Migliori la gestione degli incidenti

Guida in 6 passaggi per migliorare la gestione degli incidenti in Jira.
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Gestione degli incidenti
Jira Service Management

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Ottimizzi la gestione degli incidenti in Jira Service Management per risolverli più rapidamente

Per gestire gli incidenti in modo efficace, è necessario capire dove si verificano ritardi e inefficienze. Le nostre analisi consentono di individuare con precisione i colli di bottiglia, comprendere i modelli di rilavorazione e verificare il rispetto degli SLA. In questo modo può rendere più efficiente l’intero processo, ridurre i tempi di risoluzione e migliorare la soddisfazione degli utenti.

Scarichi il nostro template dei dati preconfigurato e affronti le sfide più comuni per raggiungere i Suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la guida al template dei dati per trasformare le Sue attività.

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Perché è fondamentale ottimizzare la gestione degli incidenti

Una gestione efficace degli incidenti è alla base di servizi IT affidabili e incide direttamente sulla soddisfazione degli utenti, sulla continuità operativa e sui risultati economici dell’organizzazione. In un contesto in cui tutto cambia rapidamente, è essenziale saper individuare, risolvere e prevenire gli incidenti in tempi brevi. Eppure, molte organizzazioni faticano a riconoscere inefficienze e colli di bottiglia nascosti nei processi di gestione degli incidenti, anche quando utilizzano sistemi completi come Jira Service Management. Questi problemi possono prolungare i tempi di inattività, far mancare gli obiettivi degli accordi sul livello di servizio (SLA), esasperare gli utenti e, in definitiva, aumentare i costi operativi. Per migliorare sulla base dei dati, accelerare davvero le risoluzioni e offrire un servizio migliore, è essenziale comprendere il flusso effettivo degli incidenti, andando oltre le mappe teoriche dei processi. Rilavorazioni invisibili, passaggi di consegne non necessari e ritardi trascurati possono ridurre silenziosamente l’efficienza: un motivo concreto per analizzare più a fondo la gestione degli incidenti.

Approfondire l’analisi con il Process Mining per Jira Service Management

Il Process Mining consente di osservare e comprendere come viene effettivamente eseguito il processo di gestione degli incidenti in Jira Service Management. A differenza della reportistica tradizionale o delle Dashboard, ricostruisce l’intero percorso di ogni incidente, dalla segnalazione iniziale alla chiusura, a partire dagli Event Log. È così possibile visualizzare il flusso reale del processo, individuare gli scostamenti dal percorso previsto e capire esattamente dove si verificano i ritardi. Può identificare le attività o i punti di transizione che causano ripetutamente colli di bottiglia, ad esempio indagini troppo lunghe, assegnazioni ripetute tra gruppi di supporto o ritardi nella conferma da parte degli utenti. Fornendo una rappresentazione oggettiva e basata sui dati della gestione degli incidenti, il Process Mining consente di superare le supposizioni e concentrare gli interventi dove possono incidere maggiormente su come migliorare la gestione degli incidenti.

Individuare le aree prioritarie per migliorare la risoluzione degli incidenti

Applicando il Process Mining ai dati degli incidenti di Jira Service Management, emergono aree specifiche su cui intervenire. Può analizzare il tempo di ciclo per tipo di incidente, livello di gravità o servizio interessato, scoprendo quali incidenti richiedono più tempo per essere risolti e per quale motivo. Potrebbe, ad esempio, rilevare che gli incidenti trasferiti a un team specializzato restano spesso in attesa a lungo oppure che la fase di diagnosi degli incidenti ad alta priorità dura sistematicamente più del previsto. Il Process Mining mette inoltre in evidenza i cicli di rilavorazione, nei quali gli incidenti vengono riaperti o riassegnati più volte, segnalando possibili problemi nella diagnosi iniziale, nella qualità della risoluzione o nella comunicazione con gli utenti. Comprendendo questi schemi, può affrontare le cause profonde, come una formazione insufficiente degli agenti, percorsi di escalation poco chiari o procedure di comunicazione inefficienti, e ridurre così il tempo di ciclo complessivo della gestione degli incidenti.

