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Ihr Daten-Template für das Änderungsmanagement

Freshservice

Attribute des Change Managements (21) Aktivitäten des Change Managements (15) Anleitungen zur Extraktion (2)

Ihr Daten-Template für das Änderungsmanagement

Dieses Template unterstützt Sie dabei, die richtigen Daten für die Analyse Ihres Änderungsmanagementprozesses zu erfassen. Es beschreibt die wichtigsten zu sammelnden Attribute und zu verfolgenden Aktivitäten und zeigt, wie Sie diese Informationen aus Ihrem System extrahieren. So stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für eine aussagekräftige Prozesserkennung und Optimierung bereitstehen.

Empfohlene Attribute für die Erfassung
Wichtige zu verfolgende Aktivitäten
Anleitung zur Extraktion aus Freshservice

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Attribute des Change Managements

Diese Datenfelder sind für ein vollständiges Event Log unerlässlich und ermöglichen eine detaillierte Analyse Ihres Change-Management-Prozesses.

5 Erforderlich 8 Empfohlen 8 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name eines bestimmten Ereignisses oder einer Aufgabe, die innerhalb des Change-Management-Prozesses stattgefunden hat.
Beschreibung Dieses Attribut beschreibt einen einzelnen Schritt oder Meilenstein im Lebenszyklus einer Änderung, etwa „Change Request Created“, „Approval Requested“ oder „Implementation Completed“. Die Abfolge dieser Aktivitäten für eine bestimmte ID des Änderungsantrags bildet die Grundlage der Prozesslandkarte. Die Analyse dieser Aktivitäten hilft dabei, den Prozessfluss zu erkennen, Abweichungen festzustellen und die in den einzelnen Phasen verbrachte Zeit zu messen. Warum das wichtig ist Es definiert die Schritte im Prozessfluss und ermöglicht dadurch die Visualisierung des Lebenszyklus einer Änderung sowie die Analyse von Prozessvarianten und Engpässen. Bezugsquelle Wird aus Audit-Protokollen, dem Aktivitätsstream oder der Historie von Statusänderungen eines Change-Datensatzes in Freshservice generiert. Beispiele Änderung genehmigtRisikobewertung abgeschlossenUmsetzung gestartetÄnderung geschlossen
	Ereigniszeitpunkt EventTime	Das genaue Datum und die genaue Uhrzeit, zu denen eine bestimmte Aktivität oder ein Ereignis stattgefunden hat.
Beschreibung Jede Aktivität im Prozess verfügt über einen zugehörigen Timestamp, der ihr Auftreten kennzeichnet. Diese Zeitdaten sind entscheidend für die Berechnung der Dauer zwischen Aktivitäten, die Ermittlung von Wartezeiten und die Analyse der gesamten Prozessdurchlaufzeit. Sie ermöglichen die Leistungsanalyse, die Identifizierung von Engpässen und die Überwachung der SLA-Einhaltung. Warum das wichtig ist Dieser Timestamp ist die Grundlage für alle zeitbezogenen Analysen, einschließlich der Berechnung von Durchlaufzeiten, Dauern und Wartezeiten zwischen Prozessschritten. Bezugsquelle Timestamp, der mit jedem Eintrag in den Audit-Protokollen oder dem Aktivitätsstream eines Change-Datensatzes in Freshservice verknüpft ist. Beispiele 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	ID des Änderungsantrags ChangeRequestId	Die eindeutige Kennung für jeden Änderungsantrag, der im Freshservice-System eingereicht wird.
Beschreibung Die ID des Änderungsantrags dient als primäre Kennung für einen einzelnen Änderungsfall, von der Initiierung bis zum Abschluss. Sie verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten, Genehmigungen und Protokolle zu einer konsistenten Zeitleiste und ermöglicht so die End-to-End-Prozessanalyse. Im Process Mining ist diese ID entscheidend, um den Lebenszyklus jeder Änderung zu rekonstruieren und ihren Verlauf, ihre Dauer sowie ihre Ergebnisse zu verstehen. Warum das wichtig ist Dies ist die zentrale Case-ID, die alle zugehörigen Ereignisse gruppiert und dadurch die Nachverfolgung und Analyse des gesamten Verlaufs eines einzelnen Änderungsantrags ermöglicht. Bezugsquelle Dies ist ein Primärfeld des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der Timestamp, der angibt, wann die Daten für diesen Datensatz zuletzt aus dem Quellsystem aktualisiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst das Datum und die Uhrzeit der letzten Datenextraktion oder Aktualisierung für jedes Ereignis. Es ist wichtig, um die Aktualität der analysierten Daten zu verstehen und sicherzustellen, dass die Analysen auf aktuellen Informationen basieren. Dadurch bleiben die Datenintegrität und der zeitliche Kontext der Erkenntnisse erhalten. Warum das wichtig ist Stellt sicher, dass Benutzer die Aktualität der Daten kennen, und hilft dabei, die Aktualität der Process-Mining-Analyse zu validieren. Bezugsquelle Dieser Timestamp wird üblicherweise während der Datenaufnahme oder des ETL-Prozesses erzeugt und hinzugefügt. Beispiele 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	Identifiziert das System, aus dem die Daten extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Herkunft der Prozessdaten an. In dieser Ansicht lautet der Wert durchgehend „Freshservice“. Die Aufnahme dieses Attributs gilt als bewährte Praxis, insbesondere in Umgebungen, in denen Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt werden. Es liefert wichtigen Kontext und unterstützt Data Governance sowie die Fehleranalyse. Warum das wichtig ist Stellt eine eindeutige Datenherkunft bereit, die für die Analyse von Daten aus mehreren Unternehmenssystemen entscheidend ist. Bezugsquelle Dies ist ein statischer Wert, der während der Datenextraktion gesetzt wird, um die Herkunft der Daten zu kennzeichnen. Beispiele Freshservice
	Änderungspriorität ChangePriority	Die dem Änderungsantrag zugewiesene Prioritätsstufe, die seine geschäftliche Bedeutung angibt.
Beschreibung Die Priorität wird üblicherweise aus Auswirkung und Dringlichkeit abgeleitet und dient der Steuerung von Ressourcenzuweisung und Terminierung. Die Analyse des Einflusses der Priorität auf Prozesskennzahlen wie Durchlaufzeit und SLA-Einhaltung kann zeigen, ob Änderungen mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden als Änderungen mit niedriger Priorität. Dadurch lässt sich die Wirksamkeit der Priorisierungsrichtlinien bewerten. Warum das wichtig ist Hilft festzustellen, ob der Prozess wichtige Änderungen wirksam priorisiert und Ressourcen entsprechend zuweist. Bezugsquelle Dies ist das Feld „Priority“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele NiedrigMittelHochDringend
	Änderungsstatus ChangeStatus	Der aktuelle oder abschließende Status des Änderungsantrags.
