Ennusta, eskaloituuko vahinkotapahtuma todennäköisesti merkittävään vahinkotapahtumaan käyttämällä koneoppimista analysoidaksesi reaaliaikaista dataa ja historiallisia kuvioita. Käytä tuloksena olevia riskipisteitä käynnistääksesi vastausprotokollat ajoissa ja vähentääksesi liiketoiminnan vaikutuksia.
Vaaditut versiot
Käytettävissä: Lightning Experiencessa
Käytettävissä: Enterprise Edition- ja Unlimited Edition -versioissa Einstein for IT Services -lisäosalla ja AI Ac accelerator for IT Services -lisäosalla.
Etsi ja avaa sovelluskäynnistimestä Vahinkotapahtumat.
Avaa tietue Vahinkotapahtumat-sivulta.
Siirry vahinkotapahtumatietueen sivupaneelin Tärkeä vahinkotapahtuman pisteet -korttiin.
Tärkeän vahinkotapahtuman pisteet -kortti näyttää todennäköisyyden, että vahinkotapahtuma eskaloituu tärkeäksi vahinkotapahtumaksi.
Tarkasta ennustettu todennäköisyys arvioidaksesi riskitasoa, jossa pistemäärä 0,08 osoittaa hyvin pienen riskin ja pistemäärä 98,28 osoittaa korkean eskaloinnin riskin.
Tunnista Parhaat ennustavat muuttujat -luettelosta tekijät, jotka vaikuttavat pistemäärään.
Valitse Thumbs Up -kuvake, jos ennuste on paikkansapitävä.
Valitse Thumbs Down -kuvake, jos ennuste on virheellinen.
Esimerkki:
Esimerkki
John, joka on Cumulus Bankin IT-analyytikko, lajittelee tukipyyntöjen tulot laitteistopäivitysten jälkeen. Kun varaston operaattorit eivät voi kirjautua käsilaitteisiin, vahinkotapahtumatietue luodaan näillä tiedoilla.
Vahinkotapahtuman numero: INC-00003879
Aihe: Skannerin todennusvirheet - Southeast Hub
Kategoria: Laitteisto/todennus
John avaa tietueen ja näkee Major Incident Prediction -kortin, jonka pistemäärä on 98,77. Tämä pisteytys osoittaa, että vahinkotapahtuma eskaloituu todennäköisesti kriittiseksi liiketoimintatapahtumaksi.
John tarkastaa parhaiden ennustavien muuttujien luettelon, joka perustuu koneoppimiseen, tunnistaakseen riskin. Ennakoiva tekoäly tunnistaa, että tähän ongelmaan liittyvien korkean prioriteetin lippujen määrä on korkean pistemäärän ensisijainen tekijä. Lisäksi historialliset kuviot näyttävät, että paikallisten palvelimien todennusvirheet aiheuttavat merkittäviä toimituskatkoksia.
John käynnistää suurimman vahinkotapahtuman vastausprotokollan ylläpitääkseen palvelun luotettavuutta. John käyttää suurten vahinkotapahtumien pistemäärän datan analyysiä varmistaakseen, että insinööri- ja viestintätason tiimit priorisoivat ongelman ennen toimituskatkoksia. Tiimi siirtyy ennakoivaan vastaukseen ja vähentää liiketoiminnan vaikutusta.
Ratkaisiko tämä artikkeli ongelmasi?
Anna palautetta, jotta voimme kehittyä!
Ladataan
Salesforce Help | Article
Cookie Consent Manager
Cookie Consent Manager
General Information
Required Cookies
Functional Cookies
Advertising Cookies
General Information
We use three kinds of cookies on our websites: required, functional, and advertising. You can choose whether functional and advertising cookies apply. Click on the different cookie categories to find out more about each category and to change the default settings.
Privacy Statement
Required Cookies
Always Active
Required cookies are necessary for basic website functionality. Some examples include: session cookies needed to transmit the website, authentication cookies, and security cookies.
Functional Cookies
Functional cookies enhance functions, performance, and services on the website. Some examples include: cookies used to analyze site traffic, cookies used for market research, and cookies used to display advertising that is not directed to a particular individual.
Advertising Cookies
Advertising cookies track activity across websites in order to understand a viewer’s interests, and direct them specific marketing. Some examples include: cookies used for remarketing, or interest-based advertising.
