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Améliorez votre gestion des problèmes

Optimisez Jira Service Management grâce à notre guide en 6 étapes
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Optimiser le flux de gestion des problèmes dans Jira Service Management

Le process mining permet à votre organisation de découvrir les goulots d'étranglement cachés qui retardent la résolution et augmentent les coûts opérationnels. Notre plateforme met en évidence les boucles de processus inutiles et les temps d'inactivité qui empêchent les équipes d'atteindre des performances optimales. En visualisant vos workflows réels, vous pouvez prendre des décisions éclairées pour rationaliser les opérations et assurer une stabilité à long terme.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Transformer la gestion des problèmes du mode réactif au mode proactif

Dans de nombreuses organisations informatiques, la gestion des problèmes est souvent éclipsée par l'urgence immédiate de la gestion des incidents. Tandis que les incidents visent à restaurer le service le plus rapidement possible, la gestion des problèmes est le moteur stratégique qui empêche ces incidents de se reproduire. L'optimisation de ce processus au sein de Jira Service Management est essentielle car elle a un impact direct sur la stabilité à long terme de votre environnement informatique. Lorsque la gestion des problèmes est inefficace, les équipes techniques se retrouvent piégées dans un cycle de gestion de crise, résolvant les mêmes problèmes de manière répétée sans jamais s'attaquer à la cause sous-jacente. En vous concentrant sur l'optimisation des processus, vous éloignez votre équipe de cette approche réactive et l'orientez vers un modèle proactif qui identifie les faiblesses systémiques avant qu'elles ne dégénèrent en pannes majeures.

Visualiser le cycle de vie des problèmes avec le Process Mining

Le process mining (ou minage de processus) offre une lentille à travers laquelle vous pouvez visualiser l'exécution réelle de votre workflow de gestion des problèmes, plutôt que de vous fier à la façon dont le processus a été conçu sur papier. Jira Service Management capture une mine de données chaque fois qu'un enregistrement de problème est mis à jour, assigné ou transité. La technologie de process mining prend ces empreintes numériques et reconstruit le parcours complet de chaque enregistrement. Cela vous permet de voir la réalité de la façon dont les enquêtes sur les causes profondes sont gérées. Vous pouvez identifier précisément où un enregistrement stagne, qu'il attende une assignation à un groupe de support spécialisé ou qu'il languisse dans un état d'enquête pendant des semaines. Ce niveau de visibilité est crucial pour identifier les retards silencieux que les rapports traditionnels manquent souvent, tels que le temps passé à attendre l'approbation d'une demande de changement (Change Request) ou la durée d'une revue post-implémentation (Post Implementation Review).

Identifier la latence et les déviations de processus dans JSM

L'un des avantages les plus significatifs de l'application du process mining à Jira Service Management est la capacité à détecter où le processus s'écarte de vos procédures opérationnelles standard. Dans un environnement informatique complexe, les enregistrements de problèmes empruntent souvent des chemins inattendus. Vous pourriez constater que certains enregistrements contournent entièrement l'étape 'Workaround Published' (solution de contournement publiée), laissant le service d'assistance sans solution temporaire pendant qu'une solution permanente est en cours d'élaboration. D'autres enregistrements peuvent circuler entre les équipes techniques, suggérant un manque de clarté dans la propriété ou des informations insuffisantes lors du transfert. En analysant ces modèles, vous pouvez identifier des goulets d'étranglement (bottlenecks) spécifiques dans le cycle de vie. Par exemple, si la transition de 'Root Cause Identified' (cause profonde identifiée) à 'Proposed Solution Drafted' (solution proposée ébauchée) prend constamment plus de temps que prévu, cela peut indiquer une contrainte de ressources ou un besoin de meilleures normes de documentation au sein de certains silos techniques.

