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Melhore sua gestão de incidentes

Seu guia de 6 etapas para melhorar a gestão de incidentes no Jira.
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Otimize a Gestão de Incidentes no Jira Service Management para resolver mais rápido

Gerenciar incidentes com eficiência exige entender onde ocorrem atrasos e ineficiências. Nossas análises ajudam você a identificar gargalos com precisão, entender padrões de retrabalho e garantir maior conformidade com os SLAs. Assim, você consegue simplificar todo o processo, resolver incidentes mais rapidamente e aumentar a satisfação.

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 otimizar o gerenciamento de incidentes é essencial

Um gerenciamento de incidentes eficiente é a base de serviços de TI confiáveis, afetando diretamente a satisfação dos usuários, a continuidade operacional e os resultados financeiros da sua organização. No ambiente acelerado de hoje, identificar, resolver e prevenir incidentes rapidamente é fundamental. Ainda assim, muitas organizações enfrentam ineficiências e gargalos ocultos em seus processos de gerenciamento de incidentes, mesmo usando sistemas robustos como o Jira Service Management. Essas ineficiências podem causar períodos prolongados de indisponibilidade, descumprimento de metas de acordo de nível de serviço, SLA, usuários frustrados e, por fim, aumento dos custos operacionais. Entender o fluxo real dos incidentes, além dos mapas teóricos de processo, é essencial para fazer melhorias orientadas por dados que realmente acelerem os tempos de resolução e aprimorem a prestação de serviços. Retrabalhos não identificados, transferências desnecessárias e atrasos ignorados podem reduzir silenciosamente a eficiência, reforçando a necessidade de uma abordagem analítica mais profunda para o gerenciamento de incidentes.

Descubra insights mais profundos com Process Mining para Jira Service Management

O Process Mining oferece uma visão poderosa para observar e entender a execução real do seu processo de gerenciamento de incidentes no Jira Service Management. Diferentemente dos relatórios tradicionais ou das visualizações de Dashboard, o Process Mining reconstrói a jornada completa de cada incidente, do registro inicial ao encerramento, com base nos Event Logs. Isso permite visualizar o fluxo real do processo, identificar desvios do caminho planejado e revelar exatamente onde ocorrem os atrasos. Você pode localizar atividades ou pontos de transição específicos que geram gargalos de forma recorrente, seja por fases de investigação prolongadas, atribuições repetidas entre grupos de suporte ou atrasos na confirmação do usuário. Ao oferecer uma visão objetiva e orientada por dados do tratamento de incidentes, o Process Mining ajuda você a ir além das suposições e concentrar os esforços de melhoria onde eles terão maior impacto em como melhorar o gerenciamento de incidentes.

Identifique as principais áreas de melhoria na resolução de incidentes

Aplicar Process Mining aos dados de incidentes do Jira Service Management revela áreas específicas prontas para otimização. Você pode analisar o tempo de ciclo de diferentes tipos de incidente, níveis de gravidade ou serviços afetados, descobrindo quais incidentes demoram mais para ser resolvidos e por quê. Por exemplo, talvez você descubra que incidentes transferidos para uma equipe especializada enfrentam frequentemente um tempo ocioso significativo ou que a fase de diagnóstico de incidentes de alta prioridade é consistentemente mais longa do que o esperado. O Process Mining também destaca ciclos de retrabalho, nos quais os incidentes são reabertos ou reatribuídos repetidamente, indicando possíveis 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, contribuindo para reduzir o tempo de ciclo do gerenciamento de incidentes.

Alcance resultados concretos e otimize continuamente

Ao usar Process Mining para analisar incidentes no Jira Service Management, sua organização pode alcançar melhorias mensuráveis. Espere uma redução significativa no tempo médio de resolução de incidentes, levando a menos indisponibilidade de serviços críticos e maior satisfação dos usuários. Uma compreensão melhor da aderência ao processo ajudará você a cumprir ou até superar consistentemente suas metas de SLA. Além disso, ao identificar e eliminar gargalos e retrabalhos, você pode otimizar a alocação de recursos, reduzir custos operacionais e permitir que suas equipes de suporte se concentrem em iniciativas mais estratégicas. Essa abordagem de otimização contínua promove uma cultura de eficiência e resolução proativa de problemas, garantindo que suas capacidades de gerenciamento de incidentes evoluam para atender às demandas futuras e melhorem continuamente a prestação de serviços. Ela oferece os insights necessários para aprimorar os Workflows e entregar um serviço melhor e mais rápido.

