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ServiceNow 문제 관리에서 인시던트 해결 최적화

플랫폼은 incident 해결을 지연시키는 반복적인 병목을 찾도록 지원합니다. 비효율적인 워크플로와 서비스 수준 계약을 지키지 못하게 하는 단계를 파악합니다. 문제 구간을 확인한 뒤 개선 조치를 집중해 프로세스를 간소화하고 효율성과 전반적인 만족도를 높일 수 있습니다. 이를 통해 해결 시간을 단축하고 규정 준수를 개선할 수 있습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

인시던트 관리 최적화가 중요한 이유

효과적인 인시던트 관리는 안정적인 IT 서비스의 기반입니다. 디지털 환경이 빠르게 변하는 오늘날, 인시던트가 해결되지 않은 채 지연되는 매 순간이 비즈니스에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 사용자 생산성과 고객 만족도가 떨어지고 매출에도 영향을 미칠 수 있습니다. ServiceNow에는 다양한 도구가 있지만, 시스템을 갖추는 것만으로 운영 효율이 보장되지는 않습니다. 많은 조직에서 인시던트 해결이 지연되고, 담당자가 자주 바뀌며, 어떤 인시던트는 왜 다른 인시던트보다 해결에 오래 걸리는지 파악하기 어렵습니다. 이러한 비효율은 운영 비용을 늘리고 귀중한 지원 리소스를 소모하며, 서비스 수준 계약(SLA) 미준수로 이어져 조직의 평판을 떨어뜨리거나 위약금을 발생시킬 수 있습니다. 인시던트 관리 프로세스가 실제로 어떻게 진행되는지 파악하는 것이 운영을 개선하는 첫걸음입니다.

process mining으로 ServiceNow 인시던트 흐름 파악하기

process mining은 ServiceNow에서 인시던트 관리 프로세스가 실제로 어떻게 실행되는지 데이터에 기반해 분석하는 방법입니다. 추측이나 일화에 의존하는 대신, ServiceNow 데이터에서 이벤트 로그를 직접 추출합니다. 특히 incident 테이블과 problem, problem_task, known_error 테이블 간의 연결을 살펴봅니다. 인시던트가 처음 보고된 시점부터 최종 종료까지의 전체 과정을 재구성하고, 다양한 프로세스 경로를 시각화합니다. 이를 통해 인시던트가 어느 단계에서 가장 오래 머무는지 확인하고, 예상하지 못한 우회 경로와 지연의 근본 원인을 찾을 수 있습니다. '인시던트 보고', '진단 시작', '전문 팀으로 이관', '해결 조치 적용 및 테스트'와 같은 주요 활동이 실제로 어떻게 진행되는지도 추적할 수 있습니다. 이러한 분석을 바탕으로 데이터에 근거해 프로세스를 개선하고 인시던트 해결 방식을 바꿀 수 있습니다.

인시던트 해결 과정에서 개선할 영역 찾기

process mining을 활용하면 프로세스 개선이 필요한 영역을 명확하게 파악할 수 있습니다. 다음 항목을 구체적으로 살펴볼 수 있습니다.

병목 식별: 인시던트가 반복해서 정체되거나 해결이 지연되는 단계, 그룹 또는 담당자를 찾습니다. 예를 들어 최초 분류에 시간이 너무 오래 걸리는지, 지원 단계 간 인계로 대기 시간이 늘어나는지 확인할 수 있습니다.
프로세스 경로 분석: 인시던트가 표준 경로에서 벗어나는 비정형 경로를 찾아 분석합니다. 일부 인시던트가 이상적인 흐름을 따르지 않는 이유와 이러한 차이가 처리 시간 및 리소스 사용에 미치는 영향을 파악해 효율적인 업무 방식을 표준화할 수 있습니다.
재작업 및 재할당: 인시던트가 자주 재할당되거나 이전 단계로 되돌아가는 사례를 시각화합니다. 최초 진단, 지식 문서 또는 팀의 역량에 문제가 있는지 확인할 수 있습니다. 반복되는 문제를 찾아 심층 분석과 예방 조치가 필요한 영역을 파악하는 데도 도움이 됩니다.
SLA 준수 모니터링: 요약 수준에 그치지 않고 실제 성과를 정해진 SLA와 비교합니다. 특정 인시던트 경로를 살펴 SLA를 지키지 못한 이유를 파악하고 선제적인 대응 방안을 찾을 수 있습니다.
자동화 기회 파악: 반복적인 수작업이나 예측 가능한 의사결정 지점을 찾아 ServiceNow에서 자동화할 수 있는 영역을 확인합니다. 이를 통해 해결 속도를 높이고 사람의 실수를 줄여 전반적인 효율을 개선하고 인시던트 처리 시간을 단축할 수 있습니다.

