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ServiceNow 문제 관리를 최적화하는 6단계 가이드

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과제(12)목표(12)6단계 미리보기 결과 데이터 자주 묻는 질문(4)

더 빠른 해결을 위해 ServiceNow 문제 관리 최적화

process mining으로 해결 시간을 늘리는 숨은 병목과 재작업 반복을 찾아냅니다. 조사가 지연되는 지점과 소통이 원활하지 않은 이유를 파악해 운영을 간소화하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 실제 업무 흐름을 시각화하면 수작업으로 인한 지연을 줄이고 사용자에게 더 안정적인 환경을 제공할 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

문제 관리 최적화가 필요한 이유

오늘날 IT 조직은 문제가 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나지 못하는 경우가 많습니다. 중대한 인시던트가 발생하면 우선 서비스를 복구하는 데 집중하지만, 근본 원인은 해결되지 않아 장애가 반복되고 운영 비용이 증가합니다. 이 악순환을 끊으려면 문제 관리 방식을 개선해야 합니다. IT 환경의 근본 문제를 식별하고 조사하고 해결하는 방식을 다듬으면 접수되는 인시던트 수를 크게 줄이고 서비스 안정성을 높일 수 있습니다. 문제 관리가 비효율적이면 시간만 낭비되는 것이 아니라 사용자 신뢰도 떨어지고, 숙련된 기술팀이 개선 업무에 집중하기 어려워집니다.

process mining으로 업무 흐름을 자세히 파악

ServiceNow 문제 관리에는 problem 및 problem_task 테이블을 비롯해 많은 데이터가 쌓이지만, 기존 보고서만으로는 실제 업무 흐름을 파악하기 어렵습니다. process mining은 이 데이터를 실제 프로세스를 보여 주는 동적인 지도로 바꿉니다. 미해결 문제의 평균 경과 시간과 같은 정적인 KPI만 보는 대신, 문제가 식별된 시점부터 종료될 때까지 전체 주기를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 지원 그룹 간 업무 이동을 확인하고 표준 운영 절차에서 벗어나는 지점을 정확히 찾을 수 있습니다. ServiceNow에 남은 디지털 기록을 매핑하면 부서별 관점에 치우치지 않고 운영 현황을 객관적으로 파악할 수 있습니다.

조사 과정의 비효율 파악

문제 관리에서 자주 발생하는 어려움 중 하나는 조사 단계가 길어지는 것입니다. process mining을 활용하면 조사가 지연되는 이유를 구체적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어 초기 분류가 충분하지 않아 문제 레코드가 여러 기술 부서 사이를 반복해서 오가는, 이른바 담당자 핑퐁 현상을 발견할 수 있습니다. 또한 공급업체의 답변이나 내부 변경 승인을 기다리느라 레코드가 몇 주 동안 대기 상태에 머무는 병목도 확인할 수 있습니다. 이런 지연을 찾아내면 인계 절차를 개선하거나 에스컬레이션 경로를 자동화하는 등 필요한 조치를 적용해 영구 수정까지 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

근본 원인 분석과 규정 준수 강화

효과적인 문제 관리의 기반은 충실한 조사입니다. process mining을 활용하면 근본 원인 분석(RCA)이 일관되게 수행되는지 점검할 수 있습니다. 임시 해결책 게시나 구현 후 검토와 같은 필수 단계가 누락되거나 서둘러 처리되는지 확인할 수 있습니다. 규제가 엄격한 산업에서는 모든 문제 레코드가 규정을 준수하는 절차를 따르는지 확인하는 일이 중요합니다. 또한 ServiceNow에서 인시던트와 문제의 관계를 분석하면 팀이 영향이 큰 문제를 제대로 식별하는지, 비즈니스 가치가 낮은 조사에 지나치게 많은 시간을 쓰는지 파악할 수 있습니다.

