Migliori la gestione dei problemi

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Ottimizzi il flusso di gestione dei problemi in Jira Service Management

Il Process Mining consente alla Sua organizzazione di individuare colli di bottiglia nascosti che ritardano la risoluzione e aumentano i costi operativi. La nostra piattaforma mette in evidenza cicli di processo superflui e tempi di inattività che impediscono ai team di lavorare con la massima efficienza. Visualizzando i flussi di lavoro effettivi, può prendere decisioni informate per semplificare le operazioni e garantire stabilità nel lungo periodo.

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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Dalla gestione reattiva a quella proattiva dei problemi

In molte organizzazioni IT, la gestione dei problemi passa spesso in secondo piano rispetto all’urgenza immediata della gestione degli incidenti. Mentre quest’ultima punta a ripristinare il servizio il più rapidamente possibile, la gestione dei problemi ha un ruolo strategico: impedire che gli incidenti si ripetano. Ottimizzare questo processo in Jira Service Management è essenziale, perché incide direttamente sulla stabilità a lungo termine dell’ambiente IT. Se la gestione dei problemi è inefficiente, i team tecnici restano intrappolati in un ciclo di interventi urgenti, risolvendo più volte gli stessi problemi senza affrontarne la causa sottostante. Concentrandosi sull’ottimizzazione del processo, il team può passare da un approccio reattivo a uno proattivo, che individua le debolezze sistemiche prima che si trasformino in interruzioni gravi.

Visualizzare il ciclo di vita dei problemi con il Process Mining

Il Process Mining consente di osservare come viene effettivamente eseguito il flusso di lavoro di gestione dei problemi, invece di basarsi sul processo descritto nei documenti. Ogni volta che un record di problema viene aggiornato, assegnato o trasferito a un altro stato, Jira Service Management registra una grande quantità di dati. La tecnologia di Process Mining utilizza queste tracce digitali per ricostruire il percorso completo di ogni record. In questo modo è possibile vedere come vengono gestite le indagini sulle cause profonde e individuare con precisione dove un record si blocca, ad esempio in attesa di essere assegnato a un gruppo di supporto specializzato o fermo per settimane nello stato di indagine. Questa visibilità è fondamentale per rilevare ritardi difficili da notare con la reportistica tradizionale, come l’attesa dell’approvazione di una richiesta di modifica o il tempo necessario per una revisione post-implementazione.

Individuare ritardi e deviazioni del processo in JSM

Uno dei principali vantaggi del Process Mining applicato a Jira Service Management è la possibilità di rilevare le deviazioni dalle procedure operative standard. In un ambiente IT complesso, i record dei problemi possono seguire percorsi imprevisti. Alcuni potrebbero saltare del tutto la fase di pubblicazione della soluzione temporanea, lasciando il Service Desk senza una correzione provvisoria mentre si sviluppa quella definitiva. Altri potrebbero passare ripetutamente da un team tecnico all’altro, segnalando responsabilità poco chiare o informazioni insufficienti al momento del passaggio di consegne. Analizzando questi schemi, è possibile individuare i colli di bottiglia specifici nel ciclo di vita. Se, ad esempio, il passaggio da causa profonda identificata a bozza della soluzione proposta richiede regolarmente più tempo del previsto, potrebbe esserci una carenza di risorse o la necessità di definire standard di documentazione più efficaci in alcuni ambiti tecnici.

