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インシデント管理を改善する

Bmc Helixにおけるインシデント管理を最適化するための6つのステップガイド。
インシデント管理を改善する
課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (6)
プロセス: インシデント管理
システム: Bmc Helix
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Bmc Helix のインシデント管理を最適化し、迅速な解決を実現

当社のプラットフォームは、解決を遅らせ、サービス品質に影響を与えるボトルネックや逸脱を特定するのに役立ちます。プロセスがどこで停滞し、待ち時間の延長やユーザー満足度の低下につながっているかを容易に特定できます。再作業ループや貴重なリソースを消費する不要なステップに関する洞察を得ることで、運用を効率化し、効率を向上させることができます。より迅速で一貫性のある結果を達成するために、貴社のアプローチを変革しましょう。

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

Bmc Helix でのインシデント管理を最適化する理由

インシデント管理は、安定したIT運用の要であり、ユーザーの生産性や事業継続性に直接影響を与えます。特にBmc Helixのような堅牢なシステムが稼働する複雑な環境では、この重要なプロセスの非効率性が重大な問題へと発展する可能性があります。インシデント解決の遅延は、エンドユーザーのダウンタイム増加につながり、日常業務の遂行能力に影響を与え、最終的には顧客満足度を低下させます。直接的な影響だけでなく、Bmc Helixでの非効率なインシデント処理は、長期にわたる調査作業、不要なエスカレーション、繰り返される手戻りにより、多大な運用コストを発生させることがあります。実際のフローが明確に見えない状況では、組織は厳格なサービスレベル契約 (SLA) の達成に苦慮し、ペナルティやブランドイメージの損害を招くリスクがあります。インシデント管理の最適化は、単に技術的な問題を迅速に解決するだけでなく、サポートエコシステム全体を合理化し、固有の Incident ID で識別されるすべての報告済みインシデントが、迅速かつ正確に解決へと進むようにすることです。

Bmc Helix インシデントのためのプロセスマイニングでより深い洞察を解き放つ

プロセスマイニングは、Bmc Helix 内でのインシデント管理プロセスを理解し、改善するための革新的なアプローチを提供します。集計されたメトリクスを示す従来のレポートとは異なり、プロセスマイニングは イベントログ に基づいて、すべてのインシデントの 実際の エンドツーエンドのジャーニーを再構築します。この詳細な可視化により、真のプロセスフローが明らかになり、標準運用手順からの逸脱が露呈し、インシデントが滞る箇所を特定し、手戻りや不要な引き継ぎの発生を浮き彫りにします。各 Incident ID の初回報告から最終的なクローズまでを追跡することで、解決 サイクルタイム における ボトルネック を正確に特定できます。例えば、インシデントが2つの特定の サポートグループ 間で頻繁に行き来していることや、特定の 承認ステップ が解決までの期間を常に数日延長させていることなどを発見できるかもしれません。この データ に基づく視点は、仮説を超えて、Bmc Helix でのインシデント管理のパフォーマンスを妨げている摩擦と非効率の正確な点を特定する力を与えます。

インシデント管理における主要な改善点

Bmc Helix インシデント管理 データ に プロセスマイニング を適用することで、具体的な プロセス最適化 の機会が明らかになります。

  • ボトルネック識別: インシデントが最も時間を費やしているのは、診断、調査、または ユーザー確認 のどの段階かを正確に特定します。これらの遅延を理解することは、全体のインシデント サイクルタイム を短縮するために不可欠です。
  • 手戻りと引き継ぎ分析: 頻繁な再割り当てや、インシデントがチーム間でたらい回しになっている事例を特定します。これらの手戻りは、明確な所有権の欠如、不十分な初期 診断、または知識共有の不足を示していることが多いです。
  • SLA遵守ギャップ: どの特定の プロセスステップ や チームの引き継ぎ が、最も頻繁に サービスレベル契約 違反に関連しているかを明らかにします。これにより、コンプライアンス に最も大きな影響を与える介入策を講じることができます。
  • 標準経路からの逸脱: インシデントが意図された最も効率的な経路からどのくらいの頻度で逸脱しているかを可視化します。これらの一般的な逸脱を理解することは、標準運用手順 やトレーニングの改善に役立ちます。
  • リソース割り当ての洞察: どの チーム や エージェント が特定の種類のインシデントを扱っているか、またリソースが過剰または過少に利用されている可能性がある場所を明確にし、より良い リソース計画 に役立てます。