실질적인 성과: 더 빠른 해결과 높은 만족도

ServiceNow의 인시던트 관리에 process mining을 적용하면 조직 전반에서 측정 가능한 개선을 기대할 수 있습니다. 확인된 병목을 해소하고 프로세스를 간소화하면 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다.

인시던트 처리 시간 단축: 평균 해결 시간(MTTR)을 줄여 사용자가 더 빨리 업무에 복귀할 수 있습니다.
SLA 준수율 향상: 서비스 수준 계약을 꾸준히 준수하거나 목표를 초과 달성해 신뢰와 규정 준수를 높일 수 있습니다.
운영 비용 절감: 리소스 배분을 최적화하고 낭비되는 작업을 줄여 지원 운영의 비용 효율성을 높일 수 있습니다.
사용자 만족도 향상: 인시던트를 더 빠르고 효율적으로 해결하면 최종 사용자와 고객의 경험이 개선됩니다.
선제적인 문제 관리: 인시던트 패턴 분석으로 얻은 정보를 ServiceNow Problem Management에 활용해 더 많은 사용자에게 영향을 미치기 전에 반복되는 문제를 찾아 예방할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정: 사후 대응 중심의 문제 해결에서 벗어나, 근거를 바탕으로 프로세스를 선제적으로 개선하고 지속적인 최적화 문화를 조성할 수 있습니다.

인시던트 관리 개선 시작하기

인시던트 관리 최적화는 현재 상태를 이해하는 데서 시작되는 지속적인 과정입니다. ServiceNow 데이터를 process mining으로 분석하면 팀이 실질적인 변화를 만드는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 인시던트를 더 빠르게 해결하고, 서비스 중단을 줄이며, 사용자 만족도를 높여 IT 서비스 제공 방식을 개선할 수 있습니다. 데이터에 기반해 인시던트 관리 프로세스의 잠재력을 최대한 활용해 보세요.

인시던트 관리 서비스 데스크 IT 운영 SLA 준수 근본 원인 분석 문제 해결 ITIL 프로세스 서비스 개선 티켓 처리 티켓 관리 IT 헬프 데스크 평균 해결 시간 MTTR 서비스 복구 인시던트 해결 IT 지원

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

인시던트 해결이 지연되면 사용자 생산성과 만족도가 떨어지고, 서비스 중단과 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 해결 시간이 길어지면 서비스 수준 계약을 위반해 위약금이 발생하고 조직의 평판이 손상될 수도 있습니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management의 인시던트 관리 프로세스 전체를 분석해 병목을 일으키는 단계, 팀 또는 담당자를 찾습니다. 프로세스 흐름을 시각화해 인시던트가 자주 정체되는 지점을 보여주므로, 해결 속도를 높이기 위한 개선 조치를 구체적으로 마련할 수 있습니다.

인시던트 해결에 관한 서비스 수준 계약을 반복해서 지키지 못하면 사용자의 불만과 평판 손상, 계약상 위약금으로 이어질 수 있습니다. 이는 중요 문제를 제때 처리하지 못하게 하는 인시던트 관리 프로세스의 구조적 문제를 보여줍니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 SLA를 자주 위반하는 인시던트 유형, 부서 또는 할당 그룹을 정확히 찾아냅니다. 인시던트가 실제로 거치는 경로를 시각화해 규정 미준수로 이어지는 표준 운영 절차와의 차이를 보여줍니다.