Migliorare concretamente la stabilità dei servizi IT

Rendere più efficiente il processo di gestione dei problemi porta benefici misurabili a tutta l’organizzazione. Riducendo il tempo di ciclo necessario per risolvere i problemi, diminuisce direttamente il numero di incidenti ricorrenti e, di conseguenza, i costi operativi associati al Service Desk. Il Process Mining consente di definire valori di riferimento chiari per le prestazioni, come il tempo medio necessario per individuare una causa profonda o l’efficacia delle soluzioni temporanee pubblicate. Inoltre, ottimizzare questi flussi di lavoro favorisce il rispetto degli obiettivi interni relativi ai livelli di servizio e dei requisiti normativi esterni. Quando i team tecnici diventano più efficienti nell’applicare correzioni definitive, aumenta l’affidabilità complessiva dei servizi IT e cresce la soddisfazione di dipendenti e clienti. Le risorse più esperte possono così dedicarsi a progetti di innovazione di maggior valore, anziché a interventi ripetitivi di risoluzione dei problemi.

Il prossimo passo verso l’eccellenza operativa

Per iniziare a utilizzare il Process Mining nella gestione dei problemi non è necessario rinnovare completamente i sistemi esistenti. Sfruttando i dati già archiviati in Jira Service Management, può ottenere rapidamente informazioni sulle prestazioni attuali e individuare le aree in cui intervenire con il maggiore impatto. L’obiettivo è promuovere una cultura del miglioramento continuo, in cui le decisioni si basano sui dati. Utilizzi le informazioni ricavate dai nostri template per orientare i team tecnici, perfezionare i flussi di lavoro e assicurarsi che ogni record di problema venga gestito con il livello di urgenza e precisione adeguato. Visualizzando i processi, potrà constatare che anche piccoli cambiamenti nell’assegnazione delle attività o nella condivisione delle informazioni possono migliorare sensibilmente la stabilità dei servizi e la produttività dei team.

Gestione dei problemi Gestione dei servizi IT Analisi delle cause profonde Prevenzione degli incidenti Strategia ITSM Attività del Service Desk Gestione dei ticket Gestione dei ticket Errore noto Incidenti ricorrenti Soluzione temporanea Help desk IT

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

Le indagini spesso si bloccano mentre i team attendono gli esperti tecnici o i dati diagnostici. Questi ritardi aumentano il rischio di incidenti ricorrenti, facendo crescere i costi di supporto e riducendo la soddisfazione degli utenti in tutta l’organizzazione. ProcessMind misura il tempo che intercorre tra l’avvio dell’indagine e l’individuazione della causa profonda in Jira Service Management. Visualizzando il flusso del processo, può individuare i gruppi di supporto in cui le indagini tendono a bloccarsi e riallocare le risorse di conseguenza.

Quando si verificano incidenti critici, il ritardo nella pubblicazione di una soluzione temporanea lascia il Service Desk senza una correzione provvisoria. Ne conseguono interruzioni più lunghe per gli utenti finali e un aumento dei ticket di supporto duplicati relativi allo stesso problema. La nostra piattaforma monitora il passaggio dalla registrazione del problema alla pubblicazione della soluzione temporanea. Può individuare gli schemi che causano ritardi e ottimizzare il flusso di lavoro di gestione delle conoscenze, affinché le correzioni provvisorie arrivino prima al Service Desk.

Il continuo trasferimento di un record di problema tra più team tecnici genera confusione e frammenta le conoscenze. Ogni passaggio aggiunge tempi di inattività significativi, allunga il ciclo di vita complessivo e ritarda l’applicazione di una correzione definitiva. Analizzando gli attributi di assegnazione in Jira Service Management, ProcessMind mostra il continuo rimbalzo dei record tra i gruppi. Può vedere quali team partecipano più spesso ai passaggi di consegne e semplificare il percorso di escalation, coinvolgendo prima gli esperti più adatti.

Individuare la causa profonda è solo metà del lavoro. Molti record di problema restano inattivi una volta nota la causa, perché nessuno avvia i passaggi successivi, come la stesura di una soluzione. Di conseguenza, l’infrastruttura rimane esposta più a lungo del necessario. Misuriamo il tempo tra l’individuazione della causa profonda e l’avvio di una richiesta di modifica. ProcessMind mette in evidenza questi colli di bottiglia, consentendo ai coordinatori di sollecitare un intervento tempestivo e di mitigare i rischi individuati prima che provochino altri incidenti.