Ottenere risultati concreti e ottimizzare con continuità

Utilizzando il Process Mining per analizzare gli incidenti in Jira Service Management, la Sua organizzazione può ottenere miglioramenti misurabili. Può aspettarsi una riduzione significativa dei tempi medi di risoluzione, con conseguenti minori tempi di inattività per i servizi critici e una maggiore soddisfazione degli utenti. Una migliore comprensione del rispetto del processo aiuta a raggiungere con regolarità gli obiettivi SLA, o persino a superarli. Inoltre, individuando ed eliminando colli di bottiglia e rilavorazioni, può ottimizzare l’allocazione delle risorse, ridurre i costi operativi e consentire ai team di supporto di concentrarsi su iniziative più strategiche. Questo approccio di ottimizzazione continua promuove una cultura orientata all’efficienza e alla risoluzione proattiva dei problemi, affinché la gestione degli incidenti possa rispondere alle esigenze future e migliorare costantemente il servizio. Le offre le informazioni necessarie per perfezionare i flussi di lavoro e fornire un servizio migliore e più rapido.

Come iniziare a migliorare la gestione degli incidenti

Avviare questo percorso di ottimizzazione è semplice. Con gli strumenti giusti e una chiara comprensione dei dati degli incidenti in Jira Service Management, può individuare rapidamente ciò che altrimenti resterebbe nascosto nei processi. Questa analisi dettagliata La aiuta a prendere decisioni informate e a migliorare la gestione degli incidenti, ottenendo servizi più resilienti e utenti più soddisfatti. Inizi oggi a esplorare i dati degli incidenti con il Process Mining per sfruttarne appieno il potenziale in termini di efficienza ed efficacia. È un modo accessibile per comprendere davvero e migliorare le prestazioni della gestione degli incidenti.

Gestione degli incidenti Conformità agli SLA Service Desk Operazioni IT Analisi delle cause profonde Riduzione dei tempi di inattività Risoluzione dei ticket Gestione dei ticket Gestione dei ticket Help desk IT Tempo medio di risoluzione MTTR Ripristino del servizio Risoluzione degli incidenti Supporto IT

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

Gli incidenti superano spesso gli obiettivi previsti dagli accordi sul livello di servizio, causando insoddisfazione tra gli utenti e possibili penali. Questo può indicare inefficienze o colli di bottiglia nel processo di risoluzione, con ripercussioni sulla qualità complessiva del servizio e sulla soddisfazione dei clienti. ProcessMind mostra esattamente dove gli incidenti trascorrono troppo tempo e individua le attività o i passaggi di consegne che causano ripetutamente violazioni degli SLA. Visualizzando il flusso effettivo del processo in Jira Service Management, può riconoscere gli schemi di deviazione che contribuiscono a queste violazioni.

Gli incidenti vengono trasferiti spesso tra gruppi di supporto o riassegnati a diversi agenti, causando ritardi e allungando i tempi di risoluzione. Ogni passaggio può creare lacune nella comunicazione e richiedere di cambiare contesto, riducendo l’efficienza. ProcessMind visualizza tutte le riassegnazioni e i trasferimenti in Jira Service Management, mettendo in evidenza i reparti o le persone che ricorrono più spesso in questi cicli. L’analisi aiuta a individuare gli errori di instradamento e le opportunità per migliorare l’assegnazione iniziale o la condivisione delle conoscenze.

Durante le fasi di diagnosi e indagine, gli incidenti presentano tempi di attesa considerevoli o durate insolitamente lunghe, senza una spiegazione chiara. Questo rallenta la risoluzione dei problemi, prolunga i tempi di inattività per gli utenti interessati e allunga il tempo complessivo di risoluzione. ProcessMind mappa la durata effettiva delle attività «Diagnosi avviata» e «Indagine svolta», mostrando dove e perché si verificano i ritardi. Aiuta a individuare code specifiche, limiti di capacità o passaggi del processo in Jira Service Management che causano le attese.

Gli incidenti vengono categorizzati o classificati in modo incoerente al momento della creazione: i problemi critici possono ricevere una priorità troppo bassa, mentre quelli minori possono assorbire un’attenzione eccessiva. Questa allocazione inadeguata delle risorse ostacola la risoluzione degli incidenti e il rispetto degli SLA. ProcessMind confronta gli attributi iniziali di categorizzazione e priorità con i successivi percorsi di risoluzione e il rispetto degli SLA. Fa emergere gli schemi in cui determinate categorie o priorità in Jira Service Management causano ritardi imprevisti o frequenti cambi di priorità, segnalando la necessità di indicazioni più chiare.

