dhe të zbatueshme për problemet që mund të hasin, si dhe këshilla se si t'i shmangin ato. Përdoruesit e informuar do të vlerësojnë mbështetjen proaktive të TI-së dhe numri i kërkesave hyrëse do të reduktohet.
- Kërkim i zgjuar. Kur përdoruesit fundorë kërkojnë informacion ose shërbime, një sistem i menaxhimit të njohurive të vetëdijshëm për kontekstin mund të ofrojë rekomandime, artikuj dhe lidhje. Përdoruesit e fundit priren të anashkalojnë disa rezultate në favor të të tjerëve. Këto klikime dhe shikime përfshihen në kriteret e "peshimit" kur riindeksohen përmbajtjet me kalimin e kohës, kështu që përvoja e kërkimit rregullohet në mënyrë dinamike. Duke qenë se përdoruesit fundorë japin reagime në formën e votimit të pëlqimit/mospëlqimit, ai gjithashtu ndikon në renditjen e përmbajtjes që ata dhe përdoruesit e tjerë mund të gjejnë. Për sa i përket përfitimeve, përdoruesit përfundimtarë mund të gjejnë përgjigjet shpejt dhe të ndihen më të sigurt, dhe agjentët e tavolinës së ndihmës janë në gjendje të trajtojnë më shumë bileta dhe të arrijnë më shumë marrëveshje të nivelit të shërbimit (SLA).
- Analiza e temave të njohura. Këtu, aftësitë analitike identifikojnë modele në të gjithë burimet e të dhënave të strukturuara dhe të pastrukturuara. Informacioni rreth temave të njohura shfaqet grafikisht në formën e një harte nxehtësie, ku madhësia e segmenteve korrespondon me frekuencën e temave të caktuara ose grupeve të fjalëve kyçe të kërkuara nga përdoruesit. Incidentet e përsëritura do të zbulohen menjëherë, do të grupohen dhe do të zgjidhen së bashku. Analiza e temave në tendencë zbulon gjithashtu grupimet e incidenteve me një shkak rrënjësor të përbashkët dhe redukton ndjeshëm kohën për të identifikuar dhe zgjidhur problemin rrënjësor. Teknologjia gjithashtu mund të krijojë automatikisht artikuj të bazës së njohurive bazuar në ndërveprime të ngjashme ose çështje të ngjashme. Gjetja e tendencave në çdo të dhënë rrit aktivitetin e departamentit të TI-së, parandalon përsëritjen e incidenteve dhe për këtë arsye rrit kënaqësinë e përdoruesit fundor duke ulur kostot e TI-së.
- Aplikacione të zgjuara. Përdoruesit e fundit presin që dërgimi i një bilete është po aq i lehtë sa shkrimi i një Tweet - një mesazh i shkurtër në gjuhë natyrale që përshkruan një problem ose kërkesë që mund të dërgohet me email. Ose edhe thjesht bashkëngjitni një foto të problemit dhe dërgojeni nga pajisja juaj celulare. Regjistrimi inteligjent i biletave përshpejton procesin e krijimit të biletave duke mbushur automatikisht të gjitha fushat bazuar në atë që ka shkruar përdoruesi përfundimtar ose një skanim të një imazhi të përpunuar duke përdorur softuerin e njohjes optike të karaktereve (OCR). Duke përdorur një grup të dhënash vëzhgimi, teknologjia kategorizon automatikisht dhe i dërgon biletat tek agjentët e duhur të ndihmës. Agjentët mund t'i përcjellin biletat ekipeve të ndryshme mbështetëse dhe mund të mbishkruajnë fushat e mbushura automatikisht nëse modeli i mësimit të makinës nuk është optimal për një rast të caktuar. Sistemi mëson nga modelet e reja, gjë që e lejon atë të përballet më mirë me problemet që dalin në të ardhmen. E gjithë kjo do të thotë që përdoruesit përfundimtarë mund të hapin biletat shpejt dhe me lehtësi, duke rezultuar në rritjen e kënaqësisë kur përdorin mjetet e punës. Kjo aftësi gjithashtu redukton punën manuale dhe gabimet dhe ndihmon në uljen e kohës dhe kostove të lejimit.
- Email i zgjuar. Ky mjet është i ngjashëm me porositë inteligjente. Përdoruesi përfundimtar mund t'i dërgojë një email ekipit mbështetës dhe të përshkruajë problemin në gjuhën natyrore. Mjeti i tavolinës së ndihmës gjeneron një biletë bazuar në përmbajtjen e emailit dhe automatikisht i përgjigjet përdoruesit fundor me lidhje për zgjidhjet e sugjeruara. Përdoruesit fundorë janë të kënaqur sepse hapja e biletave dhe kërkesave është e lehtë dhe e përshtatshme, dhe agjentët e IT-së kanë më pak punë manuale për të bërë.
- Menaxhim i zgjuar i ndryshimit. Mësimi i makinerisë gjithashtu mbështet analitikën e avancuar dhe menaxhimin e ndryshimeve. Duke pasur parasysh numrin e shpeshtë të ndryshimeve që bizneset kërkojnë sot, sistemet inteligjente mund t'u ofrojnë agjentëve të ndryshimit ose menaxherëve sugjerime që synojnë optimizimin e mjedisit dhe rritjen e shkallës së suksesit të ndryshimeve në të ardhmen. Agjentët mund të përshkruajnë ndryshimet e kërkuara në gjuhën natyrore dhe aftësitë analitike do të kontrollojnë përmbajtjen për artikujt e konfigurimit të prekur. Të gjitha ndryshimet janë të rregulluara dhe treguesit automatikë i tregojnë menaxherit të ndryshimeve nëse ka ndonjë problem me ndryshimin, si rreziku, planifikimi në një dritare të paplanifikuar ose statusi "i pamiratuar". Përfitimi kryesor i menaxhimit inteligjent të ndryshimeve është koha më e shpejtë për t'u vlerësuar me më pak konfigurime, personalizime dhe përfundimisht më pak para të shpenzuara.
Në fund të fundit, mësimi i makinerive dhe analitika po transformojnë sistemet ITSM me supozime dhe rekomandime inteligjente në lidhje me çështjet e biletave dhe procesin e ndryshimit që ndihmojnë agjentët dhe ekipet mbështetëse të TI-së të përshkruajnë, diagnostikojnë, parashikojnë dhe përshkruajnë atë që ka ndodhur, çfarë po ndodh dhe çfarë do të ndodhë. Përdoruesit përfundimtarë marrin njohuri proaktive, të personalizuara dhe dinamike dhe zgjidhje të shpejta. Në këtë rast, shumë bëhet automatikisht, d.m.th. pa ndërhyrje njerëzore. Dhe ndërsa teknologjia mëson me kalimin e kohës, proceset vetëm sa përmirësohen. Është e rëndësishme të theksohet se të gjitha veçoritë inteligjente të përshkruara në këtë artikull janë të disponueshme sot.
Burimi: www.habr.com