성과 측정과 지속적인 개선

문제 관리 최적화의 궁극적인 목표는 복원력이 높은 IT 인프라를 구축하는 것입니다. process mining은 최적화 활동의 성과를 시간에 따라 측정하는 데 필요한 세부 정보를 제공합니다. 임시 해결책 대비 영구 수정 비율이 개선되는지 추적하고 문제 레코드의 전체 처리 시간이 줄어드는지 모니터링할 수 있습니다. ServiceNow 워크플로의 지연 요인을 제거하면 인시던트가 발생하기 전에 예방하는 역량도 높아집니다. 사후 대응에서 사전 예방으로 전환하면 비용을 절감할 뿐 아니라 비즈니스의 증가하는 요구에 맞춰 IT 서비스를 확장할 수 있습니다. process mining 템플릿으로 시작하면 기존 ServiceNow 데이터를 운영 개선을 위한 계획으로 전환해 필요한 인사이트를 바로 확인할 수 있습니다.

문제 관리 근본 원인 분석 IT 서비스 관리 인시던트 예방 서비스 데스크 기술 지원 IT 운영 변경 관리 티켓 처리 티켓 관리 알려진 오류 반복 인시던트 임시 해결책 IT 헬프 데스크

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

공급업체의 답변이나 추가 내부 정보를 기다리는 동안 문제가 대기 상태에 장기간 머무는 경우가 많습니다. 이로 인해 근본 원인 조사가 지연되고 해결 시간이 늘어나며, 해결되지 않은 기술 문제가 쌓여 비즈니스에 계속 영향을 줍니다.

ProcessMind는 ServiceNow 문제 관리의 상태 전환을 추적해 레코드가 어디에서, 왜 지연되는지 보여 줍니다. 각 상태에서 보낸 시간을 시각화하면 조사 과정의 지연을 유발하는 지원 그룹이나 외부 공급업체를 구체적으로 파악할 수 있습니다.

문제 레코드가 효율적으로 해결되지 않으면 같은 인시던트가 반복되어 서비스 데스크의 업무가 늘고 최종 사용자의 불편도 커집니다. 이는 영구 수정이 마련될 때까지 근본 문제를 완화해야 하는 임시 해결책이 제대로 게시되지 않았거나 효과가 없다는 신호일 수 있습니다.

ProcessMind는 ServiceNow 문제 관리에서 인시던트와 문제 레코드의 연결 관계를 분석해 조사가 실패했거나 미완료 상태임을 보여 주는 재발 패턴을 찾습니다. 이를 바탕으로 팀은 업무와 리소스에 가장 큰 부담을 주는 고영향 문제를 우선 처리할 수 있습니다.

근본 원인 식별에 대한 서비스 수준 목표를 지키지 못하면 서비스 불안정이 길어지고 IT 운영에 대한 이해관계자의 신뢰가 떨어질 수 있습니다. 기술팀의 업무가 과중하거나 문제의 실제 비즈니스 영향에 따라 조사 우선순위를 정하는 데 필요한 정보가 부족할 수 있습니다.

ProcessMind는 ServiceNow 환경에서 문제 기록부터 근본 원인 식별까지 걸리는 시간을 모니터링합니다. SLA 한도에 가까워진 레코드를 표시하므로 문제 조정 담당자가 리소스를 재배분하고 중요한 조사가 목표 기한을 넘기기 전에 진행 상황을 관리할 수 있습니다.

공식 조사가 시작되기도 전에 문제 레코드가 여러 기술팀 사이를 반복해서 오가는 경우가 많습니다. 이런 핑퐁 현상은 시간을 낭비하고 담당자를 불분명하게 만들며, 어느 그룹도 근본 원인에 책임을 지지 않아 최종 해결을 크게 지연시킵니다.

ProcessMind는 지원 그룹 간 배정 흐름을 매핑해 인계 과정의 마찰과 담당 공백을 찾아냅니다. ServiceNow 문제 관리에서 반복되는 재배정 경로를 파악하면 초기 배정 기준을 개선하고 문제를 적합한 기술 전문가에게 더 빠르게 전달할 수 있습니다.

근본 원인을 성공적으로 찾아낸 뒤에도 이를 해결할 변경 요청을 시작하기까지 상당한 시간이 걸리는 경우가 있습니다. 해결책을 알고 있어도 영구 수정이 일정에 반영되거나 실행되지 않으면 조직은 추가 인시던트에 계속 노출됩니다.

ProcessMind는 ServiceNow 문제 관리와 변경 관리 모듈 간의 인계 과정을 추적합니다. 근본 원인 식별부터 제안된 해결책 초안 작성까지 걸리는 시간을 측정해 영구 해결로 이어지는 과정의 공백을 줄이고, 수정 사항이 지체 없이 운영 환경에 반영되도록 지원합니다.