最適化されたインシデント管理の具体的な成果

Bmc Helix でのインシデント管理プロセスを最適化するために プロセスマイニング を活用することで、いくつかの測定可能なメリットが期待できます。最も直接的な成果は、インシデント解決の高速化 であり、これはユーザーのダウンタイム短縮と 運用効率 の向上に直結します。この サイクルタイム の改善は、各インシデントに費やされる時間とリソースを最小限に抑えることで、大幅な コスト削減 につながります。さらに、プロセスを合理化することで SLA遵守の向上 が図られ、組織がサービスコミットメントを達成し、潜在的なペナルティを回避できるようになります。最終的に、より効率的で効果的なインシデント管理プロセスは、問題がより迅速かつ予測可能に解決されるため、ユーザー満足度の大幅な向上 につながります。あなたは以下の点を明確に理解できます。

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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

多くのインシデントは、特に重大度が高いものにおいて、サービスレベル契約 (SLA) 目標を継続的に超過しています。これは、ユーザーの不満、評判の低下、そしてコンプライアンス違反による潜在的な金銭的ペナルティにつながります。ProcessMind は Bmc Helix の イベントログ を分析し、インシデントが停滞する正確な段階やアクティビティを特定することで、SLA違反の直接的な原因を突き止めます。これにより、長期化する調査フェーズや承認の遅延といった特定のボトルネックを特定し、ターゲットを絞ったプロセス改善を可能にします。

インシデントを完全に解決しクローズするまでの平均時間が不必要に長く、その結果、サービスのダウンタイムが延長され、組織全体のユーザー生産性が低下しています。これは運用効率とユーザー満足度に直接影響します。ProcessMindは、Bmc Helixにおけるインシデント管理プロセスのエンドツーエンドビューを提供し、「インシデント報告済み」から「インシデント完了」までの完全なフローを可視化します。隠れた遅延や非効率的な経路を特定し、解決サイクル延長の真の原因を明らかにします。

インシデントは、異なるサポートグループや担当者の間で頻繁に転送され、しばしばたらい回しにされることがあります。この絶え間ない再ルーティングは、大きな遅延を招き、新しいチームが状況を把握するのに貴重な時間を費やしてしまいます。ProcessMindは、Bmc Helixデータ内のすべての引き継ぎと再割り当てをマッピングし、最も一般的な「ピンポン」シナリオを明らかにします。これにより、どのグループが誤った割り当てを行っているのか、知識ギャップはどこにあるのか、あるいは初期分類に不備があるのかを特定し、より効率的なルーティングへと導きます。

インシデントは、初期段階で誤って分類されたり、不正確に優先順位が付けられたりすることが多く、その結果、誤ったサポートグループにルーティングされたり、必要な緊急性が与えられなかったりします。これにより、診断と解決が遅れます。ProcessMindは、インシデントのライフサイクル中に複数回再分類されるパターンを明らかにします。最初の「インシデント分類および優先順位付け済み」イベントとその後の変更を相関させることで、Bmc Helixの受付プロセスにおいて、最初から正確なルーティングを保証するために改善が必要な領域を明確にします。

多くのインシデントは、定義された最適な解決パスに従わず、不必要な追加ステップを含む、より長く複雑なルートをたどっています。これらの逸脱は、非効率性を生み出し、コストを増加させ、監査を複雑にします。ProcessMind は、Bmc Helix のインシデントデータから、実際のすべてのプロセスバリアントを自動的に検出します。理想的なパスからの一般的な逸脱（スキップされたステップやループなど）を視覚的に強調表示し、それらがなぜ発生するのかを特定し、標準化された手順を強制するのに役立ちます。

