Die Intelligenzschicht: Das Gehirn von Digital.ai's VSM-Plattform

Heute konzentrieren wir uns auf die Rolle, die die Intelligence-Schicht im gesamten VSM-Framework spielt. Die Intelligenzschicht ist Teil von Digital.aiist die leistungsstarke Analyseplattform, die durch modernste KI und maschinelles Lernen (ML) unterstützt wird. Intelligence-Layer-Lösungen sind in allen gängigen Aufzeichnungssystemen vorintegriert, einschließlich Tools und Umgebungen, die nicht von uns stammen Digital.ai. Diese Daten werden in umsetzbaren Dashboard-Ansichten durch einzelne Orchestrierungsebenenprodukte dargestellt – aber die Daten glänzen wirklich, wenn sie als Treibstoff für leistungsstarke KI/ML-Engines verwendet werden.

Derzeit sind vier Hauptlösungen für die intelligente Analyse von VSM verfügbar:

• Digital.ai Flow Acceleration
• Digital.ai Qualitätsverbesserung
• Digital.ai Change Risk Prediction
• Digital.ai Optimierung von Service-Management-Prozessen

Alle Engines nutzen historische Daten, um Muster innerhalb Ihrer aktuellen Organisationsumgebung aufzudecken, insbesondere innerhalb DevOps. Durch die Nutzung von Daten und KI/ML gewinnen Unternehmen Erkenntnisse, um proaktiver zu werden und Ergebnisse und Prozesse zu verbessern, um eine effizientere Wertschöpfung zu ermöglichen und gleichzeitig Ressourcen für Innovationen freizusetzen. Der Gesamteffekt ist das Potenzial, größere Marktanteile in Ihrer Branche zu gewinnen und gleichzeitig einen schlankeren, reibungsloseren Betriebsablauf mit weniger Hindernissen für die Wertschöpfung zu gewährleisten.

Digital.ai Flow Acceleration

Das Digital.ai Die Flow Acceleration-Lösung nutzt Agile und DevOps Verarbeiten Sie Daten, um Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die die Release-Rate und die Qualität dieser Releases beeinflussen. Entwicklungsleiter können diese Faktoren dann berücksichtigen, um die Release-Geschwindigkeit zu verbessern.
Verwenden Sie Ihre eigenen DevOps Daten zur Modellierung der Faktoren, die tendenziell zu einer verspäteten Softwarebereitstellung führen. Identifizieren Sie Trends, um verspätete Releases vorherzusehen, und beheben Sie gleichzeitig Workflow-Probleme, die längere Vorlaufzeiten verursachen können. Die Faktoren sind bei jedem Team unterschiedlich und können Funktionstypen, Änderungsfehlerraten, saisonale Faktoren (z. B. Zeit im Quartalszyklus) und bis hin zu bestimmten Teams und Einzelpersonen umfassen.
Entdecken Sie die Engpässe und Abhängigkeiten, die am meisten zu verzögerten Vorlaufzeiten beitragen. Finden Sie heraus, welche Aktivitäten am meisten Ressourcen verbrauchen und am wenigsten zur Wertschöpfung beitragen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es IT-Leitern, Prozesse zu optimieren, die Automatisierung zu verbessern und andere Lösungen einzusetzen, um die Hindernisse für eine schnelle Veröffentlichung zu beseitigen.

• Identifizierung von Engpässen und Abhängigkeiten zwischen Teams
• Ermittlung der nicht wertschöpfenden Aktivitäten, die Ressourcen verbrauchen
• Standardisierung und Optimierung von Release-Prozessen

Sie können sogar lernen, Sprint-Kadenzen und andere Zykluszeitmetriken genauer vorherzusagen, selbst über einen Kalender mit hoher Variabilität hinweg. Mit diesem Modell können Ihre Teams mehr Standardisierung durchsetzen, Release-Prozesse optimieren und gleichzeitig einen Rhythmus zwischen den Teams etablieren, wodurch Releases konsistenter und vorhersehbarer werden.

