Composants de prévision des demandes dans Optimisation des effectifs pour ITSM

Optimisation des effectifs pour ITSM installe des rôles pour administrer Espace de travail d'ITSM Manager Demand Forecast, des propriétés pour configurer le comportement par défaut, des travaux planifiés afin de collecter des données pour les configurations, des tables pour stocker les données, des configurations de prévision pour collecter les données relatives aux incidents et aux interactions, ainsi qu'une politique de rétention pour stocker les données de mesure.

Configurations des prévisions

Nom	Description
Interactions de messagerie instantanée créées	Collecte des données pour les interactions instantanées.
Non P1 Incidents Created (Incidents non P1 créés)	Collecte les données de tous les incidents qui ne sont pas balisés comme étant de priorité 1.
P1 Incidents Created (Incidents P1 créés)	Collecte les données des incidents de priorité 1.
Walkup Interactions Created (Interactions de visite créées)	Collecte les données des interactions de visite.

Politique de rétention des mesures

La politique de rétention de séries chronologiques de mesures Prévision WFO est disponible par défaut pour toutes les configurations de prévision. Par défaut, cette politique de rétention stocke les données toutes les heures depuis trois ans.

Formules à utiliser pour créer des configurations de prévision des ressources

Nom	Formule pour créer cette configuration de prévision des ressources
Chat Interactions to Agent Conversion (Interactions de messagerie instantanée dans conversion d'agent)	([FC:Chat Interactions Created] * [FP:Average Chat Duration]) / [FP:Average Agent Work Time Per Day]
Incident and Interaction Resources (Ressources d'incident et d'interaction)	[FC:Incidents Created to Agent Conversion] + [FC:Chat Interactions to Agent Conversion] + [FC:Walkup Interactions to Agent Conversion]
Incidents Created to Agent Conversion (Conversion des incidents créés en agent)	(([FC:P1 Incidents Created] * [FP:Average P1 Incident Work Time]) / [FP:Average Agent Work Time Per Day]) + (([FC:Non P1 Incidents Created] * [FP:Average Non P1 Incident Work Time]) / [FP:Average Agent Work Time Per Day])
Walkup Interactions to Agent Conversion (Conversion des interactions de visite en agent)	([FC:Walkup Interactions Created] * [FP:Average Walkup Duration]) / [FP:Average Agent Work Time Per Day]

Paramètres de prévision

Nom	Description
Average Agent Work Time Per Day (Temps de travail moyen de l'agent par jour)	Temps de travail moyen d'un agent un jour donné.
Durée moyenne d'un chat	Durée moyenne d'un chat d'agent pour chaque incident ou interaction.
Average Non P1 Incident Work Time (Temps de travail moyen pour un incident non P1)	Temps moyen qu'un agent consacre à tous les incidents qui ne sont pas classés en priorité 1.
Average P1 Incident Work Time (Temps de travail moyen pour un incident P1)	Temps moyen qu'un agent consacre à tous les incidents classés en priorité 1.
Durée moyenne de visite	Durée moyenne qu'un agent consacre à une interaction de visite.

Si vous créez des paramètres de prévision pour une configuration de prévision, les valeurs définies dans la configuration sont utilisées à la place des paramètres de prévision par défaut répertoriés dans la section des propriétés de prévision. Pour en savoir plus sur la configuration des paramètres de prévision, consultez Modifier les paramètres de prévision pour visualiser les données de prévision

Propriétés de la prévision

Nom	Description	Exemple
sn_agent_forecast.historical_data_points	Points de données historiques horaires à utiliser pour la prévision. Les points de données maximum autorisés sont 26280. La valeur par défaut est 8760 et représente les points de données horaires pour une période d'un an (24 heures x 365 jours x 1 an).	Par exemple : 24 heures x 365 jours x 3 ans = 26280
sn_agent_forecast.seasonal_frequency	Fréquence saisonnière d'un modèle répété. La valeur par défaut est 168.	Par exemple : Modèle de données quotidiennes = 1 * 24 = 24 Modèle de données hebdomadaires = 7 * 24 = 168 Modèle de données mensuelles = 30 * 24 = 720
sn_agent_forecast.forecast_periods	Nombre de périodes/saisons à prévoir. Une période est la durée d'une saison. La valeur par défaut est 5.	Par exemple : Si la durée d'une saison est quotidienne, ce qui équivaut à 24 heures (1 jour) et que la période de prévision est de 30, le nombre de périodes à prévoir est égal à 24 * 30 = 720 heures. Si la durée d'une saison est hebdomadaire, ce qui équivaut à 168 heures (1 semaine) et que la période de prévision est de 5, le nombre de périodes à prévoir est égal à 168 * 5 = 840 heures.
sn_agent_forecast.number_of_historical_days_in_timeseries_chart	Nombre de jours historiques qui seront tracés dans le graphique des séries chronologiques dans Manager Workspace.	Par exemple, si le nombre est défini sur 90, le nombre de jours est compté à partir du jour même à 90 jours plus tôt.

Rôles pour la prévision de la demande

Titre du rôle [name]	Description	Contient des rôles
Administrateur de la prévision [sn_agent_forecast.admin]	Octroie des droits administratifs pour créer, lire, mettre à jour et supprimer des tables de configuration des prévisions (CRUD).	sn_agent_forecast.users clotho_admin
Utilisateur de prévision [sn_agent_forecast.user]	Accorde un accès en lecture aux tables de configuration de prévision.

Tables pour Demand Forecast

Table	Description
Configuration de la prévision [sn_agent_forecast_configuration]	Définissez les configurations des définitions des collectes de données et des formules de conversion de ressource.
Paramètre de prévision [sn_agent_forecast_parameter]	Définissez les paramètres de prévision requis pour la formule.
Groupe de configuration des prévisions [sn_agent_forecast_configuration_m2m_sys_user_group]	Associez la formule de conversion de ressource aux groupes d'affectation.

Configurations de prévisions disponibles par défaut

Par défaut, les configurations de prévision sont disponibles pour les groupes suivants :

• Support en bureautique
• Centre de services IT
• Assistance concernant les applications
• Assistance technique

Planifier des tâches pour Demand Forecast

Nom	Description
Collect historical data for automated forecast configurations	Tâche sur demande pour collecter les données historiques ​ Collecte les données historiques quotidiennement pour toutes les heures des trois dernières années
Collect daily data for automated forecast configurations	S'exécute quotidiennement à 2 heures du matin Pour chaque table définie dans la configuration des définitions des collectes de données, elle extrait les enregistrements du jour précédent pour chaque heure et chaque groupe, et le stocke dans MetricBase Vous pouvez accéder à la série chronologique des données collectées en utilisant la commande list de MetricBase sur la table Groupe [sys_user_group] Applique la politique de conservation des prévisions WFO pour la conservation des données
Forecast resources for future	Calcule les ressources de prévision pour le futur en fonction des données collectées. S'exécute quotidiennement à 3 heures du matin Collecte les données horaires tous les jours pour la configuration de prévision des formules Stocke les données dans la mesure Agent Forecast dans MetricBase Utilise des propriétés de prévision pour définir la fréquence ou la période de collecte de données pour stocker les données. Les propriétés de prévision ne seront pas utilisées si un paramètre de prévision publié existe pour une définition de collecte de données.