Beschreibung Dieses Attribut gibt den Status eines Änderungsantrags zu einem bestimmten Zeitpunkt oder sein abschließendes Ergebnis an, etwa „Closed“, „Cancelled“ oder „Rejected“. Es ist entscheidend für die Ergebnisanalyse, da sich damit erfolgreich abgeschlossene Änderungen von fehlgeschlagenen oder abgebrochenen Änderungen unterscheiden lassen. Eine Filterung nach Status ermöglicht die gezielte Analyse bestimmter Gruppen von Änderungen. Warum das wichtig ist Es ermöglicht die Analyse von Änderungsergebnissen und hilft dabei, Erfolgs-, Fehler- und Abbruchquoten zu verstehen. Bezugsquelle Dies ist das Feld „Status“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele GeschlossenAbgebrochenAbgelehntOffen
	Änderungstyp ChangeType	Die Klassifizierung der Änderung, etwa Standard, Normal oder Emergency.
Beschreibung Der Änderungstyp kategorisiert Änderungsanträge anhand ihrer Art, ihres Risikos und ihrer Genehmigungsanforderungen. Standardänderungen sind vorab genehmigt, normale Änderungen folgen dem Standardprozess und Emergency-Änderungen erfordern eine beschleunigte Bearbeitung. Die Analyse des Prozesses nach Änderungstyp ist entscheidend, um festzustellen, ob die verschiedenen Typen unterschiedlichen Pfaden folgen und sich bei Leistungsmerkmalen wie Durchlaufzeit oder Erfolgsquote unterscheiden. Warum das wichtig ist Die Segmentierung des Prozesses nach Änderungstyp macht unterschiedliche Prozessverläufe und Leistungsniveaus bei Standard-, normalen und Emergency-Änderungen sichtbar. Bezugsquelle Dies ist das Feld „Change Type“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele StandardNormalNotfallGrößer
	Endzeit EndTime	Der Timestamp des letzten erfassten Ereignisses für den Case des Änderungsantrags.
Beschreibung Die Endzeit markiert den Abschluss des Lebenszyklus eines Änderungsantrags und entspricht üblicherweise der Aktivität „Change Closed“ oder „Change Cancelled“. Zusammen mit der Startzeit wird sie zur Berechnung der gesamten End-to-End-Durchlaufzeit jedes Cases verwendet. Die Analyse dieses Attributs hilft dabei, die Gesamtdauer und den Durchsatz des Change-Management-Prozesses zu verstehen. Warum das wichtig ist Sie ist entscheidend für die Berechnung der gesamten Durchlaufzeit eines Änderungsantrags, einer zentralen KPI für die Prozesseffizienz. Bezugsquelle Dies ist der Timestamp der letzten Aktivität im Event Log für eine bestimmte ID des Änderungsantrags. Beispiele 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	Geplantes Abschlussdatum TargetCompletionDate	Das geplante Datum oder das Datum gemäß Service Level Agreement (SLA), bis zu dem die Änderung abgeschlossen sein soll.
Beschreibung Dieses Datum stellt die Frist für den Abschluss eines Änderungsantrags dar. Es ist der zentrale Referenzwert für die Messung der SLA-Einhaltung. Durch den Vergleich der tatsächlichen Endzeit mit dem geplanten Abschlussdatum lässt sich feststellen, ob eine Änderung fristgerecht, vorzeitig oder verspätet abgeschlossen wurde. Dies ist ein wichtiger Eingabewert für die KPI „Change SLA Adherence Rate“. Warum das wichtig ist Dient als Referenzwert für die Messung fristgerechter Bereitstellung und SLA-Konformität, beides wichtige Indikatoren für die Prozessleistung. Bezugsquelle Dies kann ein eigenes Datumsfeld wie „Due by“ oder „SLA Target“ im Change-Objekt in Freshservice sein. Beispiele 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	Name des Antragstellers RequesterName	Der Name der Person, die den Änderungsantrag initiiert hat.
Beschreibung Der Antragsteller ist die Person, die die Änderung zur Prüfung eingereicht hat. Die Analyse nach Antragsteller kann Muster sichtbar machen, etwa welche Personen oder Rollen häufig Änderungen einreichen oder ob Anträge bestimmter Benutzer häufiger abgelehnt werden oder Überarbeitungen erfordern. In Verbindung mit Abteilungsinformationen kann das Attribut auch zur Arbeitslastanalyse verwendet werden. Warum das wichtig ist Identifiziert den Ursprung des Änderungsbedarfs und kann auf Schulungsbedarf oder bestimmte Benutzergruppen mit hohem Änderungsvolumen hinweisen. Bezugsquelle Dies ist das Feld „Requested by“ des Change-Objekts in Freshservice, das auf einen Benutzerdatensatz verweist. Beispiele Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	Risikostufe RiskLevel	Die bewertete Risikostufe, die mit der Umsetzung der Änderung verbunden ist.
Beschreibung Die Risikostufe kategorisiert die möglichen negativen Auswirkungen eines Fehlschlags der Änderung. Übliche Stufen sind Low, Medium und High. Dieses Attribut ist für Compliance-Analysen wichtig und zeigt, ob Änderungen mit höherem Risiko einem strengeren Prozesspfad folgen, etwa mit zusätzlichen Genehmigungen oder umfassenderen Tests. Dadurch lässt sich überprüfen, ob Risikomanagementkontrollen korrekt angewendet werden. Warum das wichtig ist Dies ist für Compliance- und Risikoanalysen entscheidend, damit Änderungen mit hohem Risiko angemessen geprüft werden und einem strengeren Prozess folgen. Bezugsquelle Dies entspricht dem Feld „Risk“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele NiedrigMittelHochSehr hoch
	Zugewiesene Gruppe AssignedGroup	Das Team oder die Gruppe, die für die Umsetzung der Änderung verantwortlich ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, welchem Team die Durchführung der Änderungsarbeiten zugewiesen ist, etwa dem „Network Team“ oder den „Database Administrators“. Die Analyse der Prozessleistung nach zugewiesener Gruppe ist entscheidend, um Arbeitslast und Effizienz der Teams zu verstehen und Ressourcenengpässe zu erkennen. Sie kann zeigen, welche Teams längere Umsetzungszeiten oder höhere Quoten von Problemen nach der Umsetzung aufweisen. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Leistungs- und Arbeitslastanalyse verschiedener Umsetzungsteams, um Ressourcenengpässe oder bewährte Vorgehensweisen zu erkennen. Bezugsquelle Dies ist das Feld „Group“ oder „Assigned Group“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele InfrastrukturteamAnwendungsbetreuungSecurity Operations
	Abteilungsname DepartmentName	Die Abteilung des Benutzers, der die Änderung angefordert hat.
Beschreibung Dieses Attribut liefert organisatorischen Kontext, indem es die Geschäftseinheit identifiziert, die den Änderungsantrag initiiert. Die Analyse nach Abteilung kann zeigen, welche Organisationseinheiten die meisten Änderungen erzeugen, die höchsten Ablehnungsquoten aufweisen oder die längsten Durchlaufzeiten haben. Diese Erkenntnisse sind für gezielte Prozessverbesserungen und die Ressourcenplanung wertvoll. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Analyse von Prozessleistung und Bedarf verschiedener Geschäftseinheiten und unterstützt gezielte Verbesserungen. Bezugsquelle Diese Information wird üblicherweise aus dem Benutzerprofil des Antragstellers in Freshservice abgeleitet. Beispiele FinanzenPersonalwesenInformationstechnologieMarketing
