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Améliorez votre gestion des incidents

Votre guide en 6 étapes pour améliorer la gestion des incidents dans Jira.
Améliorez votre gestion des incidents
Défis (11) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)
Processus: Gestion des incidents
Système: Jira Service Management
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Optimisez la gestion des incidents dans Jira Service Management pour une résolution plus rapide

Gérer efficacement les incidents exige de comprendre où se produisent les retards et les inefficacités. Nos analyses vous aident à identifier précisément les goulots d'étranglement, à comprendre les schémas de reprise et à garantir une meilleure conformité aux SLA. Cela vous permet de rationaliser l'ensemble de votre processus, ce qui entraîne une résolution plus rapide et une satisfaction améliorée.

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Pourquoi l'optimisation de la gestion des incidents est essentielle

Une gestion des incidents efficace est le pilier des services informatiques fiables, impactant directement la satisfaction des utilisateurs, la continuité opérationnelle et la rentabilité de votre organisation. Dans l'environnement actuel en constante évolution, la capacité à identifier, résoudre et prévenir rapidement les incidents est primordiale. Pourtant, de nombreuses organisations sont confrontées à des inefficacités et des goulots d'étranglement cachés au sein de leurs processus de gestion des incidents, même lorsqu'elles utilisent des systèmes robustes comme Jira Service Management. Ces inefficacités peuvent entraîner des temps d'arrêt prolongés, des objectifs de niveau de service (SLA) non atteints, des utilisateurs frustrés et, in fine, une augmentation des coûts opérationnels. Comprendre le flux réel des incidents, au-delà des cartographies de processus théoriques, est essentiel pour apporter des améliorations basées sur les données qui accélèrent véritablement les temps de résolution et améliorent la prestation de services. Les reprises invisibles, les transferts inutiles et les retards inaperçus peuvent silencieusement éroder l'efficacité, justifiant une approche analytique plus approfondie de la Gestion des Incidents.

Révéler des informations approfondies grâce au Process Mining pour Jira Service Management

Le Process Mining offre une lentille puissante pour visualiser et comprendre l'exécution réelle de votre processus de gestion des incidents au sein de Jira Service Management. Contrairement aux rapports traditionnels ou aux vues de dashboard, le Process Mining reconstruit le parcours complet de chaque incident, de son rapport initial à sa clôture finale, basé sur les journaux d'événements (event logs). Cette capacité vous permet de visualiser le flux de processus réel, d'identifier les déviations par rapport au chemin prévu et d'exposer précisément où les retards se produisent. Vous pouvez identifier les activités ou points de transition spécifiques qui causent constamment des goulots d'étranglement, qu'il s'agisse de phases d'investigation prolongées, d'affectations répétées entre groupes de support ou de retards dans la confirmation de l'utilisateur. En fournissant une radiographie objective et basée sur les données de votre gestion des incidents, le Process Mining vous aide à dépasser les suppositions et à concentrer vos efforts d'amélioration là où ils auront l'impact le plus significatif sur comment améliorer la Gestion des Incidents.

Identifier les principaux domaines d'amélioration dans la résolution des incidents

L'application du Process Mining aux données d'incident de votre Jira Service Management révèle des domaines spécifiques propices à l'optimisation. Vous pouvez analyser le temps de cycle pour différents types d'incidents, niveaux de gravité ou services affectés, découvrant quels incidents prennent le plus de temps à résoudre et pourquoi. Par exemple, vous pourriez découvrir que les incidents nécessitant un transfert vers une équipe spécialisée connaissent fréquemment des temps d'inactivité significatifs, ou que la phase de diagnostic pour les incidents de haute priorité est constamment plus longue que prévu. Le Process Mining met également en évidence les boucles de reprise, où les incidents sont rouverts ou réaffectés à plusieurs reprises, indiquant des problèmes potentiels avec le diagnostic initial, la qualité de la résolution ou la communication avec l'utilisateur. En comprenant ces modèles, vous pouvez vous attaquer aux causes profondes telles qu'une formation insuffisante des agents, des chemins d'escalade peu clairs ou des protocoles de communication inefficaces, contribuant tous à réduire votre temps de cycle de Gestion des Incidents global.

