> Sürekli süreç iyileştirme > Olay yönetimi > Jira Service Management

Incident Management sürecinizi iyileştirin

Jira'da Incident Management sürecinizi iyileştirmek için 6 adımlı rehberiniz.
Veri Templateini indirin
Incident Management sürecinizi iyileştirin
Olay yönetimi
Jira Service Management
Süreçler
Sistemler
Lütfen bir süreç seçin.
259 Süreçler
İptal edin
Seçin
Sorunlar (11) Hedefler (11) 6 adım Ön izleme Sonuçlar Veri SSS (5)

Daha hızlı çözüm için Jira Service Management’ta olay yönetimini optimize edin

Incident Management sürecini etkili biçimde yönetmek için gecikmelerin ve verimsizliklerin nerede oluştuğunu anlamanız gerekir. Analizlerimiz, darboğazları hassas biçimde belirlemenize, yeniden çalışma örüntülerini anlamanıza ve SLA uyumluluğunu artırmanıza yardımcı olur. Böylece tüm sürecinizi daha akıcı hale getirerek çözüm sürelerini kısaltabilir ve memnuniyeti artırabilirsiniz.

Önceden yapılandırılmış veri Templateimizi indirin, yaygın sorunları ele alarak verimlilik hedeflerinize ulaşın. Altı adımlı iyileştirme planımızı izleyin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Templatei Rehberine başvurun.

Ayrıntılı açıklamayı gösterin

Olay yönetimini optimize etmek neden kritik?

Etkili olay yönetimi, güvenilir BT hizmetlerinin temelidir ve kullanıcı memnuniyetini, operasyonel sürekliliği ve kuruluşunuzun finansal sonuçlarını doğrudan etkiler. Günümüzün hızlı ortamında olayları hızla belirleme, çözme ve önleme becerisi büyük önem taşır. Ancak birçok kuruluş, Jira Service Management gibi güvenilir sistemleri kullansa bile olay yönetimi süreçlerindeki gizli verimsizlikler ve darboğazlarla mücadele eder. Bu verimsizlikler daha uzun kesinti sürelerine, kaçırılan hizmet düzeyi sözleşmesi hedeflerine, memnuniyetsiz kullanıcılara ve sonunda artan operasyonel maliyetlere yol açabilir. Teorik süreç haritalarının ötesine geçerek olayların gerçek akışını anlamak, çözüm sürelerini gerçekten kısaltan ve hizmet sunumunu iyileştiren veri odaklı geliştirmeler yapmak için gereklidir. Görünmeyen yeniden çalışmalar, gereksiz devir teslimleri ve gözden kaçan gecikmeler verimliliği sessizce azaltabilir. Bu nedenle Olay Yönetimini daha derinlemesine analiz etmek gerekir.

Jira Service Management için Process Mining ile daha derin içgörüler elde edin

Process Mining, Jira Service Management içindeki olay yönetimi sürecinizin gerçekte nasıl yürütüldüğünü görmenizi ve anlamanızı sağlar. Geleneksel raporlama veya Dashboard görünümlerinden farklı olarak Process Mining, olay günlüklerine dayanarak her olayın ilk bildirimden son kapanışa kadar tüm yolculuğunu yeniden oluşturur. Böylece gerçek süreç akışını görselleştirebilir, amaçlanan yoldan sapmaları belirleyebilir ve gecikmelerin tam olarak nerede oluştuğunu ortaya çıkarabilirsiniz. Uzun süren inceleme aşamaları, destek grupları arasındaki tekrarlanan atamalar veya kullanıcı onayındaki gecikmeler gibi sürekli darboğaz oluşturan belirli etkinlikleri ya da geçiş noktalarını belirleyebilirsiniz. Olay yönetiminizin nesnel ve veri odaklı bir röntgenini sunan Process Mining, varsayımların ötesine geçerek iyileştirme çalışmalarınızı Olay Yönetimini nasıl iyileştireceğiniz konusunda en büyük etkiyi yaratacak alanlara yönlendirmenize yardımcı olur.

Olay çözümünde temel iyileştirme alanlarını belirleyin

Jira Service Management olay verilerinize Process Mining uyguladığınızda, optimizasyona uygun belirli alanları ortaya çıkarabilirsiniz. Farklı olay türleri, önem düzeyleri veya etkilenen hizmetler için çevrim süresini analiz ederek hangi olayların neden daha uzun sürede çözüldüğünü görebilirsiniz. Örneğin, uzman bir ekibe aktarılması gereken olaylarda önemli bekleme süreleri olduğunu veya yüksek öncelikli olayların tanı aşamasının sürekli olarak beklenenden uzun sürdüğünü keşfedebilirsiniz. Process Mining ayrıca olayların tekrar tekrar açıldığı veya yeniden atandığı yeniden çalışma döngülerini de gösterir. Bu durum ilk tanı, çözüm kalitesi veya kullanıcı iletişimiyle ilgili olası sorunlara işaret eder. Bu örüntüleri anlayarak yetersiz temsilci eğitimi, belirsiz eskalasyon yolları veya verimsiz iletişim protokolleri gibi temel nedenleri ele alabilir ve toplam Olay Yönetimi çevrim sürenizi azaltabilirsiniz.

