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Ihr Datentemplate für das Problemmanagement

Freshservice

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Attribute des Problemmanagements (19) Aktivitäten im Problemmanagement (15) Anleitungen zur Datenextraktion (3)

Ihr Datentemplate für das Problemmanagement

Dieses Template bietet einen umfassenden Rahmen, um den Lebenszyklus von Problemen in Freshservice abzubilden. So können Sie Engpässe bei der Ursachenanalyse und der Erstellung von Workarounds erkennen. Es beschreibt die erforderlichen Attribute und Aktivitäten für ein aussagekräftiges Event Log für Process Mining. Mit dieser Anleitung vereinfachen Sie die Datenextraktion und können sich darauf konzentrieren, die Stabilität Ihrer IT-Services zu verbessern.

Wichtige Attribute für eine vertiefte Ursachenanalyse
Standardisierte Zuordnung von Aktivitäten im Problemlebenszyklus
Technische Anleitung zur Datenextraktion aus Freshservice

Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

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Attribute des Problemmanagements

Diese empfohlenen Datenfelder liefern den nötigen Kontext für Ihr Event Log und ermöglichen eine detaillierte Analyse der Leistung Ihres Problemmanagements.

3 Erforderlich 9 Empfohlen 7 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivität ActivityName	Das konkrete Ereignis oder die Aktion, die am Problem-Datensatz ausgeführt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut beschreibt einen Schritt im Prozesslebenszyklus, etwa 'Problem erfasst', 'Ursache ermittelt' oder 'Supportgruppe geändert'. Process-Discovery-Algorithmen verwenden es als zentrale Grundlage, um die Abfolge der Arbeitsschritte abzubilden. In der Analyse bestimmt dieses Feld die Knoten in der Prozessübersicht. Es ist entscheidend, um Nachbearbeitungsschleifen, übersprungene Schritte und Prozessvarianten zu erkennen. Warum das wichtig ist Definiert, was bei der Prozessausführung geschieht, und ist für die Erstellung der Prozessübersicht erforderlich. Woher beziehen Abgeleitet aus den Freshservice-Endpunkten 'Activities' oder 'Audit Log'. Beispiele Problem erfasstPriorität aktualisiertStatus auf Gelöst geändert
	Problem-Datensatz ProblemNumber	Der eindeutige alphanumerische Bezeichner des Problem-Datensatzes (z. B. PRB-10234).
Beschreibung Dieses Attribut dient als zentrale Case-ID für die Process-Mining-Analyse. Es identifiziert eine bestimmte Problemuntersuchung in Freshservice eindeutig und verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten, Ereignisse und Änderungen. Damit werden einzelne Einträge aus dem Audit-Protokoll zu einer zusammenhängenden Prozessinstanz gruppiert. In der Analyse können Benutzer anhand dieser ID von übergeordneten Auswertungen zu einzelnen Problemverläufen wechseln und die genaue Abfolge der Ereignisse nachvollziehen. Warum das wichtig ist Dieser grundlegende Schlüssel dient zur Rekonstruktion des Prozessablaufs und ist erforderlich, um jeden Case eindeutig zu identifizieren. Woher beziehen Freshservice API-Objekt 'Problem', Feld 'display_id'. Beispiele PRB-10023PRB-10045PRB-11201
	Timestamp EventTimestamp	Das genaue Datum und die Uhrzeit, zu denen die Aktivität stattgefunden hat.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst, wann ein bestimmtes Ereignis im System stattgefunden hat. Die Process-Mining-Engine kann damit Ereignisse chronologisch ordnen und die Dauer zwischen Prozessschritten berechnen. In der Analyse bilden diese Daten die Grundlage für alle zeitbezogenen KPIs, etwa Durchlaufzeiten, Analysen der Bearbeitungsdauer und die Erkennung von Engpässen. Warum das wichtig ist Legt die zeitliche Abfolge der Ereignisse fest und ermöglicht so die Berechnung der Zykluszeit und die Sortierung des Prozesses. Woher beziehen Freshservice-API-Felder 'created_at' oder 'updated_at' innerhalb des Aktivitätsverlaufs. Beispiele 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z
	Abteilung DepartmentName	Die Abteilung des Benutzers, der das Problem gemeldet hat oder hauptsächlich davon betroffen ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Geschäftseinheit an, die vom Problem betroffen ist. Bei der Analyse hilft es, die 'SLA-Leistung bei kritischen Problemen' nach Abteilung aufzuschlüsseln und zu prüfen, ob bestimmte Abteilungen langsamer unterstützt werden als andere. Warum das wichtig ist Liefert organisatorischen Kontext zu den Auswirkungen von Problemen. Woher beziehen Freshservice-API, über eine Zuordnung des Anfragenden zur Department-Tabelle. Beispiele FinanzenPersonalwesenIT
	Priorität ProblemPriority	Die dem Problem zugewiesene Prioritätsstufe, zum Beispiel niedrig, mittel, hoch oder dringend.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die relative Bedeutung und Dringlichkeit des Problem-Datensatzes an. Die Einstufung basiert üblicherweise auf einer Matrix aus Auswirkung und Dringlichkeit. Bei der Analyse ist dieses Feld für die Segmentierung entscheidend. Analysten können damit Zykluszeiten und SLA-Einhaltung bei kritischen Problemen mit denen bei kleineren Fehlern vergleichen. Warum das wichtig ist Unverzichtbar, um Analysen zu Problemen mit hoher Auswirkung zu filtern und zu priorisieren. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'priority'. Beispiele NiedrigMittelHochDringend
	SLA-Verstoß IsSlaBreached	Kennzeichnet, ob der Problem-Datensatz das vereinbarte Service-Level-Ziel verfehlt hat.
Beschreibung Dieses boolesche Attribut ist wahr, wenn die Zeit bis zur Problemlösung die festgelegte Vorgabe überschritten hat. Bei der Analyse fließt es in das Dashboard 'SLA-Leistung bei kritischen Problemen' ein. So lässt sich erkennen, welche Teams oder Kategorien besonders häufig Fristen nicht einhalten. Warum das wichtig ist Direktes Maß für Prozesseinhaltung und Leistung. Woher beziehen Freshservice-API, abgeleitet aus 'sla_policy' oder den Kennzeichen 'sla_breached'. Beispiele truefalse
	Status ProblemStatus	Der aktuelle Lebenszyklusstatus des Problems, zum Beispiel offen, Änderung angefordert oder gelöst.
Beschreibung Dieses Attribut bildet den Fortschritt des Problems im Workflow ab. Änderungen an diesem Feld lösen standardmäßige Prozessaktivitäten aus. Bei der Analyse dient es als primärer Filter, um aktive von abgeschlossenen Vorgängen zu unterscheiden und laufende Arbeit (WIP, Work in Progress) auszuwerten. Warum das wichtig ist Gibt den Status des Cases an und dient zur Berechnung von Prozessflusskennzahlen. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'status'. Beispiele OffenÄnderung ausstehendGelöstGeschlossen
	Supportgruppe SupportGroup	Das technische Team oder die Gruppe, die mit der Bearbeitung des Problems betraut ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, welches Team für den Problem-Datensatz zuständig ist. Übergaben zwischen Gruppen sind eine wesentliche Ursache für Verzögerungen im Problem Management. Bei der Analyse dient das Feld dazu, die 'Heatmap zu Übergaben zwischen Supportgruppen' zu erstellen und wiederholte Weitergaben zwischen Teams zu erkennen. Warum das wichtig ist Entscheidend für die Analyse von Übergaben und das Erkennen von Engpässen durch isolierte Teams. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'group_id' (erfordert eine Zuordnung zur Groups-Tabelle). Beispiele DatenbankteamNetzwerkbetriebAnwendungssupport
	Ursachenkategorie RootCauseCategory	Die Klassifizierung der ermittelten Ursache des Problems.
