Loading
Sisällysluettelo
Suodattimet (0)Lisää
Valitse suodattimet

          Ei tuloksia
          Ei tuloksia
          Tässä on joitain hakuvinkkejä

          Tarkista avainsanojesi oikeinkirjoitus.
          Käytä yleisempiä hakutermejä.
          Laajenna hakua valitsemalla vähemmän suodattimia.

            Hae koko Salesforce-ohjeesta
            Hae koko Salesforce-ohjeesta
            Palvelutasosopimuksen rikkomuksen ennusteen kortin valvonta

            Olet tässä:

            1. Salesforce-ohje
            2. Asiakirja
            3. Agentforce IT -palvelu

            Palvelutasosopimuksen rikkomuksen ennusteen kortin valvonta

            Ennusta palvelutasosopimuksen rikkomusten todennäköisyyksiä käyttämällä koneoppimista ja reaaliaikaista datan analyysiä. Käytä tuloksena olevia pistemääriä väliltä 0–100 priorisoidaksesi kiireellisiä tehtäviä, hallitaksesi kriittisiä ongelmia ja parantaaksesi palvelun luotettavuutta.

            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.
            1. Etsi ja avaa sovelluskäynnistimestä Vahinkotapahtumat.
            2. Avaa tietue Vahinkotapahtumat-sivulta.
            3. Siirry vahinkotapahtumatietueen sivupaneelin Palvelutasosopimuksen rikkomuksen pisteet -korttiin.
            4. Tarkasta ennustettu pistemäärä määrittääksesi palvelutasosopimuksen rikkomuksen todennäköisyyden. Esimerkiksi 0,08-pistemäärä osoittaa, että riski on hyvin alhainen.
            5. Tunnista Parhaat ennustavat muuttujat -luettelosta tekijät, jotka vaikuttavat pistemäärään. Yleisiin ennustaviin muuttujiin sisältyy:
              • Aihe ja kuvaus: Avainsanat, jotka korreloivat historiallisesti rikkomusten kanssa.
              • Vaikutus: Kohdistetun vaikutustason ja ennusteen välinen korrelaatio.
              • Omistajan historia: Tämänhetkisen omistajan rikkomien menneiden tietueiden prosenttiosuus.
            6. Käytä palautekuvakkeita tarkentaaksesi koneoppimismallia:

              • Valitse Thumbs Up -kuvake, jos ennuste on paikkansapitävä.

              • Valitse Thumbs Down -kuvake, jos ennuste on virheellinen.

            Esimerkki:

            Esimerkki
            Esimerkki

            Smith on Kumulus Bankin vahinkotapahtumien päällikkö ja hallitsee kriittisiä palveluhäiriöitä. Kun tietokantakyselyiden aikakatkaisujen nousu vaikuttaa kaupankäyntiportaaleihin, vahinkotapahtumatietue luodaan näillä tiedoilla.

            • Vahinkotapahtuman numero: INC-4491
            • Aihe: Tuotantokannan viive - AP-Etelä-alue
            • Kategoria: Ohjelmisto/tietokanta

            Smith avaa tietueen ja näkee palvelutasosopimuksen rikkomuksen pisteytys -kortin, jonka pistemäärä on 82. Tämä pistemäärä osoittaa, että ratkaisuaika ylittää todennäköisesti 4 tunnin palvelutasosopimuksen vahinkotapahtuman ratkaisemiseksi.

            Smith tarkastaa parhaiden ennustavien muuttujien luettelon, joka perustuu koneoppimiseen, tunnistaakseen riskitekijöitä. Ennakoiva tekoäly tunnistaa, että Aihe- ja Kuvaus-kentät sisältävät avainsanoja, kuten tuotantokannan ja viiveen, jotka johtavat historiallisesti monimutkaisiin ratkaisuihin. Lisäksi omistajien historiatietojen ennustaja näyttää, että yleisten tietueiden jonolla on korkea rikkomussuhde suuria vaikutuksia aiheuttaville tietokantaongelmille.

            Smith eskaloi vahinkotapahtuman Cloud Infrastructure -tiimille palvelun luotettavuuden ylläpitämiseksi. Smith käyttää reaaliaikaista datan analyysiä palvelutasosopimuksen rikkomuspisteiden perusteella varmistaakseen, että asiantuntijat priorisoivat ongelman ennen määräaikaa. Tiimi ratkaisee viiveen ja ylläpitää pankin palvelusitoumuksia.

             
            Ladataan
            Salesforce Help | Article