인시던트를 잘못 분류하거나 우선순위를 잘못 지정하면 담당 팀이 잘못 배정되고, 중요 문제의 해결이 지연되며, 리소스가 비효율적으로 배분될 수 있습니다. 이로 인해 체계적으로 문제를 해결하기보다 급한 불을 끄는 데 치중하게 되어 운영 비용이 늘고 사용자 만족도가 낮아질 수 있습니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 인시던트의 분류와 우선순위 지정 과정을 추적해 최초 배정 이후 재분류되거나 우선순위가 바뀌는 패턴을 보여줍니다. 이를 통해 교육 부족이나 불명확한 지침을 파악하고 최초 인시던트 처리 방식을 개선할 수 있습니다.

인시던트가 팀이나 담당자 사이에서 자주 재할당되면 해결 시간이 늘고 같은 작업이 반복되며 사용자 경험이 단절됩니다. 인계가 발생할 때마다 지연되거나 맥락이 누락될 수 있어 효율과 직원 생산성이 크게 떨어집니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 인시던트가 여러 할당 그룹과 담당자를 거치는 전체 과정을 매핑합니다. 인시던트가 자주 이관되는 지점을 시각화하고, 인계가 전체 해결 시간에 미치는 영향을 측정하며, 프로세스가 반복되는 구간을 찾아냅니다.

반복되는 인시던트가 많다는 것은 근본 원인을 효과적으로 찾아 해결하지 못해 같은 문제가 되풀이되고 작업이 낭비되고 있음을 나타냅니다. 이는 인시던트 관리 프로세스에서 문제 관리로 적절히 에스컬레이션하고 연결하지 못하는 상황일 수 있으며, 리소스 소모로 이어집니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 해결 경로가 같거나 비슷한 유사 인시던트 그룹을 찾아냅니다. 이들 인시던트는 근본 원인이 확정되지 않은 채 해결되는 경우가 많습니다. 적절한 문제 식별과 해결 대신 임시 조치가 반복되는 지점을 보여주어 개선 활동의 방향을 제시합니다.

근본 원인을 해결하지 않고 임시 조치를 반복하면 당장은 문제가 완화될 수 있지만, 기술 부채가 쌓이고 향후 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다. 이러한 방식은 인시던트 건수를 늘리고 IT 운영의 구조적 문제를 가릴 수 있습니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 유사 인시던트의 최종 해결과 비교해 임시 조치의 빈도와 소요 시간을 추적합니다. 임시 조치가 과도하게 사용되는 서비스나 인시던트 분류를 찾아 심층적인 문제 관리가 필요한 영역을 보여줍니다.

인시던트가 비효율적으로 배정되면 일부 담당자에게 업무가 몰리고 다른 담당자는 충분히 활용되지 않을 수 있습니다. 이로 인해 피로와 사기 저하가 발생하고 지원 대기열이 길어집니다. 팀 전체의 효율과 인시던트 해결 속도에도 영향을 미칩니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 인시던트 배정 패턴과 담당자별 활동 시간을 분석합니다. 담당자별 업무량을 시각화해 불균형을 찾아내고, 리소스 배분과 팀 효율 및 응답 시간을 개선할 기회를 보여줍니다.

인시던트가 정해진 해결 경로를 벗어나면 처리 방식이 일관되지 않고 오류와 규정 준수 위험이 발생할 수 있습니다. 그 결과를 예측하거나 서비스 품질을 보장하기 어려워지고, 수작업이 늘거나 프로세스 통제가 약해질 수 있습니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management의 실제 인시던트 흐름을 정해진 목표 프로세스 또는 모범 사례와 비교합니다. 모든 경로 유형과 발생 빈도를 보여주고, 차이가 발생하는 지점과 이유를 찾아 프로세스 준수와 교육 개선을 지원합니다.