Atteindre des résultats tangibles et une optimisation continue

En tirant parti du Process Mining pour l'analyse des incidents de Jira Service Management, votre organisation peut atteindre des améliorations mesurables. Attendez-vous à une réduction substantielle des temps moyens de résolution des incidents, conduisant à une diminution des temps d'arrêt pour les services critiques et à une satisfaction utilisateur accrue. Une meilleure compréhension du respect des processus vous aidera à atteindre, voire à dépasser constamment vos objectifs SLA. De plus, en identifiant et en éliminant les goulots d'étranglement et les reprises, vous pouvez optimiser l'allocation des ressources, réduire les coûts opérationnels et permettre à vos équipes de support de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques. Cette approche d'optimisation continue des processus favorise une culture d'efficacité et de résolution proactive des problèmes, garantissant que vos capacités de gestion des incidents évoluent pour répondre aux demandes futures et améliorer continuellement la prestation de services. Elle fournit les informations nécessaires pour affiner les workflows et offrir un service meilleur et plus rapide.

Démarrer votre parcours d'amélioration de la gestion des incidents

S'engager dans ce parcours d'optimisation est simple. Avec les bons outils et une compréhension claire de vos données d'incident de Jira Service Management, vous pouvez rapidement commencer à découvrir les vérités cachées au sein de vos processus. Cette analyse détaillée vous permet de prendre des décisions éclairées qui transforment vos capacités de gestion des incidents, conduisant à des services plus résilients et à des utilisateurs plus satisfaits. Commencez dès aujourd'hui à explorer vos données d'incident avec le Process Mining pour en libérer tout le potentiel en matière d'efficacité et d'efficience. C'est un chemin accessible pour vraiment comprendre et améliorer la performance de la Gestion des Incidents.

Gestion des incidents conformité au SLA Service Desk Opérations IT Analyse des Causes Racines Réduction des temps d'arrêt Résolution du Ticket

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les incidents dépassent fréquemment les objectifs de leurs accords de niveau de service (SLA), ce qui entraîne la frustration des utilisateurs et des pénalités potentielles. Cela révèle des inefficacités sous-jacentes ou des goulots d'étranglement dans le processus de résolution, affectant la qualité globale du service et la satisfaction client. ProcessMind révèle précisément où les incidents passent trop de temps, identifiant les activités ou les transferts qui causent constamment des non-conformités aux SLA. En visualisant le flux de processus réel dans Jira Service Management, vous pouvez détecter les schémas de déviation qui contribuent à ces dépassements.

Les incidents sont fréquemment transférés entre les groupes de support ou réaffectés à différents agents, entraînant des retards et augmentant les temps de résolution. Chaque transfert introduit des lacunes de communication potentielles et des changements de contexte, diminuant l'efficacité. ProcessMind visualise toutes les réaffectations et transferts au sein de Jira Service Management, mettant en évidence les départements ou les individus fréquemment impliqués dans de telles boucles. Cette analyse aide à identifier les problèmes de routage incorrect et les opportunités de rationaliser l'affectation initiale ou d'améliorer le partage des connaissances.

Les incidents subissent des temps d'attente inexpliqués ou des durées prolongées lors des phases de diagnostic et d'enquête. Cela ralentit la résolution des problèmes, prolonge les temps d'arrêt pour les utilisateurs concernés et affecte le délai global de résolution. ProcessMind cartographie la durée réelle des activités 'Diagnosis Initiated' et 'Investigation Conducted', révélant où et pourquoi ces retards se produisent. Il permet d'identifier les files d'attente spécifiques, les contraintes de ressources ou les étapes de processus au sein de Jira Service Management qui sont à l'origine des blocages.

Les incidents sont catégorisés ou priorisés de manière incohérente lors de leur création, entraînant la dépriorisation de problèmes critiques ou une attention excessive accordée à des problèmes mineurs. Cette mauvaise allocation des ressources impacte la résolution efficace des incidents et le respect des SLA. ProcessMind analyse les attributs de catégorisation et de priorisation initiales par rapport aux chemins de résolution ultérieurs et au respect des SLA. Il révèle des schémas où certaines catégories ou priorités dans Jira Service Management entraînent des retards inattendus ou des repriorisations fréquentes, indiquant un besoin de directives plus claires.