	Anzahl zugehöriger Incidents AssociatedIncidentsCount	Die Anzahl der Incidents, die nach der Umsetzung mit diesem Änderungsantrag verknüpft wurden.
Beschreibung Diese Kennzahl quantifiziert die nachgelagerten Auswirkungen einer Änderung, indem sie zählt, wie viele Incidents infolge ihrer Bereitstellung erstellt wurden. Eine hohe Anzahl deutet auf mögliche Probleme bei Planung, Tests oder Umsetzungsqualität hin. Sie ist ein direkter Eingabewert für die KPI „Post-Implementation Issue Rate“ und entscheidend für die Messung der Stabilität und des Erfolgs von Änderungen. Warum das wichtig ist Misst direkt die Qualität und Stabilität umgesetzter Änderungen und hilft dabei, Änderungen zu erkennen, die Serviceunterbrechungen verursachen. Bezugsquelle Wird durch Zählen der Incident-Tickets abgeleitet, die in Freshservice mit einem Änderungsticket verknüpft sind. Beispiele 015
	Auswirkungsstufe ImpactLevel	Die bewertete geschäftliche Auswirkung, falls die Änderung fehlschlägt oder eine Serviceunterbrechung verursacht.
Beschreibung Die Auswirkungsstufe gibt die möglichen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb an, von niedrig, etwa bei einer Beeinträchtigung eines einzelnen Benutzers, bis hoch, etwa bei einer Beeinträchtigung der gesamten Organisation. Zusammen mit der Dringlichkeit bestimmt sie häufig die Gesamtpriorität. Die Analyse nach Auswirkung hilft zu verstehen, ob der Prozess Änderungen mit einer erheblichen Gefährdung der Geschäftskontinuität angemessen behandelt. Warum das wichtig ist Hilft bei der Risikoanalyse und bestätigt, dass Änderungen mit potenziell hohen geschäftlichen Auswirkungen mit besonderer Sorgfalt verwaltet werden. Bezugsquelle Dies entspricht dem Feld „Impact“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele NiedrigMittelHoch
	Dringlichkeit Urgency	Gibt an, wie schnell die Änderung aus geschäftlicher Sicht umgesetzt werden muss.
Beschreibung Die Dringlichkeit beschreibt die zeitliche Sensibilität einer Änderung. Ein Sicherheitspatch kann beispielsweise eine hohe Dringlichkeit haben. Dieses Attribut wird häufig zusammen mit der Auswirkung zur Festlegung der Priorität verwendet und hilft bei der Analyse, ob der Prozess angemessen auf zeitkritische geschäftliche Anforderungen reagiert. So lässt sich erkennen, ob dringende Änderungen den Prozess tatsächlich schneller durchlaufen. Warum das wichtig ist Liefert Kontext zur zeitlichen Sensibilität einer Änderung, die sich mit der Durchlaufzeit in Beziehung setzen lässt, um die Reaktionsfähigkeit des Prozesses zu bewerten. Bezugsquelle Dies ist das Feld „Urgency“ des Change-Objekts in Freshservice. Beispiele NiedrigMittelHoch
	Genehmigungsdauer ApprovalDuration	Die Zeit, die ein Änderungsantrag in der Genehmigungsphase verbracht hat.
Beschreibung Diese berechnete Dauer misst die Zeit von der Anforderung einer Genehmigung bis zu ihrer Erteilung oder Ablehnung. Sie ist entscheidend für das Dashboard „Change Approval Phase Duration“ und hilft dabei, Engpässe im Genehmigungs-Workflow zu lokalisieren. Die Analyse dieser Kennzahl kann langsame Genehmiger, ineffiziente Übergaben zwischen Gruppen oder systembedingte Verzögerungen bei Entscheidungen sichtbar machen. Warum das wichtig ist Misst direkt die Effizienz der Genehmigungsphase und hilft dabei, Engpässe zu erkennen und zu beseitigen, die Änderungen verzögern. Bezugsquelle Wird als Zeitdifferenz zwischen der Aktivität „Approval Requested“ und der Aktivität „Change Approved“ oder „Change Rejected“ berechnet. Beispiele 1 Tag 2 Stunden5 Stunden 30 Minuten3 Tage
	Schließcode CloseCode	Ein Code oder Grund, der angibt, warum der Änderungsantrag geschlossen wurde.
Beschreibung Der Schließcode liefert konkrete Informationen zum Ergebnis einer geschlossenen Änderung. Beispiele sind „Implemented Successfully“, „Backed Out“ oder „Rejected“. Diese Daten bieten zusätzlichen Kontext über den finalen Status hinaus und ermöglichen eine detailliertere Analyse von Erfolgs- und Fehlermustern im Change-Management-Prozess. Warum das wichtig ist Liefert detaillierte Informationen zu den Ergebnissen von Änderungen und ermöglicht eine vertiefte Analyse der Gründe für Erfolg, Fehlschlag oder Rücknahme. Bezugsquelle Prüfen Sie die Freshservice-Dokumentation oder das Change-Formular auf ein Feld wie „Closure Code“ oder ein vergleichbares Feld. Beispiele ErfolgreichErfolgreich mit ProblemenFehlgeschlagenZurückgesetzt
	SLA verletzt IsSlaBreached	Ein boolesches Kennzeichen, das angibt, ob der Änderungsantrag nach seinem Zieldatum abgeschlossen wurde.
Beschreibung Dieses Attribut ist ein binärer Indikator für die SLA-Konformität. Es wird auf „true“ gesetzt, wenn die Endzeit der Änderung nach ihrem geplanten Abschlussdatum liegt, andernfalls auf „false“. Dadurch lassen sich Dashboards und KPIs zur SLA-Einhaltung einfacher erstellen sowie verspätete Änderungen schnell filtern und aggregieren. Das Attribut unterstützt direkt die KPI „Change SLA Adherence Rate“. Warum das wichtig ist Liefert ein eindeutiges binäres Ergebnis zur SLA-Leistung und vereinfacht die Filterung und Berichterstattung zu fristgerechten und verspäteten Änderungen. Bezugsquelle Wird durch den Vergleich von EndTime mit TargetCompletionDate berechnet. Wenn EndTime > TargetCompletionDate, lautet der Wert true. Beispiele truefalse
	Umsetzungsdauer ImplementationDuration	Die für die Implementierungsphase der Änderung benötigte Zeit.
Beschreibung Diese Kennzahl berechnet die Dauer der eigentlichen Implementierungsarbeit, typischerweise gemessen von der Aktivität „Implementation Started“ bis zur Aktivität „Implementation Completed“. Sie dient zur Analyse der Effizienz der technischen Ausführungsphase und unterstützt das Dashboard „Change Implementation Phase Efficiency“. Lange Durchlaufzeiten können auf technische Komplexität, fehlende Ressourcen oder unvorhergesehene Herausforderungen hinweisen. Warum das wichtig ist Misst die Effizienz der praktischen technischen Arbeit unabhängig von Verzögerungen bei Planung und Genehmigung. Bezugsquelle Berechnet als Zeitdifferenz zwischen den Aktivitäten „Implementation Started“ und „Implementation Completed“. Beispiele 4 Stunden1 Stunde 30 Minuten8 Stunden

