> Mejora continua de procesos > Gestión de cambios > Freshservice > Template de datos

Su Template de datos de Change Management

Freshservice

Atributos de la gestión de cambios (21) Actividades de gestión de cambios (15) Guías de extracción (2)

Su Template de datos de Change Management

Esta plantilla le ayuda a recopilar los datos adecuados para analizar su proceso de Change Management. Describe los atributos esenciales que debe recopilar, las actividades clave que debe seguir y ofrece orientación para extraer esta información de su sistema. Utilícela para asegurarse de que sus datos estén preparados para descubrir y optimizar el proceso de forma eficaz.

Atributos recomendados que debe recopilar
Actividades clave que debe seguir
Guía de extracción para Freshservice

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

Descargar Template

Atributos de la gestión de cambios

Estos campos de datos son esenciales para crear un registro de eventos completo que permita analizar en detalle su proceso de gestión de cambios.

5 Obligatorio 8 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Hora del evento EventTime	La fecha y hora exactas en las que ocurrió una actividad o evento específicos.
Descripción Cada actividad del proceso tiene una marca de tiempo correspondiente que indica cuándo ocurrió. Estos datos temporales son fundamentales para calcular las duraciones entre actividades, identificar los tiempos de espera y analizar el tiempo total del ciclo del proceso. Permiten analizar el rendimiento, identificar cuellos de botella y supervisar el cumplimiento de los SLA. Por qué es importante Esta marca de tiempo es fundamental para todos los análisis basados en el tiempo, incluido el cálculo de los tiempos de ciclo, las duraciones y los tiempos de espera entre los pasos del proceso. Dónde obtenerlo Marca de tiempo asociada a cada entrada de los registros de auditoría o del flujo de actividad de un registro Change en Freshservice. Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	ID de solicitud de cambio ChangeRequestId	El identificador único de cada solicitud de cambio enviada en el sistema Freshservice.
Descripción El ID de solicitud de cambio actúa como identificador principal de un único caso de cambio, desde su inicio hasta el cierre. Vincula todas las actividades, aprobaciones y registros asociados en una cronología coherente, lo que permite analizar el proceso de principio a fin. En Process Mining, este ID es esencial para reconstruir el ciclo de vida de cada cambio y comprender su recorrido, duración y resultados. Por qué es importante Es el Case ID esencial que agrupa todos los eventos relacionados y permite rastrear y analizar el recorrido completo de una única solicitud de cambio. Dónde obtenerlo Es un campo principal del objeto Change en Freshservice. Ejemplos CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	Nombre de la actividad ActivityName	El nombre de un evento o tarea específicos que tuvieron lugar dentro del proceso de gestión de cambios.
Descripción Este atributo describe un paso o hito del ciclo de vida del cambio, como «Change Request Created», «Approval Requested» o «Implementation Completed». La secuencia de estas actividades para un ID de solicitud de cambio determinado constituye la base del mapa de procesos. Analizarlas ayuda a identificar el flujo del proceso, detectar desviaciones y medir el tiempo empleado en las distintas fases. Por qué es importante Define los pasos del flujo del proceso, lo que permite visualizar el ciclo de vida del cambio y analizar las variantes del proceso y los cuellos de botella. Dónde obtenerlo Se genera a partir de los registros de auditoría, el flujo de actividad o el historial de cambios de estado de un registro Change en Freshservice. Ejemplos Cambio aprobadoEvaluación de riesgos completadaImplementación iniciadaCambio cerrado
	Sistema de origen SourceSystem	Identifica el sistema del que se extrajeron los datos.
Descripción Este atributo especifica el origen de los datos del proceso. En esta vista, el valor será siempre «Freshservice». Incluir este atributo es una buena práctica, especialmente en entornos donde los datos pueden combinarse desde varios sistemas, ya que aporta contexto esencial y facilita la gobernanza de datos y la resolución de problemas. Por qué es importante Proporciona una procedencia clara de los datos, algo fundamental al analizar datos procedentes de varios sistemas empresariales. Dónde obtenerlo Es un valor estático que se establece durante el proceso de extracción de datos para identificar su origen. Ejemplos Freshservice
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La marca de tiempo que indica cuándo se actualizaron por última vez los datos de este registro desde el sistema de origen.
