Vea exactamente dónde los tickets de servicio se quedan atascados

En un mundo donde los objetivos de SLA, las limitaciones de recursos y las ineficiencias de los procesos son desafíos cotidianos, los equipos de TI necesitan algo más que herramientas tradicionales. Process.Science actúa como el traductor universal entre ITSM y DevOps, haciendo que el ping-pong de tickets, las violaciones de SLA y los bucles interminables sean visibles y estén totalmente automatizados en toda su cadena de herramientas.
La realidad en sin optimizar organizaciones de servicios
34%
De todos los tickets pasan por varios departamentos (efecto ping-pong) antes de ser resueltos.
Bloqueado
Recursos debido a las constantes desviaciones del "camino ideal" definido, que obligan a realizar retrabajos manuales.
SLA en riesgo
Los tickets a menudo pasan desapercibidos en las colas, lo que provoca el incumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio y la aplicación de penalizaciones.

Sus paneles de ITSM en acción

Respondemos a las preguntas donde los informes clásicos de Jira o ServiceNow fallan. Obtenga información basada en datos sobre dónde se atascan sus procesos de servicio y dónde los equipos de ITSM y DevOps se pierden el uno al otro en el camino.
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.
Tiempos de inactividad y retrabajo

Descubra el ping-pong y los bucles de tickets

¿Con qué frecuencia se mueven los tickets? ¿Dónde se producen transferencias innecesarias? Cuando los tickets circulan entre el primer nivel, el segundo nivel y los equipos de especialistas o DevOps, la eficiencia cae y la frustración aumenta.
Análisis de retrabajo: Visualice con precisión qué transiciones utilizan los agentes con mayor frecuencia y cuál es su impacto.
Seguimiento del tiempo de inactividad: Identifique en qué transiciones de estado (por ejemplo, "Esperando al cliente") los tickets pasan realmente la mayor parte de su tiempo.
Análisis de causa raíz: Identifique los grupos de soporte que están habitualmente sobrecargados y actúan como cuellos de botella.
Process.Science Service Management Multi Hop Dashboard in Power BI
Process.Science Service Management Benchmark Dashboard in Power BI
Rendimiento y SLA

Prevenga proactivamente las infracciones de SLA

Un panel clásico le muestra a fin de mes cuántos SLA se incumplieron. El Process Mining le muestra durante el mes qué variantes de proceso causan realmente estos retrasos y por qué su tiempo medio de resolución (MTTR) sigue aumentando mientras el tiempo de entrega de los cambios también crece.
Evaluación comparativa: Compare flujos de trabajo entre diferentes periodos de tiempo, niveles de soporte o ubicaciones.
Predicción: Identifique patrones en los tickets con alta probabilidad de
superan su tiempo de resolución.
Reducir el MTTR: Reduzca su tiempo medio de resolución mediante la
eliminación de bloqueos en los procesos.
Cumplimiento de procesos

Haga cumplir la "ruta ideal"

En teoría, existe un proceso perfecto que cumple con ITIL. En la realidad,
existen cientos de desviaciones. ¿Cuánto se desvían sus flujos de trabajo
¿se desvían de la "ruta ideal" definida?
Verificación de cumplimiento: Compare automáticamente sus procesos objetivo con la realidad sin filtros de ITSM.
Filtro de variantes: Utilice filtros visuales para examinar específicamente los valores atípicos y realizar análisis de causa raíz.
Potencial de automatización: Identifique rutas estándar de alta frecuencia ideales para RPA o automatización mediante scripts.
Process.Science Service Management Rework Dashboard in Power BI

De Jira y ServiceNow a la inteligencia de procesos

Impulsado por nuestra herramienta de preparación de datos (DPT), Process.Science se conecta a sus sistemas de tickets, desde Jira Service Management y ServiceNow hasta Azure DevOps, y convierte los registros de eventos que ya generan en inteligencia de procesos. Para una rápida "prueba de valor", solo necesita los datos básicos del proceso que sus sistemas ya producen.

01. Extracción de datos

Conectamos sus sistemas de tickets. Cada cambio de estado, comentario y asignación se registra como una huella digital.

02. Generación de registros de eventos

Conectamos sus sistemas de tickets. Cada cambio de estado, comentario y asignación se registra como una huella digital.

03. Integración flexible

Aquí es donde Process.Science marca la diferencia. La información visual se calcula directamente en su entorno actual de Power BI o Microsoft Fabric, o bien en la plataforma de Process.Science.