Saltare la revisione post-implementazione impedisce ai team di imparare dagli incidenti gravi. Senza una chiusura formale, è probabile che problemi simili si ripetano, perché l’organizzazione non documenta le lezioni apprese né verifica l’efficacia della correzione. ProcessMind analizza i registri delle attività per rilevare quanto spesso la revisione post-implementazione viene saltata o subisce ritardi significativi. Questa visibilità aiuta a garantire la conformità agli standard ITIL e fa sì che ogni problema grave contribuisca al miglioramento dei servizi nel lungo periodo.

Anche dopo l’applicazione di una correzione definitiva, un ritardo nella verifica della risoluzione può portare a una chiusura prematura. Senza una verifica formale, l’azienda rischia di considerare risolto un problema mentre l’instabilità sottostante persiste, con possibili interruzioni future del servizio. La nostra analisi misura il tempo di attraversamento tra l’applicazione della correzione definitiva e la verifica finale. Individuando i team che saltano o ritardano regolarmente questo passaggio, può migliorare l’affidabilità dei servizi IT e ridurre il rischio di modifiche non riuscite.

Un numero crescente di record di problemi aperti può indicare che il team è sovraccarico o che il processo è inefficiente. Questo arretrato genera debito tecnico: i problemi irrisolti continuano a causare incidenti e assorbono risorse preziose del Service Desk. ProcessMind offre una visione chiara del rapporto tra nuovi record e chiusure in Jira Service Management. Può individuare le categorie o i livelli di priorità che contribuiscono maggiormente all’arretrato e decidere, sulla base dei dati, dove concentrare gli interventi correttivi.

Il passaggio da un record di problema a una richiesta di modifica attiva è spesso fonte di attriti. I ritardi in questa fase fanno sì che, anche quando la soluzione è nota, la correzione non venga applicata e l’organizzazione resti esposta per settimane a rischi già identificati. Collegando i record dei problemi alle attività delle richieste di modifica, ProcessMind mette in evidenza i ritardi nel passaggio di consegne. Può individuare con precisione dove si interrompe il coordinamento tra i team di gestione dei problemi e quelli di gestione delle modifiche, e rendere più fluidi i flussi di lavoro.

Se una soluzione temporanea non viene pubblicata correttamente o non è efficace, la gestione degli incidenti diventa disomogenea. Gli operatori del Service Desk potrebbero provare metodi diversi e non verificati, causando ulteriore instabilità del sistema e rendendo necessarie altre attività correttive. Analizziamo il flusso tra la pubblicazione della soluzione temporanea e la risoluzione dell’incidente. ProcessMind La aiuta a individuare le soluzioni che non impediscono il ripetersi degli incidenti, così da dare priorità ai problemi che richiedono una risoluzione definitiva più urgente.

Se ai record dei problemi vengono assegnati livelli di priorità errati, i problemi critici possono essere trascurati mentre quelli a basso impatto assorbono il tempo degli esperti. Questa incoerenza compromette il rispetto degli SLA e impedisce di affrontare i rischi più gravi. Il nostro strumento confronta l’attributo del livello di priorità con il tempo trascorso in ciascuna attività. ProcessMind segnala i casi anomali in cui i problemi ad alta priorità avanzano più lentamente di quelli a priorità inferiore, aiutando a rivedere i criteri di classificazione e ad allineare le risorse ai rischi aziendali.

I team che reagiscono solo ai picchi di incidenti spesso perdono l’occasione di affrontare i problemi sottostanti prima che causino disservizi diffusi. Questo approccio reattivo mantiene il reparto IT in una condizione di continua emergenza, anziché consentirgli di rafforzare la stabilità. ProcessMind analizza il tempo che intercorre tra l’emergere di tendenze negli incidenti e la creazione dei record di problema correlati. Visualizzando questo intervallo, può favorire una gestione più proattiva e individuare le cause sottostanti prima che provochino gravi interruzioni del servizio.