인시던트를 해결하는 동안 영향을 받는 사용자에게 충분히 안내하지 않으면 불만과 반복 문의가 늘고, 제때 기술적으로 해결했더라도 서비스 품질이 낮다고 느낄 수 있습니다. 이는 사용자 만족도와 서비스 데스크의 평판에 영향을 줍니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management의 인시던트 관리 프로세스에서 사용자 알림의 시점과 빈도를 추적합니다. 흐름에서 알림이 늦거나 누락되는 지점을 찾아 사용자 안내를 개선할 기회를 보여줍니다.

진단이나 전문 팀으로의 이관 등 인시던트 생애주기의 특정 단계에서 지연이 반복되면 전체 해결 시간이 크게 늘어날 수 있습니다. 이러한 병목은 프로세스 흐름을 방해하고 서비스 제공을 늦춰 불필요한 적체를 일으킵니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management의 인시던트 관리 프로세스에서 각 활동과 전환에 걸리는 시간을 정확히 측정합니다. 인시던트가 가장 오래 머무는 단계를 시각화해 개선이 필요한 병목을 구체적으로 찾아냅니다.

서비스 수준 계약을 일관되게 적용하거나 정확히 추적하지 않으면 성과 측정, 책임 소재 파악, 인시던트 우선순위 지정이 어려워집니다. 그 결과 서비스에 대한 신뢰가 떨어지고 객관적인 성과 지표를 확보하기 어려울 수 있습니다. ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 다양한 분류와 우선순위의 인시던트에 대해 실제 처리 시간과 SLA 목표를 비교합니다. SLA 계산이 잘못된 지점이나 특정 인시던트 유형에서 목표 초과가 반복되는 상황을 찾아 정책이나 프로세스를 개선할 영역을 보여줍니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

이 목표는 인시던트가 처음 보고된 시점부터 최종 종료될 때까지 걸리는 평균 시간을 줄이는 데 중점을 둡니다. 해결이 빨라지면 서비스 중단 시간이 줄고 가용성과 사용자 만족도가 높아져 인시던트 관리와 효율적인 IT 운영에 도움이 됩니다.
ProcessMind는 인시던트 생애주기 전체를 매핑해 지연을 일으키는 단계나 인계 지점을 찾습니다. 실제 프로세스 흐름을 시각화해 병목과 불필요한 단계를 파악하고, ServiceNow Problem Management에서 해결 시간을 최대 20~30% 줄일 수 있도록 지원합니다.

이 목표는 중요 인시던트에 대한 서비스 수준 계약을 꾸준히 준수하거나 목표를 초과 달성하는 것입니다. SLA 위반이 잦으면 운영 비효율을 나타내며 위약금과 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다. 준수율을 높이면 우선순위가 높은 문제를 신속히 처리해 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.
ProcessMind는 인시던트 처리 시간을 합의된 기한과 비교해 SLA 목표에서 벗어난 모든 사례를 찾아냅니다. 위반이 자주 발생하는 인시던트 분류나 지원 그룹을 보여주어 ServiceNow Problem Management의 준수율을 15~25% 높이기 위한 집중적인 개선을 지원합니다.

정확한 분류와 우선순위 지정은 효율적인 인시던트 처리의 기본입니다. 인시던트를 적절한 팀에 배정하고 필요한 수준으로 대응할 수 있게 합니다. 인시던트를 잘못 분류하면 인시던트 관리 과정에서 지연과 오배정이 발생하고 리소스가 낭비됩니다.
ProcessMind는 인시던트의 분류, 우선순위, 할당 그룹 등의 속성을 분석해 잘못된 분류나 잦은 재분류 패턴을 찾아냅니다. 오류의 근본 원인을 파악해 분류 체계와 교육을 개선하고, ServiceNow Problem Management에서 잘못 분류되는 인시던트를 10~15% 줄일 수 있습니다.

지원 그룹이나 담당자 간에 재할당과 인계가 지나치게 잦으면 담당 범위가 불명확하거나 역량이 부족하고 라우팅 규칙이 비효율적일 수 있습니다. 이관을 줄이면 해결 과정이 간소화되고 지연을 방지해 인시던트 관리의 전반적인 효율을 높일 수 있습니다.
ProcessMind는 인시던트의 전체 경로를 매핑해 모든 재할당과 각 단계에 걸린 시간을 시각화합니다. 이를 통해 비효율적인 라우팅과 인시던트가 여러 담당자 사이를 오가는 지점을 찾아 ServiceNow Problem Management에서 인계 횟수를 15~20% 줄일 수 있습니다.