Obtenir des gains tangibles en matière de stabilité des services IT

L'amélioration de l'efficacité de votre processus de gestion des problèmes entraîne des avantages mesurables pour l'ensemble de l'organisation. Lorsque vous réduisez le temps de cycle de résolution des problèmes, vous diminuez directement le volume d'incidents récurrents, ce qui réduit à son tour les coûts opérationnels associés à votre service d'assistance. Le process mining vous permet de fixer des repères clairs pour la performance, tels que le temps moyen pour identifier une cause profonde ou l'efficacité des solutions de contournement publiées. De plus, l'optimisation de ces workflows assure une meilleure conformité avec les objectifs de niveau de service (SLA) internes et les exigences réglementaires externes. À mesure que vos équipes techniques deviennent plus efficaces dans la mise en œuvre de correctifs permanents, la fiabilité globale de vos services informatiques augmente, ce qui se traduit par des niveaux de satisfaction plus élevés pour les employés et les clients. Vous gagnez la capacité d'allouer vos ressources les plus qualifiées à des projets d'innovation à forte valeur ajoutée plutôt qu'à des tâches de dépannage répétitives.

Passer à l'étape suivante vers l'excellence opérationnelle

Démarrer avec le process mining pour la gestion des problèmes ne nécessite pas une refonte complète de vos systèmes existants. En tirant parti des données déjà stockées dans Jira Service Management, vous pouvez rapidement obtenir des informations sur vos performances actuelles et identifier les domaines d'amélioration ayant le plus grand impact. L'objectif est de créer une culture d'amélioration continue où les données guident la prise de décision. Utilisez les informations obtenues de nos templates pour guider vos équipes techniques, affiner vos workflows, et vous assurer que chaque enregistrement de problème est traité avec le niveau d'urgence et de précision approprié. Lorsque vous commencerez à visualiser vos processus, vous découvrirez que même de petits ajustements sur la façon dont les tâches sont assignées ou dont les informations sont partagées peuvent conduire à des améliorations significatives de la stabilité du service et de la productivité de l'équipe).

Gestion des problèmes IT Service Management Analyse des causes profondes Prévention des incidents Stratégie ITSM Opérations du Service Desk

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les investigations stagnent souvent lorsque les équipes attendent des experts techniques ou des données de diagnostic. Ces retards augmentent le risque d'incidents récurrents, ce qui entraîne des coûts de support plus élevés et une diminution de la satisfaction des utilisateurs à travers l'organisation. ProcessMind suit le temps entre le début de l'investigation et l'identification de la cause profonde dans Jira Service Management. En visualisant le flux de processus, vous pouvez identifier les groupes de support spécifiques où les investigations restent bloquées et réaffecter les ressources en conséquence.

Lorsque des incidents critiques surviennent, le délai de publication d'une solution de contournement laisse le service desk sans correctif temporaire. Il en résulte un temps d'arrêt prolongé pour les utilisateurs finaux et une augmentation des tickets de support redondants pour le même problème sous-jacent. Notre plateforme surveille la transition de l'enregistrement du problème à la publication de la solution de contournement. Vous pouvez identifier les schémas où les solutions de contournement sont retardées, ce qui vous permet d'optimiser le workflow de gestion des connaissances et de garantir que les correctifs temporaires parviennent plus rapidement au service desk.

Le fait de faire circuler un enregistrement de problème entre plusieurs équipes techniques crée de la confusion et une fragmentation des connaissances. Chaque transfert ajoute un temps d'inactivité significatif, prolongeant le cycle de vie global et retardant la mise en œuvre d'un correctif permanent. En analysant les attributs d'assignation dans Jira Service Management, ProcessMind révèle l'effet ping-pong entre les groupes. Vous pouvez voir quelles équipes sont fréquemment impliquées dans les transferts et rationaliser le chemin d'escalade pour garantir que les bons experts sont impliqués plus tôt.