Descripción Este atributo registra la fecha y hora de la extracción o actualización de datos más reciente de cada evento. Es importante para comprender la actualidad de los datos analizados y garantizar que los análisis se basen en información vigente. Esto ayuda a mantener la integridad de los datos y aporta contexto sobre la oportunidad de los insights. Por qué es importante Garantiza que las personas usuarias conozcan la actualidad de los datos y ayuda a validar que el análisis de Process Mining utiliza información vigente. Dónde obtenerlo Esta marca de tiempo normalmente se genera y añade durante el proceso de ingesta de datos o ETL. Ejemplos 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	Estado del cambio ChangeStatus	El estado actual o final de la solicitud de cambio.
Descripción Este atributo indica el estado de una solicitud de cambio en un momento concreto o su resultado final, como «Closed», «Cancelled» o «Rejected». Es fundamental para analizar los resultados, ya que permite diferenciar entre los cambios completados correctamente y los que fallaron o se abandonaron. Filtrar por estado permite centrar el análisis en grupos específicos de cambios. Por qué es importante Permite analizar los resultados de los cambios y comprender las tasas de éxito, fallo y cancelación. Dónde obtenerlo Es el campo «Status» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos CerradoCanceladoRechazadoAbierto
	Fecha objetivo de finalización TargetCompletionDate	La fecha planificada o establecida en el acuerdo de nivel de servicio (SLA) para completar el cambio.
Descripción Esta fecha representa el plazo para cerrar una solicitud de cambio. Es el principal punto de referencia para medir el cumplimiento del SLA. Al comparar End Time con Target Completion Date, es posible determinar si un cambio se completó a tiempo, antes o después del plazo. Es un dato clave para el KPI Change SLA Adherence Rate. Por qué es importante Sirve como referencia para medir la entrega a tiempo y el cumplimiento de los SLA, indicadores clave del rendimiento del proceso. Dónde obtenerlo Podría ser un campo de fecha específico «Due by» o «SLA Target» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	Grupo asignado AssignedGroup	El equipo o grupo responsable de implementar el cambio.
Descripción Este atributo especifica qué equipo tiene asignado realizar el trabajo del cambio, como «Network Team» o «Database Administrators». Analizar el rendimiento del proceso por grupo asignado es clave para comprender la carga de trabajo y la eficiencia de los equipos, así como para identificar cuellos de botella de recursos. Puede mostrar qué equipos tienen tiempos de implementación más largos o tasas más elevadas de problemas posteriores a la implementación. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento y la carga de trabajo de los distintos equipos de implementación para identificar limitaciones de recursos o buenas prácticas. Dónde obtenerlo Es el campo «Group» o «Assigned Group» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos Equipo de infraestructuraSoporte de aplicacionesOperaciones de seguridad
	Hora de finalización EndTime	La marca de tiempo del último evento registrado para el caso de solicitud de cambio.
Descripción End Time marca la conclusión del ciclo de vida de una solicitud de cambio y normalmente corresponde a la actividad «Change Closed» o «Change Cancelled». Se utiliza junto con Start Time para calcular el tiempo total del ciclo de principio a fin de cada caso. Analizar este atributo ayuda a comprender la duración general y el rendimiento del proceso de gestión de cambios. Por qué es importante Es esencial para calcular el tiempo total del ciclo de una solicitud de cambio, un KPI principal de la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Es la marca de tiempo de la actividad final del registro de eventos para un ID de solicitud de cambio determinado. Ejemplos 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	Nivel de riesgo RiskLevel	El nivel de riesgo evaluado asociado a la implementación del cambio.
Descripción Risk Level categoriza el posible impacto negativo de un cambio si fallara. Los niveles habituales incluyen Low, Medium y High. Este atributo es fundamental para el análisis de cumplimiento y para comprender si los cambios de mayor riesgo siguen un recorrido más riguroso, por ejemplo, con más aprobaciones o pruebas más exhaustivas. Ayuda a garantizar que los controles de gestión de riesgos se apliquen correctamente. Por qué es importante Es fundamental para el análisis de cumplimiento y riesgos, ya que garantiza que los cambios de alto riesgo reciban el nivel de revisión adecuado y sigan un proceso más sólido. Dónde obtenerlo Corresponde al campo «Risk» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos BajoMedioAltoMuy alto
