Ihr Daten-Template für das Problemmanagement

Der Aktivitätsname bezeichnet einen einzelnen Schritt im Problemmanagementprozess, zum Beispiel „Problem-Datensatz erstellt“, „Ursache ermittelt“ oder „Dauerhafte Fehlerbehebung umgesetzt“. Diese Aktivitäten werden chronologisch erfasst und zeigen, wie ein Problem bearbeitet wurde.

Beim Process Mining ist dieses Attribut entscheidend für die Erstellung der Prozessübersicht, die den tatsächlichen Arbeitsablauf visuell darstellt. Die Analyse der Reihenfolge, Häufigkeit und Pfade dieser Aktivitäten hilft, Abweichungen, Engpässe und Ineffizienzen bei der Problemlösung aufzudecken.

Dieses Attribut legt die Prozessschritte fest und ermöglicht die Visualisierung und Analyse des Prozessablaufs, einschließlich typischer Pfade und Abweichungen.

Aktivitätsnamen werden häufig aus Statusänderungsprotokollen, Audit-Trails oder Ereignistabellen abgeleitet, die mit dem jeweiligen Problem-Datensatz verknüpft sind.

Die Ereigniszeit beziehungsweise der Timestamp ordnet jede Aktivität chronologisch in den Lebenszyklus des Problems ein. Sie ist erforderlich, um Ereignisse korrekt zu sortieren und die Dauer zwischen verschiedenen Prozessschritten zu berechnen.

Beim Process Mining dient dieses Attribut dazu, Aktivitäten zu ordnen, das Prozessmodell zu ermitteln und alle zeitbasierten Analysen durchzuführen. Es bildet die Grundlage für Kennzahlen wie „Durchschnittliche Dauer der Ursachenanalyse“ und hilft, Verzögerungen zwischen Prozessschritten zu erkennen, etwa zwischen dem Ermitteln einer Ursache und dem Einleiten eines Änderungsantrags.

Der Timestamp jeder Aktivität ist entscheidend, um Ereignisse zu ordnen und zeitbasierte Kennzahlen wie Zykluszeiten und die Dauer von Engpässen zu berechnen.

Dieser Timestamp steht üblicherweise zusammen mit dem Aktivitätsnamen und der Case-ID in einem Event Log oder einer Audit-Trail-Tabelle.

Die Problem-Datensatz-ID dient als Primärschlüssel, mit dem sich der gesamte Lebenszyklus eines Problems von der Erstellung bis zur endgültigen Lösung verfolgen lässt. Jedes Problem erhält eine eindeutige ID, durch die es sich von allen anderen Problemen unterscheiden lässt. Ein Problem kann mit mehreren Incidents verknüpft sein.

Beim Process Mining ist dieses Attribut grundlegend, da es den Case definiert und dem Tool ermöglicht, alle zugehörigen Aktivitäten zu einem Prozessdurchlauf zusammenzufassen. Die Analyse von Prozessabläufen, das Ermitteln von Engpässen und die Berechnung der Case-Dauer setzen voraus, dass jeder Problem-Datensatz eindeutig identifiziert wird.

Dies ist die erforderliche Case-ID, mit der alle zugehörigen Ereignisse gruppiert werden. So lässt sich der gesamte Verlauf jeder Problemuntersuchung nachvollziehen.

Diese Kennung findet sich üblicherweise in der Haupttabelle für Probleme oder Tickets des IT-Service-Management-Systems (ITSM).

Dieses Attribut erfasst Datum und Uhrzeit des letzten Datenabrufs. Es zeigt, wie aktuell die analysierten Daten sind, und macht den von der Analyse abgedeckten Zeitraum transparent.

In Dashboards und Berichten ist diese Information wichtig für die Einordnung. Sie zeigt, ob die Benutzer Echtzeitdaten oder eine Momentaufnahme zu einem bestimmten Zeitpunkt betrachten. Das beeinflusst die Interpretation von Kennzahlen wie „Offener Problemrückstand nach Alter“.

Gibt wichtige Hinweise zur Aktualität der Daten. So lassen sich Analysen und Dashboards im Kontext der letzten Datenaktualisierung richtig interpretieren.

Dieser Timestamp wird üblicherweise vom ETL-Tool oder Skript während der Datenaufnahme erzeugt und gespeichert.

Dieses Attribut gibt an, aus welcher Quelle die Daten zum Problemmanagement stammen, zum Beispiel aus ServiceNow, Jira oder einem intern entwickelten ITSM-Tool. Es ist besonders wichtig, wenn Daten aus mehreren Systemen für eine umfassende Analyse zusammengeführt werden.