Les incidents repassent fréquemment par des étapes déjà effectuées, telles que la ré-enquête ou la ré-application de résolutions. Ces boucles de retravail gaspillent des ressources, augmentent les délais de résolution et frustrent les agents comme les utilisateurs. ProcessMind visualise le flux réel des incidents, facilitant l'identification des schémas de retravail courants et des activités répétées pour un même incident, comme 'Diagnosis Initiated' ou 'Resolution Applied/Tested', au sein de Jira Service Management.

Les incidents sont souvent bloqués lors de leur transfert vers des équipes spécialisées, générant des files d'attente importantes et prolongeant la résolution. Cela indique des contraintes de ressources potentielles ou des mécanismes de transfert inefficaces vers des groupes d'experts spécifiques. ProcessMind met en évidence les temps d'attente moyens et le débit des incidents après leur 'Transferred to Specialized Team'. Il permet d'identifier quelles équipes spécialisées au sein de votre configuration Jira Service Management deviennent des goulots d'étranglement, affectant l'efficacité globale du processus.

Le processus de mise en œuvre d'une solution de contournement est souvent retardé ou inefficace, ce qui prolonge l'impact pour les utilisateurs pendant qu'une solution permanente est recherchée. Cela diminue la valeur des solutions de contournement en tant que mesure palliative temporaire. ProcessMind analyse le temps écoulé entre 'Diagnostic Initié' et 'Solution de Contournement Implémentée', ainsi que les étapes de processus subséquentes. Il peut identifier des schémas où les solutions de contournement au sein de votre processus de gestion des incidents dans Jira Service Management sont soit retardées, soit fréquemment suivies d'autres retards, indiquant des inefficacités.

Des retards significatifs surviennent souvent entre l'application d'une résolution et la confirmation de son efficacité par l'utilisateur, ce qui peut retarder la clôture de l'incident. Cela affecte des métriques telles que le Temps de Résolution et indique des lacunes de communication ou des problèmes d'engagement des utilisateurs. ProcessMind quantifie la durée entre 'Notification Utilisateur Envoyée' et 'Confirmation Utilisateur Reçue', identifiant les incidents ou les groupes d'utilisateurs présentant des temps de confirmation constamment longs. Cette analyse peut mettre en évidence des améliorations du processus de communication ou de notification au sein de Jira Service Management.

L'attribut 'Catégorie de Cause Racine' est souvent manquant, générique ou non lié à des actions préventives, ce qui entraîne des incidents récurrents. Sans une identification appropriée de la cause racine, la gestion des incidents reste réactive plutôt que proactive. ProcessMind peut mettre en évidence les incidents où l'attribut 'Catégorie de Cause Racine' est fréquemment absent ou indique un schéma d'incidents similaires récurrents. En analysant le flux dans Jira Service Management, il montre si l'attribut 'Catégorie de Cause Racine' est correctement utilisé pour éclairer des mesures proactives.

Les incidents sont parfois clôturés sans vérification appropriée, ce qui entraîne la réouverture de problèmes ou l'insatisfaction des utilisateurs. Ignorer les étapes critiques de 'Vérification de l'incident' peut compromettre la qualité et la permanence des résolutions. ProcessMind peut identifier les cas où l'activité 'Incident Verified' est souvent contournée ou se produit trop rapidement, suggérant des procédures de vérification insuffisantes avant la 'Fermeture de l'incident' dans Jira Service Management. Cela contribue à assurer le contrôle qualité au sein du processus de résolution.