Gesamtvorteile von Digital.ai Zur Strömungsbeschleunigung gehören:

• Erhöhter Durchsatz
  • Verkürzung der Vorlaufzeiten
  • Steigern Sie den Geschäftswert
• Beschleunigte Agilität
  • Reduzieren Sie nicht wertschöpfende Arbeit
  • Verbessern Sie die Teamproduktivität
• Reduziertes Risiko
  • Frühzeitiges Erkennen gefährdeter Releases und Termine
  • Verbessern Sie die Vorhersagbarkeit und Konsistenz von Releases

Digital.ai Qualitätsverbesserung

Das Digital.ai Mithilfe der Lösung zur Qualitätsverbesserung können Ihre Entwicklungs- und Qualitätsteams die Faktoren angehen, die den größten Einfluss auf die Release-Qualität haben. So können beispielsweise Erkenntnisse gewonnen werden, in welchen Bereichen des Produkts die Testabdeckung am unvollständigsten oder ineffektivsten ist.

Modellieren Sie Release-Qualitätstrends anhand historischer Daten, um zu verstehen, welche Faktoren tendenziell die Qualität beeinträchtigen oder zu übersehenen Defekten und Release-Rollbacks führen. Verwenden Sie diese Daten, um Releases von schlechter Qualität vorherzusagen, wichtige Quellen von Qualitätsbeeinträchtigungen zu beheben und die Qualitätsverbesserungen zu priorisieren, die den größten Mehrwert für den Endkunden bringen.

Verwendung der Digital.ai Mit der Engine zur Qualitätsverbesserung können Unternehmen:

• Erkennen und beheben Sie proaktiv systemische Probleme mit der Softwarequalität im gesamten Entwicklungslebenszyklus, bevor sie sich auf die Bereitstellung auswirken können.
• Beseitigen Sie Engpässe und minimieren Sie Testineffizienzen, verbessern Sie die Qualität und das digitale Kundenerlebnis und senken Sie gleichzeitig die Kosten für den Anwendungssupport. 
• Etablieren Sie konsistente Qualitätsverbesserungspraktiken im gesamten Unternehmen, indem Sie Erfolgsfaktoren in den leistungsstärksten Wertströmen messen.

Erkennen Sie Lücken in der Testabdeckung in der Produktion und während der Qualitätssicherungsphasen, um Quellen für eine verminderte Wertbereitstellung zu identifizieren. Analysieren Sie historische Daten zu Fehlern, die in die Produktion gelangt sind, einschließlich der Haupttreiber des Fehlerrisikos. Ermitteln und analysieren Sie Risikofaktoren, um systemische Grundursachen zu ermitteln. Dadurch wird gezieltes Handeln und Lernen ermöglicht. Identifizieren Sie Pipelines, die tendenziell zu Qualitätsproblemen führen und zu längeren Vorlaufzeiten beitragen, und ermöglichen Sie so gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Lieferfrequenz und -qualität.

Gesamtvorteile von Digital.ai Zur Qualitätsverbesserung gehören:

• Reduzierte Nacharbeit
  • Verhindern Sie das Austreten von Defekten
  • Erhöhen Sie die Testeffektivität
• Verbesserte Qualität
  • Verbessern Sie die Pipelinequalität
  • Erhöhen Sie die Codeabdeckung
  • Verbessern Sie das digitale Kundenerlebnis
• Reduziertes Release-Risiko
  • Prognose der Release-Qualitätsrisiken
  • Geringere Häufigkeit von Release-Rollbacks

Digital.ai Change Risk Prediction

Das Digital.ai Mit der Change Risk Prediction-Lösung können Sie riskante Änderungen erkennen und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um das Risiko zu verwalten und zu reduzieren oder sofortige Abhilfemaßnahmen vorzubereiten. Untersuchen und decken Sie systemische Ursachen für das Scheitern von IT-Änderungen auf, die entweder auf Menschen, Prozesse oder Technologie zurückzuführen sein können. Nutzen Sie die integrierten KI-/Machine-Learning-Modelle, um Änderungsfehlerraten und die damit verbundene mittlere Zeit bis zur Lösung von Vorfällen (MTTR) zu verwalten und zu reduzieren. Tauchen Sie tief in alle historischen Daten ein, um zu verstehen, welche Faktoren am meisten zum Änderungsrisiko beitragen, einschließlich bestimmter Teams und Aufgaben.

