Melhore a gestão de incidentes

Guia de 6 etapas para melhorar a gestão de incidentes no Jira.
Melhore a gestão de incidentes
Gestão de incidentes
Jira Service Management

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Otimize a gestão de incidentes no Jira Service Management e resolva-os mais rápido

Para gerenciar incidentes com eficiência, é preciso entender onde ocorrem atrasos e ineficiências. Nossas análises ajudam você a identificar gargalos com precisão, entender os padrões de retrabalho e acompanhar melhor o cumprimento dos SLAs. Assim, você pode simplificar todo o processo, resolver incidentes mais rapidamente e aumentar a satisfação dos usuários.

Baixe nosso Template de dados pré-configurado e enfrente desafios comuns para alcançar suas metas de eficiência. Siga nosso plano de melhoria em seis etapas e consulte o guia do Template de dados para transformar suas operações.

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Por que é essencial otimizar a gestão de incidentes

Uma gestão de incidentes eficiente é fundamental para oferecer serviços de TI confiáveis. Ela afeta diretamente a satisfação dos usuários, a continuidade das operações e os resultados da organização. No ritmo acelerado de hoje, é essencial identificar, resolver e prevenir incidentes rapidamente. Ainda assim, muitas organizações enfrentam ineficiências e gargalos ocultos nos processos de gestão de incidentes, mesmo usando sistemas robustos como o Jira Service Management. Esses problemas podem prolongar o tempo de inatividade, levar ao descumprimento das metas do acordo de nível de serviço (SLA), frustrar os usuários e aumentar os custos operacionais. Para melhorar com base em dados e reduzir de fato o tempo de resolução, é essencial entender o fluxo real dos incidentes, não apenas o processo descrito nos mapas. Retrabalho que passa despercebido, transferências desnecessárias e atrasos ignorados podem reduzir a eficiência sem que ninguém perceba. Por isso, vale analisar a fundo a gestão de incidentes.

Descubra mais com Process Mining no Jira Service Management

O Process Mining ajuda você a entender como o processo de gestão de incidentes realmente acontece no Jira Service Management. Diferentemente dos relatórios tradicionais e das visualizações de Dashboard, ele reconstrói a jornada completa de cada incidente, do primeiro registro ao encerramento, com base nos registros de eventos. Assim, você visualiza o fluxo real do processo, identifica desvios do caminho esperado e descobre exatamente onde ocorrem os atrasos. Também pode identificar atividades ou pontos de transição que geram gargalos com frequência, como investigações prolongadas, reatribuições repetidas entre grupos de suporte ou demora na confirmação do usuário. Com uma visão objetiva do tratamento de incidentes baseada em dados, você deixa de depender de suposições e concentra as melhorias nos pontos que mais podem contribuir para melhorar a gestão de incidentes.

Identifique os principais pontos de melhoria na resolução de incidentes

Ao aplicar Process Mining aos dados de incidentes do Jira Service Management, você encontra oportunidades específicas de otimização. Analise o tempo de ciclo por tipo de incidente, nível de gravidade ou serviço afetado para descobrir quais incidentes demoram mais para ser resolvidos e por quê. Por exemplo, você pode perceber que incidentes transferidos para uma equipe especializada ficam parados por muito tempo ou que a etapa de diagnóstico de incidentes prioritários demora mais do que o esperado. O Process Mining também revela ciclos de retrabalho, nos quais incidentes são reabertos ou reatribuídos repetidamente. Isso pode indicar problemas no diagnóstico inicial, na qualidade da resolução ou na comunicação com o usuário. Ao entender esses padrões, você pode tratar causas raiz como treinamento insuficiente dos agentes, caminhos de escalonamento pouco claros ou protocolos de comunicação ineficientes, reduzindo o tempo de ciclo da gestão de incidentes.

Alcance resultados concretos e otimize continuamente

Com Process Mining para analisar incidentes no Jira Service Management, sua organização pode alcançar melhorias mensuráveis. Você pode reduzir o tempo médio de resolução de incidentes, diminuindo o tempo de inatividade de serviços críticos e aumentando a satisfação dos usuários. Entender melhor a conformidade com o processo também ajuda a cumprir ou até superar as metas de SLA de forma consistente. Além disso, ao identificar e eliminar gargalos e retrabalho, você pode otimizar a alocação de recursos, reduzir custos operacionais e liberar as equipes de suporte para iniciativas mais estratégicas. Essa abordagem de otimização contínua promove uma cultura de eficiência e resolução proativa de problemas, preparando a gestão de incidentes para atender às demandas futuras e melhorar continuamente a prestação de serviços. Os insights ajudam você a aprimorar os fluxos de trabalho e oferecer um serviço melhor e mais rápido.

