Isolamento de problema/análise da causa raiz — Com os grandes volumes de dados nas redes de hoje, é difícil identificar os problemas levantados em tickets de suporte, muito menos aqueles que não foram informados ao TI. O AIOps correlaciona eventos em tempo real, processando dados contextualizados e permitindo que as equipes de operações identifiquem e retifiquem problemas de maneira rápida.
Tomada de decisão baseada em dados — Os algoritmos de ML impulsionam a análise baseada em dados, que oferece recomendações ou soluções operacionais em vez de respostas predeterminadas a falhas, ou anomalias de rede. Essa abordagem voltada aos dados aprimora a eficiência de resolução de problemas do pessoal de operações.
Relatórios preditivos — A AIOps prediz o comportamento da rede e oferece recomendações ou soluções para corrigir o desempenho degradado e outras anomalias na rede. Essa é uma mudança fundamental que permite as equipes de operações ser proativas no gerenciamento das operações de rede, em vez de precisar caçar os problemas que já afetaram os usuários e os negócios. Assim, a TI reduz o tempo gasto combatendo incêndios e se dedica aos objetivos de negócios futuros.