Migliori la gestione degli incidenti

La guida in 6 passaggi per migliorare la gestione degli incidenti in Jira.
Migliori la gestione degli incidenti
Gestione degli incidenti
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Ottimizzi la gestione degli incidenti in Jira Service Management per risolverli più rapidamente

Una gestione efficace degli incidenti richiede di comprendere dove si verificano ritardi e inefficienze. Le nostre analisi La aiutano a identificare con precisione i colli di bottiglia, comprendere i modelli di rilavorazione e garantire una migliore aderenza agli SLA. In questo modo può ottimizzare l’intero processo, riducendo i tempi di risoluzione e aumentando la soddisfazione.

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

Mostri la descrizione dettagliata

Perché è fondamentale ottimizzare la gestione degli incidenti

Una gestione efficace degli incidenti è il pilastro di servizi IT affidabili e influisce direttamente sulla soddisfazione degli utenti, sulla continuità operativa e sui risultati economici della Sua organizzazione. Nell'ambiente dinamico di oggi, la capacità di identificare, risolvere e prevenire rapidamente gli incidenti è essenziale. Tuttavia, molte organizzazioni faticano a individuare inefficienze nascoste e colli di bottiglia nei propri processi di gestione degli incidenti, anche quando utilizzano sistemi avanzati come Jira Service Management. Queste inefficienze possono causare tempi di inattività prolungati, il mancato rispetto degli obiettivi degli accordi sul livello di servizio, degli SLA, utenti insoddisfatti e, in ultima analisi, costi operativi più elevati. Comprendere il flusso effettivo degli incidenti, oltre le mappe teoriche dei processi, è essenziale per apportare miglioramenti basati sui dati che accelerino realmente i tempi di risoluzione e migliorino l'erogazione dei servizi. Le rilavorazioni non visibili, i passaggi non necessari e i ritardi trascurati possono erodere silenziosamente l'efficienza, rendendo evidente la necessità di un approccio analitico più approfondito alla gestione degli incidenti.

Ottenere informazioni più approfondite con il Process Mining per Jira Service Management

Il Process Mining offre una prospettiva efficace per osservare e comprendere l'esecuzione effettiva del processo di gestione degli incidenti in Jira Service Management. A differenza dei report tradizionali o delle viste Dashboard, il Process Mining ricostruisce il percorso completo di ogni incidente, dalla segnalazione iniziale alla chiusura definitiva, sulla base degli Event Log. Questa funzionalità consente di visualizzare il flusso reale del processo, individuare gli scostamenti dal percorso previsto e identificare con precisione i punti in cui si verificano i ritardi. Può individuare le attività o i punti di transizione che causano sistematicamente colli di bottiglia, ad esempio fasi di analisi troppo lunghe, assegnazioni ripetute tra gruppi di supporto o ritardi nella conferma da parte dell'utente. Fornendo una radiografia oggettiva e basata sui dati della gestione degli incidenti, il Process Mining La aiuta a superare le supposizioni e a concentrare gli interventi di miglioramento sui punti che avranno il maggiore impatto su come migliorare la gestione degli incidenti.

Individuare le principali aree di miglioramento nella risoluzione degli incidenti

L'applicazione del Process Mining ai dati degli incidenti di Jira Service Management rivela aree specifiche con ampi margini di ottimizzazione. Può analizzare il tempo di ciclo per diversi tipi di incidente, livelli di gravità o servizi interessati, scoprendo quali incidenti richiedono più tempo per essere risolti e per quale motivo. Potrebbe, ad esempio, scoprire che gli incidenti trasferiti a un team specializzato presentano spesso tempi di inattività significativi oppure che la fase di diagnosi degli incidenti ad alta priorità è costantemente più lunga del previsto. Il Process Mining evidenzia inoltre i cicli di rilavorazione, nei quali gli incidenti vengono riaperti o riassegnati ripetutamente, segnalando possibili problemi nella diagnosi iniziale, nella qualità della risoluzione o nella comunicazione con l'utente. Comprendendo questi schemi, può intervenire sulle cause principali, come una formazione insufficiente degli agenti, percorsi di escalation poco chiari o protocolli di comunicazione inefficienti, contribuendo così a ridurre il tempo di ciclo complessivo della gestione degli incidenti.