Comece a melhorar a gestão de incidentes

Dar início a essa jornada de otimização é simples. Com as ferramentas certas e uma visão clara dos dados de incidentes do Jira Service Management, você pode descobrir rapidamente o que está acontecendo nos seus processos. Essa análise detalhada ajuda você a tomar decisões fundamentadas e transformar a gestão de incidentes, criando serviços mais resilientes e usuários mais satisfeitos. Comece hoje a explorar todo o potencial dos dados de incidentes com Process Mining para aumentar a eficiência e a eficácia. É um caminho acessível para entender de verdade e melhorar a performance da gestão de incidentes.

Gestão de incidentes Conformidade com o SLA Central de serviços Operações de TI Análise de causa raiz Redução do tempo de inatividade Resolução de chamados Gestão de chamados Gestão de chamados Central de suporte de TI Tempo médio de resolução MTTR Restabelecimento do serviço Resolução de incidentes Suporte de TI

Problemas e desafios comuns

Identifique os desafios que afetam você

Os incidentes frequentemente ultrapassam as metas do acordo de nível de serviço, frustrando os usuários e podendo gerar penalidades. Isso indica ineficiências ou gargalos no processo de resolução, que afetam a qualidade geral do serviço e a satisfação dos clientes. O ProcessMind mostra exatamente onde os incidentes ficam parados por tempo demais e identifica as atividades ou transferências que levam repetidamente ao descumprimento do SLA. Ao visualizar o fluxo real do processo no Jira Service Management, você identifica padrões de desvio que contribuem para esses descumprimentos.

Os incidentes são transferidos com frequência entre grupos de suporte ou reatribuídos a diferentes agentes, o que causa atrasos e aumenta o tempo de resolução. Cada transferência pode gerar falhas de comunicação e exigir que a equipe retome o contexto, reduzindo a eficiência. O ProcessMind mostra todas as reatribuições e transferências no Jira Service Management e destaca os departamentos ou as pessoas que aparecem com frequência nesses ciclos. Essa análise ajuda a identificar problemas de encaminhamento e oportunidades para melhorar a atribuição inicial ou o compartilhamento de conhecimento.

Os incidentes apresentam longos períodos de espera sem explicação ou demoram demais nas etapas de diagnóstico e investigação. Isso atrasa a resolução dos problemas, prolonga o tempo de inatividade para os usuários afetados e aumenta o tempo total de resolução. O ProcessMind mapeia a duração real das atividades 'Diagnóstico iniciado' e 'Investigação realizada', revelando onde e por que ocorrem os atrasos. Ele ajuda a identificar filas específicas, limitações de recursos ou etapas do processo no Jira Service Management que estão causando a demora.

Os incidentes são categorizados ou priorizados de forma inconsistente no momento da criação. Com isso, problemas críticos podem receber baixa prioridade, enquanto problemas menores recebem atenção excessiva. Essa alocação inadequada de recursos prejudica a resolução dos incidentes e o cumprimento do SLA. O ProcessMind compara os atributos de categorização e priorização iniciais com os caminhos de resolução e o cumprimento do SLA. Ele revela padrões em que certas categorias ou prioridades no Jira Service Management levam a atrasos inesperados ou a mudanças frequentes de prioridade, indicando a necessidade de orientações mais claras.

Os incidentes frequentemente voltam a etapas já concluídas, como uma nova investigação ou a reaplicação de uma resolução. Esses ciclos de retrabalho desperdiçam recursos, prolongam o tempo de resolução e frustram agentes e usuários afetados. O ProcessMind mostra o fluxo real dos incidentes, facilitando a identificação de padrões comuns de retrabalho e de atividades repetidas, como 'Diagnóstico iniciado' ou 'Resolução aplicada/testada', para o mesmo incidente no Jira Service Management.

Os incidentes frequentemente ficam parados quando são transferidos para equipes especializadas, formando filas longas e prolongando a resolução. Isso pode indicar limitações de recursos ou transferências ineficientes para grupos de especialistas. O ProcessMind mostra o tempo médio de espera e o volume de incidentes processados após a atividade 'Transferido para equipe especializada'. Assim, você identifica quais equipes especializadas na sua configuração do Jira Service Management estão se tornando gargalos e afetando a eficiência geral do processo.

