変更管理を改善する

当社の6ステップ最適化ガイドで効率化を実現しましょう。
変更管理を改善する

効率性向上のために変更管理プロセスを最適化する

ProcessMindは、変更管理プロセス内の隠れた非効率性やボトルネックを明らかにします。再作業領域、コンプライアンスリスク、および運用を遅らせる承認の遅延を特定します。システムがどこでより良く機能できるかについて明確な洞察を得られます。当社のプラットフォームは、ソースシステムに関わらず、運用を合理化し、全体的なプロセスフローを向上させる力を与えます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

組織におけるアジリティ、コンプライアンス、および運用安定性を維持するためには、変更管理プロセスの最適化が不可欠です。ProcessMindは、最初のリクエスト作成から最終的なクローズまで、変更管理ライフサイクル全体に独自の視点を提供します。多くの組織は不透明な変更プロセスに苦慮しており、計画されたワークフローと実際の実行の理解は依然として困難です。従来のレポートでは表面的な情報しか得られず、重要な疑問が未解決のまま残されます。ボトルネックはどこか?どの承認ステップが最も遅延を引き起こしているのか?変更はポリシーに従って一貫して実装されているか?ProcessMindは、プロセス内で実行されたすべてのステップを可視化することで、これらの隠れた非効率性、再作業ループ、およびコンプライアンスリスクを明らかにします。理想的なパスからの逸脱、手動による回避策、および遅延の根本原因を特定し、変更データが単一の統合システムにあるか、複数のプラットフォームに分散しているかに関わらず、これらを明らかにします。この深くデータに基づいた理解は、推測を超えて変更管理における真の課題に対処することを可能にします。

ProcessMindで変更管理プロセスを分析することで、組織のパフォーマンス向上に直接つながる具体的なメリットがもたらされます。すべての変更リクエストを網羅するエンドツーエンドのビューを提供することで、ProcessMindはワークフローを合理化し、サイクルタイムを短縮し、変更の成功裏の実装を加速する機会を特定するのに役立ちます。自動化が最大の効果を発揮する特定の領域を特定し、リソースの割り当てを最適化し、社内ポリシーや外部規制への遵守を強化できます。実装前にプロセス変更の影響を定量化したり、プロセス改善イニシアチブに対する明確な投資収益率を実証したりする力を想像してみてください。ProcessMindは、効率性を高め、コンプライアンスを改善し、最終的にはよりアジャイルで応答性の高い組織文化を育むデータに基づいた意思決定を可能にします。これは、仮説を検証し、改善を検証し、変更管理戦略を継続的に進化させるために必要な証拠を提供します。

ProcessMindの核となる強みの一つは、そのシステム非依存型アプローチです。変更管理データが、ERPシステムから専門的なITSMプラットフォーム、あるいはカスタム構築されたアプリケーションまで、さまざまなツールに存在する可能性があることを理解しています。プロセスの異なる部分で異なるシステムを使用している場合があり、統一されたビューを得ることは非常に困難です。ProcessMindは、この異なるデータを統合し、生のイベントログを明確でインタラクティブなプロセスマップに変換するように設計されています。これは、基礎となるソースシステムインフラストラクチャに関係なく、変更管理プロセスに関する深い洞察を得られることを意味します。当社のプラットフォームはデータを標準化し、異なる部門、チーム、あるいは過去の期間にわたるプロセスパフォーマンスを、単一の一貫したフレームワーク内で比較できるようにします。この包括性により、すべての組織が、その技術的ランドスケープに関わらず、プロセスマイニングを活用して変更管理最適化の可能性を最大限に引き出すことができます。

ProcessMindを使用して変更管理プロセスを分析するための開始は簡単で、迅速な価値実現のために設計されています。比類のないプロセス可視性と最適化への道のりを始めるには、変更リクエストイベントログデータを準備するだけです。当社は、変更リクエストID、アクティビティ説明、タイムスタンプ、ユーザーなどの必須フィールドを概説する包括的なデータテンプレートを提供しています。このテンプレートは、必要なデータ抽出をガイドし、オンボーディングプロセスをスムーズかつ効率的にします。データがアップロードされると、ProcessMindはインタラクティブなプロセスマップを自動的に構築し、ボトルネックを即座に調査し、逸脱を発見し、改善の領域を特定できるようにします。直感的なダッシュボードと強力な分析を活用して、生のデータを実用的な洞察に変え、よりスマートな意思決定を推進し、変更管理プロセスが最高の効率で運用されるようにします。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

