1. 지속적 개선 문화 조성
점진적으로 개선할 사항을 찾기 위해 운영 및 서비스 관리 프로세스를 계속해서 평가해야 합니다. 대규모 변화를 시도하기보다는 적용이 가능한 소규모 조정 사항을 찾는 데 집중하는 것이 중요한 것이죠. 약간의 변화로도 변경 사항이 환경에 어떤 영향을 미치는지에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다. 그리고 소규모 변경 사항을 적용하면 이전 상태로 되돌리거나 필요한 개선 사항을 진행하기가 수월합니다. 위험하지 않은 수준에서 변화를 시도해 보시길 권해 드립니다.
2. ITIL 완성도 맵에서 현재 위치 파악
ITIL 완성도 모델(ITIL Maturity Model) 은 조직의 서비스 관리 역량과 거버넌스 구조 및 관리 시스템의 완성도를 평가합니다. 각 단계의 세부 사항을 진행하는 일은 다음 단계로 나아가는 프로세스의 일부이기 때문에, 현재 완성도에 상관없이 다음 단계로 나아가기 위해 어떤 작업을 수행해야 하는지 생각할 필요가 있습니다. 완성도를 0에서 4로 한 번에 끌어올릴 수는 없으며, ITIL 완성도와 관련해서는 단계를 건너뛸 수 없기 때문입니다. 지원이 필요하다면 서비스 관리에 대한 깊은 전문성을 지닌 솔루션 파트너로서 여러분이 이러한 단계를 극복할 수 있는 전략을 수립할 수 있도록 도움을 제공해 드리겠습니다.
3. 변경 지원 개선
변경 지원은 중요 시스템 장애와 서비스 중단을 방지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 잠재적인 변경 사항을 철저하게 검토하지 않으면 여러 환경이나 고객 경험 등이 위태로워질 수 있습니다. IT 팀은 이러한 변경 지원 관련 어려움 사이의 균형을 유지하는 동시에 변경 지원 프로세스를 개선할 방법을 찾아야 합니다. 변화를 지원한다는 것은 비즈니스가 지속해서 개선될 수 있도록 직원들이 변경 사항을 적용할 수 있도록 권한을 부여하는 것을 의미합니다.
✔️ 변경 지원 관련 어려움
▪️ 느리고 무거운 프로세스
▪️ 개발 팀과 운영 팀 사이의 갈등
▪️ 위험과 혁신의 균형을 유지할 필요성
Jira Service Management는 다음과 같이 2가지 방법으로 변경 지원 프로세스를 가속화할 수 있도록 지원하고 있습니다.
1️⃣ 위험 평가 기능 자동화
Jira Service Management는 코드 변경 요청이 자동으로 생성될 수 있도록 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 위험 평가 엔진을 사용해 저위험 변경 사항은 자동으로 승인 및 배포하고, 고위험 변경 사항은 승인을 위해 보류할 수 있습니다.
조직은 더 많은 대상 그룹이 변화를 시작할 수 있도록 함으로써 혁신을 가속화할 수 있습니다. 더 폭넓은 대상 그룹은 셀프서비스 포털을 통해 변경 사항을 제출할 수 있으며, 동적 양식은 요청에서 적절한 정보가 입력되도록 합니다.
CD 도구 고위험
2️⃣ 변경 관리에 대한 인사이트를 제공하는 데이터 기반 접근법을 위한 분석
▪️데이터 분류: 시스템에 저장되는 데이터의 유형은 서로 다릅니다. 시스템에는 고객 데이터, 재무 데이터, 관리 데이터, 구성 세부 정보 등 다양한 데이터가 저장되어 있을 수 있습니다. 데이터는 유형에 따라 다르게 취급해야 합니다.
▪️과거 성공 사례: 과거의 경험을 고려하고 이전에 업무를 진행한 방식에 기반해 의사결정을 내리세요. 가끔씩은 표준 변경 사항으로 인해 시스템이 다운되거나 고위험 변경 사항이 원활하게 적용되지 않을 때가 있습니다. 이러한 과거 사항은 위험을 파악하고 인적 오류를 제거하는 데 도움이 됩니다.
▪️자동 경로 지정: 이러한 변경 유형에 대한 성공률은 얼마입니까? 변경 사항이 매우 성공적이라면 자동으로 경로를 지정해 위험에 영향을 주지 않고 비즈니스를 가속화할 수 있습니다.
4. 분석 속도 향상
서비스 관리 소프트웨어 데이터에는 의사결정을 혁신할 수 있는 풍부한 지식이 숨어 있습니다. Jira Service Management는 다음과 같이 데이터 분석에 접근하는 방법에 대해 몇 가지 옵션을 제공하고 있습니다.
📊네이티브 보고
일상적인 표준 보고서의 경우 Jira Service Management가 기본으로 제공하는 보고 기능과 대시보드로 사용자가 필요로 하는 대부분의 정보를 제공할 수 있습니다. 사용자는 이러한 기본 제공 분석 기능을 통해 필요에 따라 신속하게 분석 데이터를 끌어오고 다운로드할 수 있습니다.
🗃️타사 옵션
보다 복잡한 계산이 필요한 경우에는 Easy BI, Tableau, Power BI 등의 타사 옵션이 준비되어 있습니다. 사용자는 데이터를 Jira Service Management 시스템으로 끌어올 수 있습니다. 이는 서비스 관리 데이터를 조직에서 이미 사용하고 있는 익숙한 보고 형식에 통합하려는 경우에 유용합니다.
💡Atlassian Analytics
Atlassian Analytics는 Atlassian 플랫폼의 엔터프라이즈 고객을 위해 구축되어 Atlassian Data Lake에 매끄럽게 연결되는 크로스제품 기능입니다. 사용자는 Atlassian Analytics을 통해 미리 구축된 대시보드나 커스텀 대시보드를 위한 로우코드 또는 노코드 편집기로 원하는 대로 데이터를 분석할 수 있으며, 서비스 중단이 매출에 미친 영향이나 서비스 제공 비용 등에 대해 살펴볼 수도 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 끌어옴으로써 사용자는 더욱 많은 인사이트를 확보하고 문제가 있는 영역을 파악할 수 있습니다.
5. 앱과 플러그인을 사용해 서비스 데스크 강화
IT 영역에서는 일관성을 확보하는 것은 매우 중요하지만 어려운 일입니다. 대부분 표준 ITIL 실무사례를 따르고 있지만, 조직의 고유한 요구사항에 따라 서로 다른 관점과 방식으로 실무사례에 접근하고 있습니다. 또한 모두가 같은 방식으로 인시던트 관리, 서비스 요청 관리, 문제 관리, 변경 관리를 진행하지는 않습니다.
수천 명의 고객이 Atlassian Marketplace을 사용하고 있는 이유는 바로 이 부분 때문입니다. Atlassian Marketplace에서는 Jira Service Management 등 Atlassian 애플리케이션에서 특정 기능을 수행하기 위한 별도의 앱을 구매할 수 있습니다.
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