Beschreibung Dieses Attribut kategorisiert den Grund für das Problem, zum Beispiel 'Softwarefehler', 'Konfigurationsfehler' oder 'menschlicher Fehler'. Es wird nach der Phase der Ursachenanalyse (RCA) ausgefüllt. Bei der Analyse dient es dem Dashboard 'Qualität der Ursachenkategorisierung', mit dem sich systemische Schwachstellen in der Infrastruktur erkennen lassen. Warum das wichtig ist Unverzichtbar für die Trendanalyse und das Erkennen von Bereichen, die sich proaktiv verbessern lassen. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem'. Je nach Konfiguration ein benutzerdefiniertes Feld oder das Textfeld 'root_cause'. Beispiele SoftwarefehlerKonfigurationsfehlerHardwaredefekt
	Verknüpfte Incidents RelatedIncidentCount	Die Anzahl der Incident-Datensätze, die mit diesem Problem verknüpft sind.
Beschreibung Dieses Attribut zählt die einzelnen Incidents, die dem Problem-Datensatz zugeordnet sind. Es dient als Näherungswert für das Ausmaß der Beeinträchtigung der Benutzer. Bei der Analyse wird es für die KPI 'Dichte der Incident-Verknüpfungen' verwendet. Damit lässt sich prüfen, ob Probleme tatsächlich die Anzahl der Incidents verringern. Warum das wichtig ist Zeigt, wie stark sich das Problem auf den Helpdesk auswirkt. Woher beziehen Freshservice-API, Anzahl der Einträge im Array 'associated_incidents'. Beispiele 05120
	Wiedereröffnet IsReopened	Kennzeichnet, ob der Problem-Datensatz jemals von einem geschlossenen in einen offenen Status zurückgesetzt wurde.
Beschreibung Dieses boolesche Attribut wird anhand des Aktivitätsverlaufs berechnet. Dabei werden Übergänge von einem abgeschlossenen in einen aktiven Status geprüft. Bei der Analyse unterstützt es das Dashboard 'Trends bei wiedereröffneten Problem-Datensätzen' und dient als wichtiger Qualitätsindikator für den Lösungsprozess. Warum das wichtig ist Wichtiger Indikator für fälschlich als gelöst markierte Probleme und Nacharbeit. Woher beziehen Aus dem Event Log berechnet (ActivityName). Beispiele truefalse
	Zugewiesener Agent AgentName	Der Name des Service-Desk-Agenten, der dem Problem derzeit zugewiesen ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, wer für die Untersuchung oder Behebung des Problems verantwortlich ist. Es ermöglicht die Ressourcenanalyse und Leistungsüberwachung. Bei der Analyse hilft es, die Arbeitslastverteilung zu erkennen und einzelne Personen zu identifizieren, die überlastet sind oder besonders effizient eine Ursachenanalyse (RCA) durchführen. Warum das wichtig ist Wichtig für die Ressourcenanalyse und die Analyse der Organisationsstruktur. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'responder_id' (erfordert eine Zuordnung zur Agent-Tabelle). Beispiele Alice SmithBob JonesSystemadministrator
	Auswirkung ImpactLevel	Das Ausmaß, in dem das Problem Geschäftsprozesse beeinträchtigt.
Beschreibung Dieses Attribut quantifiziert den Umfang des Problems. Häufig wird es zusammen mit der Dringlichkeit herangezogen, um die Priorität festzulegen. Bei der Analyse hilft es, zu priorisieren, welche Prozessengpässe die wichtigsten Geschäftsfunktionen beeinträchtigen. Warum das wichtig ist Dient dazu, Analyseergebnisse nach geschäftlicher Kritikalität zu gewichten. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'impact'. Beispiele NiedrigMittelHoch
	Beschreibung der Behelfslösung WorkaroundNotes	Text mit der Beschreibung der vorübergehenden Behebung oder Behelfslösung.
Beschreibung Dieses Attribut enthält Einzelheiten zur bereitgestellten vorübergehenden Lösung. Ist es ausgefüllt, wurde eine Behelfslösung veröffentlicht. Bei der Analyse fließt der Timestamp, zu dem das Feld ausgefüllt wurde, in die KPI 'Durchschnittliche Bereitstellungszeit für Behelfslösungen' ein. Warum das wichtig ist Entscheidend, um die Geschwindigkeit der Schadensbegrenzung mit der Zeit bis zur vollständigen Lösung zu vergleichen. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'workaround'. Beispiele Dienst manuell neu startenBrowser-Cache leerenAlternativen VPN-Endpunkt verwenden
	Betroffenes Asset AssociatedAsset	Das primäre Configuration Item (CI) oder Asset, das mit dem Problem verknüpft ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt das konkrete Hardware- oder Software-Asset an, das untersucht wird. Bei der Analyse ermöglicht es die Auswertung der 'Qualität der Ursachenkategorisierung' nach Asset-Typ. So lässt sich feststellen, ob bestimmte Geräte oder Softwareversionen besonders fehleranfällig sind. Warum das wichtig ist Stellt den Zusammenhang zwischen Prozessleistung und Infrastrukturkomponenten her. Woher beziehen Freshservice-API, Feld 'associated_assets'. Beispiele Server-01GehaltsabrechnungsanwendungCore-Switch A
	Fälligkeitsdatum DueDate	Das Zieldatum, bis zu dem der Problem-Datensatz voraussichtlich gelöst wird.
Beschreibung Dieses Attribut enthält die Frist für das Problem. Sie wird häufig durch SLA-Richtlinien oder manuell von einer Führungskraft festgelegt. Bei der Analyse gibt der Vergleich dieses Datums mit dem tatsächlichen Lösungsdatum Aufschluss über die Planungsgenauigkeit und realistische Erwartungen. Warum das wichtig ist Bezugspunkt für die Analyse fristgerechter Erledigungen. Woher beziehen Freshservice-API-Objekt 'Problem', Feld 'due_by'. Beispiele 2023-12-31T17:00:00Z
	Letzte Datenaktualisierung LastExtractionTime	Der Timestamp gibt an, wann die Daten aus Freshservice extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut zeigt an, wie aktuell der für die Analyse verwendete Datensatz ist. So können Benutzer erkennen, ob sie Echtzeitdaten oder eine Momentaufnahme aus der Vergangenheit betrachten. Bei der Analyse dient es als Bezugspunkt, um die aktuelle Dauer offener aktiver Cases zu berechnen. Warum das wichtig ist Liefert Kontext zur Datenlatenz und Zuverlässigkeit. Woher beziehen Systemzeit zum Zeitpunkt der ETL-Ausführung. Beispiele 2023-11-01T12:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	Der Name des Systems, aus dem die Daten stammen.
Beschreibung Dieses statische Attribut gibt an, woher der Datensatz stammt, in diesem Fall aus 'Freshservice'. In Umgebungen mit mehreren Systemen lassen sich damit Datensätze aus verschiedenen ITSM-Tools oder Instanzen unterscheiden. Bei der Analyse dient das Attribut vor allem zum Filtern und Gruppieren von Daten aus mehreren Quellen. Warum das wichtig ist Sichert die Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit bei Process-Mining-Implementierungen mit mehreren Systemen. Woher beziehen Bei der Extraktion fest codierter Wert. Beispiele Freshservice
	Verknüpfte Änderungsanforderung ChangeRequestId	Die Kennung der Änderungsanforderung, die zur Behebung des Problems erstellt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut enthält die ID einer Änderungsanforderung, die mit dem Problem-Datensatz verknüpft ist und eine dauerhafte Behebung ermöglichen soll. Bei der Analyse ist es für die KPI 'Zeit von der Ursachenanalyse bis zur Änderung' entscheidend. Damit lässt sich messen, wie viel Zeit zwischen der Ermittlung einer Ursache und den entsprechenden Maßnahmen vergeht. Warum das wichtig ist Verknüpft den Problemprozess mit dem Change-Management-Prozess. Woher beziehen Freshservice-API, Feld 'associated_change_request'. Beispiele CHG-2001CHG-2045

Erforderlich Empfohlen Optional

Aktivitäten im Problemmanagement

Erfassen Sie diese wichtigen Prozessmeilensteine und Statusänderungen, um den gesamten Ablauf von Problemvorgängen in Ihrem Service Desk sichtbar zu machen.

