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Su Template de datos para la gestión de solicitudes de servicio

Freshservice

Atributos de gestión de solicitudes de servicio(19) Actividades de gestión de solicitudes de servicio(15) Guías de extracción(3)

Su Template de datos para la gestión de solicitudes de servicio

Este Template ofrece una guía completa para recopilar los datos necesarios para analizar el proceso de gestión de solicitudes de servicio. Incluye los atributos esenciales, las actividades clave que conviene registrar y recomendaciones prácticas para extraer esta información de sus sistemas de origen. Utilice este recurso para crear un Registro de eventos sólido y analizar el proceso en profundidad.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que conviene registrar
Guía de extracción

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

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Atributos de gestión de solicitudes de servicio

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en el Registro de eventos y analizar de forma completa el proceso de gestión de solicitudes de servicio.

5 Obligatorio 5 Recomendado 9 Opcional

	Nombre	Descripción
	Hora del evento EventTime	Marca de tiempo exacta en que tuvo lugar la actividad.
Descripción La hora del evento registra la fecha y la hora en que se anotó una actividad concreta para una solicitud de servicio. Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar correctamente los eventos y calcular el tiempo transcurrido entre ellos. En Process Mining, este atributo se utiliza para ordenar las actividades de cada caso y sirve de base para todos los análisis temporales. Permite calcular los tiempos de ciclo, los tiempos de espera entre actividades y el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Las marcas de tiempo precisas son esenciales para identificar cuellos de botella y comprender el rendimiento del proceso. Por qué es importante Esta marca de tiempo ordena cronológicamente los eventos y sirve de base para analizar el rendimiento, incluidos el tiempo de ciclo y la detección de cuellos de botella. Dónde obtenerlo Corresponde a la marca de tiempo de creación de una actividad o entrada del registro de auditoría en Freshservice. Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	ID de solicitud de servicio ServiceRequestId	Identificador único de cada solicitud de servicio.
Descripción El ID de solicitud de servicio es un número o código único que se asigna a cada nueva solicitud registrada en Freshservice. Funciona como clave principal para hacer un seguimiento de todo el ciclo de vida de la solicitud, desde su creación hasta su cierre. En Process Mining, este ID es fundamental porque actúa como ID del caso. Todos los eventos relacionados, como los cambios de estado, las asignaciones de agentes y las notas, se vinculan mediante este identificador. Analizar el recorrido de cada ID de solicitud de servicio permite visualizar el proceso de principio a fin, identificar las rutas más frecuentes y detectar desviaciones o cuellos de botella que afectan a cada caso. Por qué es importante Este es el ID del caso esencial que conecta todos los eventos relacionados y permite seguir de principio a fin el recorrido de una solicitud de servicio. Dónde obtenerlo Es un campo principal del objeto de ticket en Freshservice. Está visible en la interfaz y disponible a través de la API de Freshservice. Ejemplos SR-12943SR-13501SR-14011
	Nombre de la actividad ActivityName	Nombre del evento o la tarea que tuvo lugar en un momento determinado durante la gestión de una solicitud de servicio.
Descripción El nombre de la actividad describe un paso o evento específico del ciclo de vida de una solicitud de servicio. Estas actividades se extraen de los registros de auditoría del sistema, los cambios de estado o acciones concretas de los usuarios, como «Solicitud asignada a un agente», «Nota añadida» o «Solicitud de servicio resuelta». Este atributo es fundamental para crear el mapa del proceso, que representa visualmente el flujo de las solicitudes de servicio. Al analizar la secuencia y la frecuencia de las distintas actividades, las organizaciones pueden comprender cómo se desarrolla realmente el proceso, identificar cuellos de botella entre pasos, medir la duración de las actividades y detectar variantes que no cumplen los estándares o que son ineficientes. Por qué es importante Este atributo define los pasos del mapa del proceso y permite visualizar y analizar el flujo de trabajo de las solicitudes de servicio. Dónde obtenerlo Se genera a partir de las «activities» o «audits» asociadas a un ticket en Freshservice. A menudo, se necesita una lógica de transformación para asignar nombres de actividad claros para el negocio a los eventos del sistema. Ejemplos Solicitud de servicio creadaSolicitud asignada a un agenteSolicitud de servicio resueltaSolicitud de servicio cerrada
	Sistema de origen SourceSystem	Identifica el sistema del que se extrajeron los datos.
Descripción Este atributo especifica el sistema de origen de los datos del proceso, que en este caso es Freshservice. Resulta especialmente útil cuando se consolidan datos de varios sistemas para obtener una visión integral del proceso. Aunque pueda parecer redundante al analizar un solo sistema, incluir este atributo es una buena práctica para facilitar la escalabilidad y la gobernanza de datos en el futuro. Permite conocer claramente la procedencia de los datos y ayuda a gestionar los procesos de integración. Por qué es importante Garantiza la procedencia y la trazabilidad de los datos, aspectos fundamentales al combinar datos de varios sistemas o para la gobernanza de datos. Dónde obtenerlo Por lo general, es un valor estático que se añade durante el proceso de extracción y transformación de datos (ETL). Ejemplos FreshserviceFreshservice-API-v2
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo que indica cuándo se actualizaron por última vez los datos del sistema de origen.
Descripción Este atributo registra la fecha y la hora de la última extracción o actualización del conjunto de datos desde Freshservice. Permite saber qué tan recientes son los datos analizados. En cualquier análisis de procesos, es fundamental conocer la actualidad de los datos. Esta marca de tiempo ayuda a saber si se está consultando la información más reciente, algo esencial para tomar decisiones operativas a tiempo y confiar en las conclusiones del análisis. Por qué es importante Indica qué tan recientes son los datos para que los análisis y las decisiones se basen en información actualizada. Dónde obtenerlo Este valor se genera y se añade al conjunto de datos durante el proceso de extracción y transformación de datos (ETL). Ejemplos 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Agente asignado AssignedAgent	Nombre del agente asignado actualmente a la solicitud de servicio.
Descripción Este atributo identifica al agente de soporte responsable de gestionar la solicitud de servicio en un momento determinado. Las asignaciones pueden cambiar a lo largo del ciclo de vida de una solicitud. Analizar el agente asignado es clave para comprender su rendimiento y la distribución de la carga de trabajo. Permite calcular KPI como el tiempo medio de resolución por agente, el número de solicitudes activas y la tasa de reasignación. Esto ayuda a identificar a los agentes con mejor rendimiento, a quienes podrían necesitar formación adicional y los desequilibrios en la distribución del trabajo. Por qué es importante Permite analizar la carga de trabajo y el rendimiento de los agentes, así como el efecto de las reasignaciones en los tiempos de resolución. Dónde obtenerlo Está disponible en el campo «agent» o «responder» del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos Alice JohnsonRobert SmithSin asignar