Ottenere risultati concreti e ottimizzare continuamente

Sfruttando il Process Mining per l'analisi degli incidenti in Jira Service Management, la Sua organizzazione può ottenere miglioramenti misurabili. Può aspettarsi una riduzione significativa dei tempi medi di risoluzione degli incidenti, con conseguente diminuzione dei tempi di inattività dei servizi critici e aumento della soddisfazione degli utenti. Una comprensione più approfondita del rispetto del processo La aiuterà a raggiungere o persino superare con costanza gli obiettivi degli SLA. Inoltre, individuando ed eliminando colli di bottiglia e rilavorazioni, potrà 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 dei processi promuove una cultura dell'efficienza e della risoluzione proattiva dei problemi, assicurando che le capacità di gestione degli incidenti evolvano per rispondere alle esigenze future e migliorare costantemente l'erogazione dei servizi. Offre le informazioni necessarie per perfezionare i Workflow e fornire un servizio migliore e più rapido.

Iniziare il percorso di miglioramento della gestione degli incidenti

Avviare questo percorso di ottimizzazione è semplice. Con gli strumenti adeguati e una conoscenza chiara dei dati degli incidenti provenienti da Jira Service Management, può iniziare rapidamente a portare alla luce ciò che accade realmente nei Suoi processi. Questa analisi dettagliata La mette in condizione di prendere decisioni informate che trasformano le capacità di gestione degli incidenti, portando a servizi più resilienti e utenti più soddisfatti. Inizi oggi stesso a esplorare i Suoi dati sugli incidenti con il Process Mining per sfruttarne appieno il potenziale in termini di efficienza ed efficacia. È un percorso accessibile per comprendere e migliorare realmente le prestazioni della gestione degli incidenti.

Gestione degli incidenti Conformità SLA Service Desk Operazioni IT Analisi delle cause profonde Riduzione dei tempi di inattività Risoluzione dei ticket Gestione dei ticket Gestione dei ticket IT Help Desk 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 frequentemente gli obiettivi degli accordi sul livello di servizio, causando insoddisfazione negli utenti e possibili penalità. Questo indica inefficienze o colli di bottiglia sottostanti nel processo di risoluzione, con ripercussioni sulla qualità complessiva del servizio e sulla soddisfazione dei clienti. ProcessMind rivela con precisione dove gli incidenti trascorrono troppo tempo, individuando le attività o i passaggi che causano sistematicamente il mancato rispetto degli SLA. Visualizzando il flusso effettivo del processo in Jira Service Management, può identificare gli schemi di deviazione che contribuiscono a tali violazioni.

Gli incidenti vengono trasferiti frequentemente tra gruppi di supporto o riassegnati ad agenti diversi, causando ritardi e aumentando i tempi di risoluzione. Ogni passaggio può introdurre lacune nella comunicazione e cambi di contesto, riducendo l'efficienza. ProcessMind visualizza tutte le riassegnazioni e i trasferimenti in Jira Service Management, evidenziando i reparti o le persone coinvolti più spesso in questi cicli. Questa analisi aiuta a individuare problemi di instradamento e opportunità per semplificare l'assegnazione iniziale o migliorare la condivisione delle conoscenze.

Gli incidenti presentano tempi di attesa significativi o durate insolitamente lunghe durante le fasi di diagnosi e analisi. Questo rallenta la risoluzione dei problemi, prolunga i tempi di inattività per gli utenti interessati e incide sul tempo complessivo di risoluzione. ProcessMind mappa la durata effettiva delle attività 'Diagnosi avviata' e 'Analisi eseguita', rivelando dove e perché si verificano questi ritardi. Aiuta a individuare code specifiche, vincoli di risorse o fasi del processo in Jira Service Management che causano i rallentamenti.