Les incidents de type ou de priorité similaires suivent des chemins de résolution significativement différents, révélant un manque de procédures standardisées ou de bonnes pratiques. Cette variabilité peut entraîner une qualité de service inconsistante et des temps de résolution imprévisibles. ProcessMind visualise toutes les variantes de processus découvertes pour la résolution des incidents, soulignant les déviations courantes par rapport au chemin idéal. En analysant ces flux dans Jira Service Management, vous pouvez identifier les domaines nécessitant une standardisation pour améliorer l'efficacité et la cohérence.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Le non-respect des SLA a un impact négatif sur la satisfaction des utilisateurs et la réputation de l'entreprise. Atteindre cet objectif implique de résoudre constamment les incidents dans les délais convenus, garantissant un rétablissement rapide des services critiques et le maintien de la confiance des utilisateurs. Y parvenir contribue directement à améliorer la qualité de service et la fiabilité opérationnelle. ProcessMind offre une vue de bout en bout de la résolution des incidents dans Jira Service Management, identifiant les étapes spécifiques du processus et les goulots d'étranglement qui génèrent des retards et des violations des SLA. Il identifie les points où les incidents se bloquent ou sont transférés inutilement, révélant les parcours non conformes et fournissant des informations pour repenser les workflows, garantissant une résolution plus rapide et une réduction significative, potentiellement de 20 à 30 %, des violations des SLA.

Des transferts fréquents entre équipes ou agents entraînent des retards, augmentent les temps de résolution et frustrent aussi bien les utilisateurs que le personnel de support. Minimiser ces transferts signifie que les incidents sont traités efficacement par la bonne équipe dès le départ, améliorant les taux de résolution au premier contact et la fluidité globale du processus. Cela réduit les coûts opérationnels et améliore le moral de l'équipe. ProcessMind visualise les chemins exacts que prennent les incidents dans Jira Service Management, mettant en évidence chaque réaffectation et identifiant où elles se produisent le plus fréquemment. Il découvre les causes profondes des transferts inutiles, permettant aux organisations d'optimiser les règles de routage des équipes et de potentiellement diminuer les réaffectations de 15 à 25% grâce à des ajustements de workflow basés sur les données.

Les retards dans le diagnostic de la cause profonde ou du problème initial d'un incident prolongent considérablement la résolution, augmentant les temps d'arrêt et l'impact sur l'entreprise. Accélérer le diagnostic implique d'identifier rapidement la nature du problème, ce qui permet une formulation et une application plus rapides des solutions, menant à un rétablissement plus prompt du service et à une perturbation minimisée. Cet objectif améliore directement les capacités de rétablissement du service. ProcessMind cartographie la phase de diagnostic de la gestion des incidents, révélant les activités, les agents ou les groupes qui causent des retards d'enquête au sein de Jira Service Management. Il met en évidence les séquences d'activités typiques et leurs variations, ce qui permet d'identifier les meilleures pratiques et les besoins de formation, raccourcissant potentiellement les cycles de diagnostic de 10 à 20 % en rationalisant les workflows existants.

Une priorisation inconsistante peut entraîner le délaissement d'incidents critiques et une attention disproportionnée aux problèmes mineurs, ce qui mène à une mauvaise allocation des ressources et impacte la continuité des activités. La standardisation de la priorisation garantit que les incidents sont classés de manière cohérente en fonction de leur impact et de leur urgence, alignant les efforts sur les priorités commerciales et assurant que les problèmes les plus critiques sont traités en premier. ProcessMind révèle les schémas de priorisation réels par rapport aux politiques définies en analysant les attributs d'incident comme la sévérité et l'impact au sein de Jira Service Management. Il visualise comment différentes priorités initiales mènent à des chemins et des temps de résolution variés, permettant des ajustements basés sur les données aux règles de catégorisation et de priorisation, améliorant la cohérence de 30% et optimisant l'allocation des ressources.

Les boucles de reprise, où les incidents circulent entre différents états ou équipes, entraînent des inefficacités importantes, des efforts gaspillés et des temps de résolution prolongés. L'élimination de ces boucles permet d'obtenir un flux de processus plus fluide et linéaire, améliorant la productivité des agents et la satisfaction des utilisateurs en prévenant les actions répétitives et les retards inutiles. ProcessMind identifie et quantifie explicitement les instances de reprise et d'activités répétées au sein des processus d'incidents dans Jira Service Management. Il révèle les déclencheurs et les conditions menant à ces boucles, permettant des refontes de processus qui préviennent la récurrence et réduisent les étapes inutiles, entraînant une réduction de 10 à 15 % du temps de cycle global des incidents.

