결국은 데이터 소스를 어떻게 잘 분류하여 양질의 데이터로 채우느냐입니다. 서비스나우는 데이터 품질 및 건강도를 잘 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 승인 프로세스가 내재되어 있습니다.
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명확한 비즈니스 목적 기반으로 자동화 대상을 선별하는 것이 중요합니다. 그리고 작은 범위로 시작하는 것이 좋습니다. 실패를 하지 않으면 최상이겠으나 실패를 하더라도 작게, 빨리 실패하는 것이 좋기 때문입니다.
기술적인 역량에 대한 비교보다는 플랫폼 기반의 확장성에 차별점이 있다고 말씀드리고 싶습니다. 목적에 맞게 AI/ML 유스케이스를 만들고 있으며 모든 혜택은 플랫폼 위의 모든 워크플로우에게 주어집니다.
비즈니스를 잘 아는 현업 담당자가 Gen AI를 활용하여 직접 문제를 해결한다면 생산성은 물론이고 효과성에 큰 향상을 얻을 수 있습니다.
서비스나우의 Gen AI인 Now Assist 유스케이스를 활용하시면 즉시 생산성 향상을 기대하실 수 있습니다. 서비스나우는 AI에 대한 거버넌스 체계를 내재화하였고 이를 기반으로 유스케이스를 만들고 있습니다.
데이터는 많으면 많을수록 보다 정교하고 실질적인 결과를 얻으실 수 있습니다.
세미나를 잘 들어보시면 관련 내용이 잘 설명되어 있습니다.
물론입니다. 가상 에이전트를 고객의 웹 시스템에 이식도 가능합니다.
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안녕하세요? 서비스나우 웨비나에 참석해 주셔서 감사합니다. AIOps를 통해서 장애 예측과 로그 분석을 하기 위해서 이론상으로는 최소한 24시간 이상의 학습이 필요하다고 저희 내부 문서에는 있습니다. 하지만, 제 경험상 인입되는 데이터 양에 따라 상이하겠지만 24시간은 너무 부족한 시간으로 보이고, AIOps 가 정확도 있는 분석을 통한 예측을 하려면 최소 1개월 이상의 충분한 데이터가 필요하다고 봅니다. 적정 데이터 양과 적정 기간이 수반된다면 AIOps 가 예측하는 정보 또한 정확도가 훨씬 높아질 것으로 예상합니다. 감사합니다.
안녕하세요? 서비스나우 웨비나에 참석해 주셔서 감사합니다. 웨비나에서도 들으셨겠지만 저희 ITOM Discovery와 Service Mapping을 통해서 인프라와 서비스에 대한 가시성을 확보하실 수 있습니다. 그리고 인프라의 변경이 필요한 경우는, ITSM 의 Change Management 를 통하여 계획된 인프라 변경을 요청하고 승인자 및 유관자의 충분한 검토 기반 승인을 득한 후, 변경 작업을 진행하고, 작업 결과에 대한 리뷰를 진행하시면 좋을 것 같습니다.