	Equipo asignado AssignedTeam	Equipo o grupo de soporte asignado para gestionar la solicitud de servicio.
Descripción Este atributo indica el grupo funcional o equipo, como «Soporte de TI de nivel 2» o «Compras de hardware», responsable de la solicitud de servicio. La solicitud puede asignarse a un equipo antes de que un agente se haga cargo. Analizar los datos por equipo asignado ayuda a comprender el rendimiento y la carga de trabajo de cada equipo, así como a identificar cuellos de botella en áreas funcionales concretas. Es fundamental para evaluar la eficiencia con que los distintos equipos procesan las solicitudes y optimizar la asignación de recursos en toda la organización de soporte. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento y la carga de trabajo de cada equipo o grupo, algo esencial para gestionar los recursos e identificar cuellos de botella en áreas funcionales. Dónde obtenerlo Está disponible en el campo «group» del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos Mesa de ayudaOperaciones de redSoporte de aplicaciones
	Estado Status	Estado actual de la solicitud de servicio en su ciclo de vida.
Descripción El campo de estado representa la situación de la solicitud de servicio en un momento determinado, por ejemplo, «Abierto», «Pendiente», «Resuelto» o «Cerrado». Los cambios de estado suelen ser la principal fuente de actividades para Process Mining. Analizar el estado aporta contexto al flujo del proceso y ayuda a comprender cuánto tiempo permanecen las solicitudes en cada estado. Por ejemplo, un periodo prolongado en estado «Pendiente» podría indicar un cuello de botella a la espera de información de la persona solicitante o de un proveedor externo. Este atributo es clave para definir los puntos de inicio y fin de las distintas etapas del proceso. Por qué es importante Aporta contexto esencial a cada evento y ayuda a medir el tiempo que se pasa en distintos estados, como «Abierto» o «Pendiente», para detectar demoras. Dónde obtenerlo Está disponible en el campo «status» del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos AbiertoPendienteResueltoCerrado
	Prioridad Priority	Nivel de prioridad de la solicitud de servicio, por ejemplo, bajo, medio, alto o urgente.
Descripción La prioridad indica la importancia y la urgencia de una solicitud de servicio. A menudo determina el tiempo objetivo de resolución y los recursos asignados. Puede establecerse automáticamente mediante reglas o manualmente por los agentes. En Process Mining, la prioridad es una dimensión clave del análisis. Se utiliza para segmentar las solicitudes y comparar los flujos de proceso y el rendimiento de las solicitudes de prioridad alta con los de las de prioridad baja. Esto es esencial para analizar el cumplimiento de los SLA y determinar si las solicitudes se priorizan de forma eficaz y rápida durante la clasificación inicial. Por qué es importante Es fundamental para analizar el cumplimiento de los SLA y determinar si las solicitudes se clasifican y gestionan según su impacto en el negocio. Dónde obtenerlo Está disponible en el campo «priority» del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos BajaMediaAltaUrgente
	Tipo de servicio ServiceType	Tipo o categoría específica del servicio solicitado.
Descripción El tipo de servicio clasifica la solicitud según el servicio que se necesita, como «Solicitud de hardware nuevo», «Acceso a software» o «Restablecimiento de contraseña». A menudo, está vinculado al elemento del catálogo de servicios que selecciona la persona usuaria. Este atributo permite segmentar las solicitudes de servicio para comparar los procesos y el rendimiento de distintos tipos de servicio. Es esencial para calcular KPI como «Promedio de actividades por tipo de servicio», que ayuda a identificar qué servicios son más complejos o requieren más recursos. Este análisis puede orientar iniciativas para simplificar y automatizar procesos de tipos de servicio específicos. Por qué es importante Permite comparar los flujos y la complejidad de los procesos en distintas categorías de solicitudes, lo que ayuda a identificar oportunidades de estandarización o automatización. Dónde obtenerlo Según la configuración, suele corresponder al campo «category», «item» o a un campo personalizado del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos Incorporación de nuevos empleadosSolicitud de licencia de softwareAcceso a VPN
	¿Hay retrabajo? IsRework	Indicador booleano que señala si la solicitud incluyó actividades de retrabajo.
Descripción Este indicador calculado se establece como verdadero si una solicitud de servicio pasa por actividades que sugieren retrabajo. Algunos ejemplos son la reapertura después de la resolución («Solicitud de servicio reabierta»), varias reasignaciones o solicitudes repetidas de información a la persona usuaria («Información solicitada a la persona solicitante»). Este atributo simplifica el análisis de las ineficiencias del proceso. Permite filtrar fácilmente los casos con retrabajo y comparar sus mapas de proceso y tiempos de ciclo con los de los casos sin problemas. Contribuye directamente al Dashboard de análisis de retrabajo de solicitudes de servicio y ayuda a cuantificar el impacto de los traspasos ineficientes o de la falta de información inicial. Por qué es importante Ofrece una forma sencilla de identificar y analizar los casos con ciclos ineficientes o pasos repetidos, y ayuda a cuantificar el coste de la mala calidad. Dónde obtenerlo Se calcula durante la transformación de datos, aplicando reglas de negocio a la secuencia de actividades de cada «ServiceRequestId». Ejemplos truefalse
	¿Se incumplió el SLA? IsSlaBreached	Indicador booleano que señala si la solicitud de servicio superó el tiempo objetivo de resolución del SLA.
Descripción Este atributo calculado es un indicador simple de verdadero o falso que señala si la solicitud de servicio se cerró después de la fecha límite del SLA. Se obtiene al comparar la marca de tiempo de «Solicitud de servicio cerrada» o «Solicitud de servicio resuelta» con «SlaDueDate». Este atributo simplifica el análisis y la visualización en el Dashboard de cumplimiento de SLA. Permite filtrar y agregar solicitudes fácilmente para calcular el KPI general de tasa de cumplimiento de los SLA. Segmentar los datos con este indicador ayuda a aislar y analizar rápidamente las características del proceso de las solicitudes con SLA incumplidos frente a las resueltas a tiempo. Por qué es importante Simplifica el análisis del cumplimiento de los SLA al ofrecer un indicador claro para filtrar y agrupar las solicitudes que no alcanzaron sus objetivos. Dónde obtenerlo Es un campo calculado durante la transformación de datos, al comparar la marca de tiempo de la resolución final con el campo «SlaDueDate». Ejemplos truefalse
	Canal Channel	Método o canal por el que se envió la solicitud de servicio.
