利用预测分析进行高速 IT 服务管理
利用预测分析进行高速 IT 服务管理
IT 管理和用例的最新改进
为了促进业务增长，必须分析速度以确保性能效率并为潜在的风险和威胁做好准备。速度存在于所有业务功能中，包括服务产品、销售和营销。客户的需求和期望随着时间的推移而逐渐增加，组织需要频繁地进行更改以使其业务与这些需求保持一致。组织一直依赖 IT 服务进行日常运营，但 IT 服务管理现在面临着以比业务速度更快的速度创建、调整和交付 IT 服务的挑战（ServiceNow。2019 年）。
组织和潜在企业开始利用新技术和创新来加速和加强销售和营销流程。因此，IT 服务管理现在正在加速其价值，从只提供技术解决方案的传统工作流程转向更专注于提供业务价值。通过适当的技术利用和调整，组织可以开发高速 IT 服务管理，以提高在竞争激烈的商业环境中对运营和绩效的可见性。
ITSM 中的数据科学
互联网和数字设备的指数增长推动了数据的指数增长（Jeble. 2016）。此外，随着大流行病的破坏，组织被迫改造其 IT 运营，以支持在复杂和具有挑战性的环境中的业务活动。组织意识到大数据在产生有价值的见解方面的潜力，这些见解可以帮助他们实现业务目标。
因此，组织开始增加投资，特别是在数据分析和数据科学方面的投资，以实现主要业务目标并克服即将到来的业务环境中的挑战。微软、亚马逊和 Spotify 等几家公司已经应用数据管理来更好地了解他们的客户行为，以开发个性化的产品和服务。随着提供精确数据集和报告的进步，大数据的实施使公司的战略决策变得轻松无忧。
预测分析的定义
在过去的几十年中，大数据领域通过采用先进的统计建模技术和各种不同的算法来支持正在进行的研究，在预测分析领域取得了长足的进步（Wazurkar. 2018）。建模、机器学习、数据挖掘和博弈论只是预测分析中用于评估当前和过去数据并预测未来事件的少数统计方法。
根据 Abbot (2014)，预测分析被定义为使用数据识别技术、统计学、机器学习、人工智能和数据挖掘发现有意义模式的过程。预测分析主要处理基于现有数据挖掘的预测或预测未来结果（Jeble.2016）。简而言之，预测分析开发了一个模型来根据可变输入预测未来结果。预测分析包括许多统计和其他经验方法，这些方法可以创建各种数据预测以及评估预测能力的不同方法（Wazurkar. 2018）。它不对数据进行任何假设，相反，预测分析采用统计学、机器学习、神经计算、机器人技术、计算数学和人工智能技术来探索所有数据，而不是其中的一小部分，以找出有意义的数据关系和模式（Eckerson. 2007）。
预测分析不仅能够处理连续变化，还能够处理不连续变化（Mishra. 2012）。预测分析可以帮助公司优化现有程序，更好地了解客户行为，识别意外机会，并在问题发生之前预测问题（Eckerson. 2007）。
ITSM 中的预测分析
如今，营销是预测分析的最大用户，交叉销售、活动管理、客户获取以及预算和预测模型位居榜首，其次是人员流失和忠诚度应用程序 (Eckerson. 2007)。预测分析有助于 IT 服务管理团队通过提供先进的统计建模技术和各种算法来创建更具弹性的 IT 基础架构，从而获得对客户和市场需求的宝贵见解。预测分析还支持为端到端服务生命周期提供的所有活动，从设计到部署，再到持续改进和终止。
ITIL 中引入了预测分析工作流的概念，称为 SKMS 或服务知识管理系统。引入 SKMS 是为了创建一个数据库，其中包含 IT 日常轻松操作所需的一切信息，例如配置管理数据库 (CMDB)，并结合来自事件、问题、变更、服务请求、采购、合同等的运营数据，以便 IT 能够从收集的数据中获得洞察力。 SKMS 是成功的知识管理所需的一组系统、工具和数据库。一旦 IT 收集到足够的数据，就可以使用它来制定适当的决策并展示类似于洞察力的运营专业知识水平。根据 ITIL，SKMS 由服务管理使用的所有其他数据保留/分类机制组成，包括但不限于：
一个。服务组合
湾。配置管理系统 (CMS)
C。配置管理数据库 (CMDB)
d。供应商和合同管理信息系统 (SCMIS)
e.可用性管理信息系统 (AMIS)
F。容量管理信息系统 (CMIS)
G。安全管理信息系统 (ISMIS)
H。 CSI寄存器
技术管理实践
随着技术的进步，现在提供了几种工具来满足这些需求，并添加了预测分析功能，以创建预测功能并提供扩展功能。因此，预测分析的实施对于增强 IT 服务管理流程以监控 IT 服务交付以及更快地预测和响应事件是必要的。
预测分析如何在 ITSM 中发挥作用
一个。事件管理
事件管理有助于在问题管理之后及早发现甚至预测事件。预测分析使组织能够使用 AI 和受影响的配置项搜索 CMDB、事件、事件和问题记录，以提供有关其潜在影响的高级警报。预测分析还通过确保其可用性和准确性以及提供更好的根本原因确定和自动化来利用 IT 服务性能。
湾。事件管理
预测分析使事件管理团队能够比标准呼叫处理更快地识别主要事件，并分析几个更大的系统问题，从而加快对事件记录的响应。在虚拟化、自动化和大数据的支持下，预测分析特别使 IT 容量规划能够在更细粒度和取证层面扩展到日常管理，而不仅仅是关注战略活动。预测分析使组织可以自由地以各种方式操纵数据，使用算法和模式匹配来分析和发现有关组织 IT 运营的信息，否则这些信息可能不会被报告。
C。更换管理层
每次针对 CI 报告更改时，预测分析可以通过扫描先前更改的历史记录并计算成功部署，将成功的可能性计算为“更改成功率”。在深度学习的支持下，预测分析能够根据历史数据创建预测模型，该数据基于先前的故障，包括应用程序日志、网络日志和错误日志。该模型稍后将学习这些模式，并继续监控类似情况并在故障发生之前预测未来的故障。
d。安全运营
与事件监控类似，当漏洞被报告给 NIST 数据库并通过安全扫描发现时，组织筛选数百条记录以确定要修复的最重要漏洞可能具有挑战性。预测分析可以通过了解 CI 的使用方式并首先使用 AI 修复大多数漏洞并估计其影响来解决此问题并为组织生成影响评级。
结论
在工具、基础架构和组织的复杂、异构环境中，有多种方法可用于分析 IT 服务管理数据。数据科学在加速 IT 服务管理方面的合作将继续成为公众关注的焦点。有许多方法可用于改进可受益于基础设施和整体业务目标的预测模型。这有助于组织了解预测分析的工作原理并检查数据准备情况，因为它需要至少 35,000 到 50,000 条记录来生成见解和报告。如前所述，预测分析使参与 IT 服务管理的团队能够提高日常运营的效率。此外，在 IT 服务管理中实施预测分析为研究、调查和开发高性能业务模型提供了多种机会。
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