7 Empfohlen 8 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Änderungsanforderung verknüpft	Ein Change-Datensatz wird mit dem Problem-Datensatz verknüpft. Damit beginnt die Behebungsphase. Erfasst wird dies über das Systemereignis 'Association with Change'.
Warum das wichtig ist Wichtig für die Überwachung von Engpässen bei Änderungsanforderungen. Misst die Übergabe vom Problemmanagement an das Änderungsmanagement. Woher beziehen Activity Stream: Ereignis 'Association with Change'. Erfassung Wird protokolliert, wenn eine Change-ID verknüpft wird Ereignistyp explicit
	Dauerhafte Lösung umgesetzt	Steht für die Umsetzung der endgültigen Lösung. In Freshservice wird dies üblicherweise daraus abgeleitet, dass der Status zu 'Solved' oder 'Resolved' wechselt.
Warum das wichtig ist Berechnet die Verzögerung bis zur Umsetzung der dauerhaften Lösung. Markiert das Ende der technischen Behebung. Woher beziehen Activity Stream: Statuswechsel zu 'Solved' oder 'Resolved'. Erfassung Statusfeld vor und nach der Änderung vergleichen Ereignistyp inferred
	Problem erfasst	Der Problem-Datensatz wird erstmals im System angelegt. Dieses Ereignis wird im Freshservice-Audit-Protokoll ausdrücklich erfasst, wenn ein neues Problem-Ticket gespeichert wird.
Warum das wichtig ist Markiert den Beginn der Prozessinstanz. Dieser Zeitpunkt dient als Ausgangspunkt für die Berechnung aller Durchlauf- und Zykluszeiten. Woher beziehen Freshservice Activity Stream oder Tickets API (Timestamp created_at). Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion New Problem ausgeführt wird Ereignistyp explicit
	Problem geschlossen	Das abschließende Ereignis im Lebenszyklus: Der Datensatz wird gesperrt und gilt als inaktiv. Erfasst wird der Statuswechsel zu 'Closed'.
Warum das wichtig ist Legt das endgültige Ende der Prozessinstanz fest. Wird für die Berechnung der gesamten Zykluszeit benötigt. Woher beziehen Activity Stream: Statuswechsel zu 'Closed'. Erfassung Wird protokolliert, wenn sich der Status zu Closed ändert Ereignistyp explicit
	Supportgruppe zugewiesen	Der Problem-Datensatz wird an ein bestimmtes technisches Team oder eine Zuweisungsgruppe weitergeleitet. Erfasst werden Änderungen am Feld 'Group' im Ticketverlauf.
Warum das wichtig ist Wichtig für die Heatmap zu Übergaben zwischen Supportgruppen. Die Nachverfolgung macht Pingpong-Effekte und übermäßige Übergaben zwischen Teams sichtbar. Woher beziehen Activity Stream: Änderungen am Feld 'group_id' oder 'group_name'. Erfassung Wird protokolliert, wenn das Feld Group aktualisiert wird Ereignistyp explicit
	Umgehungslösung veröffentlicht	Dem Problem-Datensatz wird eine temporäre Lösung hinzugefügt, häufig als Notiz oder Feld 'Workaround'. Dient zur Berechnung der Geschwindigkeit bei der Veröffentlichung von Umgehungslösungen.
Warum das wichtig ist Misst, wie schnell das Team die Auswirkungen begrenzt. Wichtig für die KPI zur durchschnittlichen Durchlaufzeit bis zur Umgehungslösung. Woher beziehen Activity Stream: Änderung am Feld 'workaround' oder Erstellung einer Notiz mit der Kennzeichnung Solution/Workaround. Erfassung Wird protokolliert, wenn das Feld Workaround ausgefüllt wird Ereignistyp explicit
	Ursache ermittelt	Der Zeitpunkt, an dem das Textfeld zur Ursache oder der Analyseabschnitt ausgefüllt wird. Erfasst wird die erste Änderung des Felds 'Root Cause' von einem leeren Wert.
Warum das wichtig ist Der wichtigste Meilenstein für die Analyse der Durchlaufzeit bis zur Ursachenanalyse. Er markiert den Übergang von der Untersuchung zum Entwurf einer Lösung. Woher beziehen Activity Stream: Änderung an den Feldern 'root_cause' oder 'analysis'. Erfassung Feld root_cause vor und nach der Änderung vergleichen Ereignistyp inferred
	Agent zugewiesen	Eine bestimmte Person wird mit der Bearbeitung des Problem-Datensatzes betraut. Das Ereignis wird ausdrücklich erfasst, wenn das Feld 'Agent' ausgefüllt oder aktualisiert wird.
Warum das wichtig ist Zeigt an, wann eine Ressource die Arbeit offiziell übernommen hat. Unterstützt die Analyse der Ressourcenzuweisung nach Priorität. Woher beziehen Activity Stream: Änderungen am Feld 'responder_id'. Erfassung Wird protokolliert, wenn das Feld Agent aktualisiert wird Ereignistyp explicit
	Asset verknüpft	Ein Configuration Item (CI) oder Asset wird dem Problem-Datensatz zugeordnet. So lassen sich der 'Affected Business Service' oder das 'Impacted Configuration Item' ermitteln.
Warum das wichtig ist Verknüpft das abstrakte Problem mit der physischen oder logischen Infrastruktur. Wichtig für die Qualitätsanalyse der Ursachenkategorisierung. Woher beziehen Activity Stream: Ereignis 'Association with Asset'. Erfassung Wird protokolliert, wenn ein Asset an den Datensatz angehängt wird Ereignistyp explicit
	Notiz hinzugefügt	Erfasst allgemein, wenn dem Datensatz eine öffentliche oder private Notiz hinzugefügt wird. Steht für laufende Zusammenarbeit oder Aktualisierungen.
Warum das wichtig ist Kann auf aktive Arbeit hinweisen, auch wenn sich der Status nicht geändert hat. Hilfreich, um Phasen des 'aktiven Wartens' zu erkennen. Woher beziehen Activity Stream: Ereignis 'Note added'. Erfassung Wird protokolliert, wenn ein Kommentar veröffentlicht wird Ereignistyp explicit
	Priorität aktualisiert	Die Dringlichkeit oder Auswirkung des Problem-Datensatzes wird geändert. Erfasst wird dies über den Audit-Verlauf des Felds 'Priority'.
Warum das wichtig ist Entscheidend für die Analyse von SLA-Verstößen und die Filterung des Dashboards zur SLA-Leistung bei kritischen Problemen. Woher beziehen Activity Stream: Änderungen am Feld 'priority'. Erfassung Wird protokolliert, wenn das Feld Priority geändert wird Ereignistyp explicit
	Problem erneut geöffnet	Der Status wechselt von 'Resolved' oder 'Closed' zurück zu 'Open'. Das weist darauf hin, dass die Lösung fehlgeschlagen ist oder abgelehnt wurde.
Warum das wichtig ist Die zentrale Kennzahl für das Dashboard zu Wiedereröffnungstrends bei Problem-Datensätzen. Hohe Werte deuten auf eine unzureichende Ursachenanalyse oder mangelhafte Lösungen hin. Woher beziehen Activity Stream: Statuswechsel von [Closed/Solved] zu [Open/In Progress]. Erfassung Statusfeld vor und nach der Änderung vergleichen Ereignistyp inferred
	Problemaufgabe abgeschlossen	Eine dem Problem-Datensatz zugeordnete Teilaufgabe wird abgeschlossen. Damit werden häufig Reviews nach der Implementierung (PIRs) oder bestimmte Untersuchungsschritte erfasst.
Warum das wichtig ist Unterstützt das Dashboard zur Prüfung abgeschlossener Reviews, indem erfasst wird, ob Review-Aufgaben geschlossen werden. Woher beziehen Activity Stream: Statuswechsel von 'Task' zu Closed/Completed. Erfassung Wird protokolliert, wenn eine verknüpfte Task als abgeschlossen markiert wird Ereignistyp explicit
	SLA-Verstoß	Ein vom System erzeugtes Ereignis zeigt an, dass der Zeitpunkt 'Due By' überschritten wurde. Freshservice protokolliert bestimmte SLA-Verstoßmarkierungen.
Warum das wichtig ist Unterstützt direkt die Analyse der SLA-Leistung bei kritischen Problemen und macht Compliance-Verstöße sichtbar. Woher beziehen Activity Stream: Systemprotokoll zum SLA-Verstoß. Erfassung Wird protokolliert, wenn die SLA-Überwachung des Systems ausgelöst wird Ereignistyp explicit
	Status: Warten auf Änderung	Ein Statuswechsel zeigt an, dass das Problem auf die Umsetzung einer Änderungsanforderung wartet. Abgeleitet wird dies aus einer Änderung des Statusfelds zu 'Change Requested' oder einem ähnlichen Wert.
Warum das wichtig ist Macht Wartezeiten sichtbar, in denen das Problemmanagement-Team von externen Änderungsprozessen abhängig ist. Woher beziehen Activity Stream: Statuswechsel zu einer ID für 'Change Requested'. Erfassung Statusfeld vor und nach der Änderung vergleichen Ereignistyp inferred