A implementação de uma solução alternativa costuma atrasar ou não ser eficaz. Com isso, os usuários continuam sendo afetados enquanto a equipe busca uma solução definitiva. Isso reduz o valor das soluções alternativas como medida temporária. O ProcessMind analisa o tempo entre 'Diagnóstico iniciado' e 'Solução alternativa implementada', além das etapas seguintes do processo. Ele identifica padrões em que as soluções alternativas na gestão de incidentes do Jira Service Management demoram a ser implementadas ou são seguidas por novos atrasos, revelando ineficiências.

Há atrasos significativos entre a aplicação de uma resolução e a confirmação de que ela funcionou, o que pode impedir o encerramento do incidente. Isso afeta métricas como 'Tempo para resolução' e pode indicar falhas de comunicação ou dificuldades para envolver os usuários. O ProcessMind mede o tempo entre 'Notificação enviada ao usuário' e 'Confirmação recebida do usuário' e identifica incidentes ou grupos de usuários com confirmações consistentemente demoradas. Essa análise pode revelar oportunidades para melhorar a comunicação e as notificações no Jira Service Management.

O atributo 'Categoria da causa raiz' costuma estar ausente, ser genérico ou não estar associado a ações preventivas, o que leva à recorrência dos incidentes. Sem identificar corretamente a causa raiz, a gestão de incidentes continua reativa, em vez de proativa. O ProcessMind destaca incidentes em que o atributo 'Categoria da causa raiz' está ausente com frequência ou indica a recorrência de incidentes semelhantes. Ao analisar o fluxo no Jira Service Management, você verifica se esse atributo está sendo usado para orientar medidas proativas.

Às vezes, os incidentes são encerrados sem a verificação adequada, o que pode levar à reabertura de chamados ou à insatisfação dos usuários. Ignorar etapas essenciais de 'Incidente verificado' pode comprometer a qualidade e a durabilidade das resoluções. O ProcessMind identifica casos em que a atividade 'Incidente verificado' costuma ser ignorada ou acontece rápido demais, sugerindo que a verificação antes de 'Incidente encerrado' no Jira Service Management pode ser insuficiente. Isso ajuda a garantir o controle de qualidade no processo de resolução.

Incidentes de tipo ou prioridade semelhantes seguem caminhos de resolução muito diferentes, o que pode indicar falta de procedimentos padronizados ou de boas práticas. Essa variação pode resultar em qualidade de serviço inconsistente e tempos de resolução imprevisíveis. O ProcessMind mostra todas as variantes descobertas no processo de resolução de incidentes e destaca os desvios mais comuns do caminho esperado. Ao analisar esses fluxos no Jira Service Management, você identifica onde a padronização pode melhorar a eficiência e a consistência.

Objetivos típicos

Defina como é o sucesso

O descumprimento dos acordos de nível de serviço prejudica a satisfação dos usuários e a reputação da empresa. Esse objetivo consiste em resolver incidentes dentro dos prazos acordados de forma consistente, restabelecendo rapidamente os serviços críticos e mantendo a confiança dos usuários. Alcançá-lo contribui diretamente para melhorar a qualidade do serviço e a confiabilidade operacional. O ProcessMind oferece uma visão completa da resolução de incidentes no Jira Service Management e identifica as etapas e os gargalos que causam atrasos e levam ao descumprimento do SLA. Ele mostra onde os incidentes ficam parados ou são transferidos sem necessidade, revelando caminhos fora de conformidade e gerando insights para redesenhar os fluxos de trabalho. Assim, você pode acelerar a resolução e reduzir significativamente os descumprimentos do SLA, possivelmente em 20% a 30%.

Transferências frequentes entre equipes ou agentes causam atrasos, aumentam o tempo de resolução e frustram tanto os usuários quanto a equipe de suporte. Reduzir esses handoffs ajuda a encaminhar os incidentes à equipe certa desde o início, com mais eficiência, melhorando a taxa de resolução no primeiro contato e a fluidez geral do processo. Isso reduz os custos operacionais e melhora o clima da equipe. O ProcessMind mostra os caminhos percorridos pelos incidentes no Jira Service Management, destacando cada reatribuição e indicando onde elas acontecem com mais frequência. A plataforma revela as causas raiz das transferências desnecessárias e ajuda as organizações a otimizar as regras de encaminhamento entre equipes. Com ajustes no fluxo de trabalho orientados por dados, é possível reduzir as reatribuições em 15% a 25%.