Gli incidenti vengono categorizzati o prioritizzati in modo incoerente al momento della creazione, con il rischio che i problemi critici ricevano una priorità insufficiente mentre quelli minori attirino un'attenzione eccessiva. Questa allocazione errata delle risorse compromette l'efficacia della risoluzione degli incidenti e il rispetto degli SLA. ProcessMind analizza gli Attributi di categorizzazione e prioritizzazione iniziali confrontandoli con i successivi percorsi di risoluzione e con il rispetto degli SLA. Rivela gli schemi in cui determinate categorie o priorità in Jira Service Management causano ritardi imprevisti o frequenti riassegnazioni della priorità, indicando la necessità di linee guida più chiare.

Gli incidenti ripercorrono frequentemente fasi già completate, ad esempio una nuova analisi o la riapplicazione delle risoluzioni. Questi cicli di rilavorazione sprecano risorse, prolungano 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 dove attività come 'Diagnosi avviata' o 'Risoluzione applicata/testata' vengono ripetute per lo stesso incidente in Jira Service Management.

Gli incidenti rimangono spesso bloccati quando vengono trasferiti a team specializzati, creando code significative e prolungando la risoluzione. Questo può indicare vincoli di risorse o meccanismi di passaggio inefficienti verso specifici gruppi di esperti. ProcessMind evidenzia i tempi medi di attesa e il throughput degli incidenti dopo l'attività 'Trasferito al team specializzato'. Aiuta a individuare quali team specializzati nella configurazione di Jira Service Management stanno diventando colli di bottiglia e compromettono l'efficienza complessiva del processo.

Il processo di implementazione di una soluzione temporanea è spesso lento o inefficace, prolungando l'impatto sugli utenti mentre si cerca una soluzione definitiva. Questo riduce il valore delle soluzioni temporanee come misura di sollievo provvisoria. ProcessMind analizza il tempo tra 'Diagnosi avviata' e 'Soluzione temporanea implementata', oltre alle fasi successive del processo. Può individuare gli schemi in cui le soluzioni temporanee nel processo di gestione degli incidenti in Jira Service Management vengono implementate in ritardo o sono seguite frequentemente da ulteriori ritardi, segnalando inefficienze.

Si verificano ritardi significativi tra l'applicazione di una risoluzione e la conferma della sua efficacia da parte dell'utente, con il rischio di ritardare la chiusura dell'incidente. Questo incide su metriche come il 'Tempo di risoluzione' e segnala lacune nella comunicazione o problemi nel coinvolgimento dell'utente. ProcessMind quantifica la durata tra 'Notifica all'utente inviata' e 'Conferma dell'utente ricevuta', individuando gli incidenti o i gruppi di utenti caratterizzati da tempi di conferma costantemente lunghi. L'analisi può evidenziare opportunità di miglioramento nei processi di comunicazione o notifica in Jira Service Management.

L'Attributo 'Categoria della causa principale' è spesso assente, Generico o non collegato ad azioni preventive, causando il ripetersi degli incidenti. Senza una corretta identificazione della causa principale, la gestione degli incidenti rimane reattiva anziché proattiva. ProcessMind può evidenziare gli incidenti in cui l'Attributo 'Categoria della causa principale' è frequentemente assente o indica uno schema di incidenti simili ricorrenti. Analizzando il flusso in Jira Service Management, mostra se la 'Categoria della causa principale' viene utilizzata correttamente per orientare le misure proattive.

A volte gli incidenti vengono chiusi senza una verifica adeguata, causando la riapertura dei problemi o l'insoddisfazione degli utenti. Saltare le fasi critiche 'Incidente verificato' può compromettere la qualità e la stabilità delle risoluzioni. ProcessMind può individuare i casi in cui l'attività 'Incidente verificato' viene spesso ignorata o si verifica troppo rapidamente, suggerendo procedure di verifica insufficienti prima di 'Incidente chiuso' in Jira Service Management. Questo contribuisce a garantire il controllo della qualità nel processo di risoluzione.

