Su Template de datos para la gestión de problemas

La hora del evento, o marca de tiempo, aporta el contexto cronológico de cada actividad del ciclo de vida del problema. Es esencial para ordenar correctamente los eventos y calcular la duración entre los distintos pasos del proceso.

En Process Mining, este atributo se utiliza para ordenar las actividades, descubrir el modelo del proceso y realizar todos los análisis basados en el tiempo. También permite calcular KPI clave, como «Tiempo promedio de investigación de la causa raíz», e identificar demoras entre pasos, por ejemplo, entre la identificación de una causa raíz y el inicio de una solicitud de cambio.

La marca de tiempo de cada actividad es fundamental para ordenar los eventos y calcular todas las métricas basadas en el tiempo, como los tiempos de ciclo y la duración de los cuellos de botella.

Esta marca de tiempo suele encontrarse en un registro de eventos o una tabla de auditoría, junto al nombre de la actividad y el identificador del caso.

El ID del registro de problema es la clave principal para hacer seguimiento de todo el ciclo de vida de un problema, desde su creación hasta su resolución definitiva. A cada problema, que puede estar vinculado a varios incidentes, se le asigna un ID único para distinguirlo de los demás.

En Process Mining, este atributo es fundamental porque define el caso y permite agrupar todas las actividades relacionadas en una sola instancia del proceso. El análisis de los flujos del proceso, la identificación de cuellos de botella y el cálculo de la duración de los casos dependen de que cada registro de problema se identifique correctamente.

Este es el ID del caso esencial que agrupa todos los eventos relacionados y permite seguir de principio a fin la investigación de cada problema.

Este identificador suele encontrarse en la tabla principal de problemas o tickets del sistema de gestión de servicios de TI (ITSM).

El nombre de la actividad describe un paso del proceso de gestión de problemas, como «Registro de problema creado», «Causa raíz identificada» o «Corrección permanente implementada». Estas actividades se registran en orden cronológico para reconstruir cómo se gestionó un problema.

En Process Mining, este atributo es esencial para crear el mapa del proceso, que representa visualmente el flujo de trabajo real. Analizar la secuencia, la frecuencia y las rutas de estas actividades ayuda a detectar desviaciones, cuellos de botella e ineficiencias en el proceso de resolución de problemas.

Este atributo define los pasos del proceso y permite visualizar y analizar su flujo, incluidas las rutas habituales y las desviaciones.

Los nombres de las actividades suelen obtenerse de los registros de cambios de estado, las pistas de auditoría o las tablas de eventos asociadas al registro principal del problema.

Este atributo identifica el origen de los datos de gestión de problemas, por ejemplo, ServiceNow, Jira o una herramienta ITSM desarrollada internamente. Es especialmente importante cuando se combinan datos de varios sistemas para obtener un análisis integral.

En Process Mining, el sistema de origen puede utilizarse como filtro para comparar el rendimiento y las variaciones del proceso entre distintas unidades de negocio o plataformas. También facilita la validación de datos y la resolución de problemas al indicar de dónde proceden.

Identifica el origen de los datos, un aspecto fundamental para validarlos y comparar procesos entre distintos sistemas o unidades de la organización.

Suele ser un valor estático que se añade durante la extracción de datos para identificar los registros procedentes de un sistema de origen específico.

Este atributo registra la fecha y hora de la extracción de datos más reciente. Permite saber qué tan actualizados están los datos analizados y ayuda a las partes interesadas a entender el período que abarca el análisis.

En los Dashboards y los informes, esta información aporta un contexto fundamental. Permite saber si se consultan datos en tiempo real o una instantánea de un momento concreto, lo que influye en la interpretación de métricas como «Acumulación de problemas pendientes».

Aporta contexto esencial sobre la actualidad de los datos y permite interpretar correctamente los análisis y los Dashboards según la última actualización.

Esta marca de tiempo suele generarse y almacenarse en la herramienta o el script de extracción, transformación y carga (ETL) durante la incorporación de datos.

Este atributo cuantifica el impacto de un problema al indicar cuántos incidentes que afectan a los usuarios ha causado. Por lo general, un problema relacionado con muchos incidentes tiene un mayor impacto en el negocio.

Esta métrica es útil para priorizar y analizar el impacto. En Process Mining, permite relacionar la cantidad de incidentes con el tiempo de investigación o la prioridad de resolución. Ayuda a las organizaciones a entender la magnitud de los problemas y a justificar los recursos destinados a su gestión, al mostrar cuántos incidentes evita una sola corrección.

Cuantifica el impacto de un problema en el negocio, ayuda a priorizar las investigaciones y permite medir la eficacia de la resolución.