Descripción El canal indica cómo se creó la solicitud de servicio, por ejemplo, a través del portal de autoservicio, por correo electrónico, por teléfono o por chat. Esta información ayuda a comprender las preferencias de las personas usuarias y la eficiencia de cada canal. Analizar el proceso por canal puede revelar información importante. Por ejemplo, las solicitudes enviadas a través del portal podrían estar más completas y resolverse más rápido que las enviadas por correo electrónico, que quizá requieran más intercambios de información. Este análisis puede orientar las iniciativas para promover los canales más eficientes. Por qué es importante Ayuda a analizar si el canal de envío afecta a la eficiencia del proceso, al tiempo de resolución o a la cantidad de retrabajo necesario. Dónde obtenerlo Está disponible en el campo «source» del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos Correo electrónicoPortalTeléfonoChat
	Departamento de la persona solicitante RequestorDepartment	Departamento al que pertenece la persona solicitante.
Descripción Este atributo especifica el departamento de la organización al que pertenece la persona que envió la solicitud de servicio, como «Ventas», «Finanzas» o «Recursos Humanos». Por lo general, esta información se obtiene del perfil de la persona en el sistema. Analizar el rendimiento del proceso por departamento es un requisito habitual. Puede revelar si algunos departamentos tienen tiempos de resolución más largos o necesidades específicas. Esta información puede orientar la asignación de recursos, las iniciativas de formación o la creación de servicios adaptados a cada departamento. Por qué es importante Permite segmentar el proceso por unidad de negocio e identificar problemas o diferencias de rendimiento específicos de cada departamento. Dónde obtenerlo Esta información está vinculada al perfil de la persona solicitante. Puede encontrarse en el campo predeterminado «department» o en un campo personalizado del usuario en Freshservice. Ejemplos FinanzasMarketingTecnología de la información
	Fecha límite del SLA SlaDueDate	Marca de tiempo límite para resolver la solicitud de servicio según el SLA.
Descripción Este atributo especifica la fecha límite para resolver la solicitud de servicio, según la política de SLA aplicable. Es una marca de tiempo calculada a partir de la hora de creación de la solicitud, su prioridad y el horario laboral definido en el SLA. Es un dato fundamental para supervisar el rendimiento en tiempo real y analizar posteriormente el cumplimiento de los SLA. Al comparar la hora real de resolución con SlaDueDate, se puede determinar si se cumplió el SLA o si se incumplió. Este dato sirve de base para calcular el KPI de tasa de cumplimiento de los SLA. Por qué es importante Es la fecha límite objetivo para resolver la solicitud y sirve de base para determinar si se cumplió o se incumplió el SLA. Dónde obtenerlo Es un campo calculado de Freshservice, visible en el ticket como «Due by». Está disponible a través de la API. Ejemplos 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
	Hora de finalización EndTime	Marca de tiempo exacta en que se completó la actividad.
Descripción La hora de finalización representa la marca de tiempo en que se completó una actividad. En muchos eventos de Freshservice, la hora de inicio y la de finalización coinciden, por lo que se trata de eventos puntuales. Sin embargo, en las actividades basadas en estados, la hora de finalización corresponde a la marca de tiempo del siguiente cambio de estado. Este atributo es esencial para calcular la duración de las actividades y los tiempos de espera entre ellas. Al restar StartTime de EndTime, se puede determinar el tiempo de procesamiento de una tarea específica. Esto es fundamental para identificar las actividades que más tiempo consumen y que podrían optimizarse. Por qué es importante Permite calcular la duración de las actividades, algo fundamental para identificar cuellos de botella y medir los tiempos de procesamiento de cada paso. Dónde obtenerlo No es un campo directo de los registros de Freshservice. Debe calcularse a partir de la marca de tiempo del evento siguiente en la secuencia de una solicitud de servicio. Ejemplos 2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z
	Nombre de la política de SLA SlaPolicyName	Nombre de la política del acuerdo de nivel de servicio (SLA) aplicada a la solicitud.
Descripción Este atributo identifica la política de SLA específica que establece los tiempos objetivo de respuesta y resolución de la solicitud de servicio. Por lo general, las políticas se basan en factores como la prioridad, el tipo de servicio o el grupo de la persona solicitante. Saber qué política de SLA se aplica es esencial para el Dashboard de análisis de cumplimiento e incumplimiento de SLA. Permite medir con precisión el rendimiento frente a los objetivos definidos y analizar qué políticas se incumplen con mayor frecuencia. Esto puede llevar a revisar el rendimiento del proceso o la viabilidad de los propios objetivos del SLA. Por qué es importante Identifica los objetivos de servicio específicos con los que se mide la solicitud, algo esencial para informar con precisión sobre el cumplimiento de los SLA. Dónde obtenerlo Esta información forma parte de los datos del SLA asociados a un ticket. Puede ser necesario consultar campos o endpoints específicos de la API relacionados con los SLA. Ejemplos Incidentes de prioridad alta: 4 hSolicitudes estándar: 3 díasSoporte VIP: 1 h
	Número de reasignaciones ReassignmentCount	Número total de veces que una solicitud de servicio se reasignó a otro agente o equipo.
Descripción Este atributo calculado cuenta las actividades «Solicitud reasignada» o similares de cada solicitud de servicio. Un número elevado de reasignaciones suele indicar problemas en la clasificación inicial, en el enrutamiento según las habilidades o en el equilibrio de la carga de trabajo. Este atributo contribuye directamente al Dashboard de rendimiento y distribución de la carga de trabajo de los agentes y al KPI de promedio de reasignaciones por solicitud. Analizar esta métrica ayuda a identificar debilidades del proceso que hacen que los tickets pasen de una persona a otra, lo que prolonga el tiempo de resolución y genera frustración tanto en los agentes como en las personas solicitantes. Por qué es importante Mide las ineficiencias del enrutamiento y las fricciones del proceso. Un número elevado indica problemas en la clasificación inicial o en la carga de trabajo de los agentes, que provocan demoras. Dónde obtenerlo Se calcula contando las actividades específicas de cambio de asignación de cada «ServiceRequestId» durante la transformación de datos. Ejemplos 013
	Persona solicitante Requestor	Persona que envió la solicitud de servicio.
Descripción Este atributo identifica a la persona, normalmente un empleado, que inició la solicitud de servicio. Aporta contexto sobre quién utiliza la mesa de ayuda y cuáles son sus necesidades. Aunque no siempre es una dimensión principal para analizar el flujo del proceso, analizar los datos por persona solicitante o por su departamento puede revelar patrones. Por ejemplo, podría mostrar que un departamento concreto envía con frecuencia solicitudes incompletas, lo que indicaría la necesidad de ofrecer formación específica. También es esencial para los análisis centrados en la experiencia del cliente. Por qué es importante Aporta contexto sobre quién inicia la solicitud y permite analizar patrones por persona, departamento o ubicación. Dónde obtenerlo Está disponible en el campo «requester» del objeto de ticket en Freshservice. Ejemplos John DoeJane SmithCuenta de servicio