長い承認サイクルは、変更のデプロイに大きな遅延を引き起こし、サービス提供と市場投入時間に影響を与えます。これらの停滞は、期限の逸脱や運用コストの増加につながり、迅速な更新に依存するITチームとビジネスステークホルダーの両方を苛立たせます。

ProcessMindは、システムからのイベントログを分析し、どの承認段階、チーム、または個人が最も大きな遅延を引き起こしているかを正確に特定します。承認フローを視覚化し、一般的な再作業ループを特定することで、プロセスの最適化と変更実装の加速を支援します。

変更は確立され承認されたワークフローから頻繁に逸脱し、一貫性の欠如と運用リスクの増大を招きます。このような逸脱はエラーやセキュリティの脆弱性につながり、監査を困難にし、変更管理プロセスとガバナンスポリシーの整合性を損なう可能性があります。

ProcessMindは、変更の実際のエンドツーエンドフローをマッピングし、意図されたプロセスモデルからの直接的および間接的なすべての逸脱を明らかにします。これにより、不正なショートカットや一般的な回避策を特定し、標準的な運用手順を徹底できるようになります。

最初の変更リクエストから成功裏の実装までの合計時間は、しばしば過度に長く、これが価値提供を遅らせ、ビジネスのアジリティに影響を与えます。長期化するサイクルは貴重なリソースを拘束し、組織がサービスを迅速に反復・改善することを妨げます。

ProcessMindは、エンドツーエンドのサイクルタイムを包括的に把握し、各アクティビティと引き継ぎの期間を分解します。これにより、遅延の主な原因となる特定の段階や遷移を特定し、変更管理プロセス全体を加速するためのターゲットを絞った最適化を可能にします。

頻繁に却下されたり、修正のために差し戻されたりする変更リクエストは、貴重な時間とリソースを無駄にし、デプロイメントサイクルを長引かせます。これは、多くの場合、要件の不明確さ、影響分析の不十分さ、またはプロセスの初期段階でのコミュニケーション不足といった問題を示しています。

ProcessMindは、変更管理プロセス内の再作業ループを特定し定量化し、変更がどこで停滞したり、差し戻されたりしているかを正確に示します。これらのパターンを分析することで、再作業の根本原因に対処し、初回品質を向上させ、フローを効率化できます。

変更実装中のリソースの不整合や過負荷は、ボトルネック、燃え尽き症候群、熟練した人材の最適でない使用につながります。この非効率性はコストを膨らませ、異なるチーム間で変更を迅速かつ効果的に提供する組織の能力を阻害する可能性があります。

ProcessMindは、様々な変更アクティビティとチーム全体のリソース利用率とワークロード分布を視覚化します。この洞察は、過負荷になっているリソースやアイドル期間を浮き彫りにし、より良いキャパシティプランニングとワークロードバランシングをサポートして、スムーズな実行を確実にします。

緊急変更の頻度が高い場合、計画、インシデント管理、またはリリースプロセスに根本的な問題があることが多く、リスクの増大やリソースへの負担につながります。これらの変更は通常、標準的なレビュープロセスを迂回するため、意図しないサービス中断の可能性が高まります。

ProcessMindは、緊急変更の特定のプロセスパスを分析することで、その頻度と影響を定量化します。これにより、再発するインシデントや不十分なテストなどの根本原因を特定し、緊急変更の発生を事前に減らして運用を安定させるのに役立ちます。

実行が不十分またはテストが不十分な変更は、頻繁にインシデント、障害、および重要なビジネスサービスへの悪影響を引き起こします。これはユーザー満足度に直接影響し、組織にとって重大な財務損失や評判の損害につながる可能性があります。

ProcessMindは、変更のライフサイクル全体を追跡し、特定のプロセスパスやアクティビティと、その後のインシデントやパフォーマンス低下とを関連付けます。パターンと一般的な失敗点を特定することで、将来のサービス中断を防止し、全体的なサービス安定性を向上させるのに役立ちます。