Identifier la cause profonde n'est que la moitié de la bataille. De nombreux enregistrements de problèmes restent inactifs une fois la cause connue car personne n'initie les étapes suivantes, comme la rédaction d'une solution, ce qui laisse l'infrastructure vulnérable plus longtemps que nécessaire. Nous suivons la durée entre l'identification de la cause profonde et l'initiation d'une demande de changement (change request). ProcessMind met en évidence ces goulots d'étranglement (bottlenecks), permettant aux coordinateurs d'exiger une action immédiate et de s'assurer que les risques identifiés sont atténués avant qu'ils ne causent davantage d'incidents.

Ignorer la revue post-implémentation empêche les équipes d'apprendre des échecs majeurs. Ce manque de clôture formelle signifie que des problèmes similaires sont susceptibles de se reproduire, car l'organisation ne documente pas les leçons apprises ni ne vérifie l'efficacité du correctif. ProcessMind audite les journaux d'activités pour voir à quelle fréquence l'activité de revue post-implémentation est ignorée ou significativement retardée. Cette visibilité vous aide à faire respecter la conformité aux normes ITIL et garantit que chaque problème majeur contribue à l'amélioration continue des services à long terme.

Même après l'application d'un correctif permanent, un retard dans l'étape de vérification de la résolution peut conduire à une clôture prématurée. Sans vérification formelle, l'entreprise risque de supposer qu'un problème est résolu alors que l'instabilité sous-jacente persiste, entraînant de futures défaillances de service. Notre analyse mesure le délai entre l'application du correctif permanent et la vérification finale. En identifiant les équipes qui ignorent ou retardent systématiquement cette étape, vous pouvez améliorer la fiabilité de vos services informatiques et réduire les risques de changements échoués.

Un arriéré croissant d'enregistrements de problèmes ouverts suggère que l'équipe est débordée ou que le processus est inefficace. Cet arriéré crée une dette technique, où les problèmes non résolus continuent de déclencher des incidents et de vider les précieuses ressources du service d'assistance. ProcessMind offre une vue claire des taux d'admission par rapport aux taux de clôture au sein de Jira Service Management. Vous pouvez identifier quelles catégories ou niveaux de priorité contribuent le plus à l'arriéré, permettant des décisions basées sur les données pour orienter les efforts de remédiation.

La transition d'un enregistrement de problème à une demande de changement active est souvent une source de friction. Des retards ici signifient que même lorsqu'une solution est connue, le correctif n'est pas implémenté, laissant l'organisation exposée à des risques connus pendant des semaines. En liant les enregistrements de problèmes aux activités de demande de changement, ProcessMind expose le décalage dans le processus de transfert. Vous pouvez voir exactement où la coordination entre les équipes de gestion des problèmes et de gestion du changement échoue et implémenter des workflows plus fluides.

Si une solution de contournement n'est pas correctement publiée ou est inefficace, cela conduit à une gestion incohérente des incidents. Les agents du service d'assistance peuvent essayer différentes méthodes non vérifiées, causant une instabilité système supplémentaire et nécessitant plus d'efforts pour être corrigées ultérieurement. Nous analysons le flux entre la publication de la solution de contournement et la résolution des incidents. ProcessMind vous aide à identifier quelles solutions de contournement ne parviennent pas à arrêter la récurrence des incidents, vous permettant de prioriser ces problèmes pour une résolution permanente plus urgente.

Lorsque les enregistrements de problèmes se voient attribuer des niveaux de priorité incorrects, les problèmes critiques peuvent être ignorés tandis que les problèmes à faible impact consomment le temps des experts. Ce désalignement entraîne une mauvaise conformité aux SLA et ne parvient pas à aborder les risques les plus dommageables. Notre outil examine l'attribut de niveau de priorité par rapport au temps passé dans chaque activité. ProcessMind signale les anomalies où les problèmes à haute priorité progressent plus lentement que ceux à faible priorité, vous aidant à recalibrer la logique de triage et à aligner les ressources sur les risques métier.