많은 조직이 수정 사항을 적용한 뒤 제대로 검토하지 않고 문제 레코드를 종료합니다. 검토가 없으면 중요한 교훈을 얻지 못하고 근본 원인이 실제로 제거되었는지도 공식적으로 확인할 수 없어 향후 장애가 발생할 수 있습니다.

ProcessMind는 해결 단계에서 필수 검토를 거치지 않고 바로 종료되는 사례를 보여 줍니다. 이를 통해 팀이 ServiceNow 문제 관리의 전체 주기를 따르도록 하고, IT 조직 전반의 서비스 안정성과 지식 공유를 개선할 수 있습니다.

임시 해결책을 문서화해 알려진 오류 데이터베이스에 게시하지 않으면, 문제가 조사 중인 동안 서비스 데스크 상담원이 사용자에게 효과적으로 지원을 제공하기 어렵습니다. 그 결과 중복 작업과 문의량이 늘고 관련 인시던트의 평균 해결 시간도 길어집니다.

ProcessMind는 임시 해결책 게시 활동 로그를 분석해 조사 과정에서 비즈니스에 임시 대응 방안을 제공하지 못하는 사례를 찾습니다. 이를 통해 관리자는 ServiceNow 문제 관리 워크플로의 문서화 기준을 준수하도록 하고 서비스 데스크의 전반적인 효율을 높일 수 있습니다.

기술팀이 우선순위가 낮은 업무에 집중하는 동안 핵심 비즈니스 서비스에 영향을 주는 중대한 문제는 백로그에 방치되기도 합니다. 노력의 우선순위가 어긋나면 비즈니스에 큰 차질이 생기고, 비용이 많이 드는 기술 리소스의 투입 효과도 떨어집니다.

ProcessMind는 레코드 전반의 문제 우선순위와 실제 해결에 투입된 노력 및 시간을 비교합니다. 가장 중요한 ServiceNow 레코드에 적절한 관심이 배정되는지, 아니면 해결하기 쉬운 덜 긴급한 업무에 밀리는지 확인할 수 있습니다.

근본 원인을 찾은 뒤 구체적인 기술 해결책을 제안하기까지의 과정에서 큰 병목이 생기는 경우가 많습니다. 조사 단계의 리소스 부족이나 문서화 미흡으로 설계 담당자가 적절한 수정 방안을 마련하기 어려울 수 있습니다.

ProcessMind는 개별 문제 레코드의 전체 흐름을 시각화해 해결책 설계가 어디에서 지연되는지 보여 줍니다. ServiceNow 문제 관리에서 지연 지점을 파악하면 설계 담당자와 엔지니어의 협업 방식을 개선해 분석 결과를 실제 수정 방안으로 더 빠르게 연결할 수 있습니다.

문제 레코드가 별도의 조사 없이 장기간 열린 상태로 남아 미처리 건이 쌓이고 관리가 어려워지는 경우가 많습니다. 방치된 레코드에 실제 문제가 묻히면 IT 책임자가 운영 안정성과 팀 성과를 정확히 파악하기 어렵습니다.

ServiceNow Problem Management에서 상태 변경 사이에 긴 공백이 있는 레코드를 찾아냅니다. ProcessMind는 정체된 조사를 보여 주어 미처리 건을 정리하고, 공식적으로 종료하거나 필요한 리소스를 투입해 다시 진행하도록 돕습니다.

팀에서 일반적이거나 부정확한 근본 원인 분류를 사용하면 장기적인 추세나 인프라의 구조적 문제를 파악하기 어렵습니다. 데이터 품질이 낮으면 향후 서비스 중단을 예방하기 위한 투자 결정을 내리기도 어렵습니다.

ProcessMind는 ServiceNow Problem Management에서 최종 해결 내용과 지정된 분류 간의 관계를 분석합니다. 분류가 잘못 사용되는 패턴을 찾아 운영 데이터의 정확도를 높이고, 기술 부채의 주요 원인을 더 명확히 파악할 수 있습니다.

임시 해결책을 찾는 데 시간이 오래 걸리면 사용자는 계속 서비스를 이용하지 못하고 진행 중인 문제의 영향도 커집니다. 조사 단계가 늦게 시작되면 결국 영구 해결책을 찾더라도 업무에 불필요한 지장이 오래 이어집니다.

