Ihre Problemmanagement Datenvorlage.

Der Aktivitätsname beschreibt einen einzelnen Schritt im Problemmanagement-Prozess, wie 'Problem-Datensatz erstellt', 'Ursache identifiziert' oder 'Dauerhafte Lösung implementiert'. Diese Aktivitäten werden chronologisch erfasst, um die Historie der Problembehandlung zu erstellen.

Für Process Mining ist dieses Attribut wichtig für den Aufbau der Prozesskarte, die den tatsächlichen Arbeitsfluss visuell darstellt. Die Analyse der Reihenfolge, Häufigkeit und Pfade dieser Aktivitäten hilft, Abweichungen, Engpässe und Ineffizienzen im Problemlösungsprozess aufzudecken.

Dieses Attribut definiert die Prozessschritte und ermöglicht die Visualisierung und Analyse des Prozessflusses, einschließlich gängiger Pfade und Abweichungen.

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

Die Event Time, oder den Antrag bearbeitet.er Zeitstempel, liefert den chronologischen Kontext für jede Aktivität im Lebenszyklus des Problems. Sie ist wichtig für die korrekte Reihenfolge von Ereignisse und zur Berechnung von Dauern zwischen verschiedenen Prozessschritten.

Im Process Mining wird dieses Attribut verwendet, um Aktivitäten zu ordnen, das Prozessmodell zu entdecken und alle zeitbasierten Analysen durchzuführen. Es ist die Grundlage für die Berechnung wichtiger Leistungsindikatoren wie der 'Durchschnittlichen Untersuchungszeit für die Ursachenanalyse' und für die Identifizierung von Verzögerungen zwischen Schritten, wie der Übergabe zwischen der Identifizierung einer Ursache und der Initiierung eines Change Requests.

Der Zeitstempel für jede Aktivität ist maßgeblich für die Reihenfolge der Ereignisse und die Berechnung aller zeitbasierten Metriken, wie Durchlaufzeiten und Engpassdauern.

Dieser Zeitstempel befindet sich normalerweise in einem Event Log oder einer Audit-Trail-Tabelle, zusammen mit dem Aktivitätsnamen und der Case-ID.

Die Problem-Datensatz-ID dient als Primärschlüssel zur Verfolgung des gesamten Lebenszyklus eines Problems von seiner Erstellung bis zu seiner endgültigen Lösung. Jedem Problem, das mit mehreren Incidents verknüpft sein kann, wird eine eindeutige ID zugewiesen, um es von allen anderen Problemen zu unterscheiden.

Im Process Mining ist dieses Attribut von grundlegender Bedeutung, da es den Case definiert und dem Tool ermöglicht, alle zugehörigen Aktivitäten zu einer einzigen Prozessinstanz zu gruppieren. Die Analyse von Prozessflüssen, die Identifizierung von Engpässen und die Berechnung von Case-Dauern hängen alle von der korrekten Identifizierung jedes einzelnen Problem-Datensatzs ab.

Dies ist die zentrale Case-ID, die alle zugehörigen Ereignisse gruppiert und es somit ermöglicht, den End-to-End-Verlauf jeder Problemuntersuchung nachzuverfolgen.

Dieser Bezeichner ist in der Regel in der Haupttabelle für Probleme oder Tickets des IT Service Management (ITSM)-Systems zu finden.

Dieses Attribut erfasst Datum und Uhrzeit des letzten Datenabzugs. Es schafft Transparenz über die Aktualität der analysierten Daten und stellt sicher, dass Stakeholder den Antrag bearbeitet.en durch die Analyse abgedeckten Zeitraum verstehen.\n\nIn Dashboards und Berichten sind diese Informationen wichtig für den Kontext. Sie helfen Benutzern zu erkennen, ob sie EchtzeitHinweisrmationen oder eine Momentaufnahme von einem bestimmten Zeitpunkt betrachten, was die Interpretation von Metriken wie dem 'Überalterten Problem-Backlog' beeinflusst.

Bietet wichtigen Kontext zur Datenaktualität und stellt sicher, dass Analysen und Dashboards auf Basis der letzten Datenaktualisierung korrekt interpretiert werden.

Dieser Zeitstempel wird in der Regel vom Datenextraktions-, Transformations- und Ladewerkzeug (ETL-Tool) oder Skript während der Datenerfassung generiert und gespeichert.

Dieses Attribut identifiziert die Herkunft der Problemmanagement-Daten, zum Beispiel ServiceNow, Jira oder ein selbstentwickeltes ITSM-Tool. Es ist besonders wichtig in Umgebungen, in denen Daten aus mehreren Systemen für eine vollständige Analyse kombiniert werden.\n\nIm Process Mining kann das Quellsystem als Filter verwendet werden, um die Prozessleistung und Variationen über verschiedene Geschäftsbereiche oder Plattformen hinweg zu vergleichen. Es unterstützt auch die Datenvalidierung und Fehlerbehebung, indem es Kontext über die Datenherkunft liefert.