A menudo, este valor se calcula en el registro del problema contando los registros de incidentes vinculados.

Esta métrica cuenta cuántas veces se transfirió la responsabilidad de un problema. Una cantidad elevada de reasignaciones suele indicar ineficiencias en el proceso, como un enrutamiento inicial incorrecto o falta de claridad sobre las responsabilidades de los equipos.

En Process Mining, es un indicador clave de fricción en el proceso. Permite identificar situaciones de «ida y vuelta» en las que un problema pasa repetidamente de un equipo a otro. Analizar los casos con muchas reasignaciones puede revelar carencias de conocimiento o fallas en el proceso que provocan demoras importantes y trabajo innecesario.

Ayuda a cuantificar las ineficiencias del proceso al registrar las transferencias excesivas, que suelen indicar un enrutamiento incorrecto, carencias de conocimiento o responsabilidades poco claras.

A menudo, es un contador del registro del problema que aumenta con cada cambio de asignación. También puede calcularse a partir del registro de eventos.

Una vez finalizada la investigación, la categoría de causa raíz permite clasificar el motivo fundamental del problema, por ejemplo, «Defecto de software», «Falla de hardware» o «Error de configuración». Esta clasificación es esencial para impulsar mejoras estratégicas.

Este atributo es la base del Dashboard «Rendimiento de la investigación de causas raíz». Al analizar la frecuencia de las distintas categorías, las organizaciones pueden detectar problemas sistémicos recurrentes y priorizar soluciones a largo plazo. Así, pueden pasar de resolver problemas de forma reactiva a prevenirlos.

Es fundamental para el análisis estratégico, ya que ayuda a identificar problemas sistémicos y tendencias en las causas de los problemas de toda la organización.

Esta información suele registrarse en un campo específico del registro del problema, que normalmente se completa antes del cierre o durante esa etapa.

La fecha límite del SLA establece un objetivo formal para resolver el problema. Por lo general, este objetivo se determina según la prioridad del problema y las condiciones definidas en el acuerdo de nivel de servicio (SLA).

Este atributo es esencial para el Dashboard «Resumen del cumplimiento del SLA». Al comparar el tiempo real de resolución con la fecha límite del SLA, las organizaciones pueden calcular las tasas de cumplimiento. Process Mining permite desglosar los resultados para identificar qué pasos del proceso o equipos contribuyen más a los incumplimientos.

Define el objetivo de resolución y sirve de base para medir e informar sobre el cumplimiento del SLA.

Esta fecha suele calcularse y almacenarse en el registro del problema según la fecha de creación y la prioridad.

El grupo de soporte indica qué equipo tiene asignado el problema. A medida que avanza, puede pasar de un grupo a otro, por ejemplo, de un equipo de soporte de nivel 2 a un equipo especializado en ingeniería de redes.

Este atributo es esencial para analizar el rendimiento de los equipos y las transferencias entre ellos. Process Mining puede destacar las demoras causadas por las reasignaciones, medir cuánto tiempo permanece cada problema en cada grupo e identificar qué equipos resuelven con mayor eficacia determinados tipos de problemas. También permite crear Dashboards como «Análisis de transferencias entre grupos de soporte».

Es fundamental para analizar el rendimiento de los equipos, identificar cuellos de botella causados por transferencias y entender cómo se distribuye la carga de trabajo entre los distintos equipos.

Esta información suele almacenarse en el historial de asignaciones del registro del problema o en la tabla principal de detalles del sistema ITSM.

La prioridad es un atributo clave para clasificar los problemas según su impacto en el negocio y su urgencia. Ayuda a los equipos a centrarse primero en los asuntos más críticos. Los niveles de prioridad suelen estar estandarizados, por ejemplo: Crítico, Alto, Medio y Bajo.

En el análisis de procesos, la prioridad es una dimensión útil para filtrar y comparar. Los analistas pueden comparar el flujo del proceso de los problemas de prioridad alta con el de los problemas de prioridad baja para comprobar si se gestionan de forma distinta o más eficiente. También es fundamental para analizar el cumplimiento del SLA, ya que los SLA suelen depender del nivel de prioridad.

Permite segmentar el análisis para comparar cómo se gestionan los problemas críticos y los rutinarios, y es esencial para medir el cumplimiento del SLA.

Es un campo estándar de la tabla principal de registros de problemas en la mayoría de las plataformas ITSM.

Este atributo vincula un problema con un componente o servicio específico de la infraestructura de TI, como «Servicio de correo electrónico» o «Plataforma de gestión de relaciones con clientes». Aporta un contexto empresarial esencial para entender el problema técnico.

