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探索智能層，它是…的一部分 Digital.ai的強大分析平台，由最先進的人工智慧和機器學習 (ML) 提供支援。
今天，我們將重點討論智慧層在整個VSM框架中所扮演的角色。智能層是…的一部分 Digital.ai的強大分析平台由最先進的人工智慧和機器學習 (ML) 技術提供支援。智慧層解決方案已預先整合到所有常用記錄系統中，包括非本公司開發的工具和環境。 Digital.ai這些數據透過各個編排層產品以可操作的儀表板視圖呈現——但當用作強大的 AI/ML 引擎的燃料時，這些數據才能真正發揮作用。
目前市面上主要有四種價值流管理（VSM）智慧分析解決方案：
- Digital.ai 流動加速
- Digital.ai 質量改進
- Digital.ai 變更風險預測
- Digital.ai 服務管理流程優化
所有引擎都使用歷史資料來揭示您當前組織環境中的模式，尤其是在… DevOps透過利用數據和人工智慧/機器學習技術，企業能夠洞察先機，變得更加積極主動，從而改善成果和流程，更有效率地創造價值，同時釋放資源用於創新。最終目標是幫助企業在垂直領域贏得更大的市場份額，同時實現更精簡、更順暢的運營，減少價值創造過程中遇到的障礙。
Digital.ai 流動加速
曼徹斯特 Digital.ai 流程加速解決方案利用敏捷和 DevOps 透過分析流程數據，識別影響版本發布速度和版本品質的關鍵因素。開發負責人隨後可以針對這些因素採取措施，提高版本發布速度。
用你自己的 DevOps 利用數據對導致軟體交付延遲的因素進行建模。識別趨勢，以便預測延遲發布，同時解決可能導致交付週期延長的工作流程問題。每個團隊的因素各不相同，可能包括功能類型、變更失敗率、季節性因素（例如季度週期中的時間），甚至細化到特定團隊和個人。
揭示導致交付週期延長的主要瓶頸和依賴關係。精準定位哪些活動消耗資源最多但對價值創造貢獻最小。這些洞察將幫助 IT 領導者簡化流程、改進自動化並採用其他解決方案，從而減少快速發布的障礙。
- 辨識團隊間的瓶頸與依賴關係
- 找出消耗資源的非加值活動
- 標準化和簡化發布流程
您甚至可以學習如何更準確地預測衝刺節奏和其他週期時間指標，即使在日程安排波動較大的情況下。該模型能夠幫助您的團隊實現更高的標準化，簡化發布流程，同時在團隊之間建立節奏，使發布更加一致和可預測。
整體效益 Digital.ai 流動加速包括：
- 增加吞吐量
- 縮短交貨時間
- 提升業務價值
- 加速敏捷性
- 減少非增值工作
- 提高團隊生產力
- 降低風險
- 儘早發現有風險的發布版本和日期
- 提高發布可預測性和一致性
Digital.ai 質量改進
曼徹斯特 Digital.ai 品質改進解決方案可協助您的開發和品質團隊解決對發布品質影響最大的因素。例如，該方案可以揭示產品中哪些部分的測試覆蓋率最不完整或無效。
利用歷史資料分析模型發布品質趨勢，了解哪些因素會影響品質或導致缺陷遺漏和版本回溯。利用這些數據預測低品質版本，解決品質妥協的關鍵根源，並優先改善那些能為最終客戶帶來最大附加價值的品質提升措施。
使用 Digital.ai 借助品質改進引擎，組織可以：
- 主動發現並修復軟體開發生命週期中的系統性品質問題，防止其影響交付。
- 消除瓶頸，最大限度地減少測試效率低下，提高品質和數位客戶體驗，同時降低應用支援成本。
- 透過衡量績效最佳的價值流中的成功因素，在整個組織內建立一致的品質改善實務。
檢測生產環境和品質保證階段的測試覆蓋率缺口，以識別導致價值交付降低的根源。分析已洩漏到生產環境中的缺陷歷史數據，包括缺陷風險的主要驅動因素。深入分析風險因素，以確定係統性根本原因。這將有助於採取有針對性的行動和學習。識別容易產生品質問題並導致交付週期延長的流程，從而採取有針對性的措施來改善交付節奏和品質。
整體效益 Digital.ai 品質改善措施包括：
- 減少返工
- 防止缺陷洩漏
- 提高測試效率
- 提高質量
- 提高管道品質
- 提高程式碼覆蓋率
- 改善數位化客戶體驗
- 降低釋放風險
- 預測發布品質風險
- 降低版本回滾頻率
Digital.ai 變更風險預測
曼徹斯特 Digital.ai 變更風險預測解決方案可協助您識別高風險變更，並主動採取措施管理和降低風險，或準備緊急補救措施。調查並揭示 IT 變更失敗的系統性原因，這些原因可能源自於人員、流程和技術。利用內建的 AI/機器學習模型來管理和降低變更失敗率以及相關的事件平均修復時間 (MTTR)。深入分析所有歷史數據，了解哪些因素對變更風險的影響最大，包括特定團隊和任務。