Les équipes qui ne réagissent qu'aux pics d'incidents manquent souvent l'occasion d'aborder les problèmes sous-jacents avant qu'ils ne provoquent des perturbations généralisées. Cette posture réactive maintient le département IT dans un état constant de gestion de crise plutôt que de construction de stabilité. ProcessMind analyse le temps entre les tendances d'incidents et la création d'enregistrements de problèmes liés. En visualisant ce délai, vous pouvez encourager un virage vers une gestion proactive, identifiant les causes sous-jacentes avant qu'elles n'escaladent en pannes de service majeures.

Lorsque les enregistrements de problèmes sont clos prématurément, ils sont souvent rouverts plus tard lorsque la même cause première déclenche davantage d'incidents. Ce cycle de réouverture indique que l'investigation ou le correctif original était incomplet, entraînant un gaspillage d'efforts. Nous suivons l'activité de réouverture au sein de Jira Service Management pour identifier les catégories de causes premières problématiques. ProcessMind met en évidence les groupes de support ou types de service spécifiques où la reprise est la plus fréquente, vous aidant à améliorer la qualité de vos résolutions finales.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Identifier rapidement la source des problèmes récurrents est vital pour maintenir la disponibilité des services. En raccourcissant les cycles d'investigation, les équipes IT évitent les perturbations d'incidents répétées et libèrent des ressources techniques seniors pour des projets à plus forte valeur ajoutée, plutôt que pour de la gestion de crise répétitive. Cette amélioration conduit à un environnement plus stable et réduit les coûts opérationnels à long terme associés aux pannes de service récurrentes.

Notre plateforme analyse le cycle de vie de Jira Service Management pour identifier précisément où les investigations stagnent. En visualisant le temps passé dans chaque phase d'investigation, vous pouvez identifier les groupes de support spécifiques qui nécessitent une formation ou des ressources supplémentaires pour atteindre leurs objectifs de résolution, réduisant ainsi le temps moyen d'identification des causes premières de 25 pour cent ou plus.

Le déploiement rapide de solutions de contournement est essentiel pour atténuer l'impact immédiat sur les services pendant que les correctifs permanents sont développés. Réduire la latence entre la détection du problème et la publication de la solution de contournement garantit que les agents du service desk peuvent résoudre les incidents plus rapidement en utilisant des bases de données d'erreurs connues, ce qui améliore directement l'expérience utilisateur final et réduit la pression sur les équipes techniques.

Le process mining suit la séquence des activités depuis l'enregistrement d'un problème jusqu'à la publication d'une solution de contournement. Cette visibilité permet à la direction d'établir des repères pour les temps de publication et d'identifier les déviations de processus qui retardent le partage de connaissances critiques au sein de l'organisation IT, contribuant à garantir la disponibilité des solutions de contournement en quelques heures plutôt qu'en quelques jours.

Les transferts excessifs entre les groupes de support entraînent souvent une perte de contexte et des délais de résolution prolongés. En rationalisant le flux d'informations et de responsabilités, les organisations peuvent s'assurer que les équipes les plus qualifiées conservent la responsabilité de l'enregistrement de problème jusqu'à sa conclusion, ce qui se traduit par des enquêtes de meilleure qualité et des stratégies de résolution plus cohérentes.

Nous offrons une vue détaillée des transitions organisationnelles au sein de Jira Service Management. En quantifiant le nombre de transferts par cas, vous pouvez identifier les règles de routage inefficaces ou les lacunes en matière de compétences qui font que les enregistrements circulent entre les départements, ce qui vous permet de mettre en œuvre de meilleurs protocoles de triage et de réduire le nombre total de transferts jusqu'à 30 pour cent.

Une fois la cause première identifiée, le délai d'initiation d'une demande de changement peut laisser l'environnement vulnérable à de nouveaux incidents. Accélérer cette transition garantit que les correctifs permanents sont planifiés et mis en œuvre avant que les solutions de contournement temporaires n'expirent ou ne tombent en panne, maintenant l'intégrité des services critiques et réduisant les risques.