A demora para diagnosticar a causa raiz de um incidente ou identificar o problema inicial prolonga a resolução, aumenta o tempo de inatividade e amplia o impacto nos negócios. Acelerar o diagnóstico significa identificar rapidamente a natureza do problema para formular e aplicar soluções mais cedo, restaurando o serviço com mais rapidez e reduzindo as interrupções. Esse objetivo fortalece diretamente a capacidade de recuperação do serviço. O ProcessMind mapeia a etapa de diagnóstico da gestão de incidentes e revela quais atividades, agentes ou grupos causam atrasos na investigação no Jira Service Management. A plataforma destaca as sequências de atividades mais comuns e suas variações, ajudando a identificar boas práticas e necessidades de treinamento. Ao simplificar os fluxos de trabalho existentes, é possível reduzir os ciclos de diagnóstico em 10% a 20%.

Uma priorização inconsistente pode fazer com que incidentes críticos passem despercebidos enquanto problemas menores recebem atenção desproporcional. Isso prejudica a alocação de recursos e a continuidade dos negócios. Padronizar a priorização garante que os incidentes sejam classificados de forma consistente, com base no impacto e na urgência, alinhando os esforços às prioridades do negócio e colocando os problemas mais críticos em primeiro lugar. O ProcessMind analisa atributos dos incidentes, como gravidade e impacto, no Jira Service Management para revelar como a priorização real se compara às políticas definidas. A plataforma mostra como diferentes prioridades iniciais levam a caminhos e tempos de resolução distintos, permitindo ajustar as regras de categorização e priorização com base em dados. Assim, é possível aumentar a consistência em 30% e otimizar a alocação de recursos.

Quando os incidentes ficam indo e voltando entre status ou equipes, isso indica ineficiências, esforço desperdiçado e tempos de resolução mais longos. Eliminar esses ciclos de retrabalho torna o fluxo do processo mais direto e fluido, aumenta a produtividade dos agentes e melhora a satisfação dos usuários, evitando ações repetidas e atrasos desnecessários. O ProcessMind identifica e quantifica ocorrências de retrabalho e atividades repetidas nos processos de incidentes do Jira Service Management. A plataforma revela os fatores que levam a esses ciclos, ajudando a redesenhar o processo para evitar que se repitam e eliminar etapas desnecessárias. Com isso, é possível reduzir em 10% a 15% o tempo total de ciclo dos incidentes.

As transferências para equipes especializadas são necessárias em casos complexos, mas podem causar atrasos significativos quando não são bem gerenciadas. Simplificá-las significa garantir uma transição rápida e fluida dos incidentes, com todas as informações necessárias, evitando gargalos e acelerando a resolução de casos complexos. Isso melhora diretamente a eficiência dos níveis avançados de suporte. O ProcessMind analisa o percurso dos incidentes encaminhados a equipes especializadas e identifica atrasos antes, durante e depois da transferência no Jira Service Management. A plataforma destaca filas ineficientes e lacunas de informação, permitindo aprimorar os procedimentos de escalonamento e a colaboração. Assim, é possível reduzir em até 20% os atrasos relacionados às transferências.

Implementar soluções temporárias rapidamente é essencial para reduzir o impacto de incidentes graves e restabelecer parte do serviço enquanto uma solução definitiva está sendo desenvolvida. O objetivo é diminuir o tempo entre a identificação do incidente e a implementação de uma solução temporária funcional, reduzindo as interrupções nos negócios e melhorando a experiência dos usuários. O ProcessMind mapeia a etapa de identificação e implementação dessas soluções e aponta atrasos específicos ou etapas ausentes que prolongam esse momento crucial no Jira Service Management. Ao analisar as sequências de atividades e a alocação de recursos, a plataforma ajuda a otimizar o fluxo de trabalho, reduzir em 15% a 25% o tempo de implementação e aumentar a resiliência.

A espera prolongada pela confirmação do usuário após a aplicação de uma solução pode inflar artificialmente as métricas de resolução e atrasar o encerramento do incidente. Reduzir essa espera permite receber feedback mais rapidamente, validar a solução e encerrar o incidente no momento certo, refletindo melhor a restauração do serviço e aumentando a precisão das métricas. O ProcessMind mostra a duração e as atividades entre 'Notificação enviada ao usuário' e 'Confirmação recebida do usuário' no Jira Service Management. A plataforma identifica padrões e agentes ou usuários específicos que contribuem para os atrasos, ajudando a aprimorar a comunicação ou configurar lembretes automáticos. Com isso, é possível reduzir o tempo de confirmação em até 30% e acelerar o encerramento.

