Comment les AIOP peuvent aider les équipes de soins de santé
À mesure que l’environnement informatique de l’organisation se développe, il a également besoin de son besoin de gérer efficacement les données, les applications, les réseaux et autres composants complexes des systèmes modernes.
De nombreuses organisations se développent si rapidement que leurs opérations informatiques tentent de suivre les problèmes de résolution, la surveillance de routine et l’analyse des causes profondes et peuvent souffrir d’une fatigue bouillante. Cela rend plus difficile d’identifier activement les problèmes avant qu’ils ne se produisent.
Un moyen plus efficace de maintenir les opérations en douceur consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques, à combiner l’IA, l’automatisation, l’apprentissage automatique et les données pour améliorer l’observation.
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Les avantages de l’AIOP comprennent une réduction des coûts d’exploitation, une résistance accrue, une gestion prédictive des services, une amélioration de l’expérience client et plus encore. Pour réaliser ces avantages, il existe plusieurs étapes clés que les organisations devraient suivre dans la mise en œuvre de l’AIOPS:
1. Considérons une stratégie claire pour les AIOP
Commencez votre chemin AIOPS en fixant des buts et des objectifs, en définissant la chronologie, en obtenant le soutien du haut du bas de la gestion et de l’identification des personnes et des processus clés. La création d’un plan peut aider à définir des attentes réalistes sur ce qui peut être réalisé et à obtenir le soutien des principaux dirigeants.
2. Nettoyez vos données
La consolidation des données en un seul référentiel, la normalisation pour éliminer toutes les données non structurées ou redondantes, la normalisation dans un format commun, qui est facile à comprendre par différents systèmes, et leur désignation pour le contexte d’apprentissage automatique est cruciale pour garantir la date utilisable. La compréhension des données qui prend en charge votre solution AIOPS est également cruciale pour obtenir la valeur la plus élevée de vos données.
3. Pour évaluer leurs ressources internes
Toutes les organisations n’ont pas des équipes informatiques robustes qui permettent l’accès à l’observabilité. Si vous n’avez pas ces ressources internes, prévoyez d’embaucher un support supplémentaire ou de rechercher un fournisseur pour faire ce travail, du moins pendant le déploiement initial.
4. Il améliore constamment les processus autour de l’AIOP
Une fois que vous avez choisi la solution AIOPS et que vous vous laissez commencer les cas initiaux, déterminez quelle priorité se poursuivra. Continuez à améliorer la qualité des données, à maintenir vos modèles, à utiliser les logiciels disponibles et à optimiser les processus. AIOPS est un processus itératif, et donc une bonne gestion de projet est nécessaire au succès et a les bonnes équipes.
