आईटी सेवा प्रबंधन (ITSM) मशीन लर्निंग टूल्स के साथ अधिक कुशल बना

2018 में, हमने अपने पदों को मजबूती से मजबूत किया - आईटी सेवा प्रबंधन सेवाएं (ITSM) और IT सेवाएं अभी भी काम करना जारी रखती हैं, बावजूद इसके कि वे डिजिटल क्रांति में कितने समय तक चलेंगी। दरअसल, तकनीकी सहायता सेवाओं की मांग बढ़ रही है - 2017 के लिए तकनीकी सहायता रिपोर्ट और एचडीआई वेतन रिपोर्ट (हेल्प डेस्क इंस्टीट्यूट) इंगित करते हैं कि 55% तकनीकी सहायता सेवाओं ने पिछले वर्ष की तुलना में अनुप्रयोगों की मात्रा में वृद्धि देखी है।



दूसरी ओर, कई कंपनियों ने 2016 (10%) की तुलना में पिछले साल (15%) तकनीकी समर्थन कॉल की मात्रा में कमी का उल्लेख किया। अनुप्रयोगों की संख्या में कमी के लिए एक महत्वपूर्ण कारक स्वतंत्र तकनीकी सहायता थी। हालांकि, एचडीआई भी रिपोर्ट करता है कि पिछले साल 2016 में आवेदन लागत $ 18 की तुलना में $ 25 हो गई। यह वह नहीं है जिसके लिए अधिकांश आईटी सेवाएं हैं। सौभाग्य से, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के आधार पर स्वचालन त्रुटियों को कम करके और गुणवत्ता और गति में सुधार करके समर्थन प्रक्रियाओं और उत्पादकता में सुधार कर सकता है। कभी-कभी यह मानवीय क्षमताओं से परे हो जाता है, और मशीन सीखने और विश्लेषण एक बुद्धिमान, सक्षम और परिचालन आईटी समर्थन सेवा के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है।

यह लेख अधिक विस्तार से चर्चा करता है कि कैसे मशीन लर्निंग समर्थन सेवाओं और ITSM की कई समस्याओं को हल कर सकता है जो कि अनुप्रयोगों की मात्रा और लागत से संबंधित हैं, और एक तेज़ और स्वचालित समर्थन सेवा कैसे बनाएं जो उद्यम के कर्मचारी खुशी के साथ उपयोग करेंगे।

मशीन सीखने और विश्लेषण के माध्यम से प्रभावी ITSM

मशीन लर्निंग की मेरी पसंदीदा परिभाषा MathWorks से आती है :

“मशीन लर्निंग कंप्यूटर को मनुष्य और जानवरों के लिए अपने स्वयं के अनुभव से सीखने के लिए स्वाभाविक है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक मॉडल के रूप में पूर्वनिर्धारित समीकरण पर भरोसा किए बिना, डेटा से सीधे जानकारी का अध्ययन करने के लिए कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करता है। एल्गोरिदम अनुकूल रूप से अपनी दक्षता में सुधार करते हैं क्योंकि अध्ययन के लिए उपलब्ध नमूनों की संख्या बढ़ जाती है। ”
मशीन सीखने और बिग डेटा एनालिटिक्स पर आधारित कुछ ITSM टूल्स के लिए निम्नलिखित विकल्प उपलब्ध हैं:

• बॉट के माध्यम से समर्थन। वर्चुअल एजेंट और चैटबॉट स्वचालित रूप से डेटा निर्देशिकाओं और सार्वजनिक अनुरोधों से समाचार, लेख, सेवाएं और समर्थन ऑफ़र दे सकते हैं। प्रस्तावित उपयोगकर्ता प्रशिक्षण कार्यक्रमों के रूप में इस तरह के 24/7 समर्थन से मुद्दों को अधिक तेजी से हल करने में मदद मिलती है। बॉट के प्रमुख लाभ एक बेहतर यूजर इंटरफेस और कम इनकमिंग कॉल हैं।
• स्मार्ट समाचार और सूचनाएं। ये उपकरण आपको संभावित समस्याओं के बारे में पहले से ही सूचित करते हैं। इसके अलावा, आईटी पेशेवर व्यक्तिगत सूचनाओं के साथ समस्याओं को हल करने के लिए वर्कअराउंड की सिफारिश कर सकते हैं जो एंड-यूजर्स को अप-टू-डेट और उन समस्याओं के बारे में उपयोगी जानकारी प्रदान कर सकते हैं, साथ ही साथ उनसे बचने के तरीके भी बता सकते हैं। सूचित उपयोगकर्ता सक्रिय आईटी समर्थन की सराहना करेंगे, और आने वाली कॉल की संख्या घट जाएगी।
• स्मार्ट खोज। जब अंतिम उपयोगकर्ता जानकारी या सेवाओं की तलाश करते हैं, तो एक संदर्भ-संवेदनशील ज्ञान प्रबंधन प्रणाली सिफारिशें, लेख और लिंक प्रदान कर सकती है। अंतिम उपयोगकर्ता आमतौर पर कुछ परिणामों को छोड़ देते हैं, उन पर दूसरों को प्राथमिकता देते हैं। समय के साथ सामग्री को फिर से अनुक्रमित करते समय ये क्लिक और विचारों की संख्या "भार" मानदंड में शामिल होती है, इसलिए खोज क्षमताओं को गतिशील रूप से देखते हैं। चूंकि अंतिम उपयोगकर्ता "जैसे / नापसंद" वोट के रूप में प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं, यह उस सामग्री की रेटिंग को भी प्रभावित करता है जिसे वे और अन्य उपयोगकर्ता पा सकते हैं। लाभों के संदर्भ में, अंत-उपयोगकर्ता जल्दी से उत्तर पा सकते हैं और काफी आत्मविश्वास महसूस कर सकते हैं, और समर्थन एजेंट अधिक अनुरोधों को संसाधित करने और अधिक सेवा गुणवत्ता समझौतों (SLAs) तक पहुंचने में सक्षम हैं।
• लोकप्रिय विषयों की विश्लेषिकी। यहां, विश्लेषणात्मक क्षमताएं संरचित और असंरचित डेटा स्रोतों के लिए पैटर्न दिखाती हैं। लोकप्रिय विषयों के बारे में जानकारी एक हीटमैप के रूप में ग्राफिक रूप से प्रदर्शित की जाती है, जहाँ खंडों का आकार उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुरोधित कुछ विषयों या कीवर्ड के समूहों की आवृत्ति से मेल खाता है। आवर्ती घटनाओं का तुरंत पता लगाया जाएगा, समूहबद्ध और एक साथ हल किया जाएगा। लोकप्रिय विषयों की विश्लेषिकी भी एक सामान्य मूल कारण के साथ घटना समूहों का पता लगाती है और मुख्य समस्या को पहचानने और हल करने के लिए समय को काफी कम कर देती है। प्रौद्योगिकी समान बातचीत या समान समस्याओं के आधार पर स्वचालित रूप से ज्ञान के आधार लेख बना सकती है। किसी भी डेटा के रुझानों को खोजने से आईटी विभाग की गतिविधि बढ़ जाती है, घटनाओं की पुनरावृत्ति को रोकता है और इसलिए, आईटी लागत को कम करते हुए एंड-यूज़र संतुष्टि को बढ़ाता है।