Erforderlich Empfohlen Optional

Aktivitäten des Change Managements

Dies sind die kritischen Prozessschritte und Meilensteine, die Sie in Ihrem Event Log präzise verfolgen sollten, um eine gründliche Prozesserkennung im Change Management durchzuführen.

5 Empfohlen 10 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Änderung genehmigt	Ein wichtiger Meilenstein, bei dem eine zuständige Stelle, etwa das Change Advisory Board (CAB), den Änderungsantrag formell zur Umsetzung genehmigt. Dabei handelt es sich in der Regel um eine ausdrücklich im System erfasste Aktion.
Warum das wichtig ist Markiert das Ende der Genehmigungsphase und den Beginn der Umsetzungsplanung. Diese Aktivität ist entscheidend für die Messung der „Average Change Approval Time“ und der „First-Pass Approval Rate“. Bezugsquelle Freshservice protokolliert dies als ausdrückliches Ereignis, sobald ein Genehmiger auf die Schaltfläche „Approve“ klickt. Das Ereignis wird mit einem Timestamp im Aktivitätsprotokoll des Tickets erfasst. Erfassen Der Timestamp der Aktion „Approved“ im Genehmigungsbereich oder im Aktivitätsprotokoll. Ereignistyp explicit
	Änderung geschlossen	Markiert den offiziellen erfolgreichen Abschluss des Change-Management-Prozesses. Dieses Ereignis wird erfasst, wenn der Status des Änderungstickets auf den finalen Status „Closed“ gesetzt wird.
Warum das wichtig ist Dies ist das zentrale Endereignis des Prozesses. Es bildet den letzten Datenpunkt für die Berechnung der End-to-End-„Average Change Cycle Time“ und der „Change SLA Adherence Rate“. Bezugsquelle Dieses Ereignis wird aus dem Timestamp erfasst, der mit der abschließenden Statusänderung zu „Closed“ in der Historie des Änderungstickets verknüpft ist. Erfassen Der Timestamp der abschließenden Statusänderung zu „Closed“. Ereignistyp explicit
	Änderung terminiert	Die Aktivität, einen konkreten Start- und Endzeitpunkt für die Umsetzung der genehmigten Änderung festzulegen. Dies wird üblicherweise daraus abgeleitet, dass die Felder „Scheduled Start Time“ und „Scheduled End Time“ ausgefüllt werden.
Warum das wichtig ist Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der den Beginn der Umsetzungsphase auslöst. Er ist entscheidend für die Berechnung der „Average Implementation Time“ und die Analyse der Planungseffizienz. Bezugsquelle Wird aus dem Timestamp abgeleitet, zu dem die datumsbezogenen Planungsfelder ausgefüllt werden und sich der Status in „Scheduled“ oder einen vergleichbaren Status ändert. Erfassen Wird aus dem Ausfüllen von „Scheduled Start Date“ und einer entsprechenden Statusaktualisierung abgeleitet. Ereignistyp inferred
	Änderungsanfrage erstellt	Dieses Event markiert den offiziellen Beginn des Change-Management-Prozesses. Ein neuer Änderungsantrag wird dabei formell in Freshservice erfasst. Das Event wird ausdrücklich aufgezeichnet, wenn ein Benutzer ein neues Change-Ticket speichert. Dabei werden eine eindeutige Change Request ID und ein Erstellungs-Timestamp angelegt.
Warum das wichtig ist Dies ist das primäre Start-Event des Prozesses. Die Analyse der Zeit von dieser Aktivität bis zu „Change Closed“ liefert die End-to-End-Durchlaufzeit, eine zentrale KPI für die Prozesseffizienz. Bezugsquelle Dies ist ein ausdrücklich in der Audit-Historie des Änderungsdatensatzes erfasstes Event. Es entspricht dem Erstellungs-Timestamp des Change-Tickets. Erfassen Der Erstellungs-Timestamp des Änderungsantragsdatensatzes. Ereignistyp explicit
	Umsetzung abgeschlossen	Zeigt an, dass die technische Arbeit zur Umsetzung der Änderung abgeschlossen ist. Dies wird üblicherweise aus einer Statusänderung zu einem Status nach der Umsetzung wie „Pending Review“ abgeleitet.
Warum das wichtig ist Dieser Meilenstein markiert das Ende der eigentlichen Umsetzungsarbeit. Er ist der Endpunkt für die Berechnung der „Average Implementation Time“ und signalisiert den Beginn von Test- oder Prüfaktivitäten. Bezugsquelle Wird aus einer Statusänderung zu einem Wert wie „Pending Review“, „Awaiting Testing“ oder „Completed“ abgeleitet. Erfassen Wird aus einer Änderung des Statusfelds zu „Pending Review“ oder einem vergleichbaren Status abgeleitet. Ereignistyp inferred
	Änderung abgebrochen	Beschreibt die Beendigung eines Änderungsantrags vor dessen Abschluss. Dies ist ein alternativer Endstatus, der erfasst wird, wenn der Ticketstatus auf „Cancelled“ oder „Withdrawn“ gesetzt wird.
Warum das wichtig ist Die Analyse abgebrochener Änderungen kann Probleme in den anfänglichen Planungs- oder Genehmigungsphasen sichtbar machen, etwa Anträge, die nicht mehr benötigt werden oder für die kein tragfähiger Business Case vorliegt. Bezugsquelle Wird aus dem Timestamp der Statusänderung zu „Cancelled“ oder einem gleichwertigen Endstatus abgeleitet, der nicht „Closed“ ist. Erfassen Der Timestamp der Statusänderung zu „Cancelled“. Ereignistyp explicit
	Änderung abgelehnt	Zeigt an, dass ein Genehmiger den Änderungsantrag formell abgelehnt hat und dieser nicht fortgesetzt werden kann. Die Aktion wird ausdrücklich protokolliert und führt den Prozess häufig in eine Überarbeitungsschleife.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist entscheidend für die Analyse von Überarbeitungen und die Ermittlung von Gründen für Prozessfehler. Eine hohe Ablehnungsquote weist auf Probleme bei der Qualität des Antrags oder der Risikobewertung hin. Bezugsquelle Freshservice protokolliert dies als ausdrückliches Ereignis, sobald ein Genehmiger auf die Schaltfläche „Reject“ klickt. Das Ereignis wird im Aktivitätsprotokoll des Tickets erfasst. Erfassen Der Timestamp der Aktion „Rejected“ im Genehmigungsbereich oder im Aktivitätsprotokoll. Ereignistyp explicit
	Änderung erneut geöffnet	Tritt auf, wenn eine zuvor geschlossene oder gelöste Änderung wieder in einen offenen Status versetzt wird, üblicherweise aufgrund von Problemen, die nach der Umsetzung entdeckt wurden. Dies wird aus einer Statusänderung von einem geschlossenen zu einem offenen Status abgeleitet.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist ein deutlicher Hinweis auf Überarbeitungen oder fehlgeschlagene Änderungen. Ihre Häufigkeit zu verfolgen ist entscheidend, um die Qualität von Änderungen und die Wirksamkeit von Tests zu verstehen. Bezugsquelle Wird erkannt, wenn im Aktivitätsprotokoll des Tickets ein Statusübergang von „Closed“ oder „Resolved“ zurück zu „Open“ oder „In Progress“ erfolgt. Erfassen Erkennt eine Statusänderung von einem Endstatus, beispielsweise „Closed“, zu einem nicht finalen Status, beispielsweise „Open“. Ereignistyp inferred