Identifiziert die Datenherkunft, was wesentlich für die Datenvalidierung und den Vergleich von Prozessen über verschiedene Systeme oder Organisationseinheiten hinweg ist.

Dies ist in der Regel ein statischer Wert, der während des Datenextraktionsprozesses hinzugefügt wird, um Datensätze aus einem spezifischen Quellsystem zu kennzeichnen.

Diese Metrik zählt, wie oft die Verantwortung für ein Problem übertragen wurde. Eine hohe Anzahl von Neuzuweisungen deutet oft auf Prozesseffizienz hin, wie z. B. eine Neine anfängliche Weiterleitung oder mangelnde Klarheit bei den Teamaufgaben.\n\nIm Process Mining ist dies ein Schlüsselindikator für Prozessreibung. Es kann verwendet werden, um 'Ping-Pong'-Szenarien zu identifizieren, bei denen ein Problem zwischen Teams hin- und hergereicht wird. Die Analyse von Fällen mit hohen Neuzuweisungszahlen kann Wissenslücken oder Prozessfehler aufdecken, die zu erheblichen Verzögerungen und verschwendetem Aufwand führen.

Hilft, die Prozesseffizienz zu quantifizieren, indem übermäßige Übergaben verfolgt werden, die oft auf Neines Routing, Wissenslücken oder unklare Verantwortlichkeiten hinweisen.

Dies ist oft ein Zählerfeld, das im Problemfall bei jeder Zuweisungsänderung inkrementiert wird. Es kann auch aus dem Event Log berechnet werden.

Dieses Attribut quantifiziert die Auswirkungen eines Problems, indem es zeigt, wie viele nutzerseitige Incidents es verursacht hat. Ein Problem mit einer hohen Anzahl verwandter Incidents ist in der Regel geschäftsschädigender.\n\nDiese Metrik ist ein effektives Werkzeug zur Priorisierung und Wirkungsanalyse. Im Process Mining kann sie verwendet werden, um die Anzahl der Incidents mit der Untersuchungszeit oder den Antrag bearbeitet.er Lösungspriorität zu korrelieren. Sie hilft Organisationen, das Ausmaß von Problemen zu verstehen und die für das Problemmanagement aufgewendeten Ressourcen zu rechtfertigen, indem sie zeigt, wie viele Incidents durch eine einzige Fehlerbehebung verhindert werden.

Quantifiziert die geschäftliche Auswirkung eines Problems und hilft, Untersuchungen zu priorisieren und die Wirksamkeit der Lösung zu messen.

Dieser Wert ist oft ein berechnetes Feld im Problemfall, das die Anzahl der verknüpften Incident-Einträge zählt.

Dieses Attribut verknüpft ein Problem mit einer spezifischen Komponente oder einem Dienst innerhalb der IT-Infrastruktur, wie zum Beispiel 'E-Mail-Dienst' oder 'Kundenbeziehungsmanagement-Plattform'. Es liefert einen wichtigen geschäftlichen Kontext für das technische Problem.\n\nIn der Process Mining-Analyse ermöglicht der betroffene Dienst eine geschäftsorientierte Sicht auf den Prozess. Es hilft, Fragen zu beantworten wie: 'Welche Dienste verursachen die meisten Probleme?' oder 'Was ist unsere durchschnittliche Lösungszeit für Probleme, die kritische Finanzsysteme betreffen?'. Dieser Kontext ist maßgeblich für die Priorisierung von Verbesserungsmaßnahmen basierend auf dem Geschäftseinfluss.

Bietet Geschäftskontext, indem technische Probleme mit den von ihnen betroffenen Dienste verknüpft werden, was eine Priorisierung basierend auf der Geschäftskritikalität ermöglicht.

Dies wird in der Regel aus einer Configuration Management Datenbase (CMDB) verknüpft und in einem Feld 'Konfigurationselement' oder 'Service' im Problemfall gespeichert.

Die Priorität ist ein Schlüsselattribut zur Klassifizierung von Problemen basierend auf deren geschäftlicher Auswirkung und Dringlichkeit. Sie hilft Teams, ihre Anstrengungen zuerst auf die kritischsten Probleme zu konzentrieren. Prioritätsstufen sind oft standardisiert, z. B. Kritisch, Hoch, Mittel und Niedrig.