Incidenti dello stesso tipo o con la stessa priorità seguono percorsi di risoluzione significativamente diversi, indicando l'assenza di procedure standardizzate o best practice. Questa variabilità può causare una qualità del servizio incoerente e tempi di risoluzione imprevedibili. ProcessMind visualizza tutte le varianti di processo rilevate per la risoluzione degli incidenti, evidenziando gli scostamenti più comuni dal percorso ideale. Analizzando questi flussi in Jira Service Management, può individuare dove è necessaria una maggiore standardizzazione per migliorare efficienza e coerenza.

Obiettivi tipici

Definisca come si presenta il successo

Il mancato rispetto degli accordi sul livello di servizio incide negativamente sulla soddisfazione degli utenti e sulla reputazione aziendale. Questo obiettivo consiste nel risolvere con costanza gli incidenti entro i tempi concordati, assicurando il rapido ripristino dei servizi critici e mantenendo la fiducia degli utenti. Il suo raggiungimento contribuisce direttamente a una maggiore qualità del servizio e all'affidabilità operativa. ProcessMind offre una visione end-to-end della risoluzione degli incidenti in Jira Service Management, individuando le fasi del processo e i colli di bottiglia che causano ritardi e violazioni degli SLA. Identifica i punti in cui gli incidenti rimangono bloccati o vengono trasferiti senza necessità, rivela i percorsi non conformi e fornisce informazioni utili per riprogettare i Workflow, garantendo risoluzioni più rapide e una riduzione significativa, potenzialmente del 20-30%, delle violazioni degli SLA.

I trasferimenti frequenti tra team o agenti introducono ritardi, aumentano i tempi di risoluzione e frustrano sia gli utenti sia il personale di supporto. Ridurre al minimo questi passaggi significa affidare gli incidenti al team corretto in modo efficiente fin dall'inizio, migliorando i tassi di risoluzione al primo contatto e la fluidità complessiva del processo. Ne derivano costi operativi inferiori e un maggiore coinvolgimento del team. ProcessMind visualizza i percorsi esatti seguiti dagli incidenti in Jira Service Management, evidenziando ogni riassegnazione e individuando i punti in cui si verifica più frequentemente. Rivela le cause principali dei trasferimenti non necessari, consentendo alle organizzazioni di ottimizzare le regole di instradamento dei team e di ridurre potenzialmente le riassegnazioni del 15-25% attraverso modifiche ai Workflow basate sui dati.

I ritardi nella diagnosi della causa principale o del problema iniziale di un incidente prolungano significativamente la risoluzione, aumentando i tempi di inattività e l'impatto sul business. Accelerare la diagnosi significa identificare rapidamente la natura del problema, formulare e applicare più velocemente le soluzioni, ripristinare prima il servizio e ridurre al minimo le interruzioni. Questo obiettivo migliora direttamente le capacità di ripristino del servizio. ProcessMind mappa la fase di diagnosi della gestione degli incidenti, rivelando le attività, gli agenti o i gruppi che causano ritardi nell'analisi in Jira Service Management. Evidenzia le sequenze e le variazioni tipiche delle attività, consentendo di individuare le best practice e le esigenze formative e di abbreviare potenzialmente i cicli di diagnosi del 10-20% ottimizzando i Workflow esistenti.

Una prioritizzazione incoerente può far trascurare gli incidenti critici mentre i problemi minori ricevono un'attenzione sproporzionata, con una conseguente allocazione errata delle risorse e ripercussioni sulla continuità aziendale. Standardizzare la prioritizzazione assicura che gli incidenti vengano classificati in modo coerente in base a impatto e urgenza, allineando gli interventi alle priorità aziendali e garantendo che i problemi più critici vengano affrontati per primi. ProcessMind rivela gli schemi effettivi di prioritizzazione rispetto alle policy definite, analizzando Attributi degli incidenti come gravità e impatto in Jira Service Management. Visualizza come priorità iniziali diverse conducano a percorsi e tempi di risoluzione differenti, consentendo di adeguare le regole di categorizzazione e prioritizzazione sulla base dei dati, migliorare la coerenza del 30% e ottimizzare l'allocazione delle risorse.