Uma análise de causa raiz (RCA) ineficaz leva à recorrência de incidentes e à persistência de problemas, em vez de soluções definitivas. Isso causa novas interrupções e desperdiça esforços. Aumentar a precisão da RCA significa investigar os incidentes a fundo para identificar suas causas reais, evitar novas ocorrências e melhorar a estabilidade dos sistemas e a confiabilidade do serviço a longo prazo. O ProcessMind ajuda a avaliar a eficácia da RCA, acompanhando incidentes recorrentes ou que exigem correções repetidas no Jira Service Management. A plataforma relaciona as categorias dos incidentes aos códigos de resolução e às causas raiz identificadas, mostrando onde a análise é superficial ou não acontece. Melhorar a qualidade da RCA pode reduzir em 10% a 20% a repetição de incidentes.

Verificar corretamente um incidente garante que o problema relatado foi realmente resolvido, e não apenas ocultado temporariamente. Isso evita encerramentos prematuros e possíveis reaberturas. Seguir as etapas de verificação assegura o controle de qualidade e aumenta a confiança dos usuários no processo de resolução, contribuindo para um serviço mais robusto e confiável. O ProcessMind mapeia a atividade 'Incidente verificado' e identifica casos em que as etapas de verificação são ignoradas ou realizadas às pressas no Jira Service Management. A plataforma destaca variações que se desviam dos protocolos definidos, ajudando as organizações a reforçar a Conformidade e melhorar a qualidade das resoluções. Assim, é possível reduzir em 15% as reaberturas após a resolução e fortalecer a integridade do processo.

Variações excessivas na forma de tratar incidentes, além do que é necessário, indicam falta de padronização e podem levar a uma qualidade de serviço inconsistente, erros e ineficiências. Reduzir as variações desnecessárias significa estabelecer caminhos mais claros e previsíveis para resolver incidentes, garantindo resultados consistentes e mais eficiência operacional. O ProcessMind gera um mapa de descoberta com todos os caminhos reais do processo de incidentes e destaca tanto as variações comuns quanto os desvios raros em relação ao fluxo previsto no Jira Service Management. A plataforma quantifica a frequência de cada variação, ajudando as organizações a identificar e eliminar caminhos que não agregam valor ou não estão em conformidade. Assim, o processo fica mais padronizado e previsível.

6 etapas para melhorar a gestão de incidentes

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O que fazer

Acesse o Template de Excel pré-estruturado para dados de gestão de incidentes. Ele ajuda você a registrar todas as informações necessárias para uma análise precisa.

Por que isso importa

Usar a estrutura de dados certa desde o início evita retrabalho e facilita uma análise eficiente do processo de gestão de incidentes.

Resultado esperado

Um Template de dados pronto para usar e alinhado à gestão de incidentes no Jira Service Management.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Identifique agora os principais gargalos na gestão de incidentes

O ProcessMind revela o fluxo real da gestão de incidentes, mostrando cada etapa e interação. Entenda melhor os atrasos, o cumprimento dos SLAs e os pontos que precisam de melhorias prioritárias.
  • Visualize o caminho real de resolução dos incidentes
  • Identifique atrasos ocultos e gargalos nos fluxos de trabalho
  • Acompanhe o cumprimento dos SLAs e evite violações
  • Simplifique o processo de gestão de incidentes
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RESULTADOS TÍPICOS

Impacto real na resolução de incidentes

Esses resultados representam melhorias significativas na eficiência e na eficácia da resolução de incidentes, obtidas com o uso de Process Mining para identificar gargalos e otimizar os fluxos de trabalho no Jira Service Management.

0 % faster
Resolução mais rápida de incidentes

Redução média no tempo total de resolução

O Process Mining ajuda a identificar e eliminar gargalos, reduzindo significativamente o tempo total de resolução dos incidentes e melhorando a prestação do serviço.

0 % fewer
Menos violações de SLA

Redução de incidentes fora das metas

Ao identificar as causas raiz dos atrasos e da falta de conformidade, as organizações podem agir de forma proativa para que mais incidentes atendam às metas dos acordos de nível de serviço.

