IT-Ticket Monitoring & Prediction IT-Ticket Monitoring & Prediction

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Predictive Analytics

Die Fragestellung: Wie groß wird die Anzahl der eingehenden Kundenmeldungen in den nächsten zwei Wochen sein?

Die INFONEA Data Science-Consultants konzentrierten sich bei dieser Fragestellung auf das Ableiten von Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung der eingehenden Kundenmeldungen – einmal simuliert nach Arbeitsaufkommen und dann simuliert nach Mitarbeitern. Die Datenbasis besteht aus IT-Tickets, also Kunden- und Problemmeldungen. Diese Tickets werden von einem Kundendienst bearbeitet:

  • Der Kundendienst besteht aus mehreren Abteilungen, die jeweils nur bestimmte Kategorien von Tickets bearbeiten können.
  • Jede Abteilung hat nur eine bestimmte Anzahl Mitarbeiter.
  • Jedes Ticket benötigt eine gewisse Bearbeitungszeit.
  • Die IT-Mitarbeiter haben feste Arbeitszeiten von Montag bis Freitag.
  • Jeder Mitarbeiter fällt von Zeit zu Zeit aus (Urlaub, Krankheit), wodurch es zu Fluktuationen in der effektiven Mitarbeiterzahl kommt.
  • Tickets mit höherer Priorität werden zuerst bearbeitet.

Dadurch ergibt sich für jedes Ticket eine Vielzahl von Attributen, z. B.

  • Kategorie
  • Priorität
  • Abteilung, in der das Ticket bearbeitet wurde
  • Check-In des Tickets
  • Bearbeitungsbeginn
  • Bearbeitungsende
Diese Daten werden dann in INFONEA analysiert. Neben dem Dashboard ermöglicht INFONEA einen Blick auf die Historie und die Analyse nach Mustern und Auffälligkeiten in den Ticket-Daten.
 
screen dashboard
INFONEA Predictive: Dashboard
screen muster auffälligkeiten
INFONEA Predictive: Muster & Auffälligkeiten

Im Rahmen des Themas "Predictive Analytics" ist das Ziel der Data Science-Consultants, nicht nur Vorhersagen z. B. hinsichtlich der Wartezeit der Tickets oder der Entwicklung der "Durchsatzquote" (Anteil der Tickets, die am gleichen Tag bearbeitet werden können) zu treffen. Zusätzlich sollten auch hypothetische Fragen ("Was wäre, wenn...) beantwortet werden können:

  • Wie würde sich die mittlere Wartezeit der Tickets in den nächsten zwei Wochen verändern, wenn in dieser Zeit auf einmal 50% Prozent mehr Tickets entstehen würden?
  • Wie verändert sich die Durchsatzquote, wenn 20% mehr/weniger Mitarbeiter zur Verfügung stünden?

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INFONEA Predictive: Modelle zur Vorhersage zeitlicher Entwicklungen