Anleitungen zur Datenextraktion

So exportieren Sie Ihre Daten aus Freshservice

Schritte

Melden Sie sich bei Freshservice an. Verwenden Sie ein Konto mit Administrator- oder Supervisor-Berechtigungen, um auf das Modul „Analysen“ zuzugreifen.
Öffnen Sie im Navigationsmenü links das Symbol Analysen.
Klicken Sie oben rechts auf Neuer Bericht und geben Sie einen Namen ein, zum Beispiel „Process Mining für das Problemmanagement“.
Klicken Sie im Bericht auf Widget hinzufügen und wählen Sie als Visualisierung Datentabelle aus.
Wählen Sie im rechts angezeigten Bereich zur Datensatzwahl Probleme als primäres Modul aus.
Kennzahlen konfigurieren: Stellen Sie im Abschnitt „Kennzahlen“ sicher, dass „Probleme“ als Zählwert festgelegt ist, damit Daten auf Datensatzebene abgerufen werden.
Spalten (Attribute) konfigurieren: Ziehen Sie die folgenden Felder in den Bereich „Spalten“ oder „Gruppieren nach“, damit sie in der Tabelle erscheinen:
- ID: Problem ID
- Datumsangaben: Created Date, Resolved Date, Closed Date, Due By
- Attribute: Status, Priority, Agent Name, Gruppenname, Abteilung, Impact, Urgency, Root Cause, SLA Breached
Filter anwenden: Legen Sie für Created Date einen Filter für den „Datumsbereich“ fest, zum Beispiel „Letzte 6 Monate“ oder „Letzte 365 Tage“, um das Datenvolumen zu begrenzen.
Klicken Sie auf Anwenden, um eine Datenvorschau zu erstellen.
Klicken Sie oben rechts im Widget oder Bericht auf Exportieren, wählen Sie CSV der zugrunde liegenden Daten aus und laden Sie die Datei herunter.
Datentransformation (wichtig): Der Export enthält eine Zeile pro Problem. Verwenden Sie daher die im Abschnitt „Abfrage“ angegebene Konfiguration, um die Datumsspalten zu entpivotieren. Jeder gültige Datumswert, zum Beispiel für Created Date oder Resolved Date, wird im endgültigen Event Log zu einer eigenen Zeile mit dem entsprechenden Aktivitätsnamen.
Speichern Sie die transformierte Datei unter Freshservice_Problem_EventLog.csv, um sie in ProcessMind hochzuladen.

Konfiguration

Modulauswahl: Stellen Sie sicher, dass „Probleme“ ausgewählt ist. Kombinieren Sie im selben Tabellen-Widget keine „Incidents“ oder „Changes“, da dies zu Join-Fehlern führen kann.
Datumsbereich: Für eine ausreichende Prozesserkennung empfehlen wir „Letzte 12 Monate“. Bei größeren Zeiträumen sind aufgrund der Zeilenbegrenzung möglicherweise mehrere Exporte in Teilmengen erforderlich. In Freshservice sind dies in der Regel 20.000 bis 50.000 Zeilen pro Export.
Sichtbarkeit von Feldern: Aktivieren Sie benutzerdefinierte Felder wie „Root Cause Category“ oder „Fixed By“ in den Einstellungen für „Form Fields“ für die Berichterstellung, falls sie nicht in „Analysen“ erscheinen.
Granularität: Der Export erfolgt auf Ebene des Problemvorgangs. Der Änderungsverlauf von Feldern, etwa mehrere Neuzuweisungen an Agents, wird auf den aktuellen Wert reduziert, sofern Ihr Tarif keinen speziellen Datensatz „Activities“ bereitstellt.
Datumsformat: Stellen Sie sicher, dass für den Export ein Standardformat verwendet wird (ISO 8601 YYYY-MM-DD HH:MM:SS), um Fehler beim Einlesen zu vermeiden.

a Beispielabfrage json

{
  "extraction_config": {
    "source": "Freshservice Analytics CSV",
    "entity": "Problem Record",
    "transformation_type": "UNPIVOT",
    "primary_key": "Problem ID",
    "mapping_rules": [
      {
        "activity_name": "Problem Logged",
        "source_column": "Created Date",
        "condition": "IS NOT NULL"
      },
      {
        "activity_name": "Permanent Fix Applied",
        "source_column": "Resolved Date",
        "condition": "IS NOT NULL"
      },
      {
        "activity_name": "Problem Closed",
        "source_column": "Closed Date",
        "condition": "IS NOT NULL"
      },
      {
        "activity_name": "SLA Breached",
        "source_column": "Due By",
        "condition": "SLA Breached == 'true' AND Due By < NOW()"
      },
      {
        "activity_name": "Root Cause Identified",
        "source_column": "Resolved Date",
        "condition": "Root Cause IS NOT NULL"
      },
      {
        "activity_name": "Agent Assigned",
        "source_column": "Created Date",
        "condition": "Agent Name IS NOT NULL",
        "note": "Uses creation time as proxy for initial assignment in flat export"
      },
      {
        "activity_name": "Support Group Assigned",
        "source_column": "Created Date",
        "condition": "Group Name IS NOT NULL",
        "note": "Uses creation time as proxy for initial assignment in flat export"
      },
      {
        "activity_name": "Asset Linked",
        "source_column": "Created Date",
        "condition": "Associated Asset IS NOT NULL",
        "note": "Uses creation time as proxy"
      }
    ],
    "attribute_mapping": {
      "CaseId": "Problem ID",
      "AgentName": "Agent Name",
      "SupportGroup": "Group Name",
      "Priority": "Priority",
      "Status": "Status",
      "Department": "Department",
      "IsSlaBreached": "SLA Breached",
      "RootCause": "Root Cause"
    }
  }
}

Schritte

Voraussetzungen: Installieren Sie Python (Version 3.6 oder höher) sowie die Bibliotheken pandas und requests. Installieren Sie diese mit pip install pandas requests.
API-Zugangsdaten: Melden Sie sich bei Ihrem Freshservice-Konto an. Klicken Sie oben rechts auf Ihr Profilsymbol und wählen Sie „Profile Settings“. Kopieren Sie den rechts angezeigten API Key. Außerdem benötigen Sie die vollständige URL Ihrer Freshservice-Domain.
Skript konfigurieren: Öffnen Sie das bereitgestellte Python-Skript. Ersetzen Sie die Platzhalter für FRESHSERVICE_DOMAIN (zum Beispiel yourcompany.freshservice.com) und API_KEY durch Ihre tatsächlichen Zugangsdaten. Ändern Sie bei Bedarf OUTPUT_FILENAME.
Nach Datum filtern: Das Skript enthält die Filtervariable UPDATED_SINCE. Legen Sie hier ein Datum im Format (YYYY-MM-DD) fest, um nur Probleme abzurufen, die nach einem bestimmten Zeitpunkt aktualisiert wurden. Das verbessert die Leistung.
Ausführen: Starten Sie das Skript über Ihr Terminal oder Ihre IDE. Es sendet paginierte Anfragen an die Freshservice-API, um Problemvorgänge abzurufen. Anschließend ruft es für jede Problem-ID die zugehörigen Aktivitätsprotokolle und Aufgaben ab.
Ereignisse transformieren: Das Skript verarbeitet die JSON-Rohdaten. Es wandelt den Erstellungszeitpunkt automatisch in die Aktivität „Problem Logged“ um. Anschließend durchsucht es den Aktivitätsverlauf nach Feldänderungen (Status, Priority, Agent, Group) und Systemereignissen (SLA-Verstöße, Verknüpfungen) und erstellt daraus die entsprechenden Aktivitätszeilen.
Verknüpfte Objekte verarbeiten: Bei Aktivitäten wie „Asset Linked“ oder „Change Request Associated“ sucht das Skript in der Zeitleiste des Problems nach bestimmten systemgenerierten Aktivitätstypen oder Verknüpfungsereignissen.
Aufgaben extrahieren: Für jeden Problemvorgang ruft das Skript den Endpunkt für Problemaufgaben separat auf, um Ereignisse vom Typ „Problem Task Completed“ zu erfassen und Teilaufgaben sichtbar zu machen.
Daten zusammenführen: Alle extrahierten Ereignisse werden einer Hauptliste hinzugefügt. Anhand der Zeitstempel und Datensatzkennzeichen berechnet das Skript bestimmte Attribute wie IsSlaBreached und TimeToRootCause.
CSV-Export: Abschließend erstellt das Skript mit der Bibliothek pandas aus der Ereignisliste einen DataFrame und exportiert ihn in eine CSV-Datei. Die Datei enthält die erforderlichen Spalten (ProblemNumber, ActivityName, EventTimestamp usw.) und kann in ProcessMind importiert werden.