Gli incidenti tornano spesso a passaggi già completati, come una nuova indagine o l’applicazione ripetuta di una risoluzione. Questi cicli di rilavorazione sprecano risorse, allungano i tempi di risoluzione e frustrano sia gli agenti sia gli utenti interessati. ProcessMind visualizza il flusso effettivo degli incidenti, rendendo semplice individuare gli schemi di rilavorazione più comuni e capire in quali casi attività come «Diagnosi avviata» o «Risoluzione applicata/verificata» vengono ripetute per lo stesso incidente in Jira Service Management.

Gli incidenti si bloccano spesso quando vengono trasferiti ai team specializzati, creando code consistenti e prolungando i tempi di risoluzione. Questo può indicare limiti di capacità o modalità di passaggio inefficienti verso specifici gruppi di esperti. ProcessMind mostra i tempi medi di attesa e il volume di incidenti gestiti dopo il passaggio a un «Team specializzato». Aiuta a individuare quali team specializzati nella configurazione di Jira Service Management diventano colli di bottiglia, compromettendo l’efficienza complessiva del processo.

L’attuazione di una soluzione temporanea spesso subisce ritardi o non è efficace, prolungando l’impatto sugli utenti mentre si cerca una soluzione definitiva. In questo modo si riduce l’utilità delle soluzioni temporanee come misura di sollievo. ProcessMind analizza il tempo che intercorre tra «Diagnosi avviata» e «Soluzione temporanea attuata», oltre ai passaggi successivi del processo. Può individuare gli schemi in cui le soluzioni temporanee nel processo di gestione degli incidenti in Jira Service Management vengono attuate in ritardo o sono seguite spesso da ulteriori ritardi, segnalando inefficienze.

Tra l’applicazione di una risoluzione e la conferma della sua efficacia da parte dell’utente si verificano ritardi significativi, che possono rallentare la chiusura dell’incidente. Questo incide su metriche come il «Tempo di risoluzione» e può indicare problemi di comunicazione o di coinvolgimento degli utenti. ProcessMind misura il tempo tra «Notifica inviata all’utente» e «Conferma ricevuta dall’utente», individuando gli incidenti o i gruppi di utenti per i quali la conferma richiede sistematicamente più tempo. L’analisi può far emergere opportunità per migliorare la comunicazione o le notifiche in Jira Service Management.

L’attributo «Categoria della causa profonda» è spesso assente, generico o non collegato ad azioni preventive, con il rischio che gli incidenti si ripetano. Senza identificare correttamente le cause profonde, la gestione degli incidenti resta reattiva anziché proattiva. ProcessMind può evidenziare gli incidenti in cui l’attributo «Categoria della causa profonda» manca spesso o segnala la ricorrenza di incidenti simili. Analizzando il flusso in Jira Service Management, mostra se l’attributo viene utilizzato correttamente per definire misure proattive.

A volte gli incidenti vengono chiusi senza una verifica adeguata, con conseguenti riaperture o insoddisfazione degli utenti. Saltare il passaggio essenziale «Incidente verificato» può compromettere la qualità e la stabilità delle risoluzioni. ProcessMind può individuare i casi in cui l’attività «Incidente verificato» viene spesso saltata o completata troppo rapidamente, segnalando verifiche insufficienti prima della chiusura dell’incidente in Jira Service Management. Questo aiuta a garantire il controllo della qualità nel processo di risoluzione.