Comece sua jornada de melhoria do gerenciamento de incidentes

Iniciar essa jornada de otimização é simples. Com as ferramentas certas e uma compreensão clara dos seus dados de incidentes do Jira Service Management, você pode começar rapidamente a revelar o que está oculto nos seus processos. Essa análise detalhada permite tomar decisões mais bem fundamentadas, transformando suas capacidades de gerenciamento de incidentes e levando a serviços mais resilientes e usuários mais satisfeitos. Comece hoje a explorar seus dados de incidentes com Process Mining para aproveitar todo o potencial de eficiência e eficácia. É um caminho acessível para entender e melhorar de verdade a performance do gerenciamento de incidentes.

Gestão de Incidentes Conformidade com SLA Central de Serviços Operações de TI Análise de Causa Raiz Redução do Tempo de Indisponibilidade Resolução de Tickets Emissão de Tickets Gestão de Tickets Help Desk de TI Tempo Médio para Resolver MTTR Restauração do Serviço Resolução de Incidentes Suporte de TI

Problemas e desafios comuns

Identifique quais desafios estão afetando você

Os incidentes frequentemente ultrapassam as metas do acordo de nível de serviço, gerando frustração nos usuários e possíveis penalidades. Isso indica ineficiências ou gargalos subjacentes no processo de resolução, afetando a qualidade geral do serviço e a satisfação dos clientes. O ProcessMind revela exatamente onde os incidentes passam tempo demais, identificando as atividades ou transferências que causam falhas de SLA de forma recorrente. Ao visualizar o fluxo real do processo no Jira Service Management, você pode identificar padrões de desvio que contribuem para essas violações.

Os incidentes são frequentemente transferidos entre grupos de suporte ou reatribuídos a agentes diferentes, causando atrasos e aumentando os tempos de resolução. Cada transferência pode gerar falhas de comunicação e troca de contexto, reduzindo a eficiência. O ProcessMind visualiza todas as reatribuições e transferências no Jira Service Management, destacando os departamentos ou indivíduos envolvidos com frequência nesses ciclos. Essa análise ajuda a identificar problemas de roteamento e oportunidades para simplificar a atribuição inicial ou melhorar o compartilhamento de conhecimento.

Os incidentes apresentam tempos de espera significativos ou durações prolongadas e não explicadas durante as fases de diagnóstico e investigação. Isso desacelera a resolução de problemas, prolonga o tempo de indisponibilidade dos 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 esses atrasos ocorrem. Ele ajuda a identificar filas específicas, restrições de recursos ou etapas do processo no Jira Service Management que estão causando essas esperas.

Os incidentes são categorizados ou priorizados de forma inconsistente no momento da criação, fazendo com que problemas críticos percam prioridade ou que problemas menores recebam atenção excessiva. Essa alocação inadequada de recursos afeta a resolução eficiente de incidentes e a aderência aos SLAs. O ProcessMind analisa os atributos de categorização e priorização inicial em relação aos caminhos de resolução posteriores e à aderência aos SLAs. Ele revela padrões em que determinadas categorias ou prioridades no Jira Service Management levam a atrasos inesperados ou a repriorizações frequentes, indicando a necessidade de diretrizes mais claras.

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

Os incidentes frequentemente ficam parados quando são transferidos para equipes especializadas, criando filas significativas e prolongando a resolução. Isso indica possíveis restrições de recursos ou mecanismos ineficientes de transferência para determinados grupos de especialistas. O ProcessMind destaca os tempos médios de espera e o throughput dos incidentes depois que eles são 'Transferidos para equipe especializada'. Ele ajuda a identificar quais equipes especializadas específicas na sua configuração do Jira Service Management estão se tornando gargalos e afetando a eficiência geral do processo.