Konfiguration

API-Ratenbegrenzung: Freshservice begrenzt die Anzahl der API-Aufrufe, in der Regel auf 1.000 pro Stunde, abhängig vom Tarif. Das Skript enthält eine einfache Wartefunktion, um zu häufige Aufrufe zu vermeiden. Bei sehr großen Datensätzen müssen Sie die Wartezeit möglicherweise verlängern.
Seitennummerierung: Das Skript verwendet den Parameter page, um die Ergebnisse seitenweise abzurufen. Standardmäßig fordert es 100 Datensätze pro Seite an, um die API möglichst wenig zu belasten.
Datumsfilter: Verwenden Sie den Parameter updated_since im API-Aufruf für inkrementelle Ladevorgänge. So müssen Sie nicht jedes Mal den gesamten Verlauf herunterladen und können sich auf kürzlich aktive Probleme konzentrieren.
Feldzuordnung: Freshservice gibt Status und Priority in einigen API-Versionen als numerische IDs zurück. Das Skript geht von der Standardzuordnung der IDs aus. Wenn Ihre Organisation eigene Statusabläufe verwendet, müssen Sie möglicherweise das Wörterbuch status_map anpassen.
Berechtigungen: Der verwendete API Key muss zu einem Benutzer gehören, der Probleme, die zugehörigen Audit Logs und Aufgaben anzeigen darf. Empfohlen wird die Rolle Administrator oder Supervisor.

a Beispielabfrage python

import requests
import pandas as pd
import json
import time
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"yourcompany.freshservice.com" class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your domain
API_KEY = class="hl-string">"YOUR_API_KEY_HERE" class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your API Key
UPDATED_SINCE = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z" class=class="hl-string">"hl-comment"># ISO 8601 format
OUTPUT_FILENAME = class="hl-string">"freshservice_problem_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Auth tuple
AUTH = (API_KEY, class="hl-string">"X")
HEADERS = {class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to handle rate limits and requests
def fetch_url(url, params=None):
    response = requests.get(url, auth=AUTH, headers=HEADERS, params=params)
    if response.status_code == 429:
        print(class="hl-string">"Rate limit reached. Sleeping for 60 seconds...")
        time.sleep(60)
        return fetch_url(url, params)
    elif response.status_code != 200:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching {url}: {response.text}")
        return None
    return response.json()

class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to map Status IDs to Names (Customize based on your instance configuration)
STATUS_MAP = {
    1: class="hl-string">"Open",
    2: class="hl-string">"On Hold",
    3: class="hl-string">"Resolved",
    4: class="hl-string">"Closed",
    5: class="hl-string">"Change Requested" 
}

PRIORITY_MAP = {
    1: class="hl-string">"Low",
    2: class="hl-string">"Medium",
    3: class="hl-string">"High",
    4: class="hl-string">"Urgent"
}

def extract_data():
    all_events = []
    page = 1
    has_more = True
    
    base_url = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2/problems"
    
    print(class="hl-string">"Starting extraction...")
    
    while has_more:
        print(fclass="hl-string">"Fetching Problem page {page}...")
        params = {
            class="hl-string">"updated_since": UPDATED_SINCE,
            class="hl-string">"per_page": 100,
            class="hl-string">"page": page,
            class="hl-string">"include": class="hl-string">"requester"
        }
        
        data = fetch_url(base_url, params)
        
        if not data or class="hl-string">"problems" not in data or len(data[class="hl-string">"problems"]) == 0:
            has_more = False
            break
            
        problems = data[class="hl-string">"problems"]
        
        for problem in problems:
            p_id = problem.get(class="hl-string">"id")
            p_display_id = fclass="hl-string">"PRB-{p_id}"
            created_at = problem.get(class="hl-string">"created_at")
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Common Attributes
            curr_status = STATUS_MAP.get(problem.get(class="hl-string">"status"), str(problem.get(class="hl-string">"status")))
            curr_priority = PRIORITY_MAP.get(problem.get(class="hl-string">"priority"), str(problem.get(class="hl-string">"priority")))
            agent_id = problem.get(class="hl-string">"responder_id")
            group_id = problem.get(class="hl-string">"group_id")
            dept_id = problem.get(class="hl-string">"department_id")
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY 1: Problem Logged
            all_events.append({
                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Problem Logged",
                class="hl-string">"EventTimestamp": created_at,
                class="hl-string">"ProblemPriority": curr_priority,
                class="hl-string">"ProblemStatus": class="hl-string">"Open",
                class="hl-string">"AgentName": str(agent_id) if agent_id else None,
                class="hl-string">"SupportGroup": str(group_id) if group_id else None,
                class="hl-string">"IsSlaBreached": False
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Fetch Activities (Audit Log) ---
            activities_url = fclass="hl-string">"{base_url}/{p_id}/activities"
            activity_data = fetch_url(activities_url)
            
            if activity_data and class="hl-string">"activities" in activity_data:
                for act in activity_data[class="hl-string">"activities"]:
                    act_time = act.get(class="hl-string">"created_at")
                    act_type = act.get(class="hl-string">"activity_type")
                    
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Note Added
                    if act_type == class="hl-string">"note_added":
                        all_events.append({
                            class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Note Added",
                            class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                            class="hl-string">"ProblemStatus": curr_status
                        })
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if note implies Workaround
                        if class="hl-string">"workaround" in str(act.get(class="hl-string">"content", class="hl-string">"")).lower():
                             all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Workaround Published",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                class="hl-string">"ProblemStatus": curr_status
                            })
                            
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># SYSTEM UPDATES & FIELD CHANGES
                    elif act_type == class="hl-string">"system":
                        content = str(act.get(class="hl-string">"content", class="hl-string">""))
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: SLA Breached
                        if class="hl-string">"sla" in content.lower() and class="hl-string">"breached" in content.lower():
                            all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"SLA Breached",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                class="hl-string">"IsSlaBreached": True
                            })
                            
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Asset Linked
                        if class="hl-string">"associated" in content.lower() and class="hl-string">"asset" in content.lower():
                            all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Asset Linked",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time
                            })
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Change Request Associated
                        if class="hl-string">"associated" in content.lower() and class="hl-string">"change" in content.lower():
                            all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Change Request Associated",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time
                            })

                    class=class="hl-string">"hl-comment"># FIELD UPDATES (extracted from changes object if present)
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Freshservice API structure varies; looking for generic class="hl-string">'changes' object
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: You may need to inspect the class="hl-string">'changes' dict structure for your version
                    if class="hl-string">"changes" in act:
                        changes = act[class="hl-string">"changes"]
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Priority Updated
                        if class="hl-string">"priority" in changes:
                            all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Priority Updated",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                class="hl-string">"ProblemPriority": PRIORITY_MAP.get(changes[class="hl-string">"priority"][1], str(changes[class="hl-string">"priority"][1]))
                            })
                            
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Status Changes
                        if class="hl-string">"status" in changes:
                            new_status_id = changes[class="hl-string">"status"][1]
                            new_status_name = STATUS_MAP.get(new_status_id, class="hl-string">"Unknown")
                            
                            class=class="hl-string">"hl-comment"># Generic Status Update (could be mapped if needed, but we look for specific lifecycle events)
                            