解決策が特定され適用された後でも、インシデントは検証や最終的なクローズを待って長期間オープンなままになることがあります。これにより、解決時間が人為的に膨らみ、レポートの精度に影響を与え、「解決済みだが未クローズ」のインシデントが滞留する原因となります。ProcessMindは、プロセスの最終段階、特にBMC Helix内の「Resolution Applied/Tested」と「Incident Closed」の間で費やされる時間を分析します。この最終的な引き継ぎまたはユーザー確認プロセスがどこで停滞しているかを特定し、完全なクローズへの道を効率化します。

「重要度」または「優先度」が高いとマークされたインシデントが、常に迅速な対応を受けたり、高速解決パスをたどったりするとは限りません。これは重要なビジネス機能を危険にさらし、優先順位付けの取り組みの効果を損ないます。ProcessMindは、インシデントをその優先度属性でセグメント化し、実際のプロセスフローとサイクルタイムを比較します。これにより、Bmc Helixの高優先度インシデントが本当に重要でないステップを迂回しているのか、それとも低優先度の問題と同じキューで滞留しているのかを可視化します。

問題が診断された後、サービスを復旧するための暫定的な回避策の実施に大幅な遅延が生じ、ユーザーが不必要に長く影響を受けることがあります。これは、ユーザーの即時的な生産性と満足度に影響を与えます。ProcessMindは、BMC Helix内の「Diagnosis Initiated」と「Workaround Implemented」というアクティビティ間の経過時間を正確に測定します。この重要なフェーズにおけるボトルネックを特定し、暫定的な解決策の提供を加速し、サービス中断を最小限に抑えるのに貢献します。

インシデントは、解決済みまたはクローズ済みとされた直後に頻繁に再オープンされることがあり、これは初期の解決が不完全、不正確、あるいはユーザーによって十分に検証されていなかったことを示しています。これにより、手戻りが発生し、ユーザーの信頼が損なわれます。ProcessMindは、インシデントの全ライフサイクルを追跡し、「解決済み」または「クローズ済み」からアクティブな状態に戻るパターンを特定します。Bmc Helixにおける不十分なテストやユーザー確認プロセスの不備など、再オープンの根本原因を明らかにするのに役立ちます。

インシデントの進捗や解決に関するユーザーへの通知、または修正の確認取得において、遅延や不整合が発生することがよくあります。これがユーザーの不満、重複する問い合わせ、そしてインシデントのライフサイクルの長期化につながります。Process Miningは、Bmc Helixにおける「ユーザー通知送信済み」と「ユーザー確認済み」アクティビティのタイミングと順序を分析します。これにより、コミュニケーションステップが見落とされたり、大幅に遅延したりする箇所が明らかになり、解決プロセス全体を通じてステークホルダーのエンゲージメントを向上させることが可能になります。

ワークロードがサポートグループや個々のエージェント間で均等に分散されておらず、一部のチームが過負荷になりバックログが発生する一方で、他のチームには余剰キャパシティがある状況が見られます。これにより、全体の効率が低下し、士気にも影響が出ます。ProcessMindは、「Assigned Group」および「Assigned Agent」という異なる属性を通じたインシデントの流れを視覚化し、実際の処理能力と滞留時間を表示します。これにより、Bmc Helixにおいてリソース配分によるボトルネックが存在する箇所が明らかになり、より良い人員配置とロードバランシングが可能になります。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、サービスレベルアグリーメント（SLA）目標を達成できなかった重大なインシデントの数を最小限に抑えることに焦点を当てています。これを達成することは、最も影響の大きい問題を迅速に対処し、重大な運用停止や風評被害を防ぐことにつながり、ユーザー満足度と事業継続性に直接貢献します。ProcessMindは、プロセスフローを可視化し、インシデント管理内の特定のステップやアサインメントにおける遅延を特定することで、SLA違反の根本原因を明らかにします。Bmc Helixにおけるインシデント経路を分析し、実際の時間をSLA目標と比較することにより、組織はボトルネックを特定し、リソース配分を最適化し、遵守を改善するための的を絞った対策を講じることができます。