変更実施中に規制要件や社内ポリシーを遵守しない場合、組織は重大な監査リスクと潜在的な罰則に晒されます。すべての変更におけるコンプライアンス状況の可視性が欠如していると、デューデリジェンスを証明し、ガバナンスを維持することが困難になります。

ProcessMindは、すべての変更アクティビティの監査可能な追跡を提供し、実際の実行を事前定義されたコンプライアンスルールおよびポリシーと比較します。これにより、必要なチェックがスキップされたり不完全であったりした特定のケースを自動的に強調表示し、堅牢なガバナンスを確保します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

長い承認サイクルは、重要なアップデートやリリースの遅延を招き、ビジネスのアジリティと市場投入時間に影響を与えます。これらの遅延を削減することで、価値のより迅速な展開と、より迅速に対応できるIT組織が実現します。

ProcessMindは、変更管理データを分析して、承認チェーンにおける正確なボトルネックを特定し、遅延を引き起こしている特定の役割、個人、またはグループを特定します。非効率なステップと自動化の機会を明らかにすることで、平均承認時間を測定し、削減するのに役立ちます。

変更リクエストの作成からクローズまでの総時間は、組織のアジリティとイノベーションの速度に直接影響します。承認だけでなく、ライフサイクル全体を最適化することで、新機能や修正がより迅速にユーザーに届き、ビジネスの応答性が向上します。

ProcessMindは、申請からクローズまでの各フェーズで費やされた時間を追跡し、変更プロセス全体のエンドツーエンドビューを提供します。隠れた遅延やチーム間の非効率な引き継ぎを特定し、ワークフロー全体を合理化して最大限のスピードを実現します。

標準的な変更プロセスからの逸脱は、運用リスクを高め、予測不能な結果を招き、重大な監査失敗の原因となる可能性があります。一貫したワークフローを徹底することは、サービス安定性を維持し、ガバナンス要件を満たす上で極めて重要です。

ProcessMindは、ソースシステム内で変更リクエストが辿るすべてのパスを自動的に発見します。実際のワークフローと定義された標準運用手順を視覚的に比較し、逸脱を瞬時に強調表示することで、一貫性のあるコンプライアンスに準拠したプロセスを強制することを可能にします。

却下される変更や再作業のために差し戻されるリクエストが多い場合、計画および評価フェーズでの摩擦を示しています。これは貴重なリソースを無駄にし、チームを苛立たせ、変更パイプライン全体を遅延させます。

ProcessMindは、変更が頻繁に以前の段階に戻されたり、却下されたりするパターンを特定します。これにより、初期評価の不完全さや情報不足などの一般的な根本原因が浮き彫りになり、事前の分析を強化し、費用のかかる繰り返し作業を削減できます。

緊急変更の頻度が高いことは、計画またはプロアクティブな問題管理における根本的な問題を示すことがよくあります。これを減らすことで、組織は受動的な対応から、より管理された計画的な変更環境へと移行でき、安定性と予測可能性が向上します。

ProcessMindは、緊急変更につながる根本原因を分析し、先行するインシデントや不十分な計画フェーズに遡って関連付けます。このデータに基づいた洞察により、発生と影響を最小限に抑えるためのプロアクティブな戦略を実施できるようになります。

変更後の意図しないサービス中断は、ビジネス運営に深刻な影響を与え、顧客満足度を低下させる可能性があります。変更前の計画とリスク評価を改善することでこれらの影響を軽減することは、サービス安定性を維持するために不可欠です。

ProcessMindは、実行された変更とその後のインシデントやサービス劣化との相関関係を分析します。このインサイトは、リスク評価モデルを洗練し、テストプロトコルを改善して、悪影響を防ぎ、事業継続性を保護するのに役立ちます。

変更管理プロセス中にスタッフやチームの割り当てが非効率であると、ボトルネック、プロジェクトの遅延、または能力の未活用につながります。これは運用コストを増加させ、従業員の燃え尽き症候群を引き起こす可能性があります。

ProcessMindは、変更プロセスに関わる様々なチームや役割におけるリソースのボトルネックとアイドル時間を明らかにします。このデータに基づいた洞察により、ワークロードをバランスさせ、リソースを効果的に再配分し、最適な人員配置を確保し、過負荷を防ぐことができます。

