2018 ningal kami mapan - Manajemén Layanan IT (ITSM) sareng Layanan IT masih aya dina bisnis, sanaos ngobrol ngeunaan sabaraha lami aranjeunna bakal salamet dina revolusi digital. Mémang, paménta pikeun jasa dukungan téknis ngembang - dina Laporan Dukungan Téknis sareng Laporan Gaji (Pitulung Meja Institute) 2017 laporan nunjukkeun yén 55% tina meja pitulung geus ngalaporkeun paningkatan dina volume tikét leuwih taun katukang.
Di sisi séjén, loba pausahaan nyatet panurunan dina volume panggero pikeun rojongan teknis taun ka tukang (15%) dibandingkeun 2016 (10%). Faktor konci anu nyumbang kana pangurangan jumlah paménta nyaéta dukungan téknis mandiri. Nanging, HDI ogé ngalaporkeun yén biaya aplikasi naék ka $25 taun ka tukang, naék tina $18 dina 2016. Ieu sanés anu diusahakeun ku seueur departemén IT. Untungna, otomatisasi anu didamel ku analitik sareng pembelajaran mesin tiasa ningkatkeun prosés méja sareng produktivitas ku cara ngirangan kasalahan sareng ningkatkeun kualitas sareng kagancangan. Kadang-kadang ieu saluareun kamampuan manusa, sareng diajar mesin sareng analitik mangrupikeun pondasi konci pikeun méja jasa IT anu cerdas, proaktif sareng responsif.
Tulisan ieu ningali langkung caket kumaha diajar mesin tiasa ngarengsekeun seueur meja pitulung sareng tantangan ITSM anu aya hubunganana sareng volume tiket sareng biaya, sareng kumaha cara ngadamel meja pitulung anu langkung gancang sareng otomatis anu dianggo ku karyawan perusahaan.
ITSM éféktif ngaliwatan learning mesin sarta analytics
Definisi karesep kuring pikeun diajar mesin asalna tina perusahaan :
"Belajar mesin ngajarkeun komputer pikeun ngalakukeun naon anu alami pikeun manusa sareng sato-diajar tina pangalaman. Algoritma pembelajaran mesin ngagunakeun métode komputasi pikeun diajar inpormasi langsung tina data, tanpa ngandelkeun persamaan anu tos ditetepkeun salaku modél. Algoritma adaptively ngaronjatkeun kinerja sorangan salaku jumlah sampel sadia pikeun ulikan naek.
Kamampuhan di handap ieu sayogi pikeun sababaraha alat ITSM dumasar kana pembelajaran mesin sareng analitik data gedé:
- Rojongan via bot. Agén virtual sareng chatbot tiasa sacara otomatis nyarankeun warta, artikel, jasa, sareng tawaran dukungan tina katalog data sareng pamundut umum. Pangrojong 24/7 ieu dina bentuk program pelatihan pangguna akhir ngabantosan ngabéréskeun masalah langkung gancang. Mangpaat konci bot nyaéta antarbeungeut pangguna anu langkung saé sareng langkung sakedik telepon asup.
- warta pinter jeung bewara. Alat-alat ieu ngamungkinkeun pamaké pikeun dibéjakeun sacara proaktif ngeunaan masalah poténsial. Salaku tambahan, para profesional IT tiasa nyarankeun jalan-jalan pikeun ngabéréskeun masalah ngaliwatan béwara pribadi anu masihan pangguna akhir inpormasi anu relevan sareng tiasa dilaksanakeun ngeunaan masalah anu tiasa dipendakan, ogé tip ngeunaan cara ngahindarkeunana. Pangguna anu terang bakal ngahargaan dukungan IT proaktif sareng jumlah telepon anu asup bakal dikirangan.
- Pilarian pinter. Nalika pangguna akhir milarian inpormasi atanapi jasa, sistem manajemén pangaweruh anu sadar konteks tiasa masihan saran, artikel, sareng tautan. Pamaké ahir condong ngalewatan sababaraha hasil dina kahadean batur. Clicks jeung pintonan ieu kaasup kana kriteria "weighting" nalika ulang indexing eusi kana waktu, jadi pangalaman pilarian dinamis disaluyukeun. Salaku pamaké tungtung nyadiakeun eupan balik dina bentuk voting kawas / daek, éta ogé pangaruh ranking eusi aranjeunna sarta pamaké séjén bisa manggihan. Dina watesan kauntungan, pamaké tungtung bisa manggihan jawaban gancang sarta ngarasa leuwih percaya diri, sarta agén meja pitulung tiasa ngadamel langkung tikét sarta ngahontal leuwih pasatujuan tingkat layanan (SLAs).
