Soluzioni per l'IT Service Management (ITSM)

Vedi esattamente dove i tuoii ticket di assistenza rimangono bloccati

In un mondo in cui gli obiettivi SLA, i vincoli di risorse e le inefficienze dei processi sono sfide quotidiane, i team IT hanno bisogno di qualcosa di più dei semplici strumenti tradizionali. Process.Science funge da traduttore universale tra ITSM e DevOps, rendendo visibili il ping-pong dei ticket, le violazioni degli SLA e i cicli infiniti, automatizzando completamente l'intera catena di strumenti.
Scopri i casi d'uso
Come iniziamo
La realtà innon ottimizzatoorganizzazioni di servizi
34%
Di tutti i ticket passano attraverso più reparti (effetto ping-pong) diverse volte prima di essere risolti.
Bloccato
Risorse impegnate a causa di costanti deviazioni dal "percorso ideale" che richiedono interventi manuali.
SLA a rischio
I ticket spesso rimangono inosservati nelle code, causando la violazione degli accordi sul livello di servizio e relative penali.

Le tue dashboard ITSM in azione

Rispondiamo alle domande a cui i classici report di Jira o ServiceNow non sanno dare risposta. Ottieni insight basati sui dati per capire dove si bloccano i tuoi processi di servizio e dove i team ITSM e DevOps perdono il filo.
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.
Tempi di inattività e rilavorazioni

Scopri i ping-pong e i loop dei ticket

Con quale frequenza vengono spostati i ticket? Dove si verificano passaggi di consegne non necessari? Quando i ticket circolano tra il 1° livello, il 2° livello e i team di specialisti o DevOps, l'efficienza cala e la frustrazione aumenta.
Analisi delle rilavorazioni:Visualizza con precisione quali transizioni vengono utilizzate più frequentemente dagli agenti e il loro impatto.
Monitoraggio dei tempi di inattività:Individua in quali transizioni di stato (ad esempio, “In attesa del cliente”) i ticket trascorrono effettivamente la maggior parte del tempo.
Analisi delle cause profonde:Identifica i gruppi di supporto regolarmente sovraccarichi che fungono da colli di bottiglia.
Dashboard multi hop di Process.Science Service Management in Power BI
Dashboard di benchmark di Process.Science Service Management in Power BI
Performance e SLA

Prevenzione proattiva delle violazioni degli SLA

Una dashboard classica ti mostra a fine mese quanti SLA sono stati violati. Il Process Mining ti mostra durante il mese quali varianti di processo causano effettivamente questi ritardi e perché il tuo tempo medio di risoluzione (MTTR) continua a salire mentre aumenta anche il tempo di implementazione delle modifiche.
Benchmarking:Confronta i flussi di lavoro in diversi periodi, livelli di supporto o sedi.
Previsione:Individua i pattern nei ticket che hanno un'alta probabilità di
superano il tempo di risoluzione previsto.
Riduzione del MTTR:Riduci il tuo Mean Time to Resolve tramite mirataeliminazione dei blocchi di processo.
Conformità dei processi

Imponi l'"Happy Path"

In teoria, esiste un processo perfetto conforme a ITIL. In realtà,
ci sono centinaia di deviazioni. Di quanto i tuoi flussi di lavoro reali
si discostano dal "Happy Path" definito?
Controllo di conformità:Confronta automaticamente i tuoi processi target con la realtà ITSM senza filtri.
Filtro varianti:Utilizza il filtraggio visivo per esaminare specificamente i valori anomali ed eseguire analisi delle cause profonde.
Potenziali di automazione:Identifica i percorsi standard ad alta frequenza ideali per l'RPA o l'automazione tramite script.
Dashboard delle rilavorazioni di Process.Science Service Management in Power BI

Da Jira e ServiceNow alla Process Intelligence

Grazie al nostro Data Preparation Tool (DPT), Process.Science si collega ai tuoi sistemi di ticketing, da Jira Service Management e ServiceNow ad Azure DevOps, trasformando i log degli eventi che generano già in process intelligence. Per una rapida "dimostrazione di valore", ti bastano i dati di processo di base che i tuoi sistemi producono già.
Compatibile con:
Jira Service Management
ServiceNow
Azure DevOps

01. Estrazione dati

Colleghiamo i tuoi sistemi di ticketing. Ogni cambio di stato, commento e assegnazione viene registrato come impronta digitale.

02. Generazione del registro eventi

Colleghiamo i tuoi sistemi di ticketing. Ogni cambio di stato, commento e assegnazione viene registrato come impronta digitale.
Il nostro USP

03. Integrazione flessibile

È qui che Process.Science si distingue. Gli insight preparati visivamente vengono calcolati direttamente nel tuo Power BI o Microsoft Fabric esistente, oppure sulla piattaforma Process.Science.