Somut sonuçlar elde edin ve sürekli optimizasyon sağlayın

Jira Service Management olay analizinde Process Mining kullanarak ölçülebilir iyileştirmeler elde edebilirsiniz. Ortalama olay çözüm sürelerinde belirgin bir azalma, kritik hizmetlerde daha kısa kesinti süreleri ve daha yüksek kullanıcı memnuniyeti bekleyebilirsiniz. Süreç uyumluluğunu daha iyi anlamanız, SLA hedeflerinizi düzenli olarak karşılamanıza veya aşmanıza yardımcı olur. Ayrıca darboğazları ve yeniden çalışmaları belirleyip ortadan kaldırarak kaynak dağılımını optimize edebilir, operasyonel maliyetleri azaltabilir ve destek ekiplerinizin daha stratejik çalışmalara odaklanmasını sağlayabilirsiniz. Bu sürekli süreç optimizasyonu yaklaşımı, verimlilik ve proaktif sorun çözme kültürü oluşturur. Böylece olay yönetimi yetenekleriniz gelecekteki ihtiyaçlara uyum sağlar ve hizmet sunumunu sürekli iyileştirir. İş akışlarını geliştirmeniz ve daha iyi, daha hızlı hizmet sunmanız için gereken içgörüleri sağlar.

Olay yönetiminizi iyileştirme yolculuğunuza başlayın

Bu optimizasyon yolculuğuna başlamak kolaydır. Doğru araçlar ve Jira Service Management olay verilerinizi net biçimde anlamanız sayesinde süreçlerinizdeki gizli gerçekleri hızla ortaya çıkarabilirsiniz. Bu ayrıntılı analiz, olay yönetimi yeteneklerinizi dönüştüren bilinçli kararlar almanızı sağlar. Bunun sonucunda daha dayanıklı hizmetler ve daha memnun kullanıcılar elde edersiniz. Verimlilik ve etkililik potansiyelinden yararlanmak için olay verilerinizi bugün Process Mining ile incelemeye başlayın. Olay Yönetimi performansını gerçekten anlamanın ve iyileştirmenin erişilebilir bir yoludur.

Olay yönetimi SLA uyumluluğu Hizmet masası BT operasyonları Temel neden analizi Kesinti süresini azaltma Ticket çözümü Ticket yönetimi Ticket yönetimi BT yardım masası Ortalama çözüm süresi MTTR Hizmetin geri yüklenmesi Olay çözümü BT desteği

Yaygın sorunlar ve zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Olaylar sık sık Hizmet Düzeyi Anlaşması hedeflerini aşarak kullanıcıların memnuniyetsiz kalmasına ve olası yaptırımlara yol açar. Bu durum, çözüm sürecindeki temel verimsizlikleri veya darboğazları gösterir ve genel hizmet kalitesiyle müşteri memnuniyetini etkiler. ProcessMind, olayların nerede gereğinden fazla zaman harcadığını tam olarak ortaya çıkarır ve SLA başarısızlıklarına sürekli neden olan aktiviteleri veya devirleri belirler. Jira Service Management'taki gerçek süreç akışını görselleştirerek bu ihlallere katkıda bulunan sapma kalıplarını görmenizi sağlar.

Olaylar sık sık destek grupları arasında aktarılır veya farklı uzmanlara yeniden atanır. Bu durum gecikmelere ve daha uzun çözüm sürelerine yol açar. Her devir, olası iletişim kopuklukları ve bağlam değişiklikleri yaratarak verimliliği azaltır. ProcessMind, Jira Service Management içindeki tüm yeniden atama ve aktarımları görselleştirerek bu döngülere sık katılan departmanları veya kişileri öne çıkarır. Bu analiz, yanlış yönlendirme sorunlarını belirlemenize, ilk atamayı daha akıcı hale getirmenize ve bilgi paylaşımını iyileştirmenize yardımcı olur.

Olaylar, teşhis ve inceleme aşamalarında önemli ve açıklanamayan bekleme süreleriyle veya uzayan işlem süreleriyle karşılaşır. Bu durum sorun çözümünü yavaşlatır, etkilenen kullanıcıların kesinti süresini uzatır ve genel çözüm süresini etkiler. ProcessMind, 'Teşhis başlatıldı' ve 'İnceleme gerçekleştirildi' aktivitelerinin gerçek süresini haritalayarak gecikmelerin nerede ve neden oluştuğunu gösterir. Jira Service Management içindeki belirli kuyrukları, kaynak kısıtlarını veya gecikmeye neden olan süreç adımlarını belirlemenize yardımcı olur.

