在IT服务管理（ITSM）领域，企业一直在寻找衡量和提升运营效率的有效方法。传统的报表和仪表盘在追踪平均修复时间（MTTR）和工单关闭率等方面确实发挥了作用，但要实现ITSM运营与业务目标的深度结合，IT领导者和服务台经理必须具备战略性的服务改进眼光。
为了达成这一目标，他们必须深入挖掘那些影响服务成效的关键因素，这包括事件的发展趋势、服务水平协议（SLA）的合规情况、技术人员的工作效率，以及资产的财务状况等。在这一背景下，将智能决策能力融入ITSM运营显得尤为重要。
本文将聚焦于ManageEngine卓豪的ServiceDesk Plus与Analytics Plus集成解决方案，探讨其如何借助AI驱动的数据分析，为企业提供富有洞察力的智能信息，从而助力ITSM决策更加迅速和明智。
我们以一家全球知名的银行为例，展示在没有高级分析能力支持的情况下，IT决策过程可能遭遇的困境。
这家银行致力于为客户提供卓越的数字化服务体验。为了实现这一目标，其IT团队在推进战略性ITSM改革的同时，还需确保日常服务运营的顺畅。团队的首要任务涵盖增强安全事件的响应策略、确保SLA合规，以及防止技术人员因工作压力过大而疲惫不堪。
然而，传统的报表机制限制了这些努力的成效。报表缺乏深度分析能力，使得团队难以获取实时且具有上下文关联的信息洞察，导致决策迟缓，关键行动难以迅速实施。具体而言，安全事件报表需要从多个数据源手动整合，严重拖慢了响应速度；技术人员的工作负载因数据复杂而缺乏透明度，导致任务分配不均；SLA因未能考虑相关依赖关系而频繁违约，影响了服务质量。
为克服这些挑战，该银行采用了ServiceDesk Plus与Analytics Plus的集成解决方案。借助原生AI虚拟助手Zia的对话式智能技术，团队能够迅速生成内容丰富、可视化效果出色的报表和仪表盘。服务台经理只需通过自然语言向Zia提问，例如“显示与安全相关的事件数量”，Zia就能在几秒内生成相关的图表。
这些图表包括柱状图、趋势图和仪表盘等，为服务健康提供了直观、清晰的洞察。用户还可以继续询问事件的严重性、状态、平均解决时间和SLA合规性等内容。Zia将这些问题转化为可视化的小工具，并整合进一个统一的仪表盘，使得团队能够在同一界面中查看所有关键信息。
通过将Analytics Plus生成的仪表盘直接嵌入ServiceDesk Plus，该银行的团队实现了跨工具的无缝协作，无需频繁切换窗口，显著提升了工作效率。几个简单的对话指令就颠覆了过去生成报表和仪表盘的方式，不仅加快了决策速度，还获得了更具深度的运营洞察。
在技术人员工作负载管理方面，该银行也面临着巨大挑战。技术人员的工作负载已经超出100%，频繁加班和工单积压问题严重。尽管掌握大量数据，服务台经理却因复杂的表格和原始图表缺乏可操作性而陷入困境。为了提取关键洞察，他们不得不手动审查多份报表。
通过集成Analytics Plus，该银行能够从“数据堆”中提取可执行洞察。例如，Zia分析发现服务台中请求被重新打开的比例较高，并揭示了具体的波动趋势和原因。数据显示，某技术人员的请求重新打开次数远高于平均水平，团队随即为其安排了定向的技能提升计划。
在SLA合规方面，该银行也面临着巨大压力。为了保持行业领先地位，IT领导者设定了将SLA合规率稳定在95%以上的战略目标。然而，由于忽略了影响SLA表现的多种依赖因素，这一目标难以实现。通过集成Analytics Plus的无代码机器学习引擎，服务台经理生成了针对其独特服务环境的可操作预测。
团队通过追踪每周已解决请求的平均值，洞察技术人员的工作负载平衡、季节性解决趋势以及积压处理效率。结合关键影响因素，如新进请求数量和平均解决时间，对每周平均KPI进行了预测。这些预测揭示了即将出现的解决趋势波动，使团队能够更具战略性地分配技术人员，从而降低SLA违约风险。
该银行还借助Spotlight决策智能引擎，直接从ITSM数据中获取来自事件管理、服务请求、变更管理和资产管理等模块的上下文相关、智能推荐。这大大减轻了团队的分析负担，使他们能够摆脱猜测，及时做出数据驱动的决策。
随着组织在ITSM成熟度上的不断提升，具备快速、智能决策能力的团队将更具竞争力。ManageEngine卓豪的ServiceDesk Plus与Analytics Plus集成解决方案，能够将原始数据转化为实时的决策智能，使IT团队能够主动应对变化、持续优化服务，并与业务优先级保持一致。
