Um IT-Prozesse umfassend zu analysieren, wird immer öfter das maschinelle Lernen eingesetzt. Große Mengen von unstrukturierten und halbstrukturierten Daten bis hin zu Echtzeitdatenströmen, wie sie beispielsweise bei Sensoren anfallen, können so erfasst und analysiert werden. Dabei gilt, je mehr Informationen gesammelt werden, um so präziser werden die Einblicke.
Durch die Analysen sollen Fehlerursachen erkannt werden, um zu verhindern, dass ein Problem erneut auftritt. Das maschinelle Lernen hilft dabei, Verhaltens- und Bedeutungsfolgen zu bestimmen, um das Problem nicht nur schneller zu erkennen und zu beheben, sondern auch Probleme vorherzusagen, bevor sie überhaupt entstehen. IT-Teams haben dadurch den Vorteil, dass sie sich direkt auf die Fehlerbehebung konzentrieren können, anstelle viel Zeit für langwierige Diagnosen aufzuwenden.