Análise de processos em sistemas de helpdesk com apoio da mineração de processos : um estudo com a ferramenta disco

Abstract

Resumo: Este artigo analisa o processo de atendimento de chamados em um sistema de helpdesk por meio de Mineração de Processos, utilizando registros de eventos estruturados em um log compatível com a ferramenta Disco. O estudo tem como foco a mensuração do desempenho operacional e a verificação do cumprimento dos Acordos de Nível de Serviço (SLA) definidos por prioridade. A base analisada reúne registros ao longo de um ano, contendo informações de abertura, encerramento, prioridade atribuída e indicação de incidente. A metodologia envolveu a preparação do log com as atividades de abertura e fechamento, o cálculo das durações a partir dos timestamps registrados, a avaliação de conformidade aos SLAs estabelecidos para P1–P5, a comparação entre chamados com e sem incidentes e a análise dos resultados por prioridade. A preparação do log permitiu organizar os registros transacionais em um formato padronizado, adequado para cálculo de tempos e análise de desempenho, mesmo sem contemplar todas as etapas intermediárias do fluxo operacional. Os resultados mostram que a Mineração de Processos atendeu ao objetivo proposto, oferecendo uma visão estruturada do desempenho operacional e evidenciando padrões de conformidade e violação de SLA por prioridade. As análises revelaram atrasos, comportamentos recorrentes e variações temporais que impactam diretamente o cumprimento das metas. A partir desse diagnóstico operacional, foi possível ainda identificar implicações gerenciais alinhadas às boas práticas do ITIL e aos princípios de governança do COBIT, ampliando o valor dos achados para a gestão do serviço

Abstract: This article analyzes the ticket handling process in a helpdesk system through Process Mining, using event records structured in a log compatible with the Disco tool. The study focuses on measuring operational performance and verifying compliance with Service Level Agreements (SLAs) defined by priority. The dataset comprises one year of records, including opening and closing timestamps, assigned priority, and incident indicators. The methodology involved preparing the event log with Opening and Closing activities, calculating durations based on the recorded timestamps, assessing SLA compliance according to the targets established for priorities P1–P5, comparing tickets with and without incidents, and analyzing results by priority. The preparation of the log enabled the organization of transactional records into a standardized analytical structure suitable for performance measurement, even though intermediate workflow steps were not available in the source data. The results show that Process Mining fulfilled the proposed objective, providing a structured view of operational performance and revealing patterns of SLA compliance and violations across priorities. The analyses highlighted delays, recurrent behaviors, and temporal variations that directly affect service targets. Based on this operational assessment, managerial implications aligned with ITIL best practices and COBIT