Big Data & Service Desk

Big data y su impacto en los servicios de Service Desk

Hubo un tiempo en el que nuestro mayor problema era la adquisición de datos, hoy en día, el reto consiste en administrar y trabajar correctamente con la gran cantidad de datos de que disponemos. Ahora los datos son a la vez el problema y la solución.

Big Data en sí no significa nada ni sirve para nada, su verdadero propósito surge cuando los usuarios ponen toda esa información en acción. Este proceso requiere de importantes cambios y actualizaciones para soportar los servicios relacionados con el ingente volumen de datos. Big Data genera un valor increíble y proporciona ventaja ante posibles competidores.

Big Data & Service Desk

Para lograr un servicio de Service Desk más productivo, debemos revisar y explotar la gran cantidad de Big Data generado y almacenado en las bases de datos de conocimiento. Estos datos normalmente vienen dados de:

  • Descripciones de incidencias.
  • Consultas.
  • Discusiones entre agentes de primer, segundo o tercer nivel durante la resolución de una incidencia.
  • Archivos adjuntos e interacciones con el usuario.

Los beneficiarios de almacenar, categorizar y dar uso a estos datos son el cliente del Service Desk, el técnico y por último el manager o supervisor del servicio.

El cliente de un Service Desk, como norma general debe facilitar una gran cantidad de datos al técnico a la hora de abrir un ticket para su correcta categorización. Esto puede derivar en una serie de fallos, tanto de enfado por parte del usuario por tener que perder tiempo facilitando dichos datos, como por la incorrecta asignación de la incidencia por error en alguno de esos datos. Para evitar esto, se deberán aplicar correctamente los procesos de análisis de Big Data, de este modo se evita que el usuario tenga que facilitar tanto volumen de datos y se pueda centrar en el error que le ha llevado a llamar al servicio de soporte.

En relación al cliente, Big Data también nos ayuda a generar herramientas de soporte automáticas. Capturando sus conversaciones, chats, emails y otras interacciones multimedia, podemos generar una base de conocimientos a la que puedan acceder y así ayudar a otros usuarios o así mismos a resolver dudas o problemas. Esta base de Big Data puede ayudar también a los técnicos a detectar errores comunes o consultas y así resolverlos más rápido cuando se dé el caso.

En primera persona

Bajo el punto de vista de un técnico de soporte el mayor desafío a la hora de tratar una incidencia es identificar la causa primera del error y decidir cómo proceder. Ahora mismo el técnico se ayuda de una combinación de conocimientos adquiridos y ayuda de su equipo, así como de la base de conocimientos en caso de que exista. Orientando el proceso al Big Data podrá capturar las consultas y errores que se estén produciendo en ese mismo momento y así identificar problemas o patrones de error, solventándolos rapidamente y evitando futuras incidencias. Por ejemplo, gracias al Big Data podemos saber si muchos usuarios están buscando en el sistema documentación sobre algún servicio en concreto, detectar si existe documentación de ayuda al respecto y en caso de que no exista crearla para que en futuras consultas aparezca dicho archivo de ayuda. Este enfoque proactivo aumenta la satisfacción del cliente y minimiza los contactos al Service Desk lo que aumenta el valor del servicio.

Finalmente es necesario reestructurar cómo los usuarios, los técnicos y los administradores del servicio interactúan con la gran cantidad de datos de que disponemos gracias al Big Data. Cuando utilizamos Big Data para este propósito vemos como, tanto los técnicos de Service Desk, como de TI pueden acceder a una inmensa cantidad de datos, tanto estructurados como no, para obtener la información necesaria para solucionar la incidencia en un tiempo record o derivarla correctamente, liberando los recursos de TI para que puedan centrarse en otras actividades.

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