Les transferts vers des équipes spécialisées, bien que nécessaires pour les problèmes complexes, peuvent entraîner des retards significatifs s'ils ne sont pas gérés efficacement. Rationaliser ces transferts signifie assurer une transition fluide et rapide des incidents, avec toutes les informations nécessaires, prévenant les goulots d'étranglement et accélérant la résolution des incidents complexes. Cela améliore directement l'efficacité des niveaux de support avancés. ProcessMind analyse le parcours des incidents transférés aux équipes spécialisées, identifiant les retards survenant avant, pendant et après le transfert dans Jira Service Management. Il met en évidence les files d'attente inefficaces ou les lacunes informationnelles, permettant des améliorations ciblées dans les procédures d'escalade et la collaboration, réduisant potentiellement les retards liés aux transferts de 20%.

La mise en œuvre rapide de solutions de contournement est cruciale pour minimiser l'impact des incidents majeurs et restaurer rapidement un service partiel pendant le développement de solutions permanentes. Cet objectif vise à réduire le temps entre l'identification de l'incident et le déploiement d'une solution de contournement fonctionnelle, atténuant ainsi les perturbations métier et améliorant l'expérience utilisateur. ProcessMind peut cartographier le segment du processus impliquant l'identification et le déploiement des solutions de contournement, identifiant les retards spécifiques ou les étapes manquantes qui prolongent cette phase cruciale au sein de Jira Service Management. En analysant les séquences d'activités et l'allocation des ressources, il aide à optimiser le workflow, réduisant le temps de mise en œuvre des solutions de contournement de 15 à 25 % et améliorant la résilience.

Des temps d'attente prolongés pour la confirmation par l'utilisateur après l'application d'une résolution peuvent gonfler artificiellement les métriques de résolution et retarder la clôture des incidents. Raccourcir ces délais assure un feedback rapide, valide la résolution et permet une clôture d'incident en temps voulu, reflétant la restauration réelle du service et améliorant la précision des métriques de service. ProcessMind visualise la durée et les activités entre 'Notification utilisateur envoyée' et 'Confirmation utilisateur reçue' dans Jira Service Management. Il peut identifier des modèles ou des agents ou utilisateurs spécifiques contribuant aux retards, permettant des améliorations ciblées de la communication ou des rappels automatisés, réduisant finalement les temps de confirmation jusqu'à 30 % et accélérant la clôture finale.

Une analyse des causes profondes (RCA) inefficace conduit à des incidents récurrents et des problèmes persistants, plutôt qu'à des solutions permanentes, provoquant des perturbations répétées et des efforts gaspillés. L'amélioration de la précision de la RCA implique d'enquêter de manière approfondie sur les incidents pour identifier les véritables causes sous-jacentes, prévenant ainsi les occurrences futures et améliorant la stabilité à long terme des systèmes ainsi que la fiabilité des services. ProcessMind aide à évaluer l'efficacité du processus de RCA en suivant les incidents qui se reproduisent ou nécessitent des corrections répétées au sein de Jira Service Management. Il peut corréler les catégories d'incidents avec les codes de résolution et les causes profondes, identifiant les cas où la RCA est superficielle ou manquée, menant à une réduction de 10-20% des incidents récurrents en améliorant la qualité de la RCA.

Une vérification appropriée des incidents garantit qu'un problème signalé est réellement résolu et non pas seulement temporairement masqué, évitant ainsi les clôtures prématurées et les réouvertures potentielles. Le respect des étapes de vérification assure le contrôle qualité et renforce la confiance de l'utilisateur dans le processus de résolution, contribuant à une prestation de services plus robuste et fiable. ProcessMind cartographie l'activité 'Incident vérifié', identifiant les cas où les étapes de vérification sont ignorées ou précipitées au sein de Jira Service Management. Il met en évidence les variantes de processus qui s'écartent des protocoles de vérification standard, permettant aux organisations d'appliquer la conformité et d'améliorer la qualité de la résolution, réduisant les réouvertures post-résolution de 15 % et renforçant l'intégrité du processus.

