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Votre modèle de données de Gestion du changement

Freshservice

Attributs de gestion du changement (21) Activités de gestion du changement (15) Guides d’extraction (2)

Votre modèle de données de Gestion du changement

Ce modèle vous aide à réunir les données nécessaires à l’analyse de votre processus de Gestion du changement. Il présente les attributs essentiels à collecter, les activités importantes à suivre et des indications pour extraire ces informations de votre système. Utilisez-le pour vérifier que vos données sont prêtes à être analysées et à servir à la découverte et à l’optimisation des processus.

Attributs recommandés à collecter
Activités essentielles à suivre
Guide d’extraction pour Freshservice

Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

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Attributs de gestion du changement

Ces champs de données sont essentiels pour créer un journal d’événements complet et permettre une analyse détaillée de votre processus de gestion du changement.

5 Obligatoire 8 Recommandé 8 Facultatif

	Nom	Description
	Heure de l’événement EventTime	Date et heure exactes auxquelles une activité ou un événement spécifique s’est produit.
Description Chaque activité du processus possède un horodatage correspondant, qui indique le moment où elle s’est produite. Ces données temporelles sont essentielles pour calculer les durées entre les activités, identifier les temps d’attente et analyser le temps de cycle global du processus. Elles permettent d’analyser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et de suivre le respect des SLA. Pourquoi c’est important Cet horodatage est fondamental pour toutes les analyses temporelles, notamment le calcul des temps de cycle, des durées et des temps d’attente entre les étapes du processus. Où les obtenir Horodatage associé à chaque entrée des journaux d’audit ou du flux d’activité d’un enregistrement Change dans Freshservice. Exemples 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	ID de la demande de changement ChangeRequestId	Identifiant unique de chaque demande de changement soumise dans le système Freshservice.
Description L’ID de la demande de changement sert d’identifiant principal pour un même cas de changement, de son lancement à sa clôture. Il relie toutes les activités, approbations et tous les journaux associés au sein d’une chronologie cohérente, ce qui permet une analyse de bout en bout du processus. En Process Mining, cet ID est essentiel pour reconstituer le cycle de vie de chaque changement et en comprendre le parcours, la durée et les résultats. Pourquoi c’est important Il s’agit du Case ID essentiel qui regroupe tous les événements associés et permet de suivre et d’analyser l’intégralité du parcours d’une même demande de changement. Où les obtenir Il s’agit d’un champ principal de l’objet Change dans Freshservice. Exemples CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	Nom de l’activité ActivityName	Nom d’un événement ou d’une tâche spécifique survenu dans le processus de Gestion du changement.
Description Cet attribut décrit une étape ou une étape clé du cycle de vie du changement, telle que « Change Request Created », « Approval Requested » ou « Implementation Completed ». La séquence de ces activités pour un ID de demande de changement donné constitue la base de la carte du processus. L’analyse de ces activités aide à identifier le flux du processus, à détecter les écarts et à mesurer le temps passé à chaque étape. Pourquoi c’est important Il définit les étapes du flux du processus, permettant de visualiser le cycle de vie du changement et d’analyser les variantes du processus ainsi que les goulots d’étranglement. Où les obtenir Généré à partir des journaux d’audit, du flux d’activité ou de l’historique des changements de statut d’un enregistrement Change dans Freshservice. Exemples Changement approuvéÉvaluation des risques terminéeMise en œuvre commencéeChangement clôturé
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage indiquant le moment où les données de cet enregistrement ont été actualisées pour la dernière fois depuis le système source.
