Il compito dell’help desk è risolvere i problemi. Per risolvere i problemi, occorrono dati. Il tipo di dati di cui disponete, nonché il luogo e le modalità con cui vengono archiviati, possono fare la differenza nel determinare la rapidità con cui i problemi vengono risolti.
L’idea di raccogliere dati in tempo reale sugli endpoint all’interno dell’azienda avrebbe potuto sembrare, alcuni anni fa, un sogno irrealizzabile per i team dell’help desk. Ma ora è possibile, e ciò offre nuove opportunità agli help desk e ai dipendenti di cui si occupano.
In questo articolo approfondisco l’importanza dei dati in tempo reale per i servizi di assistenza. Con una forza lavoro più dispersa che mai, dispositivi informatici sempre più eterogenei e minacce alla sicurezza più insidiose e potenzialmente più devastanti, disporre di dati in tempo reale sugli endpoint rappresenta una capacità fondamentale.
Ridurre al minimo le interruzioni e aumentare la produttività
Oggi esiste un modo per raccogliere dati in tempo reale da un’ endpoint . Contatti il dipendente, ottenga il suo consenso per avviare un client di accesso remoto sul suo endpoint, avvii il client e rimanga al telefono per risolvere il problema.
La raccolta dei dati in questo modo richiede molto tempo ed è costosa. Ciò richiede l’attenzione a tempo pieno del dipendente e dell’addetto all’help desk. Inoltre, occupa l’ endpoint del dipendente, impedendogli di svolgere altre mansioni.
Se la risoluzione del problema richiede l’installazione di un nuovo software sotto la supervisione dell’addetto all’assistenza, tale procedura potrebbe protrarsi per un’ora o più. Potrebbero essere necessarie diverse telefonate.
Il dipendente potrebbe dover interrompere il lavoro più volte per avviare sessioni di accesso remoto. I dati raccolti sono utili, ma il modo in cui vengono raccolti impedisce all’agente e al dipendente di dedicarsi ad altre attività.
E, naturalmente, una volta terminata la sessione di accesso remoto invasivo, la raccolta dei dati in tempo reale cessa.
Raccolta di dati in tempo reale relativi agli endpoint
Un approccio migliore consiste nel raccogliere dati in tempo reale sugli endpoint senza disturbare in alcun modo i dipendenti. Se sui dispositivi è installato un agente di gestione " endpoint " adeguato, è possibile connettersi all' endpoint di un dipendente senza avviare una sessione di accesso remoto.
L'agente può quindi comunicare dati importanti, quali:
- Quali processi sono attivi?
- Quali processi stanno consumando la maggior parte delle risorse della CPU (Central Processing Unit)?
- In che modo viene utilizzata la memoria?
- Quanto spazio su disco è disponibile?
- Quali versioni del software sono installate?
- Quali attività sospette, se ve ne sono, si stanno verificando?
- Quali sono il modello e la configurazione hardware dell’ endpoint?
Quando gli addetti all’help desk riescono a ottenere queste informazioni senza disturbare i dipendenti, possono lavorare in modo molto più rapido ed efficace.
L’operatore può avviare la risoluzione del problema non appena un dipendente richiede assistenza o invia un ticket, riducendo così il tempo medio di riparazione ( ) (si apre in una nuova scheda) (MTTR). E non è necessario interrompere il dipendente né avviare un agente. Dispongono già delle informazioni di cui hanno bisogno. Tali informazioni riflettono ciò su cui il dipendente sta lavorando in questo momento, consentendo così agli agenti di risolvere i problemi nel momento stesso in cui si verificano.
Gli addetti all’help desk possono accedere a questi dati per risolvere i problemi in modo proattivo, risolvendo le criticità prima ancora che i dipendenti se ne accorgano. Ad esempio, se gli agenti vengono a sapere che una versione specifica di un’applicazione presenta dei problemi, possono aggiornare in background tutti gli endpoint su cui è in esecuzione tale versione.
Questa soluzione consiste nell’ottimizzazione del servizio di assistenza: risolvere i problemi di prestazioni prima ancora che i dipendenti si rendano conto di aver bisogno di chiedere aiuto.
Porre nuove domande e automatizzare un numero maggiore di attività
Grazie all’accesso a dati in tempo reale relativi agli endpoint, è possibile porre domande che in precedenza non sarebbero state possibili. Ad esempio, potete chiedere:
- Qual è l’applicazione più diffusa all’interno dell’organizzazione?
- Quale processo sta consumando la maggior parte delle risorse della CPU?
- I dipendenti che hanno effettuato l'aggiornamento a una nuova versione riscontrano, di conseguenza, un rallentamento delle prestazioni?
- In tal caso, in che misura tale calo di prestazioni è attribuibile all’hardware obsoleto?
- Quali endpoint dispongono di hardware talmente obsoleto da dover essere sostituito?
- Quali endpoint sono particolarmente vulnerabili alle nuove minacce alla sicurezza?