	Nombre de la persona solicitante RequesterName	El nombre de la persona que inició la solicitud de cambio.
Descripción La persona solicitante es quien envió el cambio para su consideración. Analizar los datos por persona solicitante puede ayudar a identificar patrones, como qué personas o roles envían cambios con mayor frecuencia, o si las solicitudes de determinadas personas tienen más probabilidades de ser rechazadas o requerir retrabajo. También puede utilizarse para analizar la carga de trabajo cuando se combina con información departamental. Por qué es importante Identifica el origen de la demanda de cambios y puede poner de manifiesto necesidades de formación o grupos de personas usuarias con un volumen elevado de cambios. Dónde obtenerlo Es el campo «Requested by» del objeto Change en Freshservice y enlaza con un registro de usuario. Ejemplos Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	Prioridad del cambio ChangePriority	El nivel de prioridad asignado a la solicitud de cambio, que indica su importancia para el negocio.
Descripción La prioridad normalmente se determina combinando el impacto y la urgencia, y se utiliza para orientar la asignación de recursos y la programación. Analizar cómo afecta la prioridad a métricas del proceso, como el tiempo de ciclo y el cumplimiento de los SLA, puede revelar si los cambios de alta prioridad se procesan más rápido que los de baja prioridad. Esto ayuda a evaluar la eficacia de las políticas de priorización. Por qué es importante Ayuda a determinar si el proceso prioriza eficazmente los cambios de mayor importancia y asigna los recursos de forma adecuada. Dónde obtenerlo Es el campo «Priority» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos BajoMedioAltoUrgente
	Tipo de cambio ChangeType	La clasificación del cambio, como Standard, Normal o Emergency.
Descripción Change Type categoriza las solicitudes de cambio según su naturaleza, riesgo y requisitos de aprobación. Los cambios Standard están preaprobados, los cambios Normal siguen el proceso estándar y los cambios Emergency requieren una gestión acelerada. Analizar el proceso por Change Type es fundamental para comprender si los distintos tipos siguen recorridos diferentes y presentan características de rendimiento distintas, como el tiempo de ciclo o la tasa de éxito. Por qué es importante Segmentar el proceso por Change Type ayuda a revelar distintos comportamientos y niveles de rendimiento para los cambios estándar, normales y de emergencia. Dónde obtenerlo Es el campo «Change Type» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos EstándarNormalEmergenciaMayor
	¿Se ha incumplido el SLA? IsSlaBreached	Un indicador booleano que señala si la solicitud de cambio se completó después de su fecha objetivo.
Descripción Este atributo es un indicador binario del cumplimiento del SLA. Tiene el valor 'true' si la Hora de finalización del cambio es posterior a su fecha objetivo de finalización, y 'false' en caso contrario. Simplifica la creación de Dashboards y KPI relacionados con el cumplimiento del SLA, ya que permite filtrar y agregar rápidamente los cambios retrasados. Es compatible directamente con el KPI de tasa de cumplimiento del SLA de cambios. Por qué es importante Proporciona un resultado binario claro sobre el rendimiento respecto al SLA y simplifica el filtrado y la elaboración de informes sobre cambios completados a tiempo o con retraso. Dónde obtenerlo Se calcula comparando EndTime con TargetCompletionDate. Si EndTime > TargetCompletionDate, entonces true. Ejemplos truefalse
	Código de cierre CloseCode	Un código o motivo que indica por qué se cerró la solicitud de cambio.
Descripción Close Code proporciona detalles específicos sobre el resultado de un cambio cerrado. Algunos ejemplos son «Implemented Successfully», «Backed Out» o «Rejected». Estos datos aportan un contexto valioso más allá del estado final y permiten analizar con mayor detalle los modos de éxito y fallo del proceso de gestión de cambios. Por qué es importante Aporta información detallada sobre los resultados de los cambios y permite analizar en profundidad por qué tuvieron éxito, fallaron o se revirtieron. Dónde obtenerlo Consulte la documentación de Freshservice o revise el formulario Change para localizar un campo «Closure Code» o similar. Ejemplos CorrectoCorrecto con incidenciasFallidoRevertido
	Duración de la aprobación ApprovalDuration	El tiempo que una solicitud de cambio permaneció en la fase de aprobación.