Incidenti simili per tipo o priorità seguono percorsi di risoluzione molto diversi, segnalando l’assenza di procedure standard o di buone pratiche condivise. Questa variabilità può rendere la qualità del servizio incoerente e i tempi di risoluzione imprevedibili. ProcessMind visualizza tutte le varianti di processo individuate per la risoluzione degli incidenti e mette in evidenza gli scostamenti più comuni dal percorso previsto. Analizzando questi flussi in Jira Service Management, può capire dove occorre standardizzare per migliorare efficienza e coerenza.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

Il mancato rispetto degli accordi sul livello di servizio compromette la soddisfazione degli utenti e la reputazione aziendale. Questo obiettivo consiste nel risolvere regolarmente gli incidenti entro i tempi concordati, ripristinando rapidamente i servizi critici e mantenendo la fiducia degli utenti. Il suo raggiungimento contribuisce direttamente a migliorare la qualità del servizio e l’affidabilità operativa. ProcessMind offre una visione completa del processo di risoluzione degli incidenti in Jira Service Management e individua i passaggi e i colli di bottiglia che causano ritardi e violazioni degli SLA. Mostra dove gli incidenti si bloccano o vengono trasferiti senza necessità, facendo emergere i percorsi non conformi e fornendo indicazioni per riprogettare i flussi di lavoro, accelerare le risoluzioni e ridurre in misura significativa le violazioni degli SLA, potenzialmente del 20-30%.

I frequenti passaggi tra team o agenti causano ritardi, allungano i tempi di risoluzione e creano frustrazione sia per gli utenti sia per il personale di supporto. Ridurre questi passaggi consente di affidare gli incidenti al team più adatto fin dall’inizio, migliorando il tasso di risoluzione al primo contatto e la fluidità complessiva del processo. Ne conseguono costi operativi inferiori e un clima migliore all’interno dei team. ProcessMind visualizza i percorsi effettivi degli incidenti in Jira Service Management, evidenziando ogni riassegnazione e i punti in cui si verifica più spesso. Individua le cause profonde dei trasferimenti non necessari, aiutando le organizzazioni a ottimizzare le regole di instradamento tra i team e a ridurre potenzialmente le riassegnazioni del 15-25% grazie a modifiche dei flussi di lavoro basate sui dati.

I ritardi nell’individuazione della causa profonda di un incidente o del problema iniziale allungano notevolmente i tempi di risoluzione, aumentando i tempi di inattività e l’impatto sull’attività aziendale. Accelerare la diagnosi significa identificare rapidamente la natura del problema e formulare e applicare prima le soluzioni, ripristinando il servizio in tempi più brevi e limitando le interruzioni. Questo obiettivo migliora direttamente la capacità di ripristinare il servizio. ProcessMind mappa la fase di diagnosi della gestione degli incidenti e mostra quali attività, agenti o gruppi rallentano le indagini in Jira Service Management. Evidenzia le sequenze di attività più frequenti e le relative varianti, aiutando a individuare le prassi più efficaci e le esigenze di formazione. Semplificando i flussi di lavoro esistenti, è possibile ridurre i cicli di diagnosi del 10-20%.

Una definizione delle priorità incoerente può far passare inosservati gli incidenti critici, mentre ai problemi minori viene dedicata un’attenzione sproporzionata. Le risorse vengono così assegnate in modo inefficiente, con possibili ripercussioni sulla continuità aziendale. Uniformare i criteri di priorità permette di classificare gli incidenti in modo coerente in base all’impatto e all’urgenza, allineando gli interventi alle priorità aziendali e affrontando per primi i problemi più critici. In Jira Service Management, ProcessMind analizza attributi degli incidenti come gravità e impatto per confrontare le priorità effettive con quelle previste dalle policy. Mostra come le diverse priorità iniziali corrispondano a percorsi e tempi di risoluzione differenti, fornendo elementi per adeguare le regole di classificazione e priorità, migliorare la coerenza del 30% e ottimizzare l’allocazione delle risorse.

Quando gli incidenti passano ripetutamente da uno stato all’altro o da un team all’altro, si verificano inefficienze significative, si spreca lavoro e i tempi di risoluzione si allungano. Eliminare questi cicli permette di rendere il flusso del processo più lineare e fluido, aumentando la produttività degli agenti e la soddisfazione degli utenti grazie alla riduzione delle attività ripetute e dei ritardi evitabili. In Jira Service Management, ProcessMind individua e quantifica le rilavorazioni e le attività ripetute nei processi di gestione degli incidenti. Mostra quali fattori e condizioni generano questi cicli, fornendo indicazioni per riprogettare il processo, prevenirne il ripetersi e ridurre i passaggi superflui. In questo modo, il tempo complessivo di gestione degli incidenti può diminuire del 10-15%.