Une variation excessive dans la manière de traiter les incidents, au-delà du nécessaire, révèle un manque de standardisation, pouvant entraîner une qualité de service incohérente, des erreurs et des inefficacités. Réduire les variations superflues signifie établir des parcours de résolution d'incidents plus clairs et prévisibles, assurant des résultats uniformes et une efficacité opérationnelle accrue. ProcessMind offre une carte de découverte de tous les chemins réels de traitement des incidents, mettant en évidence les déviations courantes et rares par rapport au flux prévu dans Jira Service Management. Il quantifie la fréquence de chaque variante, permettant aux organisations d'identifier et d'éliminer les chemins sans valeur ajoutée ou non conformes, standardisant ainsi le processus et améliorant la prévisibilité globale.

Le Parcours d'Amélioration en 6 Étapes pour la Gestion des Incidents

1

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2

Exportez vos données

3

Importez votre jeu de données

4

Analysez votre processus

5

Mettre en œuvre des améliorations

6

Surveillez votre processus

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Que faire

Obtenez le modèle Excel pré-structuré, conçu pour les données de gestion des incidents. Ce modèle garantit la capture de toutes les informations nécessaires pour une analyse précise.

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Pourquoi c'est important

Utiliser la bonne structure de données dès le départ évite les retouches et assure une analyse fluide et efficace de votre processus de gestion des incidents.

Résultat attendu

Un template de données prêt à l'emploi, parfaitement aligné avec la gestion des incidents dans Jira Service Management.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Identifiez dès maintenant les goulots d'étranglement clés dans la gestion des incidents.

ProcessMind révèle le véritable flux de votre gestion des incidents, visualisant chaque étape et interaction. Obtenez des informations approfondies sur les retards, le respect des SLA et les domaines d'amélioration critiques.
  • Visualisez les véritables parcours de résolution d'incidents
  • Identifier les retards cachés et les goulots d'étranglement de workflow
  • Surveiller le respect des SLA et prévenir les violations
  • Rationalisez votre processus de gestion des incidents
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS TYPIQUES

Impact Réel sur la Résolution des Incidents

Ces résultats représentent des améliorations significatives de l'efficacité et de l'efficience de la résolution des incidents, obtenues en appliquant le Process Mining pour identifier les goulots d'étranglement et optimiser les workflows au sein de votre système Jira Service Management.

0 % faster
Résolution d'incidents plus rapide

Réduction moyenne du temps de cycle global

Le process mining aide à identifier et à éliminer les goulots d'étranglement, ce qui entraîne une diminution significative du temps global de résolution des incidents et améliore la prestation de services.

0 % fewer
Non-Respects de SLA Réduits

Diminution des incidents ne respectant pas les objectifs

En identifiant les causes profondes des retards et de la non-conformité, les organisations peuvent aborder les problèmes de manière proactive, s'assurant qu'un plus grand nombre d'incidents respectent leurs objectifs de SLA.

0 % reduction
Transferts & Retravail minimisés

Efficacité du flux de processus rationalisé

Les transferts inutiles et les étapes de travail répétées sont identifiés et éliminés, ce qui conduit à un processus de résolution d'incidents plus fluide, plus direct et à une efficacité opérationnelle accrue.

0 % fewer variants
Cohérence des processus améliorée

Moins de chemins d'incidents uniques

Le process mining met en évidence toutes les variations dans le traitement des incidents, permettant aux équipes de standardiser les meilleures pratiques et de réduire le nombre de chemins de processus divergents, améliorant ainsi la prévisibilité.

0 % improvement
Qualité de résolution supérieure

Vérification et analyse des causes profondes améliorées

Assurer que les étapes critiques comme la vérification des incidents et l'analyse des causes profondes sont systématiquement respectées, menant à des solutions plus robustes et prévenant la récurrence de problèmes similaires.

Les résultats varient en fonction de la complexité des processus, de la qualité des données et du contexte organisationnel spécifique. Ces chiffres illustrent les améliorations typiques observées dans diverses implémentations de gestion des incidents.

Données recommandées

Commencez par importer les attributs et activités les plus critiques, puis approfondissez votre analyse si nécessaire.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique pour chaque ticket d'incident dans Jira Service Management.

Pourquoi c'est important

C'est l'identifiant principal utilisé pour corréler tous les events liés en un seul case, constituant le fondement de toute analyse Process Mining.

Le nom de l'événement ou du changement de statut spécifique survenu pour l'incident.