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de gestión de solicitudes de servicio

Estos son los pasos y los hitos clave que conviene registrar en el Registro de eventos para descubrir y analizar con precisión los flujos de trabajo de gestión de solicitudes de servicio.

6 Recomendado 9 Opcional

	Actividad	Descripción
	Objetivo del SLA incumplido	Evento calculado que se produce cuando el tiempo de resolución de una solicitud de servicio supera el objetivo definido en el acuerdo de nivel de servicio (SLA). No es un evento directo del sistema, sino que se obtiene al comparar el tiempo de resolución con la fecha límite del SLA.
Por qué es importante Este evento mide directamente el rendimiento del servicio frente a los compromisos y es un KPI clave para la gestión. Ayuda a identificar qué tipos de solicitudes o prioridades tienen mayor riesgo de incumplimiento. Dónde obtenerlo Se calcula comparando la marca de tiempo de «Resuelto» con la marca de tiempo «Fecha límite del SLA». Si la resolución se produce después de la fecha límite, se activa este evento. Capturar Compare la marca de tiempo de resolución con la fecha límite del SLA. Si resolved_at > sla_due_by, cree este evento. Tipo de evento calculated
	Proveedor externo involucrado	Esta actividad marca el momento en que se transfiere un ticket a un proveedor externo o a un tercero para que lo resuelva. Se infiere cuando el estado cambia a uno específico, como «Pendiente del proveedor» o «En espera de un tercero».
Por qué es importante La participación de proveedores puede generar demoras considerables. Registrar esta actividad es esencial para medir el rendimiento de los proveedores y su impacto en el tiempo de ciclo total de las solicitudes de servicio. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del ticket. Busque un estado configurado específicamente para registrar la dependencia de proveedores externos. Capturar Detecte cuándo el campo de estado del ticket cambia a un valor que indica que se espera la respuesta de un tercero. Tipo de evento inferred
	Solicitud asignada a un agente	Marca el momento en que se asigna una solicitud de servicio a un agente específico para que la gestione. Es un hito importante que se infiere mediante el seguimiento de los cambios en el campo «Agente asignado» o «Responsable» del ticket.
Por qué es importante Esta actividad es fundamental para analizar la carga de trabajo de los agentes e identificar cuellos de botella en el proceso de asignación. El tiempo entre la creación y la asignación es un indicador clave del rendimiento. Dónde obtenerlo Se infiere del registro de actividad o de auditoría de campos del ticket mediante el seguimiento de los cambios en el campo «Agente» o «Persona asignada». Capturar Registre la marca de tiempo en que se completa el campo «Agente asignado» o cambia su valor. Tipo de evento inferred
	Solicitud de servicio cerrada	Esta es la actividad final y marca el fin del ciclo de vida de la solicitud de servicio. Por lo general, se produce automáticamente después de que el ticket permanece un tiempo determinado en estado «Resuelto» sin volver a abrirse.
Por qué es importante Este evento marca el final definitivo de la instancia del proceso. El tiempo entre «Resuelto» y «Cerrado» corresponde al plazo que tiene la persona solicitante para confirmar la resolución. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del ticket. Corresponde a la marca de tiempo en que el estado cambia a «Cerrado». Capturar Registre la marca de tiempo en que el estado del ticket cambia a «Cerrado». Tipo de evento inferred
	Solicitud de servicio creada	Esta actividad marca el inicio del ciclo de vida de una solicitud de servicio, cuando se registra formalmente una nueva solicitud en Freshservice. El evento queda registrado de forma explícita cuando se crea un nuevo ticket, ya sea desde el catálogo de servicios, por correo electrónico o a través de otro canal. Así se genera un ID único para la solicitud de servicio.
Por qué es importante Este es el evento de inicio principal del proceso. Analizar el tiempo transcurrido desde esta actividad hasta las siguientes es fundamental para medir los tiempos de ciclo generales e identificar demoras en las primeras etapas. Dónde obtenerlo Este evento se registra explícitamente en Freshservice. Puede encontrarlo en el registro de actividad o de auditoría del ticket; normalmente corresponde a la marca de tiempo de creación. Capturar Utilice la marca de tiempo de creación del ticket en los datos de tickets de Freshservice. Tipo de evento explicit
	Solicitud de servicio resuelta	Este hito fundamental marca el momento en que el agente proporciona una solución y considera que el trabajo ha terminado. Se infiere cuando el estado del ticket cambia a «Resuelto».
Por qué es importante Esta actividad marca el final de la fase de trabajo activo. El tiempo transcurrido hasta este momento es una medida clave de la eficiencia del agente y del proceso, y sirve de base para calcular los SLA. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del ticket. Corresponde a la marca de tiempo en que el estado se estableció por primera vez como «Resuelto». Capturar Registre la marca de tiempo en que el estado del ticket cambia por primera vez a «Resuelto». Tipo de evento inferred
	Información proporcionada por quien realizó la solicitud	Se produce cuando quien realizó la solicitud proporciona la información necesaria y el agente puede reanudar el trabajo. Por lo general, se infiere cuando el estado del ticket cambia automáticamente de «Pendiente» a «Abierto».
Por qué es importante Esta actividad cierra el ciclo de las solicitudes de información. El tiempo transcurrido entre la solicitud y la entrega de la información es un periodo de espera importante que conviene analizar y optimizar. Dónde obtenerlo Se infiere de un cambio de estado de «Pendiente» a «Abierto» o «En curso», a menudo provocado por una respuesta de quien realizó la solicitud. Capturar Detecte cuándo el estado del ticket cambia de pendiente a abierto. Tipo de evento inferred
	Información solicitada a quien realizó la solicitud	Representa el momento en que el agente asignado necesita más información de quien realizó la solicitud y detiene el avance. Se infiere cuando el estado del ticket cambia a «Pendiente» o «En espera del cliente».
Por qué es importante Esta actividad destaca una causa frecuente de demoras y retrabajo. Analizar su frecuencia permite encontrar oportunidades para mejorar los Templates de solicitud y la recopilación inicial de datos. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del ticket. Busque un cambio a un estado como «Pendiente de respuesta del cliente» o «En espera de información». Capturar Detecte cuándo el campo de estado del ticket cambia a un valor que indica que se espera información de la persona usuaria. Tipo de evento inferred
	Nota añadida	Representa cualquier nota pública o privada que un agente o quien realizó la solicitud añade a la solicitud de servicio. Es un evento explícito que se registra en la conversación o el registro de actividad del ticket.
Por qué es importante Analizar la frecuencia y el momento en que se añaden notas puede revelar patrones de comunicación, la eficacia de la colaboración y puntos de confusión en el proceso. Dónde obtenerlo Se registra explícitamente en el historial de conversaciones del ticket en Freshservice. Cada nota incluye una marca de tiempo y el nombre de quien la escribió. Capturar Extraiga cada entrada del registro de conversaciones o comentarios del ticket. Tipo de evento explicit
	Resolución confirmada por quien realizó la solicitud	Esta actividad representa la confirmación explícita de quien realizó la solicitud de que la solución proporcionada es satisfactoria. Puede inferirse de una respuesta positiva a una encuesta o de un comentario específico antes de cerrar el ticket.
Por qué es importante La confirmación proporciona retroalimentación directa sobre la calidad de la resolución. Una tasa baja de confirmación puede indicar que las soluciones no satisfacen plenamente las necesidades de las personas usuarias, aunque no se reabran los tickets. Dónde obtenerlo Es difícil registrar este evento directamente y puede requerir una configuración personalizada. Podría inferirse de una respuesta a una encuesta de satisfacción del cliente vinculada al ticket o de la aplicación de una etiqueta específica. Capturar Requiere analizar datos relacionados, como encuestas de satisfacción o etiquetas aplicadas después de la resolución. Tipo de evento inferred
	Revisión interna realizada	Indica que una solución propuesta o el cumplimiento de una solicitud requiere una revisión o aprobación interna antes de continuar. Se infiere cuando el estado cambia a uno como «Pendiente de aprobación» o «Revisión interna».
Por qué es importante Las revisiones internas pueden generar cuellos de botella, sobre todo en solicitudes de servicio complejas o de gran impacto. Medir su duración ayuda a agilizar los flujos de trabajo de aprobación. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del ticket. Para ello, el flujo de trabajo debe utilizar un estado específico, como «Pendiente de aprobación interna». Capturar Detecte cuándo el campo de estado del ticket cambia a un valor que indica una revisión o aprobación interna. Tipo de evento inferred
	Solicitud clasificada	Representa la evaluación y categorización iniciales de una solicitud de servicio recién creada. Por lo general, esta actividad se infiere a partir del primer momento en que se asigna una prioridad o se asigna la solicitud a un grupo, lo que indica que ya se revisó y se incorporó a la cola.
Por qué es importante El seguimiento de la clasificación permite medir la eficiencia del equipo de respuesta inicial. Las demoras en esta etapa pueden afectar considerablemente los tiempos de resolución generales y el cumplimiento de los SLA. Dónde obtenerlo Se infiere del registro de actividad. Puede identificarse mediante la marca de tiempo del primer evento «Prioridad asignada» o «Grupo asignado» que se produzca después de la creación. Capturar Identifique la primera marca de tiempo de un cambio en el campo de prioridad o en el campo del grupo asignado. Tipo de evento inferred
	Solicitud de servicio reabierta	Se produce cuando quien realizó la solicitud indica que el problema persiste después de que el ticket se marcó como «Resuelto», por lo que vuelve a un estado abierto. Se infiere de un cambio de estado de «Resuelto» a «Abierto» o «En curso».
Por qué es importante Las solicitudes reabiertas son un claro indicador de una baja tasa de resolución en el primer contacto y de insatisfacción de los clientes. Registrar este ciclo de retrabajo es fundamental para mejorar la calidad de las soluciones. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del ticket en el registro de actividad. Corresponde a una transición directa de «Resuelto» a «Abierto». Capturar Detecte un cambio de estado de resuelto a abierto. Tipo de evento inferred
	Solicitud priorizada	Esta actividad se produce cuando se asigna un nivel de prioridad, como bajo, medio o alto, a la solicitud de servicio. Se infiere al detectar un cambio en el campo «Prioridad» del historial del ticket.
Por qué es importante La priorización es fundamental para asignar recursos y cumplir los objetivos de los SLA. Analizar esta actividad permite comprobar si las solicitudes se evalúan correctamente y a tiempo. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de campos del ticket en Freshservice. Busque las actualizaciones del campo «Prioridad» y registre la marca de tiempo del cambio. Capturar Detecte un cambio en el campo «Prioridad» desde un valor nulo o desde el valor anterior y registre la marca de tiempo. Tipo de evento inferred
	Solicitud reasignada	Esta actividad registra cualquier cambio del agente o grupo asignado después de la asignación inicial. Se infiere al detectar actualizaciones posteriores en los campos «Agente asignado» o «Grupo asignado».
Por qué es importante Las reasignaciones frecuentes pueden indicar problemas en la clasificación inicial, la asignación según las habilidades de los agentes o el equilibrio de la carga de trabajo. Esta actividad es fundamental para el KPI de recuento de reasignaciones de agentes y el análisis de retrabajo. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de campos del ticket. Este evento se registra cada vez que se actualiza el campo «Agente asignado» o «Grupo asignado» después de establecer su valor inicial. Capturar Detecte cualquier cambio en el campo «Agente asignado» o «Grupo asignado» después de la primera asignación. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Freshservice