Descripción Esta duración calculada mide el tiempo transcurrido desde que se solicita una aprobación hasta que se concede o se deniega. Es esencial para el Dashboard «Change Approval Phase Duration» y ayuda a localizar cuellos de botella en el Workflow de aprobación. Analizar esta métrica puede poner de manifiesto aprobaciones lentas, transferencias ineficientes entre grupos o retrasos sistémicos en la toma de decisiones. Por qué es importante Mide directamente la eficiencia de la fase de aprobación y ayuda a identificar y resolver los cuellos de botella que retrasan los cambios. Dónde obtenerlo Se calcula como la diferencia de tiempo entre la actividad «Approval Requested» y la actividad «Change Approved» o «Change Rejected». Ejemplos 1 día 2 horas5 horas 30 minutos3 días
	Duración de la implementación ImplementationDuration	El tiempo necesario para la fase de implementación del cambio.
Descripción Esta métrica calcula la duración del trabajo central de implementación, normalmente desde la actividad «Implementation Started» hasta la actividad «Implementation Completed». Se utiliza para analizar la eficiencia de la fase de ejecución técnica y sirve de apoyo al Dashboard «Change Implementation Phase Efficiency». Las duraciones elevadas pueden indicar complejidad técnica, falta de recursos o dificultades imprevistas. Por qué es importante Mide la eficiencia del trabajo técnico práctico y lo separa de los retrasos de planificación y aprobación. Dónde obtenerlo Se calcula como la diferencia de tiempo entre las actividades «Implementation Started» y «Implementation Completed». Ejemplos 4 horas1 hora 30 minutos8 horas
	Nivel de impacto ImpactLevel	El impacto empresarial evaluado si el cambio fallara o provocara una interrupción del servicio.
Descripción Impact Level indica el posible efecto en las operaciones del negocio, desde bajo, cuando afecta a una sola persona usuaria, hasta alto, cuando afecta a toda la organización. Junto con Urgency, suele determinar la Priority general. Analizar por impacto ayuda a comprender si el proceso gestiona correctamente los cambios que suponen una amenaza importante para la continuidad del negocio. Por qué es importante Ayuda en el análisis de riesgos y confirma que los cambios con un posible impacto empresarial elevado se gestionan con mayor cuidado. Dónde obtenerlo Corresponde al campo «Impact» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos BajoMedioAlto
	Nombre del departamento DepartmentName	El departamento de la persona usuaria que solicitó el cambio.
Descripción Este atributo aporta contexto organizativo al identificar la unidad de negocio que inicia la solicitud de cambio. Analizar por departamento puede revelar qué áreas de la organización generan más cambios, tienen las tasas de rechazo más elevadas o experimentan los tiempos de ciclo más largos. Esta información es valiosa para mejorar el proceso de forma específica y planificar los recursos. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento del proceso y la demanda de las distintas unidades de negocio, y facilita mejoras específicas. Dónde obtenerlo Esta información normalmente se obtiene del perfil de la persona solicitante en Freshservice. Ejemplos FinanzasRecursos humanosTecnologías de la informaciónMarketing
	Número de incidentes asociados AssociatedIncidentsCount	El número de incidentes vinculados a esta solicitud de cambio después de su implementación.
Descripción Esta métrica cuantifica el impacto posterior de un cambio contando cuántos incidentes se crearon como consecuencia de su despliegue. Un número elevado sugiere posibles problemas de planificación, pruebas o calidad de la implementación. Es un dato directo para el KPI Post-Implementation Issue Rate y resulta fundamental para medir la estabilidad y el éxito de los cambios. Por qué es importante Mide directamente la calidad y estabilidad de los cambios implementados, y ayuda a identificar los que provocan interrupciones del servicio. Dónde obtenerlo Se obtiene contando el número de tickets Incident vinculados a un ticket Change en Freshservice. Ejemplos 015
	Urgencia Urgency	Indica con qué rapidez debe implementarse el cambio desde la perspectiva del negocio.
Descripción Urgency refleja la sensibilidad temporal de un cambio. Por ejemplo, un parche de seguridad puede tener una urgencia alta. Este atributo, que a menudo se combina con Impact para establecer Priority, ayuda a analizar si el proceso responde adecuadamente a las necesidades empresariales críticas por tiempo. Puede revelar si los cambios urgentes avanzan realmente más rápido por el proceso. Por qué es importante Aporta contexto sobre la sensibilidad temporal de un cambio, que puede correlacionarse con el tiempo de ciclo para evaluar la capacidad de respuesta del proceso. Dónde obtenerlo Es el campo «Urgency» del objeto Change en Freshservice. Ejemplos BajoMedioAlto