I cicli di rilavorazione, nei quali gli incidenti rimbalzano tra stati o team, segnalano inefficienze significative, lavoro sprecato e tempi di risoluzione prolungati. Eliminare questi cicli significa ottenere un flusso di processo più lineare e fluido, aumentando la produttività degli agenti e la soddisfazione degli utenti grazie alla prevenzione di azioni ripetitive e ritardi non necessari. ProcessMind identifica e quantifica esplicitamente i casi di rilavorazione e le attività ripetute nei processi di gestione degli incidenti in Jira Service Management. Rivela i fattori scatenanti e le condizioni che generano questi cicli, consentendo di riprogettare il processo per prevenirne il ripetersi e ridurre le fasi non necessarie, con una diminuzione del 10-15% del tempo di ciclo complessivo degli incidenti.

I passaggi ai team specializzati, pur essendo necessari per i problemi complessi, possono introdurre ritardi significativi se non vengono gestiti in modo efficiente. Semplificare questi trasferimenti significa garantire un passaggio rapido e fluido degli incidenti, completo di tutte le informazioni necessarie, prevenendo i colli di bottiglia e accelerando la risoluzione degli incidenti complessi. Questo migliora direttamente l'efficienza dei livelli avanzati di supporto. ProcessMind analizza il percorso degli incidenti trasferiti ai team specializzati, individuando i ritardi che si verificano prima, durante e dopo il trasferimento in Jira Service Management. Evidenzia le code inefficienti o le lacune informative, consentendo miglioramenti mirati nelle procedure di escalation e nella collaborazione, con una possibile riduzione del 20% dei ritardi legati ai trasferimenti.

Implementare rapidamente soluzioni temporanee è fondamentale per ridurre al minimo l'impatto degli incidenti gravi e ripristinare velocemente almeno in parte il servizio mentre vengono sviluppate soluzioni definitive. Questo obiettivo si concentra sulla riduzione del tempo che intercorre tra l'identificazione dell'incidente e l'implementazione di una soluzione temporanea funzionante, attenuando così le interruzioni operative e migliorando l'esperienza degli utenti. ProcessMind può mappare il segmento di processo relativo all'identificazione e all'implementazione delle soluzioni temporanee, individuando ritardi specifici o fasi mancanti che prolungano questo passaggio cruciale in Jira Service Management. Analizzando le sequenze delle attività e l'allocazione delle risorse, aiuta a ottimizzare il Workflow, riducendo del 15-25% i tempi di implementazione delle soluzioni temporanee e migliorando la resilienza.

Tempi di attesa prolungati per la conferma dell'utente dopo l'applicazione di una risoluzione possono gonfiare artificialmente le metriche di risoluzione e ritardare la chiusura dell'incidente. Ridurre questi ritardi assicura un feedback tempestivo, convalida la risoluzione e consente di chiudere l'incidente rapidamente, riflettendo l'effettivo ripristino del servizio e migliorando l'accuratezza delle metriche. ProcessMind visualizza la durata e le attività comprese tra 'Notifica all'utente inviata' e 'Conferma dell'utente ricevuta' in Jira Service Management. Può individuare schemi o specifici agenti o utenti che contribuiscono ai ritardi, consentendo miglioramenti mirati della comunicazione o promemoria automatici e riducendo infine i tempi di conferma fino al 30%, con una chiusura finale più rapida.

Un’analisi inefficace delle cause principali, RCA, porta al ripetersi degli incidenti e alla persistenza dei problemi, anziché a soluzioni definitive, causando interruzioni ricorrenti e spreco di risorse. Migliorare l’accuratezza della RCA significa esaminare gli incidenti in modo approfondito per individuare le vere cause sottostanti, prevenire il ripetersi degli eventi e aumentare nel lungo periodo la stabilità dei sistemi e l’affidabilità dei servizi. ProcessMind aiuta a valutare l’efficacia del processo di RCA monitorando gli incidenti che si ripresentano o richiedono correzioni ripetute in Jira Service Management. Può correlare le categorie degli incidenti con i codici di risoluzione finali e le cause principali, identificando i casi in cui la RCA è superficiale o viene omessa, con una riduzione del 10-20% degli incidenti ricorrenti grazie al miglioramento della qualità della RCA.

