Usimamizi wa huduma ya IT (ITSM) ulifanya ufanisi zaidi kwa kujifunza kwa mashine

2018 ilitufanya tuwe imara - Usimamizi wa Huduma za IT (ITSM) na Huduma za TEHAMA bado zinaendelea kufanya kazi, licha ya mazungumzo yanayoendelea kuhusu muda ambao watadumu katika mapinduzi ya kidijitali. Kwa hakika, mahitaji ya huduma za usaidizi wa kiufundi yanaongezeka - katika Ripoti ya Usaidizi wa Kiufundi na Ripoti ya Mishahara HDI (Taasisi ya Dawati la Usaidizi) ripoti ya 2017 inaonyesha kuwa 55% ya madawati ya usaidizi yameripoti ongezeko la kiasi cha tikiti katika mwaka uliopita.

Kwa upande mwingine, makampuni mengi yalibainisha kupungua kwa kiasi cha wito kwa msaada wa kiufundi mwaka jana (15%) ikilinganishwa na 2016 (10%). Sababu kuu iliyochangia kupunguzwa kwa idadi ya maombi ilikuwa msaada wa kiufundi wa kujitegemea. Hata hivyo, HDI pia inaripoti kuwa ada ya maombi ilipanda hadi $25 mwaka jana, kutoka $18 mwaka 2016. Hii sio ambayo idara nyingi za IT hujitahidi. Kwa bahati nzuri, otomatiki inayoendeshwa na uchanganuzi na kujifunza kwa mashine inaweza kuboresha michakato ya dawati la usaidizi na tija kwa kupunguza makosa na kuboresha ubora na kasi. Wakati mwingine hii ni zaidi ya uwezo wa binadamu, na kujifunza kwa mashine na uchanganuzi ndio msingi mkuu wa dawati la huduma ya IT mahiri, tendaji na sikivu.

Makala haya yanaangazia kwa undani jinsi ujifunzaji wa mashine unavyoweza kutatua changamoto nyingi za dawati la usaidizi na ITSM zinazohusiana na kiasi cha tikiti na gharama, na jinsi ya kuunda dawati la usaidizi la haraka na la kiotomatiki ambalo wafanyikazi wa biashara wanafurahiya kutumia.

ITSM yenye ufanisi kupitia ujifunzaji wa mashine na uchanganuzi

Ufafanuzi ninaoupenda wa kujifunza kwa mashine hutoka kwa kampuni MathWorks:

"Kujifunza kwa mashine hufundisha kompyuta kufanya kile ambacho huja kwa wanadamu na wanyama - jifunze kutokana na uzoefu. Kanuni za ujifunzaji wa mashine hutumia mbinu za kukokotoa ili kujifunza taarifa moja kwa moja kutoka kwa data, bila kutegemea mlinganyo uliobainishwa awali kama kielelezo. Algorithms huboresha utendaji wao wenyewe kadiri idadi ya sampuli zinazopatikana kwa masomo inavyoongezeka.
Uwezo ufuatao unapatikana kwa baadhi ya zana za ITSM kulingana na kujifunza kwa mashine na uchanganuzi mkubwa wa data:

