حلول لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)

شاهد بالضبط أينتتعثر تذاكر الخدمة

في عالم أصبحت فيه أهداف اتفاقيات مستوى الخدمة، وقيود الموارد، وعدم كفاءة العمليات تحديات يومية، تحتاج فرق تكنولوجيا المعلومات إلى أكثر من مجرد أدوات تقليدية. تعمل Process.Science كمترجم عالمي بين ITSM وDevOps، مما يجعل تكرار نقل التذاكر، وانتهاكات اتفاقيات مستوى الخدمة، والحلقات المفرغة مرئية ومؤتمتة بالكامل عبر سلسلة أدواتك بالكامل.
الواقع فيغير المحسنةمؤسسات الخدمات
34%
من إجمالي التذاكر تمر عبر أقسام متعددة (تنتقل ذهابًا وإيابًا) عدة مرات قبل حلها.
مغلق
الموارد المستنزفة بسبب الانحرافات المستمرة عن "المسار المثالي" المحدد، مما يضطر الفرق إلى إعادة العمل يدويًا.
اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) في خطر
غالبًا ما تظل التذاكر دون ملاحظة في قوائم الانتظار، مما يؤدي إلى الإخلال باتفاقيات مستوى الخدمة وفرض غرامات.

لوحات تحكم ITSM الخاصة بك قيد التشغيل

نقدم إجابات للأسئلة التي تعجز تقارير Jira أو ServiceNow التقليدية عن الإجابة عليها. احصل على رؤى قائمة على البيانات حول مواضع تعثر عمليات الخدمة، وحيث تفقد فرق ITSM وDevOps التواصل فيما بينها.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Power BI.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Qlik Sense.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Tableau.
أوقات الخمول وإعادة العمل

اكشف عن حلقات وتكرار نقل التذاكر

ما مدى تكرار نقل التذاكر؟ وأين تحدث عمليات التسليم غير الضرورية؟ عندما تتنقل التذاكر بين المستوى الأول والمستوى الثاني وفرق المتخصصين أو فرق DevOps، تنخفض الكفاءة وتزداد حالة الإحباط.
تحليل إعادة العمل:تصور بدقة انتقالات الحالة التي يستخدمها الوكلاء بشكل متكرر وتأثيرها.
تتبع وقت الخمول:حدد حالات الانتقال (مثل "في انتظار العميل") التي تقضي فيها التذاكر معظم وقتها فعلياً.
تحليل السبب الجذري:حدد مجموعات الدعم التي تعاني من ضغط عمل مستمر وتعمل كعنق زجاجة.
لوحة معلومات القفزات المتعددة لإدارة الخدمات من Process.Science في Power BI
لوحة معلومات قياس أداء إدارة الخدمات من Process.Science في Power BI
الأداء واتفاقيات مستوى الخدمة

الوقاية الاستباقية من انتهاكات اتفاقيات مستوى الخدمة

تُظهر لك لوحة المعلومات التقليدية في نهاية الشهر عدد اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) التي تم انتهاكها. بينما يكشف لك "تعدين العمليات" خلال الشهر عن متغيرات العملية التي تسبب هذه التأخيرات فعلياً، ويوضح أسباب استمرار ارتفاع متوسط وقت الحل (MTTR) وزيادة الوقت المستغرق لإجراء التغييرات.
قياس الأداء:قارن بين سير العمل عبر فترات زمنية أو مستويات دعم أو مواقع مختلفة.
التنبؤ:حدد الأنماط في التذاكر التي من المرجح جداً أن
تتجاوز وقت الحل المحدد لها.
تقليل متوسط وقت الحل (MTTR):قلل متوسط وقت الحل من خلال استهدافالقضاء على معوقات العمليات.
الامتثال للعمليات

فرض "المسار المثالي"