Olaylar oluşturulurken tutarsız biçimde kategorilere ayrılır veya önceliklendirilir. Bu durum kritik sorunların geri plana atılmasına ya da küçük sorunlara gereğinden fazla ilgi gösterilmesine yol açar. Kaynakların yanlış dağıtılması, etkili olay çözümünü ve SLA uyumluluğunu olumsuz etkiler. ProcessMind, ilk kategorilendirme ve önceliklendirme özniteliklerini sonraki çözüm yolları ve SLA uyumluluğuyla karşılaştırarak analiz eder. Jira Service Management'ta belirli kategorilerin veya önceliklerin beklenmeyen gecikmelere ya da sık öncelik değişikliklerine yol açtığı kalıpları ortaya çıkarır ve daha net yönergelere duyulan ihtiyacı gösterir.

Olaylar, yeniden inceleme veya çözümlerin tekrar uygulanması gibi daha önce tamamlanmış adımlara sık sık geri döner. Bu yeniden işleme döngüleri kaynakları tüketir, çözüm sürelerini uzatır ve hem uzmanları hem de etkilenen kullanıcıları memnuniyetsiz bırakır. ProcessMind, olayların gerçek akışını görselleştirerek yaygın yeniden işleme kalıplarını kolayca fark etmenizi sağlar. Jira Service Management'ta 'Teşhis başlatıldı' veya 'Çözüm uygulandı/test edildi' gibi aktivitelerin aynı olay için nerede tekrarlandığını belirleyebilirsiniz.

Olaylar uzman ekiplere aktarıldığında sık sık beklemeye alınır. Bu durum uzun kuyruklar oluşturur ve çözümü geciktirir. Belirli uzman gruplarında kaynak kısıtları veya verimsiz devir mekanizmaları olabilir. ProcessMind, olaylar 'Uzman ekibe aktarıldıktan' sonraki ortalama bekleme sürelerini ve işlem hacmini gösterir. Jira Service Management kurulumunuzda hangi uzman ekiplerin darboğaza dönüştüğünü ve genel süreç verimliliğini etkilediğini belirlemenize yardımcı olur.

Geçici çözüm uygulama süreci çoğu zaman gecikir veya beklenen sonucu vermez. Kalıcı çözüm aranırken kullanıcılar üzerindeki etki uzar ve geçici çözümlerin kısa vadeli rahatlama sağlama değeri azalır. ProcessMind, 'Teşhis başlatıldı' ile 'Geçici çözüm uygulandı' arasındaki süreyi ve sonraki süreç adımlarını analiz eder. Jira Service Management'taki Incident Management sürecinizde geçici çözümlerin geciktiği veya sonrasında sık sık yeni gecikmeler yaşandığı kalıpları belirleyerek verimsizlikleri ortaya çıkarır.

Bir çözüm uygulandıktan sonra kullanıcının çözümün etkili olduğunu onaylamasına kadar önemli gecikmeler yaşanır. Bu durum olayın kapanmasını geciktirebilir, 'Çözüme kadar geçen süre' gibi metrikleri etkileyebilir ve iletişim ya da kullanıcı katılımı sorunlarına işaret edebilir. ProcessMind, Jira Service Management'ta 'Kullanıcı bildirimi gönderildi' ile 'Kullanıcı onayı alındı' arasındaki süreyi ölçer. Sürekli uzun onay sürelerine sahip olayları veya kullanıcı gruplarını belirleyerek iletişim ve bildirim süreçlerinde yapılabilecek iyileştirmeleri gösterir.

'Kök neden kategorisi' özniteliği çoğu zaman eksik, genel veya önleyici aksiyonlarla ilişkilendirilmemiş olur. Bu durum olayların tekrarlanmasına ve olay yönetiminin proaktif olmak yerine reaktif kalmasına yol açar. ProcessMind, 'Kök neden kategorisi' özniteliğinin sıkça eksik olduğu veya benzer olayların tekrarlandığı kalıpları gösterir. Jira Service Management'taki akışı analiz ederek 'Kök neden kategorisi'nin proaktif önlemleri yönlendirmek için doğru kullanılıp kullanılmadığını ortaya çıkarır.

Olaylar bazen doğru doğrulama yapılmadan kapatılır. Bu durum sorunların yeniden açılmasına veya kullanıcı memnuniyetsizliğine yol açar. Kritik 'Olay doğrulandı' adımlarının atlanması, çözümlerin kalitesini ve kalıcılığını zayıflatabilir. ProcessMind, Jira Service Management'ta 'Olay doğrulandı' aktivitesinin sıkça atlandığı veya 'Olay kapatıldı' adımından önce çok hızlı gerçekleştiği vakaları belirler. Böylece çözüm sürecindeki kalite kontrolünü sağlamanıza yardımcı olur.

Benzer tür veya önceliğe sahip olaylar birbirinden oldukça farklı çözüm yolları izler. Bu durum standart prosedürlerin veya en iyi uygulamaların eksikliğine işaret eder. Bu değişkenlik, hizmet kalitesinde tutarsızlığa ve öngörülemeyen çözüm sürelerine yol açabilir. ProcessMind, olay çözümü için keşfedilen tüm süreç varyantlarını görselleştirerek ideal yoldan yaygın sapmaları gösterir. Jira Service Management'taki bu akışları analiz ederek verimliliği ve tutarlılığı artırmak için nerede standardizasyon gerektiğini belirleyebilirsiniz.