Pourquoi c'est important

Les activités constituent l'épine dorsale de la carte des processus, permettant la visualisation et l'analyse du cycle de vie des incidents.

La date et l'heure exactes de l'activité.

Pourquoi c'est important

Les timestamps sont essentiels pour calculer toutes les métriques basées sur le temps, comprendre la durée des processus et découvrir les bottlenecks de performance.

L'utilisateur actuellement assigné pour travailler sur l'incident.

Pourquoi c'est important

Aide à suivre la charge de travail individuelle, à identifier les goulots d'étranglement liés à des agents spécifiques, et à analyser l'impact des transferts sur le temps de résolution.

L'équipe ou le groupe responsable de la gestion de l'incident.

Pourquoi c'est important

Crucial pour analyser la performance des équipes, le débit et le flux de travail entre les différents niveaux de support ou groupes spécialisés.

L'étape actuelle de l'incident dans son cycle de vie.

Pourquoi c'est important

Reflète directement la progression de l'incident et est la principale source pour identifier les étapes du processus et les temps d'attente.

Le niveau de priorité assigné à l'incident, indiquant l'urgence de sa résolution.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour l'analyse de la performance des SLA et la vérification de la bonne allocation des ressources aux incidents les plus critiques.

La date et l'heure de la création initiale de l'incident dans le système.

Pourquoi c'est important

Sert de point de départ pour tous les calculs de temps de cycle de bout en bout et les mesures de SLA.

La date et l'heure auxquelles l'incident a été marqué comme résolu.

Pourquoi c'est important

Marque la fin du processus de résolution, permettant le calcul du temps de cycle total et de la performance SLA.

Le temps total écoulé entre la création de l'incident et sa résolution.

Pourquoi c'est important

Mesure directement l'efficacité de bout en bout du processus de gestion des incidents et est un KPI principal pour le suivi des performances.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque le début officiel du cycle de vie de l'incident lorsqu'un rapport d'incident est soumis et qu'un nouvel incident est créé dans Jira. Cet événement est explicitement capturé lorsqu'un nouvel incident de type 'Incident' est enregistré dans le système.

Pourquoi c'est important

C'est l'event de démarrage principal pour le processus. L'analyse du temps entre cette activité et la résolution est fondamentale pour mesurer le temps de cycle global et le respect des SLA.

Indique qu'un agent assigné a commencé à travailler activement sur le diagnostic de l'incident. Cela est généralement déduit lorsque le statut de l'incident passe de 'Open' ou 'New' à 'In Progress'.

Pourquoi c'est important

Cette étape clé marque le début des efforts de résolution actifs. Mesurer le temps jusqu'à cette activité aide à identifier les retards initiaux de file d'attente et les problèmes de disponibilité des ressources.

Se produit lorsqu'un incident est transféré d'un agent ou d'un groupe à un autre après l'affectation initiale. Cet événement est déduit de tout changement dans le champ 'Assigné à' ou 'Groupe assigné'.

Pourquoi c'est important

Le suivi des réaffectations est crucial pour l'analyse des transferts (handoffs). Un nombre élevé de réaffectations indique souvent des inefficacités de processus, des lacunes de connaissances ou un routage initial incorrect, entraînant des retards de résolution.

Marque un point où l'équipe de support est en attente d'informations ou d'actions de la part du client. Cela est déduit d'une transition de statut vers un état d'attente dédié comme 'En attente du client'.

Pourquoi c'est important

L'isolation de ce temps de 'on-hold' est cruciale pour une mesure précise des SLA, car il est souvent exclu des calculs de temps de résolution. Cela aide à analyser les retards de réponse des clients.

Cette activité indique qu'une résolution a été identifiée et implémentée, et que l'incident est en attente de confirmation ou de validation finale. Elle est déduite de la transition de statut vers 'Résolu'.

Pourquoi c'est important

Il s'agit d'une étape majeure qui marque la fin du travail actif par l'équipe de support. C'est souvent l'event qui arrête le décompte du SLA.

Cette activité marque la confirmation que l'incident a été résolu avec succès et que le service est rétabli. Elle coïncide souvent avec la transition vers le statut 'Résolu'.