	Genehmigung angefordert	Dieses Event bezeichnet den Zeitpunkt, an dem der Änderungsantrag formell zur Prüfung und Genehmigung eingereicht wird. Es wird typischerweise abgeleitet, wenn der Status des Änderungsantrags in einen Status wie „Awaiting Approval“ wechselt oder der Antrag einem Genehmiger zugewiesen wird.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität markiert den Beginn der Genehmigungsphase. Die Messung der Dauer von diesem Zeitpunkt bis zu „Change Approved“ ist entscheidend, um Engpässe im Genehmigungszyklus zu erkennen. Bezugsquelle Abgeleitet aus dem Activity Log oder durch die Nachverfolgung von Änderungen des Statusfelds zu „Awaiting Approval“. Der Timestamp dieser Statusänderung wird als Event-Zeit verwendet. Erfassen Abgeleitet aus einer Änderung des Statusfelds zu „Awaiting Approval“. Ereignistyp inferred
	Notiz zur Änderung hinzugefügt	Beschreibt das Hinzufügen eines Kommentars oder einer Notiz zu einem Änderungsantrag und weist damit auf eine Kommunikations- oder Dokumentationsaktivität hin. Freshservice protokolliert diese Ereignisse ausdrücklich im Aktivitäts-Feed jedes Tickets.
Warum das wichtig ist Obwohl die Nachverfolgung von Notizen kein zentraler Prozessschritt ist, kann sie Kontext zu Verzögerungen liefern, insbesondere während der Genehmigungs- oder Planungsphasen. Eine hohe Anzahl von Notizen kann auf unklare Anforderungen oder Kommunikationsprobleme hinweisen. Bezugsquelle Wird im Abschnitt „Activity“ oder „Audit“ eines Änderungsantrag-Tickets ausdrücklich mit einem Timestamp und dem Benutzer protokolliert, der die Notiz hinzugefügt hat. Erfassen Wird im Aktivitätsprotokoll des Tickets als Ereignis „Note Added“ protokolliert. Ereignistyp explicit
	Planung abgeschlossen	Zeigt an, dass die gesamte erforderliche Planung der Änderung abgeschlossen ist, einschließlich der Erstellung des Umsetzungs- und Rückfallplans. Dies wird üblicherweise aus einer Statusänderung nach der Genehmigung abgeleitet.
Warum das wichtig ist Markiert den Übergang von der Planung zur Ausführung. Die Analyse der Dauer der Planungsphase hilft dabei, Möglichkeiten zur Vereinfachung der Aktivitäten vor der Umsetzung zu erkennen. Bezugsquelle Wird aus einer Statusänderung von einem planungsbezogenen Status wie „Pending Release“ zu einem Umsetzungsstatus wie „Scheduled“ abgeleitet. Erfassen Wird aus einer Statusänderung weg von „Planning in Progress“ oder einem vergleichbaren Status abgeleitet. Ereignistyp inferred
	Post-Implementation Review abgeschlossen	Zeigt den Abschluss des Post-Implementation Review (PIR) an, mit dem der Erfolg der Änderung bewertet und Erkenntnisse dokumentiert werden. Dies wird häufig daraus abgeleitet, dass nach der Umsetzung Prüfnotizen hinzugefügt oder ein Status aktualisiert wird.
Warum das wichtig ist Stellt sicher, dass ein formeller Prüfprozess eingehalten wird. Die Analyse dieser Aktivität hilft dabei, die Wirksamkeit von Änderungen zu verstehen und die kontinuierliche Prozessverbesserung zu unterstützen. Bezugsquelle Wird daraus abgeleitet, dass PIR-bezogene Felder im Änderungsformular nach dem Umsetzungsdatum ausgefüllt werden oder sich der Status zu einem Wert wie „Review Complete“ ändert. Erfassen Wird aus dem Ausfüllen der Felder für PIR-Notizen oder einer bestimmten Statusaktualisierung abgeleitet. Ereignistyp inferred
	Risikobewertung abgeschlossen	Dieses Event zeigt an, dass die formelle Bewertung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit der Änderung abgeschlossen wurde. Die Aktivität wird häufig abgeleitet, wenn das Feld für die Risikostufe ausgefüllt oder aktualisiert wird oder eine zugehörige Aufgabe abgeschlossen wurde.
Warum das wichtig ist Die Nachverfolgung dieser Aktivität unterstützt die Einhaltung von Änderungsrichtlinien, die eine Risikobewertung vorschreiben. Sie ermöglicht die Analyse der „Risk Assessment Coverage“ und der für diesen kritischen Schritt aufgewendeten Zeit. Bezugsquelle Dieses Event wird wahrscheinlich aus einer mit Timestamp versehenen Aktualisierung des Felds „Risk“ im Änderungsformular oder aus dem Abschluss einer bestimmten Aufgabe zur Risikoanalyse abgeleitet. Erfassen Abgeleitet aus dem Timestamp, zu dem das Feld „Risk“ ausgefüllt oder ein zugehöriger Checklistenpunkt als abgeschlossen markiert wird. Ereignistyp inferred
	Tests abgeschlossen	Beschreibt den Abschluss aller erforderlichen Test- und Validierungsaktivitäten, mit denen sichergestellt wird, dass die Änderung erfolgreich war und keine negativen Auswirkungen verursacht hat. Dies kann aus dem Schließen einer Aufgabe oder einer Statusänderung abgeleitet werden.
Warum das wichtig ist Die Nachverfolgung dieser Aktivität hilft bei der Messung der KPI „Testing Completion Rate“ und stellt sicher, dass Änderungen vor dem endgültigen Abschluss ordnungsgemäß validiert werden. Dadurch lassen sich Probleme nach der Umsetzung reduzieren. Bezugsquelle Diese Aktivität lässt sich möglicherweise nur schwer erfassen und muss eventuell aus dem Abschluss einer verknüpften „Testing“-Aufgabe oder einer Statusänderung zu „Testing Complete“ abgeleitet werden. Erfassen Wird aus dem Abschluss einer mit der Änderung verknüpften testbezogenen Aufgabe abgeleitet. Ereignistyp inferred
	Umsetzung gestartet	Markiert den Beginn der tatsächlichen Bereitstellung oder Ausführung der Änderung. Dies wird daraus abgeleitet, dass der Status des Änderungsantrags auf „In Progress“ oder einen vergleichbaren aktiven Status aktualisiert wird.
Warum das wichtig ist Liefert einen eindeutigen Startpunkt für die Erfassung der aktiven Umsetzungsdauer. Dadurch lässt sich Wartezeit von tatsächlich geleisteter Arbeit unterscheiden. Bezugsquelle Wird aus einer Statusänderung zu einem Wert wie „In Progress“ oder „Implementation in Progress“ zum geplanten Startzeitpunkt abgeleitet. Erfassen Wird aus einer Änderung des Statusfelds zu „In Progress“ abgeleitet. Ereignistyp inferred