Tipik hedefler

Başarının sizin için ne anlama geldiğini tanımlayın

Hizmet Düzeyi Sözleşmelerinin ihlal edilmesi kullanıcı memnuniyetini ve işletme itibarını olumsuz etkiler. Bu hedef, olayları üzerinde anlaşılmış süreler içinde sürekli olarak çözmeyi, kritik hizmetleri hızla geri yüklemeyi ve kullanıcıların güvenini korumayı ifade eder. Bu hedefe ulaşmak, hizmet kalitesinin ve operasyonel güvenilirliğin artmasına doğrudan katkı sağlar. ProcessMind, Jira Service Management içindeki olay çözümünü uçtan uca gösterir; gecikmelere ve SLA ihlallerine neden olan belirli süreç adımlarını ve darboğazları belirler. Olayların nerede takıldığını veya gereksiz yere aktarıldığını göstererek uyumsuz yolları ortaya çıkarır ve iş akışlarını yeniden tasarlamanız için içgörüler sunar. Böylece daha hızlı çözüm elde edebilir ve SLA ihlallerini önemli ölçüde, olası olarak %20-30 oranında azaltabilirsiniz.

Ekipler veya uzmanlar arasındaki sık aktarımlar gecikmelere ve daha uzun çözüm sürelerine yol açar, hem kullanıcıları hem de destek çalışanlarını memnuniyetsiz bırakır. Bu devirleri en aza indirmek, olayların başlangıçtan itibaren doğru ekip tarafından verimli biçimde ele alınmasını sağlar. Böylece ilk iletişimde çözüm oranları ve genel süreç akıcılığı artar. Sonuç olarak operasyon maliyetleri azalır ve ekip morali yükselir. ProcessMind, olayların Jira Service Management'ta izlediği yolları görselleştirir, her yeniden atamayı gösterir ve bunların en sık nerede gerçekleştiğini belirler. Gereksiz aktarımların kök nedenlerini ortaya çıkararak ekip yönlendirme kurallarını optimize etmenizi sağlar. Veri odaklı Workflow düzenlemeleriyle yeniden atamaları %15-25 oranında azaltabilirsiniz.

Bir olayın temel nedenini veya ilk sorununu teşhis etmedeki gecikmeler, çözüm süresini önemli ölçüde uzatır ve kesinti süresini ve işletme üzerindeki etkiyi artırır. Teşhisi hızlandırmak, sorunun niteliğini hızlıca belirlemek ve çözümleri daha kısa sürede hazırlayıp uygulamak anlamına gelir. Bu da hizmetin daha hızlı geri yüklenmesini ve kesintinin en aza indirilmesini sağlar. Bu hedef, hizmet kurtarma yeteneklerini doğrudan iyileştirir. ProcessMind, Jira Service Management içindeki olay yönetiminin teşhis aşamasını haritalayarak incelemede gecikmeye neden olan etkinlikleri, temsilcileri veya grupları gösterir. Tipik etkinlik sıralarını ve farklılıklarını öne çıkarır, en iyi uygulamaları ve eğitim ihtiyaçlarını belirlemenizi sağlar. Mevcut iş akışlarını sadeleştirerek teşhis çevrimlerini olası olarak %10-20 oranında kısaltmanıza yardımcı olur.

Tutarsız önceliklendirme, kritik olayların gözden kaçmasına ve küçük sorunlara orantısız ilgi gösterilmesine yol açabilir. Bu durum kaynakların yanlış dağıtılmasına ve iş sürekliliğinin etkilenmesine neden olur. Önceliklendirmeyi standartlaştırmak, olayların etki ve aciliyete göre tutarlı biçimde sınıflandırılmasını sağlar. Böylece çalışmalar iş öncelikleriyle uyumlu hale gelir ve en kritik sorunlar önce ele alınır. ProcessMind, Jira Service Management'ta önem derecesi ve etki gibi olay özniteliklerini analiz ederek gerçek önceliklendirme kalıplarını tanımlanmış politikalarla karşılaştırır. Farklı ilk önceliklerin farklı çözüm yollarına ve sürelerine nasıl yol açtığını görselleştirir. Bu bilgilerle kategorilendirme ve önceliklendirme kurallarını veri odaklı biçimde düzenleyebilir, tutarlılığı %30 oranında artırabilir ve kaynak dağılımını optimize edebilirsiniz.

Olayların durumlar veya ekipler arasında gidip geldiği yeniden işleme döngüleri, önemli verimsizliklere, boşa harcanan emeğe ve uzayan çözüm sürelerine işaret eder. Bu döngüleri ortadan kaldırmak, daha akıcı ve doğrusal bir süreç akışı sağlar. Tekrarlanan işlemleri ve gereksiz gecikmeleri önleyerek uzman verimliliğini ve kullanıcı memnuniyetini artırır. ProcessMind, Jira Service Management'taki olay süreçlerinde yeniden işleme ve tekrarlanan aktiviteleri açıkça belirler ve ölçer. Bu döngülere yol açan tetikleyicileri ve koşulları ortaya çıkarır. Böylece tekrarları önleyen süreç yeniden tasarımları yapabilir, gereksiz adımları azaltabilir ve genel olay çevrim süresini %10-15 oranında kısaltabilirsiniz.

