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            Surveillance de la carte de prédiction du risque de modification

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            Surveillance de la carte de prédiction du risque de modification

            Prédisez le risque d'échec d'une demande de modification en utilisant l'apprentissage machine pour générer un score de 0 à 100. Utilisez ces scores pilotés par les données pour remplacer les évaluations subjectives par un processus cohérent qui améliore la stabilité informatique.

            Éditions requises

            Disponible avec : Lightning Experience
            Disponible avec : les éditions Enterprise et Unlimited avec le complément Einstein pour les services TI et le complément Accélérateur IA pour les services TI.
            1. Dans le Lanceur d'application, recherchez et sélectionnez Demandes de modification.
            2. Dans la page Demandes de modification, ouvrez un enregistrement.
            3. Dans un enregistrement de demande de modification, accédez à la carte Change Risk Score dans le panneau latéral.
              La carte Change Risk Score affiche la probabilité d'échec d'une demande de modification.
            4. Examinez le score prédit pour déterminer le niveau de risque. Par exemple, un score de 33,35 indique un risque modéré d'échec de la demande de modification.
            5. Dans la liste Principaux prédicteurs, identifiez les facteurs qui influencent le score. Les prédicteurs courants comprennent :
              • Objet et description : Des mots-clés tels que mot de passe ou rejet qui correspondent à des modèles historiques.
              • Priorité et urgence : L'impact des incidents associés ou des niveaux d'urgence actuels sur le score final.
              • Tendances historiques : Facteurs tels que le pourcentage d'incidents passés enfreints par le propriétaire actuel.
            6. Utilisez les icônes de commentaires pour affiner le modèle d'apprentissage machine :

              • Sélectionnez l'icône Pouce vers le haut si la prédiction est précise.

              • Sélectionnez l'icône Pouce vers le bas si la prédiction est incorrecte.

            Exemple :

            Exemple
            Exemple

            Sarah, Change Manager à la Banque Cumulus, supervise les mises à jour critiques des applications bancaires. Lorsqu'une migration de schéma de base de données pour des transactions en temps réel est planifiée, une requête de modification est créée avec les détails ci-dessous.

            • Numéro de demande de modification : CHG-4055
            • Objet : Migration du schéma de base de données pour les transactions en temps réel
            • Catégorie : Base de données

            Sarah ouvre l'enregistrement et affiche la carte Change Risk Score avec un score de 72,45. Ce score indique une forte probabilité d'échec pour la migration planifiée.

            Sarah passe en revue les facteurs de risque identifiés par l'apprentissage machine. L’IA prédictive identifie que les champs Objet et Description contiennent des mots-clés tels que Migration et Schéma, qui sont historiquement corrélés à des taux d’échec plus élevés. De plus, le prédicteur des tendances historiques montre qu'un changement d'urgence a une probabilité plus élevée d'échec.

            Pour maintenir la stabilité informatique, Sarah reporte la migration de 24 heures pour les tests en sandbox et attribue un réviseur expert. En utilisant l'analyse des données du Score de risque de modification, Sarah suit un processus cohérent qui évite une panne de service.

             
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            Salesforce Help | Article