O processo de implementação de uma solução alternativa costuma ser atrasado ou ineficiente, prolongando o impacto para os usuários enquanto uma solução permanente é buscada. Isso reduz o valor das soluções alternativas como medida temporária de alívio. O ProcessMind analisa o tempo entre 'Diagnóstico iniciado' e 'Solução alternativa implementada', além das etapas seguintes do processo. Ele pode identificar padrões em que as soluções alternativas no seu processo de gerenciamento de incidentes do Jira Service Management são atrasadas ou frequentemente seguidas por novos atrasos, indicando ineficiências.

Há atrasos significativos entre a aplicação de uma resolução e a confirmação da sua eficácia pelo usuário, o que pode atrasar o encerramento do incidente. Isso afeta métricas como 'Tempo até a resolução' e indica falhas de comunicação ou problemas no engajamento do usuário. O ProcessMind quantifica a duração entre 'Notificação ao usuário enviada' e 'Confirmação do usuário recebida', identificando incidentes ou grupos de usuários com tempos de confirmação consistentemente longos. Essa análise pode destacar melhorias nos processos de comunicação ou notificação do Jira Service Management.

O atributo 'Categoria da causa raiz' costuma estar ausente, ser Genérico ou não estar vinculado a ações preventivas, levando à recorrência de incidentes. Sem uma identificação adequada da causa raiz, o gerenciamento de incidentes continua reativo em vez de proativo. O ProcessMind pode destacar incidentes em que o atributo 'Categoria da causa raiz' está frequentemente ausente ou indica um padrão de incidentes semelhantes recorrentes. Ao analisar o fluxo no Jira Service Management, ele mostra se a 'Categoria da causa raiz' está sendo usada corretamente para orientar medidas proativas.

Às vezes, os incidentes são encerrados sem a verificação adequada, levando à reabertura de problemas ou à insatisfação dos usuários. Ignorar etapas críticas de 'Incidente verificado' pode comprometer a qualidade e a permanência das resoluções. O ProcessMind pode identificar casos em que a atividade 'Incidente verificado' é frequentemente ignorada ou ocorre rápido demais, sugerindo procedimentos de verificação insuficientes antes de 'Incidente encerrado' no Jira Service Management. Isso ajuda a garantir o controle de qualidade no processo de resolução.

Incidentes do mesmo tipo ou com a mesma prioridade seguem caminhos de resolução significativamente diferentes, indicando falta de procedimentos padronizados ou de boas práticas. Essa variabilidade pode levar a uma qualidade de serviço inconsistente e a tempos de resolução imprevisíveis. O ProcessMind visualiza todas as variantes de processo descobertas para a resolução de incidentes, destacando desvios comuns do caminho ideal. Ao analisar esses fluxos no Jira Service Management, você pode identificar onde a padronização é necessária para melhorar a eficiência e a consistência.

Metas típicas

Defina como é o sucesso

Violar acordos de nível de serviço afeta negativamente a satisfação dos usuários e a reputação da empresa. Esse objetivo significa resolver incidentes consistentemente dentro dos prazos acordados, garantindo a restauração rápida de serviços críticos e mantendo a confiança dos usuários. Alcançá-lo contribui diretamente para maior qualidade de serviço e confiabilidade operacional. O ProcessMind oferece uma visão completa da resolução de incidentes no Jira Service Management, identificando etapas específicas do processo e gargalos que causam atrasos e levam a violações de SLA. Ele mostra onde os incidentes ficam parados ou são transferidos sem necessidade, revelando caminhos fora de Conformidade e oferecendo insights para redesenhar os Workflows, garantir resoluções mais rápidas e reduzir significativamente, possivelmente em 20% a 30%, as violações de SLA.

Transferências frequentes entre equipes ou agentes introduzem atrasos, aumentam os tempos de resolução e frustram usuários e profissionais de suporte. Minimizar essas transferências significa garantir que os incidentes sejam tratados pela equipe certa com eficiência desde o início, melhorando as taxas de resolução no primeiro contato e a fluidez geral do processo. Isso reduz os custos operacionais e melhora o moral da equipe. O ProcessMind visualiza os caminhos exatos percorridos pelos incidentes no Jira Service Management, destacando cada reatribuição e identificando onde elas ocorrem com mais frequência. Ele revela as causas raiz das transferências desnecessárias, permitindo otimizar as regras de roteamento das equipes e potencialmente reduzir as reatribuições em 15% a 25% por meio de ajustes orientados por dados nos Workflows.

