예측 인텔리전스: 변화 위험 예측
잠재적인 소프트웨어 변경 실패를 예측하고 위험을 사전에 완화하여 사용자 경험을 보호하고 비즈니스 성과를 강화합니다.
AI 기반 변경 위험 영향 분석
CRP(Change Risk Prediction)는 실패하기 쉬운 변경 사항을 예측하고, 가동 중지 시간을 피하고 사용자 경험을 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계된 엔터프라이즈급 AI 기반 분석 제품입니다.
CRP를 사용하면 애플리케이션 및 비즈니스 변경의 전반적인 영향, 인시던트, 문제 및 서비스 중단의 과거 및 지속적인 추세, 구현된 변경 사항에 대한 신용 및 직불 점수의 전반적인 변화, 그리고 애플리케이션 가용성을 분석할 수 있습니다. 또한, 이 솔루션은 변경 실패 및 관련 인시던트 평균 해결 시간(MTTR)을 효과적으로 줄이는 내장 AI/ML 모델을 통합합니다.
기업 고객의 신뢰
AI 기반 분석을 통해 소프트웨어를 안정적으로 제공
변화 실패 감소
변화 실패 감소
- 고위험 변화를 예측하고 실패를 방지하기 위한 조치를 취하세요
- 위험이 낮은 변경 사항을 식별하고 배포를 자동화합니다.
- 변경 관련 사고의 MTTR 분석 및 개선
소프트웨어 제공 가속화
효율성 향상
- 리드 타임을 줄이기 위해 파이프라인 병목 현상을 식별합니다.
- 위험성이 낮은 변경 사항에 대해 빠른 처리 경로를 만드십시오.
- 문제를 더 빠르게 예방, 예측 및 해결
변경 프로세스 최적화
비용을 줄이다
- CAB 리소스를 실제로 위험한 변경 사항에 집중하세요.
- 변경 및 애플리케이션 실패로 인한 재작업 비용 제거
- 변경 관련 인시던트 및 문제를 줄여 서비스 데스크 리소스를 최적화합니다.
성공을 위한 AI 기반 접근 방식 채택
"정보가 원활하게 흐르면 일이 원활하게 진행됩니다. 소프트웨어 제공 성과와 운영 성과도 향상됩니다."
상태를 가속화하다 DevOps Google DORA 커뮤니티의 보고서, 후원: Digital.ai
Digital.ai 변화 위험 예측의 실제 사례
우리는 산업 전반에 걸쳐 수천 개의 팀이 데이터 기반 의사 결정을 예측, 분석하고 내리는 데 도움을 주었습니다. Digital.ai Intelligence자세한 내용을 알아보려면 문의하세요.