Predictive Analysis.

Predictive Analysis. Tagliamo i costi!

Predictive Analysis. Tagliamo i costi!

Con la promessa di un potenziale senza precedenti, l’intelligenza artificiale (AI) e la predictive analysis si sono diffuse in ogni campo del business. Grazie alla loro capacità di aiutare il personale di vendita al dettaglio a servire meglio i clienti, personalizzare i consigli video in base alle preferenze degli utenti, ridurre l’abbandono dei dipendenti e rilevare frodi e minacce alla sicurezza, l’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva vengono rapidamente adattate a tutti i settori verticali. Forbes Insights ha riassunto in modo chiaro i vantaggi aziendali dell’IA e dell’analisi predittiva come:

  • Incremento della produttività
  • Riduzione dei costi operativi
  • Elevata “speed to market”
  • Modelli operativi e di business trasformati

Per i reparti IT, l’applicazione dell’IA abbinata all’analisi predittiva offre vantaggi di gran lunga maggiori. I reparti IT supportano l’intera azienda, utilizzano molte più applicazioni e generano molti più dati. Il che significa che, con i progressi impressionanti della tecnologia AI, possono ora elaborare e dare un senso a tutte queste informazioni. Ecco alcuni modi in cui i reparti IT possono trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale e dall’analisi predittiva.

Predictive Analysis. Predict and eliminate downtime.

L’intelligenza artificiale nelle operazioni IT, o AIOps, può davvero aiutare a migliorare l’efficienza e aprire la strada a un processo decisionale più rapido. Tradizionalmente, le operazioni IT sono reattive, ovvero rilevano i problemi come e quando si presentano. Tentano di risolverli e ripristinare i servizi online. Con l’IA e l’analisi predittiva, le operazioni IT possono liberarsi da questo approccio reattivo e diventare proattive. Le operazioni IT sono ricche di dati. Generano enormi volumi di dati di monitoraggio che contengono informazioni preziose che possono aiutare a trasformare le operazioni. I motori di intelligenza artificiale possono elaborare rapidamente queste grandi banche di dati e identificare facilmente modelli e tendenze nascosti che possono far luce su problemi ricorrenti e tendenze stagionali nelle operazioni IT.

Predictive Analysis.

Il report sopra illustra chiaramente i picchi stagionali dei dati di allarme (sia delle reti che delle applicazioni) negli ultimi due anni, che coincidono con il programma di manutenzione biennale. È noto che le attività di manutenzione su server o reti causano interruzioni nella disponibilità della rete o dell’applicazione, determinando un aumento degli allarmi durante i periodi di manutenzione. L’applicazione di algoritmi predittivi al report di cui sopra può aiutare a prevedere quando è probabile che le applicazioni o le reti si interrompano in futuro.

Tali intuizioni cognitive fornite dall’intelligenza artificiale e dall’analisi predittiva sono notevolmente diverse dalle analisi tradizionali. Sono più accurati e dettagliati delle statistiche predittive generate manualmente. Possono consumare grandi volumi di set di dati storici e fornire previsioni basate su tali modelli. Poiché i robot IA sono programmati per apprendere e adattarsi continuamente, migliorano e fanno previsioni più accurate nel tempo. L’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva aiutano anche i responsabili delle operazioni IT a monitorare le applicazioni IT in tempo reale e prevedere potenziali guasti. Questo può aiutarli a pianificare il software e gli aggiornamenti di sicurezza in un modo meno invasivo per i servizi aziendali. Aiuta a installare rapidamente server o reti alternativi per condividere il carico durante i tempi di inattività.

Predictive Analysis. Plan resource requirements.

Sfruttare l’intelligenza artificiale nell’allocazione delle risorse migliora i processi del service desk lascia spazio a risoluzioni più rapide delle richieste e migliora la conformità agli SLA. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono meglio attrezzati per analizzare, diagnosticare e suggerire i requisiti delle risorse in modo che i responsabili IT possano prendere decisioni più veloci ed efficienti. Possono pianificare i requisiti delle risorse mappando le richieste in arrivo in base a diversi fattori: geografia (uffici remoti e uffici cittadini), ora (orari di punta e fuori orario), giorno (giorni feriali e fine settimana) o cambiamenti stagionali (festività e vacanze).