• स्मार्ट अनुप्रयोग। अंतिम उपयोगकर्ताओं को उम्मीद है कि एक आवेदन पत्र प्रस्तुत करना, ट्वीट लिखने से ज्यादा मुश्किल नहीं है, अर्थात् प्राकृतिक भाषा में एक छोटा संदेश जो किसी समस्या या अनुरोध का वर्णन करता है जिसे ईमेल द्वारा भेजा जा सकता है। या यहां तक ​​कि समस्या की एक तस्वीर संलग्न करें और इसे अपने मोबाइल डिवाइस से भेजें। स्मार्ट एप्लिकेशन को पंजीकृत करना, अंतिम उपयोगकर्ता द्वारा लिखे गए या ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) प्रोग्राम का उपयोग करके संसाधित छवि के स्कैन के आधार पर स्वचालित रूप से सभी फ़ील्ड को भरकर कॉल बनाने की प्रक्रिया को गति देता है। अवलोकन डेटा के एक सेट का उपयोग करते हुए, तकनीक स्वचालित रूप से वर्गीकृत करती है और उपयुक्त समर्थन एजेंटों के अनुरोधों को संबोधित करती है। एजेंट विभिन्न सहायता समूहों के लिए अनुप्रयोगों को पुनर्निर्देशित कर सकते हैं और स्वचालित रूप से भरे हुए क्षेत्रों को अधिलेखित कर सकते हैं यदि मशीन लर्निंग मॉडल इस मामले के लिए इष्टतम नहीं है। सिस्टम नए टेम्प्लेट से सीखता है, जो आपको भविष्य में उभरती समस्याओं से बेहतर तरीके से निपटने की अनुमति देता है। इसका मतलब यह है कि अंतिम उपयोगकर्ता आसानी से और जल्दी से अनुप्रयोगों को खोल सकते हैं, जिससे काम के साधनों का उपयोग करते समय संतुष्टि में वृद्धि होती है। यह सुविधा मैन्युअल काम और त्रुटियों को भी कम करती है और समय और रिज़ॉल्यूशन लागत को कम करने में मदद करती है।
• स्मार्ट ईमेल। यह उपकरण एक स्मार्ट एप्लिकेशन जैसा दिखता है। अंतिम उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा में समस्या का समर्थन करने और उसका वर्णन करने के लिए एक पत्र भेज सकता है। समर्थन सेवा उपकरण ईमेल की सामग्री के आधार पर एक एप्लिकेशन बनाता है, और प्रस्तावित समाधानों के लिंक के साथ अंतिम उपयोगकर्ता के लिए स्वचालित रूप से प्रतिक्रिया करता है। अंतिम उपयोगकर्ता संतुष्ट हैं क्योंकि एप्लिकेशन और पूछताछ खोलना आसान और सुविधाजनक है, और आईटी एजेंटों के पास कम मैनुअल काम है।
• स्मार्ट परिवर्तन प्रबंधन। मशीन लर्निंग आधुनिक एनालिटिक्स और परिवर्तन प्रबंधन का भी समर्थन करता है। आज के उद्यमों में जिन बदलावों की आवश्यकता होती है, उन्हें ध्यान में रखते हुए, बुद्धिमान प्रणाली एजेंटों को प्रदान कर सकती है या प्रबंधकों को पर्यावरण के अनुकूलन के उद्देश्य से प्रस्ताव दे सकती है और भविष्य में सफल परिवर्तनों का प्रतिशत बढ़ा सकती है। एजेंट एक प्राकृतिक भाषा में आवश्यक परिवर्तनों का वर्णन कर सकते हैं, और विश्लेषणात्मक क्षमताएं प्रभावित कॉन्फ़िगरेशन तत्वों की उपस्थिति के लिए सामग्री की जांच करेंगे। सभी परिवर्तनों को विनियमित किया जाता है, और स्वचालित संकेतक परिवर्तन प्रबंधक को सूचित करते हैं यदि परिवर्तन के साथ कोई समस्या है, जैसे कि जोखिम, एक अनियोजित विंडो में योजना या स्थिति "अनुमोदित नहीं है"। स्मार्ट परिवर्तन प्रबंधन का मुख्य लाभ कम कॉन्फ़िगरेशन, सेटिंग्स और अंततः, कम पैसे के साथ तेजी से भुगतान का समय है।

अंततः, मशीन लर्निंग और एनालिटिक्स ITSM सिस्टम को बुद्धिमान मान्यताओं और अनुप्रयोगों की समस्याओं के बारे में सिफारिशों और परिवर्तन प्रक्रिया में बदल देते हैं जो एजेंटों और IT सहायता समूहों का वर्णन, निदान, भविष्यवाणी और मदद करते हैं कि क्या हुआ, क्या होता है और क्या होता है। अंतिम उपयोगकर्ता सक्रिय, व्यक्तिगत और गतिशील विश्लेषणात्मक मूल्यांकन और त्वरित समाधान प्राप्त करते हैं। हालांकि, बहुत कुछ स्वचालित रूप से किया जाता है, अर्थात्। मानवीय हस्तक्षेप के बिना। और जैसे-जैसे तकनीक समय के साथ सीखती है, प्रक्रियाएं बेहतर होती जाती हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इस लेख में वर्णित सभी स्मार्ट विशेषताएं आज उपलब्ध हैं।