콘텐츠
- ITSM 아스날에 AI 추가
- AI는 어떻게 위험을 예측합니까?
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 최신 서비스 데스크로 업그레이드
- 완벽한 페어링
출처 : Digitalstormcinema / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
가동 중지 시간 및 기타 잠재적 문제를 피하기 위해 주요 시스템 변경에는 적절한 IT 서비스 관리 (ITSM)가 필수적입니다.
우리가 알고있는 변경 관리는 모든 변경 프로젝트의 거의 70 %가 목표를 달성하지 못하는 구식이며 비효율적입니다. 그렇기 때문에 오늘날의 IT 팀은 더 이상 변경 관리 문제를 해결하는 것이 아니라 예측하고 있습니다.
대규모 변경 중 가장 일반적인 ITSM (IT 서비스 관리) 문제는 시스템 또는 플랫폼이 종료되어 더 이상 작동하지 않는 응용 프로그램 중단입니다. 적절한 변경 관리 프로토콜 없이는 마이그레이션만큼 단순한 것이 IT 팀과 이해 관계자를 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다. 마이그레이션과 같은 대규모 기술 변경이 제대로 계획되지 않으면 서버에 과부하가 걸리고 장비가 부족한 서비스 데스크에서 요청 유입을 처리 할 수 없습니다.
비즈니스는 현대의 클라우드 기반 엔터프라이즈로 계속 성장하고 있지만 ITSM과 관련하여 변경 관리를 둘러싼 기술과 전술은 보조를 맞추지 않고 있습니다. 비즈니스를 현대화하는 ITSM 프로토콜이 없으면 서비스 데스크는 심각하고 광범위한 기술 문제를 처리 할 수 있습니다.
응용 프로그램 중단 및 기술 장애는 현재 생산성을 정지시키는 것 이상의 역할을합니다. 거시적 차원에서 기술 장애는 작업장 효율성에 영향을 미치고 고객 경험에 영향을 미칩니다. 따라서 전체 ITSM 경험의 일부로 변경 관리를 올바르게 구현하는 기업은 중요한 이점을 얻을 수 있습니다. 기술 장애에 대한 자세한 내용은 장애 간의 실제 시간의 의미를 참조하십시오.
직원이 사용하는 IT 및 비즈니스 서비스를 이해하고 가능한 변경 사항을 매핑 및 계획하는 방법과 변경 사항이 충돌 할 수있는 인스턴스를 식별하는 방법을 이해하는 것이 핵심입니다. 더 큰 ITSM 에코 시스템에서 변경 관리 사례가 효과적으로 구현되면 기업은 생산성과 수익에 영향을 미치는 이러한 문제에 직면하지 않습니다.
ITSM 아스날에 AI 추가
기업이 서비스, 플랫폼 또는 애플리케이션을 변경하려고 할 때 영향을 예측하는 기능은 상당한 이점을 제공합니다. AI 기술을 통해 IT 팀은 문제가 발생하는 경우 어떤 직원이 영향을받을 수 있는지, 중단 비용 및 변경으로 인한 전반적인 위험을 예측할 수 있습니다.
이 장점은 ITSM의 게임 변경입니다. 기업이 서버를 업그레이드하거나 새 응용 프로그램을 출시 할 때 영향을받을 수있는 직원 수와 변경에 대한 전체 비용 (재무 및 생산성)에 대한 통찰력이 거의없는 경우가 종종 있습니다. 큰 변화의 영향을 예측할 수있는 예지력과 힘을 통해 기업은 위험을 관리 할 수 있으며, 변화가 발생하기 훨씬 전에 변경 관리의 영향을보다 잘 처리 할 수 있습니다.
AI는 어떻게 위험을 예측합니까?
위험 예측 프로세스는 모델과 데이터에 따라 다릅니다. 주요 변경 이니셔티브 전에 리더십은 시스템에 변경 요청을 제출합니다. 변경 요청에서 변경 및 영향을받을 기본 IT 및 비즈니스 서비스를 식별합니다. 그런 다음 기술자는 변경 빈도 및 과거의 변경에 대해보고 된 사고 비율에 대한 입력을 포함하여 예측 모델을 적용합니다. 이 모델에서 중단 가능성을 결정하는 예측이 이루어집니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
팀은이 모델을 사용하여 특정 IT 또는 비즈니스 서비스에 매핑 된 직원을 식별하고 위험 프로필을 생성 할 수 있습니다. 청중과 문제의 가능성이 모두 확인되면, 리더십은 변경 전에 구현해야 할 통합 전략이 있는지 평가할 수 있습니다. 예측에 따라 변경으로 인해 중단이 발생할 수 있다고 ITSM 팀은 변경 계획을 수정하여 위험을 줄이거 나 변경 후 문제가 발생할 경우 완화 전략을 사전에 개발할 수 있습니다. 다른 예측 모델과 마찬가지로 결과의 정확성은 사용 된 데이터의 품질과 양에 달려 있습니다. 절차 방법을 사용하면 변경 관리에도 도움이됩니다. 효과적인 네트워크 변경 제어를위한 절차 방법 (MOP) 사용에 대해 자세히 알아보십시오.
최신 서비스 데스크로 업그레이드
서비스 데스크는 변경 관리에 문제가 있고 서비스 중단의 위험을 완화하지 않는 문제를 해결하기위한 첫 번째 방어선입니다. 효율적이고 안정적인 서비스 데스크는 매일 필요하지만 대규모 변경 이니셔티브에서는 더욱 중요합니다.
팀 구성원은 중단 및 성능 문제에 신속하게 대응합니다. 영향을받는 사람들과의 명확한 참여는 좌절을 줄이고 문제가 지능적으로 처리되도록합니다. 현대적이고 원활하게 실행되는 서비스 데스크는 기술자를받은 편지함에서 풀고 서비스 관리 시스템 내에 배치하여이를 수행합니다. 요청은 더 이상 s로 보내지 않고받은 편지함이 넘치며 팀을 압도합니다. 그 대신 이들은 간소화 된 방식으로 구성되며 인시던트 또는 서비스 요청으로 요청됩니다.
최신 시스템은 우선 순위, 영향 및 직원 감정에 따라 요청을 자동화합니다. 그런 다음 시스템은 요청을 적절한 기술자에게 할당하여 반복 요청에 대한 가시성과 명확성을 제공합니다.결과적으로 변경 이니셔티브 동안 기술자는 중요한 문제를 신속하게 처리하고 일반적이거나 유사한 문제에 대한 포괄적 인 대응을 제공 할 수 있습니다.
완벽한 페어링
복잡하고 오래된 IT 인프라로 인해 중대한 변화가 시스템 및 이해 관계자에게 미치는 영향을 정확히 파악하기가 어렵습니다. 대규모 변경 후에도 "평소와 같이 비즈니스"를 계속하려면 기업은 AI의 예측 이점을 변경 관리 프로토콜에 포함하도록 현대화해야합니다. AI 기술은 현대적인 서비스 데스크의 핵심 기능과 함께 일상적인 문제를 효율적으로 해결하고 규모가 커지고 발전 할 때 발생하는 중단 및 서비스 중단을 효과적으로 해결하는 도구를 제공합니다.