이 목표는 근본 원인이 영구적으로 해결되지 않아 반복해서 발생하는 인시던트 수를 줄이는 것입니다. 반복 인시던트가 많으면 리소스 부담과 운영 비용이 늘고 사용자의 불만도 커집니다. 이는 문제 관리와의 연계를 개선해야 한다는 신호입니다.
ProcessMind는 겉으로는 달라 보이는 인시던트에서도 공통 근본 원인을 가리키는 유사 인시던트 그룹을 찾아냅니다. 인시던트를 근본 문제 및 알려진 오류와 연결해 팀이 우선순위를 정하고 영구적인 해결책을 적용하도록 지원합니다. 이를 통해 ServiceNow Problem Management 전반에서 반복 인시던트를 20~30% 줄일 수 있습니다.

임시 조치를 넘어 영구적인 해결책을 적용하는 것은 인시던트 관리의 장기적인 안정성과 효율을 높이는 데 중요합니다. 이 목표는 재발을 일으키는 임시 조치 대신 근본 원인을 해결해 종결하는 인시던트의 비율을 높이는 데 중점을 둡니다.
ProcessMind는 해결 코드와 문제 기록의 연결 정보를 분석해 임시 조치로 해결된 인시던트와 영구적으로 해결된 인시던트를 구분할 수 있습니다. 영구 해결책이 늦어지거나 간과되는 상황을 찾아 ServiceNow Problem Management에서 영구 해결책 적용률을 10~15% 높일 수 있도록 지원합니다.

담당자별 인시던트 업무량이 고르지 않으면 일부 담당자는 과로하고 다른 담당자는 충분히 활용되지 않아 전체 해결이 지연될 수 있습니다. 업무를 효율적으로 배정하면 담당자의 처리 역량을 활용하고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.
ProcessMind는 배정 패턴과 인시던트가 개별 담당자 또는 그룹에 머무는 시간을 분석해 업무량의 불균형을 보여줍니다. 업무가 지속적으로 과중하거나 적은 담당자를 찾아 대기열을 균형 있게 관리하고, ServiceNow Problem Management에서 리소스 배분을 5~10% 개선할 수 있도록 지원합니다.

표준 운영 절차에서 벗어나면 인시던트 해결 과정의 비효율과 오류가 늘고 품질이 일관되지 않을 수 있습니다. 이 목표는 모범 사례와 사전에 정한 워크플로를 준수해 예측 가능하고 안정적으로 인시던트를 처리하는 데 중점을 둡니다.
ProcessMind는 실제 인시던트 경로를 모두 시각화해 이상적인 흐름이나 규정된 흐름과 비교합니다. 승인되지 않은 지름길이나 불필요하게 긴 우회 경로를 찾아 조직이 표준 프로세스를 준수하도록 지원합니다. 이를 통해 ServiceNow Problem Management에서 표준 해결 경로 준수율 90% 이상을 달성할 수 있습니다.

인시던트 생애주기 전반에 걸쳐 영향을 받는 사용자에게 적시에 효과적으로 안내하면 기대치를 관리하고 만족도를 높일 수 있습니다. 안내가 부족하면 사용자의 불만과 추가 문의가 늘어 지원 팀의 업무 부담이 커질 수 있습니다.
ProcessMind는 인시던트 프로세스에서 사용자 알림 및 확인과 관련된 이벤트를 추적합니다. 사용자 안내가 자주 지연되거나 누락되는 단계를 찾아 커뮤니케이션 절차를 개선하고, ServiceNow Problem Management에서 적시에 안내하는 비율을 10~15% 높일 수 있도록 지원합니다.