Pasos

Comprobación de requisitos previos: Asegúrese de tener un rol de usuario de Freshservice con permisos para acceder al módulo Analytics y crear informes. Por lo general, se requiere un plan Pro o Enterprise.
Configure automatizaciones (si es necesario): Para registrar los eventos con precisión, compruebe si existen dos automatizaciones específicas en Freshservice o créelas desde Admin -> Workflow Automator. La primera debe añadir una nota privada o una etiqueta específica (por ejemplo, 'SLA_Breached') a un ticket cuando venza el temporizador del SLA de resolución. La segunda debe añadir una etiqueta específica (por ejemplo, 'Resolution_Confirmed') cuando se reciba una respuesta positiva en la encuesta de satisfacción del cliente asociada a un ticket.
Cree el informe 'Creation Events': Vaya a la pestaña Analytics de Freshservice. Cree un informe nuevo y seleccione el módulo 'Tickets' como fuente de datos. Este informe registrará el primer evento de cada solicitud de servicio.
Configure los widgets del informe 'Creation Events': Añada un widget 'Data Table'. Configure las columnas (métricas) que incluirá: Ticket ID, Created at, Assigned to, Group, Priority, Estado y Category. Aplique un filtro para el intervalo de fechas de creación que desea analizar, por ejemplo, los últimos 6 meses.
Exporte los datos de 'Creation Events': Ejecute el informe y exporte el widget de tabla de datos a un archivo CSV. Asígnele el nombre 'creation_events.csv'.
Cree el informe 'Update Events': Cree un segundo informe y seleccione el módulo 'Ticket Activities' como fuente de datos. Este informe registra todos los cambios y las notas posteriores de cada solicitud de servicio.
Configure los widgets del informe 'Update Events': Añada un widget 'Data Table'. Configure las columnas que incluirá: Ticket ID, Activity Date, Performed by, Activity Type y, en 'Changes', Field, Old Value y New Value. Añada también atributos del ticket, como Group, Assigned to, Priority, Estado y Category, para aportar contexto a cada evento.
Filtre el informe 'Update Events': Aplique a 'Activity Date' el mismo intervalo de fechas que utilizó en el informe de creación. Después, filtre 'Activity Type' para incluir solo los eventos pertinentes, como 'Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added' y 'Public Note added'.
Exporte los datos de 'Update Events': Ejecute el informe y exporte el widget de tabla de datos a un archivo CSV. Asígnele el nombre 'update_events.csv'.
Combine y transforme los datos: Abra los dos archivos CSV en una hoja de cálculo o utilice un script de preparación de datos. Copie todos los datos de 'update_events.csv' y péguelos debajo de los datos de 'creation_events.csv' en un archivo nuevo llamado 'event_log.csv'.
Asigne las actividades y los atributos: En el archivo combinado 'event_log.csv', cree estas columnas: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status y ServiceType. Rellénelas con la lógica definida en la sección Query que aparece a continuación. Para este paso, utilice fórmulas o un script que convierta los datos sin procesar al formato final del Registro de eventos.
Exportación final: Guarde el archivo transformado 'event_log.csv'. Asegúrese de que las fechas de EventTime y LastDataUpdate tengan un formato estándar, como ISO 8601. El archivo ya estará listo para cargarse en una herramienta de Process Mining.

Configuración

Plan de Freshservice: Se requiere un plan que incluya el módulo Analytics, normalmente Pro o Enterprise.
Permisos de usuario: La persona que realice la exportación necesita permisos para crear y ejecutar informes en Analytics.
Intervalo de fechas: Se recomienda extraer datos de un periodo reciente, por ejemplo, los últimos 3 a 6 meses, para mantener un volumen manejable. Aplique un filtro de fechas coherente basado en 'Created at' para el informe de creación y en 'Activity Date' para el informe de actualizaciones.
Filtros de informes: En el informe del módulo 'Tickets', filtre por 'Type' = 'Service Request' para aislar el proceso correcto. En el informe 'Ticket Activities', filtre 'Activity Type' para incluir solo los cambios pertinentes (estado, prioridad, asignación y notas) y reducir el ruido en los datos exportados.
Automatizaciones necesarias: La extracción de las actividades 'SLA Target Breached' y 'Resolution Confirmed by Requestor' depende de que ya existan reglas de Workflow Automator que añadan una nota o etiqueta al ticket cuando se produzcan esos eventos. Sin ellas, este método no permite capturar esas actividades.

Consulta de ejemplo sql

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

Pasos

Requisitos previos: Asegúrese de tener instalada la versión 3.6 o posterior de Python, junto con las bibliotecas requests y pandas. También necesitará una clave de API de Freshservice con permisos para leer datos de tickets.
Obtenga la clave de API: Inicie sesión en su instancia de Freshservice como administrador. Haga clic en el icono de perfil, en la esquina superior derecha, y vaya a 'Profile Settings'. Encontrará la clave de API en el panel de la derecha. Cópiela y guárdela de forma segura.
Guarde el script: Guarde el código de Python proporcionado en un archivo llamado extract_freshservice_srm.py en su equipo.
Configure los parámetros del script: Abra el script guardado en un editor de texto. Busque la sección de configuración al principio y sustituya los valores de marcador de posición de FRESHSERVICE_DOMAIN, API_KEY, START_DATE y END_DATE. Ajuste el diccionario STATUS_MAPPING si su instancia utiliza identificadores numéricos distintos para los estados personalizados.
Instale las bibliotecas: Si aún no tiene instaladas las bibliotecas necesarias, abra la línea de comandos o la terminal y ejecute: pip install requests pandas.
Ejecute el script: En la línea de comandos o la terminal, vaya al directorio donde guardó el script. Ejecútelo con el comando: python extract_freshservice_srm.py.
Supervise la ejecución: El script mostrará el progreso en la consola e indicará qué página de tickets está procesando. El proceso puede tardar, según el intervalo de fechas y el volumen de tickets.
Obtenga el Registro de eventos: Cuando el script termine correctamente, creará en el mismo directorio un archivo llamado freshservice_event_log.csv, que contendrá el Registro de eventos extraído.
Prepare la carga: El archivo CSV generado tendrá las columnas necesarias (ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate) y estará listo para cargarse en ProcessMind. Por lo general, no hace falta aplicar más cambios de formato.