Una verifica corretta degli incidenti garantisce che un problema segnalato sia stato realmente risolto e non soltanto temporaneamente attenuato, evitando chiusure premature e possibili riaperture. Il rispetto delle fasi di verifica assicura il controllo della qualità e rafforza la fiducia degli utenti nel processo di risoluzione, contribuendo a un’erogazione dei servizi più solida e affidabile. ProcessMind mappa l’attività «Incident Verified», identificando i casi in cui le fasi di verifica vengono saltate o svolte frettolosamente in Jira Service Management. Evidenzia le varianti di processo che si discostano dai protocolli di verifica standard, consentendo alle organizzazioni di garantire la conformità e migliorare la qualità delle risoluzioni, riducendo del 15% le riaperture successive alla risoluzione e rafforzando l’integrità del processo.

Una variazione eccessiva nella gestione degli incidenti, oltre quanto necessario, indica una standardizzazione insufficiente e può causare una qualità del servizio disomogenea, errori e inefficienze. Ridurre le variazioni non necessarie significa definire percorsi più chiari e prevedibili per la risoluzione degli incidenti, garantendo risultati coerenti e una maggiore efficienza operativa. ProcessMind fornisce una mappa di discovery di tutti i percorsi effettivamente seguiti dagli incidenti, evidenziando in Jira Service Management sia le deviazioni frequenti sia quelle rare rispetto al flusso previsto. Quantifica la frequenza di ogni variante, consentendo alle organizzazioni di individuare ed eliminare i percorsi che non creano valore o non rispettano la conformità, standardizzando così il processo e migliorandone la prevedibilità.

Il percorso di miglioramento in 6 passaggi per l’Incident Management

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Scarichi il Template

Cosa fare

Ottenga il Template Excel prestrutturato progettato per i dati dell’Incident Management. Questo Template garantisce la raccolta di tutte le informazioni necessarie per un’analisi accurata.

Perché è importante

Utilizzare fin dall’inizio la struttura dati corretta previene la rilavorazione e garantisce un’analisi fluida ed efficace del Suo processo di gestione degli incidenti.

Risultato previsto

Un Template di dati pronto all’uso, perfettamente allineato all’Incident Management in Jira Service Management.

COSA OTTERRÀ

Individui subito i principali colli di bottiglia nella gestione degli incidenti

ProcessMind rivela il flusso reale della gestione degli incidenti, visualizzando ogni passaggio e interazione. Ottenga una visione approfondita dei ritardi, dell’aderenza agli SLA e delle aree che richiedono miglioramenti prioritari.
  • Visualizzi i percorsi reali di risoluzione degli incidenti
  • Individui i ritardi nascosti e i colli di bottiglia nei Workflow
  • Monitori l’aderenza agli SLA e prevenga le violazioni
  • Semplifichi 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
Analyze process variants
Design your optimized process
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RISULTATI TIPICI

Impatto reale sulla risoluzione degli incidenti

Questi risultati rappresentano miglioramenti significativi nell’efficienza e nell’efficacia della risoluzione degli incidenti, ottenuti applicando il Process Mining per identificare i colli di bottiglia e ottimizzare i Workflow all’interno del sistema Jira Service Management.

0 % faster
Risoluzione più rapida degli incidenti

Riduzione media del tempo end-to-end

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

0 % fewer
Riduzione delle violazioni degli SLA

Diminuzione degli incidenti che non rispettano gli obiettivi

Identificando le cause principali dei ritardi e delle non conformità, le organizzazioni possono intervenire in modo proattivo sui problemi, garantendo che un numero maggiore di incidenti rispetti gli obiettivi degli accordi sul livello di servizio.

0 % reduction
Riduzione al minimo dei passaggi di consegne e delle rilavorazioni

Efficienza ottimizzata del flusso di processo

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

0 % fewer variants
Maggiore coerenza del processo

Meno percorsi distinti per gli incidenti

Il Process Mining evidenzia tutte le variazioni nella gestione degli incidenti, consentendo ai team di standardizzare le best practice e ridurre il numero di percorsi di processo divergenti, migliorando la prevedibilità.