Il ricorso a team specializzati è necessario per gestire i problemi complessi, ma se i trasferimenti non sono organizzati in modo efficiente può causare ritardi significativi. Semplificare questi passaggi significa trasferire gli incidenti rapidamente e senza intoppi, fornendo tutte le informazioni necessarie per evitare colli di bottiglia e accelerare la risoluzione dei casi complessi. Ne migliora direttamente l’efficienza dei livelli di supporto avanzati. In Jira Service Management, ProcessMind analizza il percorso degli incidenti trasferiti ai team specializzati e individua i ritardi che si verificano prima, durante e dopo il passaggio. Evidenzia le code inefficienti e le informazioni mancanti, così da poter intervenire sulle procedure di escalation e sulla collaborazione, riducendo potenzialmente del 20% i ritardi legati ai trasferimenti.

Implementare rapidamente soluzioni temporanee è fondamentale per limitare l’impatto degli incidenti gravi e ripristinare in tempi brevi almeno parte del servizio, mentre si sviluppa una soluzione definitiva. L’obiettivo è ridurre il tempo che intercorre tra l’identificazione dell’incidente e l’attivazione di una soluzione temporanea funzionante, limitando così le interruzioni aziendali e migliorando l’esperienza degli utenti. In Jira Service Management, ProcessMind può mappare la parte del processo dedicata all’individuazione e all’attivazione delle soluzioni temporanee, evidenziando i ritardi specifici o i passaggi mancanti che prolungano questa fase cruciale. Analizzando le sequenze di attività e l’allocazione delle risorse, aiuta a ottimizzare il flusso di lavoro, riducendo del 15-25% i tempi di implementazione e migliorando la resilienza.

Se dopo l’applicazione di una soluzione si attende a lungo la conferma dell’utente, le metriche di risoluzione possono risultare artificialmente più alte e la chiusura dell’incidente può subire ritardi. Ridurre questi tempi di attesa permette di ricevere un riscontro tempestivo, verificare la soluzione e chiudere l’incidente senza ritardi, rappresentando con maggiore precisione l’effettivo ripristino del servizio e migliorando l’accuratezza delle metriche. In Jira Service Management, ProcessMind visualizza la durata e le attività che intercorrono tra «Notifica all’utente inviata» e «Conferma dell’utente ricevuta». Può individuare schemi ricorrenti e agenti o utenti che contribuiscono ai ritardi, fornendo indicazioni per migliorare le comunicazioni o inviare promemoria automatici. In questo modo, i tempi di conferma possono ridursi fino al 30% e la chiusura definitiva può avvenire più rapidamente.

Un’analisi inefficace delle cause profonde (RCA) porta al ripetersi degli incidenti e al persistere dei problemi, anziché a soluzioni definitive, causando nuove interruzioni e sprechi di lavoro. Migliorare l’accuratezza dell’RCA significa indagare a fondo gli incidenti per individuare le vere cause sottostanti, prevenirne il ripetersi e aumentare nel tempo la stabilità dei sistemi e l’affidabilità del servizio. In Jira Service Management, ProcessMind aiuta a valutare l’efficacia del processo di RCA monitorando gli incidenti che si ripresentano o richiedono interventi ripetuti. Può mettere in relazione le categorie degli incidenti con i codici di risoluzione finali e le cause profonde, evidenziando i casi in cui l’analisi è superficiale o viene omessa. Migliorando la qualità dell’RCA, è possibile ridurre del 10-20% gli incidenti ricorrenti.

Verificare correttamente un incidente permette di accertare che il problema sia stato davvero risolto e non soltanto attenuato temporaneamente, evitando chiusure premature e possibili riaperture. Il rispetto delle fasi di verifica garantisce il controllo della qualità e rafforza la fiducia degli utenti nel processo di risoluzione, contribuendo a un servizio più solido e affidabile. In Jira Service Management, ProcessMind mappa l’attività «Incidente verificato» e individua i casi in cui le verifiche vengono saltate o svolte troppo in fretta. Evidenzia le varianti del processo che si discostano dalle procedure di verifica standard, aiutando le organizzazioni a garantire la conformità e migliorare la qualità delle risoluzioni. Le riaperture successive alla risoluzione possono così diminuire del 15%, rafforzando l’integrità del processo.