この目的は、初回報告から最終クローズまでのあらゆる種類のインシデントを解決する平均時間を大幅に短縮することです。迅速な解決はシステム可用性を向上させ、ユーザーの生産性を高め、Bmc Helix内でのインシデント処理にかかる全体の運用コストを削減します。ProcessMindは、インシデントライフサイクルをエンドツーエンドで明確に可視化し、過剰な解決時間につながる活動や引き継ぎを浮き彫りにします。活動期間、手戻り、キューを分析することで、プロセスのばらつきや最適化の機会を特定し、効率の測定可能な改善に導きます。

この目標は、解決前にサポートグループや担当者間でインシデントが転送される回数を減らすことを目指しています。頻繁な再割り当ては、初期の誤ったルーティング、スキルギャップ、または担当責任の不明確さを示すことが多く、インシデント管理において遅延、コスト増、そしてユーザーの不満につながります。ProcessMindはインシデントの実際のフローをマッピングし、Bmc Helix内でのすべての再割り当てループと解決時間への影響を明確に示します。経路を分析し、共通の再割り当てパターンを特定することで、組織は初期割り当てロジックを改善し、トレーニングを強化し、サポートグループの責任を明確化してプロセスを効率化することができます。

この目標は、インシデントが初期報告時から正確に分類されるようにすることを目指しています。正確な分類は、Bmc Helixのインシデント管理プロセスにおける適切な優先順位付け、適切なサポートチームへの効率的なルーティング、そして効果的な問題管理のために極めて重要です。ProcessMindは、インシデントが頻繁に再分類されたり、誤ってルーティングされたりするケースを特定するのに役立ち、初期分類における問題を示します。分類イベントとその後のプロセスパスおよび解決結果を相関させることで、ツールはトレーニングや自動分類ルールの改善が必要な領域を特定できます。

この目標は、すべてのインシデント対応活動が、定義された標準運用手順と規制要件に確実に準拠することに焦点を当てています。コンプライアンスの向上は、リスクを低減し、一貫性を改善し、インシデント管理における予測可能なサービス品質を提供します。ProcessMindは、Bmc Helixにおける実際のプロセスフローを自動的に発見・可視化し、意図されたモデルと比較します。これにより、すべての逸脱、手戻り、スキップされたステップが明らかになり、チームは非準拠の行動を特定し、標準的な経路を徹底することで、運用の整合性を高めることができます。

この目的は、解決済みインシデントが適切に修正され、クローズできることを確認するために要する時間と労力を削減することです。効率的な検証とクローズにより、インシデントライフサイクルにおける無駄な遅延を防ぎます。これにより、リソースを速やかに次のタスクへ割り当て、バックログを削減することが可能になります。ProcessMindは、Bmc Helixにおけるインシデント管理の検証およびクローズ段階の期間と活動を分析します。これらの最終段階で見られるボトルネック、不要なステップ、または繰り返される活動を特定することで、プロセスオーナーは手順を簡素化し、クローズへの移行を加速できます。

この目標は、優先度の高いインシデントを管理するための一貫性があり最適化されたアプローチを確立し、徹底することを目指しています。標準化された処理により、重要な問題は適切な緊急度とリソースをもって対応されることが保証され、組織全体での影響が最小限に抑えられ、復旧時間が改善されます。ProcessMindは、Bmc Helixにおける優先度の高いインシデントが実際にたどった経路を可視化し、その変動や非標準的なアプローチを明らかにします。これらをベストプラクティスモデルと比較することで、組織は一貫性のないステップを特定し、事前に定義されたワークフローを徹底し、重要なインシデントが常に効果的に処理されるようにすることができます。

この目的は、進行中のインシデントに対する一時的な解決策（回避策）を特定し、実装するまでの時間を大幅に短縮することです。迅速な回避策の実施により、サービス中断を最小限に抑え、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。また、根本原因分析と恒久的な修正のために貴重な時間を確保できます。ProcessMindは、Bmc Helixインシデント管理において「Workaround Implemented」に至るまでの活動の順序と期間を分析します。迅速な回避策の展開を妨げる遅延、リソースの可用性の問題、または知識ギャップを特定することで、この重要なステップを加速するための的を絞った改善を実現します。