                            class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Status Pending Change
                            if new_status_name == class="hl-string">"Change Requested":
                                all_events.append({
                                    class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Status Pending Change",
                                    class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                    class="hl-string">"ProblemStatus": new_status_name
                                })
                            
                            class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Permanent Fix Applied (Inferred from Resolved)
                            if new_status_name == class="hl-string">"Resolved":
                                all_events.append({
                                    class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Permanent Fix Applied",
                                    class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                    class="hl-string">"ProblemStatus": new_status_name
                                })

                            class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Problem Closed
                            if new_status_name == class="hl-string">"Closed":
                                all_events.append({
                                    class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Problem Closed",
                                    class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                    class="hl-string">"ProblemStatus": new_status_name
                                })
                                
                            class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Problem Reopened
                            class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If old status was Resolved/Closed and new is Open
                            old_status_id = changes[class="hl-string">"status"][0]
                            if old_status_id in [3, 4] and new_status_id in [1, 2]:
                                all_events.append({
                                    class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Problem Reopened",
                                    class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                    class="hl-string">"IsReopened": True
                                })

                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Support Group Assigned
                        if class="hl-string">"group_id" in changes:
                             all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Support Group Assigned",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                class="hl-string">"SupportGroup": str(changes[class="hl-string">"group_id"][1])
                            })

                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Agent Assigned
                        if class="hl-string">"responder_id" in changes:
                             all_events.append({
                                class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Agent Assigned",
                                class="hl-string">"EventTimestamp": act_time,
                                class="hl-string">"AgentName": str(changes[class="hl-string">"responder_id"][1])
                            })
                            
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># ACTIVITY: Root Cause Identified
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># Captured when root_cause or root_cause_analysis field is populated from null/empty
                        if class="hl-string">"root_cause" in changes or class="hl-string">"root_cause_analysis" in changes:
                            val = changes.get(class="hl-string">"root_cause") or changes.get(class="hl-string">"root_cause_analysis")
                            if val[0] is None or val[0] == class="hl-string">"":
                                all_events.append({
                                    class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Root Cause Identified",
                                    class="hl-string">"EventTimestamp": act_time
                                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Fetch Tasks ---
            tasks_url = fclass="hl-string">"{base_url}/{p_id}/tasks"
            task_data = fetch_url(tasks_url)
            
            if task_data and class="hl-string">"tasks" in task_data:
                for task in task_data[class="hl-string">"tasks"]:
                    if task.get(class="hl-string">"status") == 3: class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming 3 is Closed/Completed for Tasks
                        all_events.append({
                            class="hl-string">"ProblemNumber": p_display_id,
                            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Problem Task Completed",
                            class="hl-string">"EventTimestamp": task.get(class="hl-string">"updated_at"), class=class="hl-string">"hl-comment"># Or closed_at if available
                            class="hl-string">"ProblemStatus": curr_status
                        })

        page += 1
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Safety break for testing
        class=class="hl-string">"hl-comment"># if page > 5: break

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame
    df = pd.DataFrame(all_events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by ProblemNumber and Timestamp
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProblemNumber', class="hl-string">'EventTimestamp'])
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill forward static attributes for cleaner logs if desired
        class=class="hl-string">"hl-comment"># df[class="hl-string">'ProblemPriority'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemNumber')[class="hl-string">'ProblemPriority'].ffill().bfill()

        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Found {len(df)} events. Saving to {OUTPUT_FILENAME}...")
        df.to_csv(OUTPUT_FILENAME, index=False)
    else:
        print(class="hl-string">"No events extracted.")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    extract_data()

Schritte

Vergewissern Sie sich, dass das Freshservice-Konto Zugriff auf die Administration, die Kontoeinstellungen, den geplanten Datenexport, Problemvorgänge, den Audit-Verlauf, Notizen, Verknüpfungen, Aufgaben, Assets, SLA-Informationen und die für die empfohlenen Attribute erforderlichen Felder hat. Die Verfügbarkeit und der Umfang des Exports können je nach Tarif und Rolle variieren.
Öffnen Sie in Freshservice den Bereich „Administration“ und suchen Sie die Kontoeinstellungen sowie die Funktion für den geplanten Datenexport. Die Menünamen können je nach Kontokonfiguration variieren. Verwenden Sie bei abweichenden Bezeichnungen die Administrationssuche oder die Kontodokumentation. Aktivieren Sie einen wiederkehrenden Export und wählen Sie für Problemvorgänge, Ticketverlauf, Audit-Ereignisse, Notizen, Assets, verknüpfte Incidents, Changes, Aufgaben, SLA-Ereignisse, Benutzer, Gruppen, Abteilungen und Statusverlauf den größtmöglichen verfügbaren Umfang aus.
Legen Sie Exportzeitplan und Datumsbereich fest. Verwenden Sie für die laufende Extraktion einen wiederkehrenden Export. Wählen Sie für den ersten historischen Export einen Zeitraum von drei bis sechs Monaten oder den gesamten Aufbewahrungszeitraum, wenn eine vollständige Ausgangsbasis erforderlich ist. Aktivieren Sie, sofern verfügbar, den Export von Zeitstempeln, Datensatzkennungen, Feldnamen, alten und neuen Werten, Ereignistypen, Beziehungskennungen sowie Metadaten zu Notizen und Aufgaben.
Richten Sie eine sichere Übermittlung ein. Verwenden Sie den von Freshservice bereitgestellten sicheren Link oder Übermittlungsweg, beschränken Sie den Zugriff auf das Extraktionsteam, dokumentieren Sie Exportzeitplan und Aufbewahrungsdauer und laden Sie jedes Exportpaket in einen kontrollierten Bereitstellungsbereich herunter. Speichern Sie keine Zugangsdaten oder sicheren Links im Event Log.
Prüfen Sie die bereitgestellten XML- oder CSV-Dateien und ermitteln Sie die tatsächlichen Dateinamen und Strukturen für Problemvorgänge, Audit-Verlauf, Notizen, Beziehungen, Aufgaben, SLA-Ereignisse, Benutzer, Gruppen, Abteilungen und Statusverlauf. Gehen Sie nicht von bestimmten Tabellen- oder Spaltennamen aus. Ordnen Sie die bereitgestellten Felder den Quellausdrücken in der folgenden Abfrage zu und ersetzen Sie die Platzhalter durch die tatsächlichen Exportpfade oder Bereitstellungsobjekte.
Laden Sie die Dateien in eine Bereitstellungsdatenbank oder eine Abfrage-Engine. Erstellen Sie auf Grundlage des bereitgestellten Exports die folgenden logischen Quellansichten oder gleichwertigen Transformationen: [Quelle der Problemvorgänge], [Quelle des Audit-Verlaufs der Probleme], [Quelle der Problemnotizen], [Quelle der Problembeziehungen], [Quelle der Problemaufgaben], [Quelle der Problem-SLA-Ereignisse], [Quelle der Agents], [Quelle der Supportgruppen] und [Quelle der Abteilungen]. Bewahren Sie den ursprünglichen Ereigniszeitstempel, die Datensatzkennung, den Feldnamen, den alten und neuen Wert, den Ereignistyp sowie die Kennung der Quellzeile auf.
Wenden Sie die Ereignisregeln ausdrücklich an. „Problem Logged“ verwendet das Erstellungsereignis. „Support Group Assigned“ und „Agent Assigned“ basieren auf Änderungen der Felder Group und Agent. „Priority Updated“ basiert auf Änderungen von Priority. „Asset Linked“ basiert auf Verknüpfungsereignissen zu Assets oder Konfigurationselementen. „Root Cause Identified“ wird beim ersten Wechsel von einem leeren zu einem ausgefüllten Root Cause-Wert erfasst. „Workaround Published“ basiert auf einer Workaround-Notiz oder einer Feldänderung. „Change Request Associated“ basiert auf einem Change-Verknüpfungsereignis. „Status Pending Change“ basiert auf einem Wechsel zu „Change Requested“ oder einem gleichwertigen konfigurierten Status. „Permanent Fix Applied“ basiert auf einem Wechsel zu „Solved“ oder „Resolved“. „Problem Task Completed“ basiert auf abgeschlossenen Problemaufgaben. „Problem Closed“ basiert auf einem Wechsel zu „Closed“. „Problem Reopened“ basiert auf einem Wechsel von „Resolved“ oder „Closed“ zu „Open“. „SLA Breached“ basiert auf einem ausdrücklichen SLA-Verstoßereignis. „Note Added“ basiert auf der Erstellung einer öffentlichen oder privaten Notiz.
Führen Sie die Abfrage für die bereitgestellten Exportdaten aus. Die Abfrage gibt für jede ausdrücklich erkannte Aktivität eine Zeile aus und leitet keine Aktivitäten aus nicht zugehörigen Feldern ab. Gibt es für eine Aktivität kein direktes Quellereignis, wird keine entsprechende Zeile erstellt.
Prüfen Sie die Ausgabe: ProblemNumber, ActivityName und EventTimestamp müssen ausgefüllt sein, Zeitstempel müssen auf eine Zeitzone vereinheitlicht sein und doppelte Quellereignisse müssen einheitlich behandelt werden. Stellen Sie außerdem sicher, dass alle 15 erforderlichen Aktivitätsnamen enthalten sind, sofern die Quelldaten passende Ereignisse aufweisen.
Exportieren Sie das Ergebnis als CSV oder in einem anderen von ProcessMind unterstützten Event-Log-Format. Behalten Sie die exakten Spaltennamen ProblemNumber, ActivityName und EventTimestamp bei. Fügen Sie verfügbare empfohlene Attribute hinzu, behalten Sie eine Zeile pro Aktivitätsvorkommen bei und laden Sie die fertige Datei in ProcessMind hoch. Ordnen Sie dabei ProblemNumber der Case-ID, ActivityName der Aktivität und EventTimestamp dem Ereigniszeitstempel zu.