0 % improvement
Maggiore qualità delle risoluzioni

Verifica e analisi delle cause principali migliorate

Garantire che passaggi fondamentali, come la verifica dell’incidente e l’analisi delle cause principali, vengano seguiti con costanza porta a soluzioni più solide e previene il ripetersi di problemi analoghi.

I risultati variano in base alla complessità del processo, alla qualità dei dati e al contesto specifico dell’organizzazione. Questi valori illustrano i miglioramenti tipici osservati in diverse implementazioni della 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

Punti dati fondamentali da acquisire per l’analisi

L’identificativo univoco di ogni ticket di incidente in Jira Service Management.

Perché è importante

È l’identificativo principale utilizzato per correlare tutti gli eventi correlati in un unico caso e costituisce quindi la base di qualsiasi analisi di Process Mining.

Il 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 consentono di visualizzare e analizzare il ciclo di vita dell’incidente.

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

Perché è importante

I timestamp sono essenziali per calcolare tutte le metriche basate sul tempo, comprendere la durata del processo e individuare i colli di bottiglia nelle prestazioni.

L'utente attualmente incaricato di gestire l'incidente.

Perché è importante

Aiuta a monitorare il carico di lavoro individuale, identificare i colli di bottiglia legati a specifici agenti e analizzare l'impatto dei passaggi di consegne sui tempi di risoluzione.

Il team o il gruppo responsabile della gestione dell'incidente.

Perché è importante

È fondamentale per analizzare le prestazioni dei team, il throughput e il flusso di lavoro tra diversi livelli di supporto o gruppi specializzati.

La fase attuale dell'incidente nel suo ciclo di vita.

Perché è importante

Riflette direttamente l'avanzamento dell'incidente ed è la fonte principale per identificare le fasi del processo e i tempi di attesa.

Il 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.

La data e l'ora in cui l'incidente è stato creato per la prima volta nel sistema.

Perché è importante

Costituisce il punto di partenza per tutti i calcoli dei tempi di ciclo end-to-end e per le misurazioni SLA.

La data e l'ora in cui l'incidente è stato contrassegnato come risolto.

Perché è importante

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

Attività

Passaggi del processo da monitorare e ottimizzare

Indica l’inizio ufficiale del ciclo di vita dell’incidente, quando viene inviata una segnalazione e viene creato un nuovo problema in Jira. Questo evento viene acquisito esplicitamente quando nel sistema viene registrato un nuovo problema di tipo «Incident».

Perché è importante

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

Indica che un agente assegnato ha iniziato a lavorare attivamente sulla diagnosi dell’incidente. In genere viene dedotto quando lo stato del problema passa da «Open» o «New» a «In Progress».

Perché è importante

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

Si verifica quando un incidente viene trasferito da un agente o gruppo a un altro dopo l’assegnazione iniziale. L’evento viene dedotto da qualsiasi modifica al campo «Assignee» o «Assigned Group».

Perché è importante

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

Indica il momento in cui il team di supporto attende informazioni o un’azione da parte del cliente. Viene dedotto dal passaggio a uno stato di attesa dedicato, come «Waiting for customer».

Perché è importante

Isolare questo periodo «on hold» è fondamentale per misurare correttamente gli SLA, poiché spesso viene escluso dal calcolo del tempo di risoluzione. Aiuta ad analizzare i ritardi nella risposta del cliente.

Questa attività indica che è stata individuata e implementata una risoluzione e che l’incidente è in attesa di conferma o convalida finale. Viene dedotta dal passaggio allo stato «Resolved».

Perché è importante

È una tappa fondamentale che segna la conclusione 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 correttamente e che il servizio è stato ripristinato. Spesso coincide con il passaggio allo stato «Resolved».

Perché è importante

È la principale tappa di successo del processo. La durata fino a questo momento costituisce il KPI più comune e rappresenta il Time to Resolution (TTR).

Rappresenta la chiusura amministrativa definitiva del ticket dell’incidente dopo la risoluzione e la verifica. Viene dedotto dal passaggio allo stato «Closed».