Quando i record dei problemi vengono chiusi prematuramente, spesso vengono riaperti in seguito, quando la stessa causa profonda provoca altri incidenti. Questo ciclo indica che l’indagine iniziale o la correzione non erano complete e comporta uno spreco di risorse. Monitoriamo le riaperture in Jira Service Management per individuare le categorie di cause profonde problematiche. ProcessMind mette in evidenza i gruppi di supporto o i tipi di servizio in cui le rilavorazioni sono più frequenti, aiutando a migliorare la qualità delle risoluzioni definitive.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

Individuare rapidamente l’origine dei problemi ricorrenti è fondamentale per mantenere i servizi operativi. Riducendo la durata delle indagini, i team IT prevengono il ripetersi delle interruzioni e liberano le risorse tecniche senior, che possono dedicarsi a progetti di maggior valore anziché a interventi ripetitivi. Ne derivano un ambiente più stabile e minori costi operativi a lungo termine legati ai guasti ricorrenti dei servizi.

La nostra piattaforma analizza il ciclo di vita in Jira Service Management per individuare con precisione dove si bloccano le indagini. Visualizzando il tempo trascorso in ogni fase, può identificare i gruppi di supporto che necessitano di ulteriore formazione o risorse per raggiungere gli obiettivi di risoluzione, riducendo così del 25% o più il tempo medio necessario per individuare le cause profonde.

Pubblicare rapidamente le soluzioni temporanee è essenziale per limitare l’impatto immediato sul servizio mentre si sviluppano le correzioni definitive. Ridurre il tempo tra il rilevamento del problema e la pubblicazione della soluzione temporanea consente agli operatori del Service Desk di risolvere prima gli incidenti consultando le banche dati degli errori noti. Questo migliora direttamente l’esperienza degli utenti finali e riduce la pressione sui team tecnici.

Il Process Mining traccia la sequenza delle attività dalla registrazione del problema alla pubblicazione della soluzione temporanea. Questa visibilità consente alla direzione di definire valori di riferimento per i tempi di pubblicazione e di individuare le deviazioni del processo che ritardano la condivisione di informazioni essenziali in tutta l’organizzazione IT, contribuendo a rendere disponibili le soluzioni temporanee in poche ore anziché in giorni.

I passaggi eccessivi tra gruppi di supporto causano spesso perdita di contesto e tempi di risoluzione più lunghi. Rendendo più fluido il trasferimento delle informazioni e delle responsabilità, le organizzazioni possono fare in modo che i team più qualificati seguano il record del problema fino alla sua conclusione, ottenendo indagini di qualità superiore e strategie di risoluzione più coerenti.

Offriamo una visione dettagliata dei passaggi tra i gruppi in Jira Service Management. Quantificando il numero di passaggi per caso, può individuare regole di instradamento inefficienti o carenze di competenze che fanno rimbalzare i record tra i reparti, quindi introdurre criteri di classificazione più efficaci e ridurre fino al 30% il numero complessivo di passaggi.

Una volta individuata la causa profonda, il ritardo nell’avvio di una richiesta di modifica può esporre l’ambiente a ulteriori incidenti. Accelerare questo passaggio consente di pianificare e applicare le correzioni definitive prima che le soluzioni temporanee scadano o si rivelino inefficaci, tutelando l’integrità dei servizi aziendali critici e riducendo i rischi.

La nostra analisi mappa il collegamento tra i record dei problemi e le richieste di modifica, mettendo in evidenza i colli di bottiglia nella fase di proposta. Monitorando il tempo tra l’individuazione della causa profonda e la stesura di una soluzione, può aiutare i team tecnici a procedere rapidamente verso una correzione definitiva ed eliminare giorni di attesa non necessari tra i reparti.