Konfiguration

Aktivieren Sie in Freshservice unter Administration und Kontoeinstellungen den geplanten Datenexport. Wählen Sie für Problemvorgänge und den zugehörigen Verlauf den größtmöglichen verfügbaren Exportumfang.
Beziehen Sie Audit-Verlauf, Feldänderungen, Statuswechsel, Notizen, Assets oder Konfigurationselemente, verknüpfte Incidents, Change-Verknüpfungen, Problemaufgaben, SLA-Ereignisse, Agents, Supportgruppen und Abteilungen ein, sofern die Exportfunktion diese Datensätze bereitstellt.
Verwenden Sie für die erste Extraktion einen historischen Zeitraum von drei bis sechs Monaten. Erweitern Sie ihn auf den gesamten Aufbewahrungszeitraum, wenn eine vollständige Prozessbasis erforderlich ist. Verwenden Sie für wiederkehrende Exporte überlappende Zeitfenster, damit verspätet eintreffende Datensätze möglichst nicht fehlen. Entfernen Sie anschließend Duplikate anhand der Kennung des Quellereignisses, sofern verfügbar.
Verwenden Sie keine einschränkenden Filter, sofern die Analyse sie nicht erfordert. Falls Filter nötig sind, dokumentieren Sie die ausgewählten Kriterien für Unternehmen, Abteilung, Arbeitsbereich, Datensatztyp, Status und Datum. Company Code und Document Type werden nicht als Freshservice-Felder vorausgesetzt und dürfen nur verwendet werden, wenn sie im bereitgestellten Export vorhanden sind.
Bewahren Sie Quellzeitstempel, Kennungen der Quellereignisse, alte und neue Werte, Beziehungskennungen, Sichtbarkeit von Notizen und Aufgabenstatus auf. Diese Felder sind erforderlich, um ausdrückliche Aktivitäten von Attributen des aktuellen Zustands zu unterscheiden.
Verwenden Sie vor der Transformation einen Bereitstellungsbereich. Bei XML-Exporten müssen verschachtelte Elemente möglicherweise abgeflacht werden. CSV-Exporte erfordern gegebenenfalls eine Normalisierung wiederholter Verlaufszeilen und Beziehungsdatensätze.
Teilen Sie große Datenmengen nach Datumsbereich oder Datensatzkennung auf, verarbeiten Sie Dateien schrittweise, indexieren Sie ProblemNumber und EventTimestamp und laden Sie nicht den gesamten Export in den Arbeitsspeicher.
Vergewissern Sie sich, dass Freshservice-Tarif und Kontorolle den geplanten Export, Daten des Problemmanagements, den Audit-Verlauf und zugehörige Objekte umfassen. Für manche Felder oder Verlaufstypen sind möglicherweise bestimmte Module, Lizenzen, Administratorberechtigungen oder Aufbewahrungseinstellungen erforderlich.
Richten Sie den Zugriff über sichere Links, Download-Beschränkungen, Verschlüsselung ruhender Daten und Aufbewahrungsfristen gemäß den Sicherheitsanforderungen Ihrer Organisation ein. Nehmen Sie keine Zugangsdaten oder Token sicherer Links in die Spalten des exportierten Event Logs auf.
Ersetzen Sie in der Abfrage jeden Platzhalter für eine Quelle durch die tatsächliche Bereitstellungsansicht, Dateitabelle oder XML-zu-relational-Zuordnung, die Sie aus dem Freshservice-Export erstellt haben. Es werden keine Freshservice-Tabellen- oder Spaltennamen vorausgesetzt.

a Beispielabfrage json

WITH
problem_records AS (
    SELECT
        CAST([Problem records source].[problem_number] AS VARCHAR(255)) AS ProblemNumber,
        CAST([Problem records source].[created_at] AS TIMESTAMP) AS CreatedAt,
        CAST([Problem records source].[priority] AS VARCHAR(255)) AS CurrentPriority,
        CAST([Problem records source].[agent_name] AS VARCHAR(255)) AS CurrentAgentName,
        CAST([Problem records source].[support_group] AS VARCHAR(255)) AS CurrentSupportGroup,
        CAST([Problem records source].[status] AS VARCHAR(255)) AS CurrentProblemStatus,
        CAST([Problem records source].[root_cause_category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Problem records source].[related_incident_count] AS INTEGER) AS RelatedIncidentCount,
        CAST([Problem records source].[is_sla_breached] AS BOOLEAN) AS CurrentIsSlaBreached,
        CAST([Problem records source].[department_name] AS VARCHAR(255)) AS DepartmentName,
        CAST([Problem records source].[is_reopened] AS BOOLEAN) AS CurrentIsReopened
    FROM [Problem records source]
    WHERE CAST([Problem records source].[created_at] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Problem records source].[created_at] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
audit_history AS (
    SELECT
        CAST([Problem audit history source].[problem_number] AS VARCHAR(255)) AS ProblemNumber,
        CAST([Problem audit history source].[event_timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp,
        CAST([Problem audit history source].[field_name] AS VARCHAR(255)) AS FieldName,
        CAST([Problem audit history source].[old_value] AS VARCHAR(4000)) AS OldValue,
        CAST([Problem audit history source].[new_value] AS VARCHAR(4000)) AS NewValue,
        CAST([Problem audit history source].[event_type] AS VARCHAR(255)) AS EventType,
        CAST([Problem audit history source].[source_event_id] AS VARCHAR(255)) AS SourceEventId
    FROM [Problem audit history source]
    WHERE CAST([Problem audit history source].[event_timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Problem audit history source].[event_timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
notes AS (
    SELECT
        CAST([Problem notes source].[problem_number] AS VARCHAR(255)) AS ProblemNumber,
        CAST([Problem notes source].[created_at] AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp,
        CAST([Problem notes source].[note_type] AS VARCHAR(255)) AS NoteType,
        CAST([Problem notes source].[source_note_id] AS VARCHAR(255)) AS SourceEventId
    FROM [Problem notes source]
    WHERE CAST([Problem notes source].[created_at] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Problem notes source].[created_at] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
relationships AS (
    SELECT
        CAST([Problem relationships source].[problem_number] AS VARCHAR(255)) AS ProblemNumber,
        CAST([Problem relationships source].[linked_at] AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp,
        CAST([Problem relationships source].[relationship_type] AS VARCHAR(255)) AS RelationshipType,
        CAST([Problem relationships source].[related_record_number] AS VARCHAR(255)) AS RelatedRecordNumber,
        CAST([Problem relationships source].[source_relationship_id] AS VARCHAR(255)) AS SourceEventId
    FROM [Problem relationships source]
    WHERE CAST([Problem relationships source].[linked_at] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Problem relationships source].[linked_at] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
problem_tasks AS (
    SELECT
        CAST([Problem tasks source].[problem_number] AS VARCHAR(255)) AS ProblemNumber,
        CAST([Problem tasks source].[completed_at] AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp,
        CAST([Problem tasks source].[task_status] AS VARCHAR(255)) AS TaskStatus,
        CAST([Problem tasks source].[source_task_id] AS VARCHAR(255)) AS SourceEventId
    FROM [Problem tasks source]
    WHERE CAST([Problem tasks source].[completed_at] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Problem tasks source].[completed_at] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
sla_events AS (
    SELECT
        CAST([Problem SLA events source].[problem_number] AS VARCHAR(255)) AS ProblemNumber,
        CAST([Problem SLA events source].[event_timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp,
        CAST([Problem SLA events source].[event_type] AS VARCHAR(255)) AS EventType,
        CAST([Problem SLA events source].[source_event_id] AS VARCHAR(255)) AS SourceEventId
    FROM [Problem SLA events source]
    WHERE CAST([Problem SLA events source].[event_timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Problem SLA events source].[event_timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
agent_directory AS (
    SELECT
        CAST([Agents source].[agent_id] AS VARCHAR(255)) AS AgentId,
        CAST([Agents source].[agent_name] AS VARCHAR(255)) AS AgentName
    FROM [Agents source]
),
support_groups AS (
    SELECT
        CAST([Support groups source].[group_id] AS VARCHAR(255)) AS GroupId,
        CAST([Support groups source].[group_name] AS VARCHAR(255)) AS SupportGroup
    FROM [Support groups source]
),
departments AS (
    SELECT
        CAST([Departments source].[department_id] AS VARCHAR(255)) AS DepartmentId,
        CAST([Departments source].[department_name] AS VARCHAR(255)) AS DepartmentName
    FROM [Departments source]
),
base_attributes AS (
    SELECT
        p.ProblemNumber,
        p.CurrentPriority AS ProblemPriority,
        p.CurrentAgentName AS AgentName,
        p.CurrentSupportGroup AS SupportGroup,
        p.CurrentProblemStatus AS ProblemStatus,
        p.RootCauseCategory,
        p.RelatedIncidentCount,
        p.CurrentIsSlaBreached AS IsSlaBreached,
        p.DepartmentName,
        p.CurrentIsReopened AS IsReopened
    FROM problem_records p
),
events AS (
    SELECT
        p.ProblemNumber,
        'Problem Logged' AS ActivityName,
        p.CreatedAt AS EventTimestamp,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS EventDetail,
        CAST(NULL AS VARCHAR(255)) AS SourceEventId
    FROM problem_records p