この目標は、解決済みとしてマークされた後に再オープンされるインシデントの数を減らすことに焦点を当てています。高い再オープン率は、不十分な初期解決、不十分なテスト、またはコミュニケーション不足を示すことが多く、無駄な労力とユーザーの不満につながります。Process Miningは、Bmc Helixで再オープンされたインシデントのライフサイクルをマッピングし、アクティブステータスへの再突入に関連する一般的なトリガーとパターンを特定します。再オープンの前のアクティビティを分析することで、チームは非効果的な解決の根本原因を特定し、インシデントクローズの品質を向上させることができます。

この目標は、インシデント解決プロセス全体を通じて、ユーザーとのタイムリーで明確なコミュニケーションを確保し、解決の確認を受け取ることも含みます。効果的なコミュニケーションは、信頼を築き、期待を管理し、不要なフォローアップを減らすことで、Bmc Helixの全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させます。ProcessMindは、「User Notification Sent」や「User Confirmation Received」のようなコミュニケーション活動のシーケンスとタイミングを追跡できます。これにより、コミュニケーションギャップが発生する場所や確認プロセスが遅延する場所を特定し、通知トリガーとユーザーエンゲージメント戦略の改善を可能にします。

この目標は、ボトルネックを防止し、効率を最大化するために、サポートチームと個々の担当者間でインシデントをバランス良く割り振ることを目指しています。ワークロードが公正かつ最適に配分されることで、リソースが効果的に活用され、燃え尽き症候群を軽減し、解決時間の短縮に貢献します。ProcessMindは、Bmc Helixにおける「Assigned Group」および「Assigned Agent」の活動を分析することにより、リソース利用に関するインサイトを提供し、インシデントが集中する箇所や、特定のリソースが常に過負荷または過少利用されている箇所を明らかにします。このデータは、リソースの再配分や計画の改善を支援します。

インシデント管理のための6ステップ改善パス

1

テンプレートをダウンロード

2

データをエクスポート

3

データセットをアップロード

4

プロセスを分析

5

改善を実行

6

プロセスを監視

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

インシデント管理専用に事前設定されたExcelテンプレートをダウンロードしてください。このテンプレートは、最適な分析のためにデータを正しく構造化するのに役立ちます。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
その重要性

構造化されたテンプレートは、データがプロセスマイニングの要件に合致することを保証し、時間を節約して、後の分析段階でのエラーを防ぎます。

期待される成果

BMC Helixインシデント管理データが正しく準備されていることを保証する、すぐに使えるテンプレート。

貴社の発見

インシデント管理のボトルネックを視覚的に特定

ProcessMind は、貴社のインシデント管理フロー全体を可視化し、実際のパスを明らかにし、正確な遅延を特定します。プロセスを最適化して迅速な解決を実現できる場所を明確に把握できます。
  • BMC Helixにおける実際のインシデントパスを可視化
  • 正確な解決遅延とボトルネックを特定
  • コンプライアンス違反のインシデント対応を特定
  • 解決時間の改善を時系列で追跡
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

インシデント解決における卓越性の達成

これらの成果は、プロセスマイニングを活用してインシデント管理ワークフローを分析・最適化することで、組織が達成する著しい改善を示しています。隠れた非効率性を明らかにすることで、組織は解決プロセスを効率化し、サービス提供を強化できます。

0 %
迅速なインシデント解決

解決時間の平均削減

ボトルネックを特定し排除することで、組織はインシデント解決にかかる時間を大幅に短縮し、サービスの迅速な復旧とユーザー満足度の向上を実現できます。

0 %
重要 SLA 違反の削減

クリティカルインシデントのコンプライアンス違反の削減

SLA違反の根本原因、特に重要インシデントにおける根本原因を特定することは、サービス契約への遵守を確保し、ビジネスへの影響を最小限に抑えるための的を絞った介入を可能にします。

0 %
再作業と再割り当ての最小化

非効率な引き継ぎの削減による費用削減

プロセスマイニングは、インシデントの再オープンなどの不要な再割り当てや再作業ループを明らかにすることで、組織がワークフローを効率化し、非効率なインシデント処理に関連する運用コストを削減することを可能にします。