Karmaşık sorunlar için uzman ekiplere devir gerekli olabilir, ancak verimli yönetilmediğinde önemli gecikmelere yol açabilir. Bu aktarımları daha akıcı hale getirmek, olayların gerekli tüm bilgilerle birlikte hızlı ve sorunsuz biçimde devredilmesini sağlar. Böylece darboğazlar önlenir ve karmaşık olayların çözümü hızlanır. Bu yaklaşım, ileri düzey destek ekiplerinin verimliliğini doğrudan artırır. ProcessMind, Jira Service Management'ta uzman ekiplere aktarılan olayların yolculuğunu analiz ederek aktarım öncesinde, sırasında ve sonrasında oluşan gecikmeleri belirler. Verimsiz kuyrukları veya bilgi eksikliklerini gösterir. Bu bilgilerle eskalasyon prosedürlerinde ve iş birliğinde hedefli iyileştirmeler yapabilir, aktarıma bağlı gecikmeleri %20 oranında azaltabilirsiniz.

Geçici çözümleri hızla uygulamak, büyük olayların etkisini azaltmak ve kalıcı çözümler geliştirilirken kısmi hizmeti hızla geri yüklemek için gereklidir. Bu hedef, olayın belirlenmesinden işlevsel bir geçici çözümün devreye alınmasına kadar geçen süreyi azaltmaya odaklanır. Böylece işletme üzerindeki kesinti azalır ve kullanıcı deneyimi iyileşir. ProcessMind, Jira Service Management içinde geçici çözümün belirlenmesi ve devreye alınmasını içeren süreç bölümünü haritalayabilir. Bu önemli aşamayı uzatan belirli gecikmeleri veya eksik adımları belirler. Etkinlik sıralarını ve kaynak dağılımını analiz ederek iş akışını optimize etmenize, geçici çözüm uygulama süresini %15-25 oranında azaltmanıza ve dayanıklılığı artırmanıza yardımcı olur.

Bir çözüm uygulandıktan sonra kullanıcı onayını beklemek, çözüm metriklerini yapay olarak yükseltebilir ve olayın kapanmasını geciktirebilir. Bu gecikmeleri kısaltmak, hızlı geri bildirim alınmasını, çözümün doğrulanmasını ve olayın zamanında kapatılmasını sağlar. Böylece gerçek hizmet geri yükleme durumu yansıtılır ve hizmet metriklerinin doğruluğu artar. ProcessMind, Jira Service Management'ta 'Kullanıcı bildirimi gönderildi' ile 'Kullanıcı onayı alındı' arasındaki süreyi ve aktiviteleri görselleştirir. Gecikmelere katkıda bulunan kalıpları, belirli uzmanları veya kullanıcıları belirleyerek hedefli iletişim iyileştirmeleri ya da otomatik hatırlatmalar yapmanızı sağlar. Sonuç olarak onay sürelerini %30'a kadar kısaltabilir ve son kapanışı hızlandırabilirsiniz.

Etkisiz kök neden analizi, RCA, kalıcı çözümler yerine olayların tekrarlanmasına ve sorunların sürmesine yol açar. Bu durum tekrarlanan kesintilere ve boşa harcanan emeğe neden olur. RCA doğruluğunu artırmak için olayları ayrıntılı biçimde inceleyerek gerçek temel nedenleri belirlemeniz, gelecekteki tekrarları önlemeniz ve sistem kararlılığı ile hizmet güvenilirliğini uzun vadede iyileştirmeniz gerekir. ProcessMind, Jira Service Management içindeki tekrarlanan veya tekrar tekrar düzeltilmesi gereken olayları izleyerek RCA sürecinin etkinliğini değerlendirmenize yardımcı olur. Olay kategorilerini nihai çözüm kodları ve kök nedenlerle ilişkilendirerek RCA'nın yüzeysel kaldığı ya da atlandığı noktaları belirleyebilir. RCA kalitesini artırarak tekrarlanan olaylarda %10-20 oranında azalma sağlayabilirsiniz.

Doğru olay doğrulaması, bildirilen bir sorunun yalnızca geçici olarak bastırılmadığını, gerçekten çözüldüğünü gösterir. Böylece olayların erken kapatılması ve yeniden açılması önlenir. Doğrulama adımlarına uyulması kalite kontrolünü güvence altına alır, kullanıcıların çözüm sürecine duyduğu güveni artırır ve daha güvenilir hizmet sunulmasına katkı sağlar. ProcessMind, Jira Service Management içinde Incident Verified etkinliğini haritalayarak doğrulama adımlarının atlandığı veya aceleye getirildiği vakaları belirler. Standart doğrulama protokollerinden sapan süreç varyantlarını öne çıkarır. Böylece kuruluşlar uyumluluğu sağlayabilir, çözüm kalitesini artırabilir ve çözüm sonrasında yeniden açılan olayları %15 oranında azaltabilir.