Description Cet attribut enregistre la date et l’heure de l’extraction ou de la mise à jour la plus récente de chaque événement. Il est important pour comprendre l’actualité des données analysées et s’assurer que les analyses reposent sur des informations à jour. Il contribue à préserver l’intégrité des données et fournit un contexte sur la date de mise à disposition des analyses. Pourquoi c’est important Permet aux utilisateurs de connaître l’actualité des données et contribue à vérifier que l’analyse de Process Mining repose sur des informations à jour. Où les obtenir Cet horodatage est généralement généré et ajouté lors du processus d’ingestion des données ou de l’ETL. Exemples 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	Système source SourceSystem	Identifie le système depuis lequel les données ont été extraites.
Description Cet attribut précise l’origine des données du processus. Pour cette vue, sa valeur sera toujours « Freshservice ». L’inclusion de cet attribut constitue une bonne pratique, notamment dans les environnements où les données peuvent être fusionnées à partir de plusieurs systèmes, car il fournit un contexte essentiel et facilite la gouvernance des données ainsi que le dépannage. Pourquoi c’est important Fournit une traçabilité claire de l’origine des données, ce qui est essentiel lors de l’analyse de données provenant de plusieurs systèmes d’entreprise. Où les obtenir Il s’agit d’une valeur statique définie lors de l’extraction des données afin d’indiquer leur origine. Exemples Freshservice
	Date cible d’achèvement TargetCompletionDate	Date planifiée ou date prévue par l’accord de niveau de service (SLA) à laquelle le changement doit être terminé.
Description Cette date représente l’échéance de clôture d’une demande de changement. Elle constitue la référence principale pour mesurer le respect du SLA. En comparant l’End Time réel à la Target Completion Date, il est possible de déterminer si un changement a été terminé à temps, en avance ou en retard. Il s’agit d’une donnée essentielle pour le KPI Change SLA Adherence Rate. Pourquoi c’est important Sert de référence pour mesurer la réalisation dans les délais et la conformité aux SLA, deux indicateurs importants de la performance du processus. Où les obtenir Il peut s’agir d’un champ de date dédié « Due by » ou « SLA Target » sur l’objet Change dans Freshservice. Exemples 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	Groupe assigné AssignedGroup	Équipe ou groupe responsable de la mise en œuvre du changement.
Description Cet attribut précise l’équipe chargée d’effectuer le travail lié au changement, par exemple la « Network Team » ou les « Database Administrators ». L’analyse des performances du processus par groupe assigné est essentielle pour comprendre la charge de travail et l’efficacité des équipes, ainsi que pour identifier les goulots d’étranglement liés aux ressources. Elle peut montrer quelles équipes présentent des durées de mise en œuvre plus longues ou des taux plus élevés de problèmes après la mise en œuvre. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les performances et la charge de travail des différentes équipes de mise en œuvre afin d’identifier les contraintes de ressources ou les bonnes pratiques. Où les obtenir Il s’agit du champ « Group » ou « Assigned Group » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples Équipe infrastructureSupport applicatifOpérations de sécurité
	Heure de fin EndTime	Horodatage du dernier événement enregistré pour le cas de demande de changement.
Description L’End Time marque la fin du cycle de vie d’une demande de changement, généralement avec l’activité « Change Closed » ou « Change Cancelled ». Il est utilisé avec le Start Time pour calculer le temps de cycle total de bout en bout de chaque cas. L’analyse de cet attribut aide à comprendre la durée globale et le débit du processus de Gestion du changement. Pourquoi c’est important Il est essentiel pour calculer le temps de cycle total d’une demande de changement, un KPI majeur de l’efficacité du processus. Où les obtenir Il s’agit de l’horodatage de la dernière activité du journal d’événements pour un ID de demande de changement donné. Exemples 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	Niveau de risque RiskLevel	Niveau de risque évalué associé à la mise en œuvre du changement.
