Связаться по Skype: vkarabedyants
Позвонить Написать
+7 (499) 404-28-83

Блог о системном администрировании серверов и сайтов

Установка, настройка программного обеспечения Linux, Windows операционных систем

Как мы делали анализ работы сотрудников на базе данных Жира

Собственно все содержание статьи уместилось в заголовке.

Перед нами стояла задача оценить качество работы сотрудников службы технической поддержки, которые работали в Jira на протяжении последних 3х месяцев.

Конечно же, сказать —  проще, чем сделать. И первый вопрос, который перед нами встал – как оценивать.

Для этого были определены некоторые абстрактные понятия, которые формировались на базе конкретных чисел.

Мы пытались найти:

Эффективность работы = коэффициент скорости работы + коэффициент качества работы.

Под понятием скорость на самом деле скрывалось время выполнения одной усредненной задачи, а качество работы основывалось на количестве задач с превышенным SLA (service level agreement).

Что упростило нам задачу

В команде был разработан набор положений, согласно которому достаточно легко можно было определить критерии SLA, которых нужно придерживаться. Также был выстроен бизнес-процесс, достаточно детально фиксирующий каждый этап требуемых работ. В рамках бизнес-процесса требовалось заполнение поля, которое относило задачу к определенной категории. Также сотрудники вели учет времени, затраченного на решение зафиксированного вопроса.

С какими трудностями мы столкнулись при анализе в жира

Не всегда все поля задачи при прохождении по статусам бизнес процесса заполнялись корректно. У заказчика не оказалось инструментов для анализа имеющихся данных в Jira. Права на получение данных были ограничены одним проектом.

Как мы вышли из положения:

Мы использовали бесплатный плагин JIRA Misc Custom Fields для Жира, который позволяет создавать калькулируемые поля, в том числе, отражающие время выполнения определенной транзакции. Это позволило нам получить наиболее приближенные к реальным временным рамкам сроки поиска решения задачи и применение этого решения. Для определения нарушения SLA.отчеты жира

Используя Project Pivot Report мы получили данные по всем законченным задачам за анализируемые 3 месяца. И отдельно – количество незаконченных задач, и их перечень. По поиску причин наличия незаконченных задач руководство провело отдельную работу. Мы же занимались анализом завершенных задач.

Полученные данные мы экспортировали в Excel, а оттуда в таблицу Access. Это позволило использовать инструменты SQL для анализа полученной таблицы с данными. Выбор пал именно на Access только по тому, что это ПО было проще всего применить в нашем случае. В принципе подошел бы любой движок баз данных.

С помощью нескольких несложных SQL запросов мы разделили все категории задач на три группы по общему времени выполнения задачи. Быстро выполняемые, задачи средней скорости выполнения, долго выполняемые. Задач второй группы оказалось около 70% , поэтому дальнейший анализ работы сотрудников выполнялся именно по ним,  однако мы рекомендовали руководству рассмотреть и оставшиеся 2 группы по предложенному нами принципу.оценка сотрудников в jira

Итак, мы за каждый месяц определили количество задач, выполненных каждым сотрудником, среднее время выполнения задачи, отношение числа просроченных задач к общему количеству выполненных задач.

Данные экспортировали обратно в excel. По каждому из показателей построили графики и сформировали тренд.

Получились такие картинки:

 отчеты jira

 

Оказалось, что тренд соответствует ожиданиями руководства по изменению нагрузки на специалистов службы Service Desk заказчика. Работа сотрудников, показатели которых явно выпадали из среднестатистических, была проанализирована дополнительно. Что помогло выявить причины и помочь устранить их. В частности, одному из специалистов требовалось дополнительное обучение по узконаправленной тематике, с которой пришлось столкнуться в процессе работы, а другой был перегружен из-за совмещения задач технического специалиста и руководящих обязанностей.

Специалисты с высокой скоростью работы и минимальным количеством «просроченных» задач получили материальное вознаграждение.оценка задач в jira service desk

Для будущих анализов при формировании качества работы мы также предложили учитывать количество возвратов задачи на исполнение после проверки контролирующими персонами. (Бизнес-процесс заказчика позволяет это сделать.) А также добавить коэффициент удовлетворенности потребителя, то есть создателя задачи, который обратился в службу технической поддержки со своей проблемой. Ну и, конечно же, обзавестись удобным инструментом, для получения наглядных графиков и диаграмм.

Подводя итог, можно сказать, что выводы можно сделать практически из любого набора данных, а вот правильность их зависит от качества имеющейся информации. Если Вы планируете делать аналитику на базе информации накопленной в Жира, первое, о чем нужно подумать – какую информацию Вы хотите получить. Затем необходимо оценить, хватает ли входных данных, для получения нужных цифр для ожидаемого вывода. После чего – выбрать наиболее простой инструмент для удобного получения и отображения накопленной статистики, а также формирования цифр, которые помогут сформировать требующийся результат.

Если Вам все это кажется достаточно сложным и утомительным делом – обращайтесь к нам, [email protected] Мы всегда готовы предложить простые решения для сложных проблем!

Оставить комментарий

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.