من الناحية النظرية، توجد عملية مثالية متوافقة مع إطار عمل ITIL. أما في الواقع، فهناك
هناك مئات الانحرافات. إلى أي مدى تختلف سير عملك الفعلي
هل هناك انحراف عن "المسار المثالي" المحدد؟
فحص الامتثال:قارن تلقائياً بين عملياتك المستهدفة والواقع الفعلي لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM).
عامل تصفية المتغيرات:استخدم التصفية المرئية لفحص الحالات الاستثنائية بدقة وإجراء تحليلات الأسباب الجذرية.
إمكانات الأتمتة:حدد المسارات القياسية عالية التكرار والمثالية لأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) أو الأتمتة البرمجية.
لوحة معلومات إعادة العمل لإدارة الخدمات من Process.Science في Power BI

من Jira وServiceNow إلى ذكاء العمليات

بفضل أداة إعداد البيانات (DPT) الخاصة بنا، تتصل Process.Science بأنظمة التذاكر لديك، بدءاً من Jira Service Management وServiceNow وصولاً إلى Azure DevOps، لتحول سجلات الأحداث التي تولدها هذه الأنظمة إلى ذكاء عملياتي. وللحصول على "إثبات قيمة" سريع، فأنت تحتاج فقط إلى بيانات العمليات الأساسية التي تنتجها أنظمتك بالفعل.
متوافق مع:
Jira Service Management
ServiceNow
Azure DevOps

01. استخراج البيانات

نحن نربط أنظمة التذاكر الخاصة بك، حيث يتم تسجيل كل تغيير في الحالة، وكل تعليق، وكل مهمة كأثر رقمي.

02. إنشاء سجل الأحداث

نحن نربط أنظمة التذاكر الخاصة بك، حيث يتم تسجيل كل تغيير في الحالة، وكل تعليق، وكل مهمة كأثر رقمي.
ميزتنا التنافسية

03. تكامل مرن

هنا تبرز ميزة Process.Science؛ حيث يتم احتساب الرؤى المرئية مباشرة داخل بيئة Power BI أو Microsoft Fabric الحالية لديك، أو عبر منصة Process.Science.

04. رؤى قابلة للتنفيذ

ستتمكن من تحديد نقاط تعثر التسليم فوراً، مما يتيح لك اتخاذ إجراءات فعالة من خلال بوابات الخدمة الذاتية المحسنة، ونصوص التشخيص الآلية، وتوجيه أكثر وضوحاً بين فرق إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) وفرق تطوير العمليات (DevOps).
الأمن بالتصميم

صُممت خصيصاً لأقسام تكنولوجيا المعلومات:أعلى مستويات أمن البيانات

لا أحد يعرف أكثر من قسم تكنولوجيا المعلومات نفسه مدى خطورة نقل بيانات الدعم والأنظمة الداخلية إلى سحابات خارجية. ولهذا السبب اخترنا بنية يفضلها مسؤولو الأنظمة.

مع Process.Science، تحتفظ بالتحكم الكامل في بيانات ITSM الخاصة بك بينما تدفع في الوقت نفسه نحو تحسين ديناميكي لعمليات تكنولوجيا المعلومات.

بنيتك التحتية

يتكامل حلنا بشكل أصلي مع Power BI أو Microsoft Fabric الحالي لديك، أو يعمل على منصة Process.Science. لا تغادر بيانات التذاكر بيئة شركتك المحمية أبداً.

أمان معتمد

شهادة ISO 27001 ومعالجة بيانات متوافقة تماماً مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) "صُنعت في ألمانيا".

الحوكمة والامتثال

يتم اعتماد الأدوار والأذونات من Azure AD أو نظام ذكاء الأعمال (BI) الخاص بك بسلاسة.

تميز الخدمة القابل للقياس

تعمل Process.Science على سد الفجوة بين عمليات الخدمة التقليدية وأساليب DevOps المرنة، مما يحول ITSM وDevOps من خصمين إلى حليفين. عملاؤنا يحدثون تحولاً جذرياً في إدارة خدماتهم.
شركة خدمات تقنية معلومات رائدة:تقليل متوسط وقت حل التذاكر (MTTR) بنسبة 35% من خلال إلغاء التصعيد غير الضروري للمستوى الثاني.
مزود خدمات مالية عالمي:زيادة الامتثال لاتفاقية مستوى الخدمة (SLA) من 82% إلى 98% من خلال الكشف الاستباقي عن الاختناقات في نظام ServiceNow.
شركة برمجيات أوروبية:تحديد التذاكر القياسية المتكررة في نظام Jira وأتمتتها بنجاح، مما وفر مئات ساعات الدعم شهرياً.
الشفافية في 30 يوماً