Una variabilità eccessiva nella gestione degli incidenti, oltre quanto necessario, segnala una scarsa standardizzazione e può causare una qualità del servizio disomogenea, errori e inefficienze. Ridurre le varianti superflue significa definire percorsi di risoluzione più chiari e prevedibili, per ottenere risultati coerenti e migliorare l’efficienza operativa. In Jira Service Management, ProcessMind offre una mappa dei percorsi effettivi degli incidenti, evidenziando sia quelli più comuni sia le deviazioni meno frequenti dal flusso previsto. Quantifica la frequenza di ogni variante, aiutando le organizzazioni a individuare ed eliminare i percorsi che non aggiungono valore o non rispettano le regole, così da standardizzare il processo e renderlo più prevedibile.

Il percorso in 6 passaggi per migliorare la gestione degli incidenti

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Cosa fare

Ottenga il template Excel già strutturato per i dati di gestione degli incidenti. Il template Le permette di raccogliere tutte le informazioni necessarie per un’analisi accurata.

Perché è importante

Partire dalla struttura dati corretta evita rilavorazioni e consente di analizzare il processo di gestione degli incidenti in modo efficace e senza intoppi.

Risultato atteso

Un template di dati pronto all’uso, pensato appositamente per la gestione degli incidenti in Jira Service Management.

COSA OTTERRÀ

Individui subito i principali colli di bottiglia nella gestione degli incidenti

ProcessMind mostra il flusso effettivo della gestione degli incidenti, visualizzando ogni passaggio e interazione. Ottenga informazioni dettagliate sui ritardi, sul rispetto degli SLA e sugli aspetti da migliorare con urgenza.
  • Visualizzi i percorsi effettivi di risoluzione degli incidenti
  • Individui ritardi nascosti e colli di bottiglia nei flussi di lavoro
  • Monitori il rispetto degli SLA e prevenga le violazioni
  • Renda più efficiente il processo di gestione degli incidenti
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RISULTATI TIPICI

L’impatto concreto sulla risoluzione degli incidenti

Questi risultati rappresentano miglioramenti significativi nell’efficienza e nell’efficacia della risoluzione degli incidenti, ottenuti applicando il Process Mining per individuare i colli di bottiglia e ottimizzare i flussi di lavoro in Jira Service Management.

0 % faster
Risoluzione più rapida degli incidenti

Riduzione media del tempo complessivo

Il Process Mining aiuta a individuare ed eliminare i colli di bottiglia, riducendo notevolmente il tempo complessivo necessario per risolvere gli incidenti e migliorando l’erogazione del servizio.

0 % fewer
Meno violazioni degli SLA

Riduzione degli incidenti che non rispettano gli obiettivi

Individuando le cause profonde dei ritardi e delle mancate conformità, le organizzazioni possono intervenire in modo proattivo e fare in modo che un numero maggiore di incidenti rispetti gli obiettivi previsti dagli accordi sul livello del servizio.

0 % reduction
Meno trasferimenti e rilavorazioni

Maggiore efficienza del flusso di processo

I trasferimenti non necessari e i passaggi di lavoro ripetuti vengono individuati ed eliminati, rendendo il processo di risoluzione degli incidenti più fluido e diretto e aumentando l’efficienza operativa.

0 % fewer variants
Maggiore coerenza dei processi

Meno percorsi distinti per gli incidenti

Il Process Mining evidenzia tutte le varianti nella gestione degli incidenti, aiutando i team a uniformare le prassi più efficaci e a ridurre i percorsi divergenti, per rendere il processo più prevedibile.

0 % improvement
Qualità delle risoluzioni più elevata

Verifiche e analisi delle cause profonde più efficaci

Garantire che passaggi fondamentali, come la verifica degli incidenti e l’analisi delle cause profonde, vengano seguiti con regolarità permette di ottenere soluzioni più solide e prevenire il ripetersi di problemi simili.

I risultati variano in base alla complessità del processo, alla qualità dei dati e al contesto specifico dell’organizzazione. Queste cifre illustrano i miglioramenti tipici osservati in diverse implementazioni per la gestione degli incidenti.

Dati consigliati

Inizi importando gli attributi e le attività più importanti, quindi ampli l’analisi secondo necessità.
Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Dati chiave da acquisire per l’analisi

Identificativo univoco di ciascun ticket relativo a un incidente in Jira Service Management.

