无论是追踪平均修复时间（MTTR）还是工单关闭率，传统的报表和仪表盘都能帮助衡量 IT 服务台的运营效率。然而，要真正实现 ITSM 运营与业务目标的深度对齐，IT 领导者与服务台经理必须推动战略性的服务改进。
为此，他们需要深入洞察那些影响服务成果的关键领域，包括事件趋势、服务水平协议（SLA）合规情况、技术人员工作效率，以及资产的财务状况等。这正是为何在 ITSM 运营中嵌入智能决策能力显得尤为重要。
本文将探讨 ManageEngine卓豪ServiceDesk Plus 与 Analytics Plus 的集成是如何帮助企业借助 AI 驱动的数据分析，获得智能且可执行的洞察，从而推动更快速、更明智的 ITSM 决策。
为了更好地说明这一点，本文将以一家公司为例，展示当缺乏高级分析能力时，其在 IT 决策过程中如何陷入困境。
该公司的决策瘫痪：4大关键场景
该公司 是一家全球知名的银行，致力于为客户提供世界一流的数字化银行体验。为实现这一目标，其 IT 领导层专注于推进战略性 ITSM 改革的同时，也负责日常服务运营的顺利进行。团队的首要任务包括：增强安全事件的响应策略、确保服务水平协议（SLA）合规，以及防止技术人员因超负荷工作而产生倦怠。
然而，该公司 的这一系列努力却被传统的报表机制所限制。这些报表缺乏深入分析能力，使团队难以获取实时且具备上下文的信息洞察，从而导致决策迟缓，关键行动难以落地。具体表现如下：
●安全事件报表需要从分散的数据源手动整合，严重拖慢了响应速度；
●技术人员的工作负载因数据复杂而缺乏透明度，导致任务分配失衡；
●服务级别协议（SLA）因未能考虑相关依赖关系而频繁违约，影响服务质量；
●ITSM 团队只能依赖主观猜测识别瓶颈，缺乏数据支持，导致整体运营效率低下。
●现在，让我们看看 该公司 如何通过整合这两种解决方案，有效应对每一个挑战。
●通过与 Zia（我们的原生 AI 驱动虚拟助手）对话生成安全事件报表和仪表盘
为了加强事件响应计划，该公司 需要首先评估现有流程并识别关键瓶颈。但这一过程充满挑战：关键数据分布在多个系统中，迫使 IT 领导层不得不从零开始手动编制报表。这不仅依赖复杂查询，且常常选择了不准确的指标。
此外，由于这些报表难以被相关利益相关者访问，导致他们无法快速获得可操作的洞察，从而进一步拖延了决策过程。总体而言，这种分散、低效的方法让报表制作既耗时又容易出错，严重制约了 该公司 建立高效、主动的事件响应策略。
通过集成获得的优势
为克服手动构建复杂报表的困扰，该公司 借助了 ServiceDesk Plus 与 Analytics Plus 的集成能力。无需投入大量时间与精力，该公司 能通过原生 AI 虚拟助手 Zia 的对话式智能技术，快速生成可视化丰富、内容详尽的报表与仪表盘。
通过 Zia 的“Ask Zia”对话界面，服务台经理只需使用自然语言提问，例如“显示与安全相关的事件数量”，Zia 即可在几秒内生成具有上下文关联的图表，省去编写复杂查询的烦恼。接着，用户可继续询问事件的严重性、状态、平均解决时间和 SLA 合规性等内容（见图 1）。
Zia 会将这些问题转化为具备可视化效果的小工具，如柱状图、趋势图与仪表盘，为服务健康提供直观、清晰的洞察。
图1. 通过 Ask Zia（我们的原生 AI 驱动虚拟助手）生成可视化报表和仪表盘。
这些小工具随后被整合进一个统一的仪表盘，团队可在同一界面中查看所有关键信息。他们还可进一步自定义布局与样式，突出最关键的内容，构建出一个直观、易操作的用户界面。