Beim Process Mining lässt sich das Quellsystem als Filter verwenden, um die Prozessleistung und Abweichungen zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten oder Plattformen zu vergleichen. Außerdem unterstützt es die Datenvalidierung und Fehlerbehebung, da es Auskunft über die Herkunft der Daten gibt.

Gibt die Herkunft der Daten an. Das ist wichtig für die Datenvalidierung und den Vergleich von Prozessen zwischen verschiedenen Systemen oder Organisationseinheiten.

Dieser statische Wert wird üblicherweise während der Datenextraktion hinzugefügt, um Datensätze aus einem bestimmten Quellsystem zu kennzeichnen.

Diese Kennzahl zählt, wie oft die Zuständigkeit für ein Problem übertragen wurde. Eine hohe Zahl von Neuzuweisungen deutet häufig auf ineffiziente Abläufe hin, etwa auf eine falsche Erstzuweisung oder unklare Zuständigkeiten zwischen Teams.

Beim Process Mining ist dies ein wichtiger Indikator für Reibungsverluste im Prozess. Die Kennzahl hilft, Fälle zu erkennen, in denen ein Problem zwischen Teams hin- und hergeschoben wird. Die Analyse von Cases mit vielen Neuzuweisungen kann Wissenslücken oder Prozessmängel aufdecken, die zu erheblichen Verzögerungen und unnötigem Aufwand führen.

Hilft, Ineffizienzen im Prozess anhand übermäßiger Übergaben zu beziffern. Diese weisen häufig auf falsche Zuweisungen, Wissenslücken oder unklare Zuständigkeiten hin.

Dieses Zählerfeld im Problem-Datensatz wird häufig bei jeder Zuweisungsänderung erhöht. Alternativ lässt sich der Wert aus dem Event Log berechnen.

Dieses Attribut beziffert die Auswirkungen eines Problems anhand der Anzahl der dadurch verursachten Incidents, die Benutzer betreffen. Ein Problem mit vielen verknüpften Incidents beeinträchtigt das Geschäft in der Regel stärker.

Diese Kennzahl unterstützt die Priorisierung und die Analyse der Auswirkungen. Beim Process Mining lässt sich die Anzahl der Incidents mit der Untersuchungsdauer oder der Lösungspriorität in Beziehung setzen. So können Organisationen das Ausmaß von Problemen besser einschätzen. Außerdem zeigt sich, wie viele Incidents durch eine einzelne Fehlerbehebung verhindert werden, was den Ressourceneinsatz im Problemmanagement nachvollziehbar macht.

Beziffert die geschäftlichen Auswirkungen eines Problems. Das hilft, Untersuchungen zu priorisieren und die Wirksamkeit der Lösung zu messen.

Dieser Wert wird häufig als berechnetes Feld im Problem-Datensatz geführt und zählt die verknüpften Incident-Datensätze.

Dieses Attribut verknüpft ein Problem mit einer bestimmten Komponente oder einem Service der IT-Infrastruktur, zum Beispiel dem „E-Mail-Service“ oder der „Plattform für Kundenbeziehungsmanagement“. Dadurch erhält das technische Problem einen wichtigen geschäftlichen Kontext.

Bei der Process-Mining-Analyse ermöglicht der betroffene Service eine geschäftsorientierte Sicht auf den Prozess. So lassen sich Fragen beantworten wie: „Welche Services verursachen die meisten Probleme?“ oder „Wie lange dauert die Lösung von Problemen, die kritische Finanzsysteme betreffen, im Durchschnitt?“ Dieser Kontext ist wichtig, um Verbesserungsmaßnahmen nach ihren geschäftlichen Auswirkungen zu priorisieren.

Stellt den geschäftlichen Kontext her, indem technische Probleme mit den betroffenen Services verknüpft werden. So lassen sich Maßnahmen nach ihrer geschäftlichen Bedeutung priorisieren.

Dieses Attribut wird üblicherweise aus einer Configuration Management Database (CMDB) übernommen und im Problem-Datensatz im Feld „Configuration Item“ oder „Service“ gespeichert.

Die Priorität ist ein wichtiges Attribut, um Probleme nach geschäftlichen Auswirkungen und Dringlichkeit einzuordnen. Sie hilft Teams, sich zuerst auf die kritischsten Probleme zu konzentrieren. Häufig gibt es standardisierte Prioritätsstufen wie Kritisch, Hoch, Mittel und Niedrig.