Notre analyse cartographie la connexion entre les enregistrements de problèmes et les demandes de changement pour mettre en évidence les goulots d'étranglement dans la phase de proposition. En surveillant le temps écoulé entre l'identification de la cause première et la rédaction d'une solution, vous vous assurez que les équipes techniques progressent rapidement vers une remédiation permanente et éliminez des jours d'attente inutiles entre les départements.

Un arriéré croissant de problèmes non résolus indique un manque de débit et augmente le risque d'incidents majeurs. Maintenir une file d'attente allégée d'enregistrements actifs permet aux équipes techniques de se concentrer sur les problèmes hautement prioritaires et améliore la réactivité globale du département informatique, conduisant à une charge de travail plus gérable et prévisible.

En analysant l'entrée et la sortie des enregistrements de problèmes au fil du temps, le process mining identifie si l'arriéré augmente en raison de contraintes de ressources ou d'inefficacités de processus. Vous pouvez visualiser les profils d'ancienneté des cas ouverts pour prioriser les enregistrements plus anciens qui ont dépassé les délais de résolution typiques, débloquant ainsi efficacement les cas stagnants et réduisant le volume total de l'arriéré.

La réalisation de revues cohérentes après l'application d'un correctif permanent est cruciale pour l'amélioration continue et la prévention des régressions futures. S'assurer que chaque problème majeur fait l'objet d'une revue approfondie permet de capter les leçons apprises et d'améliorer la qualité des futures implémentations techniques, ce qui renforce la maturité globale de l'organisation informatique.

Notre outil surveille la conformité au processus de revue en suivant si l'activité post-implémentation est complétée pour chaque enregistrement fermé. Cette visibilité aide les managers à faire respecter les pratiques de documentation standardisées et à vérifier que toutes les étapes de vérification nécessaires ont été suivies avant la clôture finale, garantissant une adhésion à 100 % aux exigences de conformité.

Vérifier qu'un correctif résout réellement le problème est la dernière garantie contre les problèmes récurrents. Accélérer la phase de vérification garantit que les ressources ne sont pas immobilisées dans des enregistrements effectivement résolus, permettant une clôture formelle plus rapide et un reporting plus précis sur la stabilité du service.

Le process mining met en évidence la durée de l'étape de vérification au sein de Jira Service Management. En comparant les temps de vérification entre différentes catégories de services, vous pouvez identifier les domaines où les tests automatisés ou des critères de succès plus clairs pourraient accélérer la validation finale des enregistrements de problèmes, ce qui se traduirait par des temps de cycle plus courts de l'application du correctif à la clôture finale.

Les enregistrements rouverts suggèrent que l'investigation initiale ou le correctif implémenté était insuffisant. Réduire la fréquence des réouvertures améliore la confiance dans le processus de gestion des problèmes et garantit que les équipes techniques résolvent les problèmes correctement du premier coup, ce qui permet d'économiser des coûts de main-d'œuvre importants et d'éviter les tâches redondantes.

Nous suivons le cycle de vie des enregistrements de problèmes pour détecter les chemins circulaires où les cas passent de fermés à en cours. L'analyse de ces schémas aide à identifier des catégories de causes premières spécifiques ou des groupes de support qui pourraient bénéficier d'une assurance qualité plus rigoureuse avant de clôturer leurs cas, vous aidant à atteindre un taux de résolution au premier contact plus proche de la perfection.

Passer d'une gestion réactive à une gestion proactive des problèmes permet de prévenir les incidents avant qu'ils ne se produisent. L'identification des tendances dans les données d'incidents permet aux organisations de s'attaquer plus tôt aux vulnérabilités sous-jacentes, réduisant significativement le volume total de tickets traités par le service d'assistance et protégeant l'organisation des temps d'arrêt (downtime) à grande échelle.

Le process mining identifie les schémas d'incidents fréquents qui corrèlent avec des éléments de configuration ou des services spécifiques. En visualisant ces regroupements, vous pouvez créer proactivement des enregistrements de problèmes dans Jira Service Management et les assigner pour investigation avant qu'ils ne dégénèrent en pannes majeures, déplaçant votre stratégie informatique de la gestion de crise à la prévention.