Atrasos no diagnóstico da causa raiz ou do problema inicial de um incidente prolongam significativamente a resolução, aumentando o tempo de indisponibilidade e o impacto no negócio. Acelerar o diagnóstico significa identificar rapidamente a natureza do problema, permitindo formular e aplicar soluções mais cedo, restaurar o serviço com mais rapidez e minimizar interrupções. Esse objetivo melhora diretamente a capacidade de recuperação do serviço. O ProcessMind mapeia a fase de diagnóstico do gerenciamento de incidentes, revelando atividades, agentes ou grupos que causam atrasos na investigação no Jira Service Management. Ele destaca sequências e variações típicas de atividades, permitindo identificar boas práticas e necessidades de treinamento e potencialmente reduzir os ciclos de diagnóstico em 10% a 20% ao simplificar os Workflows existentes.

A priorização inconsistente pode fazer com que incidentes críticos sejam ignorados enquanto problemas menores recebem atenção desproporcional, alocando recursos de forma inadequada e afetando a continuidade do negócio. Padronizar a priorização garante que os incidentes sejam classificados consistentemente com base no impacto e na urgência, alinhando os esforços às prioridades do negócio e garantindo que os problemas mais críticos sejam tratados primeiro. O ProcessMind revela os padrões reais de priorização em comparação com as políticas definidas, analisando atributos dos incidentes, como gravidade e impacto, no Jira Service Management. Ele visualiza como diferentes prioridades iniciais levam a caminhos e tempos de resolução variados, permitindo ajustes orientados por dados nas regras de categorização e priorização, melhorando a consistência em 30% e otimizando a alocação de recursos.

Ciclos de retrabalho, nos quais os incidentes ficam alternando entre estados ou equipes, indicam ineficiências significativas, esforço desperdiçado e tempos de resolução prolongados. Eliminar esses ciclos significa alcançar um fluxo de processo mais simples e linear, aumentando a produtividade dos agentes e a satisfação dos usuários ao evitar ações repetitivas e atrasos desnecessários. O ProcessMind identifica e quantifica explicitamente ocorrências de retrabalho e atividades repetidas nos processos de incidentes do Jira Service Management. Ele revela os gatilhos e as condições que levam a esses ciclos, permitindo redesenhar o processo para evitar sua recorrência e reduzir etapas desnecessárias, levando a uma redução de 10% a 15% no tempo total de ciclo dos incidentes.

As transferências para equipes especializadas, embora necessárias em problemas complexos, podem introduzir atrasos significativos quando não são gerenciadas com eficiência. Simplificar essas transferências significa garantir uma transição rápida e fluida dos incidentes, com todas as informações necessárias, evitando gargalos e acelerando a resolução de incidentes complexos. Isso melhora diretamente a eficiência dos níveis avançados de suporte. O ProcessMind analisa a jornada dos incidentes transferidos para equipes especializadas, identificando atrasos antes, durante e depois da transferência no Jira Service Management. Ele destaca filas ineficientes ou lacunas de informação, permitindo melhorias direcionadas nos procedimentos de escalonamento e na colaboração e potencialmente reduzindo em 20% os atrasos relacionados às transferências.

Implementar soluções alternativas rapidamente é essencial para minimizar o impacto de incidentes graves e restaurar parte do serviço enquanto soluções permanentes são desenvolvidas. Esse objetivo se concentra em reduzir o tempo entre a identificação do incidente e a implementação de uma solução alternativa funcional, mitigando a interrupção do negócio e melhorando a experiência do usuário. O ProcessMind pode mapear o segmento do processo que envolve a identificação e a implementação de soluções alternativas, identificando atrasos específicos ou etapas ausentes que prolongam essa fase essencial no Jira Service Management. Ao analisar sequências de atividades e alocação de recursos, ele ajuda a otimizar o Workflow, reduzindo o tempo de implementação de soluções alternativas em 15% a 25% e aumentando a resiliência.

