Data science

ระบบอัตโนมัติไอที – ชิ้นส่วนที่หายไปในปริศนา AIOPS

นี่คือวิธีที่ CIO สามารถใช้ AIOps เพื่อสร้างกลยุทธ์และรากฐานสำหรับอนาคตดิจิทัล CIO และทีมปฏิบัติการทั่วโลกได้รับการปรับให้เข้ากับพื้นที่การพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AIOps (ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที) ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมีการพัฒนาและก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีกำลังมองหาวิธีที่พวกเขาสามารถใช้เทคโนโลยีเหล่านี้กับพื้นที่ของ ITSM และ ITOM เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพจากระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ในบทความนี้ เราจะสำรวจการเพิ่มขึ้นของ AIOps รวมถึงวิธีที่ AI และ ML เมื่อรวมกับระบบอัตโนมัติ สามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร และทำให้ธุรกิจสามารถดำเนินการได้อย่างชาญฉลาดและเป็นธรรมชาติมากขึ้นในท้ายที่สุด ที่สำคัญกว่านั้น เราจะสรุปว่า CIO สามารถสร้างกลยุทธ์และรากฐานสำหรับอนาคตดิจิทัลได้อย่างไร AIOps คืออะไร? ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีในปัจจุบันกำลังถูกท้าทายมากขึ้นเรื่อยๆ จากความต้องการเพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพสูงสุดและความน่าเชื่อถือทั่วทั้งระบบแบบกระจายและสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์ที่ซับซ้อน ความท้าทายเหล่านี้ประกอบขึ้นด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นข้อมูลที่ต้องรวบรวม วิเคราะห์ และแปลงเป็นการดำเนินการที่มีความหมาย ท่ามกลางความท้าทายเหล่านี้ การทำให้มั่นใจว่าเหตุการณ์เร่งด่วนและความรุนแรงสูงได้รับการระบุและแก้ไขอย่างรวดเร็วอาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับทีมปฏิบัติการด้านไอทีที่ทำงานในไซโลที่ไม่มีการเชื่อมต่อ ซึ่งเป็นปัญหาที่ยังคงมีอยู่ในตัวเลขที่น่าตกใจ เพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านี้และปัญหาเร่งด่วนอื่นๆ องค์กรต่างๆ หันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที (AIOps) มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อเชื่อมต่อระหว่างทีมธุรกิจและไอที และระบบไซโลของระบบ Gartner ซึ่งเดิมเป็นผู้ริเริ่มคำศัพท์นี้ ให้นิยาม AIOps ว่าเป็นกระบวนการของการใช้ “ข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ของเครื่องที่ทันสมัย ​​และเทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูงอื่นๆ เพื่อปรับปรุงการทำงานด้านไอที (การตรวจสอบ ระบบอัตโนมัติ และส่วนให้บริการ) ทั้งทางตรงและทางอ้อมด้วยข้อมูลเชิงลึกเชิงรุก ส่วนบุคคล และแบบไดนามิก ” พวกเขายังอธิบายต่อไปว่า: “แพลตฟอร์ม AIOps ช่วยให้สามารถใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย วิธีการรวบรวมข้อมูล เทคโนโลยีการวิเคราะห์ (แบบเรียลไทม์และเชิงลึก) และเทคโนโลยีการนำเสนอได้พร้อมกัน” ในแง่ที่ง่ายที่สุด AIOps รวม Machine Learning และ Data Science และนำไปใช้กับปัญหาเร่งด่วนที่ฝ่าย IT เผชิญอยู่ในปัจจุบัน แพลตฟอร์ม AIOps ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงและในบางกรณีอาจแทนที่ฟังก์ชัน ITOPs หลักในขณะที่ใช้งาน วิเคราะห์ และแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ไปพร้อม ๆ กัน ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของ AIOps ดังนั้น ทั้งหมดนี้หมายความว่าอย่างไร ทั้งจากจุดได้เปรียบของทีม ITOPs ในร่องลึก ตลอดจนภาพรวมสามหมื่นฟุตขององค์กรโดยรวม ลองมาดูสามวิธีหลักที่ AIOps จะมีผลกระทบที่วัดได้ ปรับปรุงสภาพแวดล้อมไอที ดังที่ได้กล่าวไว้ หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบันที่ทีมปฏิบัติการด้านไอทีต้องเผชิญคือการมีอยู่ของไซโล นอกเหนือจากการขาดการทำงานร่วมกันอย่างชัดเจนแล้ว ข้อมูลอาจติดอยู่ภายในไซโลเหล่านั้น ทำให้เกิดความล่าช้าที่มีค่าใช้จ่ายสูงและมีโอกาสเกิดการหยุดทำงานที่มีความรุนแรงสูง ในขณะเดียวกัน ตัวแทนที่มีทักษะสูงกำลังเสียเวลาอันมีค่าไปกับงานประจำ งานที่ต้องทำด้วยตนเอง แทนที่จะใช้ความสามารถของพวกเขาในการริเริ่มทางธุรกิจที่มีจุดมุ่งหมายมากขึ้น AIOps ปลดปล่อยข้อมูลที่ติดอยู่เพื่อสร้างกลุ่มข้อมูลที่รวมศูนย์ซึ่งสามารถดึงทั้งข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และความรู้เชิงลึกทางประวัติศาสตร์ได้ ซึ่งจะช่วยเร่งความเร็วของการวิเคราะห์สาเหตุและกระบวนการแก้ไข ซึ่งจะช่วยลดและป้องกันการหยุดทำงาน ในเวลาเดียวกัน ระบบอัตโนมัติที่ทำงานอยู่จะเข้ามาแทนที่งานที่ต้องทำด้วยตัวเองที่น่าเบื่อ ซึ่งรวมถึงการสนับสนุนด้านไอที อำนวยความสะดวกในการให้บริการผู้ใช้ปลายทางที่ดีขึ้น และทำให้บุคลากรด้านไอทีที่มีความสามารถมีอิสระในการจัดสรรทรัพยากรบุคคลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลตามเวลาจริง จากการสำรวจล่าสุดกว่า 6 คน 000 ผู้นำด้านไอทีระดับโลก 74% กล่าวว่าพวกเขาต้องการใช้เครื่องมือตรวจสอบและวิเคราะห์เพื่อตรวจหาปัญหาที่จะส่งผลกระทบต่อองค์กรในเชิงรุก น่าเสียดายที่ 42% ของผู้นำด้านไอทีเหล่านั้นยังคงใช้เครื่องมือเหล่านี้จากมุมมองเชิงปฏิกิริยาล้วนๆ และอย่างที่เราทราบกันดีว่าการหยุดทำงานเพียงช่วงสั้นๆ อาจมีผลกระทบที่มีราคาแพงและยาวนาน AIOps ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบมุมมองแบบองค์รวมของข้อมูล ในขณะเดียวกันก็เชื่อมต่อตัวชี้วัดกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจหลักโดยอัตโนมัติ ดังนั้น แทนที่จะต้องพึ่งพาข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่สอดคล้องกัน ดังที่เคยเป็นมาในอดีต ฝ่ายไอทีและผู้นำองค์กรอื่นๆ สามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อเข้าถึงแบบจำลองและการจำลองตามข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง ซึ่งจะช่วยขจัดการคาดเดาและอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจอย่างมั่นใจมากขึ้นโดยอิงจากการรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์และทันเหตุการณ์และการวิเคราะห์แนวโน้ม การพยากรณ์และป้องกันปัญหาในอนาคต พวกเขากล่าวว่าการป้องกันที่ดีที่สุดเป็นความผิดที่ดีและสิ่งนี้เป็นความจริงอย่างแน่นอนในบริบทของการดำเนินงานด้านไอที โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีม ITOPs สามารถพึ่งพาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยตรวจจับความผิดปกติและรูปแบบที่อาจนำไปสู่ปัญหาในอนาคต เพื่อให้สามารถจัดการได้ก่อนที่จะมีโอกาสส่งผลกระทบ เมื่อองค์กรสามารถใช้พลังของข้อมูลเพื่อนำทางในเชิงรุก พวกเขาสามารถวางตำแหน่งตัวเองให้ดีขึ้นเพื่ออนาคตที่ประสบความสำเร็จและยั่งยืนมากขึ้น การวางรากฐาน จากการสำรวจล่าสุดโดย PMG พบว่า 42% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นด้วยว่าระบบอัตโนมัติสามารถช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานด้านไอทีได้ นอกจากนี้ 82% ยอมรับว่าระบบอัตโนมัติได้เปลี่ยนวิธีการจัดการคลาวด์และสภาพแวดล้อมเสมือนโดยพื้นฐานและ 000% เครดิตเทคโนโลยีอัตโนมัติเป็นเครื่องมือในการบูรณาการและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้ตอบแบบสำรวจเกือบทั้งหมด (98%) เห็นด้วยว่าระบบอัตโนมัติให้ประโยชน์ทางธุรกิจที่ชัดเจนและสามารถวัดผลได้อยู่แล้ว ซึ่งรวมถึง: ความพึงพอใจของลูกค้าที่ปรับปรุงแล้ว ผลผลิตที่เพิ่มขึ้นและผลกำไรที่ตามมา การแบ่งปันความรู้ที่เพิ่มขึ้น ผลิตภัณฑ์ใหม่และ/หรือการส่งมอบบริการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การตัดสินใจ เพื่อให้ AIOps สร้างประโยชน์ที่วัดผลได้ทั่วทั้งองค์กรอย่างแท้จริง จะต้องสอดคล้องกันอย่างใกล้ชิดที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้กับเป้าหมายขององค์กรที่กว้างขึ้น สำหรับซีไอโอที่ต้องการเริ่มวางรากฐานสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ต่อไปนี้คือขั้นตอนที่แนะนำบางประการที่ควรปฏิบัติตาม: ระบุกรณีการใช้งานที่มีอยู่ กำหนดชุดข้อมูลขั้นต่ำและตกลงในระบบบันทึก กำหนดเกณฑ์ความสำเร็จกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจน ทดลอง ทำซ้ำ และสร้างมาตรฐานที่ เป็นไปได้ พูดให้ชัด อนาคตไม่ใช่พรุ่งนี้ ตอนนี้เลย เฉพาะผู้นำด้านไอทีที่ตระหนักถึงสิ่งนี้เท่านั้นที่จะเป็นประโยชน์ต่อองค์กรของพวกเขาในโอกาสอันไร้ขีดจำกัดที่ AIOps มอบให้ อันที่จริง Gartner คาดการณ์ว่าโดย 2023, % ของทีม I&O ระดับองค์กรจะใช้ AI- ระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นส่งผลให้ประสิทธิภาพด้านไอทีสูงขึ้นพร้อมความคล่องตัวและความสามารถในการปรับขนาดที่มากขึ้น องค์กรของคุณจะเป็นหนึ่งในนั้นหรือไม่?

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button