通过将 Analytics Plus 生成的仪表盘直接嵌入 ServiceDesk Plus，该公司 的团队实现了跨工具的无缝协作，无需频繁切换窗口，极大提升了工作效率（见图 2）。
图2. 自定义布局并在 ServiceDesk Plus 中嵌入仪表盘。
通过几个简单的对话指令，该公司 彻底颠覆了过去生成报表和仪表盘的方式，不仅加快了决策速度，还获得了更具深度的运营洞察。
通过获取基于上下文的、由生成式人工智能（GenAI）驱动的洞察来优化技术人员的工作负载
在 该公司，IT 领导者始终坚信：只有获得充分支持与赋能的技术人员，才能成为高效服务交付的基石。然而，现实数据却讲述了一个截然不同、令人担忧的故事。当前，技术人员的工作负载已超出 100%，他们不得不频繁加班，而工单积压量也突破 50 张大关。整个团队非但没有处于可控状态，反而正逐步走向集体倦怠（burnout）。
尽管掌握大量数据，该公司 的服务台经理却因复杂的表格和原始图表缺乏可操作性而陷入“分析瘫痪”。为了提取关键洞察，他们必须手动审查多份报表，如工单解决时间、按技术人员划分的工单量、工单积压情况等。这种低效做法不仅耗时，还因为潜在变量的缺失而导致数据解读不一致，进一步加剧了工作负载管理的难度。
集成带来的优势：从“数据堆”中提取可执行洞察
如今，该公司 不再需要手动整理繁杂的报表数据，而是借助生成式人工智能（GenAI）驱动的 Zia Insights，只需一键，即可获取结构清晰、具备上下文的洞察解读。这让服务台经理能够直观掌握关键绩效指标（KPI），识别趋势并洞察潜在影响因素——无需繁琐计算与数据建模。
为了更科学地优化技术人员的工作负载，Zia Insights 通过图表与文本方式，呈现每位技术人员处理的事件数量、平均处理时间以及请求重新打开的比例等关键趋势。基于这些数据，Zia 能够识别性能偏差，实现预警与早期干预。
例如，Zia 分析发现，服务台中请求被重新打开的总比例为 111%。更深入的趋势图揭示了明显的波动，并定位出导致该趋势的具体原因。数据显示，Emily Davis 的请求重新打开次数仅为 5 次，而 Michael Wilson 高达 9 次，两者相差 80%，这一对比无需人工计算（见图 3）。为解决这一问题，该公司 随即为 Michael 安排了定向的技能提升计划，以帮助其提高一次解决率。
图 3. 通过 Zia Insights，从复杂报表中生成清晰描述和可执行洞察。
当服务趋势发生异常变化，例如 SLA 合规率突然下降时，Zia 的“关键驱动因素分析”功能可进一步深入，识别背后的根本原因。例如，它可自动识别出导致问题的高优先级请求激增，而无需人工干预。通过 Zia，该公司 得以将原始数据转化为清晰、可落地的行动洞察，赋能服务台经理更科学地规划资源、优化任务分配并有效预防技术人员倦怠。
借助无代码 AI 预测，提升 SLA 合规率
该公司 的 IT 领导者深知，准时交付服务对银行业务至关重要。他们设定了一个战略目标：将 SLA 合规率稳定保持在 95% 以上。然而，目标虽清晰，执行却困难重重，关键原因在于他们忽略了影响 SLA 表现的多种依赖因素。
该公司 的服务台经理在决策过程中过度依赖历史数据，却忽视了对未来服务趋势的预测。这使他们无法及时识别潜在风险，如季节性工单高峰、组织流程变更等新兴因素对 SLA 的潜在冲击。更严重的是，系统中明显存在工单流转瓶颈，导致许多关键请求临近违约边缘却无人察觉，直到问题爆发已无可挽回。因此，该公司 的 SLA 合规目标始终难以实现。
通过集成获得的优势