Olayların gereğinden fazla farklı biçimde ele alınması, standardizasyon eksikliğine işaret eder. Bu durum hizmet kalitesinde tutarsızlığa, hatalara ve verimsizliğe yol açabilir. Gereksiz varyasyonları azaltmak, olay çözümü için daha açık ve öngörülebilir yollar oluşturmanızı sağlar. Böylece sonuçlar tutarlı hale gelir ve operasyonel verimlilik artar. ProcessMind, Jira Service Management içindeki gerçek olay süreç yollarının tamamını keşif haritasında gösterir. Amaçlanan akıştan yaygın ve nadir sapmaları öne çıkarır. Her varyantın görülme sıklığını ölçerek değer katmayan veya uyumlu olmayan yolları belirlemenize ve ortadan kaldırmanıza yardımcı olur. Böylece süreci standardize eder, genelinde öngörülebilirliği artırırsınız.

Incident Management için 6 adımlı iyileştirme yolu

1

Templatei indirin
2

Verilerinizi dışa aktarın
3

Veri Setinizi yükleyin
4

Sürecinizi analiz edin
5

İyileştirmeleri uygulayın
6

Sürecinizi izleyin
1

Templatei indirin

Yapılacaklar

Incident Management verileri için hazırlanmış, önceden yapılandırılmış Excel Templateini edinin. Bu Template, doğru analiz için gerekli tüm bilgileri toplamanızı sağlar.

Veri Templatei Rehberini görüntüleyin Templatei indirin
Neden önemli?

Başlangıçta doğru veri yapısını kullanmak, yeniden çalışmayı önler ve incident yönetimi sürecinizin akıcı ve etkili biçimde analiz edilmesini sağlar.

Beklenen sonuç

Jira Service Management’te Incident Management ile mükemmel uyum sağlayan, kullanıma hazır veri Templatei.

ELDE EDECEKLERİNİZ

Incident Management sürecindeki temel darboğazları şimdi ortaya çıkarın

ProcessMind, her adımı ve etkileşimi görselleştirerek Incident Management sürecinizin gerçek akışını ortaya koyar. Gecikmeler, SLA uyumluluğu ve önemli iyileştirme alanları hakkında ayrıntılı içgörüler elde edin.
  • Gerçek incident çözüm yolculuklarını görselleştirin
  • Gizli gecikmeleri ve Workflow darboğazlarını belirleyin
  • SLA uyumluluğunu izleyin ve ihlalleri önleyin
  • Incident Management sürecinizi daha akıcı hale getirin
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TİPİK SONUÇLAR

Olay çözümünde gerçek dünyadaki etkiler

Bu sonuçlar, Jira Service Management sisteminizde darboğazları belirlemek ve iş akışlarını optimize etmek için Process Mining uygulanarak elde edilen, olay çözüm verimliliği ve etkililiğindeki önemli iyileştirmeleri gösterir.

0 % faster
Daha hızlı olay çözümü

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Process Mining, darboğazları belirleyip ortadan kaldırmanıza yardımcı olur. Böylece olayları çözmek için gereken toplam süre önemli ölçüde azalır ve hizmet sunumu iyileşir.
0 % fewer
Daha az SLA ihlali

Hedefleri karşılamayan olaylarda azalma

Kuruluşlar, gecikmelerin ve uyumsuzluğun kök nedenlerini belirleyerek sorunları önceden ele alabilir ve daha fazla olayın hizmet seviyesi sözleşmesindeki hedefleri karşılamasını sağlayabilir.
0 % reduction
Devirleri ve yeniden çalışmayı azaltın

Süreç akışında daha yüksek verimlilik

Gereksiz aktarımlar ve tekrarlanan çalışma adımları belirlenip ortadan kaldırılır. Böylece olay çözümü daha akıcı ve doğrudan ilerler, operasyonel verimlilik artar.
0 % fewer variants
Daha tutarlı süreçler

Daha az benzersiz olay yolu

Process Mining, olayların ele alınışındaki tüm varyasyonları öne çıkarır. Ekipler, en iyi uygulamaları standardize ederek farklı süreç yollarının sayısını azaltabilir ve öngörülebilirliği artırabilir.
0 % improvement
Daha yüksek çözüm kalitesi

Daha iyi doğrulama ve kök neden analizi

Olay doğrulaması ve kök neden analizi gibi önemli adımların tutarlı biçimde uygulanmasını sağlayarak daha güvenilir çözümler üretir ve benzer sorunların tekrarlanmasını önlersiniz.

Sonuçlar süreç karmaşıklığına, veri kalitesine ve kuruluşun özel koşullarına göre değişir. Bu rakamlar, çeşitli olay yönetimi uygulamalarında gözlemlenen tipik iyileştirmeleri gösterir.

Önerilen veri

Önce en önemli öznitelikleri ve aktiviteleri içe aktarın, ardından gerektiğinde analizinizi genişletin.
Event Loglarına yeni misiniz? Öğrenin Process Mining Event Logu oluşturmayı öğrenin.