Configuración

FRESHSERVICE_DOMAIN: La URL de Freshservice de su organización, por ejemplo, yourcompany.freshservice.com.
API_KEY: La clave de API personal que obtuvo en su perfil de usuario de Freshservice. Manténgala confidencial.
START_DATE / END_DATE: El intervalo de fechas para extraer los tickets, con el formato 'YYYY-MM-DD'. Para el análisis inicial, se recomienda un intervalo de 3 a 6 meses, a fin de equilibrar el volumen de datos y la información obtenida.
STATUS_MAPPING: Diccionario de Python fundamental en el script, que asigna los nombres de estados personalizados utilizados para inferir eventos (como 'External Vendor Engaged') a sus identificadores numéricos correspondientes en su instancia de Freshservice. Compruebe estos identificadores y actualícelos para que coincidan con la configuración de su sistema.
Límites de solicitudes de la API: Tenga en cuenta los límites de solicitudes de API de su plan de Freshservice. El script procesa los tickets de forma secuencial para respetarlos. Si trabaja con conjuntos de datos muy grandes, puede que tenga que dividir la extracción en varios intervalos de fechas más pequeños.
Alcance de los datos: El script está configurado para extraer únicamente tickets de tipo 'Service Request'. Este filtro se aplica al obtener los tickets inicialmente.

Consulta de ejemplo python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain and API key
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[your_domain].freshservice.com" 
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Map your custom status names to their numeric IDs in Freshservice ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># To find these IDs, you may need to inspect API responses or admin settings
class=class="hl-string">"hl-comment"># Common defaults: Open: 2, Pending: 3, Resolved: 4, Closed: 5
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">'Open': 2,
    class="hl-string">'Pending': 3, 
    class="hl-string">'Resolved': 4, 
    class="hl-string">'Closed': 5,
    class="hl-string">'Awaiting Customer': 3, class=class="hl-string">"hl-comment"># Example, often maps to Pending
    class="hl-string">'Pending Vendor': [6], class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
    class="hl-string">'Pending Approval': [7]  class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION ---

BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"
AUTH = (API_KEY, class="hl-string">"X")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caching for agent and group lookups to reduce API calls
agent_cache = {}
group_cache = {}

def get_api_data(url):
    class="hl-string">"""Helper function to handle API requests and rate limiting."""
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, auth=AUTH)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            return response.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if e.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
            else:
                print(fclass="hl-string">"HTTP Error: {e}")
                return None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error: {e}")
            return None

def get_agent_name(agent_id):
    class="hl-string">"""Fetch agent name by ID with caching."""
    if not agent_id: return None
    if agent_id in agent_cache:
        return agent_cache[agent_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/agents/{agent_id}")
    if data and class="hl-string">'agent' in data:
        name = data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'last_name']
        agent_cache[agent_id] = name
        return name
    return None

def get_group_name(group_id):
    class="hl-string">"""Fetch group name by ID with caching."""
    if not group_id: return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/groups/{group_id}")
    if data and class="hl-string">'group' in data:
        name = data[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        group_cache[group_id] = name
        return name
    return None

def parse_iso_datetime(dt_string):
    if not dt_string: return None
    return datetime.fromisoformat(dt_string.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))

def main():
    event_log = []
    last_data_update = datetime.now().isoformat()

    page = 1
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching tickets, page {page}...")
        query = fclass="hl-string">'"created_at:>\\'{START_DATE}\\class="hl-string">' AND created_at:<\\'{END_DATE}\\class="hl-string">' AND ticket_type:\\\'Service Request\\\class="hl-string">'"'
        url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets?query={query}&page={page}&per_page=100"

        data = get_api_data(url)

        if not data or class="hl-string">'tickets' not in data or not data[class="hl-string">'tickets']:
            break

        tickets = data[class="hl-string">'tickets']

        for ticket in tickets:
            service_request_id = ticket[class="hl-string">'id']
            created_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'created_at'])
            due_by = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'due_by'])
            resolved_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'resolved_at'])
            closed_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'closed_at'])

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Service Request Created ---
            event_log.append({
                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Created',
                class="hl-string">'EventTime': created_at,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch conversations for detailed history
            conv_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{service_request_id}/conversations"
            conversations = get_api_data(conv_url)
            
            if not conversations or class="hl-string">'conversations' not in conversations:
                continue
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort conversations chronologically
            sorted_convos = sorted(conversations[class="hl-string">'conversations'], key=lambda x: parse_iso_datetime(x[class="hl-string">'created_at']))

            initial_group_assigned = False
            initial_priority_set = False
            initial_agent_assigned = False
            triaged = False

            for conv in sorted_convos:
                conv_time = parse_iso_datetime(conv[class="hl-string">'created_at'])

                class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Note Added ---
                if conv[class="hl-string">'body_text']:
                     event_log.append({
                        class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added',
                        class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                        class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                        class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                        class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                        class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                        class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Process system activities from the activity log within conversations
                if class="hl-string">'activities' in conv and conv[class="hl-string">'activities']:
                    for activity in conv[class="hl-string">'activities']:
                        shipping_info = activity.get(class="hl-string">'shipping_info', {})
                        changes = shipping_info.get(class="hl-string">'changes', {})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Priority Change Activities ---
                        if class="hl-string">'priority' in changes:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Prioritized',
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': changes[class="hl-string">'priority'][1], class=class="hl-string">"hl-comment"># New value
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            if not initial_priority_set and not triaged:
                                initial_priority_set = True
                                triaged = True
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Triaged'})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Assignment Change Activities ---
                        if class="hl-string">'responder_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Assigned to Agent' if not initial_agent_assigned else class="hl-string">'Request Reassigned'
                            initial_agent_assigned = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(changes[class="hl-string">'responder_id'][1]),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        if class="hl-string">'group_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Reassigned' class=class="hl-string">"hl-comment"># Any group change after creation is a reassignment
                            if not initial_group_assigned and not triaged:
                                activity_name = class="hl-string">'Request Triaged'
                                initial_group_assigned = True
                                triaged = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(changes[class="hl-string">'group_id'][1]),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Status Change Activities ---
                        if class="hl-string">'status' in changes:
                            old_status, new_status = changes[class="hl-string">'status']
                            