Tempos de espera prolongados pela confirmação do usuário após a aplicação de uma resolução podem inflar artificialmente as métricas de resolução e atrasar o encerramento do incidente. Reduzir esses atrasos garante feedback rápido, valida a resolução e permite encerrar o incidente no momento certo, refletindo a restauração real do serviço e melhorando a precisão das métricas. O ProcessMind visualiza a duração e as atividades entre 'Notificação ao usuário enviada' e 'Confirmação do usuário recebida' no Jira Service Management. Ele pode identificar padrões ou agentes e usuários específicos que contribuem para os atrasos, permitindo melhorias direcionadas na comunicação ou lembretes automatizados e, por fim, reduzindo os tempos de confirmação em até 30% e acelerando o encerramento final.

Uma análise de causa raiz, RCA, ineficaz leva a incidentes recorrentes e problemas persistentes, em vez de correções permanentes, causando interrupções repetidas e desperdício de esforço. Aumentar a precisão da RCA significa investigar os incidentes a fundo para identificar as verdadeiras causas subjacentes, evitando novas ocorrências e melhorando a estabilidade do sistema e a confiabilidade do serviço no longo prazo. O ProcessMind ajuda a avaliar a eficácia do processo de RCA acompanhando incidentes que se repetem ou exigem correções recorrentes no Jira Service Management. A plataforma pode correlacionar categorias de incidentes com códigos de resolução e causas raiz identificados posteriormente, mostrando onde a RCA é superficial ou não é realizada. Com isso, é possível reduzir em 10% a 20% os incidentes repetidos ao melhorar a qualidade da RCA.

A verificação adequada do incidente garante que um problema reportado foi realmente resolvido, e não apenas ocultado temporariamente, evitando encerramentos prematuros e possíveis reaberturas. Seguir as etapas de verificação garante o controle de qualidade e aumenta a confiança dos usuários no processo de resolução, contribuindo para uma prestação de serviços mais robusta e confiável. O ProcessMind mapeia a atividade 'Incident Verified', identificando casos em que as etapas de verificação são ignoradas ou realizadas às pressas no Jira Service Management. A plataforma destaca variantes do processo que se desviam dos protocolos padrão de verificação, permitindo que as organizações reforcem a conformidade e melhorem a qualidade da resolução, reduzindo em 15% as reaberturas após a resolução e aumentando a integridade do processo.

Uma variação excessiva na forma como os incidentes são tratados, além do necessário, indica falta de padronização e pode levar a uma qualidade de serviço inconsistente, erros e ineficiências. Reduzir variações desnecessárias significa estabelecer caminhos mais claros e previsíveis para a resolução de incidentes, garantindo resultados consistentes e maior eficiência operacional. O ProcessMind fornece um mapa de descoberta com todos os caminhos reais do processo de incidentes, destacando tanto os desvios comuns quanto os raros em relação ao fluxo esperado no Jira Service Management. A plataforma quantifica a frequência de cada variante, permitindo que as organizações identifiquem e eliminem caminhos que não agregam valor ou não estão em conformidade, padronizando o processo e aumentando a previsibilidade em toda a operação.

O caminho de melhoria em 6 etapas para o Gerenciamento de Incidentes

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O que fazer

Obtenha o Template do Excel pré-estruturado para dados de Gerenciamento de Incidentes. Esse Template garante que você capture todas as informações necessárias para uma análise precisa.

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Por que isso importa

Usar a estrutura de dados correta desde o início evita retrabalho e garante uma análise tranquila e eficaz do seu processo de gerenciamento de incidentes.

Resultado esperado

Um Template de dados pronto para uso, perfeitamente alinhado ao Gerenciamento de Incidentes no Jira Service Management.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Descubra agora os principais gargalos da gestão de incidentes

O ProcessMind revela o fluxo real da sua gestão de incidentes, visualizando cada etapa e interação. Obtenha insights profundos sobre atrasos, conformidade com SLAs e áreas que precisam de melhorias críticas.
  • Visualize as jornadas reais de resolução de incidentes
  • Identifique atrasos ocultos e gargalos no Workflow
  • Monitore a conformidade com os SLAs e evite violações
  • Simplifique seu processo de gestão de incidentes
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

Impacto real na resolução de incidentes

Esses resultados representam melhorias significativas na eficiência e na eficácia da resolução de incidentes, obtidas com a aplicação de Process Mining para identificar gargalos e otimizar Workflows no seu sistema Jira Service Management.