Diese Lösung hilft Unternehmen, die Hauptursachen für Änderungsfehler zu verstehen, um deren Risiko zu reduzieren. Gleichzeitig werden CAB-Überprüfungs- und QA-Phasen beschleunigt, indem offengelegt wird, welche Änderungsfaktoren das Risiko erhöhen und welche nicht. Im Gegenzug können Bereitstellungsteams besser verstehen, welche Arten von Änderungsgenehmigungen automatisiert werden können und welche in eigene Releases aufgeteilt werden sollten, um eine effizientere Überprüfung zu ermöglichen. 
Das Digital.ai Die Change Risk Prediction Engine bildet komplexe und sich ständig weiterentwickelnde IT-Umgebungen ab. Das Ergebnis ist, dass die genaueste Darstellung der Pipeline verstanden wird. Das Modell hilft sowohl der Entwicklung als auch dem Betrieb, alle wichtigen CIs für die Produktionsumgebung hervorzuheben. Es ermöglicht ihnen auch, zahlreiche und komplizierte Abhängigkeiten besser zu verstehen

Prognostizieren Sie IT-Änderungsrisiken, um sie vor der Bereitstellung zu beheben oder sie auf ihre Präsenz in der Produktion vorzubereiten. Analysieren Sie die Auswirkungen von Änderungen im Upstream- und Downstream-Bereich, um die Ursachen für Leistungseinbußen oder Änderungsfehler zu ermitteln und schnell zu beheben. Formulieren Sie Hypothesen über die Upstream-Ursachen von IT-Änderungsfehlern während der Anwendungsentwicklung und korrelieren Sie, welche Änderungen spezifische Downstream-Auswirkungen haben, die direkt anhand der Benutzererfahrung und gemeldeter Vorfälle gemessen werden. 

Zu den allgemeinen Vorteilen gehören:

• Effizienz erhöhen
  • Reduzieren Sie Nacharbeits- und Wiederherstellungskosten
  • Konzentrieren Sie Ihre Ressourcen auf wirklich riskante Veränderungen
  • Niedrigere MTTR von Vorfällen im Zusammenhang mit IT-Änderungen
• Beschleunigen Sie die Agilität
  • Verkürzen Sie die Änderungsvorlaufzeiten
  • Nehmen Sie häufiger Änderungen vor
  • Reagieren Sie besser auf Geschäftsanforderungen
  • Erhöhen Sie die CAB-Effizienz
• Risiken reduzieren
  • Identifizieren und beheben Sie systemische Ursachen für das Scheitern von Änderungen
  • Prognostizieren Sie Fehler im ITIL-Änderungsmanagement und mindern Sie Risiken
  • Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen zur Ressourcenzuteilung

Digital.ai Optimierung von Service-Management-Prozessen

Das Digital.ai Die ITSM-Lösung zur Prozessoptimierung im IT-Service-Management hilft Unternehmen, über die In-App-Berichterstellung hinauszugehen und bewährte, analysegesteuerte Best Practices für ein verbessertes Management von Vorfällen, Problemen und IT-Serviceanfragen zu übernehmen. 

IT-Führungskräfte können die generierten Modelle und Erkenntnisse nutzen, um Silos zwischen fragmentierten internen und externen Teams aufzubrechen. Anschließend können sie datengesteuerte Entscheidungen darüber treffen, wie sie die Bereitstellung von IT-Services am besten beschleunigen und gleichzeitig die Servicezufriedenheit verbessern können.

