IT服务管理(ITSM) 中的大数据
当我们谈论IT服务管理(ITSM)领域的大数据时,我们谈论的是关于两件不同的事情:
- IT 为业务提供的大数据工具/服务 - 对业务运营数据进行数字处理。
- IT 运营中的大数据 – 处理和利用复杂的 IT 运营数据。
面向业务运营的大数据服务
在竞争日益激烈、数据驱动的世界中,业务经理正在寻找有效的方法来管理和解释业务数据,尤其是大数据。数字化业务运营,如电子商务网站和手机银行 应用程序会产生大量数据,这使得使用传统计算模型几乎不可能管理它们。
业务经理知道,在数据海洋中的某个地方可以找到有价值的战略业务见解 - 他们希望找到它们。业务经理需要 IT 在分析和操作数据方面的知识和专业知识来发现这种洞察力。不幸的是,对于主流业务应用程序来说,数据太大、太快、太模糊。 来处理。因此,必须部署诸如MapReduce之类的新技术架构。
这意味着将需要新的支持基础设施。对于 IT 领导者来说,这是一个走出阴影的机会,通过提供有助于帮助的工具和服务,将 IT 部门确立为业务的关键贡献者 企业能够理解数据并获得战略优势。值得庆幸的是,企业可以使用IT基础架构库(ITIL)® V3, 其中包含管理服务生命周期的最佳实践。这可以帮助 IT 规划开发,并启动和管理对业务有用的大数据服务。

ITSM 中的大数据
在IT内部,ITSM必须处理的数据数量和种类也呈爆炸式增长。尽管它与业务运营中的大数据规模不同(因此不需要新的计算架构来处理它),但存在 仍然有足够的数量和种类,使它成为IT真正头疼的问题。随着 IT 资产规模和复杂性的增长,数据源及其类型的数量也以以下方式扩展:
- 来自众多来源的 IT 资产数据
- 更复杂的事件记录,捕获数据
- 问题记录
- 更改记录
- 服务请求
- 支持生命周期记录(事件/问题/更改)之间的链接
- 最终用户联系方式
- 知识文章
- 操作视频
- 社交协作会话
- 即时消息 (IM) 会话
- 更多的流程模型,以支持更大的服务组合
- 系统监控数据
- 来自 Web 和移动支持门户的 IT 客户交互
ITSM 面临的挑战是将所有这些不同的数据汇集在一起,并使其对不同的 IT 团队既可用又有用 以及更广泛的最终用户社区。无论数据规模如何,从数据分析中获得洞察力和价值对于业务发展都至关重要。通过联合来自不同来源的所有 ITSM 数据,可以存储、分析数据、 并共享,以跨 IT 运营和业务获得广泛的价值。通过收集在 ITSM 中找到的所有数据,业务经理可以分析数据以生成可操作的知识和智慧。
IT 领导者正在寻找提高 IT 性能、降低成本并通过创新支持业务的方法。服务经理希望跟上不断变化的业务需求。IT 经理希望缩小基础架构问题的范围 尽早解决问题,以便他们可以在对业务产生任何影响之前解决问题。尽管 大数据的挑战,拥有良好的分析肯定有很多好处。
结论
IT 部门面临两个挑战,即数字化和数据爆炸式增长。业务部门希望新服务能够帮助从大数据中获得战略价值,而 IT 部门在管理各种数据方面也有自己的内部困境。 来自多个来源。这是两个不同的问题,有两种不同的解决方案。为了应对这一挑战,IT 需要合适的人员(数据科学家)、流程(ITIL 服务生命周期方法)和工具的组合。 (大数据工具和 ITSM 解决方案,用于联合/分析来自多个来源的数据)。
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