In der Prozessanalyse ist die Priorität eine hilfreiche Dimension für Filterung und Vergleich. Analysten können den Prozessfluss für hochprioritäre Probleme im Vergleich zu niedrigprioritären Problemen vergleichen, um zu sehen, ob diese unterschiedlich oder effizienter behandelt werden. Sie ist auch grundlegend für die SLA-Compliance-Analyse, da SLAs oft an Prioritätsstufen gebunden sind.

Ermöglicht die Segmentierung der Analyse, um den Umgang mit kritischen Problemen im Vergleich zu Routineproblemen zu vergleichen, und ist wichtig für die Messung der SLA-Einhaltung.

Dies ist ein Standardfeld in der Haupttabelle der Problemfälle der meisten ITSM-Plattformen.

Dieses boolesche Attribut bietet einen einfachen, direkten Indikator dafür, ob ein Service Level Agreement eingehalten wurde. Es wird in der Regel auf 'Ja' gesetzt, wenn der Lösungs-Zeitstempel des Problems später als das SLA-Fälligkeitsdatum ist.\n\nAls direkte Ergebnismessung ist dieses Flag extrem nützlich für High-Level-Dashboards und Berichte. Im Process Mining kann es verwendet werden, um Konformitätsprüfungen zu erstellen oder alle verletzten Fälle zu filtern. Die Analyse der Prozesskarten von verletzten versus nicht verletzten Problemen kann Muster, Engpässe oder spezifische Aktivitäten aufdecken, die häufige Ursachen für SLA-Verstöße sind.

Liefert ein klares Erfolgs- oder Missergebnis für die SLA-Compliance, wodurch es einfach wird, Prozesspfade zu filtern und zu analysierenn, die zu Verstößen führen.

Dies ist oft ein abgeleitetes oder berechnetes Feld, das durch den Vergleich des Lösungs-Zeitstempels mit dem SLA-Fälligkeitsdatum ermittelt wird.

Das SLA-Fälligkeitsdatum legt ein formales Ziel für die Problembehebung fest. Dieses Ziel wird normalerweise basierend auf der Priorität des Problems und den im Service Level Agreement (SLA) definierten Bedingungen bestimmt.

Dieses Attribut ist wichtig für das Dashboard 'SLA Compliance Übersicht'. Durch den Vergleich der tatsächlichen Lösungszeit mit dem SLA-Fälligkeitsdatum können Organisationen die SLA-Erfolgsraten berechnen. Process Mining kann dies weiter aufschlüsseln, um zu identifizieren, welche Prozessschritte oder Teams am meisten zu SLA-Verstößen beitragen.

Definiert das Lösungsziel und bildet die Grundlage für alle SLA-Compliance-Messungen und -Berichte.

Dieses Datum wird in der Regel basierend auf der Erstellungszeit und der Priorität im Problemfall berechnet und gespeichert.

Die Support-Gruppe gibt an, welches Team dem Problem zugewiesen ist. Im Verlauf eines Problems kann es zwischen verschiedenen Gruppen neu zugewiesen werden, z. B. von einem Level-2-Kundensupport an ein spezialisiertes Netzwerk-Engineering-Team.

Dieses Attribut ist wichtig für die Analyse der Teamleistung und der Übergaben zwischen Teams. Process Mining kann Verzögerungen durch Neuzuweisungen hervorheben, messen, wie lange Probleme bei jeder Gruppe verbleiben, und identifizieren, welche Teams bei der Lösung bestimmter Problemtypen am effektivsten sind. Es unterstützt Dashboards wie die 'Support Group Handoff Analysis' direkt.

Wesentlich für die Analyse der Teamleistung, die Identifizierung von Engpässen durch Übergaben und das Verständnis der Arbeitslastverteilung über verschiedene Teams hinweg.

Diese Informationen werden in der Regel in der Zuweisungshistorie des Problemfalls oder in der Hauptdetailtabelle innerhalb des ITSM-Systems gespeichert.

Nach Abschluss einer Untersuchung wird die Ursachenkategorie verwendet, um den grundlegenden Grund für das Problem zu klassifizieren, z. B. 'Softwarefehler', 'Hardwarefehler' oder 'Konfigurationsfehler'. Diese Kategorisierung ist für strategische Verbesserungen von wichtiger Bedeutung.

Dieses Attribut ist der zentraler Bestandteil des Dashboards 'Leistung der Ursachenanalyse'. Durch die Analyse der Häufigkeit verschiedener Ursachenkategorien können Organisationen wiederkehrende systemische Probleme identifizieren und langfristige Lösungen priorisieren. Es hilft, den Fokus von der reaktiven Problembehebung auf die proaktive Prävention zu verlagern.

