ITSM – بهترین راه حل مقرون به صرفه برای خدمات بهتر

زمان خواندن: 3 دقیقه

یک مطالعه گارتنر می گوید: «تا سال 2019، میزهای خدمات فناوری اطلاعات با استفاده از فراگیری ماشین فناوری های پیشرفته تا 30 درصد از ظرفیت پشتیبانی را آزاد می کند.

یک ردیف از اتوماسیون هوشمند به مدرن اضافه خواهد شد خدمات آی تی در شکل فراگیری ماشین. این امر به تصمیم گیری، بهره وری کارکنان، افزایش کارکنان و در نتیجه ارائه خدمات بهتر به کاربران نهایی کمک می کند.

در دنیای دیجیتال امروزی، هرچه سرعت شبکه بیشتر باشد، داده های بیشتری مصرف می شود. تکامل مداوم فناوری و اطلاعات با سرعت شگفت انگیزی به اطراف منتقل می شود و نه تنها در نقطه ای جمع می شود. بنابراین این یک چالش برای تیم مدیریت فناوری اطلاعات است، که باید همه چیز را تحت کنترل داشته باشد، زمانی که چنین داده‌های عظیمی هر ساعت/روز از بین می‌روند. اینجاست که ITSM جایی که به سادگی کل کار را تعریف می کند، آشکار می شود.

بخش‌های سنتی ITSM تحت فشار دائمی هستند و با سه «در مقابل» داده‌های بزرگ، حجم، تنوع و سرعت سروکار دارند.

3 "در مقابل" داده های بزرگ مانند حجم، تنوع و سرعت عامل اصلی است و این همان چیزی است که بخش ITSM سازمان را آزار می دهد. آنها تحت فشار دائمی هستند تا بلافاصله قبل از از دست رفتن آن را پردازش کنند.

در هر برنامه یا فرآیندی، اهمیت این واقعیت باقی می ماند که یک داده با چه سرعتی به نتیجه دلخواه خود می رسد. این به کار به طور کلی با صحت و اعتبار ارتباط می دهد. اگرچه ممکن است مجبور باشیم از صحت اطمینان حاصل کنیم، همچنین ضروری است که آخرین اطلاعات را در نظر بگیریم، زیرا یادگیری ماشینی تماماً در مورد پرداختن به جدیدترین ها است.

به عنوان مثال، فکر کنید اگر یک ارائه دهنده خدمات تمام اطلاعات مورد نیاز مشتری را در زمان واقعی داشته باشد، و به طور همزمان راه حل با یک کلیک ماوس پخش شود، فکر نمی کنید این روش موثری است. این قدرت یادگیری ماشینی است که در آن راه حلی در زمان واقعی برای کمک به مشتریان ارائه می دهد.

یادگیری ماشینی را قادر می سازد پشتیبانی کارکنان IT برای درک "الگوهای" از گذشته. این ابزار موثری است که از روی مقادیر زیاد داده های انباشته شده، آینده را پیش بینی می کند. به طور سنتی، مدیریت خدمات فناوری اطلاعات داده های فراوانی را جمع آوری می کند و از محاسبات هوشمند استفاده می کند. یادگیری ماشینی، فرآیند مرتب‌سازی داده‌ها را در صورت اعمال صحیح خودکار می‌کند و راه‌حل‌های ممکن را برای مسائل رایج ارائه می‌کند.

در عصری که باید توانایی پاسخگویی به درخواست‌ها را با دقت بیشتری داشته باشید، جزء حیاتی یک کسب‌وکار است، سرعت و دقت به یک تمایز تبدیل می‌شود.

یادگیری ماشینی- فرآیند خودکار یک عملکرد "سلف سرویس" را امکان پذیر می کند که مشتریان می توانند آن را حل کنند و روی مسائل رایج از آن استفاده کنند. تا حدودی از فشاری که ITSM بخش ها احساس می کنند - زمان خود را برای تمرکز بر الزامات پیچیده تر آزاد می کنند.

با کمک به پشتیبانی از کارکنان ITSM در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده بلادرنگ، و اتوماسیون بیشتر به سبدی بالقوه در تعامل آنها با مشتریان می‌افزاید.

در یک سازمان، یادگیری ماشینی با مدیریت دانش مرتبط است که دانش مناسب را در زمان مناسب در اختیار افراد مناسب قرار می‌دهد - ITSM را قادر می‌سازد تا روان، سریع و دقیق عمل کند و در عین حال تجربه لذت‌بخشی را برای مشتریان فراهم کند.

وقتی صحبت از اعداد و ارقام می شود، پیامدهای هزینه یادگیری ماشینی در مقایسه با مزایا به راحتی نفی می شوند. ارائه خدمات سریعتر با خطاهای کمتر به معنای بازگشت کمتر برای رفع مشکلات مشابه و توانایی رسیدگی همزمان چندین پرس و جو با دقت بیشتر است. در درازمدت، هر سرمایه‌گذاری در یادگیری ماشینی برای پشتیبان‌گیری از ITSM شما به سرعت با به دست آوردن زمان و مشتریان راضی جبران می‌شود.

هنگامی که هزینه استفاده از یادگیری ماشینی را در مقابل مزایای استفاده می‌کنید، می‌توان آن را نادیده گرفت. یک سرویس سریع‌تر و بدون خطا را تصور کنید، و توانایی انجام چند کار به طور همزمان و همچنین با دقت، ارزش تلاش را دارد. 

در نهایت، ITSM تماماً در مورد کیفیت خدماتی است که مشتریان را قادر می‌سازد تا سریع‌تر، بهتر و ارزان‌تر عمل کنند. استفاده از یادگیری ماشین و داده های بزرگ در ITSM، با پشتوانه چارچوب های ITIL، کمک زیادی به شرکت ها برای دستیابی به هدف خود خواهد کرد.

آزمایش رایگان را شروع کنید کارت امتیازی امنیتی فوری خود را به صورت رایگان دریافت کنید

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://blog.comodo.com/pc-security/itsm-best-cost-effective-solution-better-service/