                            if new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Resolved', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Closed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Requested from Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer'] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Provided by Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status in [STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved'], STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Reopened', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Vendor']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'External Vendor Engaged', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Approval']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Internal Review Performed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Derived/Calculated Activities ---
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: SLA Target Breached ---
            resolution_time = closed_at or resolved_at
            if due_by and resolution_time and resolution_time > due_by:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                    class="hl-string">'EventTime': due_by,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                    class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                    class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                    class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                    class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                    class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Resolution Confirmed by Requestor (Inferred from survey) ---
            if ticket.get(class="hl-string">'satisfaction_ratings'):
                for rating in ticket[class="hl-string">'satisfaction_ratings']:
                    if rating.get(class="hl-string">'ratings'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if there is a rating
                        rating_time = parse_iso_datetime(rating.get(class="hl-string">'created_at'))
                        if resolved_at and rating_time > resolved_at:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Resolution Confirmed by Requestor',
                                class="hl-string">'EventTime': rating_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Only add one confirmation event

        page += 1

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and date range.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'EventTime'])
    df[class="hl-string">'EventTime'] = df[class="hl-string">'EventTime'].dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastDataUpdate']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    output_filename = class="hl-string">'freshservice_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(df)} events to {output_filename}")

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

Pasos

Confirme que su suscripción a Freshservice y sus permisos de administrador incluyan la exportación programada de datos y el envío al proveedor de almacenamiento en la nube seleccionado. Los nombres de los menús y las opciones de exportación de Freshservice pueden variar según el plan y el inquilino. Consulte la documentación de administración vigente y utilice [Configure based on your system] si el inquilino muestra etiquetas diferentes.
En Freshservice, abra el área de administración y localice la configuración de exportación programada de datos. Seleccione la fuente de datos de solicitudes de servicio o tickets que contenga el ID de solicitud de servicio, el estado, la prioridad, la asignación, el tipo de servicio, las marcas de tiempo, los campos de SLA, el historial de conversaciones o actividades y la información sobre las respuestas de quienes realizan las solicitudes. No dé por sentado que una exportación de tickets actuales incluye los cambios históricos en los campos.
Configure el alcance de la exportación. Para la validación inicial, seleccione un periodo móvil de extracción de 3 a 6 meses y, después, elija una programación periódica adecuada para sus necesidades de informes. Incluya todos los registros de solicitudes de servicio y los datos históricos de actividad o auditoría necesarios para identificar cambios en los campos, notas, transiciones de estado, resultados de SLA, aprobaciones y confirmaciones de quienes realizan las solicitudes. Aplique filtros de empresa o servicio solo cuando sean necesarios de forma explícita, mediante [Company or service filter based on your system].
Seleccione CSV como formato de salida y configure el envío a la ubicación aprobada de almacenamiento en la nube, como Amazon S3. Proporcione [Cloud storage connection details] y [Credentials or role configuration] mediante la configuración compatible con Freshservice. Confirme el bucket, la ruta, el cifrado, la retención y la política de acceso con la persona responsable de la plataforma. No incluya credenciales directamente en scripts ni en archivos exportados.
Ejecute una exportación de prueba y revise los archivos CSV recibidos. Identifique los nombres reales de las columnas exportadas para el ID de solicitud de servicio, el estado, la prioridad, el agente asignado, el grupo asignado, el tipo de servicio, la hora de creación, la hora de actualización, la hora de resolución, la hora de cierre, la fecha límite del SLA, la marca de tiempo del historial, el campo del historial, el valor anterior, el valor nuevo, el tipo de nota, el autor de la nota, la marca de tiempo de la nota y la respuesta o el resultado de la encuesta de quien realizó la solicitud. Si un campo de origen necesario no está disponible, documente la limitación en lugar de inventar un nombre de campo.
Cargue los archivos CSV en una tabla de preparación o un marco de datos. Sustituya en la consulta siguiente las referencias de origen, incluidas [Your ticket table name], [Your ticket history table name], [Your conversation table name], [Your SLA table name] y [Your survey or confirmation table name], por las estructuras reales creadas a partir de la exportación. Asigne las columnas de origen a los campos lógicos que utiliza la consulta. Conserve las marcas de tiempo de origen y normalícelas a una sola zona horaria, preferiblemente UTC.
Configure el procesamiento incremental mediante [Last successful export timestamp] o la marca de tiempo de entrega del archivo exportado. Mantenga un periodo de solapamiento suficiente, por ejemplo, de 24 a 48 horas, para capturar el historial que llega con retraso y las correcciones. Elimine duplicados usando ServiceRequestId, ActivityName, EventTime y un identificador de evento de origen estable, cuando esté disponible. No elimine duplicados únicamente por ServiceRequestId, ya que cada solicitud debe generar varias filas de eventos.
Ejecute la transformación SQL completa. La consulta crea explícitamente filas para las 15 actividades requeridas, incluidas actividades derivadas como el triaje, la reasignación, el incumplimiento del SLA, la confirmación de quien realizó la solicitud y el cierre. Si la exportación no aporta pruebas históricas de una actividad, no se podrá generar de forma fiable y deberá notificarse como una carencia de los datos de origen.
Valide el número de filas, la cobertura de actividades, las marcas de tiempo, los identificadores y los atributos rellenados con las comprobaciones de validación que aparecen a continuación. Confirme que cada ServiceRequestId puede tener varios eventos ordenados y que EventTime esté informado en todas las filas generadas.
Exporte el resultado de la consulta como un archivo CSV UTF-8 con las columnas necesarias: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status y ServiceType. Cargue el Registro de eventos resultante en ProcessMind, asigne ServiceRequestId como identificador del caso, ActivityName como actividad y EventTime como marca de tiempo del evento. Mantenga SourceSystem y LastDataUpdate como atributos del evento o metadatos, según la configuración de importación de ProcessMind.

Configuración

Fuente de exportación: Seleccione el conjunto de datos de solicitudes de servicio o tickets de Freshservice y, cuando estén disponibles, sus conjuntos de datos de historial, conversaciones, SLA, aprobaciones y encuestas. Una exportación de tickets solo con el estado actual no basta para reconstruir todas las actividades solicitadas.
Programación: Programe exportaciones periódicas que coincidan con el ciclo de informes operativos. Para la primera carga, utilice un intervalo de 3 a 6 meses. En las cargas incrementales, incluya un periodo de solapamiento para capturar las actualizaciones que lleguen con retraso.
Pruebas necesarias en los datos de origen: Asegúrese de que la exportación incluya un ID de solicitud de servicio estable, marcas de tiempo de eventos o actualizaciones, historial de estados, prioridades y asignaciones, historial de grupos, notas o conversaciones, información sobre vencimientos y finalización de SLA, marcas de tiempo de resolución y cierre, y pruebas de confirmación de quien realizó la solicitud, cuando estén disponibles.
Filtros: Aplique [Company or service filter based on your system] solo cuando sea necesario. Evite los filtros restrictivos por estado, ya que pueden excluir registros reabiertos, resueltos, cerrados, pendientes, de proveedores, de aprobación e históricos.
Almacenamiento en la nube: Configure el bucket o contenedor aprobado, la ruta, el cifrado, la retención y la política de acceso. Utilice un mecanismo de secretos o un rol administrado compatible con el inquilino, en lugar de incluir credenciales en consultas SQL o archivos CSV.
Gestión de archivos: Conserve los archivos CSV originales, las marcas de tiempo de exportación, la versión del esquema y los metadatos de entrega. Si Freshservice divide las exportaciones grandes en varios archivos, procese todos los archivos de la misma ejecución de exportación.
Zonas horarias: Registre la zona horaria de origen y normalice EventTime a UTC. Conserve la marca de tiempo original cuando sea necesario para fines de auditoría.
Rendimiento: Si es posible, divida el procesamiento por fecha de exportación, fecha del evento o ServiceRequestId. Prepare los archivos sin procesar antes de transformarlos, evite volver a recorrer todo el historial y utilice cargas incrementales con un periodo de solapamiento controlado.
Autorizaciones y licencias: Se necesitan acceso de administrador, permisos para configurar exportaciones programadas y leer los datos seleccionados de Freshservice, acceso de escritura al almacenamiento en la nube y cualquier función de suscripción o licencia necesaria para el envío programado de exportaciones.
Calidad de los datos: No infiera eventos a partir del valor actual únicamente si no hay pruebas históricas. Por ejemplo, la prioridad actual solo permite registrar Request Prioritized si existe una marca de tiempo de asignación de prioridad o un registro histórico.
Asignación de origen: Sustituya todas las referencias entre corchetes a objetos y columnas de origen en la consulta por los nombres reales de la exportación recibida. Los nombres lógicos de las columnas de salida deben mantenerse sin cambios para asignarlos en ProcessMind.