Des solutions de contournement de haute qualité réduisent le besoin de retravailler manuellement et minimisent l'impact sur les utilisateurs finaux pendant qu'un correctif permanent est en attente. L'amélioration de l'efficacité de ces solutions temporaires garantit que les opérations métier peuvent se poursuivre avec un minimum de perturbations, même lorsque des problèmes techniques complexes prennent du temps à être résolus.

Notre plateforme évalue la relation entre les solutions de contournement et les volumes d'incidents ultérieurs. En suivant la fréquence à laquelle une solution de contournement est appliquée avec succès sans escalade supplémentaire, vous pouvez mesurer sa qualité et identifier quelles équipes techniques fournissent les solutions temporaires les plus fiables, vous permettant de reproduire leurs meilleures pratiques au sein de l'organisation.

S'assurer que les enregistrements de problèmes sont priorisés en fonction de leur impact métier réel optimise l'allocation des ressources. Un alignement correct garantit que les systèmes critiques reçoivent une attention immédiate, réduisant le risque financier et opérationnel global pour l'organisation tout en empêchant les équipes techniques d'être distraites par des tâches à faible impact.

En analysant les niveaux de priorité assignés aux enregistrements de problèmes par rapport au volume d'incidents connexes et de services affectés, le process mining révèle des désalignements. Ces données vous permettent d'ajuster la logique de priorité et de vous assurer que les problèmes à fort impact sont déplacés en tête de la file d'attente d'investigation, améliorant ainsi la pertinence métier de vos opérations informatiques.

La rapidité avec laquelle une solution permanente est proposée et intégrée dans le pipeline de gestion du changement détermine la stabilité globale de l'environnement IT. La rationalisation de ce processus réduit la fenêtre de vulnérabilité et garantit que les améliorations sont déployées systématiquement, prévenant l'accumulation de dette technique.

Nous visualisons le délai entre la rédaction d'une solution proposée et l'initiation d'une demande de changement formelle. En identifiant les retards bureaucratiques ou les goulots d'étranglement d'approbation, vous pouvez affiner le processus de transfert entre les équipes de gestion des problèmes et de gestion du changement pour atteindre des temps de résolution plus rapides et vous assurer que les correctifs permanents sont correctement priorisés dans le calendrier des changements.

6 Étapes pour Optimiser la Gestion des Problèmes dans Jira

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Télécharger le modèle
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Exportez vos données
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Analysez votre processus
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Que faire

Obtenez le template Excel spécialisé conçu pour les types de problèmes de Jira Service Management et leurs liens d'incidents associés.

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Pourquoi c'est important

L'utilisation d'un template pré-structuré garantit que vos données capturent les étapes spécifiques du cycle de vie des enregistrements de problèmes et leur analyse des causes premières.

Résultat attendu

Une structure de données prête à l'emploi pour vos enregistrements de problèmes JSM.

VOS INSIGHTS DE PROCESSUS

Obtenez une visibilité complète sur le cycle de vie de vos problèmes

ProcessMind cartographie chaque étape de votre workflow pour révéler comment les tickets se déplacent dans Jira Service Management. Vous verrez précisément où les investigations stagnent et quelles solutions de contournement impactent la stabilité de votre système.
  • Cartographiez chaque étape du parcours de résolution des problèmes
  • Identifier les causes profondes des retards d'investigation
  • Visualiser l'impact des incidents récurrents
  • Mesurer l'efficacité de l'équipe par rapport aux objectifs SLA
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS PROUVÉS

Gains d'efficacité pour la gestion des problèmes

Les organisations utilisent le process mining pour visualiser le flux des enregistrements de problèmes et identifier les étapes exactes où l'analyse des causes premières stagne. Cette visibilité permet aux équipes de services informatiques d'éliminer les reprises manuelles et de réduire la fréquence des incidents récurrents.

