تتزايد أهمية أنظمة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) في عصر البيانات الضخمة، حيث تتراكم كميات هائلة من البيانات المتنوعة من تذاكر الدعم الفني، مما يُشكل تحديًا كبيرًا أمام أصحاب المصلحة في مجالات المبيعات والإدارة العليا لاستغلال هذه المعلومات بشكل فعّال في اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات.

في هذا السياق، تقدم دراسة حديثة مفهوم خط أنابيب ذكاء صناعي (AI pipeline) متطور مستندًا إلى مبادئ البحث العلمي في التصميم، حيث يهدف هذا الخط إلى تحويل بيانات تكنولوجيا المعلومات الأولية إلى آليات دعم قرار متعددة المستويات.

يعتمد هذا الخط أنظمة متكاملة تشمل تطبيع البيانات القائمة على نموذج لغوي ضخم (LLM) بالإضافة إلى تقنية التجميع الفرعي للمواضيع باستخدام HDBSCAN، وأخيرًا التجميع الهرمي، لتوليد مواضيع رئيسية ومواضيع فرعية دقيقة تلبي احتياجات أصحاب المصلحة التنفيذية.

وبناءً على تقييم شمل ستة منتجات وخمسة مقيمين من فرق الهندسة المعمارية والمبيعات وخدمة العملاء، أظهرت جميع مقاييس دعم القرار الأربعة، والتي تشمل القابلية للتفسير، والقابلية للإجراء، والثقة، واحتمالية الاستخدام، متوسط ​​درجات يتجاوز 4.0 من 5.0، حيث كانت الثقة الأكثر تكرارًا كإشارة إيجابية.

تشير النتائج إلى أن تحليلات ITSM تُعتبر مشكلة في أنظمة المعلومات (IS) تتعلق بالتحول والتجريد والتصميم المتمحور حول الإنسان.

في ختام حديثنا، نود أن نعرف آرائكم حول كيفية تحسين استغلال البيانات ضخم الحجم في أنظمة ITSM! هل لديكم أفكار أو تجارب سابقة؟ شاركونا في التعليقات.