문제 식별부터 첫 임시 해결책 게시까지 걸린 시간을 측정합니다. ServiceNow Problem Management 프로세스의 해당 구간을 분석해 신속한 임시 조치에 어려움을 겪는 팀을 찾아내고, 장애 완화 교육을 집중적으로 진행할 수 있도록 돕습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

근본 원인을 더 빨리 분석하면 반복되는 incident를 예방하고 인프라 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 조사 단계를 앞당기면 기술팀은 반복적인 장애 대응에서 벗어나 서비스 안정성을 높이는 영구 해결책에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 숙련된 엔지니어 리소스를 효율적으로 활용하고, 중요한 취약점이 방치되는 시간도 줄일 수 있습니다.

ProcessMind는 ServiceNow Problem Management의 조사 흐름을 시각화해 팀이 지체되는 지점을 찾습니다. 특정 지원 그룹이나 기술 영역의 병목을 파악해 조사 시간을 최대 30% 줄이는 데 필요한 정보를 제공합니다. 문제 식별부터 근본 원인 확인까지의 진행 경로를 추적해 조사가 계획대로 진행되는지 확인할 수 있습니다.

지원 그룹 간 인계가 발생할 때마다 전체 해결 시간이 늘고 관리 업무도 추가됩니다. 불필요한 인계를 줄이면 적합한 전문가가 처음부터 문제를 맡을 수 있어 담당이 불분명할 때 발생하는 핑퐁식 이관을 방지할 수 있습니다. 재할당이 줄면 프로세스가 간결해지고 기술팀의 책임도 명확해집니다.

ServiceNow의 각 문제 레코드에서 담당 지원 그룹의 변경 이력을 추적합니다. 레코드가 잘못 전달되거나 팀 사이를 자주 오가는 패턴을 찾아 그룹 라우팅 규칙을 개선하고 불필요한 재할당을 절반으로 줄일 수 있도록 돕습니다. 인계 과정에서 흐름이 끊기지 않고 조사가 이어지도록 지원합니다.

조사 기한을 지키는 일은 IT 조직의 서비스 수준과 운영 안정성을 유지하는 데 중요합니다. 일관되게 기한을 준수하면 우선순위가 높은 문제가 방치되지 않고, 알려진 위험으로부터 비즈니스를 보호할 수 있습니다. 팀이 서비스 수준 목표를 꾸준히 달성하면 이해관계자의 신뢰를 얻고 예측 가능한 서비스 제공이 가능해집니다.

ProcessMind는 problem 및 problem task 테이블을 분석해 실제 성과와 SLA 목표를 실시간으로 비교합니다. SLA 위반 가능성이 높은 프로세스 단계를 찾아 모든 우선순위에서 95% 이상의 준수율을 유지하도록 지원합니다. 뒤처질 위험이 큰 분류나 서비스를 확인하고 SLA 위반 전에 대응할 수 있습니다.

임시 해결책을 빠르게 제공하면 진행 중인 문제가 최종 사용자와 Service Desk에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 영구 해결책이 마련되기 전에도 지원 담당자가 incident를 해결할 수 있어 미처리 티켓이 줄고 사용자 만족도가 높아집니다. 대규모 서비스 중단의 즉각적인 영향을 관리할 때 임시 해결책을 신속하게 제공하는 것이 가장 효과적인 방법인 경우가 많습니다.

문제 식별부터 알려진 오류 데이터베이스에 임시 해결책이 게시될 때까지 걸린 시간을 분석합니다. ProcessMind의 분석 결과를 활용해 이 단계를 표준화하면 알려진 오류 문서를 40% 더 빠르게 제공할 수 있습니다. 근본 원인을 조사하는 동안에도 팀이 임시 해결책을 신속하게 공유하도록 진행 상황을 확인할 수 있습니다.

문제 레코드에서 변경 요청으로 원활하게 인계해야 영구 해결책을 통제된 방식으로 적용할 수 있습니다. 전환이 지연되면 확인된 취약점이 운영 환경에 필요 이상으로 오래 남습니다. 두 프로세스가 효과적으로 연계되어야 조사에 들인 노력이 실제 문제 해결로 이어집니다.