Pourquoi c'est important

C'est la principale étape de succès dans le processus. La durée jusqu'à ce point est le KPI le plus courant, représentant le Temps de résolution (TTR).

Représente la clôture administrative finale du ticket d'incident après sa résolution et sa vérification. Cela est inféré de la transition de statut vers 'Fermé'.

Pourquoi c'est important

C'est l'event terminal du processus. L'analyse du temps entre 'Résolu' et 'Clos' peut révéler des retards dans les processus de nettoyage administratif ou de confirmation utilisateur.

FAQ

Foire aux questions

Le process mining vous aide à visualiser le flux réel de vos incidents, révélant les goulots d'étranglement cachés, les boucles de retravail et les étapes non conformes. Il peut identifier les raisons des violations SLA persistantes et des transferts excessifs, guidant des améliorations ciblées. Cela vous permet de prendre des décisions basées sur les données pour optimiser votre processus de résolution des incidents.

Vous avez principalement besoin d'un ID d'incident comme identifiant de cas, d'un nom d'activité décrivant chaque étape, d'un horodatage indiquant quand chaque activité s'est produite, et d'une ressource ou d'un utilisateur associé à l'activité. Des attributs supplémentaires comme la priorité, la catégorie ou le responsable peuvent enrichir votre analyse. Ces données de base constituent l'event log pour le Process Mining.

Vous pouvez anticiper des réductions significatives des violations de SLA d'incidents et des temps de diagnostic, ainsi qu'une diminution des transferts excessifs et des boucles de retouche. Les insights obtenus aident à standardiser la priorisation des incidents et à simplifier les transferts vers des équipes spécialisées. En fin de compte, cela conduit à un processus de résolution d'incidents plus efficient et efficace.

Vous aurez besoin d'accéder à vos données Jira Service Management, généralement via son API, un accès direct à la base de données ou des fonctionnalités d'exportation. Une plateforme logicielle de Process Mining adaptée est également requise, ainsi que des compétences de base en data engineering pour l'extraction et la transformation. La gestion sécurisée des données et la conformité à la vie privée sont également des considérations essentielles.

Le process mining excelle à identifier où les problèmes surviennent dans le processus, tels que les goulots d'étranglement, les déviations ou les étapes spécifiques qui causent des retards. Bien qu'il n'effectue pas d'analyse des causes profondes traditionnelle, il fournit les preuves et le contexte précis nécessaires à vos experts pour déterminer efficacement les causes sous-jacentes. Cette approche basée sur des preuves accélère considérablement la RCA (Analyse des Causes Racines).

L'extraction des données implique généralement l'exploitation de l'API REST de Jira, des requêtes de base de données directes si vous hébergez Jira sur site, ou l'utilisation de ses fonctionnalités d'exportation intégrées pour les tables pertinentes ou les rapports personnalisés. Ces données brutes sont ensuite nettoyées, transformées et formatées en un Event Log, une structure standardisée adaptée aux outils de Process Mining. Cette préparation est une étape essentielle pour une analyse précise.

Des premiers enseignements peuvent souvent être générés en quelques jours ou semaines, selon la disponibilité et la complexité des données. Une analyse plus approfondie et l'identification d'opportunités d'optimisation significatives se développent généralement sur plusieurs semaines à mesure que vous itérez et affinez vos modèles de données. La vitesse dépend fortement de la préparation des données et de la collaboration de l'équipe.

Le reporting traditionnel fournit des instantanés statiques ou des métriques agrégées, montrant "ce qui" s'est passé. Le Process Mining, cependant, reconstitue le parcours complet de bout en bout de chaque incident, révélant la séquence réelle des events, les variations de processus cachées et les déviations par rapport aux chemins idéaux, montrant "comment" et "pourquoi" les choses se sont produites. Il offre une vue dynamique et basée sur les données de l'exécution de vos processus.

Il est courant que les données brutes nécessitent un nettoyage et une transformation avant le process mining. Les outils de process mining sont conçus pour gérer des données réelles, et l'analyse initiale met souvent en évidence des problèmes de qualité des données eux-mêmes, permettant des améliorations ciblées. Une approche itérative de la préparation et de l'affinage des données est généralement utilisée pour obtenir les meilleurs résultats.

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