Consulta de ejemplo sql

WITH
base_requests AS (
    SELECT
        CAST(r.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(r.[Assigned Agent] AS VARCHAR(255)) AS AssignedAgent,
        CAST(r.[Assigned Team] AS VARCHAR(255)) AS AssignedTeam,
        CAST(r.[Priority] AS VARCHAR(100)) AS Priority,
        CAST(r.[Status] AS VARCHAR(100)) AS Status,
        CAST(r.[Service Type] AS VARCHAR(255)) AS ServiceType,
        CAST(r.[Created Time] AS TIMESTAMP) AS CreatedTime,
        CAST(r.[Resolved Time] AS TIMESTAMP) AS ResolvedTime,
        CAST(r.[Closed Time] AS TIMESTAMP) AS ClosedTime,
        CAST(r.[SLA Due Time] AS TIMESTAMP) AS SLADueTime,
        CAST(r.[Last Updated Time] AS TIMESTAMP) AS LastUpdatedTime
    FROM [Your ticket table name] r
    WHERE CAST(r.[Created Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(r.[Created Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
history AS (
    SELECT
        CAST(h.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(h.[Event Time] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST(h.[Changed Field] AS VARCHAR(255)) AS ChangedField,
        CAST(h.[Old Value] AS VARCHAR(4000)) AS OldValue,
        CAST(h.[New Value] AS VARCHAR(4000)) AS NewValue,
        CAST(h.[Assigned Agent] AS VARCHAR(255)) AS AssignedAgentAtEvent,
        CAST(h.[Assigned Team] AS VARCHAR(255)) AS AssignedTeamAtEvent,
        CAST(h.[Priority] AS VARCHAR(100)) AS PriorityAtEvent,
        CAST(h.[Status] AS VARCHAR(100)) AS StatusAtEvent,
        CAST(h.[Service Type] AS VARCHAR(255)) AS ServiceTypeAtEvent
    FROM [Your ticket history table name] h
    WHERE CAST(h.[Event Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(h.[Event Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
conversations AS (
    SELECT
        CAST(c.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(c.[Created Time] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST(c.[Author Type] AS VARCHAR(100)) AS AuthorType,
        CAST(c.[Visibility] AS VARCHAR(100)) AS Visibility,
        CAST(c.[Message Type] AS VARCHAR(100)) AS MessageType,
        CAST(c.[Message Text] AS VARCHAR(4000)) AS MessageText
    FROM [Your conversation table name] c
    WHERE CAST(c.[Created Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(c.[Created Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
sla_events AS (
    SELECT
        CAST(s.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(s.[SLA Due Time] AS TIMESTAMP) AS SLADueTime,
        CAST(s.[Resolution Time] AS TIMESTAMP) AS ResolutionTime,
        CAST(s.[SLA Breached] AS VARCHAR(20)) AS SLABreached
    FROM [Your SLA table name] s
),
confirmations AS (
    SELECT
        CAST(f.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(f.[Confirmation Time] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST(f.[Confirmation Result] AS VARCHAR(255)) AS ConfirmationResult
    FROM [Your survey or confirmation table name] f
    WHERE CAST(f.[Confirmation Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(f.[Confirmation Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
events AS (
    SELECT b.ServiceRequestId, 'Service Request Created' AS ActivityName, b.CreatedTime AS EventTime, b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM base_requests b WHERE b.CreatedTime IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Triaged', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND (LOWER(h.ChangedField) IN ('priority','assigned agent','owner','assigned group','group') OR LOWER(h.NewValue) IN ('triaged','in queue'))
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Prioritized', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'priority' AND COALESCE(h.OldValue, '') <> COALESCE(h.NewValue, '') AND NULLIF(TRIM(h.NewValue), '') IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Assigned to Agent', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) IN ('assigned agent','owner') AND NULLIF(TRIM(h.NewValue), '') IS NOT NULL AND (h.OldValue IS NULL OR TRIM(h.OldValue) = '')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Reassigned', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) IN ('assigned agent','owner','assigned group','group') AND COALESCE(h.OldValue, '') <> COALESCE(h.NewValue, '') AND NULLIF(TRIM(h.OldValue), '') IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Information Requested from Requestor', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) IN ('pending','awaiting customer','awaiting requestor')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Information Provided by Requestor', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.OldValue) IN ('pending','awaiting customer','awaiting requestor') AND LOWER(h.NewValue) IN ('open','in progress')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'External Vendor Engaged', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) IN ('pending vendor','awaiting third party','vendor')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Internal Review Performed', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) IN ('pending approval','internal review','awaiting approval')
    UNION ALL
    SELECT c.ServiceRequestId, 'Note Added', c.EventTime, b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM conversations c LEFT JOIN base_requests b ON b.ServiceRequestId = c.ServiceRequestId WHERE c.EventTime IS NOT NULL AND (LOWER(COALESCE(c.MessageType, '')) IN ('note','comment','reply') OR LOWER(COALESCE(c.Visibility, '')) IN ('public','private'))
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Service Request Reopened', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.OldValue) = 'resolved' AND LOWER(h.NewValue) IN ('open','in progress')
    UNION ALL
    SELECT s.ServiceRequestId, 'SLA Target Breached', COALESCE(s.ResolutionTime, s.SLADueTime), b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM sla_events s LEFT JOIN base_requests b ON b.ServiceRequestId = s.ServiceRequestId WHERE LOWER(COALESCE(s.SLABreached, '')) IN ('true','yes','1') AND s.SLADueTime IS NOT NULL AND COALESCE(s.ResolutionTime, CURRENT_TIMESTAMP) > s.SLADueTime
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Service Request Resolved', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) = 'resolved'
    UNION ALL
    SELECT c.ServiceRequestId, 'Resolution Confirmed by Requestor', c.EventTime, b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM confirmations c LEFT JOIN base_requests b ON b.ServiceRequestId = c.ServiceRequestId WHERE c.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(c.ConfirmationResult) IN ('positive','satisfied','confirmed','yes','resolved')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Service Request Closed', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) = 'closed'
)
SELECT
    e.ServiceRequestId,
    e.ActivityName,
    e.EventTime,
    'Freshservice' AS SourceSystem,
    CAST('[Last data update timestamp]' AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
    e.AssignedAgent,
    e.AssignedTeam,
    e.Priority,
    e.Status,
    e.ServiceType
FROM events e
WHERE e.ServiceRequestId IS NOT NULL
  AND e.EventTime IS NOT NULL
ORDER BY e.ServiceRequestId, e.EventTime, e.ActivityName;

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