ServiceNow의 problem 테이블과 change request 테이블 간 데이터 흐름을 매핑해 승인과 인계 과정의 지연 요인을 찾습니다. 근본 원인 확인부터 해결책 착수까지의 간극을 줄이고 행정 절차에서 대기하는 시간을 단축할 수 있습니다. 제안된 해결책이 작성 또는 승인 단계에서 지체되는 지점을 구체적으로 확인할 수 있습니다.

문제 관리팀의 성과는 반복되는 incident를 얼마나 줄였는지로 평가할 수 있습니다. 근본 원인을 찾아 해결하면 IT 서비스의 총소유비용을 낮추고 Service Desk의 일상적인 업무 부담도 줄어듭니다. incident 재발을 효과적으로 방지하면 문제 관리 프로세스가 비즈니스에 제공하는 가치를 입증할 수 있습니다.

ProcessMind는 incident 건수와 관련 문제 레코드를 연결해 영구 해결책의 장기적인 효과를 평가합니다. 해결책이 증상만 다루는 데 그치지 않고 의도한 대로 근본 원인을 제거했는지 확인할 수 있습니다. 적용한 변경의 성공률을 추적해 incident 감소 효과가 기대에 부합하는지 살펴볼 수 있습니다.

오래되거나 방치된 레코드는 ServiceNow 환경을 복잡하게 만들고 기술팀이 실제 우선순위를 파악하기 어렵게 합니다. 미처리 건을 정리하면 제한된 리소스를 현재 가장 중요한 문제에 배정할 수 있습니다. 문제 대기열을 정돈하고 진행 중인 건만 유지하면 책임자의 가시성이 높아지고 문제 조정 담당자의 일상 업무도 수월해집니다.

오랫동안 상태 변경이나 활동이 없는 비활성 또는 정체된 레코드를 표시합니다. 이를 바탕으로 방치된 조사를 정리하고 진행 중인 해결 작업에 집중할 수 있습니다. 레코드를 정기적으로 정리하는 절차를 마련하면 문제 관리 대기열을 간결하게 유지하고 가치가 높은 조사에 집중할 수 있습니다.

근본 원인을 정확히 분류해야 장기적인 추세를 분석하고 서비스 개선 방향을 세울 수 있습니다. 이를 통해 IT 책임자는 기술 부채가 쌓이는 지점과 인프라 투자가 필요한 영역을 파악할 수 있습니다. 데이터 품질이 높으면 과거 장애에서 교훈을 얻고 다른 업무 영역에서 비슷한 문제가 발생하지 않도록 예방할 수 있습니다.

ProcessMind는 지원 그룹별로 근본 원인을 기록하고 분류하는 방식의 차이를 찾아냅니다. 오분류가 반복되거나 일반적인 분류를 지나치게 많이 사용하는 패턴을 파악해 운영 데이터의 품질을 높일 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 보고의 신뢰도와 장기적인 서비스 안정성을 위한 의사결정의 정확도를 높일 수 있습니다.

과거 문제에서 교훈을 얻어야 같은 실수를 예방하고 IT 서비스 수명 주기를 지속적으로 개선할 수 있습니다. 구현 후 검토를 통해 팀은 조사와 해결 과정을 되돌아보고 효율을 높일 방법을 찾습니다. 이 공식 검토 단계는 문제 관리 프로세스를 성숙시키고 지속적인 학습 문화를 만드는 데 필요합니다.

문제 해결 후 구현 후 활동의 완료율과 소요 시간을 모니터링합니다. 이를 통해 주요 문제 레코드마다 프로세스 성과를 검증하는 분석이 완료되었는지 확인할 수 있습니다. ProcessMind는 검토가 일관되게 진행되는지, 시간이 지나면서 측정 가능한 프로세스 개선으로 이어지는지 추적하도록 돕습니다.

우선순위가 높은 문제는 비즈니스 영향을 줄이기 위해 경험이 풍부한 담당자가 신속하게 처리해야 합니다. 가장 중요한 문제에 적합한 리소스를 배정하면 IT 환경의 안정성을 높일 수 있습니다. 리소스 배정이 최적화되면 주요 incident에 대응하면서도 근본 원인 분석을 소홀히 하지 않을 수 있습니다.

