Model machine learning: Mengubah operasional IT menjadi lebih proaktif
Selama ini, tim IT terjebak dalam siklus yang reaktif: selalu mengejar insiden, melakukan patch vulnerability, dan berjuang untuk pulih dari gangguan.
Namun, pendekatan reaktif ini sebenarnya membawa biaya yang besar. Di era digital yang serba cepat dan berisiko seperti saat ini, downtime bukan hanya gangguan kecil, tetapi sumber kerugian yang besar. Kini, saatnya beralih dari pendekatan retrospektif ke prospektif. Seperti dunia media modern yang menggunakan diagnostik canggih untuk mendeteksi penyakit sebelum gejalanya muncul, pemimpin IT juga dapat memanfaatkan model machine learning (ML) untuk memprediksi kegagalan, memitigasi risiko, dan mengoptimalkan performa secara menyeluruh.
E-book ini akan mengupas bagaimana model no-code ML yang bersifat adaptif mampu mengubah layanan dan operasional IT dari sekadar reaktif menjadi inisiatif strategis yang proaktif.
Selain itu, Anda juga akan mempelajari cara:
Memprediksi downtime:
Berhentilah melakukan tindakan reaktif. Mulai terapkan antisipasi, cegah downtime sebelum terjadi.
Mengoptimalkan capacity balancing:
Secara dinamis, distribusikan beban kerja untuk mencegah pemborosan resource atau kelebihan beban.
Memperkirakan dampak perubahan:
Prediksi konsekuensi perubahan IT secara akurat, untuk memastikan implementasi yang lebih mulus dan percaya diri.
Mengimplementasikan maintenance yang preventif:
Alihkan pendekatan break-fix menjadi condition-based intervention, sehingga mengurangi downtime aset dan mengoptimalkan life cycle secara keseluruhan.