変更リスク予測カードの監視
機械学習を使用して 0 ～ 100 のスコアを生成することで、変更要求が失敗するリスクを予測します。 これらのデータ主導のスコアを使用して、主観的な評価を IT の安定性を向上させる一貫したプロセスに置き換えます。
必要なエディション
| 使用可能なインターフェース: Lightning Experience |
| 使用可能なエディション: Einstein for IT ServicesアドオンおよびAI Accelerator for IT Servicesアドオンが付属するEnterprise EditionおよびUnlimited Edition。 |
- アプリケーションランチャーで、[変更要求] を見つけて選択します。
- [変更要求] ページから、レコードを開きます。
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変更要求レコードで、サイドパネルの [変更リスクスコア] カードに移動します。
[変更リスクスコア] カードには、変更要求が失敗する確率が表示されます。
- 予測スコアを確認してリスクレベルを判断します。たとえば、スコア 33.35 は、変更要求が失敗するリスクが中程度であることを示します。
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[上位の予測因子] リストで、スコアに影響する要素を特定します。一般的な予測因子は次のとおりです。
- 件名と説明: password や rejecting など、過去のパターンと相関するキーワード。
- Priority and Urgency (優先度と緊急度): 最終スコアに対する関連インシデントまたは現在の緊急度の影響。
- 履歴トレンド: 現在の所有者が侵害した過去のインシデントの割合などの要素。
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フィードバックアイコンを使用して、機械学習モデルを調整します。
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予測が正確な場合は、[サムアップ] アイコンを選択します。
- 予測が正しくない場合は、[サムダウン] アイコンを選択します。
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例:
例
Cumulus Bank の変更マネージャーである Sarah は、銀行アプリケーションへの重要な更新を監督します。リアルタイムトランザクションのデータベーススキーマの移行がスケジュールされると、次の詳細を使用して変更要求が作成されます。
- 変更要求番号: CHG-4055
- 件名: リアルタイムトランザクションのデータベーススキーマの移行
- カテゴリ: データベース
Sarah がレコードを開くと、スコア 72.45 の [Change Risk Score (リスクスコアを変更)] カードが表示されます。 このスコアは、計画された移行が失敗する可能性が高いことを示します。
Sarah が機械学習で特定されたリスク要因を確認します。予測 AI は、[件名] 項目と [説明] 項目に [移行] や [スキーマ] などのキーワードが含まれていることを識別します。これらは、過去の失敗率の高さと相関しています。さらに、履歴トレンド予測では、緊急の変更で変更が失敗する可能性が高くなります。
IT の安定性を維持するために、Sarah は Sandbox テストのために移行を 24 時間延期し、エキスパートのレビュー担当者を割り当てます。Sarah は、変更リスクスコアのデータ分析を使用して、サービスの停止を防止する一貫したプロセスに従います。
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