Anleitungen zur Extraktion

So erhalten Sie Ihre Daten aus Freshservice

Schritte

Freshservice Analytics aufrufen: Melden Sie sich mit einem Konto bei Ihrer Freshservice-Instanz an, das über die Berechtigung verfügt, im Analytics-Modul Berichte zu erstellen und anzuzeigen.
Neuen Bericht erstellen: Öffnen Sie den Bereich Analytics. Erstellen Sie einen neuen Bericht und geben Sie ihm einen aussagekräftigen Namen, zum Beispiel „Process Mining - Change Management Event Log“.
Erstes Widget hinzufügen (Change Request Created): Fügen Sie dem Bericht ein neues Widget hinzu. Wählen Sie „Changes“ als Modul. Verwenden Sie als Kennzahl „Count of Changes“. Fügen Sie im Bereich „Group by“ die Felder „Change ID“ und „Created at“ hinzu. Dieses Widget dient als Quelle für die Aktivität „Change Request Created“.
Berichtsfilter konfigurieren: Wenden Sie auf den Bericht einen globalen Filter für das Datum „Created at“ an, um den Analysezeitraum festzulegen, zum Beispiel die letzten sechs Monate. Stellen Sie sicher, dass dieser Filter auf alle nachfolgenden Widgets angewendet wird, damit die Daten konsistent bleiben.
Widgets für jede Aktivität erstellen: Wiederholen Sie den Vorgang für jede der 15 erforderlichen Aktivitäten. Sie müssen unterschiedliche Felder, Statuswerte und Module verwenden, um die einzelnen Ereignisse zu isolieren. Für „Change Approved“ können Sie beispielsweise nach dem Datum „Approved on“ gruppieren. Für statusbasierte Ereignisse wie „Implementation Started“ benötigen Sie eine Kennzahl, die nach Status is In Progress gefiltert wird, sowie eine Gruppierung nach dem Timestamp Last Updated at für die betreffenden Änderungen. Einzelheiten zu den einzelnen Widgets finden Sie in der Konfiguration im Abschnitt „query“.
Zugrunde liegende Daten exportieren: Sobald alle 15 Widgets konfiguriert und der Bericht geladen ist, öffnen Sie jedes Widget einzeln. Klicken Sie auf das Optionssymbol mit den drei Punkten und wählen Sie „Export“ und anschließend „Export underlying data“. Wählen Sie das CSV-Format.
Exportierte Dateien zusammenführen: Sie verfügen nun über 15 separate CSV-Dateien. Öffnen Sie jede Datei und fügen Sie eine neue Spalte mit dem Namen ActivityName hinzu. Tragen Sie in dieser Spalte den Namen der zugehörigen Aktivität ein, zum Beispiel „Change Request Created“ für die erste Datei und „Change Approved“ für die zweite.
Zu einem einzigen Event Log zusammenführen: Führen Sie die Daten aus allen 15 bearbeiteten CSV-Dateien in einer zentralen CSV-Datei zusammen. Stellen Sie vor dem Zusammenführen sicher, dass die Spaltenüberschriften in allen Dateien übereinstimmen.
Spaltennamen standardisieren: Benennen Sie die Spalten in der zentralen Datei gemäß dem erforderlichen Schema um. Benennen Sie beispielsweise „Change ID“ in ChangeRequestId um und die jeweiligen Datumsspalten in den einzelnen Dateien, etwa „Created at“ und „Approved on“, in EventTime.
Statische und empfohlene Attribute hinzufügen: Fügen Sie Ihrer finalen Tabelle die Spalten SourceSystem und LastDataUpdate hinzu. Tragen Sie in SourceSystem für alle Zeilen „Freshservice“ und in LastDataUpdate das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit des Exports ein. Ergänzen Sie Spalten für empfohlene Attribute wie ChangeStatus und ChangeType. Diese Werte können Sie über einen separaten Anreicherungsbericht in Freshservice ermitteln, der die Details je Change ID enthält, und anschließend mit einer Tabellenfunktion wie VLOOKUP verknüpfen.
Abschließende Formatierung: Prüfen Sie die finale CSV-Datei auf einheitliche Timestamps, leere Zeilen und exakt passende Spaltenüberschriften für den Upload in ProcessMind.