Un arretrato crescente di problemi irrisolti indica una capacità di gestione insufficiente e aumenta il rischio di incidenti gravi. Mantenere contenuta la coda dei record attivi consente ai team tecnici di concentrarsi sui problemi prioritari e migliora la capacità di risposta complessiva del reparto IT, rendendo il carico di lavoro più gestibile e prevedibile.

Analizzando nel tempo i flussi in entrata e in uscita dei record dei problemi, il Process Mining permette di capire se l’arretrato cresce per carenza di risorse o per inefficienze del processo. Può visualizzare da quanto tempo sono aperti i casi e dare priorità a quelli che superano i tempi di risoluzione abituali, così da sbloccare i casi fermi e ridurre l’arretrato complessivo.

Svolgere revisioni sistematiche dopo l’applicazione di una correzione definitiva è fondamentale per il miglioramento continuo e aiuta a prevenire il ripetersi dei problemi. Sottoporre ogni problema grave a una revisione approfondita consente di raccogliere le lezioni apprese e migliorare la qualità delle future implementazioni tecniche, rafforzando la maturità complessiva dell’organizzazione IT.

Il nostro strumento monitora la conformità al processo di revisione, verificando che l’attività post-implementazione venga completata per ogni record chiuso. Questa visibilità aiuta i responsabili a promuovere pratiche di documentazione uniformi e a verificare che tutti i controlli necessari siano stati eseguiti prima della chiusura definitiva, per garantire il pieno rispetto dei requisiti di conformità.

Verificare che una correzione risolva davvero il problema è l’ultima garanzia contro il ripetersi degli incidenti. Accelerare la fase di verifica evita di tenere impegnate risorse su record già risolti, consente una chiusura formale più rapida e rende più accurata la reportistica sulla stabilità dei servizi.

Il Process Mining mette in evidenza la durata della fase di verifica in Jira Service Management. Confrontando i tempi di verifica tra diverse categorie di servizi, può individuare dove i test automatizzati o criteri di successo più chiari potrebbero accelerare l’approvazione finale dei record dei problemi, riducendo il tempo di ciclo dall’applicazione della correzione alla chiusura definitiva.

La riapertura dei record indica che l’indagine iniziale o la correzione applicata non erano sufficienti. Ridurre le riaperture rafforza la fiducia nel processo di gestione dei problemi e aiuta i team tecnici a risolvere correttamente le criticità al primo tentativo, riducendo i costi di manodopera e le attività duplicate.

Monitoriamo il ciclo di vita dei record dei problemi per rilevare i percorsi circolari in cui i casi passano dallo stato chiuso a quello in corso. L’analisi di questi schemi aiuta a individuare le categorie di cause profonde o i gruppi di supporto che potrebbero trarre vantaggio da controlli di qualità più rigorosi prima della chiusura dei casi, favorendo un tasso di risoluzione al primo tentativo più elevato.

Passare da una gestione reattiva a una proattiva dei problemi consente di prevenire gli incidenti prima che si verifichino. Individuare le tendenze nei dati sugli incidenti permette alle organizzazioni di intervenire prima sulle vulnerabilità sottostanti, riducendo in modo significativo il numero complessivo di ticket gestiti dal service desk e proteggendo l’organizzazione da interruzioni su larga scala.

Il Process Mining individua gli schemi associati a un numero elevato di incidenti e correlati a specifici elementi di configurazione o servizi. Visualizzando questi gruppi, è possibile creare proattivamente record di problema in Jira Service Management e assegnarli per l’analisi prima che si trasformino in gravi interruzioni, passando così da una strategia IT basata sulla gestione delle emergenze a una orientata alla prevenzione.

Soluzioni temporanee di qualità riducono la necessità di interventi manuali ripetuti e limitano l’impatto sugli utenti finali mentre si attende una correzione definitiva. Migliorare l’efficacia di queste soluzioni consente alle attività aziendali di proseguire con interruzioni minime, anche quando la risoluzione di problemi tecnici complessi richiede tempo.