0 % reduction
Menos handoffs e retrabalho

Mais eficiência no fluxo do processo

Transferências desnecessárias e etapas repetidas são identificadas e eliminadas, tornando a resolução de incidentes mais direta e fluida e aumentando a eficiência operacional.

0 % fewer variants
Mais consistência nos processos

Menos caminhos diferentes para os incidentes

O Process Mining destaca todas as variações na gestão de incidentes, ajudando as equipes a padronizar as boas práticas e reduzir os caminhos divergentes do processo, o que aumenta a previsibilidade.

0 % improvement
Mais qualidade na resolução

Verificação e análise de causa raiz aprimoradas

Garantir que etapas essenciais, como a verificação de incidentes e a análise de causa raiz, sejam seguidas de forma consistente leva a soluções mais robustas e evita a recorrência de problemas semelhantes.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo, a qualidade dos dados e o contexto específico de cada organização. Esses números ilustram melhorias típicas observadas em diferentes implementações de gestão de incidentes.

Dados recomendados

Comece importando os atributos e as atividades mais importantes e amplie a análise conforme necessário.
Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

Atributos

Principais dados a coletar para análise

Identificador exclusivo de cada chamado de incidente no Jira Service Management.

Por que isso importa

Esse é o identificador principal usado para correlacionar todos os eventos relacionados em um único caso, servindo de base para qualquer análise de Process Mining.

Nome do evento específico ou da alteração de status ocorrida no incidente.

Por que isso importa

As atividades formam a base do mapa de processos e permitem visualizar e analisar o ciclo de vida do incidente.

Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.

Por que isso importa

Os registros de data e hora são essenciais para calcular métricas de tempo, entender a duração do processo e identificar gargalos de performance.

Usuário atualmente responsável por trabalhar no incidente.

Por que isso importa

Ajuda a acompanhar a carga de trabalho individual, identificar gargalos relacionados a agentes específicos e analisar o impacto das transferências no tempo de resolução.

Equipe ou grupo responsável por tratar o incidente.

Por que isso importa

Essencial para analisar a performance das equipes, o volume de trabalho concluído e o fluxo de trabalho entre diferentes níveis de suporte ou grupos especializados.

Etapa atual do incidente no ciclo de vida.

Por que isso importa

Reflete diretamente o andamento do incidente e é a principal fonte para identificar etapas do processo e tempos de espera.

Nível de prioridade atribuído ao incidente, que indica a urgência da resolução.

Por que isso importa

Essencial para analisar a performance do SLA e verificar se os recursos estão sendo alocados corretamente aos incidentes mais críticos.

Data e hora em que o incidente foi criado pela primeira vez no sistema.

Por que isso importa

Serve como ponto de partida para calcular o tempo de ciclo completo e medir os SLAs.

Data e hora em que o incidente foi marcado como resolvido.

Por que isso importa

Marca o fim do processo de resolução e permite calcular o tempo total de ciclo e a performance do SLA.

Atividades

Etapas do processo para acompanhar e otimizar

Marca o início oficial do ciclo de vida do incidente, quando um relato é enviado e uma nova solicitação é criada no Jira. Esse evento é registrado explicitamente quando uma nova solicitação do tipo 'Incident' é criada no sistema.

Por que isso importa

Este é o evento de início principal do processo. Analisar o tempo entre esta atividade e a resolução é fundamental para medir o tempo de ciclo geral e a adesão aos SLAs.

Indica que o agente responsável começou a investigar ativamente o incidente. Em geral, esse evento é identificado quando o status da solicitação muda de 'Open' ou 'New' para 'In Progress'.

Por que isso importa

Este marco importante indica o início dos esforços ativos de resolução. Medir o tempo até esta atividade ajuda a identificar atrasos iniciais em filas e problemas de disponibilidade de recursos.

Ocorre quando um incidente é transferido para outro agente ou grupo após a atribuição inicial. Esse evento é identificado por qualquer alteração no campo 'Assignee' ou 'Assigned Group'.

Por que isso importa

Acompanhar as reatribuições é essencial para analisar os handoffs. Um número elevado de reatribuições costuma indicar ineficiências no processo, lacunas de conhecimento ou encaminhamento inicial incorreto, o que atrasa a resolução.

Marca o momento em que a equipe de suporte aguarda informações ou uma ação do cliente. Esse evento é identificado pela mudança para um status específico de espera, como 'Waiting for customer'.

