如今，購買和自主開發的自助式IT解決方案針對的活動范圍很廣，從傳統的最終用戶支持，到為新項目和實驗開發的公司批準的云實例，再到隨時訪問和分析數據。當與人類創新和AI相結合時，這種自助IT平臺可以成為忠實的助手，在幾乎無窮無盡的領域提供支持、見解和解決方案。
以下是激勵IT領導者越來越多地接受自助服務作為IT交付模式的一些發展，以及安全地利用該模式作為幫助你的企業更快、更智能和更好地工作的提示。
1.它變得越來越聰明
自助式IT通常用于快速回答簡單問題，特別是在沒有人力支持的情況下。解決方案通常是由精心策劃的內容提供的。然而，現在，AI正準備將自助建議和見解帶到一個新的水平。
通過向技術中注入AI，自助IT平臺現在可以利用他們收集的相關信息來提出高度準確的建議，并專門針對用戶的特定需求量身定做。
SaaS產品開發商Zendesk的CIO兼副總裁加里·阿里夫表示：“隨著企業的規模和數字化轉型，在構建推動企業增長的現代員工體驗時，快速有效的自助IT解決方案將是必不可少的。”
AI增強的自助服務IT能夠幫助企業減少手動支持工作量和重復性任務。“這將解放支持員工的時間，讓他們處理需要人工參與的更復雜的問題。”阿里夫說。AI還可以幫助檢測支持票證的意圖和情緒，并使用這些信息將票證發送到適合這些資源的人員那里，或者發送給具有正確技能的正確團隊來解決票證問題。
2.它能把“影子IT”正式化
IT服務管理公司Verinext的CTO Steve Bishop認為，當配備適當的數字護欄以確保安全時，自助IT有能力解決企業中一個長期存在的問題：影子IT。他說：“如果沒有這些護欄，自助服務往往只不過是被認可的‘影子IT’，這對每個人來說都是危險的，而且往往非常昂貴。”
然而，在安全和信息訪問之間找到適當的平衡可能是一項挑戰。“規劃和自動化是關鍵，” Steve Bishop說，他指出，最近對平臺工程的重視，是一種設計和構建工具鏈和工作流的學科，使云軟件工程企業能夠實現自助服務能力，作為實現可接受的妥協的一種方式。
他說：“平臺工程的大部分重點是試圖取得更好的平衡，為開發人員提供他們所需的靈活性和敏捷性，以及保護企業的控制。”
3.增強云管理能力
自助式IT非常適合傳統上給IT幫助臺帶來負擔的日常任務，例如密碼重置、訪問權限和資源配置。然而，數據中心技術提供商SoftIron的CTO肯尼·范·阿爾斯泰恩表示，在私有云環境中，這項技術可以擴展到開發新的服務器、容器或微服務。此外，還可以完全自動化的方式根據項目需求擴展資源。
范·阿爾斯泰恩指出，自助式IT有可能減少IT工作負荷，并可以顯著加快運營速度。“這就是云對開發人員如此有吸引力的原因，”他觀察到。他們可以快速獲得并擴展開發或部署新應用程序或工作負載所需的資源。
Van Alstine說，在私有云環境中實施自助式IT系統傳統上被視為一個很高的門檻。設置和管理這樣的環境需要大量的技術技能和資源，許多IT領導者可能會因為復雜性、成本和風險而對這一挑戰望而卻步。然而，潛在的好處，包括更強的數據安全性、更好的性能和更好的靈活性，通常超過了該方法的挑戰，特別是對于較大的企業或在嚴格監管部門運營的企業。
4.它可以用來利用專家知識
典型的IT部門由幾個“專家中心”組成，即專注于網絡、應用程序、服務器、安全和其他關鍵規劃和運營領域的團隊，所有這些小組必須密切合作，在整個企業范圍內提供基本服務。
自助服務可以讓任何IT團隊成員輕松獲取在任何特定專家中心工作的同事提供的知識和見解。網絡自動化平臺開發商NetBrain負責工程的高級副總裁宋鵬表示，不再需要等待專家的到來。在專家洞察的幫助下，可以隨時請求并快速完成常見任務，讓業務繼續前進。
宋鵬觀察到，這種方法還有可能減少風險和錯誤，因為建議不再是由單個人產生的。
5.支持一站式數字購物
為了在當今充滿挑戰的企業環境中脫穎而出，IT團隊需要迅速訪問所有業務部門的應用程序和數據。數據管理軟件開發商RightData的CEO Vasu Stenapalli表示，通過部署自助交付模式，IT可以克服與繁瑣的手動訪問流程相關的大多數挑戰，并高效、安全、及時地向最終用戶交付資源。
Stenapalli說，自助服務現在幾乎是每個人的生活現實。“我們都已經習慣了在各種情況下使用自助服務，比如網上購物、銀行等等，”他觀察到。Stenapalli認為，IT企業面臨的最大差距是將消費者體驗帶來數據訪問。自助式門戶將為數字消費者提供發現、探索、訪問請求和消費的一站式商店，這是該行業所缺乏的。
Stenapalli預計，創新公司將很快開發平臺，為自助服務數據和應用程序訪問打開大門。
6.它還可以使數據民主化
當業務和數據分析師找不到受信任的數據、難以闡明他們的特定數據需求時，或者當同事或客戶花了太長時間來提供必要的數據時，他們往往會感到沮喪。自助式IT可以通過“數據民主化”，使用戶更容易訪問數據來解決所有這些問題。
雖然通過自助服務實現數據民主化聽起來是一個理想的目標，但將其付諸實踐可能會令人望而生畏。數據情報平臺提供商Alation負責產品管理的副總裁迪比·馬拉卡爾表示：“許多數據領導者仍然不愿采用自助式數據計劃。”他指出，數據民主化將需要一種正式和結構化的治理方法，以確定數據的確切位置并評估數據質量，否則，自助服務可能會損害數據安全，并使合規性受到質疑。
數據民主化要求企業集中其數據知識——按來源、描述和歷史用途對其進行分類——并分散訪問權限。這就是數據智能，這是一種自助式分析方法，讓用戶能夠訪問他們需要的知識，以便快速搜索、發現和使用手頭項目的正確數據，馬拉卡爾說。IT不再負責為每個請求分發受信任的數據，已經消除了瓶頸，并使業務用戶能夠在日常工作中更有效地利用數據。
陷阱：自助服務需要持續的關注
隨著自助服務IT的范圍不斷擴大，它需要持續關注，以維護準確、可服務的知識的深層存儲庫。美國退伍軍人事務部企業服務臺副主任金伯利·M·霍林斯沃斯指出，要實現這一目標，需要一個嚴格、迭代和持續的幕后流程，包括收集內容、審查現有組件、補救以捕獲項目更新或退役，以及創建和維護用于與用戶共享信息的渠道。
自助服務IT的基本信任建立在其產品的及時性、準確性和實用性上。“在一個動態的技術環境中，信息和細節需要一種積極主動的內容管理方法，以確保相關性和準確性，”Hollingsworth說。這是知識管理的本質，目標是創建自助服務工具和可靠的知識庫，最終創造更好、更愉快的最終用戶體驗。
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