Bei der Prozessanalyse dient die Priorität als wichtige Dimension für Filter und Vergleiche. Analysten können den Ablauf bei Problemen mit hoher und niedriger Priorität vergleichen und prüfen, ob diese unterschiedlich oder effizienter bearbeitet werden. Auch für die Analyse der SLA-Einhaltung ist die Priorität grundlegend, da SLAs häufig an Prioritätsstufen geknüpft sind.

Ermöglicht den Vergleich der Bearbeitung kritischer und routinemäßiger Probleme und ist wichtig, um die SLA-Einhaltung zu messen.

Dieses Feld ist in den Haupttabellen für Problem-Datensätze der meisten ITSM-Plattformen standardmäßig vorhanden.

Dieses boolesche Attribut zeigt direkt an, ob ein Service Level Agreement eingehalten wurde. Es wird üblicherweise auf „true“ gesetzt, wenn der Timestamp der Problemlösung nach dem SLA-Fälligkeitstermin liegt.

Als direktes Ergebnismaß eignet sich diese Kennzeichnung besonders für übergeordnete Dashboards und Berichte. Beim Process Mining lässt sie sich für Konformitätsprüfungen oder zum Filtern aller Cases mit SLA-Verletzung verwenden. Der Vergleich der Prozessübersichten von Problemen mit und ohne SLA-Verletzung kann Muster, Engpässe oder bestimmte Aktivitäten aufzeigen, die häufig zu SLA-Verstößen führen.

Zeigt eindeutig an, ob das SLA eingehalten wurde. So lassen sich Prozesspfade, die zu Verletzungen führen, einfach filtern und analysieren.

Dieses Feld wird häufig abgeleitet oder berechnet, indem der Timestamp der Lösung mit dem SLA-Fälligkeitstermin verglichen wird.

Der SLA-Fälligkeitstermin legt ein verbindliches Ziel für die Problemlösung fest. Er richtet sich üblicherweise nach der Priorität des Problems und den im Service Level Agreement (SLA) vereinbarten Bedingungen.

Dieses Attribut ist wichtig für das Dashboard „Übersicht zur SLA-Einhaltung“. Durch den Vergleich der tatsächlichen Lösungszeit mit dem SLA-Fälligkeitstermin können Organisationen die SLA-Erfüllungsquote berechnen. Process Mining ermöglicht außerdem eine detailliertere Analyse, um festzustellen, welche Prozessschritte oder Teams am häufigsten zu SLA-Verletzungen beitragen.

Legt das Lösungsziel fest und bildet damit die Grundlage für die Messung und Berichterstattung zur SLA-Einhaltung.

Dieses Datum wird üblicherweise anhand des Erstellungszeitpunkts und der Priorität berechnet und im Problem-Datensatz gespeichert.

Die Support-Gruppe gibt an, welchem Team das Problem zugewiesen ist. Im Verlauf kann es zwischen verschiedenen Gruppen weitergegeben werden, zum Beispiel von einem Support-Team der Ebene 2 an ein spezialisiertes Team für Netzwerktechnik.

Dieses Attribut ist wichtig, um die Teamleistung und Übergaben zwischen Teams zu analysieren. Process Mining kann Verzögerungen durch Neuzuweisungen aufzeigen, die Bearbeitungsdauer eines Problems je Gruppe messen und ermitteln, welche Teams bestimmte Problemtypen am effektivsten lösen. Es unterstützt direkt Dashboards wie „Analyse der Übergaben zwischen Support-Gruppen“.

Wichtig für die Analyse der Teamleistung, das Ermitteln von Engpässen durch Übergaben und das Verständnis der Arbeitslastverteilung zwischen Teams.

Diese Information ist üblicherweise im Zuweisungsverlauf des Problem-Datensatzes oder in der Hauptdetailtabelle des ITSM-Systems gespeichert.

Nach Abschluss der Untersuchung dient die Ursachenkategorie dazu, den grundlegenden Grund für das Problem einzuordnen, zum Beispiel als „Konfigurationsfehler“, „Softwarefehler“ oder „Hardwareausfall“. Diese Kategorisierung ist wichtig für gezielte Verbesserungen.

Das Attribut bildet die Grundlage für das Dashboard „Leistung der Ursachenanalyse“. Durch die Analyse der Häufigkeit verschiedener Ursachenkategorien können Organisationen wiederkehrende systemische Probleme erkennen und langfristige Lösungen priorisieren. So verlagert sich der Fokus von der reaktiven Problemlösung auf die vorbeugende Vermeidung.