Perché è importante

È l’identificativo principale che consente di associare tutti gli eventi correlati a un singolo caso e costituisce quindi la base di ogni analisi di Process Mining.

Nome dell’evento specifico o della modifica di stato che si è verificata per l’incidente.

Perché è importante

Le attività costituiscono la struttura portante della mappa del processo e permettono di visualizzare e analizzare il ciclo di vita dell’incidente.

Data e ora esatte in cui si è verificata l’attività.

Perché è importante

Le date e le ore registrate sono essenziali per calcolare tutte le metriche temporali, comprendere la durata del processo e individuare i colli di bottiglia.

Utente attualmente incaricato della gestione dell’incidente.

Perché è importante

Aiuta a monitorare il carico di lavoro individuale, individuare i colli di bottiglia legati a specifici agenti e analizzare l’impatto dei passaggi di consegne sul tempo di risoluzione.

Team o gruppo incaricato di gestire l’incidente.

Perché è importante

È fondamentale per analizzare le prestazioni dei team, il volume di lavoro gestito e il passaggio delle attività tra i diversi livelli di supporto o gruppi specializzati.

Fase attuale del ciclo di vita dell’incidente.

Perché è importante

Rispecchia direttamente l’avanzamento dell’incidente ed è la fonte principale per individuare le fasi del processo e i tempi di attesa.

Livello di priorità assegnato all’incidente, che ne indica l’urgenza di risoluzione.

Perché è importante

È essenziale per analizzare le prestazioni SLA e verificare che le risorse siano assegnate correttamente agli incidenti più critici.

Data e ora in cui l’incidente è stato creato per la prima volta nel sistema.

Perché è importante

È il punto di partenza per calcolare tutti i tempi di ciclo end-to-end e misurare gli SLA.

Data e ora in cui l’incidente è stato contrassegnato come risolto.

Perché è importante

Segna la fine del processo di risoluzione e consente di calcolare il tempo di ciclo totale e le prestazioni SLA.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Segna l’inizio ufficiale del ciclo di vita dell’incidente, quando viene inviata una segnalazione e si crea un nuovo problema in Jira. L’evento viene registrato esplicitamente quando nel sistema viene inserito un nuovo problema di tipo «Incidente».

Perché è importante

È l’evento di inizio principale del processo. Analizzare il tempo che intercorre tra questa attività e la risoluzione è fondamentale per misurare il tempo di ciclo complessivo e il rispetto degli SLA.

Indica che un agente assegnato ha iniziato a lavorare attivamente alla diagnosi dell’incidente. In genere si deduce dal passaggio dello stato del problema da «Aperto» o «Nuovo» a «In corso».

Perché è importante

Questa tappa fondamentale segna l’inizio degli interventi attivi per la risoluzione. Misurare il tempo che precede questa attività aiuta a individuare ritardi iniziali nelle code e problemi di disponibilità delle risorse.

Si verifica quando, dopo l’assegnazione iniziale, un incidente viene trasferito da un agente o gruppo a un altro. L’evento si deduce da qualsiasi modifica del campo «Assegnatario» o «Gruppo assegnato».

Perché è importante

Monitorare le riassegnazioni è fondamentale per analizzare i passaggi di consegne. Un numero elevato di riassegnazioni spesso segnala inefficienze del processo, lacune nelle conoscenze o un instradamento iniziale errato, con conseguenti ritardi nella risoluzione.

Indica che il team di supporto è in attesa di informazioni o di un intervento da parte del cliente. Si deduce dal passaggio a uno stato di attesa specifico, come «In attesa del cliente».

Perché è importante

Isolare il tempo di sospensione è fondamentale per misurare correttamente gli SLA, poiché spesso questo intervallo è escluso dal calcolo dei tempi di risoluzione. Aiuta inoltre ad analizzare i ritardi nelle risposte dei clienti.

Questa attività indica che è stata individuata e applicata una soluzione e che l’incidente è in attesa di conferma o convalida finale. Si deduce dal passaggio di stato a «Risolto».

Perché è importante

È una tappa fondamentale che segna la fine del lavoro attivo del team di supporto. Spesso è l’evento che arresta il conteggio dello SLA.