0 %
Analyse des causes profondes plus rapide

Réduction du temps d'identification

Identifier plus rapidement la cause sous-jacente des incidents récurrents permet aux équipes techniques de se concentrer sur la résolution plutôt que sur l'investigation.
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Transferts d'équipe rationalisés

Réduction des transferts entre groupes

Minimiser le nombre de fois qu'un enregistrement de problème change de mains réduit la surcharge de communication et prévient la perte de connaissances au cours du cycle de vie.
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Détection proactive des problèmes

Augmentation de la détection interne

Passer d'une réponse réactive aux incidents à une identification proactive aide à prévenir les pannes majeures avant qu'elles n'impactent l'entreprise.
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Baisse des taux de réouverture

Réduction des correctifs échoués

L'amélioration de la qualité de la vérification des causes profondes garantit que les correctifs permanents sont efficaces dès la première fois, réduisant ainsi le besoin de rouvrir les enregistrements.
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Vieillissement réduit du backlog

Diminution de l'ancienneté des priorités élevées

Accélérer la résolution des problèmes de haute priorité garantit que la dette technique la plus impactante est traitée rapidement.
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Revues prêtes pour l'audit

Taux de revue post-implémentation

L'automatisation du suivi des revues post-implémentation garantit que chaque problème majeur est suivi d'un processus d'apprentissage standardisé.

Les améliorations de performance varient en fonction de la complexité des processus et de la qualité des données au sein de Jira Service Management. Ces chiffres représentent les résultats typiques observés dans diverses implémentations d'entreprise.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis développez au besoin.
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 ou le nom de l'utilisateur qui a effectué l'activité.

Pourquoi c'est important

Critique pour l'analyse des transferts, de la ségrégation des tâches et de la charge de travail des ressources.

L'équipe technique ou le groupe actuellement affecté à l'investigation du problème.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour le process mining organisationnel et l'identification des frictions inter-équipes.

Le niveau de criticité attribué à l'enregistrement de problème.

Pourquoi c'est important

Permet la segmentation de la performance des processus par criticité métier.

La classification de la cause sous-jacente du problème.

Pourquoi c'est important

Clé pour identifier les problèmes systémiques et orienter les mesures préventives.

La description textuelle courte ou le titre de l'enregistrement de problème.

Pourquoi c'est important

Fournit un contexte lisible par l'homme pour l'identifiant de cas.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

L'événement initial où le ticket de problème est créé dans le système. Ceci est explicitement capturé dans l'historique du ticket comme l'horodatage de création.

Pourquoi c'est important

Marque le début du cycle de vie de la gestion des problèmes et permet l'analyse des volumes. Essentiel pour calculer le débit et les taux d'admission.

L'affectation de l'enregistrement de problème à une équipe technique ou à un groupe de support spécifique. Ceci est suivi via les changements apportés au champ personnalisé 'Support Group' ou au champ 'Assignee' si les groupes ne sont pas utilisés.

Pourquoi c'est important

Critique pour analyser les transferts et les goulots d'étranglement (bottlenecks) entre les équipes. Des taux de transfert élevés peuvent indiquer des inefficacités de routage.

L'action de lier un ticket d'incident connexe à l'enregistrement de problème. Ceci est capturé dans la table des liens de tickets ou l'historique.

Pourquoi c'est important

Détermine l'impact et la portée du problème. Essentiel pour le KPI « Profondeur du lien Incident-Problème » et pour la priorisation basée sur l'impact métier.

La transition du statut du problème vers un état d'investigation active (par exemple, 'Sous investigation' ou 'En cours'). Cela marque le début de la phase de travail active.

Pourquoi c'est important

Déclenche le chronomètre pour le temps de cycle d'investigation. Aide à distinguer le temps d'attente du backlog de l'analyse active réelle.

Le remplissage ou la mise à jour du champ texte 'Solution de contournement'. Cet événement indique qu'un correctif temporaire a été documenté.

Pourquoi c'est important

Mesure la rapidité de la fourniture d'une solution provisoire à l'entreprise. Critique pour le KPI « Délai de disponibilité de la solution de contournement ».