为防止服务水平协议（SLA）违约并保持行业领先地位，该公司 的服务台经理借助 Analytics Plus 的无代码机器学习引擎，生成了针对其独特服务环境的可操作预测。
他们通过追踪每周已解决请求的平均值，洞察技术人员的工作负载平衡、季节性解决趋势以及积压处理效率。为了优化未来几周的资源规划，团队结合关键影响因素（如新进请求数量和平均解决时间）对该每周平均 KPI 进行了预测（见图 4）。Analytics Plus 会自动选取最优的预测模型（此处为向量自回归），并生成未来五周的趋势展望（见图 5）。这些预测揭示了即将出现的解决趋势波动，使团队得以更具战略性地分配技术人员，从而降低 SLA 违约风险。
图 4. 借助机器学习引擎，结合影响因素生成定制化、精准的 KPI 预测。
图 5. 基于历史模式与关键指标，通过无代码机器学习引擎预测未来趋势变化。
除了预测功能，管理者还利用 AutoML 能力构建了自定义的无代码机器学习模型，这些模型可从历史工单数据中学习，识别模式，并主动预警潜在升级风险。在开发模型的过程中，团队纳入了关键属性（如工单优先级和类别），并选择了合适的分类算法（如决策树或随机森林）来优化预测准确性。模型部署后，系统能够自动识别可能被升级的开放工单，帮助团队提前干预、重新分配资源，并持续实现 SLA 时间目标。
通过Spotlight提升ITSM模块的决策智能
为了实现持续的服务改进，该公司 开始审视其现有的 ITSM 实践，并识别潜在的改进领域。然而，很快他们便遇到了一个常见难题：信息过载。
尽管掌握了大量 ITSM 数据，该公司 却难以从中提取有价值的信息，导致运营盲区。这让团队难以判断哪些措施真正有效、哪些无效，以及应优先改进的具体方向。
由于缺乏清晰的数据策略，团队不得不依赖人为推测，这直接造成运营效率低下、进展缓慢。更严重的是，当需要同时优化多个流程时，决策疲劳逐渐显现，而团队又缺乏洞察来指导关键决策。每项改进都像是在摸着石头过河，难以将关键信息有效关联起来。
集成带来的优势
该公司 的服务台经理不再需要翻阅冗长报表或筛选原始数据，而是借助 Spotlight——一款强大的决策智能引擎，直接从 ITSM 数据中获取来自事件管理、服务请求、变更管理和资产管理等模块的上下文相关、智能推荐。
Spotlight 能揭示隐藏的瓶颈并指出其严重性，识别模式并提供纠正建议，帮助团队迅速响应，保持领先（图 6）。例如，Spotlight 曾提示某一业务关键问题：每天下午 3 点至 4 点工单激增，建议在此时段增加技术人员配置。在另一个场景中，它识别出三位多次上报资产问题的请求者，并建议分析其资产使用模式以防止问题再次发生。
图 6. 通过 Spotlight，在 ITSM 实践中实现上下文相关、智能化的推荐。
简而言之，Spotlight 承担了大量分析工作，让 IT 团队能够摆脱猜测，及时做出数据驱动的决策，从而推动持续的服务优化。
结语
随着组织在 ITSM 成熟度上不断提升，具备快速、智能决策能力的团队将脱颖而出。ManageEngine卓豪由 Analytics Plus 提供支持的 ServiceDesk Plus 高级分析功能，可将原始数据转化为实时的决策智能，使 IT 团队能够主动应对变化、持续优化服务，并始终与业务优先级保持一致。
展望未来，决策智能不再是可有可无的附加选项，而将成为 ITSM 卓越运营的核心。借助 ManageEngine卓豪，组织不仅能将每一项洞察转化为切实成果，更能建立起面向未来的 ITSM 战略。
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