0 %
強化されたプロセスのコンプライアンス

標準手順への順守を強化

事前定義されたモデルと実際のプロセスフローを視覚化することで、組織は逸脱を特定し修正できます。これにより、特に優先度の高いインシデントを含むすべてのインシデントが、確立されたガイドラインと規制に従って処理されることを保証します。

0 %
ユーザー満足度の向上

ポジティブなフィードバックと信頼の向上

最初の報告から最終確認に至るまでのユーザーのジャーニーを理解することで、コミュニケーションと解決の質が向上し、ユーザーの信頼と満足度の大幅な向上につながります。

組織の状況、プロセスの複雑さ、データ品質によって結果は異なります。これらの数値は、インシデント管理でプロセスマイニングを導入した多様なケースにおいて確認された、典型的な改善状況を表しています。

推奨データ

まずは主要な属性とアクティビティをアップロードし、その後データセットを拡張して分析を深めてください。
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

各インシデントの固有の識別子であり、インシデントのライフサイクルを追跡するための主キーとして機能します。

その重要性

この属性は、インシデントの全ライフサイクルを追跡し、管理プロセスにおけるそのフローを分析することを可能にする、基本的なケース識別子です。

インシデントのライフサイクルのある時点で発生した特定のアクションまたはイベントの名前。

その重要性

この属性は、プロセス内のステップを定義し、プロセスマップの可視化や、フロー、ボトルネック、逸脱の分析を可能にします。

インシデントに関連して特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確な日付と時刻。

その重要性

タイムスタンプはイベントの時系列順序を提供し、パフォーマンス測定、ボトルネックの特定、SLAコンプライアンスなど、すべての時間ベースの分析において不可欠です。

インシデントのライフサイクルにおける現在または過去の状態（例：「新規」、「処理中」、または「完了」）。

その重要性

インシデントの進捗スナップショットを提供し、停滞しているインシデントの特定や、各段階で費やされた時間の分析に不可欠です。

インシデントの優先度レベルであり、解決に必要な速度を決定します。

その重要性

この属性は、緊急度の高いインシデントが定義された手順とSLAに従って確実に処理されるよう、分析をセグメント化するために不可欠です。

インシデントのビジネス影響の尺度。

その重要性

重大度は、インシデントのビジネスへの影響を数値化し、最も重大な運用リスクの軽減に焦点を当てた分析に役立ちます。

インシデントの対応を担当するサポートチームまたはグループです。

その重要性

この属性は、チームのパフォーマンス、ワークロード分散、インシデントのルーティングおよび引き継ぎの効率性を分析するための鍵となります。

インシデントの対応をアサインされた個々のサポートエージェント。

その重要性

個々のワークロードとパフォーマンスの詳細な分析を可能にし、リソース割り当ての最適化、優秀な人材やサポートを必要とする人材の特定に役立ちます。

インシデントの分類であり、通常、階層構造で整理されます。

その重要性

適切な分類は、効率的なルーティング、トレンド分析、および最初の診断の正確性を評価するために不可欠です。

インシデントがサービスレベルアグリーメント（SLA）ターゲットの範囲内にあるか、またはそれを侵害しているかを示します。

その重要性

コミットメントに対するパフォーマンスを直接測定し、コンプライアンスモニタリングやSLA違反を引き起こすプロセスの特定に不可欠です。

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

システムにおける新しいインシデントレコードの作成を表します。これはインシデントのライフサイクルの開始点であり、通常、ポータルからのユーザー提出、電子メール、またはサービスデスクエージェントによるチケットの手動作成によってトリガーされます。

その重要性

このアクティビティは、プロセスの主要な開始イベントです。このイベントから解決までの時間を分析することは、全体的なインシデントライフサイクル期間を測定し、上流の遅延を特定するための基本となります。

このアクティビティは、インシデントが調査と解決のために特定のサポートグループに最初に割り当てられることを意味します。これは、サービスデスクから技術チームへの最初の引き渡しを表します。