Description Risk Level catégorise l’impact négatif potentiel d’un changement en cas d’échec. Les niveaux courants sont Low, Medium et High. Cet attribut est essentiel pour l’analyse de la conformité et pour déterminer si les changements présentant un risque élevé suivent un parcours plus rigoureux, par exemple avec davantage d’approbations ou des tests plus approfondis. Il contribue à vérifier que les contrôles de gestion des risques sont correctement appliqués. Pourquoi c’est important Il est essentiel pour les analyses de conformité et de risques, afin de s’assurer que les changements à haut risque font l’objet d’un examen approprié et suivent un processus plus solide. Où les obtenir Cela correspond au champ « Risk » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples FaibleMoyenneÉlevéeTrès élevée
	Nom du demandeur RequesterName	Nom de la personne à l’origine de la demande de changement.
Description Le demandeur est la personne qui a soumis le changement pour examen. L’analyse des données par demandeur peut révéler des tendances, par exemple les personnes ou les rôles qui soumettent fréquemment des changements, ou les demandes de certains utilisateurs qui sont davantage susceptibles d’être rejetées ou de nécessiter une reprise. Associée aux informations sur les services, elle peut également servir à analyser la charge de travail. Pourquoi c’est important Identifie l’origine de la demande de changement et peut mettre en évidence des besoins de formation ou des groupes d’utilisateurs soumis à un volume élevé de changements. Où les obtenir Il s’agit du champ « Requested by » de l’objet Change dans Freshservice, associé à un enregistrement utilisateur. Exemples Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	Priorité du changement ChangePriority	Niveau de priorité attribué à la demande de changement, indiquant son importance pour l’entreprise.
Description La priorité est généralement déterminée en combinant l’impact et l’urgence. Elle sert à orienter l’allocation des ressources et la planification. L’analyse de l’influence de la priorité sur des indicateurs tels que le temps de cycle et le respect des SLA peut révéler si les changements prioritaires sont traités plus rapidement que les autres. Elle aide à évaluer l’efficacité des politiques de priorisation. Pourquoi c’est important Aide à déterminer si le processus donne effectivement la priorité aux changements les plus importants et alloue les ressources en conséquence. Où les obtenir Il s’agit du champ « Priority » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples FaibleMoyenneÉlevéeUrgente
	Statut du changement ChangeStatus	Statut actuel ou final de la demande de changement.
Description Cet attribut indique l’état d’une demande de changement à un moment donné ou son résultat final, par exemple « Closed », « Cancelled » ou « Rejected ». Il est essentiel pour analyser les résultats et distinguer les changements menés à bien de ceux qui ont échoué ou ont été abandonnés. Le filtrage par statut permet de concentrer l’analyse sur des cohortes de changements précises. Pourquoi c’est important Il permet d’analyser les résultats des changements et de comprendre les taux de réussite, d’échec et d’annulation. Où les obtenir Il s’agit du champ « Status » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples ClôturéAnnuléRejetéOuvert
	Type de changement ChangeType	Classification du changement, par exemple Standard, Normal ou Emergency.
Description Change Type catégorise les demandes de changement selon leur nature, leur niveau de risque et leurs exigences d’approbation. Les changements Standard sont préapprouvés, les changements Normal suivent le processus standard et les changements Emergency nécessitent un traitement accéléré. L’analyse du processus par Change Type est essentielle pour déterminer si les différents types suivent des parcours distincts et présentent des caractéristiques de performance différentes, notamment en matière de temps de cycle ou de taux de réussite. Pourquoi c’est important La segmentation du processus par Change Type permet de révéler des comportements et des niveaux de performance différents pour les changements standard, normaux et urgents. Où les obtenir Il s’agit du champ « Change Type » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples StandardNormaleUrgenceMajeure
	Code de clôture CloseCode	Code ou motif indiquant la raison pour laquelle la demande de changement a été clôturée.
Description Le Close Code fournit des informations précises sur le résultat d’un changement clôturé. Il peut notamment prendre les valeurs « Implemented Successfully », « Backed Out » ou « Rejected ». Ces données apportent un contexte utile au-delà du statut final et permettent une analyse plus détaillée des modes de réussite et d’échec du processus de Gestion du changement. Pourquoi c’est important Fournit des informations détaillées sur les résultats des changements et permet d’analyser plus précisément les raisons de leur réussite, de leur échec ou de leur retour arrière. Où les obtenir Consultez la documentation Freshservice ou vérifiez dans le formulaire Change la présence d’un champ « Closure Code » ou similaire. Exemples RéussiRéussi avec des problèmesÉchecAnnulé