La nostra piattaforma valuta la relazione tra le soluzioni temporanee e il volume degli incidenti successivi. Monitorando quante volte una soluzione viene applicata con successo senza ulteriori escalation, è possibile misurarne la qualità e individuare i team tecnici che forniscono le soluzioni temporanee più affidabili, così da estenderne le buone pratiche a tutta l’organizzazione.

Assegnare priorità ai record di problema in base al loro effettivo impatto aziendale consente di ottimizzare l’allocazione delle risorse. Un corretto allineamento garantisce che i sistemi critici ricevano attenzione immediata, riducendo i rischi finanziari e operativi complessivi per l’organizzazione ed evitando che i team tecnici siano distolti da attività di scarso impatto.

Confrontando i livelli di priorità assegnati ai record di problema con il volume degli incidenti correlati e dei servizi interessati, il Process Mining mette in evidenza eventuali disallineamenti. Questi dati consentono di adeguare i criteri di assegnazione delle priorità e di portare in cima alla coda di analisi i problemi con il maggiore impatto, rendendo le attività IT più aderenti alle esigenze aziendali.

La rapidità con cui viene proposta una soluzione definitiva e avviato il relativo flusso di gestione delle modifiche determina la stabilità complessiva dell’ambiente IT. Semplificare questo processo riduce il periodo di vulnerabilità e consente di distribuire i miglioramenti in modo sistematico, evitando l’accumulo di debito tecnico.

Visualizziamo il tempo di attraversamento tra la stesura di una soluzione proposta e l’avvio di una richiesta formale di modifica. Individuando i ritardi burocratici o i colli di bottiglia nelle approvazioni, è possibile perfezionare il passaggio di consegne tra i team che gestiscono i problemi e quelli che gestiscono le modifiche, accelerare la risoluzione e assegnare alle correzioni definitive la giusta priorità nel calendario delle modifiche.

6 passaggi per ottimizzare la gestione dei problemi in Jira

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Cosa fare

Scarichi il template Excel specifico per i tipi di problema di Jira Service Management e i relativi collegamenti agli incidenti.

Perché è importante

Un template già strutturato consente di acquisire i dati relativi alle fasi specifiche del ciclo di vita dei record di problema e all’analisi delle cause profonde.

Risultato atteso

Una struttura dati pronta all’uso per i record di problema JSM.

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ProcessMind mappa ogni passaggio del flusso di lavoro per mostrare come i ticket attraversano Jira Service Management. Potrà vedere con precisione dove si bloccano le indagini e quali soluzioni alternative incidono sulla stabilità del sistema.
  • Mappi ogni passaggio del percorso di risoluzione dei problemi
  • Individui le cause profonde dei ritardi nelle indagini
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  • Misuri l’efficienza del team rispetto agli obiettivi SLA
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Identify bottlenecks and delays
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RISULTATI DIMOSTRATI

Maggiore efficienza nella gestione dei problemi

Le organizzazioni utilizzano il Process Mining per visualizzare il flusso dei record di problema e individuare con precisione le fasi in cui l’analisi delle cause profonde si blocca. Questa visibilità consente ai team dei servizi IT di eliminare le rilavorazioni manuali e ridurre la frequenza degli incidenti ricorrenti.

0 %
Analisi più rapide delle cause profonde

Riduzione del tempo necessario per individuarle

Individuare più rapidamente le cause profonde degli incidenti ricorrenti consente ai team tecnici di concentrarsi sulla risoluzione anziché sull’analisi.

0 x fewer
Passaggi di consegne più efficienti tra i team

Riduzione dei passaggi tra gruppi

Ridurre il numero di passaggi di consegne per un record di problema limita il tempo dedicato alla comunicazione e previene la perdita di conoscenze durante il ciclo di vita del problema.