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de gestión de cambios

Estos son los pasos y los hitos críticos del proceso que debe registrar con precisión en su registro de eventos para descubrir a fondo el proceso de gestión de cambios.

5 Recomendado 10 Opcional

	Actividad	Descripción
	Cambio aprobado	Hito clave en el que una autoridad designada, como el Change Advisory Board (CAB), aprueba formalmente la solicitud de cambio para que continúe. Normalmente, el sistema registra esta acción de forma explícita.
Por qué es importante Marca el final de la fase de aprobación y el inicio de la planificación de la implementación. Esta actividad es esencial para medir «Average Change Approval Time» y «First-Pass Approval Rate». Dónde obtenerlo Freshservice lo registra como un evento explícito cuando una persona aprobadora hace clic en el botón «Approve». El evento queda registrado en el registro de actividad del ticket con una marca de tiempo. Recopilar La marca de tiempo de la acción «Approved» en la pestaña de aprobaciones o en el registro de actividad. Tipo de evento explicit
	Cambio cerrado	Marca la finalización oficial y satisfactoria del proceso de gestión de cambios. Este evento se captura cuando el estado del ticket de cambio pasa a su estado final «Closed».
Por qué es importante Es el evento final principal del proceso. Constituye el último dato para calcular «Average Change Cycle Time» y «Change SLA Adherence Rate» de principio a fin. Dónde obtenerlo Este evento se captura a partir de la marca de tiempo asociada al cambio de estado final a «Closed» en el historial del ticket de cambio. Recopilar La marca de tiempo del cambio de estado final a «Closed». Tipo de evento explicit
	Cambio programado	Actividad de asignar una hora específica de inicio y finalización para la implementación del cambio aprobado. Normalmente se infiere cuando se completan los campos «Scheduled Start Time» y «Scheduled End Time».
Por qué es importante Es un hito clave que activa el inicio de la fase de implementación. Resulta esencial para calcular «Average Implementation Time» y analizar la eficiencia de la programación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la marca de tiempo en la que se completan los campos de fecha relacionados con la programación y el estado cambia a «Scheduled» o uno similar. Recopilar Se infiere a partir de la cumplimentación de «Scheduled Start Date» y de la actualización de estado correspondiente. Tipo de evento inferred
	Implementación completada	Indica que ha finalizado el trabajo técnico de implementación del cambio. Normalmente se infiere a partir de un cambio de estado a una fase posterior a la implementación, como «Pending Review».
Por qué es importante Este hito marca el final del trabajo principal de implementación. Es el punto final para calcular «Average Implementation Time» y señala el inicio de las actividades de prueba o revisión. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado a un valor como «Pending Review», «Awaiting Testing» o «Completed». Recopilar Se infiere a partir de un cambio del campo de estado a «Pending Review» o uno similar. Tipo de evento inferred
	Solicitud de cambio creada	Esto marca el inicio oficial del proceso de gestión de cambios, cuando una nueva solicitud de cambio se registra formalmente en Freshservice. Este evento se captura explícitamente cuando un usuario guarda un nuevo ticket de cambio, lo que crea un «Change Request ID» único y una marca de tiempo de creación.
Por qué es importante Este es el evento inicial principal del proceso. Analizar el tiempo transcurrido desde esta actividad hasta «Change Closed» proporciona el tiempo de ciclo integral, un KPI clave para la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Este es un evento explícito capturado en el historial de auditoría del registro de cambios. Corresponde a la marca de tiempo de creación del ticket de cambio. Recopilar La marca de tiempo de creación del registro de la solicitud de cambio. Tipo de evento explicit
	Aprobación solicitada	Representa el momento en que la solicitud de cambio se envía formalmente para su revisión y autorización. Normalmente se infiere cuando el estado de la solicitud cambia a «Awaiting Approval» o cuando se asigna a una persona aprobadora.
Por qué es importante Esta actividad marca el inicio de la fase de aprobación. Medir la duración desde este punto hasta «Change Approved» es fundamental para identificar cuellos de botella en el ciclo de aprobación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir del Activity Log o mediante el seguimiento de los cambios del campo de estado a «Awaiting Approval». La marca de tiempo de este cambio de estado se utiliza como hora del evento. Recopilar Se infiere a partir de un cambio del campo de estado a «Awaiting Approval». Tipo de evento inferred
	Cambio cancelado	Representa la finalización de una solicitud de cambio antes de completarse. Es un estado final alternativo que se captura cuando el estado del ticket se establece en «Cancelled» o «Withdrawn».
Por qué es importante Analizar los cambios cancelados puede revelar problemas en las fases iniciales de planificación o aprobación, como solicitudes que ya no son necesarias o que no tienen una justificación empresarial válida. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo del cambio de estado a «Cancelled» o a un estado terminal equivalente distinto de «Closed». Recopilar La marca de tiempo del cambio de estado a «Cancelled». Tipo de evento explicit
	Cambio reabierto	Ocurre cuando un cambio que se había cerrado o resuelto vuelve a un estado abierto, normalmente debido a problemas detectados después de la implementación. Se infiere mediante un cambio de estado de cerrado a abierto.