変更の予定完了日を逃すことは、プロジェクトのタイムラインを乱し、ITが成果を出す能力に対するステークホルダーの信頼を損ないます。期限内完了率を向上させることは、予測可能性と運用信頼性を高めます。

ProcessMindは、各変更リクエストの全ライフサイクルをマッピングし、実装、テスト、または検証フェーズ中にどこで遅延が発生しているかを正確に明らかにします。計画されたパスからの一般的な逸脱を特定することにより、スケジューリングと実行を改善するための的を絞った介入を可能にします。

変更管理プロセスを最適化するための6つのステップ

1

データの接続と発見

実施すること

関連するあらゆるシステムまたはデータソースから変更管理データを取り込みます。これには、データコネクタの設定と、正確な分析のためのデータ品質の確保が含まれます。

その重要性

包括的なデータ収集は、現在のプロセスを理解するための基盤です。データが不完全であれば、洞察は限定的または誤解を招くものとなります。

期待される成果

すべての変更管理アクティビティを正確に反映し、分析準備が整った統合データセット。

提供内容

変更管理における隠れたインサイトを発見

ProcessMindは、変更管理プロセスの真のパスを明らかにし、逸脱、再作業、ボトルネックを可視化します。プロセスをより大きな成功のためにどこで最適化できるかについて明確な理解を得られます。
  • 実際の変更管理フローを可視化
  • プロセスのボトルネックと再作業ループを特定する
  • 遅延や問題の根本原因を理解する
  • 変更のためのリソース割り当てを最適化する
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

想定される成果

最適化された変更管理の具体的なメリット

これらの成果は、組織がプロセスマイニングを自社の変更管理ワークフローに適用した際に観察される一般的な改善を表しています。これにより、円滑な移行と導入を妨げる非効率性やボトルネックが明らかになります。変更リクエストのすべてのステップを可視化し分析することで、チームはデータに基づいた改善を実施できます。

0 % faster
承認サイクルの高速化

承認リードタイムの平均短縮率

変更承認ワークフロー内のボトルネックを特定し排除します。これにより、重要な変更がより迅速に実装に移行し、価値提供が加速されます。

0 % less
手戻り・差戻しの削減

無駄な労力の削減

情報不足や要件の不明確さなど、変更却下や再作業の根本原因を特定します。これにより、初回リクエストの品質が向上し、大幅な労力を削減できます。

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強化されたプロセスのコンプライアンス

ポリシー遵守の改善

標準的な変更プロセスやポリシーからの逸脱を自動的に検出します。これにより、ガバナンスが強化され、監査リスクが低減し、変更が一貫して安全に処理されるようになります。

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緊急変更の削減

計画外変更の量の削減

緊急変更を引き起こす根本原因に対する洞察を得ます。これにより、プロアクティブな計画とスケジューリングが可能になり、中断を最小限に抑え、全体的なサービス安定性を向上させます。

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期限内完了率の向上

期限達成率の向上

変更の計画と実行における遅延を特定し、より多くの変更が目標期日までに完了するようにします。これにより、サービスレベル契約のパフォーマンスとステークホルダーの満足度が向上します。

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実装後の問題減少

変更関連インシデントの削減

変更プロセスと実装後の問題との関連を分析し、テストや実装における弱点を特定します。これにより、より安定したシステムとサービス中断の減少につながります。

結果はプロセス複雑性、システム統合、データ品質によって異なります。これらの数値は、様々な変更管理実装において観察された典型的な改善を示しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

変更リクエストのための一意なシステム生成識別子です。これはプライマリケース識別子として機能し、関連するすべてのアクティビティとイベントをグループ化します。

その重要性

このIDは、単一の変更に関連するすべてのイベントを追跡し、関連付ける上で重要であり、プロセスの発見とコンフォーマンスチェックの基礎となります。

変更管理プロセス内で発生した特定のビジネスイベント、タスク、またはステータス変更の名前です。

その重要性

プロセス内のステップを定義し、プロセスフローの可視化と、ボトルネック、再作業、逸脱の分析を可能にします。

特定の活動またはイベントが開始された正確な日時を示すタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、プロセスフローの発見、サイクルタイムや待機時間などのすべてのパフォーマンス指標の計算に不可欠です。