Le point où la cause sous-jacente est formellement enregistrée. Ceci est déduit d'un changement de statut vers 'Cause première identifiée' ou du remplissage du champ 'Cause première'.

Pourquoi c'est important

Une étape majeure qui met fin à la phase d'enquête. Essentiel pour le calcul du « Temps moyen de découverte de la cause profonde ».

La confirmation que le correctif a effectivement résolu le problème. Déduit d'une transition de statut vers 'Résolu' ou un état 'Vérifié' spécifique.

Pourquoi c'est important

Porte de qualité garantissant le bon fonctionnement du correctif. Des retards ici indiquent des goulots d'étranglement dans les tests ou l'acceptation utilisateur.

La clôture finale du cycle de vie du problème. Capturée explicitement lorsque le statut passe à 'Fermé'.

Pourquoi c'est important

La fin définitive de l'instance de processus. Nécessaire pour le calcul du temps de cycle total et des taux de clôture.

FAQ

Foire aux questions

Le process mining utilise les empreintes numériques de vos enregistrements de problèmes pour visualiser le flux réel de bout en bout de votre processus. Il vous aide à identifier précisément où les investigations stagnent et où les transferts créent des retards inutiles, offrant un niveau de transparence que le reporting traditionnel ne peut égaler.

L'extraction de données implique généralement de se connecter à l'API Jira ou d'utiliser un connecteur de base de données pour extraire les journaux de modifications des problèmes. Cela inclut l'historique des transitions, les horodatages et les attributs clés de chaque enregistrement de problème, ce qui permet au moteur de process mining de reconstruire automatiquement chaque étape du processus.

En analysant les horodatages des changements d'état et les journaux d'activités spécifiques, le process mining met en évidence les goulots d'étranglement (bottlenecks) exacts de la phase d'investigation. Vous pouvez voir si les retards sont causés par l'attente d'une contribution technique, un manque de documentation, ou si les enregistrements circulent fréquemment entre différentes équipes.

Au minimum, vous avez besoin d'un identifiant de cas (Case ID) tel que le numéro d'enregistrement de problème, d'un nom d'activité comme le statut ou la transition, et d'un horodatage pour chaque événement. Pour obtenir des insights plus approfondis, vous devriez également inclure des attributs comme la priorité, le groupe d'assignation et la catégorie de cause profonde pour un filtrage plus granulaire.

Les dashboards standards vous montrent l'état actuel et des métriques de base comme le volume ou le délai moyen, mais ils affichent rarement le chemin spécifique emprunté entre ces points. Le process mining révèle les boucles cachées, les étapes ignorées et les chemins non conformes qui sont invisibles dans les graphiques et rapports statiques.

Une fois que vous avez établi une connexion de données et mappé vos champs principaux, les visualisations initiales de processus peuvent souvent être générées en quelques jours. La partie la plus chronophage consiste généralement à affiner les données pour s'assurer que les statuts personnalisés et les transitions complexes sont correctement interprétés pour votre logique métier spécifique.

Le suivi des transferts est un atout majeur du process mining, car il cartographie le flux de travail entre les différents groupes d'affectataires. Vous pouvez rapidement voir quelles équipes sont surchargées ou où les lacunes de communication entraînent des périodes prolongées d'inactivité sur un enregistrement de problème.

Bien que l'expertise en données soit utile, de nombreux outils de process mining sont conçus pour les propriétaires de processus et les gestionnaires de services. Vous avez principalement besoin d'une solide compréhension de votre workflow interne de gestion des problèmes pour interpréter les résultats et décider d'actions d'amélioration significatives.

La plupart des moteurs de process mining sont très flexibles et peuvent mapper n'importe quel champ personnalisé ou statut de workflow unique trouvé dans Jira Service Management. Tant que l'historique des modifications pour ces champs est activé et enregistré, l'outil peut les incorporer dans l'analyse pour fournir une vue sur mesure de votre processus.

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