0 % faster
Resolução mais rápida de incidentes

Redução média no tempo de ponta a ponta

O Process Mining ajuda a identificar e eliminar gargalos, levando a uma redução significativa no tempo total necessário para resolver incidentes e melhorando a prestação de serviços.
0 % fewer
Menos violações de SLA

Redução nos incidentes que não cumprem as metas

Ao identificar as causas raiz dos atrasos e da falta de conformidade, as organizações podem agir de forma proativa para resolver os problemas e garantir que mais incidentes cumpram as metas dos seus acordos de nível de serviço.
0 % reduction
Menos transferências e retrabalho

Eficiência otimizada do fluxo do processo

Transferências desnecessárias e etapas repetidas de trabalho são identificadas e eliminadas, resultando em um processo de resolução de incidentes mais fluido e direto, com maior eficiência operacional.
0 % fewer variants
Maior consistência do processo

Menos caminhos únicos para os incidentes

O Process Mining destaca todas as variações no tratamento de incidentes, permitindo que as equipes padronizem as melhores práticas e reduzam o número de caminhos divergentes do processo, aumentando a previsibilidade.
0 % improvement
Maior qualidade na resolução

Verificação e análise de causa raiz aprimoradas

Garantir que etapas críticas, como a verificação do incidente 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 de acordo com 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 gerenciamento de incidentes.

Dados recomendados

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

Atributos

Principais dados a capturar para análise

O identificador exclusivo de cada ticket 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, sendo a base de qualquer análise de Process Mining.

O nome do evento específico ou da alteração de status que ocorreu com o incidente.

Por que isso importa

As atividades formam a base do mapa do processo, permitindo visualizar e analisar o ciclo de vida do incidente.

A data e a hora exatas em que a atividade ocorreu.

Por que isso importa

Os registros de data e hora são essenciais para calcular todas as métricas baseadas em tempo, entender a duração do processo e descobrir gargalos de performance.

O 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.

A equipe ou o grupo responsável por tratar o incidente.

Por que isso importa

É essencial para analisar a performance das equipes, o throughput e o fluxo de trabalho entre diferentes níveis de suporte ou grupos especializados.

A etapa atual do incidente em seu ciclo de vida.

Por que isso importa

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

O nível de prioridade atribuído ao incidente, indicando a urgência da resolução.

Por que isso importa

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

A data e a hora em que o incidente foi criado pela primeira vez no sistema.

Por que isso importa

Serve como ponto de partida para todos os cálculos de tempo de ciclo de ponta a ponta e para as medições de SLA.

A data e a hora em que o incidente foi marcado como resolvido.

Por que isso importa

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

Atividades

Etapas do processo a acompanhar e otimizar

Marca o início oficial do ciclo de vida do incidente, quando um relatório é enviado e um novo problema é criado no Jira. Esse evento é capturado explicitamente quando um novo problema do tipo 'Incident' é registrado no sistema.

Por que isso importa

Esse é o principal evento de início do processo. Analisar o tempo entre essa atividade e a resolução é fundamental para medir o tempo total do ciclo e a adesão ao SLA.

Indica que um agente atribuído começou a trabalhar ativamente no diagnóstico do incidente. Normalmente, é inferido quando o status do problema muda de 'Open' ou 'New' para 'In Progress'.

Por que isso importa

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

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

Por que isso importa

Acompanhar reatribuições é essencial para analisar transferências. Um número elevado de reatribuições geralmente indica ineficiências no processo, lacunas de conhecimento ou roteamento inicial incorreto, levando a atrasos na resolução.

Marca o momento em que a equipe de suporte aguarda informações ou uma ação do cliente. É inferido a partir de uma mudança de status para um status específico de espera, como 'Waiting for customer'.