特定の活動またはイベントが完了した正確な日時を示すタイムスタンプです。

その重要性

正確な活動期間の計算を可能にし、付加価値のある処理時間と付加価値のない待機時間を区別するのに役立ちます。

標準、通常、緊急など、変更の分類を指します。これにより、多くの場合、変更がたどるプロセス経路が決定されます。

その重要性

この属性は、分析のセグメンテーションに不可欠です。異なる変更タイプには、それぞれ異なる事前定義されたプロセスフロー、承認要件、およびパフォーマンスの期待値があるためです。

変更リクエストのライフサイクルにおける現在の状態、または最終的な状態。例えば、「進行中」、「承認待ち」、「クローズ済み」などです。

その重要性

変更の進捗のスナップショットを提供し、ボトルネック、スループット、および変更バックログの現在の状態の分析を可能にします。

変更リクエストに割り当てられる優先度レベルで、通常はその影響と緊急度から導き出されます。

その重要性

優先度の高い変更が優先度の低い変更よりも迅速に処理されているかを分析し、優先順位付けポリシーの有効性を検証できます。

変更の実施に伴う潜在的なリスクの評価(例:「低」、「中」、「高」)。

その重要性

プロセス制御と承認ワークフローが、評価された変更リスクと正しく整合しているかどうかを分析できます。

変更リクエストまたはプロセス内の特定の活動を担当するチーム、割り当てグループ、またはキューです。

その重要性

これは、チーム間の引き継ぎの分析、リソースのボトルネックの特定、および組織全体のワークロード分散の理解に不可欠です。

変更リクエストを担当する、または特定のタスクを完了する個々のユーザーです。

その重要性

個々のワークロードとパフォーマンスを分析するための詳細なビューを提供し、チーム内の専門家や潜在的なトレーニングニーズを特定するのに役立ちます。

変更によって影響を受ける主要なビジネスサービスまたは構成アイテム(CI)です。

その重要性

IT変更をビジネスコンテキストに紐付け、どのビジネスサービスが変更活動と関連リスクによって最も影響を受けるかを分析できるようにします。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、システム内での変更リクエストレコードの初期作成を示します。これは変更管理プロセスの公式な開始を表し、通常は変更レコードの作成タイムスタンプから取得されます。

その重要性

主要な開始イベントとして、このアクティビティは変更の全体的なエンドツーエンドサイクルタイムを計算するために不可欠です。リクエストがシステム内で費やす時間を測定するための基準を提供します。

変更リクエストが初期レビューを通過し、正式に承認者または委員会による決定を待っていることを示します。このアクティビティは通常、「承認待ち」への移行など、ワークフローにおけるステータス変更から記録されます。

その重要性

このステータスは、承認サイクルタイムを測定し、意思決定プロセスにおけるボトルネックを特定するために重要です。ここでの長い期間は、しばしば非効率な承認ワークフローや承認者の不在を示唆しています。

変更が必要なすべての関係者によって正式に実施承認された重要なマイルストーンです。このイベントは、最終的な承認が下されたときに記録され、しばしばステータス変更を伴います。

その重要性

これは、承認効率と初回承認率を測定するための重要なマイルストーンです。計画および評価フェーズと、スケジュールおよび実装フェーズを区別します。

承認者による変更リクエストの正式な却下を表し、プロセスを停止させます。これはリクエストの最終状態であるか、再作業ループを引き起こす可能性があります。

その重要性

却下を追跡することは、変更失敗率を計算し、却下の一般的な理由を特定するための基本です。これにより、変更の品質、計画、または正当性に関する問題が浮き彫りになります。

このアクティビティは、承認された変更が正式に定義された実装期間とともにスケジュールされる時点を示します。これは通常、計画開始日と終了日のフィールドが入力されたときに取得されます。

その重要性

このマイルストーンは、計画フェーズと実行フェーズを区別します。承認からスケジュールまでの時間を分析することで、バックログやリソース割り当ての問題が明らかになる場合があります。

変更に関連する作業が完了したことを示す重要なマイルストーンです。これは通常、「実装済み」や「検証待ち」といったステータスへの変更によって記録されます。

その重要性

このマイルストーンは実装フェーズの終了を示し、実際の実装期間を測定するために不可欠です。テストやレビューなどの導入後活動のトリガーとなります。

これは、変更管理プロセスの公式な成功完了を示します。このイベントは、変更チケットのステータスが最終的な「クローズ済み」状態に移行したときに取得され、すべての作業が完了したことを示します。