Por que isso importa

Isolar esse tempo de espera é essencial para medir o SLA com precisão, pois ele costuma ser excluído dos cálculos do tempo de resolução. Isso também ajuda a analisar atrasos nas respostas dos clientes.

Esta atividade indica que uma solução foi identificada e implementada e que o incidente aguarda confirmação ou validação final. Ela é identificada pela mudança de status para 'Resolved'.

Por que isso importa

Este marco importante indica o fim do trabalho ativo da equipe de suporte. Muitas vezes, é o evento que interrompe a contagem do SLA.

Esta atividade confirma que o incidente foi resolvido e o serviço, restabelecido. Em geral, ela coincide com a mudança para o status 'Resolved'.

Por que isso importa

Este é o principal marco de sucesso do processo. O tempo até este ponto é um dos KPIs mais usados e representa o tempo até a resolução (TTR).

Representa o encerramento administrativo final do chamado do incidente, após a resolução e a verificação. Esse evento é identificado pela mudança de status para 'Closed'.

Por que isso importa

Este é o evento final do processo. Analisar o tempo entre 'Resolved' e 'Closed' pode revelar atrasos na finalização administrativa ou na confirmação do usuário.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining ajuda você a visualizar o fluxo real dos incidentes e revela gargalos ocultos, ciclos de retrabalho e etapas fora de conformidade. A plataforma pode apontar as causas de violações recorrentes de SLA e de handoffs excessivos, orientando melhorias específicas. Assim, você toma decisões baseadas em dados para otimizar a resolução de incidentes.

Você precisa principalmente do ID do incidente como identificador do caso, do nome da atividade que descreve cada etapa, da data e hora em que cada atividade ocorreu e do recurso ou usuário associado a ela. Atributos adicionais, como prioridade, categoria ou responsável, podem enriquecer a análise. Esses dados básicos formam o Event Log usado no Process Mining.

Você pode esperar uma redução significativa nas violações de SLA e no tempo de diagnóstico dos incidentes, além de menos handoffs excessivos e ciclos de retrabalho. Os insights ajudam a padronizar a priorização de incidentes e simplificar as transferências para equipes especializadas. Com isso, o processo de resolução de incidentes se torna mais eficiente.

Você precisará acessar os dados do Jira Service Management, normalmente pela API, por acesso direto ao banco de dados ou pelas funções de exportação. Também será necessária uma plataforma de Process Mining adequada e conhecimentos básicos de engenharia de dados para extração e transformação. O tratamento seguro dos dados e a conformidade com as normas de privacidade também são essenciais.

O Process Mining ajuda a identificar onde os problemas ocorrem no processo, como gargalos, desvios ou etapas específicas que causam atrasos. Embora não faça a análise de causa raiz tradicional, a plataforma fornece evidências precisas e contexto para que seus especialistas determinem as causas subjacentes com eficiência. Essa abordagem baseada em evidências acelera significativamente a RCA.

A extração de dados geralmente usa a API REST do Jira, consultas diretas ao banco de dados quando o Jira está hospedado localmente ou os recursos de exportação integrados para tabelas relevantes e relatórios personalizados. Depois, os dados brutos são limpos, transformados e organizados em um Event Log, uma estrutura padronizada adequada para ferramentas de Process Mining. Essa preparação é essencial para uma análise precisa.

Os primeiros insights podem surgir em poucos dias ou semanas, dependendo da disponibilidade e da complexidade dos dados. Análises mais aprofundadas e refinadas, assim como a identificação de oportunidades importantes de otimização, costumam levar algumas semanas, enquanto você itera e aprimora os modelos de dados. O prazo depende muito da preparação dos dados e da colaboração da equipe.

Os relatórios tradicionais apresentam retratos estáticos ou métricas agregadas para mostrar o que aconteceu. Já o Process Mining reconstrói o percurso completo de cada incidente, revelando a sequência real de eventos, variações ocultas e desvios dos caminhos previstos. Assim, mostra como e por que as coisas aconteceram e oferece uma visão dinâmica do processo, baseada em dados.

É comum precisar limpar e transformar os dados brutos antes de fazer Process Mining. As ferramentas de Process Mining são desenvolvidas para lidar com dados do mundo real, e a análise inicial costuma revelar problemas na própria qualidade dos dados, permitindo melhorias específicas. Em geral, a preparação e o refinamento dos dados são feitos de forma iterativa para alcançar os melhores resultados.

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