ITSM のワークフォース最適化 の Demand Forecast
Demand Forecast を使用して、履歴データに基づいてリソースを予測する方法について説明します。
以下のビデオは、Demand Forecast アプリケーションの概要を示しています。
Demand Forecast では、メトリックベースを使用して、チームのデマンドを予測します。
- インタラクションに必要なエージェントの数を予測する。
- 特定の日をとおしてインシデントを解決する。
デマンド予測 リソース予測の分析
デマンドシナリオをモデル化し、更新されたデマンドをカレンダーで表示する方法については、このビデオをご覧ください。
予測 admin ロールを持つマネージャーは、ITSM のワークフォース最適化 マネージャーワークスペースで予測パラメーターを作成できます。予測パラメーターを変更して予測データをビジュアル化し、時系列データをプレビューしてから公開します。任意の数の予測を作成して、時系列データをリアルタイムでプレビューできます。
手動で予測を調整し、予測パターンを分析することもできます。視覚化された予測データに手動調整をオーバーレイし、時系列データを表示して予測モデルを分析できます。たとえば、次の週に特定のパターンが存在し、祝祭日が週の半ばに当たり、売上が増加すると予想されるため、より多くのエージェントが必要なことがわかっている場合は、手動で予測を調整して 10％ 増やし、そのデータを分析することができます。
デマンド予測
| モジュール名 | 説明 |
|---|---|
| データ収集の定義 | インシデント、インタラクション、または任意のテーブルで収集するデータを定義する条件を設定します。 |
| 式パラメーター | 1 日の 1 時間あたりのリソース数を計算するために、計算式で定義するパラメーターを追加します。 |
| リソース変換式 | 予測をリソースに変換するための式を追加します。 |
| グループの予測構成 | リソース変換に設定された計算式をグループに関連付けます。 |
予測アドミン (sn_agent_forecast admin) はシフトに必要なエージェントの人数を予測することができます。
- データ収集定義を定義してデータを収集します。
- 予測パラメーターを作成します。
- 計算式を作成して、予測されるインシデントの数を、それらのインシデントの対応に必要なリソースの数に変換します。
- 計算式をアサイン先グループに関連付けます。
- カレンダー上の予測デマンドを表示します。
データ収集定義を定義してデータを収集します。
Data Collection Definitions アプリケーションを使用して、予測エージェントに関して収集するデータを定義します。
- Collect daily data for automated forecast configurations スケジュールジョブを使用して、データ収集定義で定義されたメトリクスのデータを収集します。スケジュールジョブは、すべてのアサイン先グループに関して 1 時間ごとに前日のレコードをフェッチします。このデータはメトリックベースに保存されます。
グループ [sys_user_group] テーブルのメトリックベース
リストを使用して、収集されたデータの時系列にアクセスできます。メトリックベースデータへのアクセス方法の詳細については、「list コマンドを使用したメトリックベースデータへのアクセス」を参照してください。 - Collect historical data for automated forecast configurations オンデマンドジョブを使用して、 毎時履歴データを収集します。このジョブは過去 3 年間のデータを収集します。
- [将来のリソースの予測] スケジュールジョブを使用して、収集されたデータに基づいてリソースを予測します。このスケジュールジョブは、メトリックベースのエージェントフォーキャストメトリクスにデータを保存します。データの収集が必要な日数などの収集頻度を設定するには、「予測プロパティ」を参照してください。この情報を使用して、データ保存が必要な予測や期間を計算できます。
式パラメーターの作成
数値またはスクリプトを使用して、予測の計算式で使用するパラメーターを定義します。デフォルトで利用可能な構成済みのリソース予測式については、「リソース予測構成」を参照してください。
アサイン先グループのキューへの関連付け
インシデントの数をエージェントに変換するには、アサイン先グループをリソース変換式に関連付けます。
カレンダーに予測需要を表示する
メトリックベース のエージェントフォーキャストメトリクスによって収集されたデータは、1 日に必要なエージェントの予測に使用します。このデータはチームカレンダーに表示されます。カレンダーの週ビューでは、特定の週のスタッフレベルが表示されます。