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Support Group Assigned' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) IN ('group', 'support group', 'assignment group')
      AND NULLIF(TRIM(a.NewValue), '') IS NOT NULL
      AND COALESCE(a.OldValue, '') <> COALESCE(a.NewValue, '')

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Agent Assigned' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) IN ('agent', 'assigned agent', 'assignee')
      AND NULLIF(TRIM(a.NewValue), '') IS NOT NULL
      AND COALESCE(a.OldValue, '') <> COALESCE(a.NewValue, '')

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Priority Updated' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) = 'priority'
      AND COALESCE(a.OldValue, '') <> COALESCE(a.NewValue, '')

    UNION ALL

    SELECT
        r.ProblemNumber,
        'Asset Linked' AS ActivityName,
        r.EventTimestamp,
        r.RelatedRecordNumber AS EventDetail,
        r.SourceEventId
    FROM relationships r
    WHERE LOWER(r.RelationshipType) IN ('asset', 'configuration item', 'ci', 'affected business service')

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Root Cause Identified' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) IN ('root cause', 'root_cause', 'root cause analysis')
      AND NULLIF(TRIM(a.NewValue), '') IS NOT NULL
      AND NULLIF(TRIM(COALESCE(a.OldValue, '')), '') IS NULL
      AND a.EventTimestamp = (
          SELECT MIN(a2.EventTimestamp)
          FROM audit_history a2
          WHERE a2.ProblemNumber = a.ProblemNumber
            AND LOWER(a2.FieldName) IN ('root cause', 'root_cause', 'root cause analysis')
            AND NULLIF(TRIM(a2.NewValue), '') IS NOT NULL
            AND NULLIF(TRIM(COALESCE(a2.OldValue, '')), '') IS NULL
      )

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Workaround Published' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) IN ('workaround', 'workaround note', 'workaround field')
      AND NULLIF(TRIM(a.NewValue), '') IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        r.ProblemNumber,
        'Change Request Associated' AS ActivityName,
        r.EventTimestamp,
        r.RelatedRecordNumber AS EventDetail,
        r.SourceEventId
    FROM relationships r
    WHERE LOWER(r.RelationshipType) IN ('change', 'change request', 'association with change')

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Status Pending Change' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) = 'status'
      AND LOWER(TRIM(a.NewValue)) IN ('change requested', 'pending change', 'awaiting change')

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Permanent Fix Applied' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) = 'status'
      AND LOWER(TRIM(a.NewValue)) IN ('solved', 'resolved')

    UNION ALL

    SELECT
        t.ProblemNumber,
        'Problem Task Completed' AS ActivityName,
        t.EventTimestamp,
        t.TaskStatus AS EventDetail,
        t.SourceEventId
    FROM problem_tasks t
    WHERE LOWER(t.TaskStatus) IN ('completed', 'complete', 'closed', 'done')
      AND t.EventTimestamp IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Problem Closed' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) = 'status'
      AND LOWER(TRIM(a.NewValue)) = 'closed'

    UNION ALL

    SELECT
        a.ProblemNumber,
        'Problem Reopened' AS ActivityName,
        a.EventTimestamp,
        a.NewValue AS EventDetail,
        a.SourceEventId
    FROM audit_history a
    WHERE LOWER(a.FieldName) = 'status'
      AND LOWER(TRIM(a.OldValue)) IN ('resolved', 'closed')
      AND LOWER(TRIM(a.NewValue)) IN ('open', 'reopened')

    UNION ALL

    SELECT
        s.ProblemNumber,
        'SLA Breached' AS ActivityName,
        s.EventTimestamp,
        s.EventType AS EventDetail,
        s.SourceEventId
    FROM sla_events s
    WHERE LOWER(s.EventType) IN ('sla breached', 'sla breach', 'sla violation', 'due by exceeded')

    UNION ALL

    SELECT
        n.ProblemNumber,
        'Note Added' AS ActivityName,
        n.EventTimestamp,
        n.NoteType AS EventDetail,
        n.SourceEventId
    FROM notes n
    WHERE n.EventTimestamp IS NOT NULL
),
final_event_log AS (
    SELECT
        e.ProblemNumber,
        e.ActivityName,
        e.EventTimestamp,
        b.ProblemPriority,
        b.AgentName,
        b.SupportGroup,
        b.ProblemStatus,
        b.RootCauseCategory,
        b.RelatedIncidentCount,
        b.IsSlaBreached,
        b.DepartmentName,
        b.IsReopened,
        e.EventDetail,
        e.SourceEventId
    FROM events e
    LEFT JOIN base_attributes b
      ON b.ProblemNumber = e.ProblemNumber
)
SELECT
    ProblemNumber,
    ActivityName,
    EventTimestamp,
    ProblemPriority,
    AgentName,
    SupportGroup,
    ProblemStatus,
    RootCauseCategory,
    RelatedIncidentCount,
    IsSlaBreached,
    DepartmentName,
    IsReopened,
    EventDetail,
    SourceEventId
FROM final_event_log
WHERE ProblemNumber IS NOT NULL
  AND ActivityName IS NOT NULL
  AND EventTimestamp IS NOT NULL
ORDER BY ProblemNumber, EventTimestamp, ActivityName, SourceEventId;

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Ihr Datentemplate für das Problemmanagement

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Aktivitäten im Problemmanagement

Anleitungen zur Datenextraktion

CSV-Export aus dem Freshservice-Analysenmodul

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage json

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a Beispielabfrage python

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