Surveillance de la carte de prédiction des incidents majeurs
Prédisez si un incident est susceptible de dégénérer en incident majeur en utilisant l'apprentissage machine pour analyser les données en temps réel et les modèles historiques. Utilisez les scores de risque générés pour initier des protocoles de réponse à l'avance et réduire l'impact métier.
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.
Dans le Lanceur d'application, recherchez et sélectionnez Incidents.
Dans la page Incidents, ouvrez un enregistrement.
Dans un enregistrement d'incident, accédez à la carte Score des incidents majeurs dans le panneau latéral.
La carte Score des incidents majeurs affiche la probabilité que l'incident dégénère en incident majeur.
Examinez la probabilité prédite pour évaluer le niveau de risque, où un score de 0,08 indique un risque très faible et un score de 98,28 indique un risque élevé d'escalade.
Dans la liste Principaux prédicteurs, identifiez les facteurs qui influencent le score.
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
John, analyste informatique à la banque Cumulus, trie les afflux de tickets de support suite aux mises à jour du firmware. Lorsque les exploitants d'entrepôt ne peuvent pas se connecter à des scanners portables, un enregistrement d'incident est créé avec les détails ci-dessous.
Numéro d'incident : INC-00003879
Objet : Échecs d'authentification du scanner - Plate-forme Sud-Est
Catégorie : Matériel/authentification
John ouvre l'enregistrement et affiche la carte Prédiction des incidents majeurs avec un score de 98,77. Ce score indique une quasi-certitude que l'incident va probablement dégénérer en événement critique pour l'entreprise.
John examine la liste des principaux prédicteurs, pilotée par l'apprentissage machine, pour identifier le risque. L’IA prédictive identifie que le volume de tickets prioritaires liés à ce problème est le principal facteur du score élevé. De plus, les modèles historiques montrent que les échecs d'authentification avec des serveurs locaux entraînent des interruptions importantes de l'expédition.
Pour préserver la fiabilité du service, John déclenche le protocole de réponse aux incidents majeurs. En utilisant l'analyse des données du score des incidents majeurs, John s'assure que les équipes d'ingénierie et de communication priorisent le problème avant que les interruptions de l'expédition ne surviennent. L'équipe passe à une réponse proactive et réduit l'impact commercial.
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