Por qué es importante Esta actividad es un indicador claro de retrabajo o de cambios fallidos. Hacer seguimiento de su frecuencia es fundamental para comprender la calidad de los cambios y la eficacia de las pruebas. Dónde obtenerlo Se infiere al detectar una transición de estado de «Closed» o «Resolved» a un estado «Open» o «In Progress» en el registro de actividad del ticket. Recopilar Detectar un cambio de estado desde un estado terminal, por ejemplo «Closed», a un estado no terminal, por ejemplo «Open». Tipo de evento inferred
	Cambio rechazado	Indica que una persona aprobadora ha rechazado formalmente la solicitud de cambio, impidiendo que continúe. Esta acción se registra explícitamente y a menudo devuelve el proceso a un ciclo de retrabajo.
Por qué es importante Esta actividad es fundamental para analizar el retrabajo e identificar las causas del fallo del proceso. Una frecuencia elevada de rechazos apunta a problemas en la calidad de la solicitud o en la evaluación de riesgos. Dónde obtenerlo Freshservice lo registra como un evento explícito cuando una persona aprobadora hace clic en el botón «Reject». El evento queda registrado en el registro de actividad del ticket. Recopilar La marca de tiempo de la acción «Rejected» en la pestaña de aprobaciones o en el registro de actividad. Tipo de evento explicit
	Evaluación de riesgos completada	Indica que ha finalizado la evaluación formal de los posibles riesgos asociados al cambio. Esta actividad suele inferirse cuando el campo de nivel de riesgo se completa o actualiza, o cuando se completa una tarea relacionada.
Por qué es importante El seguimiento de esta actividad ayuda a garantizar el cumplimiento de las políticas de cambio que exigen una evaluación de riesgos. Permite analizar la «Risk Assessment Coverage» y el tiempo dedicado a este paso crítico. Dónde obtenerlo Probablemente se infiere a partir de una actualización con marca de tiempo del campo «Risk» en el formulario de cambio o de la finalización de una tarea específica relacionada con el análisis de riesgos. Recopilar Se infiere a partir de la marca de tiempo en la que se completa el campo «Risk» o se marca como completado un elemento de la lista de comprobación relacionada. Tipo de evento inferred
	Implementación iniciada	Marca el inicio del despliegue o la ejecución real del cambio. Se infiere cuando el estado de la solicitud de cambio se actualiza a «In Progress» o a un estado activo similar.
Por qué es importante Proporciona un punto de inicio claro para hacer seguimiento de la duración de la implementación activa. Ayuda a diferenciar el tiempo de espera del trabajo que se está realizando. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado a un valor como «In Progress» o «Implementation in Progress» en la hora de inicio programada. Recopilar Se infiere a partir de un cambio del campo de estado a «In Progress». Tipo de evento inferred
	Nota añadida al cambio	Representa la adición de un comentario o nota a la solicitud de cambio, lo que indica una actividad de comunicación o documentación. Freshservice registra explícitamente estos eventos en el feed de actividad de cada ticket.
Por qué es importante Aunque no es un paso central del proceso, el seguimiento de las notas puede aportar contexto sobre los retrasos, especialmente durante las fases de aprobación o planificación. Una frecuencia elevada de notas puede indicar requisitos poco claros o problemas de comunicación. Dónde obtenerlo Se registra explícitamente en la sección «Activity» o «Audit» del ticket de solicitud de cambio, junto con una marca de tiempo y el usuario que añadió la nota. Recopilar Se registra como un evento «Note Added» en el registro de actividad del ticket. Tipo de evento explicit
	Planificación completada	Indica que se ha finalizado toda la planificación necesaria para el cambio, incluido el desarrollo de los planes de implementación y reversión. Normalmente se infiere a partir de un cambio de estado posterior a la aprobación.
Por qué es importante Marca la transición de la planificación a la ejecución. Analizar la duración de la fase de planificación ayuda a identificar oportunidades para agilizar las actividades previas a la implementación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio desde un estado relacionado con la planificación, como «Pending Release», a un estado de implementación, como «Scheduled». Recopilar Se infiere a partir de un cambio de estado desde «Planning in Progress» o un estado similar. Tipo de evento inferred
	Pruebas completadas	Representa la finalización de todas las actividades necesarias de prueba y validación para garantizar que el cambio se realizó correctamente y no causó efectos adversos. Puede inferirse a partir del cierre de una tarea o de un cambio de estado.
Por qué es importante Hacer seguimiento de esta actividad ayuda a medir el KPI «Testing Completion Rate» y garantiza que los cambios se validen correctamente antes del cierre definitivo, reduciendo los problemas posteriores a la implementación. Dónde obtenerlo Puede ser difícil capturarla y quizá deba inferirse a partir de la finalización de una tarea «Testing» vinculada o de un cambio de estado a «Testing Complete». Recopilar Se infiere a partir del cierre de una tarea relacionada con las pruebas y asociada al cambio. Tipo de evento inferred
	Revisión posterior a la implementación realizada	Indica la finalización de la Post-Implementation Review (PIR) para evaluar el éxito del cambio y documentar las lecciones aprendidas. A menudo se infiere cuando se añaden notas de revisión después de la implementación o se actualiza el estado.
Por qué es importante Garantiza el seguimiento de un proceso formal de revisión. Analizar esta actividad ayuda a comprender la eficacia de los cambios y favorece la mejora continua del proceso. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la cumplimentación de los campos relacionados con la PIR en el formulario de cambio después de la fecha de implementación, o de un cambio de estado a uno como «Review Complete». Recopilar Se infiere a partir de la cumplimentación de los campos de notas de la PIR o de una actualización de estado específica. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Freshservice

