Prognosticer sandsynligheder for SLA-brud ved brug af maskinlæring og realtidsdataanalyser. Brug de resulterende scores, der går fra 0 til 100, til at prioritere vigtige opgaver, administrere vigtige problemer og forbedre servicetilgængeligheden.
EditionsHeading
Tilgængelig i: Lightning Experience
Tilgængelig i: Enterprise og Unlimited Edition med tilføjelsesprogrammet Einstein for IT-tjenester og tilføjelsesprogrammet AI Accelerator for IT-tjenester.
Fra Appstarter skal du finde og vælge Hændelser.
Fra siden Hændelser skal du åbne en registrering.
I en hændelsesregistrering skal du navigere til kortet SLA-scoring i sidepanelet.
Gennemse den forudsagte score for at bestemme sandsynligheden for et SLA-overtrædelse. En score på f.eks. 0,08 angiver en meget lav risiko.
Identificer de faktorer, der påvirker scoren, på listen Topprædiktorer. Almindelige prædiktorer omfatter:
Emne og beskrivelse: Nøgleord, der historisk korrelerer med brud.
Påvirkning: Korrelationen mellem det tildelte påvirkningsniveau og forudsigelsen.
Ejerhistorik: Procentdelen af tidligere registreringer, der er brudt af den aktuelle ejer.
Brug feedbackikoner til at hjælpe med at justere maskinlæringsmodellen:
Vælg ikonet Tumper op, hvis forudsigelsen er korrekt.
Vælg Ikonet Tommelfinger ned, hvis forudsigelsen er forkert.
Eksempel:
Example
Smith, en hændelsesmanager hos Cumulus Bank, administrerer kritiske tjenesteafbrydelser. Når en stigning i dataforespørgselstimeouts påvirker handelsportaler, oprettes der en hændelsesregistrering med disse detaljer.
Hændelsesnummer: INC-4491
Emne: Produktionsdatabase - AP-Syd-område
Kategori: Software/database
Smith åbner registreringen og ser kortet SLA-overtrædelsesscore med en score på 82. Denne score angiver en høj sandsynlighed for, at løsningstiden vil overskride den 4-timers serviceniveauaftale for at løse hændelsen.
Smith gennemser listen over topprædiktorer, drevet af maskinlæring, for at identificere risikofaktorer. Forudsigende AI identificerer, at felterne Emne og Beskrivelse indeholder nøgleord som f.eks. produktionsdatabase og forsinkelse, hvilket historisk set resulterer i komplekse løsninger. Endvidere viser ejerhistorikprædiktoren, at generalistkøen har en høj gennemsnitsfrekvens for databaseproblemer med høj påvirkning.
For at bevare servicetilgængeligheden eskalerer Smith hændelsen til Cloud-infrastrukturteamet. Ved at bruge realtidsdataanalyser fra SLA-overtrædelsesscoren sikrer Smith, at eksperter prioriterer problemet før deadline. Teamet løser forsinkelsen og vedligeholder bankens serviceforpligtelser.
Løste denne artikel dit problem?
Giv os besked, så vi kan forbedre os!
Indlæser
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.