Konfiguration

Voraussetzungen: Der Zugriff auf das Freshservice-Analytics-Modul ist erforderlich. Dieser ist in der Regel in den Pro- und Enterprise-Tarifen enthalten. Benutzer benötigen eine Rolle mit Berechtigungen zum Erstellen von Berichten und Anzeigen von Änderungsmanagementdaten.
Filter für den Datumsbereich: Wenden Sie auf den gesamten Bericht unbedingt einen einheitlichen Filter an, zum Beispiel „Created at is in the last 180 days“. So greifen alle Widgets auf dieselbe Menge von Änderungsanfragen zu.
Widget-Konfiguration: Jedes Widget muss so konfiguriert werden, dass es eine einzelne Geschäftsaktivität isoliert. Dazu gehören häufig die Filterung nach einem bestimmten Status, die Verwendung eines eigenen Datumsfelds wie „Approved on“ oder die Kombination des Felds „Last Updated at“ mit einem Statusfilter.
Export der zugrunde liegenden Daten: Verwenden Sie immer die Option „Export underlying data“ und nicht „Export“ für das Widget-Bild oder zusammengefasste Daten. Nur so erhalten Sie die unverarbeiteten Daten auf Zeilenebene, die für ein Event Log erforderlich sind.
Leistung: Berichte mit mehr als zwölf Widgets und einem großen Datumsbereich von über einem Jahr können langsam laden. Es empfiehlt sich, den Bericht außerhalb der Spitzenzeiten auszuführen und die Daten zu exportieren, um die Systembelastung zu reduzieren.

a Beispielabfrage sql

/* This is a configuration guide for creating widgets in Freshservice Analytics. 
Create one widget for each of the following 15 configurations. */

// Widget 1: Change Request Created
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Created at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Created at": "EventTime"}

// Widget 2: Approval Requested
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Awaiting Approval')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "First moved to awaiting approval at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "First moved to awaiting approval at": "EventTime"}

// Widget 3: Risk Assessment Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Risk is not empty)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp of first Risk update]"] // Note: This may require using 'Last Updated at' with a specific condition or a custom field.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp of first Risk update]": "EventTime"}

// Widget 4: Note Added to Change
Widget.Module = "Ticket Activities"
Widget.Metric = "Count of Activities (Filtered: Activity Type is 'Note added' AND Parent Type is 'Change')"
Widget.GroupBy = ["Parent ID", "Performed at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Parent ID": "ChangeRequestId", "Performed at": "EventTime"}

// Widget 5: Change Approved
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Approved')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Approved on"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Approved on": "EventTime"}

// Widget 6: Change Rejected
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Rejected')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 7: Planning Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Release')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 8: Change Scheduled
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Scheduled Start Time is not empty)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp of first Schedule update]"] // Note: This often corresponds to the 'Last Updated at' when the schedule fields were populated.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp of first Schedule update]": "EventTime"}

// Widget 9: Implementation Started
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'In Progress')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 10: Implementation Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Review')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 11: Testing Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Review' OR custom testing status)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp for status change to review]"] // Use 'Last Updated at' corresponding to the status change.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp for status change to review]": "EventTime"}

// Widget 12: Post-Implementation Review Done
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Closed' AND [PIR field is populated])"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 13: Change Re-Opened
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Re-opened')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 14: Change Closed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Closed')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Closed at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Closed at": "EventTime"}

// Widget 15: Change Cancelled
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Cancelled' OR Status is 'Withdrawn')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

Schritte

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python 3 auf Ihrem System installiert ist. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken requests für API-Aufrufe und pandas zur Datenverarbeitung mit folgendem Befehl im Terminal: pip install requests pandas.
API-Schlüssel abrufen: Melden Sie sich als Administrator bei Ihrer Freshservice-Instanz an. Öffnen Sie Ihre Profileinstellungen, suchen Sie den API-Bereich und generieren Sie einen neuen API-Schlüssel. Kopieren Sie den Schlüssel sicher, da Sie ihn für das Skript benötigen.
Skript konfigurieren: Erstellen Sie eine neue Python-Datei, zum Beispiel extract_freshservice_changes.py. Kopieren Sie das vollständige Python-Skript aus dem Abschnitt query in diese Datei. Aktualisieren Sie die Platzhaltervariablen am Anfang des Skripts: FRESHSERVICE_DOMAIN, zum Beispiel your-company.freshservice.com, und API_KEY mit Ihren Zugangsdaten.
Extraktionszeitraum festlegen: Ändern Sie die Variable UPDATED_SINCE_FILTER im Skript, um das Startdatum für die Datenextraktion festzulegen. Verwenden Sie das ISO-8601-Format, zum Beispiel YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ. Für den Einstieg empfiehlt sich ein aktueller Zeitraum von drei bis sechs Monaten.
Skript ausführen: Starten Sie das Skript im Terminal mit dem Befehl python extract_freshservice_changes.py. Das Skript ruft Änderungs- und Aktivitätsdaten ab und zeigt während der Verarbeitung jeder Ergebnisseite den Fortschritt an.
API-Daten abrufen: Das Skript durchläuft alle Änderungsanfragen, die innerhalb des festgelegten Zeitraums aktualisiert wurden. Für jede Änderung ruft es die vollständige Aktivitätshistorie ab. Bei großen Datenmengen kann dies aufgrund von API-Ratenbegrenzungen viel Zeit in Anspruch nehmen.
Daten in ein Event Log umwandeln: Das Skript verarbeitet die unverarbeitete JSON-Antwort. Es erkennt bestimmte Ereignisse anhand von Aktivitätstypen und Statusänderungen, zum Beispiel „Change Request Created“, „Status changed to Closed“ oder „Note added“. Anschließend ordnet es diese Informationen der erforderlichen Event-Log-Struktur zu und erstellt für jede erkannte Aktivität eine Zeile.
Zusätzliche Attribute berechnen: Nach der Erstellung des ersten Event Logs führt das Skript eine Nachbearbeitung durch. Es ergänzt statische Spalten wie SourceSystem und LastDataUpdate. Außerdem berechnet es für jeden Case EndTime, indem es für jede eindeutige ChangeRequestId den neuesten EventTime ermittelt.
Als CSV exportieren: Nach Abschluss speichert das Skript das finale Event Log als freshservice_change_management_event_log.csv im Verzeichnis, aus dem das Skript ausgeführt wurde. Die Datei ist für den direkten Upload in ein Process-Mining-Tool formatiert.