Pasos

Acceder a Freshservice Analytics: Inicie sesión en su instancia de Freshservice con una cuenta que tenga permisos para crear y consultar informes en el módulo Analytics.
Crear un informe nuevo: Vaya a la sección Analytics. Cree un informe nuevo y asígnele un nombre descriptivo, como "Process Mining - Change Management Event Log".
Añadir el primer widget (Change Request Created): Añada un widget nuevo al informe. Seleccione «Changes» como módulo. Para la métrica, utilice «Count of Changes». En la sección «Group by», añada «Change ID» y «Created at». Este widget servirá como fuente de la actividad «Change Request Created».
Configurar los filtros del informe: Aplique al informe un filtro global basado en la fecha «Created at» para definir el periodo de análisis, por ejemplo, los últimos 6 meses. Asegúrese de que este filtro se aplique a todos los widgets posteriores para mantener la coherencia de los datos.
Crear widgets para cada actividad: Repita el proceso de añadir y configurar un widget nuevo para cada una de las 15 actividades requeridas. Deberá utilizar distintos campos, estados y módulos para aislar cada evento. Por ejemplo, para «Change Approved», puede agrupar por la fecha «Approved on». Para eventos basados en el estado, como «Implementation Started», deberá utilizar una métrica filtrada por Status is In Progress y agrupar por la marca de tiempo Last Updated at de esos cambios concretos. Consulte la configuración de la sección «query» para obtener información detallada sobre cada widget.
Exportar los datos subyacentes: Cuando haya configurado los 15 widgets y el informe se haya cargado, vaya a cada widget por separado. Haga clic en el icono de opciones (tres puntos), seleccione «Export» y, después, «Export underlying data». Elija el formato CSV.
Consolidar los archivos exportados: Ahora tendrá 15 archivos CSV independientes. Abra cada archivo y añada una columna nueva llamada ActivityName. Rellénela con el nombre de la actividad correspondiente, por ejemplo, «Change Request Created» para el primer archivo, «Change Approved» para el segundo, etc.
Combinar los datos en un único registro de eventos: Combine los datos de los 15 archivos CSV modificados en un único archivo CSV maestro. Asegúrese de que los encabezados de columna sean coherentes en todos los archivos antes de combinarlos.
Estandarizar los nombres de las columnas: En el archivo maestro, cambie el nombre de las columnas para que coincidan con el esquema requerido. Por ejemplo, cambie «Change ID» por ChangeRequestId y las columnas de fecha correspondientes de cada archivo, como «Created at» y «Approved on», por EventTime.
Añadir atributos estáticos y recomendados: Añada las siguientes columnas a su hoja de cálculo final: SourceSystem, con el valor «Freshservice» en todas las filas, y LastDataUpdate, con la fecha y hora actuales de la exportación. Añada columnas para los atributos recomendados, como ChangeStatus, ChangeType, etc. Puede completarlas creando en Freshservice un informe independiente de «enrichment» con estos datos para cada Change ID y combinando la información mediante una función de hoja de cálculo como VLOOKUP.
Formato final: Revise el archivo CSV final para asegurarse de que las marcas de tiempo tengan un formato coherente, no haya filas vacías y los encabezados coincidan exactamente con el esquema requerido para cargarlo en ProcessMind.

Configuración

Requisitos previos: Se requiere acceso al módulo Freshservice Analytics. Normalmente está disponible en los planes Pro y Enterprise. Los usuarios deben tener un rol con permisos para crear informes y consultar datos de Change Management.
Filtro de intervalo de fechas: Es fundamental aplicar un filtro de intervalo de fechas coherente, como «Created at is in the last 180 days», a todo el informe. Así se garantiza que todos los widgets utilicen el mismo conjunto de solicitudes de cambio.
Configuración de los widgets: Cada widget debe configurarse para aislar una única actividad empresarial. Esto suele implicar filtrar por un estado específico, utilizar un campo de fecha específico, como «Approved on», o usar el campo «Last Updated at» junto con un filtro de estado.
Exportación de datos subyacentes: Utilice siempre la opción «Export underlying data», no la opción «Export» para la imagen del widget o los datos resumidos. Así obtendrá los datos sin procesar, fila por fila, necesarios para un registro de eventos.
Consideraciones de rendimiento: Los informes con más de una docena de widgets y un intervalo de fechas amplio, superior a un año, pueden cargarse lentamente. Se recomienda ejecutar el informe y exportar los datos fuera de las horas punta para reducir el impacto en el rendimiento.