04. Insight azionabili

Vedi immediatamente dove si bloccano i passaggi di consegne, così puoi intervenire con portali self-service migliori, script diagnostici automatizzati e un instradamento più chiaro tra i team ITSM e DevOps.
Sicurezza fin dalla progettazione

Pensato per i reparti IT:massima sicurezza dei dati

Nessuno meglio del reparto IT sa quanto sia rischioso trasferire i dati di supporto interno e di sistema verso silo cloud esterni. Ecco perché abbiamo scelto un'architettura che gli amministratori di sistema adorano.

Con Process.Science, mantieni il pieno controllo sui tuoi dati ITSM, ottimizzando al contempo i processi IT in modo dinamico

La tua infrastruttura

La nostra soluzione si integra nativamente in Power BI o Microsoft Fabric esistenti oppure viene eseguita sulla piattaforma Process.Science. I dati dei ticket non lasciano mai il tuo ambiente aziendale protetto.

Sicurezza certificata

Certificazione ISO 27001 ed elaborazione dati conforme al 100% al GDPR "Made in Germany".

Governance e conformità

I ruoli e le autorizzazioni di Azure AD o del tuo sistema di BI vengono adottati senza problemi.

Eccellenza del servizio misurabile

Process.Science colma il divario tra i processi di servizio tradizionali e i metodi DevOps agili, trasformando ITSM e DevOps da avversari in alleati. I nostri clienti trasformano radicalmente la loro gestione dei servizi:
Azienda leader di servizi IT:Ridotto il tempo di risoluzione dei ticket (MTTR) del 35% eliminando inutili escalation al secondo livello.
Fornitore globale di servizi finanziari:Aumentata la conformità agli SLA dall'82% al 98% grazie al rilevamento proattivo dei colli di bottiglia in ServiceNow.
Società europea di software:Identificati i ticket standard ad alta frequenza in Jira e automatizzati con successo, risparmiando centinaia di ore di supporto al mese.
Trasparenza in 30 giorni

Metti alla prova Process.Science con i tuoi dati sui ticket

Richiedi il nostro one-pager gratuito. Scopri come funziona il nostro Proof of Concept (PoC) e come identifichiamo i rimpalli di ticket e le criticità SLA in sole 4 settimane.
Supporto da parte di specialisti ITSM
Analisi direttamente in Power BI, Microsoft Fabric o sulla piattaforma Process.Science, a tua scelta
Sicuro e conforme al 100% al GDPR
Inviando la richiesta, accetti la Informativa sulla privacy di Process.Science
Grazie! La tua richiesta è stata ricevuta!
Riceverai un' e-mail con un link di conferma.
Ops! Qualcosa è andato storto durante l'invio del modulo.
Altre domande?

Domande frequenti dall'IT

Le risposte più importanti per i responsabili dei servizi IT e i team DevOps.
Dobbiamo esportare i nostri dati Jira o ServiceNow verso un cloud esterno?

No! Questo è il vantaggio principale di Process.Science. La nostra tecnologia funziona come un plugin nativo direttamente all'interno di Power BI o Qlik Sense. I tuoi dati sensibili sui ticket e sugli utenti rimangono interamente all'interno della tua infrastruttura IT sicura.

Abbiamo flussi di lavoro Jira altamente personalizzati e innumerevoli campi custom. Potete supportarli?

Sì. Il Process Mining è flessibile. Estraiamo i log degli eventi grezzi (ID ticket, cambi di stato, timestamp, utente) e tutti i campi personalizzati necessari per la tua analisi. Il nostro sistema si adatta ai tuoi flussi di lavoro, non il contrario.

Utilizziamo già la reportistica in ServiceNow. Perché abbiamo bisogno del process mining?

La reportistica standard mostra metriche statiche: ad esempio, che il mese scorso hai mancato 40 SLA. Il Process Mining è dinamico e ti mostra il perché: visualizza il percorso reale dei ticket, scopre i cicli di rimpallo nascosti e ti mostra esattamente in quale passaggio è stato perso il tempo cruciale.

Possiamo confrontare le prestazioni di diversi team di supporto (ad esempio, 1° vs 2° livello)?

Certamente. Process.Science consente un benchmarking dettagliato dei flussi di lavoro. Puoi filtrare e confrontare i processi in diversi periodi di tempo, sedi o livelli di supporto. In questo modo, identifichi le best practice in un team e puoi trasferirle agli altri.

Quanto tempo richiede la configurazione per un test iniziale (PoC)?

Iniziare è estremamente efficiente. Poiché non è necessario costruire una nuova infrastruttura, solitamente richiediamo solo 1-2 giorni per la configurazione iniziale e i primi risultati. Durante il nostro proof of concept di 4 settimane, identifichiamo insieme aree specifiche su cui intervenire.