인시던트 해결 과정의 특정 단계가 정체 지점이 되면 인시던트가 쌓이고 전체 해결이 크게 지연될 수 있습니다. 이 목표는 병목을 찾아 제거해 인시던트가 원활하고 지속적으로 처리되도록 하는 데 중점을 둡니다.
ProcessMind는 처리 시간이 비정상적으로 길거나 대기열이 많은 단계를 자동으로 표시해 병목을 찾아냅니다. 각 단계의 처리량과 대기 시간을 시각화해 개선 조치를 집중할 지점을 파악하고, ServiceNow Problem Management의 주요 단계에서 대기 시간을 20~30% 줄일 수 있도록 지원합니다.

서비스 수준 계약을 일관되게 적용하거나 추적하지 않으면 성과를 불공정하게 평가하거나 우선순위를 잘못 정할 수 있고, 실제 성과를 보고하기도 어려워집니다. 이 목표는 관련된 모든 인시던트에 SLA를 일관되고 정확하게 적용하는 것입니다.
ProcessMind는 다양한 인시던트 유형, 우선순위, 할당 그룹에 SLA가 어떻게 적용되고 추적되는지 분석합니다. SLA의 시작, 일시 중지 또는 위반 처리 방식에 차이가 있는지 찾아 ServiceNow Problem Management에서 SLA 정책을 일관되고 공정하게 적용하도록 지원합니다.

인시던트 관리 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

인시던트 관리 데이터 추출에 맞춰 설계된 Excel 템플릿을 받으세요. 이 템플릿을 사용하면 데이터를 분석에 적합한 구조로 정리할 수 있습니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

표준 템플릿을 사용하면 데이터 불일치와 오류를 방지해 정확한 프로세스 분석과 신뢰할 수 있는 인사이트를 얻을 기반을 마련할 수 있습니다.

기대 효과

인시던트 관리 데이터에 맞는 열 구조를 갖춘 Excel 템플릿입니다.

확인할 수 있는 내용

실제 Incident 해결 흐름 파악

ProcessMind는 실제 incident 해결 과정을 시각화해 각 단계를 명확하게 보여 줍니다. ServiceNow Problem Management에서 발생하는 편차와 병목을 파악할 수 있습니다.

실제 incident 해결 흐름 시각화
지연과 재작업의 근본 원인 파악
SLA 준수 여부와 편차 모니터링
팀과 프로세스 성과 비교

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

인시던트 관리 효율 개선

ServiceNow Problem Management 데이터를 process mining으로 분석하면 인시던트 관리 워크플로를 명확히 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 비효율적인 부분을 찾아 개선 방안을 적용하면 실질적인 성과를 얻을 수 있습니다.

0 % faster

인시던트 해결 시간 단축

평균 해결 시간 단축률

Process mining은 병목과 재작업을 찾아내 팀이 해결 경로를 간소화하고 문제를 더 빠르게 해결하도록 돕습니다. 이를 통해 인시던트 처리 시간이 전반적으로 줄어듭니다.

0 % fewer breaches

SLA 준수율 향상

중대 인시던트의 SLA 위반 감소율

규정을 준수하지 않는 경로와 지연을 찾아내면 중대 인시던트에 영향을 주는 문제에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 그 결과 SLA 위반율을 크게 낮출 수 있습니다.

0 % fewer handoffs

인시던트 인계 감소

인시던트 배정 절차 간소화

프로세스 인사이트를 통해 잦은 재배정을 파악하고, 팀이 라우팅 규칙을 개선해 최초 문의 해결률을 높일 수 있습니다. 인계를 줄이고 해결 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

0 % reduction

반복 문제 감소

반복 인시던트 건수 감소

Process mining으로 반복 인시던트의 근본 원인을 파악하고 영구적인 해결책을 적용해 반복 문제의 전체 건수를 줄일 수 있습니다.

0 % faster communication

사용자 만족도 향상

더 빠른 소통과 진행 상황 안내

소통 지연을 줄이고 적시에 진행 상황을 안내하면 인시던트 해결 과정에서 사용자 경험을 개선하고 만족도를 높일 수 있습니다.