a Consulta de ejemplo 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"}

Pasos

Requisitos previos: Asegúrese de tener Python 3 instalado en su sistema. Instale las bibliotecas necesarias, requests para realizar llamadas a la API y pandas para manipular datos, ejecutando el siguiente comando en su terminal: pip install requests pandas.
Obtener la clave de API: Inicie sesión en su instancia de Freshservice como administrador. Vaya a la configuración de su perfil, busque la sección de API y genere una clave de API nueva. Cópiela y guárdela de forma segura, ya que la necesitará para el script.
Configurar el script: Cree un archivo Python nuevo, por ejemplo, extract_freshservice_changes.py. Copie en él el script completo de Python proporcionado en la sección «query». Actualice las variables de marcador de posición situadas al principio del script: FRESHSERVICE_DOMAIN, por ejemplo, your-company.freshservice.com, y API_KEY con sus credenciales.
Definir el periodo de extracción: Modifique la variable UPDATED_SINCE_FILTER del script para definir la fecha de inicio de la extracción de datos. Utiliza el formato ISO 8601, por ejemplo, YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ. Se recomienda comenzar con un periodo reciente de 3 a 6 meses.
Ejecutar el script: Ejecute el script desde su terminal con el comando python extract_freshservice_changes.py. El script comenzará a obtener los datos de cambios y actividades de la API de Freshservice y mostrará el progreso mientras procesa cada página de resultados.
Obtener los datos de la API: El script recorre todas las solicitudes de cambio actualizadas dentro del periodo especificado. Para cada cambio, obtiene su historial completo de actividades. Este proceso puede tardar bastante en conjuntos de datos grandes debido a los límites de frecuencia de la API.
Transformar los datos en un registro de eventos: El script procesa la respuesta JSON sin procesar. Identifica eventos específicos según los tipos de actividad y los cambios de estado, como «Change Request Created», «Status changed to Closed» o «Note added». Después, asigna esta información a la estructura requerida del registro de eventos y crea una fila por cada actividad identificada.
Calcular atributos adicionales: Después de crear el registro de eventos inicial, el script realiza un procesamiento posterior. Añade columnas estáticas como SourceSystem y LastDataUpdate. También calcula EndTime para cada caso buscando el EventTime más reciente de cada ChangeRequestId único.
Exportar a CSV: Cuando finalice, el script guardará el registro de eventos final como un archivo CSV llamado freshservice_change_management_event_log.csv en el mismo directorio desde el que se ejecutó. El archivo estará preparado para cargarlo directamente en una herramienta de Process Mining.

Configuración

Clave de API: Se requiere una clave de API de Freshservice. La clave debe estar asociada a un administrador o a un perfil de usuario con acceso de lectura completo al módulo Change Management.
Dominio de Freshservice: Debe proporcionar el dominio específico de su organización en Freshservice, por ejemplo, your-company.freshservice.com.
Intervalo de fechas (UPDATED_SINCE_FILTER): Este ajuste filtra los cambios según su hora de última actualización. Para extraer un historial completo, puede ser necesario ejecutar el script con una fecha muy antigua, aunque para el análisis inicial se recomienda un periodo de 3 a 6 meses para controlar el rendimiento. Una carga histórica completa puede tardar y verse afectada por los límites de frecuencia de la API.
Asignaciones de estados: El script deduce muchas actividades a partir de los cambios de estado, por ejemplo, «Implementation Started» a partir del estado «In Progress». Estos nombres de estado están codificados en el script. Es posible que deba ajustarlos para que coincidan con los estados personalizados configurados en su instancia de Freshservice.
Rendimiento: El script obtiene individualmente todas las actividades de cada solicitud de cambio. En una instancia con decenas de miles de cambios, la extracción puede tardar varias horas debido al número de llamadas a la API y a los posibles límites de frecuencia.

a Consulta de ejemplo 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()

¿Listo para comenzar?

Comience hoy su recorrido hacia la optimización de Change Management preparando sus datos con esta completa plantilla. Descubra información oculta y consiga despliegues más eficientes.

Volver a la guía de mejora Descargar Template

Detenga los cambios fallidos: mejore ahora la gestión en Freshservice

Alcance un 95 % de éxito en los cambios y elimine las interrupciones y los retrasos de Freshservice.

Iniciar la prueba gratuita

No necesita tarjeta de crédito. Comience en cuestión de minutos.

Su Template de datos de Change Management

Su Template de datos de Change Management

Atributos de la gestión de cambios

Actividades de gestión de cambios

Guías de extracción

Exportación de datos sin procesar de Freshservice Analytics

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

Extracción mediante script de Python a través de la API REST de Freshservice

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

¿Listo para comenzar?

Detenga los cambios fallidos: mejore ahora la gestión en Freshservice

Su Template de datos de Change Management

Su Template de datos de Change Management

Atributos de la gestión de cambios

Actividades de gestión de cambios

Guías de extracción

Exportación de datos sin procesar de Freshservice Analytics

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

Extracción mediante script de Python a través de la API REST de Freshservice

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

¿Listo para comenzar?

Detenga los cambios fallidos: mejore ahora la gestión en Freshservice

Valoramos su privacidad