Questa attività conferma che l’incidente è stato risolto e il servizio ripristinato. Spesso coincide con il passaggio allo stato «Risolto».

Perché è importante

È la principale tappa che segna il successo del processo. La durata fino a questo momento è il KPI più utilizzato e corrisponde al tempo di risoluzione (TTR).

Indica la chiusura amministrativa definitiva del ticket dell’incidente, dopo la risoluzione e la verifica. Si deduce dal passaggio di stato a «Chiuso».

Perché è importante

È l’evento finale del processo. Analizzare il tempo tra «Risolto» e «Chiuso» può rivelare ritardi nelle attività amministrative di chiusura o nei processi di conferma da parte degli utenti.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining Le permette di visualizzare il flusso effettivo degli incidenti e di individuare colli di bottiglia nascosti, cicli di rilavorazione e passaggi non conformi. Può mettere in luce le cause delle violazioni persistenti degli SLA e dei trasferimenti eccessivi, fornendo indicazioni per interventi mirati. Potrà così prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare il processo di risoluzione degli incidenti.

Le servono principalmente un ID incidente come identificativo del caso, il nome dell’attività che descrive ogni passaggio, la data e l’ora in cui si è svolta ciascuna attività e la risorsa o l’utente associato. Ulteriori attributi, come priorità, categoria o assegnatario, possono arricchire l’analisi. Questi dati costituiscono l’Event Log per il Process Mining.

Può aspettarsi una riduzione significativa delle violazioni degli SLA e dei tempi di diagnosi degli incidenti, oltre a una diminuzione dei trasferimenti eccessivi e dei cicli di rilavorazione. Le informazioni raccolte aiutano a uniformare la definizione delle priorità e a semplificare i trasferimenti ai team specializzati. Il risultato è un processo di risoluzione degli incidenti più efficiente ed efficace.

Dovrà poter accedere ai dati di Jira Service Management, in genere tramite API, accesso diretto al database o funzioni di esportazione. Servono inoltre una piattaforma software adatta al Process Mining e competenze di base nell’ingegneria dei dati per l’estrazione e la trasformazione. Anche la gestione sicura dei dati e la conformità alle norme sulla privacy sono aspetti fondamentali.

Il Process Mining è particolarmente efficace nell’individuare i punti del processo in cui si verificano problemi, come colli di bottiglia, deviazioni o passaggi specifici che causano ritardi. Non esegue direttamente un’analisi tradizionale delle cause profonde, ma fornisce agli esperti prove precise e il contesto necessario per determinare con efficienza le cause sottostanti. Questo approccio basato su evidenze accelera notevolmente l’RCA.

In genere, i dati si estraggono tramite l’API REST di Jira, con query dirette al database se Jira è ospitato in locale oppure usando le funzioni di esportazione integrate per le tabelle pertinenti o i report personalizzati. I dati grezzi vengono poi ripuliti, trasformati e organizzati in un Event Log, una struttura standard adatta agli strumenti di Process Mining. Questa preparazione è fondamentale per ottenere un’analisi accurata.

Le prime informazioni utili possono spesso essere disponibili nel giro di pochi giorni o settimane, a seconda della disponibilità e della complessità dei dati. Un’analisi più approfondita e precisa e l’individuazione di opportunità di ottimizzazione significative richiedono in genere alcune settimane, durante le quali si perfezionano i modelli di dati. I tempi dipendono soprattutto dalla preparazione dei dati e dalla collaborazione tra i team.

I report tradizionali offrono istantanee statiche o metriche aggregate, mostrando «che cosa» è successo. Il Process Mining, invece, ricostruisce l’intero percorso di ogni incidente, rivelando la sequenza effettiva degli eventi, le varianti nascoste del processo e gli scostamenti dai percorsi previsti. Mostra quindi «come» e «perché» si sono verificati gli eventi, offrendo una visione dinamica del processo basata sui dati.

È normale dover ripulire e trasformare i dati grezzi prima di applicare il Process Mining. Gli strumenti di Process Mining sono progettati per lavorare con dati reali e spesso la prima analisi mette in luce proprio i problemi di qualità dei dati, consentendo di intervenire in modo mirato. Per ottenere i risultati migliori, in genere si procede in modo iterativo, preparando e perfezionando i dati.

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