- Analytics topik populér. Di dieu, kamampuan analitik ngaidentipikasi pola dina sumber data anu terstruktur sareng henteu terstruktur. Inpormasi ngeunaan topik anu populer ditampilkeun sacara grafis dina bentuk peta panas, dimana ukuran ruas pakait sareng frékuénsi topik atanapi grup kecap konci anu dipénta ku pangguna. Kajadian anu terus-terusan bakal langsung dideteksi, dikelompokkeun sareng direngsekeun babarengan. Trending Topic Analytics ogé ngadeteksi klaster kajadian anu ngabalukarkeun akar umum sareng sacara signifikan ngirangan waktos pikeun ngaidentipikasi sareng ngabéréskeun masalah akar. Téknologi ogé tiasa sacara otomatis nyiptakeun artikel dasar pangaweruh dumasar kana interaksi anu sami atanapi masalah anu sami. Milarian tren dina data naon waé ningkatkeun kagiatan departemén IT, nyegah kambuh deui kajadian sahingga ningkatkeun kapuasan pangguna akhir bari ngirangan biaya IT.
- Aplikasi pinter. Pamaké ahir nyangka yén ngirimkeun tikét sagampangna sapertos nyerat Tweet — pesen basa anu pondok sareng alami anu ngajelaskeun masalah atanapi pamundut anu tiasa dikirim via email. Atanapi ngan ukur ngagantelkeun poto masalah sareng kirimkeun tina alat sélulér anjeun. Pendaptaran tikét pinter nyepetkeun prosés nyiptakeun tikét ku otomatis ngeusian sadaya widang dumasar kana naon anu ditulis ku pangguna akhir atanapi scan gambar anu diolah nganggo parangkat lunak pangenal karakter optik (OCR). Ngagunakeun sakumpulan data observasi, téhnologi nu otomatis categorizes tur ruteu tiket ka agén meja pitulung luyu. Agén tiasa neraskeun tikét ka tim pangrojong anu béda sareng tiasa nimpa widang anu dieusi sacara otomatis upami modél pembelajaran mesin henteu optimal pikeun kasus anu tangtu. Sistem diajar tina pola anyar, anu ngamungkinkeun éta langkung hadé pikeun ngatasi masalah anu timbul di hareup. Sadaya ieu ngandung harti yén pangguna akhir tiasa muka tikét gancang sareng gampang, nyababkeun kanaékan kapuasan nalika nganggo alat kerja. Kamampuhan ieu ogé ngirangan padamelan manual sareng kasalahan sareng ngabantosan ngirangan waktos sareng biaya.
- Surélék pinter. Alat ieu sami sareng pesenan pinter. Pamaké ahir bisa ngirim surelek ka tim rojongan tur ngajelaskeun masalah dina basa alam. Alat meja pitulung ngahasilkeun tikét dumasar kana eusi email sareng otomatis ngaréspon ka pangguna akhir kalayan tautan kana solusi anu disarankeun. Pamaké tungtung wareg sabab muka tikét sareng pamenta gampang sareng merenah, sareng agén IT gaduh padamelan manual anu kirang.
- Manajemén robah pinter. Pembelajaran mesin ogé ngadukung analitik canggih sareng manajemén parobahan. Kusabab jumlah parobihan anu sering dibutuhkeun ku usaha ayeuna, sistem cerdas tiasa nyayogikeun agén parobihan atanapi manajer saran anu ditujukeun pikeun ngaoptimalkeun lingkungan sareng ningkatkeun tingkat kasuksésan parobihan ka hareup. Agén tiasa ngajelaskeun parobahan anu diperyogikeun dina basa alami, sareng kamampuan analitik bakal mariksa eusi pikeun item konfigurasi anu kapangaruhan. Sadaya parobihan diatur, sareng indikator otomatis nyarioskeun ka manajer parobihan upami aya masalah sareng parobihan, sapertos résiko, jadwal dina jandela anu teu direncanakeun, atanapi status "teu disatujuan". Kauntungan konci tina manajemén parobahan pinter nyaéta waktos anu langkung gancang pikeun nilai kalayan konfigurasi anu langkung sakedik, kustomisasi sareng pamustunganana kirang artos anu diséépkeun.
Pamustunganana, pembelajaran mesin sareng analitik ngarobih sistem ITSM kalayan asumsi sareng saran anu cerdas ngeunaan masalah tikét sareng prosés parobihan anu ngabantosan agén sareng tim dukungan IT ngajelaskeun, ngadiagnosa, ngaduga sareng resep naon anu kajantenan, naon anu kajantenan sareng naon anu bakal kajadian. Pamaké ahir nampi wawasan proaktif, pribadi sareng dinamis sareng solusi anu gancang. Dina hal ieu, loba dipigawé otomatis, i.e. tanpa campur tangan manusa. Sareng nalika téknologi diajar kana waktosna, prosésna janten langkung saé. Penting pikeun dicatet yén sadaya fitur pinter anu dijelaskeun dina tulisan ieu sayogi ayeuna.
sumber: www.habr.com