その重要性

主要な成功終了イベントとして、このアクティビティはエンドツーエンドのサイクルタイムを計算するために不可欠です。変更が完全に処理され、承認されたことを示します。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、変更の実際の流れを可視化し、ボトルネックを特定し、非標準的なパスを明らかにし、コンプライアンスのギャップを浮き彫りにします。これにより、承認を加速し、ワークフローを標準化し、より効率的なリソース割り当てにつながります。結果として、再作業を削減し、サービス中断を最小限に抑え、組織全体でより迅速な実装サイクルを保証します。

主に、ソースシステムからの変更リクエストに関連するイベントログが必要です。主要なデータポイントには、ケース識別子としての変更リクエストID、アクティビティ名、および各アクティビティのタイムスタンプが含まれます。担当ユーザーまたはグループに関する情報や、変更種別などの属性も、より豊富な分析のために非常に役立ちます。

データ抽出は通常、システムに組み込まれたレポート機能、直接的なデータベースクエリ、または統合ツールを使用して行われます。目的は、すべての変更リクエストについて、ケース識別子、アクティビティ、およびタイムスタンプを含む完全な構造化データセットを取得することです。これにより、包括的な分析に必要なすべてのイベントログ属性が確実に取得されます。

変更承認のサイクルタイム短縮や緊急変更量の削減といった大幅な改善が期待できます。プロセスマイニングは、コンプライアンスの強化、変更によるサービス影響の最小化、特定された非効率性による運用コストの削減につながります。多くの組織でリソース利用率が向上し、変更の進捗状況に関するリアルタイムの可視性が改善され、プロセスがより予測可能で効果的になります。

データ抽出やモデル作成を含む初期セットアップは、データの可用性と複雑さにもよりますが、通常数週間以内に完了できます。分析開始から1ヶ月以内には、初期のインサイトを得て、すぐに改善できる機会を特定できることがよくあります。継続的なモニタリングは、その後の最適化の提案を提供し、持続的なプロセス改善を可能にします。

はい、プロセスマイニングはコンプライアンスチェックに優れています。実際の変更プロセスを事前定義されたルールや理想的なプロセスモデルと自動的に比較し、不正な逸脱や不足しているステップを浮き彫りにします。これにより、必要な承認を迂回した変更や不完全な導入後レビューなど、コンプライアンスギャップを特定し、監査可能な証拠を提供します。

実際のデータには矛盾があるのが一般的であり、プロセスマイニングツールはこれに対応できるよう設計されています。これらのツール自体がデータ品質の問題を明らかにすることも多く、これはデータガバナンスを改善するための貴重な洞察となります。私たちは、データの初期的な不完全さがあったとしても、信頼性の高い分析を保証するために、お客様と協力してデータをクリーンアップし、変換します。

プロセスマイニングは高度な分析を伴いますが、最新のツールは複雑さの大部分を合理化します。弊社のソリューションは、お客様固有の変更管理データに焦点を当てることでセットアップを簡素化し、基本的なデータアクセス以外の広範な社内技術スキルの必要性を最小限に抑えます。ほとんどのソリューションはクラウドベースであり、アクセスには標準的なWebブラウザのみが必要なため、複雑なオンプレミスソフトウェアのインストールは通常不要です。

はい、その通りです。プロセスマイニングは、変更管理において却下、手戻り、または緊急変更が頻繁に発生する段階を正確に特定できます。これらの問題に寄与する先行アクティビティや条件を明らかにします。これらの根本原因を理解することで、プロセスを合理化し、コストのかかる非効率性を削減するためのターゲットを絞った介入を実施できます。

はい、ソースシステムデータに変更種別を識別するフィールドが含まれている場合、プロセスマイニングツールはこれらのカテゴリを個別にフィルタリングして分析できます。これにより、標準、通常、緊急の変更の効率性とコンプライアンスを比較することが可能です。その後、各変更カテゴリに合わせた最適化の特定の領域を特定できます。

最高の効率を目指し、変更管理を最適化する

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