• Msaada kupitia bot. Mawakala pepe na chatbots zinaweza kupendekeza habari, makala, huduma na matoleo kiotomatiki kutoka kwa katalogi za data na maombi ya umma. Usaidizi huu wa 24/7 katika mfumo wa programu za mafunzo ya watumiaji wa mwisho husaidia kutatua masuala kwa haraka zaidi. Faida kuu za bot ni kiolesura kilichoboreshwa cha mtumiaji na simu chache zinazoingia.
• Habari mahiri na arifa. Zana hizi huruhusu watumiaji kuarifiwa kwa makini kuhusu matatizo yanayoweza kutokea. Zaidi ya hayo, wataalamu wa TEHAMA wanaweza kupendekeza njia za kutatua matatizo kupitia arifa zinazobinafsishwa ambazo huwapa watumiaji wa hatima taarifa muhimu na zinazoweza kutekelezeka kuhusu masuala ambayo wanaweza kukumbana nayo, pamoja na vidokezo vya jinsi ya kuyaepuka. Watumiaji walio na taarifa watafurahia usaidizi makini wa TEHAMA na idadi ya maombi yanayoingia itapunguzwa.
• Utafutaji wa busara. Watumiaji wa mwisho wanapotafuta maelezo au huduma, mfumo wa usimamizi wa maarifa unaofahamu muktadha unaweza kutoa mapendekezo, makala na viungo. Watumiaji wa mwisho huwa na tabia ya kuruka baadhi ya matokeo ili kupendelea wengine. Mibofyo na maoni haya yanajumuishwa katika kigezo cha "uzani" wakati wa kuorodhesha maudhui tena baada ya muda, kwa hivyo matumizi ya utafutaji yanarekebishwa kikamilifu. Watumiaji wa mwisho wanatoa maoni kwa njia ya kupenda/kutopenda upigaji kura, huathiri pia kiwango cha maudhui ambayo wao na watumiaji wengine wanaweza kupata. Kwa upande wa manufaa, watumiaji wa mwisho wanaweza kupata majibu kwa haraka na kujisikia ujasiri zaidi, na mawakala wa dawati la usaidizi wanaweza kushughulikia tikiti zaidi na kufikia makubaliano zaidi ya kiwango cha huduma (SLAs).
• Uchanganuzi wa mada maarufu. Hapa, uwezo wa uchanganuzi hutambua ruwaza katika vyanzo vya data vilivyoundwa na visivyo na muundo. Taarifa kuhusu mada maarufu huonyeshwa graphically katika mfumo wa ramani ya joto, ambapo ukubwa wa makundi inalingana na mzunguko wa mada fulani au vikundi vya maneno muhimu kwa mahitaji ya watumiaji. Matukio yanayorudiwa yatagunduliwa papo hapo, kuwekwa kwenye vikundi na kutatuliwa pamoja. Uchanganuzi wa Mada Zinazovuma pia hutambua makundi ya matukio yenye sababu ya kawaida na hupunguza kwa kiasi kikubwa muda wa kutambua na kutatua tatizo. Teknolojia inaweza pia kuunda kiotomatiki makala msingi wa maarifa kulingana na mwingiliano sawa au masuala sawa. Kupata mienendo katika data yoyote huongeza shughuli za idara ya TEHAMA, huzuia kujirudia kwa matukio na kwa hivyo huongeza kuridhika kwa mtumiaji huku kupunguza gharama za TEHAMA.
• Programu mahiri. Watumiaji wa mwisho wanatarajia kuwa kuwasilisha tikiti ni rahisi kama vile kuandika Tweet-ujumbe mfupi wa lugha asilia unaoelezea suala au ombi ambalo linaweza kutumwa kupitia barua pepe. Au hata ambatisha tu picha ya tatizo na utume kutoka kwa kifaa chako cha mkononi. Usajili wa tikiti mahiri huharakisha mchakato wa kuunda tikiti kwa kujaza kiotomatiki sehemu zote kulingana na kile ambacho mtumiaji wa mwisho aliandika au uhakiki wa picha iliyochakatwa kwa kutumia programu ya utambuzi wa herufi (OCR). Kwa kutumia seti ya data ya uchunguzi, teknolojia huainisha kiotomatiki na kuelekeza tikiti kwa mawakala wanaofaa wa dawati la usaidizi. Mawakala wanaweza kusambaza tikiti kwa timu tofauti za usaidizi na wanaweza kubatilisha sehemu zilizo na watu kiotomatiki ikiwa muundo wa mashine ya kujifunza si bora kwa kesi fulani. Mfumo hujifunza kutoka kwa mifumo mpya, ambayo inaruhusu kukabiliana vyema na matatizo yanayotokea katika siku zijazo. Haya yote yanamaanisha kuwa watumiaji wa mwisho wanaweza kufungua tikiti haraka na kwa urahisi, na hivyo kusababisha kuridhika zaidi wakati wa kutumia zana za kazi. Uwezo huu pia hupunguza kazi ya mikono na makosa na husaidia kupunguza muda na gharama za kuruhusu.
• Barua pepe mahiri. Chombo hiki ni sawa na maagizo mahiri. Mtumiaji anaweza kutuma barua pepe kwa timu ya usaidizi na kuelezea tatizo kwa lugha asilia. Zana ya dawati la usaidizi hutengeneza tikiti kulingana na yaliyomo kwenye barua pepe na hujibu kiotomatiki kwa mtumiaji wa mwisho kwa viungo vya suluhu zilizopendekezwa. Watumiaji wa hatima wameridhika kwa sababu kufungua tikiti na maombi ni rahisi na rahisi, na maajenti wa IT wana kazi chache za mikono za kufanya.
• Usimamizi wa mabadiliko ya busara. Kujifunza kwa mashine pia kunaauni uchanganuzi wa hali ya juu na usimamizi wa mabadiliko. Kwa kuzingatia idadi ya mara kwa mara ya mabadiliko ambayo biashara zinahitaji leo, mifumo mahiri inaweza kuwapa mawakala au wasimamizi wa mabadiliko mapendekezo yanayolenga kuboresha mazingira na kuongeza kasi ya mafanikio ya mabadiliko katika siku zijazo. Mawakala wanaweza kueleza mabadiliko yanayohitajika katika lugha asilia, na uwezo wa uchanganuzi utakagua maudhui kwa vipengee vya usanidi vilivyoathiriwa. Mabadiliko yote yanadhibitiwa, na viashiria vya kiotomatiki humwambia msimamizi wa mabadiliko ikiwa kuna matatizo yoyote na mabadiliko, kama vile hatari, kuratibu katika dirisha lisilopangwa, au hali ya "haijaidhinishwa". Faida kuu ya usimamizi mzuri wa mabadiliko ni wakati wa haraka wa kuthaminiwa na usanidi mdogo, ubinafsishaji na mwishowe kutumia pesa kidogo.

Hatimaye, ujifunzaji wa mashine na uchanganuzi unabadilisha mifumo ya ITSM yenye mawazo na mapendekezo ya akili kuhusu masuala ya tikiti na mchakato wa mabadiliko ambao huwasaidia mawakala na timu za usaidizi wa TEHAMA kueleza, kutambua, kutabiri na kuagiza kile ambacho kimetokea, kinachofanyika na kitakachotokea. Watumiaji wa mwisho hupokea maarifa ya haraka, yaliyobinafsishwa na mahiri na suluhu za haraka. Katika kesi hii, mengi hufanyika moja kwa moja, i.e. bila kuingilia kati kwa binadamu. Na jinsi teknolojia inavyojifunza kadri muda unavyopita, taratibu huwa bora zaidi. Ni muhimu kutambua kwamba vipengele vyote vyema vilivyoelezwa katika makala hii vinapatikana leo.

Chanzo: mapenzi.com