0 %
Individuazione proattiva dei problemi

Aumento dei problemi rilevati internamente

Passare dalla gestione reattiva degli incidenti all’individuazione proattiva dei problemi aiuta a prevenire gravi interruzioni prima che abbiano un impatto sull’attività aziendale.

0 %
Meno riaperture

Riduzione delle correzioni inefficaci

Migliorare la qualità della verifica delle cause profonde consente di applicare correzioni definitive efficaci fin dal primo tentativo, riducendo la necessità di riaprire i record.

0 days
Riduzione dell’anzianità delle attività arretrate

Riduzione dell’anzianità dei problemi ad alta priorità

Accelerare la risoluzione dei problemi ad alta priorità consente di affrontare tempestivamente il debito tecnico con il maggiore impatto.

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Revisioni sempre pronte per gli audit

Tasso di revisione successiva all’implementazione

Automatizzare il monitoraggio delle revisioni successive all’implementazione consente di avviare un processo di apprendimento standardizzato dopo ogni problema rilevante.

I miglioramenti delle prestazioni variano in base alla complessità del processo e alla qualità dei dati in Jira Service Management. Queste cifre rappresentano risultati tipici osservati in diverse implementazioni aziendali.

Dati consigliati

Inizi dagli attributi e dalle attività più importanti, poi aggiunga altri elementi 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 o nome dell’utente che ha eseguito l’attività.

Perché è importante

Essenziale per analizzare i passaggi di consegne, la separazione dei compiti e il carico di lavoro delle risorse.

Il team tecnico o il gruppo attualmente incaricato di analizzare il problema.

Perché è importante

Essenziale per l’analisi dei processi a livello organizzativo e per individuare gli attriti tra team.

Il livello di criticità assegnato al record del problema.

Perché è importante

Consente di segmentare le prestazioni del processo in base alla criticità per l’azienda.

Classificazione della causa sottostante del problema.

Perché è importante

Fondamentale per individuare problemi sistemici e orientare le misure preventive.

Descrizione breve o titolo del record del problema.

Perché è importante

Fornisce un contesto leggibile per l’identificativo del caso.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Evento iniziale in cui il ticket di problema viene creato nel sistema. È registrato esplicitamente nella cronologia della segnalazione tramite la data e l’ora di creazione.

Perché è importante

Segna l’inizio del ciclo di vita della gestione dei problemi e consente l’analisi dei volumi. È essenziale per calcolare il flusso in entrata e i tassi di acquisizione.

Assegnazione del record di problema a uno specifico team tecnico o gruppo di supporto. È monitorata tramite le modifiche al campo personalizzato 'Support Group' o, se non si utilizzano gruppi, al campo 'Assignee'.

Perché è importante

È fondamentale per analizzare i passaggi di consegne e i colli di bottiglia tra i team. Un numero elevato di trasferimenti può indicare inefficienze nell’instradamento.

Collegamento di un ticket di incidente correlato al record di problema. L’evento è registrato nella tabella dei collegamenti tra segnalazioni o nella cronologia.

Perché è importante

Determina l’impatto e la portata del problema. È essenziale per il KPI 'Profondità del collegamento tra incidente e problema' e per assegnare le priorità in base all’impatto aziendale.

Transizione dello stato del problema a uno stato di analisi attiva, ad esempio 'Under Investigation' o 'In Progress'. Segna l’inizio della fase di lavoro attivo.

Perché è importante

Avvia il conteggio del tempo di ciclo dell’analisi. Aiuta a distinguere l’attesa in coda dal tempo effettivamente dedicato all’analisi.

Compilazione o aggiornamento del campo di testo 'Workaround'. L’evento indica che è stata documentata una correzione temporanea.

Perché è importante

Misura la rapidità con cui si riduce l’impatto sull’attività aziendale. È fondamentale per il KPI 'Tempo di disponibilità della soluzione temporanea'.