Öznitelikler

Analiz için yakalanması gereken temel veri noktaları

Jira Service Management içindeki her olay kaydının benzersiz tanımlayıcısı.

Neden önemli?

İlgili tüm olayları tek bir vakayla ilişkilendirmek için kullanılan temel tanımlayıcıdır. Bu nedenle her Process Mining analizinin temelini oluşturur.

Olay için gerçekleşen belirli olayın veya durum değişikliğinin adı.

Neden önemli?

Etkinlikler, olay yaşam döngüsünü görselleştirmenizi ve analiz etmenizi sağlayan süreç haritasının temelini oluşturur.

Etkinliğin gerçekleştiği kesin tarih ve saat.

Neden önemli?

Zaman damgaları, zamana dayalı tüm metrikleri hesaplamak, süreç süresini anlamak ve performans darboğazlarını keşfetmek için gereklidir.

Olay üzerinde çalışmak üzere o anda atanmış kullanıcı.

Neden önemli?

Bireysel iş yükünü izlemenize, belirli temsilcilerle ilgili darboğazları belirlemenize ve devirlerin çözüm süresi üzerindeki etkisini analiz etmenize yardımcı olur.

Olayı ele almaktan sorumlu ekip veya grup.

Neden önemli?

Ekip performansını ve iş hacmini analiz etmek, farklı destek seviyeleri veya uzmanlaşmış gruplar arasındaki iş akışını anlamak için önemlidir.

Olayın yaşam döngüsündeki mevcut aşaması.

Neden önemli?

Olayın ilerlemesini doğrudan gösterir ve süreç adımlarıyla bekleme sürelerini belirlemenin temel kaynağıdır.

Çözümün ne kadar acil olduğunu gösteren, olaya atanmış öncelik seviyesi.

Neden önemli?

SLA performansını analiz etmek ve kaynakların en kritik olaylara doğru şekilde tahsis edildiğini doğrulamak için gereklidir.

Olayın sistemde ilk oluşturulduğu tarih ve saat.

Neden önemli?

Uçtan uca çevrim süresi hesaplamalarının ve SLA ölçümlerinin başlangıç noktasını oluşturur.

Olayın çözüldü olarak işaretlendiği tarih ve saat.

Neden önemli?

Çözüm sürecinin sonunu gösterir ve toplam çevrim süresiyle SLA performansının hesaplanmasını sağlar.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bir olay bildirimi gönderilip Jira'da yeni bir kayıt oluşturulduğunda olay yaşam döngüsünün resmi başlangıcını gösterir. Bu olay, sistemde Incident türünde yeni bir kayıt oluşturulduğunda açıkça yakalanır.

Neden önemli?

Bu, sürecin birincil başlangıç olayıdır. Bu etkinlikten çözüme kadar geçen süreyi analiz etmek, toplam çevrim süresini ve SLA uyumunu ölçmek için temel öneme sahiptir.

Atanan temsilcinin olayı teşhis etmek için aktif olarak çalışmaya başladığını gösterir. Genellikle olay kaydının durumunun Open veya New durumundan In Progress durumuna geçirilmesiyle anlaşılır.

Neden önemli?

Bu önemli kilometre taşı, aktif çözüm çalışmalarının başlangıcını gösterir. Bu etkinliğe kadar geçen süreyi ölçmek, ilk kuyruk gecikmelerini ve kaynak kullanılabilirliği sorunlarını belirlemenize yardımcı olur.

Bir olayın ilk atamadan sonra bir temsilciden veya gruptan diğerine aktarılmasıyla gerçekleşir. Assignee veya Assigned Group alanındaki her değişiklikten anlaşılır.

Neden önemli?

Yeniden atamaları izlemek, devir analizleri için önemlidir. Çok sayıda yeniden atama genellikle süreç verimsizliklerine, bilgi eksikliklerine veya hatalı ilk yönlendirmeye işaret eder ve çözüm gecikmelerine yol açar.

Destek ekibinin müşteriden bilgi veya işlem beklediği noktayı gösterir. Genellikle durumun Waiting for customer gibi özel bir bekleme durumuna geçirilmesiyle anlaşılır.

Neden önemli?

Bu bekleme süresini ayrı olarak izlemek, doğru SLA ölçümü için önemlidir; çünkü bu süre çoğu zaman çözüm süresi hesaplamalarına dahil edilmez. Müşteri yanıtındaki gecikmeleri analiz etmenize yardımcı olur.

Bir çözümün belirlendiğini ve uygulandığını, olayın ise onay veya son doğrulama beklediğini gösterir. Resolved durumuna geçişten anlaşılır.

Neden önemli?

Bu önemli kilometre taşı, destek ekibinin aktif çalışmasının sona erdiğini gösterir. Çoğu zaman SLA saatini durduran olaydır.

Olayın başarıyla çözüldüğünü ve hizmetin yeniden sunulduğunu doğrular. Çoğu zaman Resolved durumuna geçişle aynı anda gerçekleşir.

Neden önemli?

Bu, süreçteki temel başarı kilometre taşıdır. Bu noktaya kadar geçen süre en yaygın KPI'dır ve Çözüme Kadar Geçen Süreyi, TTR'yi, gösterir.