Perché è importante

È l’evento terminale del processo. Analizzare il tempo tra «Resolved» e «Closed» può evidenziare ritardi nelle attività amministrative di completamento o nei processi di conferma da parte dell’utente.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining aiuta a visualizzare il flusso effettivo degli incidenti, facendo emergere colli di bottiglia nascosti, cicli di rilavorazione e passaggi non conformi. Può individuare le ragioni delle violazioni persistenti degli SLA e degli eccessivi passaggi di consegne, orientando miglioramenti mirati. In questo modo può prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare il processo di risoluzione degli incidenti.

Sono necessari principalmente un ID dell’incidente come identificativo del caso, un nome dell’attività che descriva ogni passaggio, un timestamp relativo al momento in cui si è verificata ogni attività e una risorsa o un utente associato all’attività. Ulteriori attributi, come priorità, categoria o assegnatario, possono arricchire l’analisi. Questi dati fondamentali costituiscono l’Event Log per il Process Mining.

Può aspettarsi una riduzione significativa delle violazioni degli SLA degli incidenti e dei tempi di diagnosi, oltre a una diminuzione dei passaggi di consegne eccessivi e dei cicli di rilavorazione. Le informazioni ottenute aiutano a standardizzare la definizione delle priorità degli incidenti e a semplificare i trasferimenti ai team specializzati. In definitiva, questo porta a un processo di risoluzione degli incidenti più efficiente ed efficace.

È necessario accedere ai dati di Jira Service Management, generalmente tramite API, accesso diretto al database o funzionalità di esportazione. È inoltre richiesta una piattaforma software di Process Mining adeguata, insieme a competenze di base di ingegneria dei dati per l’estrazione e la trasformazione. Anche la gestione sicura dei dati e la conformità alle norme sulla privacy sono considerazioni fondamentali.

Il Process Mining è particolarmente efficace nell’identificare i punti in cui si verificano i problemi nel processo, come colli di bottiglia, deviazioni o passaggi specifici che causano ritardi. Sebbene non esegua direttamente un’analisi tradizionale delle cause profonde, fornisce alle Sue persone esperte le evidenze e il contesto precisi necessari per determinarle in modo efficiente. Questo approccio basato sulle evidenze accelera significativamente l’RCA.

L’estrazione dei dati prevede generalmente l’utilizzo della REST API di Jira, di query dirette al database se Jira è ospitato on-premise oppure delle funzionalità di esportazione integrate per le tabelle rilevanti o i report personalizzati. I dati grezzi vengono quindi puliti, trasformati e formattati in un Event Log, una struttura standardizzata adatta agli strumenti di Process Mining. Questa preparazione è un passaggio fondamentale per un’analisi accurata.

Le prime informazioni possono spesso essere generate nell’arco di pochi giorni o settimane, a seconda della disponibilità e della complessità dei dati. Un’analisi più approfondita e perfezionata, insieme all’identificazione di significative opportunità di ottimizzazione, si sviluppa generalmente nell’arco di diverse settimane, man mano che i modelli di dati vengono perfezionati e aggiornati. La velocità dipende in larga misura dalla disponibilità dei dati e dalla collaborazione del team.

Il reporting tradizionale offre istantanee statiche o metriche aggregate, mostrando che cosa è accaduto. Il Process Mining, invece, ricostruisce il percorso completo end-to-end di ogni incidente, rivelando la sequenza effettiva degli eventi, le variazioni nascoste del processo e le deviazioni dai percorsi ideali, e mostrando come e perché si sono verificati gli eventi. Offre una visione dinamica e basata sui dati dell’esecuzione del processo.

È normale che i dati grezzi richiedano una certa pulizia e trasformazione prima del Process Mining. Gli strumenti di Process Mining sono progettati per gestire dati reali e l’analisi iniziale spesso evidenzia anche i problemi di qualità dei dati, consentendo di attuare miglioramenti mirati. Per ottenere i risultati migliori si utilizza generalmente un approccio iterativo alla preparazione e al perfezionamento dei dati.

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