결과는 인시던트 관리 프로세스의 복잡도와 운영 데이터의 품질에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 아래 성과는 process mining 솔루션을 활용한 조직에서 일반적으로 확인된 개선 사례입니다.

권장 데이터

먼저 가장 중요한 속성과 활동을 포함하고, 분석을 진행하면서 데이터를 추가하세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

각 인시던트 레코드를 식별하는 고유 ID로, 전체 수명 주기를 추적하는 기본 키입니다.

중요한 이유

인시던트 수명 주기의 모든 이벤트를 연결하는 필수 케이스 ID로, 처음부터 끝까지 프로세스를 분석할 수 있게 합니다.

인시던트 수명 주기에서 특정 시점에 발생한 이벤트나 작업의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스 맵의 단계를 정의하며, 모든 process mining 분석과 시각화의 기반이 됩니다.

활동이 발생한 시점을 나타내는 정확한 타임스탬프입니다.

중요한 이유

이 타임스탬프를 기준으로 모든 활동을 시간순으로 정렬하고 처리 시간과 병목 등 시간 기반 지표를 계산할 수 있습니다.

현재 인시던트 처리를 맡은 사용자 또는 담당자입니다.

중요한 이유

담당자별 업무량과 성과, 개인 간 인계를 분석해 리소스 운영 효율을 파악할 수 있습니다.

인시던트 처리를 담당하는 지원팀 또는 그룹입니다.

중요한 이유

담당 팀을 추적해 팀별 성과와 업무량, 그룹 간 인계를 분석할 수 있습니다.

대응의 긴급도를 결정하는 인시던트 우선순위입니다.

중요한 이유

업무상 중요도에 따라 인시던트를 구분할 수 있어 SLA 준수 모니터링과 리소스 배분에 중요합니다.

수명 주기에서 인시던트의 현재 상태입니다.

중요한 이유

인시던트 진행 상황을 추적하며, 단계별 소요 시간과 프로세스 병목을 분석하는 데 중요합니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

ServiceNow에 새 인시던트가 정식으로 등록되면 인시던트 수명 주기가 시작됩니다. 인시던트 레코드의 생성 시각을 사용해 이 이벤트를 명시적으로 기록합니다.

중요한 이유

이 이벤트는 프로세스의 기본 시작 이벤트입니다. 이 활동부터 해결까지 걸린 시간을 분석하면 전체 처리 시간과 SLA 준수 여부를 측정할 수 있습니다.

인시던트를 처리할 지원 그룹이 지정될 때 발생합니다. 라우팅의 주요 단계이며, assignment group 필드의 변경을 확인해 기록합니다.

중요한 이유

배정 내역을 추적하면 인계, 그룹별 대기 시간, 라우팅 비효율 및 병목을 분석할 수 있습니다.

담당자가 인시던트를 조사하거나 처리하기 시작했음을 나타냅니다. 일반적으로 인시던트 상태가 'New' 또는 'Assigned'에서 'In Progress'와 같은 진행 중 상태로 바뀐 시점을 기준으로 추론합니다.

중요한 이유

이 시점부터 초기 대기가 끝나고 실제 해결 작업이 시작됩니다. 병목을 분석하려면 업무 시작까지 걸린 시간을 측정해야 합니다.

인시던트가 한 지원 그룹에서 다른 그룹으로 넘어가는 인계를 나타냅니다. 최초 입력 이후 'assignment_group' 필드가 다시 변경된 시점을 확인해 기록합니다.

중요한 이유

잦은 재배정은 최초 라우팅 오류, 복잡한 프로세스 또는 지식 부족을 나타낼 수 있습니다. 이 활동은 '인시던트당 평균 인계 횟수' KPI를 측정하는 데 중요합니다.

지원 담당자가 해결책을 적용하고 인시던트 상태를 'Resolved'로 변경한 시점을 나타냅니다. 최종 종료에 앞서 거치는 주요 단계입니다.

중요한 이유

이 활동은 실제 작업이 끝나고 확인 단계가 시작되었음을 나타냅니다. 이 시점부터 'Incident Closed'까지 걸린 시간을 보면 사용자 확인이나 검증 과정의 지연을 파악할 수 있습니다.