ProcessMind는 ServiceNow의 우선순위와 담당 그룹을 기준으로 프로세스 처리량을 분석합니다. 이를 바탕으로 업무량을 재조정하고 중요한 조사가 영향이 적은 작업과 같은 대기열에서 기다리지 않도록 할 수 있습니다. 지원 그룹의 처리 역량을 시각화하고 담당을 조정해 가장 중요한 문제에 필요한 관심과 지원이 제공되도록 합니다.

공급업체의 답변, 사용자 피드백 또는 제3자 정보를 기다리느라 문제가 멈춰 있으면 위험에 노출되는 시간이 길어집니다. 대기 시간을 줄이면 전체 해결 시간이 단축되고 외부 의존성으로 인해 내부 SLA가 지연되는 일을 막을 수 있습니다. 문제 수명 주기의 진행 속도를 유지하려면 대기 상태를 효과적으로 관리해야 합니다.

문제 레코드의 상태 이력을 분석해 대기 상태에서 소요된 시간을 정확히 측정합니다. 지연을 시각화하면 주요 지연 요인인 공급업체나 외부 팀을 파악할 수 있습니다. 이 데이터를 활용해 공급업체 계약 조건을 재협상하거나 내부 후속 조치 절차를 개선해 프로세스가 계속 진행되도록 할 수 있습니다.

근본 원인을 찾은 뒤에는 구현을 진행할 수 있도록 제안된 해결책을 신속하게 문서화하고 검토해야 합니다. 이 단계가 지연되면 실제 조치가 늦어지고 같은 문제가 다시 발생해 비즈니스에 영향을 줄 수 있습니다. 작성과 승인 절차를 빠르게 진행하면 분석 결과를 실행으로 옮기는 시간을 줄일 수 있습니다.

ProcessMind는 ServiceNow 워크플로에서 작성 및 승인 단계에 걸리는 시간을 추적합니다. 이를 통해 불필요한 행정 절차를 줄이고 해결책이 지나치게 오래 머무는 지점을 찾을 수 있습니다. 내부 검토 절차를 간소화해 조사부터 해결까지 필요한 단계를 줄일 수 있습니다.

ServiceNow Problem Management 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

ITIL 표준 및 ServiceNow 테이블에 맞게 데이터를 매핑할 수 있도록 ServiceNow Problem Management용 Excel 템플릿을 준비합니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

정해진 형식으로 시작하면 데이터 품질 문제를 예방하고 문제 레코드와 작업 데이터를 process mining에 사용할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

기대 효과

ServiceNow에서 내보낸 데이터를 입력할 수 있는 표준 데이터 템플릿입니다.

프로세스 인사이트

문제 조사 전 과정을 명확하게 파악하세요

ProcessMind는 ServiceNow 데이터를 매핑해 문제 조사가 실제로 진행되는 경로를 보여줍니다. 인계가 제대로 이뤄지지 않는 지점과 근본 원인 분석에 가장 오래 걸리는 부분을 확인할 수 있습니다.

조사 수명 주기 전체를 매핑합니다
IT 팀 간 소통 단절을 파악합니다
근본 원인 분석을 지연시키는 병목을 찾습니다
모든 사례의 평균 해결 시간을 추적합니다

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

검증된 성과

Problem Management 전반의 효율 향상

ServiceNow Problem Management 워크플로의 숨은 비효율을 찾아내면 근본 원인 분석을 앞당기고 반복 incident를 줄일 수 있습니다. 이러한 성과는 표준 문제 레코드에 데이터 기반 프로세스 개선을 적용했을 때 얻을 수 있는 효과를 보여 줍니다.

0 %

근본 원인 분석 시간 단축

조사 시간 감소

조사 단계를 간소화하면 팀이 주요 incident의 원인을 더 빠르게 찾아 반복되는 서비스 중단의 영향을 크게 줄일 수 있습니다.

0 %

재할당률 감소

레코드 이관 감소

지원팀 간 불필요한 인계를 없애면 문제 레코드가 그룹 사이를 오가는 일을 방지하고 담당을 명확히 해 해결 시간을 단축할 수 있습니다.

+ 0 %

SLA 준수율 향상

RCA 준수율 증가

대기 상태와 병목을 더 명확히 파악하면 합의된 서비스 수준 기한 안에 근본 원인 분석을 완료할 수 있습니다.