Por que isso importa

Isolar esse tempo 'em espera' é essencial para medir o SLA com precisão, pois ele costuma ser excluído dos cálculos de tempo de resolução. Isso ajuda a analisar atrasos na resposta do cliente.

Essa atividade indica que uma resolução foi identificada e implementada e que o incidente aguarda confirmação ou validação final. Ela é inferida a partir da mudança de status para 'Resolved'.

Por que isso importa

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

Essa atividade confirma que o incidente foi resolvido com sucesso e que o serviço foi restaurado. Muitas vezes, ela coincide com a mudança para o status 'Resolved'.

Por que isso importa

Esse é o principal marco de sucesso do processo. A duração até esse ponto é o KPI mais comum e representa o tempo até a resolução, ou TTR.

Representa o encerramento administrativo final do ticket do incidente depois que ele foi resolvido e verificado. É inferido a partir da mudança de status para 'Closed'.

Por que isso importa

Esse é o evento final do processo. Analisar o tempo entre 'Resolved' e 'Closed' pode revelar atrasos na limpeza administrativa ou nos processos de confirmação do usuário.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining ajuda você a visualizar o fluxo real dos seus incidentes, revelando gargalos ocultos, ciclos de retrabalho e etapas não conformes. Ele pode identificar as causas de violações persistentes de SLA e handoffs excessivos, orientando melhorias direcionadas. Assim, você consegue tomar decisões baseadas em dados para otimizar o processo de resolução de incidentes.

Você precisa principalmente de um ID de incidente como identificador do caso, um nome de atividade que descreva cada etapa, a data e hora em que cada atividade ocorreu e um recurso ou usuário associado à atividade. Atributos adicionais, como prioridade, categoria ou responsável, podem enriquecer sua análise. Esses dados essenciais formam o Event Log para Process Mining.

Você pode esperar reduções significativas nas violações de SLA e nos tempos de diagnóstico dos incidentes, além de menos handoffs excessivos e ciclos de retrabalho. Os insights obtidos ajudam a padronizar a priorização dos incidentes e simplificar as transferências para equipes especializadas. No fim, isso leva a um processo de resolução de incidentes mais eficiente e eficaz.

Você precisará acessar seus dados do Jira Service Management, normalmente por meio da API, de acesso direto ao banco de dados ou das funcionalidades de exportação. Também será necessária uma plataforma de software de Process Mining, além de recursos básicos de engenharia de dados para extração e transformação. O tratamento seguro dos dados e a conformidade com a privacidade também são considerações fundamentais.

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

A extração de dados normalmente envolve o uso da API REST do Jira, consultas diretas ao banco de dados caso você hospede o Jira localmente ou os recursos de exportação integrados para tabelas relevantes ou relatórios personalizados. Esses dados brutos são então limpos, transformados e formatados em um Event Log, uma estrutura padronizada adequada para ferramentas de Process Mining. Essa preparação é uma etapa essencial para uma análise precisa.

Os insights iniciais geralmente podem ser gerados em alguns dias ou semanas, dependendo da disponibilidade e da complexidade dos dados. Uma análise mais aprofundada e refinada, assim como a identificação de oportunidades significativas de otimização, costuma se desenvolver ao longo de várias semanas, à medida que você itera e aperfeiçoa seus modelos de dados. A velocidade depende muito da prontidão dos dados e da colaboração da equipe.

Os relatórios tradicionais oferecem retratos estáticos ou métricas agregadas, mostrando "o que" aconteceu. Já o Process Mining reconstrói a jornada completa de ponta a ponta de cada incidente, revelando a sequência real dos eventos, as variações ocultas do processo e os desvios dos caminhos ideais, mostrando "como" e "por que" as coisas aconteceram. Ele oferece uma visão dinâmica e orientada por dados da execução do seu processo.

É comum que os dados brutos precisem de alguma limpeza e transformação antes do Process Mining. As ferramentas de Process Mining são desenvolvidas para lidar com dados do mundo real, e a análise inicial geralmente destaca os próprios problemas de qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas. Normalmente, usa-se uma abordagem iterativa para preparar e aperfeiçoar os dados até obter os melhores resultados.

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