Analytics Plus: Reduzindo custos com análise preditiva (IA)

Com a promessa de um potencial sem precedentes, a inteligência artificial (IA) e a análise preditiva penetraram em todos os campos de negócios.

Devido à sua capacidade de ajudar a equipe de varejo a atender melhor os clientes, personalizar recomendações de vídeo com base nas preferências dos usuários, reduzir a rotatividade de funcionários e detectar fraudes e ameaças à segurança, a IA e a análise preditiva estão sendo rapidamente adaptadas em todos os setores da indústria.

Forbes Insights resumiu perfeitamente os benefícios de negócios da IA ​​e da análise preditiva como:

  • Produtividade aumentada.
  • Custos operacionais reduzidos.
  • Maior velocidade de lançamento no mercado.
  • Modelos de negócios e operacionais transformados.

Para os departamentos de TI, a aplicação de IA associada à análise preditiva oferece benefícios muito maiores. Como os departamentos de TI capacitam toda a empresa, eles usam muito mais aplicativos do que outros departamentos e geram muito mais dados.

O que significa que, com os avanços impressionantes na tecnologia de IA, os departamentos de TI agora podem processar e dar sentido a todos esses dados facilmente. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os departamentos de TI podem se beneficiar da IA ​​e da análise preditiva:

Prever e eliminar o tempo de inatividade

IA em operações de TI, ou AIOps, pode realmente ajudar a melhorar a eficiência de TI e abrir caminho para a tomada de decisões mais rápida. Tradicionalmente, as operações de TI são reativas, ou seja, detectam os problemas à medida que aparecem e, em seguida, tentam resolvê-los e restaurar os serviços online. Com IA e análise preditiva, as operações de TI podem se libertar dessa abordagem reativa e se tornar proativas.

As operações de TI são ricas em dados, o que significa que geram grandes volumes de dados de monitoramento que contêm informações valiosas que podem ajudar a transformar as operações. Os mecanismos de IA podem processar rapidamente esses grandes bancos de dados e identificar facilmente padrões e tendências ocultos que podem lançar luz sobre problemas recorrentes e tendências sazonais em suas operações de TI.

O relatório acima ilustra claramente os picos sazonais nos dados de alarme (de redes e aplicativos) nos últimos dois anos, que coincidem com o cronograma de manutenção semestral. As atividades de manutenção em servidores ou redes são conhecidas por causar interrupções na disponibilidade da rede ou do aplicativo, levando a um aumento de alarmes durante os períodos de manutenção.

A aplicação de algoritmos preditivos ao relatório acima pode ajudar a prever quando os aplicativos ou redes provavelmente cairão no futuro.

Essas percepções cognitivas fornecidas pela IA e análise preditiva são notavelmente diferentes da análise tradicional. Eles são mais precisos e detalhados do que os insights preditivos gerados manualmente, pois podem consumir grandes volumes de conjuntos de dados históricos, identificar rapidamente padrões pendentes de ruído regular e produzir previsões com base nesses padrões. Como os bots de IA são programados para aprender e se adaptar continuamente, eles melhoram e fazem previsões mais precisas ao longo do tempo.

A IA e a análise preditiva também ajudam os gerentes de operações de TI a monitorar os aplicativos de TI em tempo real e prever possíveis falhas. Isso pode ajudá-los a planejar atualizações de software e segurança de uma maneira que prejudique menos os serviços de negócios, bem como montar rapidamente servidores ou redes alternativos para compartilhar a carga durante o tempo de inatividade.

Planejar os requisitos de recursos

Aproveitar a IA na alocação de recursos pode melhorar os processos de central de atendimento, abrindo caminho para resoluções de solicitações mais rápidas e melhor conformidade com SLA. Os algoritmos de IA são mais bem equipados para analisar, diagnosticar e sugerir requisitos de recursos para que os gerentes de TI possam tomar decisões de gerenciamento de recursos mais rápidas e eficientes.

Por exemplo, os gerentes de TI podem planejar os requisitos de recursos mapeando as solicitações recebidas em relação a vários fatores, como geografia (escritórios remotos e escritórios municipais), horário (horas de maior movimento e fora do horário), dia (dias de semana e fins de semana) ou mudanças sazonais (feriados e férias).

O gráfico abaixo mostra um aumento nas solicitações recebidas de março até o início de agosto.

Plotear esses dados em um mapa mostra que as solicitações se originam de vários escritórios remotos, enquanto as solicitações da sede de Austin diminuíram consideravelmente. Isso está de acordo com a migração induzida pela pandemia, onde os funcionários preferem trabalhar em distritos rurais em vez de nas grandes cidades. Normalmente, essa migração sazonal resulta em um aumento nos problemas técnicos relacionados à acessibilidade VPN, acessibilidade do Active Directory, etc.

Corte custos e planeje melhor os orçamentos de TI

O ciclo de vida dos ativos de TI está repleto de recursos desperdiçados; cada estágio do ciclo de vida do ativo é conhecido por incluir muitas despesas desnecessárias que poderiam ter sido economizadas com o aproveitamento da IA ​​e da análise preditiva. Um cenário típico é a aquisição excessiva e a subutilização de ativos de hardware e software. Reestruturação planejada, recrutamento e atualizações desencadeiam compras massivas que cortam o orçamento de TI. Quando essas operações planejadas não ocorrem, esses ativos de hardware e software tendem a ser desperdiçados. 

A IA pode evitar esse desperdício e ajudar na tomada de decisão inteligente em cada estágio do ciclo de vida do ativo. No ciclo de compra, pode ajudar os gerentes de TI a tomar decisões de compra inteligentes, investindo em ativos que têm um ciclo de vida mais longo, mas custos relativamente mais baixos. Ele também pode ajudar a planejar compras de ativos para garantir que eles gastem o mínimo de tempo nas prateleiras de armazenamento.

IA e análises preditivas no gerenciamento de ativos de TI também podem ajudar a reduzir os gastos de TI, dando aos gerentes de TI uma imagem clara dos custos de retenção de ativos.

O gráfico acima mostra a pontuação de retenção de ativos dos servidores nos últimos cinco anos, juntamente com uma previsão para os próximos cinco anos. A pontuação de retenção é a proporção entre os custos de manutenção de ativos e os custos de compra de ativos. Escolhi servidores para esta ilustração, pois geralmente são os ativos mais antigos em uma organização. A partir do relatório, fica claro que, como os servidores se aproximam da marca de sete anos, o custo de manutenção deles é quase a metade do custo de compra, sugerindo que pode ser hora de aposentá-los.

Para concluir, a IA e a análise preditiva são essenciais para permitir transformações digitais rápidas e tomada de decisão baseada em dados nas organizações de TI. Juntos, esses recursos fornecem insights cognitivos que podem revelar várias oportunidades ocultas para as organizações.

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