Senza poter accedere a dati in tempo reale sugli endpoint, raccogliere le risposte a domande come queste rappresenterebbe un’impresa titanica. Potrebbe comportare giorni o addirittura settimane di lavoro con agenti remoti, sondaggi tra gli utenti, fogli di calcolo, aggiornamenti al database di gestione della configurazione , (si apre in una nuova scheda),, (CMDB) e altro ancora. Grazie ai dati in tempo reale, a queste domande si possono dare risposte relativamente semplici, alle quali gli agenti possono rispondere tempestivamente.
Questi dati contribuiscono inoltre ad automatizzare le attività quando gli agenti scrivono script destinati agli endpoint che soddisfano criteri specifici. Ad esempio, è possibile scrivere uno script che automatizzi l’aggiornamento di tutti coloro che utilizzano una versione obsoleta dell’ App standard di videoconferenza aziendale. Oppure può scrivere uno script che applichi una patch a una versione di un’applicazione critica per l’azienda, con la certezza di disporre di dati accurati ed esaustivi sugli endpoint che, in questo preciso momento, eseguono la versione precedente di tale applicazione.
Archiviazione dei dati in tempo reale nel luogo appropriato
Potete verificare in che modo i dati in tempo reale possano essere d’aiuto nel monitoraggio delle prestazioni di (si apre in una nuova scheda). Ma sapete come raccogliere tali dati e dove archiviarli?
Nonostante il costo relativamente contenuto dell’archiviazione su cloud, la gestione di un archivio costantemente aggiornato dei dati in tempo reale provenienti dagli endpoint aziendali risulterebbe probabilmente troppo onerosa per la maggior parte dei budget destinati all’help desk.
Con la giusta piattaforma di gestione degli utenti endpoint e dei dispositivi, è possibile evitare questo problema accedendo direttamente ai dati in tempo reale dagli endpoint, senza che sia necessario trasferire e archiviare i dati altrove.
La conservazione dei dati sugli endpoint consente di risparmiare tempo e denaro. Gli agenti continuano a ricevere le informazioni di cui hanno bisogno e i dati sono sufficientemente sintetici da non interferire con il lavoro quotidiano dell’utente. Inoltre, non è necessaria alcuna integrazione o archiviazione aggiuntiva dei dati.
La trasformazione digitale dell’help desk
Ho illustrato diversi vantaggi dei dati in tempo reale per i servizi di assistenza e per i dipendenti. Tra questi vantaggi figurano una risoluzione più rapida dei problemi, una riduzione del tempo medio di risoluzione (MTTR), un approccio proattivo alla risoluzione dei problemi e l’automazione delle attività quotidiane degli operatori dell’help desk, con un conseguente risparmio di tempo sia per i dipendenti che per gli operatori.
È inoltre possibile utilizzare i dati in tempo reale ai fini della trasformazione digitale. Ad esempio, se gli script automatizzati sono in grado di raccogliere informazioni sullo stato degli endpoint, è possibile mettere a disposizione dei dipendenti portali self-service per aggiornare o riconfigurare le applicazioni più diffuse.
Inoltre, i team possono sfruttare tali dati in tempo reale all’interno di piattaforme di intelligenza artificiale (IA) quali , Salesforce Einstein (si apre in una nuova scheda),e per ottimizzare le operazioni dell’help desk. Ad esempio, analizzando i problemi comuni legati all’ endpoint e e le possibili soluzioni a tali problemi sulla base delle attività svolte dagli agenti, è possibile sviluppare modelli di intelligenza artificiale in grado di suggerire agli agenti la “migliore azione successiva” da intraprendere. Quella “, la migliore azione successiva (si apre in una nuova scheda)” si baserebbe sui risultati osservati dal modello di intelligenza artificiale in decine, centinaia o addirittura migliaia di azioni.
L'intelligenza artificiale sta già diventando una risorsa sempre più affidabile per l'ottimizzazione delle operazioni in molti settori aziendali. Ora, grazie ai dati in tempo reale relativi agli endpoint, è in grado di rivoluzionare le operazioni dell’help desk.
Creare un nuovo paradigma per i servizi di assistenza
Ho esordito affermando che il compito dell’help desk consiste nel risolvere i problemi. In assenza di un accesso agevole ai dati in tempo reale, gli operatori dell’help desk hanno dovuto accontentarsi di alcune soluzioni alternative poco pratiche: programmi di accesso remoto invasivi, telefonate di un’ora con i dipendenti e tempo trascorso a osservare le barre di avanzamento che si muovevano lentamente sullo schermo.
È giunto il momento che i team di assistenza tecnica abbandonino le telefonate che durano un’ora e i complicati strumenti di accesso remoto. Sfruttate invece i dati in tempo reale per scoprire — in modo rapido e semplice — cosa sta accadendo sugli endpoint di cui si occupano.
Fornendo agli operatori dell’help desk l’accesso in tempo reale alle informazioni relative allo stato e alla configurazione necessarie per risolvere i problemi, i dati in tempo reale aprono la strada a un help desk del futuro più veloce, più produttivo e più efficiente in termini di costi.