0 %

반복 incident 감소

알려진 오류 건수 감소

알려진 오류 데이터베이스에 임시 해결책과 영구 해결책을 효율적으로 게시하면 새로운 incident가 Service Desk에 쌓이는 일을 줄일 수 있습니다.

0 %

문제 미처리 건 정리

오래된 레코드 감소

방치된 레코드를 찾아 종료하면 팀이 오래된 티켓이 아니라 현재 진행 중인 우선순위 높은 문제에 집중할 수 있습니다.

결과는 프로세스 복잡성과 데이터 품질에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 도입 사례에서 일반적으로 확인된 개선 폭입니다.

권장 데이터

먼저 조사 프로세스를 좌우하는 주요 속성과 활동을 선택합니다.

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

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

문제 레코드의 고유 식별자입니다.

중요한 이유

고유한 케이스를 구분하고 프로세스 그래프에서 관련 이벤트를 그룹화하는 기본 키입니다.

문제 레코드에서 수행된 구체적인 이벤트 또는 작업입니다.

중요한 이유

프로세스 맵의 노드를 정의하여 워크플로와 프로세스 변형을 시각화합니다.

활동이 발생한 정확한 날짜와 시간입니다.

중요한 이유

이벤트를 정렬하고 시간 기반 KPI를 계산하는 데 필요합니다.

문제 해결을 담당하도록 지정된 사용자입니다.

중요한 이유

리소스 효율성과 개인별 업무량을 분석하는 데 사용됩니다.

문제 해결을 담당하는 기술팀입니다.

중요한 이유

부서 간 병목을 찾고 인계 효율성을 분석하는 데 중요합니다.

문제 레코드의 수명 주기 상태입니다.

중요한 이유

미해결 케이스와 종료된 케이스를 구분하는 기본 상태 지표입니다.

문제 레코드에 지정된 우선순위입니다.

중요한 이유

업무상 중요도에 따라 프로세스 성과를 구분해 분석할 수 있습니다.

확인된 근본 원인의 분류입니다.

중요한 이유

장애 유형을 분석해 개선 과제를 도출할 수 있습니다.

문제가 그룹 간 재할당된 횟수입니다.

중요한 이유

프로세스 마찰과 불분명한 책임 소재를 보여주는 직접적인 지표입니다.

이 문제 레코드에 연결된 인시던트 수입니다.

중요한 이유

문제로 인해 사용자가 받은 영향의 규모를 측정합니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

ServiceNow 시스템에서 문제 레코드를 처음 생성하는 단계입니다. 문제 관리 수명 주기가 시작되는 시점이며, 경과 기간을 계산하는 기준 타임스탬프가 설정됩니다.

중요한 이유

모든 처리 시간 계산과 SLA 측정의 시작 시점을 설정합니다. 접수된 문제 조사 건수를 파악하기 위한 기준이 됩니다.

조사를 위해 문제 레코드를 특정 기술팀에 전달하는 단계입니다. 담당 흐름을 추적하며 인계를 분석하는 데 중요합니다.

중요한 이유

지원 그룹 재할당 분석 대시보드에서 팀 간 핑퐁 현상과 병목을 파악하는 데 필요합니다.

문제 레코드의 상태가 'New'에서 'Assess' 또는 'Root Cause Analysis'로 전환되는 단계입니다. 분석가가 문제 해결에 착수했음을 나타냅니다.

중요한 이유

초기 대기 시간이 끝나고 실제 조사가 시작되는 시점을 표시하며, 대기 상태 분석에 활용됩니다.

문제 레코드의 'Workaround' 필드에 내용을 입력하는 단계입니다. 분석가가 임시 해결책을 문서화한 시점을 기록합니다.

중요한 이유

기술적 해결책을 처음 파악한 시점을 확인해 임시 해결책 게시 성과 대시보드에 활용합니다.

'Root Cause' 코드가 입력되거나 상태가 'Fix in Progress'로 변경되는 시점입니다. 문제의 원인을 성공적으로 진단했음을 나타냅니다.

중요한 이유

근본 원인 확인까지 걸린 평균 시간을 계산하고 근본 원인 조사 주기 시간 대시보드에 활용합니다. 주요 프로세스 이정표입니다.