인시던트가 완전히 해결되고 확인을 마쳐 추가 조치가 필요하지 않은 상태를 나타내는 수명 주기의 마지막 활동입니다. 종료 시각을 사용해 이 이벤트를 명시적으로 기록합니다.

중요한 이유

최종 종료 이벤트인 이 활동은 인시던트의 전체 처리 기간을 계산하고 해결 후 처리에 걸린 시간을 분석하는 데 필요합니다.

자주 묻는 질문

process mining은 ServiceNow의 인시던트 관리를 어떻게 개선하나요?

process mining은 ServiceNow의 인시던트 관리 데이터를 분석해 실제 프로세스 흐름을 보여줍니다. 병목, 표준 경로와의 차이, 과도한 해결 시간이나 SLA 위반을 일으키는 영역을 찾아 데이터에 기반한 개선 정보를 제공합니다.

ServiceNow에서 인시던트 관리 process mining을 시작하려면 어떤 데이터가 필요한가요?

일반적으로 인시던트 ID, 활동 설명, 타임스탬프, 각 활동을 수행한 담당자 또는 시스템이 포함된 인시던트 로그가 필요합니다. 인시던트 분류, 우선순위, 할당 그룹 등의 필드를 추가하면 분석을 더 풍부하게 할 수 있습니다. 이 데이터는 보통 ServiceNow의 incident 테이블과 관련 테이블에서 추출합니다.

인시던트 관리에 process mining을 적용하면 결과를 확인하는 데 보통 얼마나 걸리나요?

데이터를 추출하고 준비한 뒤 몇 주 안에 초기 인사이트를 얻을 수 있으며, 병목과 프로세스 차이를 빠르게 파악할 수 있습니다. 심층 분석과 후속 변경 사항 적용에는 확인된 문제의 복잡성과 조직의 실행 속도에 따라 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.

인시던트 관리 프로세스에서 어떤 개선을 기대할 수 있나요?

인시던트 해결 시간 단축, 중요 인시던트의 SLA 준수율 향상, 재할당 감소를 기대할 수 있습니다. process mining은 해결 경로 표준화와 담당자별 업무량 최적화에도 도움이 되어 서비스를 더 효율적이고 일관되게 제공할 수 있습니다.

ServiceNow 인시던트 관리에 process mining을 적용하기 위한 기술적 전제 조건은 무엇인가요?

주요 기술 요건은 데이터를 추출할 수 있도록 ServiceNow 인스턴스에 접근하는 것입니다. 환경과 보안 정책에 따라 API 또는 데이터베이스에 직접 접근할 수 있습니다. 이벤트 로그 데이터를 가져와 처리하고 시각화할 수 있는 process mining 도구도 필요합니다.

process mining으로 반복되는 인시던트나 근본 원인을 찾을 수 있나요?

네. process mining은 반복되는 인시던트의 패턴을 찾아 같은 문제로 이어지는 프로세스를 보여줄 수 있습니다. 공통 경로와 활동을 시각화해 반복 문제의 잠재적인 근본 원인을 파악하고 영구적인 해결책을 마련하는 데 도움이 됩니다.

process mining은 규모가 크고 복잡한 인시던트 관리 프로세스에만 필요한가요?

process mining은 복잡한 프로세스에서 특히 효과적이지만, 규모가 작거나 복잡도가 낮은 인시던트 관리 워크플로에서도 유용한 인사이트를 제공합니다. 프로세스 규모에 관계없이 적용할 수 있으며, 분석 결과의 깊이는 달라질 수 있습니다.

ServiceNow에서 데이터를 추출하려면 별도의 IT 지원이 필요합니까?

예. 일반적으로 안전하고 효율적인 데이터 추출을 위해 IT 부서의 지원이나 ServiceNow 관리자의 참여가 필요합니다. 필요한 접근 권한을 설정하고, 적절한 보고서를 만들거나 API 연동을 구성해 필요한 인시던트 로그 데이터를 가져올 수 있습니다.

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