Wichtig für strategische Analysen: Es hilft, systemische Probleme und Trends bei den Ursachen von Problemen in der Organisation zu erkennen.

Diese Information wird üblicherweise in einem eigenen Feld des Problem-Datensatzes erfasst, oft vor oder während des Abschlusses.

Dieses Attribut stellt eine direkte Verbindung zwischen dem Problemmanagement- und dem Change-Management-Prozess her. Es wird verwendet, wenn eine Codeänderung, ein Hardwareaustausch oder eine andere Anpassung erforderlich ist, um die Ursache des Problems zu beheben.

Die Analyse dieser Verknüpfung ist wichtig, um die „Verzögerung bei der Übergabe an das Change Management“ zu verstehen. Process Mining kann die Zeit vom Ermitteln der Ursache bis zur Erstellung eines Änderungsantrags messen. Ebenso lässt sich die Zeit zwischen der Umsetzung der Änderung und dem endgültigen Abschluss des Problems bestimmen. So werden Ineffizienzen im Zusammenspiel der beiden Prozesse sichtbar.

Verknüpft das Problem mit seiner Lösung im Change Management und ermöglicht so die Analyse von Übergabeverzögerungen und des gesamten Lösungsverlaufs.

Dies ist üblicherweise ein Referenzfeld im Problem-Datensatz, das auf den entsprechenden Datensatz im Change-Management-System oder -Modul verweist.

Der Problemstatus zeigt die aktuelle Phase des Problems im Workflow an. Er gibt jederzeit Auskunft darüber, wo sich das Problem befindet, von der ersten Erfassung bis zur endgültigen Lösung.

Während der Aktivitätsname das Ereignis einer Statusänderung erfasst, eignet sich der Problemstatus selbst zur Analyse des aktuellen Rückstands. Damit lassen sich Dashboards erstellen, die die Anzahl offener Probleme je Status anzeigen. So können Teams ihre Arbeitslast steuern und Datensätze erkennen, die zu lange in einer bestimmten Phase feststecken.

Zeigt die aktuelle Phase eines Problems an. Das ist wichtig für die Analyse des Rückstands und um Probleme zu erkennen, die in einer bestimmten Phase feststecken.

Dieses Standardfeld in der Haupttabelle für Problem-Datensätze wird aktualisiert, während das Problem seinen Lebenszyklus durchläuft.

Dieses Attribut erfasst, ob eine vorläufige Lösung bereitgestellt wurde, um die Auswirkungen des Problems zu begrenzen, während eine dauerhafte Fehlerbehebung entwickelt wird. Es handelt sich um einen wichtigen Meilenstein im Lebenszyklus des Problemmanagements.

Dieses Attribut ist entscheidend für das Dashboard „Wirksamkeit und Geschwindigkeit von Workarounds“. Mit Process Mining lässt sich die durchschnittliche Zeit bis zur Bereitstellung eines Workarounds berechnen. Weitere Analysen können zeigen, ob nach der Bereitstellung weniger neue, damit verbundene Incidents auftreten. So lässt sich messen, wie schnell das Team den Service wiederherstellen kann, noch bevor die Ursache behoben ist.

Zeigt an, ob der Service vorläufig wiederhergestellt wurde. So lässt sich analysieren, wie schnell das Team die geschäftlichen Auswirkungen begrenzen kann.

Dies kann über eine boolesche Kennzeichnung („WorkaroundPublished“) erfasst oder aus einem Eintrag im Feld mit den Workaround-Details abgeleitet werden.

Dieses Attribut gibt an, welche Person zu einem bestimmten Zeitpunkt für das Problem verantwortlich ist. Während die Support-Gruppe das Team bezeichnet, benennt der zugewiesene Benutzer den einzelnen Agenten, Techniker oder Koordinator, der die Untersuchung bearbeitet.

Die Analyse nach zugewiesenem Benutzer hilft, individuelle Arbeitslasten, Leistungen und Schulungsbedarf zu verstehen. Sie kann zeigen, ob einzelne Personen zu Engpässen werden oder die Arbeit innerhalb eines Teams ungleich verteilt ist. Diese Auswertung ergänzt die Analyse nach Support-Gruppe.

Ermöglicht die Analyse der individuellen Arbeitslast und Leistung. So lassen sich besonders leistungsstarke Mitarbeitende sowie Personen ermitteln, die zusätzliche Unterstützung oder Schulungen benötigen.

Dieses Feld findet sich üblicherweise in der Haupttabelle für Problem-Datensätze und trägt oft die Bezeichnung „Assignee“, „Assigned To“ oder „Coordinator“.