此解決方案可協助組織了解變更失敗的主要驅動因素，從而降低風險。同時，它還能揭示哪些變更因素會導致風險，哪些不會，從而加快變更諮詢委員會 (CAB) 的審查和品質保證 (QA) 階段。反過來，部署團隊可以更好地了解哪些類型的變更批准可以自動化，哪些應該單獨發布，以便更有效率地進行審查。
曼徹斯特 Digital.ai 變更風險預測引擎能夠繪製複雜且不斷變化的 IT 環境，從而提供最準確的管道圖景。該模型有助於開發和維運人員突出顯示對生產環境至關重要的配置項 (CI)，並幫助他們更好地理解眾多複雜的依賴關係。
預測 IT 變更風險，以便在部署前進行修正或為變更在生產環境中的出現做好準備。分析變更的上游和下游影響，以精確定位效能下降或變更失敗的根源並快速修復。針對應用程式開發過程中 IT 變更失敗的上游原因提出假設，並關聯哪些變更會產生特定的下游影響（透過使用者體驗和已報告的事件直接衡量）。
整體優勢包括：
- 提高效率
- 降低返工和回收成本
- 將資源集中用於真正具有風險的變革。
- 降低與IT變更相關的事件的平均修復時間
- 加速敏捷性
- 縮短變更提前期
- 更頻繁地做出改變
- 更積極地回應業務需求
- 提高 CAB 效率
- 降低風險
- 找出並解決變革失敗的系統性原因
- 預測 ITIL 變更管理失敗並降低風險
- 基於數據做出資源分配決策
Digital.ai 服務管理流程優化
曼徹斯特 Digital.ai IT 服務管理流程最佳化 ITSM 解決方案可協助組織超越應用程式內報告，採用經過驗證的分析驅動的最佳實踐，以改善事件、問題和 IT 服務請求管理。
IT 領導者可以利用產生的模型和洞察來打破分散的內部和外部團隊之間的資訊孤島。然後，他們可以基於數據做出決策，從而在提高服務滿意度的同時，最大限度地加快 IT 服務交付速度。
打破應用程式內資料孤島，將所有相關資料匯總到一個儲存庫。接下來，應用進階人工智慧/機器學習分析。 預測重大事件 透過對歷史風險因素進行建模，利用人工智慧和機器學習模型建立預警系統，重點在於識別哪些應用程式發生重大事件的風險最高。識別並落實各項措施，以防止服務中斷並縮短恢復時間。
透過分析造成顧客痛點最多、發生頻率最高的故障/事件類型，提升 IT 服務客戶體驗。利用自然語言處理驅動的主題聚類等技術，識別監控趨勢，挖掘自動化機會，智慧管理問題，並透過揭示可能的根本原因並制定最佳行動方案來縮短平均恢復時間 (MTTR)。透過將流程挖掘與事件重新分配分析等因素結合，IT 團隊可以改善最終客戶的服務體驗，同時將服務回應提前，降低 MTTR 並消除 ITSM 流程效率低下的根源。
曼徹斯特 Digital.ai 服務管理流程優化引擎還能追蹤供應商績效和服務等級協定 (SLA) 遵守情況，透過考慮最重要的內部和外部因素，確保服務滿意度始終保持在高水準。透過為所有 ITSM 操作人員提供單一資料來源，績效和關鍵績效指標 (KPI) 的透明度可以推動改進，從而實現組織最高優先順序的目標。
此引擎的優點包括：
- 提高效率
- 提高平均修復時間 (MTTR) 和事件解決效率
- 追究服務提供者的責任
- 找出並消除事件的真正根本原因
- 加速敏捷性
- 主動尋找自動化機會
- 使供應商關係與策略目標一致
- 改善IT團隊和服務團隊之間的協作
- 降低風險
- 預測並預防IT服務中斷
- 識別並修復效能不佳和有問題的配置項
- 快速補救服務水平協議違約
真正的智能，源自於您自己的數據
Digital.ai Intelligence Layer解決方案兌現了過去十年大數據和分析所帶來的承諾。
- 利用聚合資料分析，從不透明走向透明
- 利用預測性和規範性資料建模，從被動應對轉變為主動出擊。
- 從組織IT實務中的不一致走向一致性
總體而言，這些引擎使團隊能夠更持續地創造更多價值。 DevOps 整個組織都受益於這些強大的功能，這些功能揭示的資訊遠超孤立的應用程式內部環境所能提供的。這些技術代表了人工智慧發展的新階段，並展示了當您將資料集中起來，利用一些最先進的描述性、預測性和規範性建模技術時，您的資料能夠發揮怎樣的作用。
最終結果是，組織能夠更清楚地了解哪些因素往往會對發布品質、服務交付和其他關鍵績效領域產生積極或消極的影響，從而使他們能夠根據最重要的指標尋求持續改進的結果。
想要了解更多關於智慧層的信息，請點擊此處。 點此看完整分析.
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