Konfiguration

API-Schlüssel: Ein Freshservice-API-Schlüssel ist erforderlich. Der Schlüssel sollte einem Administrator oder einem Benutzerprofil mit umfassendem Lesezugriff auf das Modul für das Änderungsmanagement zugeordnet sein.
Freshservice-Domain: Sie müssen die spezifische Freshservice-Domain Ihrer Organisation angeben, zum Beispiel your-company.freshservice.com.
Datumsbereich (UPDATED_SINCE_FILTER): Diese Einstellung filtert Änderungen nach ihrem letzten Aktualisierungszeitpunkt. Für eine vollständige Historie müssen Sie das Skript möglicherweise mit einem sehr frühen Datum ausführen. Für eine erste Analyse empfiehlt sich ein Zeitraum von drei bis sechs Monaten, um die Leistung zu kontrollieren. Ein vollständiger historischer Ladevorgang kann viel Zeit beanspruchen und an API-Ratenbegrenzungen stoßen.
Statuszuordnungen: Das Skript leitet viele Aktivitäten aus Statusänderungen ab, zum Beispiel „Implementation Started“ aus dem Status „In Progress“. Diese Statusnamen sind im Skript fest hinterlegt. Möglicherweise müssen Sie die Zeichenfolgen an die benutzerdefinierten Statuswerte Ihrer Freshservice-Instanz anpassen.
Leistung: Das Skript ruft die Aktivitäten für jede Änderungsanfrage einzeln ab. Bei einer Instanz mit mehreren zehntausend Änderungen kann die Extraktion aufgrund der Anzahl der API-Aufrufe und möglicher Ratenbegrenzungen mehrere Stunden dauern.

a Beispielabfrage python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain (e.g., class="hl-string">'your-company.freshservice.com')
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[YOUR_DOMAIN]"
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice API Key
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for changes updated since a specific date (ISO 8601 format)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
UPDATED_SINCE_FILTER = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"

def get_all_changes(updated_since):
    changes = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/changes?updated_since={updated_since}"
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching changes page {page}...")
        try:
            response = requests.get(url, auth=(API_KEY, class="hl-string">'X'))
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            data = response.json()
            changes.extend(data[class="hl-string">'changes'])
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Freshservice uses the class="hl-string">'Link' header for pagination
            if class="hl-string">'Link' in response.headers:
                url = response.headers[class="hl-string">'Link'].split(class="hl-string">';')[0].strip(class="hl-string">'<>')
            else:
                url = None
            page += 1
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching changes: {e}")
            if response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Retry the same URL
            else:
                url = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Stop on other errors
    return changes

def get_change_activities(change_id):
    activities = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/changes/{change_id}/activities"
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, auth=(API_KEY, class="hl-string">'X'))
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            activities.extend(data[class="hl-string">'activities'])
            if class="hl-string">'Link' in response.headers:
                url = response.headers[class="hl-string">'Link'].split(class="hl-string">';')[0].strip(class="hl-string">'<>')
            else:
                url = None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching activities for change {change_id}: {e}")
            if response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Retry the same URL
            else:
                url = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Stop on other errors
    return activities

def main():
    print(class="hl-string">"Starting Freshservice data extraction...")
    all_changes = get_all_changes(UPDATED_SINCE_FILTER)
    event_log = []
    total_changes = len(all_changes)
    
    print(fclass="hl-string">"Found {total_changes} changes to process.")

    for index, change in enumerate(all_changes):
        print(fclass="hl-string">"Processing change {index + 1}/{total_changes}: ID {change['id']}")
        change_id = change[class="hl-string">'id']
        requester_name = change[class="hl-string">'requester'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + change[class="hl-string">'requester'][class="hl-string">'last_name'] if change.get(class="hl-string">'requester') else None
        assigned_group = change[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name'] if change.get(class="hl-string">'group') else None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Base attributes for all events of this case
        base_event = {
            class="hl-string">'ChangeRequestId': change_id,
            class="hl-string">'ChangeStatus': change.get(class="hl-string">'status_name'),
            class="hl-string">'ChangeType': change.get(class="hl-string">'change_type_name'),
            class="hl-string">'ChangePriority': change.get(class="hl-string">'priority_name'),
            class="hl-string">'RequesterName': requester_name,
            class="hl-string">'AssignedGroup': assigned_group,
            class="hl-string">'RiskLevel': change.get(class="hl-string">'risk_name'),
            class="hl-string">'TargetCompletionDate': change.get(class="hl-string">'planned_end_date'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Change Request Created
        event_log.append({
            **base_event,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Request Created',
            class="hl-string">'EventTime': change[class="hl-string">'created_at']
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process activities
        activities = get_change_activities(change_id)
        for activity in activities:
            activity_event_time = activity[class="hl-string">'performed_at']

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Note Added to Change
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Note Added':
                event_log.append({
                    **base_event,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added to Change',
                    class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Change Approved & 6. Change Rejected
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Approval' and class="hl-string">'status_name' in activity[class="hl-string">'activity_data']:
                if activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'status_name'] == class="hl-string">'Approved':
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Approved',
                        class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                    })
                elif activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'status_name'] == class="hl-string">'Rejected':
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Rejected',
                        class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                    })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Process status changes and field updates
            if class="hl-string">'changes' in activity[class="hl-string">'activity_data']:
                previous_status_id = activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'].get(class="hl-string">'status', [None, None])[0]
                new_status_name = activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'].get(class="hl-string">'status', [None, class="hl-string">''])[1]
                previous_status_name = change[class="hl-string">'status_name_label_mapping'].get(str(previous_status_id))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Approval Requested
                if new_status_name == class="hl-string">'Awaiting Approval':
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Approval Requested', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Risk Assessment Completed
                if class="hl-string">'risk' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes']:
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Risk Assessment Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Planning Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Open' and previous_status_name == class="hl-string">'Awaiting Approval':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Planning Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Change Scheduled (Inferred)
                if class="hl-string">'planned_start_date' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'] or class="hl-string">'planned_end_date' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes']:
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Scheduled', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Implementation Started (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'In Progress':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Implementation Started', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Implementation Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Pending Review':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Implementation Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Testing Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Testing Complete': class=class="hl-string">"hl-comment"># This status name may need customization
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Testing Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Post-Implementation Review Done (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Pending PIR' and previous_status_name != class="hl-string">'Closed': class=class="hl-string">"hl-comment"># Example status, might need adjustment
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Post-Implementation Review Done', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Change Re-Opened
                is_reopened = (previous_status_name in [class="hl-string">'Closed', class="hl-string">'Cancelled']) and (new_status_name not in [class="hl-string">'Closed', class="hl-string">'Cancelled'])
                if is_reopened:
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Re-Opened', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Change Closed
                if new_status_name == class="hl-string">'Closed':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Closed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Change Cancelled
                if new_status_name == class="hl-string">'Cancelled':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Cancelled', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check your filters and API permissions.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Post-processing
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ChangeRequestId', class="hl-string">'EventTime']).drop_duplicates()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate EndTime
    end_times = df.groupby(class="hl-string">'ChangeRequestId')[class="hl-string">'EventTime'].max().to_dict()
    df[class="hl-string">'EndTime'] = df[class="hl-string">'ChangeRequestId'].map(end_times)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns
    column_order = [
        class="hl-string">'ChangeRequestId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'EndTime',
        class="hl-string">'ChangeStatus', class="hl-string">'ChangeType', class="hl-string">'ChangePriority', class="hl-string">'RequesterName', class="hl-string">'AssignedGroup', class="hl-string">'RiskLevel',
        class="hl-string">'TargetCompletionDate'
    ]
    df = df[column_order]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_file = class="hl-string">'freshservice_change_management_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

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

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