Il grafico seguente mostra un aumento delle richieste in arrivo da marzo all’inizio di agosto.

Tracciare questi dati su una mappa mostra che le richieste provengono da diversi uffici remoti. Le richieste dalla sede centrale di Austin sono diminuite notevolmente. Ciò è in linea con la migrazione indotta dalla pandemia, in cui i dipendenti preferiscono lavorare dai distretti rurali anziché dalle grandi città. In genere, tale migrazione stagionale comporta un aumento dei problemi tecnici relativi all’accessibilità VPN, accessibilità ad Active Directory, ecc.

Predictive Analysis. Cut costs.

Il ciclo di vita degli asset IT è pieno di risorse inutilizzate. È noto che ogni fase del ciclo di vita degli asset include molte spese non necessarie che si potrebbero evitare sfruttando l’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva. Uno scenario tipico è l’approvvigionamento eccessivo e il sottoutilizzo di risorse hardware e software. Ristrutturazioni, assunzioni e aggiornamenti pianificati innescano acquisti massicci che riducono il budget IT. Quando queste operazioni pianificate non vengono eseguite, queste risorse hardware e software tendono ad andare sprecate. L’intelligenza artificiale può prevenire tali sprechi e aiutare nel processo decisionale intelligente in ogni fase del ciclo di vita degli asset. Nel ciclo di acquisto, può aiutare i responsabili IT a prendere decisioni di acquisto intelligenti investendo in risorse che hanno un ciclo di vita più lungo ma costi relativamente inferiori. Può anche aiutare a pianificare gli acquisti di risorse per garantire che le risorse trascorrano un tempo minimo sugli scaffali di archiviazione. L’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva nella gestione delle risorse IT possono anche aiutare a ridurre la spesa IT fornendo ai responsabili IT un quadro chiaro dei costi di conservazione delle risorse.

Il grafico sopra mostra l’asset retention score dei server negli ultimi cinque anni insieme a una previsione per i prossimi cinque. Il retention score è il rapporto tra i costi di manutenzione degli asset e i costi di acquisto. Ho scelto i server per questa illustrazione poiché di solito sono le risorse più longeve in un’azienda. Dal report è chiaro che poiché i server si avvicinano al limite di sette anni, il costo per mantenerli è quasi la metà del loro costo di acquisto. Questo suggerisce che potrebbe essere il momento di ritirarli. L’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva sono fondamentali per consentire rapide trasformazioni digitali e processi decisionali basati sui dati nelle organizzazioni IT. Queste funzionalità forniscono informazioni cognitive che possono sbloccare diverse opportunità nascoste per le aziende.

Analytics Plus, l’applicazione di analisi IT di ManageEngine, offre integrazioni predefinite con diverse applicazioni, come ServiceNow, Jira Software, Zendesk e tutti i prodotti ManageEngine, tra cui ServiceDesk Plus, Desktop Central, OpManager e Applications Manager. Attivato da input vocali e di testo, l’assistente AI integrato di Analytics Plus, Zia, legge in modo intelligente le domande degli utenti e fornisce istantaneamente informazioni dettagliate sui dati. Analytics Plus offre anche robusti algoritmi predittivi in ​​grado di analizzare rapidamente enormi carichi di dati per ottenere le previsioni più affidabili per il futuro. Prova la versione gratuita di Analytics Plus https://www.manageengine.it/analytics-plus/ e se hai necessità di informazioni contatta gli specialisti di Bludis allo 0643230077 o invia una e-mail a sales@bludis.it

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Bludis è il distributore ufficiale in Italia delle soluzioni ManageEngine. Da oltre 25 anni si occupa della distribuzione di soluzioni ICT e della fornitura di una vasta gamma di servizi a valore aggiunto per consentire il massimo livello di soddisfazione possibile per Vendor, Reseller e End-User

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