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Esta pagina página tem o objetivo de compartilhar conhecimentos informações sobre a analise e solução para problemas de performances enfrentados por nossos clientes no dia-a-diaperformance individual de cada analista e sua equipe.

Importante: Compartilhando o conhecimento podemos atender os chamados de performance com maior facilidade, qualidade e agilidade.

 Como Gerar o LogProfiler

     Para avaliar a performance de rotinas em ADVPL e necessária a utilização do LogProfiler, para saber como gerar esse arquivo de monitoramento acessar o link abaixo. 

                 Link: FAT0100 - Como habilitar e gerar o LogProfiler para avaliação de desempenho (trace para rotinas ADVPL)

 Como utilizar o TDS para leitura do LogProfiler

Abaixo segue o passo-a-passo para utilizar a ferramenta "FW LogProfiler" para realizar a leitura do arquivo de LogProfiler, esta ferramenta ajuda muito na avaliação do log enviado por nossos clientes.

Link: Suporte Técnico Serviços - Ferramenta para leitura e analise do LogProfiler (FWLogProfiler)

Importante: Para instalação deste PlugIn e necessário instalar primeiramente a ferramenta TDS, caso tenha duvidas em como realizar este procedimento consulte a documentação através do link
http://tdn.totvs.com.br/pages/viewpage.action?pageId=23200029

Link: Utizando o FWLogProfiler para leitura

 Como analisar performance para processos que utilizam STORED PROCEDURES?

Verifiquei que a baixa performance esta na stored procedure e agora como analisar a baixa performance?

RESPOSTA:  Para analisar a baixa performance em stored procedure existe ferramentas nos bancos de dados para realizar essa atividade, estas ferramentas são semelhantes ao LogProfiler do Protheus que geram logs para monitor os tempos de processamento.

* Stored Procedure, que traduzido significa Procedimento Armazenado, é uma conjunto de comandos em SQL que podem ser executados de uma só vez, como em uma função. Ele armazena tarefas repetitivas e aceita parâmetros de entrada para que a tarefa seja efetuada de acordo com a necessidade individual.

 Abaixo segue os scripts de como utilizar estas ferramentas:

 Database SQL SERVER

Suporte Técnico Serviços - Como gerar o Trace para monitor a performance de Stored Procedures SQL Server

 Database ORACLE

Suporte Técnico Serviços - Como gerar o Trace para monitor a performance de Stored Procedures Oracle (TKPROF)

os resultados podemos entender os pontos de melhoria e proporcionar ao cliente uma experiência melhor dentro do suporte.

 Indicadores de Tickets (Analista x Equipe)

Apresenta dos dados de Tickets Abertos, Tickets Pendentes, Tickets Resolvidos, Tickets Fechados, Tickets Good, Tickets Bad e Tickets Fundidos do analista e da equipe.

O indicador de Tickets >= 3 e <=5 Interações apresenta os tickets abertos que podem comprometer um dos indicadores de produtividade.

 Indicadores Gerais da Equipe

Apresenta alguns gerais sobre a equipe default do analista ou a selecionada via parâmetro. As mestas são individuais por equipe.

• Back Saudável: É a projeção que o backlog deve ter ao final do ano letivo;
• Redução de Entrada: Projeção de quanto deve ser a entrada de ticket ao final do ano letivo;
• Aderência da Pesquisa: Meta corporativa, indicando a porcentagem que a pesquisa de satisfação deve atingir.

 Indicadores de Performance (Analista x Equipe)

Apresenta dos dados da meta estabelecida para a equipe e a posição do analista x equipe.

Caso o indicador esteja acima da meta ele fica destacado na cor verde, abaixo da meta em vermelho e igual a meta o mesmo fica destacado em amarelo.

• Produtividade Analista: (EM MANUTENÇÃO): (Tickets resolvidos + tickets fechados - tickets fundidos +KCS criação + KCS manutenção + Issues criadas) / quantidade de dias úteis;
• Produtividade Equipe: (EM MANUTENÇÃO): ((Tickets resolvidos + tickets fechados - tickets fundidos +KCS criação + KCS manutenção + Issues criadas) / quantidade de dias úteis) / analistas ativos;

• Complexidade dos Tickets: 

  Categoria 1	Tickets com dúvidas pontuais que já possuem documentações ou não conformidades conhecidas. Atendimento rápido, com sugestão de documentação ou associação de issue.
  Categoria 2	Tickets com situações onde o cliente entende que o resultado está incorreto. Atendimento que precisa de análise das evidências retornadas pelo cliente para seguir com a orientação correta.
  Categoria 3	Tickets que precisam de teste para tentar reproduzir a não conformidade, uma vez que, as evidências enviadas pelo cliente estão com processo correto. Pode-se gerar abertura de issue, ajuste de documentação ou envio para consultoria do módulo.
  Categoria 4	Tickets enviados para a consultoria do módulo com abertura de issue ou identificação de inconsistência na base do cliente.

• Atendimento em 5 Interações: Apresenta os tickets resolvidos ou fechados que tiveram mais de 5 interações públicas realizadas.
• Aging > 15 dias: O Aging é calculado sobre o backlog saudável. Sendo ele 15% do total apresentado no back saudável. (A meta apresentada é individual, ou seja, 15% do back saudável / número de analistas ativos da equipe).
• Retorno ao cliente > = 3 dias: Este indicador também é calculado sobre o backlog saudável. Sendo ele 15% do total apresentado no back saudável. (A meta apresentada é individual, sendo 15% do back saudável / número de analistas ativos da equipe).

 Indicadores de Satisfação do Cliente (Analista x Equipe)

Apresenta dos dados da meta estabelecida para a equipe e a posição do analista x equipe.

• NPS: O cálculo é ( (Promotores / (Promotores + Detratores + Neutros)) - (Detratores / (Promotores  + Detratores + Neutros)) ) *100;
• FCR: (Tickets resolvidos ou fechados sem issue criada, com apenas 1 interação - fundidos - ouvidorias) / Total de tickets resolvidos ou fechados no período;
• Tickets com Ouvidoria: Lista os tickets que tiveram acionamento por parte da Ouvidoria.
• TME: Tickets resolvidos ou fechados sem tickets fundidos e chatbot e classificados como Tipo = Pergunta.

 Indicadores de KCS

Apresenta os dados da meta estabelecida para a equipe e a posição do analista x equipe.

• Criação de Artigo: Tickets que tiveram artigos criados;
• Indicação de Artigo (EM MANUTENÇÃO): Tickets que tiveram artigos indicados.
• Manutenção de Artigo: Tickets que tiveram manutenção de artigo.

 Indicadores de Issues (Analista x Equipe)

Apresenta dos dados do analista x equipe.

• Issues Criadas: Total de issues criadas;
• Issues Rejeitadas: Total de issues rejeitadas.

 Indicadores do Robô de Atendimento (Analista x Equipe)

Apresenta dos dados do analista x equipe.

• Incidentes Cadastrados: Total de incidentes cadastrados no robô no período selecionado;
• Tickets Resolvidos: Total de tickets resolvidos pelo robô no período selecionado.

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