변경 요청(RFC)을 문제 레코드에 연결하는 단계입니다. 구현을 위해 Problem Management에서 Change Management로 업무가 인계되었음을 나타냅니다.

중요한 이유

변경 요청 전환 효율 대시보드에 필요합니다. 해결책을 찾은 시점부터 변경 절차를 시작할 때까지의 지연을 파악합니다.

문제가 해결됨으로 표시되는 시점입니다. 연결된 변경 요청이 종료될 때 이 상태로 바뀌는 경우가 많으며, 기술 작업이 완료되었음을 나타냅니다.

중요한 이유

실제 수정 주기의 종료 시점을 확인합니다. SLA 기준 총 해결 시간을 계산하는 데 사용됩니다.

레코드가 비활성 상태가 되는 최종 수명 주기 이벤트입니다. 이후 추가 작업은 진행하지 않습니다.

중요한 이유

프로세스 인스턴스의 최종 종료 시점입니다. 전체 처리 시간을 계산하는 데 필요합니다.

자주 묻는 질문

process mining은 ServiceNow Problem Management 워크플로를 어떻게 개선하나요?

Process mining은 문제 레코드가 생성된 시점부터 종료될 때까지 실제로 거친 경로를 시각화합니다. 일반 보고서에서는 잘 드러나지 않는 장시간 대기 상태나 지원 그룹 간 잦은 재할당 등 지연이 발생하는 지점을 팀이 정확히 확인할 수 있습니다.

process mining 분석에는 어떤 ServiceNow 데이터가 필요한가요?

주로 problem 및 problem task 테이블의 데이터와 시스템 감사 로그 또는 metric instance가 필요합니다. 데이터에는 고유한 문제 ID, 상태 변경이나 담당 업데이트 같은 활동명, 각 이벤트의 타임스탬프가 포함되어야 합니다.

근본 원인 조사에 시간이 오래 걸리는 이유를 process mining으로 파악할 수 있나요?

예. 특정 상태 전환 사이에 걸린 시간을 측정해 조사 단계의 병목을 보여 줍니다. 경로를 분석하면 리소스 부족, 문서 미비 또는 외부 공급업체에 대한 의존성 중 무엇이 지연을 일으키는지 파악할 수 있습니다.

데이터에서 실행 가능한 분석 결과를 얻기까지 얼마나 걸리나요?

데이터를 연결하고 매핑한 뒤 보통 며칠 안에 초기 분석 결과를 확인할 수 있습니다. 대부분의 조직은 첫 프로세스 맵 검토에서 오래되거나 방치된 레코드와 같은 주요 비효율을 발견하기 시작합니다.

process mining으로 incident 재발을 줄일 수 있나요?

incident 레코드와 문제 레코드 간의 관계를 분석하면 알려진 오류가 얼마나 효과적으로 공유되는지 확인할 수 있습니다. 임시 해결책 게시가 늦거나 근본 원인이 잘못 분류되어 문제가 반복되는 지점을 찾아냅니다.

process mining을 사용하려면 기존 ServiceNow 설정을 변경해야 하나요?

아니요. process mining 도구는 일반적으로 기존 데이터를 사용하므로 ServiceNow 양식이나 워크플로를 변경할 필요가 없습니다. 시스템이 감사 로그에 이력을 기록한다면 현재 운영에 영향을 주지 않고 프로세스를 재구성할 수 있습니다.

여러 차례 재할당된 레코드는 process mining에서 어떻게 분석하나요?

감사 로그에 기록된 assignment group 필드의 변경을 추적해 인계 흐름을 시각화합니다. 문제 레코드가 팀 사이를 오가는 핑퐁 현상을 확인하고 해당 그룹의 리소스 배정과 교육을 개선할 수 있습니다.

기본 ServiceNow 보고서와 process mining은 어떻게 다른가요?

기본 보고서는 특정 시점의 현황이나 평균 해결 시간 같은 간단한 지표를 보여 주지만, 처리 과정의 복잡한 흐름은 드러내지 못합니다. process mining은 지표 사이의 상태 전환과 반복 경로를 보여 주므로 프로세스가 느리다는 사실뿐 아니라 지체되는 위치와 이유까지 확인할 수 있습니다.

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