Dies ist maßgeblich für die strategische Analyse, da es hilft, systemische Probleme und Trends bei der Ursachenforschung von Problemen im gesamten Unternehmen zu identifizieren.

Diese Informationen werden in der Regel in einem dedizierten Feld des Problemfalls erfasst, oft vor oder während der Abschlussphase ausgefüllt.

Der Problemstatus gibt die aktuelle Phase des Problems in seinem Workflow an. Er bietet einen Überblick darüber, wo sich das Problem zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet, von der initialen Protokollierung bis zur endgültigen Lösung.

Während der Aktivitätsname das Event der Statusänderung erfasst, ist der Problemstatus selbst nützlich für die Analyse des aktuellen Backlogs. Er ermöglicht die Erstellung von Dashboards, die die Anzahl der offenen Probleme in jedem Zustand zeigen, was hilft, Arbeitslasten zu verwalten und Datensätze zu identifizieren, die zu lange in einer bestimmten Phase feststecken.

Gibt die aktuelle Phase eines Problems an, was für die Backlog-Analyse und die Identifizierung von Problemen, die in einer bestimmten Phase feststecken, notwendig ist.

Dies ist ein Standardfeld in der Haupttabelle der Problemfälle, das aktualisiert wird, während das Problem seinen Lebenszyklus durchläuft.

Dieses Attribut stellt eine direkte Verbindung zwischen dem Problemmanagement-Prozess und dem Change Management-Prozess her. Es wird verwendet, wenn eine Codeänderung, ein Hardwareaustausch oder eine andere Modifikation erforderlich ist, um die Ursache des Problems zu beheben.\n\nDie Analyse dieser Verknüpfung ist maßgeblich, um die 'Verzögerung bei der Übergabe an das Change Management' zu verstehen. Process Mining kann die Zeit messen, die von der Identifizierung einer Grundursache bis zur Erstellung eines Änderungsantrags vergeht, und von der Implementierung der Änderung bis zum endgültigen Abschluss des Problems. Dies hilft, Ineffizienzen in der Interaktion zwischen den beiden Prozessen zu identifizieren.

Verknüpft das Problem mit seiner Lösung im Change-Management, was die Analyse von Übergabeverzögerungen und des End-to-End-LösungsLebenszyklus ermöglicht.

Dies ist in der Regel ein Referenzfeld im Problemfall, das auf den entsprechenden Eintrag im Change Management-System oder -Modul verweist.

Dieses Attribut erfasst, ob eine temporäre Lösung zur Minderung der Auswirkungen des Problems bereitgestellt wurde, während eine dauerhafte Fehlerbehebung entwickelt wird. Dies ist ein wichtiger Meilenstein im Lebenszyklus des Problemmanagements.\n\nDies ist ein wichtiges Attribut für das 'Workaround Effektivität und Geschwindigkeit' Dashboard. Process Mining kann verwendet werden, um die durchschnittliche Zeit bis zur Bereitstellung eines Workarounds zu berechnen, und die anschließende Analyse kann die Bereitstellung eines Workarounds mit einer Reduzierung neuer verwandter Incidents korrelieren. Dies hilft, die Fähigkeit des Teams zu messen, den Service schnell wiederherzustellen, noch bevor die Grundursache behoben ist.

Gibt an, ob der Service vorübergehend wiederhergestellt wurde, was eine Analyse ermöglicht, wie schnell das Team Geschäftsbeeinträchtigungen mindern kann.

Dies kann ein boolesches Flag ('WorkaroundPublished') sein oder aus dem Vorhandensein von Text in einem Workaround-Detailsfeld abgeleitet werden.

Dieses Attribut identifiziert die spezifische Person, die zu einem bestimmten Zeitpunkt für das Problem verantwortlich ist. Während die Supportgruppe das Team definiert, verweist der zugewiesene Benutzer auf den einzelnen Agenten, Ingenieur oder Koordinator, der den Antrag bearbeitet.ie Untersuchung bearbeitet.\n\nDie Analyse nach zugewiesenem Benutzer kann helfen, individuelle Arbeitslasten, Leistung und Schulungsbedarfe zu verstehen. Sie kann aufzeigen, ob bestimmte Personen zu Engpässen werden oder ob die Arbeit innerhalb eines Teams nicht gleichmäßig verteilt ist. Diese Ansicht ergänzt die Analyse der Supportgruppe.

Ermöglicht die Analyse individueller Arbeitslast und Leistung, um Top-Performer oder Personen zu identifizieren, die zusätzliche Unterstützung oder Schulung benötigen könnten.

Dieses Feld befindet sich in der Regel in der Haupttabelle der Problemfälle und ist oft als 'Bearbeiter', 'Zugewiesen an' oder 'Koordinator' bezeichnet.