ITSM 예측 인텔리전스 워크벤치 대시보드
ITSM 예측 인텔리전스 워크벤치 는 머신 러닝을 사용하여 IT 비즈니스 프로세스를 자동화할 때 얻는 가치를 측정할 수 있도록 인시던트용 예측 인텔리전스 대시보드를 제공합니다. 사용 사례 모델을 모니터링하고 관련 통계를 확인합니다. 대시보드 뷰를 사용하여 이해 관계자에게 비즈니스 가치를 효과적으로 시연합니다.
릴리스 ITSM 예측 인텔리전스 워크벤치 부터 요코하마 은 사용 중단 프로세스의 일환으로 수명 종료(EOL)에 도달합니다. 완전히 사용되지 않으며 더 이상 릴리스에서 요코하마 배포, 개선 또는 지원되지 않습니다. 이 기능에 대한 최신 환경을 사용하려면 애플리케이션(com.snc.itsm_ml_task) 플러그인을 설치해야 ITSM용 작업 인텔리전스 합니다. 자세한 내용은 ITSM용 작업 인텔리전스 문서를 참조하십시오.
자세한 내용은 Now Support 지식베이스에서 사용 중단 프로세스 [KB0867184] 문서를 참조하십시오.
특정 ServiceNow® 퍼포먼스 분석 표시기의 자동화된 설명을 통해 모델 워크플로우가 어떤 단계에 있는지 정확히 파악합니다. 실제 순 자동화 표시기에 설명이 나타납니다. 모델 스테이지 설명에는 모델이 통합될 때, 통합이 제거될 때, 기존 모델이 새 모델로 변경될 때, 재교육이 완료될 때가 포함됩니다.
모델 모니터링 탭에서 순 자동화 임계치 그래프를 볼 수 있습니다. 이 임계치는 예상 순 자동화와 저조한 속성 값 간의 차이를 계산하는 것입니다. 임계값은 매일 계산되고 임계치가 위반된 경우 이해 관계자에게 알림이 전송됩니다.
- 모델이 통합됩니다.
- 모델 통합이 제거됩니다.
- 기존 모델이 새 모델로 변경됩니다.
- 통합 모델이 재교육됩니다.
최종 사용자 및 역할
| 최종 사용자 및 목표 | 필요한 역할 | 이점 |
|---|---|---|
| 프로세스 설계자, 프로세스 소유자 또는 머신 러닝 지지자: 운영 및 자동화 메트릭 성능을 시각화합니다. 예측 인텔리전스의 자동화 기능을 향상시키는 머신 러닝의 가치를 이해 관계자에게 전달합니다. |
예측 인텔리전스 워크벤치 관리자 또는 뷰어 [piwb_manager] [piwb_viewer] |
예측 인텔리전스를 사용하여 ITSM 프로세스를 자동화할 때 얻는 가치를 측정하는 기능입니다. |
표시기
- 인시던트 예측 범위
- 이 지표의 점수는
if ([[인시던트에 대해 오늘 생성된 항목을 기준으로 시도한 예측 수]]==0){0}else{[[인시던트에 대해 오늘 생성된 항목을 기준으로 적용된 예측 수]]/[[인시던트에 대해 오늘 생성된 항목을 기준으로 시도한 예측 수]]*100}수식에 따라 계산됩니다. - 인시던트 최종 값 날짜를 기준으로 예측한 결과 수
- 인시던트의 최종 값 날짜를 기준으로 예측한 결과 수입니다. 점수는 매일 # 단위로 측정됩니다.
- 인시던트 순 자동화
- 이 지표의 점수는
[[인시던트의 예측 정확도]]*[[인시던트의 예측 범위]]/100수식에 따라 계산됩니다. - 인시던트 오늘 생성을 기준으로 적용한 예측 수
- 인시던트에 대해 오늘 생성된 항목을 기준으로 적용한 예측 수는 매일 # 단위로 측정됩니다.
- 인시던트 오늘 생성을 기준으로 시도한 예측 수
-
인시던트에 대해 오늘 생성된 항목을 기준으로 시도한 예측 수는 매일 # 단위로 측정됩니다.
이 지표의 목표는 예측 품질을 최대화하는 것입니다.
- 인시던트 예측 정확도
- 이 지표의 점수는
if ([[인시던트의 최종 값 날짜를 기준으로 예측한 결과의 수]]==0){0}else{[[인시던트의 최종 값 날짜를 기준으로 건너뛰지 않고 성공한 예측 수]]/[[인시던트의 최종 값 날짜를 기준으로 예측한 결과 수]]*100}수식에 따라 계산됩니다. - 예상 순 자동화
- 예상 순 자동화는 매일 % 단위로 측정됩니다.
- 인시던트 최종 값 날짜를 기준으로 건너뛰지 않은 성공적 예측 수
-
최종 값 날짜를 기준으로 건너뛰지 않은 성공 예측 수는 # 단위로 매일 측정됩니다. 테이블 ml_predictor_results를 사용 중인 데이터 소스 MLPredictorResults.FinalValueDate.Incident의 개수입니다.
- 인시던트 예측 수
-
인시던트 예측 수는 # 단위로 매일 측정됩니다. ml_predictor_results 테이블을 사용 중인 데이터 소스 MLPredictorResults.CreatedToday.Incident의 개수입니다.
세부 항목
사용 사례
데이터 시각화
| 제목 | 유형 | 소스 테이블 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 건너뛴 예측 | 단일 점수
|
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 예상 정확도(%). 모델이 교육한 데이터를 기반으로 하여 % 단위로 측정한 예상 정확도입니다. |
| 건너뛴 예측 | 라인 |
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 건너뛴 예측(수). 신뢰도가 낮아 ___ 수입니다. |
| 클래스 분포 - 교육 데이터 | 막대 |
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_classes | 건너뛴 예측(라인). |
| 예상 정확도(%) | 단일 점수
|
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_solutions | 올바른 예측(수). ___의 수로, 초기 예측 값과 최종 기록 값을 비교합니다. |
| 낮은 분포로 인해 제외된 클래스 | 단일 점수
|
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_excluded_classes | 올바른 예측(라인). |
| 클래스 분포 - 실제 | 막대 |
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 잘못된 예측(수). ___의 수로, 초기 예측 값과 최종 기록 값을 비교합니다. |
| 올바른 예측 | 단일 점수
|
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 잘못된 예측(라인). |
| 올바른 예측 | 라인 |
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 클래스 분포, 교육 데이터입니다. 솔루션을 교육한 데이터의 클래스 분포입니다. |
| 잘못된 예측 | 단일 점수
|
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 클래스 분포, 실제. Live data의 클래스의 현재 분포입니다. |
| 잘못된 예측 | 라인 |
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_predictor_results | 예측한 클래스. 모델이 예측으로 반환할 수 있는 값의 수입니다. |
| 예측 클래스 | 단일 점수
|
sn_piwb_itsm_conte_dbv_ml_classes | 제외된 클래스. 데이터가 부족하여 모델에서 예측으로 반환하기에 충분하지 않은 값의 수입니다. |