Durchbrechen Sie isolierte In-App-Berichte, indem Sie alle relevanten Daten in einem Repository zusammenfassen. Als nächstes wenden Sie erweiterte KI/ML-Analysen an. Sagen Sie größere Vorfälle voraus durch Modellierung ihrer historischen Risikofaktoren. Nutzen Sie Modelle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, um ein Frühwarnsystem bereitzustellen, das hervorhebt, bei welchen Anwendungen das höchste Risiko eines schwerwiegenden Vorfalls besteht. Identifizieren und implementieren Sie Möglichkeiten, um Auswirkungen auf den Service zu verhindern und die Wiederherstellungszeit zu verkürzen.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis im IT-Service, indem Sie auf die Problem-/Vorfalltypen achten, die bei größter Anzahl die größten Probleme verursachen. Nutzen Sie Technologien wie das durch die Verarbeitung natürlicher Sprache gesteuerte Themenclustering, um Überwachungstrends zu identifizieren, Möglichkeiten zur Automatisierung aufzudecken, Probleme intelligent zu verwalten und die mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) zu verkürzen, indem Sie wahrscheinliche Grundursachen aufdecken und dann die nächstbesten Maßnahmen vorschreiben. Durch die Kombination von Process Mining mit Faktoren wie der Analyse der Neuzuweisung von Vorfällen können IT-Teams das Serviceerlebnis der Endkunden verbessern und gleichzeitig die Servicereaktionen nach links verlagern, die MTTR senken und Quellen für ITSM-Prozessineffizienzen beseitigen.

Das Digital.ai Die Service Management Process Optimization-Engine ist außerdem in der Lage, die Leistung des Anbieters und die Einhaltung von SLAs zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Servicezufriedenheit hoch bleibt, indem die wichtigsten internen und externen Faktoren berücksichtigt werden. Durch die Bereitstellung einer einzigen Informationsquelle für alle ITSM-Mitarbeiter können Leistung und KPI-Transparenz zu Verbesserungen in Richtung der Unternehmensziele mit höchster Priorität führen.

Zu den Vorteilen des Motors gehören:

• Effizienz erhöhen
  • Verbessern Sie die MTTR und die Effizienz bei der Lösung von Vorfällen
  • Machen Sie Dienstleister zur Rechenschaft
  • Finden und beseitigen Sie die wahre Ursache des Vorfalls
• Beschleunigen Sie die Agilität
  • Identifizieren Sie proaktiv Möglichkeiten zur Automatisierung
  • Richten Sie Lieferantenbeziehungen an strategischen Zielen aus
  • Verbessern Sie die Zusammenarbeit zwischen IT- und Serviceteams
• Risiken reduzieren
  • Prognostizieren und verhindern Sie IT-Dienstunterbrechungen
  • Identifizieren und beheben Sie leistungsschwache und problematische Konfigurationselemente
  • Beheben Sie SLA-Verstöße schnell

Echte Intelligenz, basierend auf Ihren eigenen Daten

Digital.ai Intelligence Layer-Lösungen erfüllen die Versprechen, die Big Data und Analysen im letzten Jahrzehnt gegeben haben. 

• Wechseln Sie mit aggregierten Datenanalysen von Undurchsichtigkeit zu Transparenz
• Wechseln Sie von reaktiv zu proaktiv, indem Sie prädiktive und präskriptive Datenmodellierung nutzen
• Gehen Sie von der Inkonsistenz zur Konsistenz in allen IT-Praktiken der Organisation über

Insgesamt ermöglichen die Engines den Teams, konsistenter mehr Wert zu liefern DevOps und das gesamte Unternehmen dank leistungsstarker Funktionen, die mehr offenbaren, als isolierte In-App-Umgebungen allein jemals erhoffen könnten. Diese Technologien stellen die nächste Stufe des KI-Fortschritts dar und zeigen die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten, wenn sie an einem Ort unter Verwendung einiger der ausgefeiltesten deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Modellierungstechniken genutzt werden.

Das Endergebnis ist eine Organisation, die besser erkennt, welche Faktoren sich tendenziell positiv oder negativ auf die Release-Qualität, die Servicebereitstellung und andere wichtige Leistungsbereiche auswirken. So kann sie auf der Grundlage der wichtigsten Kennzahlen die Ergebnisse kontinuierlicher Verbesserungen anstreben.

Weitere Informationen zum Intelligence Layer Die vollständige Aufschlüsselung finden Sie hier.