その重要性

これは、初回接触解決率と初期応答時間を追跡するための重要なマイルストーンです。インシデントを適切なチームに割り当てる際の遅延を特定するのに役立ちます。

一時的な解決策がユーザーに提供され、恒久的な修正が開発されている間にサービス機能が復旧されたことを示します。これは通常、特定のフラグやステータスを設定することで記録されます。

その重要性

これを追跡することで、サービス復旧の速度を測定でき、これはユーザー満足度にとって極めて重要です。プロセス分析において、一時的な修正と恒久的な解決策を区別するのに役立ちます。

サポートエージェントが解決策を見つけ、インシデント記録に文書化した瞬間を表します。インシデントは「解決済み」ステータスに移行する準備ができています。

その重要性

このマイルストーンは、技術調査フェーズの終了を示します。この時点からクローズまでの期間は、コミュニケーション、検証、管理プロセスにおけるボトルネックを明らかにすることができます。

解決策が実施され、ユーザーサービスが復旧したことを示します。これは、「解決済み」へのステータス変更によって通常記録される重要なマイルストーンです。

その重要性

これは、中核となる解決時間を測定するための主要なマイルストーンです。それはアクティブな作業フェーズの終了を意味し、多くの場合、ユーザー確認または自動クローズ手順の開始を告げます。

ライフサイクルにおける最後のアクティビティであり、インシデントレコードが正式にクローズされ、読み取り専用の履歴レコードとなります。これは多くの場合、「解決済み」ステータスで一定期間経過後、自動的に発生します。

その重要性

このアクティビティは、プロセスの決定的な終了を示します。「解決済み」と「クローズ済み」の間の時間は、管理プロセスやユーザー確認ウィンドウにおける遅延を浮き彫りにする可能性があります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、貴社のインシデント管理の実際のフローを可視化し、重要インシデントにおける頻繁なSLA違反や長期化する解決時間などのボトルネックを明らかにします。これは、標準プロセスからの逸脱、過剰な再割り当て、および効率を妨げる不正確な分類を特定します。

主に必要なのは、ケース識別子としてのIncident ID、活動タイプ、各イベントのタイムスタンプ、および担当ユーザーまたはシステムを含むインシデント活動ログです。インシデント優先度、カテゴリ、割り当てグループなどの追加属性は、より詳細な分析に役立ちます。

データの抽出と準備が完了した後、数週間以内に初歩的な発見とハイレベルなインサイトを得られることがよくあります。特定の最適化の機会や具体的な推奨事項につながるような詳細な分析は、貴社のデータの複雑さとプロジェクトの範囲にもよりますが、通常1〜3ヶ月以内に明らかになります。

BMC Helixから過去のインシデントデータを抽出する能力に加え、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームへのアクセスが必要です。抽出と変換のためのデータエンジニアリングの専門知識、およびプロセス分析スキルは、発見事項を効果的に解釈し、改善を推進するために不可欠です。

従来のレポーティングは、プロセスに関する事前に定義された仮定に基づき、静的で集約されたメトリックのビューを提供します。プロセスマイニングは、それとは対照的に、イベントログから直接、完全な実際のプロセスフローを視覚的に再構築します。これにより、レポートでは見つけられない隠れたばらつき、予期せぬパス、そして真のボトルネックを発見できます。

重大なインシデントにおけるSLA違反の削減、全体のインシデント解決時間の短縮、インシデントの再割り当てや再オープンの減少といった、大幅な改善が期待できます。これらは、サービス品質の向上、運用効率の改善、そしてリソース利用率の向上につながります。

いいえ、プロセスマイニングは非侵襲的な分析アプローチです。BMC Helix システムからエクスポートされた過去のデータを分析することで機能するため、稼働中の本番システム、設定、または進行中のインシデント管理プロセスに対する変更は一切必要ありません。

はい、プロセスマイニングは、再オープンされたインシデントの根本原因を特定する上で非常に効果的です。その完全なライフサイクルを追跡することで、再オープンに関連する共通のパターン、特定のステップ、またはチームを明らかにし、初回解決率と検証プロセスを改善するための的を絞った介入を可能にします。

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