Olay çözüldükten ve doğrulandıktan sonra olay kaydının nihai idari olarak kapatılmasını ifade eder. Closed durumuna geçişten anlaşılır.

Neden önemli?

Bu, sürecin sonlandırıcı olayıdır. Resolved ile Closed arasındaki süreyi analiz etmek, idari temizlik veya kullanıcı onayı süreçlerindeki gecikmeleri ortaya çıkarabilir.

SSS

Sık sorulan sorular

Process Mining, incidentlarınızın gerçek akışını görselleştirerek gizli darboğazları, yeniden çalışma döngülerini ve uyumsuz adımları ortaya çıkarır. Sürekli SLA ihlallerinin ve aşırı devir teslimlerin nedenlerini belirleyerek hedefli iyileştirmelere yön verir. Böylece incident çözüm sürecinizi optimize etmek için veri temelli kararlar alabilirsiniz.

Öncelikle vaka tanımlayıcısı olarak bir incident ID, her adımı açıklayan bir etkinlik adı, her etkinliğin gerçekleştiği zaman damgası ve etkinlikle ilişkili bir kaynak veya kullanıcı gerekir. Öncelik, kategori veya atanan kişi gibi ek öznitelikler analizinizi zenginleştirebilir. Bu temel veriler, Process Mining için Event Logu oluşturur.

Incident SLA ihlallerinde ve tanılama sürelerinde önemli azalmaların yanı sıra aşırı devir teslimlerde ve yeniden çalışma döngülerinde düşüş bekleyebilirsiniz. Elde edilen içgörüler, incident önceliklendirmesini standartlaştırmaya ve uzman ekiplerle yapılan devirleri daha akıcı hale getirmeye yardımcı olur. Sonuç olarak daha verimli ve etkili bir incident çözüm süreci elde edersiniz.

Jira Service Management verilerinize genellikle API, doğrudan veritabanı erişimi veya dışa aktarma özellikleri üzerinden erişmeniz gerekir. Ayrıca temel veri çıkarma ve dönüştürme becerileriyle birlikte uygun bir Process Mining yazılım platformuna ihtiyaç vardır. Güvenli veri işleme ve gizlilik uyumluluğu da dikkate alınması gereken önemli konulardır.

Process Mining, darboğazlar, sapmalar veya gecikmelere neden olan belirli adımlar gibi sorunların süreçte nerede ortaya çıktığını belirlemede başarılıdır. Geleneksel bir temel neden analizini kendisi gerçekleştirmese de uzmanlarınızın altta yatan nedenleri verimli biçimde belirlemesi için gereken kesin kanıtı ve bağlamı sunar. Kanıta dayalı bu yaklaşım, RCA sürecini önemli ölçüde hızlandırır.

Veri çıkarma işlemi genellikle Jira’yı şirket içinde barındırıyorsanız Jira REST API’sinden, doğrudan veritabanı sorgularından veya ilgili tablolar ya da özel raporlar için yerleşik dışa aktarma özelliklerinden yararlanmayı içerir. Ham veriler daha sonra temizlenir, dönüştürülür ve Process Mining araçlarına uygun standart bir yapı olan Event Log biçimine getirilir. Bu hazırlık, doğru analiz için önemli bir adımdır.

Verilerin kullanılabilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak ilk içgörüler çoğu zaman birkaç gün veya hafta içinde oluşturulabilir. Daha derin ve ayrıntılı analiz ile önemli optimizasyon fırsatlarının belirlenmesi, veri modellerini yineleyip geliştirirken genellikle birkaç hafta içinde ortaya çıkar. Hız büyük ölçüde verilerin hazır olmasına ve ekip iş birliğine bağlıdır.

Geleneksel raporlama, ne olduğunu gösteren statik görünümler veya toplu metrikler sunar. Process Mining ise her incidentın uçtan uca eksiksiz yolculuğunu yeniden oluşturarak olayların gerçek sırasını, gizli süreç farklılıklarını ve ideal yollardan sapmaları ortaya çıkarır; böylece olayların nasıl ve neden gerçekleştiğini gösterir. Sürecinizin yürütülmesine ilişkin dinamik ve veri temelli bir görünüm sunar.

Ham verilerin Process Mining öncesinde bir miktar temizleme ve dönüştürme gerektirmesi yaygındır. Process Mining araçları gerçek dünya verileriyle çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve ilk analiz çoğu zaman veri kalitesi sorunlarını da ortaya çıkararak hedefli iyileştirmeler yapmanıza olanak tanır. En iyi sonuçları elde etmek için genellikle veri hazırlama ve iyileştirme işlemlerinin yinelendiği bir yaklaşım kullanılır.

Incident Management sürecini iyileştirin, incident'ları şimdi daha hızlı çözün

Daha akıcı süreçlerle MTTR'yi %35 azaltın ve kullanıcı memnuniyetini artırın.

Ücretsiz denemeyi başlatın

Kredi kartı gerekmez • 5 dakikada kuruluma hazır