Momento in cui la causa sottostante viene registrata formalmente. L’evento è dedotto dalla modifica dello stato in 'Root Cause Identified' o dalla compilazione del campo 'Root Cause'.

Perché è importante

Tappa fondamentale che conclude la fase di analisi. È essenziale per calcolare il 'Tempo medio per individuare la causa profonda'.

Conferma che la correzione ha risolto effettivamente il problema. L’evento è dedotto dalla transizione dello stato a 'Resolved' o a uno stato specifico 'Verified'.

Perché è importante

Controllo di qualità che verifica l’efficacia della correzione. I ritardi in questa fase indicano colli di bottiglia nei test o nell’accettazione da parte degli utenti.

Conclusione definitiva del ciclo di vita del problema. È registrata esplicitamente quando lo stato passa a 'Closed'.

Perché è importante

Conclusione definitiva dell’istanza del processo. È necessaria per calcolare il tempo di ciclo totale e il tasso di chiusura.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining utilizza le tracce digitali dei record di problema per visualizzare il flusso effettivo del processo, dall’inizio alla fine. Aiuta a individuare con precisione i punti in cui le analisi si bloccano e i passaggi di consegne causano ritardi evitabili, offrendo un livello di trasparenza che i report tradizionali non possono garantire.

In genere, i dati vengono estratti collegandosi all’API di Jira o utilizzando un connettore per database per recuperare i registri delle modifiche alle segnalazioni. I dati comprendono la cronologia delle transizioni, le date e gli orari e gli attributi principali di ogni record di problema, consentendo al motore di Process Mining di ricostruire automaticamente ogni passaggio del processo.

Analizzando le date e gli orari delle modifiche di stato e i registri delle attività specifiche, il Process Mining mostra con precisione in quale fase dell’analisi si verificano i colli di bottiglia. È possibile capire se i ritardi dipendono dall’attesa di informazioni tecniche, dalla mancanza di documentazione o dal frequente passaggio dei record tra team diversi.

Come minimo, servono un ID caso, ad esempio il numero del record di problema, il nome di un’attività, come lo stato o la transizione, e una data e un orario per ogni evento. Per ottenere indicazioni più approfondite, è opportuno includere anche attributi quali la priorità, il gruppo assegnatario e la categoria della causa profonda, così da poter applicare filtri più dettagliati.

Le Dashboard standard mostrano lo stato attuale e metriche di base, come il volume o il tempo medio di attraversamento, ma raramente indicano il percorso seguito tra un punto e l’altro. Il Process Mining rivela i cicli nascosti, i passaggi ignorati e i percorsi non conformi che non emergono da grafici e report statici.

Una volta stabilita la connessione ai dati e mappati i campi principali, spesso è possibile generare le prime visualizzazioni del processo nel giro di pochi giorni. In genere, la fase più lunga consiste nel perfezionare i dati, affinché gli stati personalizzati e le transizioni complesse siano interpretati correttamente in base alla logica specifica dell’organizzazione.

Il monitoraggio dei passaggi di consegne è uno dei punti di forza del Process Mining, che mappa il flusso di lavoro tra i diversi gruppi assegnatari. È possibile individuare rapidamente i team sovraccarichi e i casi in cui lacune nella comunicazione causano lunghi periodi di inattività per un record di problema.

Le competenze sui dati sono utili, ma molti strumenti di Process Mining sono pensati per i responsabili dei processi e dei servizi. Per interpretare i risultati e decidere quali interventi di miglioramento adottare, è soprattutto necessario conoscere a fondo il flusso di lavoro interno della gestione dei problemi.

La maggior parte dei motori di Process Mining è molto flessibile e può mappare qualsiasi campo personalizzato o stato specifico del flusso di lavoro presente in Jira Service Management. Se la cronologia delle modifiche di questi campi è attivata e registrata, lo strumento può includerli nell’analisi e offrire una rappresentazione del processo adattata alle esigenze specifiche dell’organizzazione.

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