En el análisis con Process Mining, el servicio afectado permite examinar el proceso desde una perspectiva empresarial. Ayuda a responder preguntas como «¿Qué servicios generan más problemas?» o «¿Cuál es el tiempo promedio de resolución de los problemas que afectan a los sistemas financieros críticos?». Este contexto es fundamental para priorizar las mejoras según su impacto en el negocio.

Aporta contexto empresarial al vincular los problemas técnicos con los servicios afectados y permite priorizar según su importancia para el negocio.

Suele vincularse desde una base de datos de gestión de la configuración (CMDB) y almacenarse en un campo «Elemento de configuración» o «Servicio» del registro del problema.

Este atributo booleano indica de forma sencilla y directa si se cumplió el acuerdo de nivel de servicio. Por lo general, se establece en verdadero si la marca de tiempo de resolución del problema es posterior a la fecha límite del SLA.

Como medida directa del resultado, este indicador resulta muy útil para crear Dashboards e informes de alto nivel. En Process Mining, permite crear comprobaciones de conformidad o filtrar todos los casos con incumplimientos. Comparar los mapas de proceso de los problemas con y sin incumplimientos puede revelar patrones, cuellos de botella o actividades específicas que suelen causar el incumplimiento del SLA.

Indica claramente si se cumplió o no el SLA y facilita filtrar y analizar las rutas del proceso que conducen a incumplimientos.

A menudo, este campo se deriva o se calcula comparando la marca de tiempo de resolución con la fecha límite del SLA.

El estado del problema indica en qué etapa del flujo de trabajo se encuentra. Ofrece una instantánea de la situación del problema en cualquier momento, desde su registro inicial hasta su resolución definitiva.

Mientras que el nombre de la actividad registra el evento de cambio de estado, el estado del problema resulta útil para analizar la acumulación de casos pendientes. Permite crear Dashboards que muestran cuántos problemas abiertos hay en cada estado, lo que ayuda a gestionar la carga de trabajo e identificar los registros que llevan demasiado tiempo estancados en una etapa.

Indica la etapa actual de un problema, un dato esencial para analizar los casos pendientes e identificar los problemas estancados en una fase específica.

Es un campo estándar de la tabla principal de registros de problemas que se actualiza a medida que el problema avanza en su ciclo de vida.

Este atributo establece un vínculo directo entre la gestión de problemas y la gestión de cambios. Se utiliza cuando es necesario modificar código, reemplazar hardware o realizar otro cambio para resolver la causa raíz del problema.

Analizar este vínculo es clave para entender la «demora en la transferencia a la gestión de cambios». Process Mining puede medir el tiempo transcurrido desde que se identifica una causa raíz hasta que se crea una solicitud de cambio, y desde que se implementa el cambio hasta que se cierra el problema. Esto ayuda a detectar ineficiencias en la interacción entre ambos procesos.

Vincula el problema con su solución en la gestión de cambios y permite analizar las demoras en las transferencias y el ciclo de vida completo de la resolución.

Suele ser un campo de referencia del registro del problema que enlaza con el registro correspondiente en el sistema o módulo de gestión de cambios.

Este atributo registra si se puso a disposición una solución temporal para mitigar el impacto del problema mientras se desarrolla una solución permanente. Es un hito clave en el ciclo de vida de la gestión de problemas.

Este atributo es fundamental para el Dashboard «Eficacia y rapidez de las soluciones temporales». Process Mining permite calcular el tiempo promedio necesario para ofrecer una solución temporal y analizar si su disponibilidad reduce la cantidad de nuevos incidentes relacionados. Así se puede medir la capacidad del equipo para restablecer rápidamente el servicio, incluso antes de corregir la causa raíz.

Indica si el servicio se restableció temporalmente y permite analizar con qué rapidez el equipo puede mitigar el impacto en el negocio.

Puede ser un indicador booleano («WorkaroundPublished») o derivarse de la presencia de texto en un campo con los detalles de la solución temporal.

Este atributo identifica a la persona responsable del problema en cada momento. El grupo de soporte indica qué equipo se encarga del problema, mientras que el usuario asignado identifica al agente, ingeniero o coordinador que lleva la investigación.

El análisis por usuario asignado ayuda a entender la carga de trabajo, el rendimiento y las necesidades de formación de cada persona. Puede revelar si algunas personas se están convirtiendo en cuellos de botella o si el trabajo no se distribuye de manera equitativa dentro del equipo. Esta perspectiva complementa el análisis por grupo de soporte.

Permite analizar la carga de trabajo y el rendimiento individuales, así como identificar a quienes obtienen mejores resultados o necesitan más apoyo o formación.

Este campo suele encontrarse en la tabla principal del registro del problema y puede llamarse «Asignado», «Asignado a» o «Coordinador».