04. Información práctica

Identificará de inmediato dónde se estancan las transferencias, lo que le permitirá tomar medidas mediante portales de autoservicio mejorados, scripts de diagnóstico automatizados y un enrutamiento más claro entre los equipos de ITSM y DevOps.
Seguridad desde el diseño

Diseñado para departamentos de TI: máxima seguridad de datos. Con Process.Science, usted mantiene el control total sobre sus datos de ITSM mientras impulsa simultáneamente la optimización dinámica de los procesos de TI.

Nadie sabe mejor que el propio departamento de TI lo arriesgado que es transferir datos internos de soporte y sistemas a silos en la nube externos. Por eso hemos elegido una arquitectura que encanta a los administradores.

Su infraestructura

Nuestra solución se integra de forma nativa en su Power BI o Microsoft Fabric existente, o bien se ejecuta en la plataforma Process.Science. Los datos de los tickets nunca abandonan su entorno corporativo protegido.

Seguridad certificada

Certificación ISO 27001 y procesamiento de datos 100% conforme al RGPD "Made in Germany".

Gobierno y cumplimiento

Los roles y permisos de Azure AD o de su sistema de BI se adoptan sin problemas.

Excelencia de servicio medible

Process.Science cierra la brecha entre los procesos de servicio tradicionales y los métodos ágiles de DevOps, convirtiendo a ITSM y DevOps de adversarios en aliados. Nuestros clientes transforman radicalmente su gestión de servicios:
Empresa líder en servicios informáticos: Reducción del tiempo de resolución de tickets (MTTR) en un 35% al eliminar escalaciones innecesarias al segundo nivel.
Proveedor global de servicios financieros: Aumento del cumplimiento de los SLA del 82% al 98% mediante la detección proactiva de cuellos de botella en ServiceNow.
Corporación europea de software: Identificamos tickets estándar de alta frecuencia en Jira y los automatizamos con éxito, ahorrando cientos de horas de soporte al mes.
¿Tiene más preguntas?

Preguntas frecuentes de TI

Las respuestas más importantes para los gerentes de servicios de TI y los equipos de DevOps.
¿Necesitamos exportar nuestros datos de Jira o ServiceNow a una nube externa?

¡No! Esa es la mayor ventaja de Process.Science. Nuestra tecnología funciona como un complemento nativo directamente dentro de su Power BI o Qlik Sense. Sus datos confidenciales de tickets y usuarios permanecen completamente dentro de su propia infraestructura de TI segura.

Tenemos flujos de trabajo de Jira muy personalizados e innumerables campos personalizados. ¿Pueden trabajar con eso?

Sí. El Process Mining es flexible. Extraemos los registros de eventos sin procesar (ID de ticket, cambios de estado, marcas de tiempo, usuario), así como todos los campos personalizados que necesite para su análisis. Nuestro sistema se adapta a sus flujos de trabajo, no al revés.

Ya utilizamos informes en ServiceNow. ¿Por qué necesitamos el Process Mining?

Los informes estándar le muestran métricas estáticas: por ejemplo, que incumplió 40 SLA el mes pasado. El Process Mining es dinámico y le muestra el porqué: visualiza el recorrido real de los tickets, descubre bucles de "ping-pong" ocultos y le indica exactamente en qué transición se perdió el tiempo crucial.

¿Podemos comparar el rendimiento de diferentes equipos de soporte (por ejemplo, primer frente a segundo nivel)?

Por supuesto. Process.Science permite realizar evaluaciones comparativas detalladas de los flujos de trabajo. Puede filtrar y comparar procesos en diferentes periodos de tiempo, ubicaciones o niveles de soporte. De este modo, identificará las mejores prácticas de un equipo y podrá trasladarlas a otros.

¿Cuánto tiempo lleva la configuración para una prueba inicial (PoC)?

Empezar es extremadamente eficiente. Como no necesitamos crear una infraestructura nueva, normalmente solo requerimos de 1 a 2 días para la configuración inicial y obtener los primeros resultados. Durante nuestra prueba de concepto de 4 semanas, identificamos conjuntamente áreas específicas de actuación.

Transparencia en 30 días

Pruebe Process.Science con sus datos de tickets

Solicite nuestro resumen informativo gratuito. Descubra cómo funciona nuestra prueba de concepto (PoC) y cómo detectamos el "ping-pong" de tickets y los problemas de SLA en solo 4 semanas.
Soporte de especialistas en ITSM
Análisis directamente en Power BI, Microsoft Fabric o la plataforma Process.Science, lo que prefiera
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