جرب Process.Science على بيانات التذاكر الخاصة بك

اطلب ورقتنا التعريفية المجانية. تعرف على كيفية عمل إثبات المفهوم (PoC) الخاص بنا وكيف نكشف عن مشكلات تكرار التذاكر (ping-pong) وتجاوز اتفاقيات مستوى الخدمة في غضون 4 أسابيع فقط.
دعم من قبل متخصصي إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)
التحليل مباشرة في Power BI أو Microsoft Fabric أو منصة Process.Science، أيهما تفضل.
آمن ومتوافق تماماً مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
بإرسال الطلب، فإنك توافق على سياسة Process.Science الخاصة بـ سياسة الخصوصية
شكراً لك! تم استلام طلبك!
ستتلقى بريداً إلكترونياً يحتوي على رابط تأكيد.
عذراً! حدث خطأ ما أثناء إرسال النموذج.
هل لديك المزيد من الأسئلة؟

الأسئلة الشائعةمن تكنولوجيا المعلومات

أهم الإجابات لمديري خدمات تكنولوجيا المعلومات وفرق DevOps.
هل نحتاج إلى تصدير بيانات Jira أو ServiceNow الخاصة بنا إلى سحابة خارجية؟

لا! هذه هي الميزة الأكبر لـ Process.Science. تعمل تقنيتنا كإضافة أصلية مباشرة داخل Power BI أو Qlik Sense. تظل بيانات التذاكر والمستخدمين الحساسة الخاصة بك بالكامل داخل بنيتك التحتية الآمنة.

لدينا سير عمل مخصص للغاية في Jira وعدد لا يحصى من الحقول المخصصة. هل يمكنكم دعم ذلك؟

نعم. يتميز "تعدين العمليات" بالمرونة. نحن نستخرج سجلات الأحداث الخام (معرف التذكرة، تغييرات الحالة، الطوابع الزمنية، المستخدم) بالإضافة إلى جميع الحقول المخصصة ذات الصلة التي تحتاجها لتحليلك. نظامنا يتكيف مع سير عملك، وليس العكس.

نحن نستخدم بالفعل التقارير في ServiceNow. لماذا نحتاج إلى "تعدين العمليات"؟

تُظهر لك التقارير التقليدية مقاييس ثابتة، مثل تجاوز 40 اتفاقية مستوى خدمة (SLA) في الشهر الماضي. أما "تعدين العمليات" (Process Mining) فهو ديناميكي ويوضح لك الأسباب؛ إذ يقوم بتصور المسار الفعلي للتذاكر، ويكشف عن حلقات التكرار الخفية، ويحدد لك بدقة المرحلة التي ضاع فيها الوقت الحاسم.

هل يمكننا مقارنة أداء فرق الدعم المختلفة (على سبيل المثال، المستوى الأول مقابل المستوى الثاني)؟

بالتأكيد. تتيح منصة Process.Science إجراء مقارنة معيارية دقيقة لسير العمل. يمكنك تصفية العمليات ومقارنتها عبر فترات زمنية أو مواقع أو مستويات دعم مختلفة. وبهذه الطريقة، يمكنك تحديد أفضل الممارسات في فريق معين ونقلها إلى الفرق الأخرى.

ما هي المدة التي يستغرقها الإعداد لاختبار أولي (PoC)؟

تتميز عملية البدء بالكفاءة العالية. ولأننا لا نحتاج إلى بناء بنية تحتية جديدة، فإننا عادة ما نستغرق من يوم إلى يومين فقط للإعداد الأولي والحصول على النتائج الأولى. وخلال فترة إثبات المفهوم التي تمتد لأربعة أسابيع، نعمل معاً على تحديد مجالات محددة للتحسين.