	Durée de l’approbation ApprovalDuration	Temps passé par une demande de changement dans la phase d’approbation.
Description Cette durée calculée mesure le temps écoulé entre la demande d’approbation et son acceptation ou son refus. Elle est essentielle au Dashboard « Change Approval Phase Duration » et aide à repérer les goulots d’étranglement du flux de travail d’approbation. L’analyse de cette métrique peut mettre en évidence des approbateurs trop lents, des transferts inefficaces entre groupes ou des retards systémiques dans la prise de décision. Pourquoi c’est important Mesure directement l’efficacité de l’étape d’approbation et aide à identifier puis à traiter les goulots d’étranglement qui retardent les changements. Où les obtenir Calculée comme la différence entre l’activité « Approval Requested » et l’activité « Change Approved » ou « Change Rejected ». Exemples 1 jour 2 heures5 heures 30 minutes3 jours
	Durée de la mise en œuvre ImplementationDuration	Le temps nécessaire à la phase de mise en œuvre du changement.
Description Cette métrique calcule la durée des travaux essentiels de mise en œuvre, généralement mesurée entre l’activité « Implementation Started » et l’activité « Implementation Completed ». Elle sert à analyser l’efficacité de la phase d’exécution technique et alimente le Dashboard « Change Implementation Phase Efficiency ». Des durées élevées peuvent révéler une complexité technique, un manque de ressources ou des difficultés imprévues. Pourquoi c’est important Mesure l’efficacité du travail technique réalisé, indépendamment des délais liés à la planification et aux approbations. Où les obtenir Calculée comme la différence de temps entre les activités « Implementation Started » et « Implementation Completed ». Exemples 4 heures1 heure 30 minutes8 heures
	Niveau d’impact ImpactLevel	Impact métier évalué si le changement échoue ou entraîne une interruption de service.
Description Impact Level indique l’effet potentiel sur les opérations de l’entreprise, de faible, lorsqu’un seul utilisateur est concerné, à élevé, lorsque toute l’organisation est touchée. Avec Urgency, il détermine souvent la Priority globale. L’analyse par impact aide à vérifier si le processus traite correctement les changements susceptibles de menacer fortement la continuité d’activité. Pourquoi c’est important Aide à analyser les risques et confirme que les changements susceptibles d’avoir un impact métier élevé sont gérés avec une attention accrue. Où les obtenir Cela correspond au champ « Impact » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples FaibleMoyenneÉlevée
	Nom du service DepartmentName	Service de l’utilisateur ayant demandé le changement.
Description Cet attribut fournit un contexte organisationnel en identifiant l’unité métier à l’origine de la demande de changement. L’analyse par service peut révéler quelles parties de l’organisation génèrent le plus de changements, présentent les taux de rejet les plus élevés ou connaissent les temps de cycle les plus longs. Cette analyse est utile pour cibler l’amélioration du processus et planifier les ressources. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les performances du processus et la demande provenant des différentes unités métier, afin de soutenir des améliorations ciblées. Où les obtenir Ces informations sont généralement issues du profil utilisateur du demandeur dans Freshservice. Exemples FinanceRessources humainesTechnologies de l'informationMarketing
	Nombre d’incidents associés AssociatedIncidentsCount	Nombre d’incidents liés à cette demande de changement après sa mise en œuvre.
Description Cette mesure quantifie l’impact en aval d’un changement en comptant le nombre d’incidents créés à la suite de son déploiement. Un nombre élevé peut révéler des problèmes de planification, de test ou de qualité de mise en œuvre. Il constitue une donnée directe du KPI Post-Implementation Issue Rate et est essentiel pour mesurer la stabilité et la réussite des changements. Pourquoi c’est important Mesure directement la qualité et la stabilité des changements mis en œuvre et aide à identifier ceux qui provoquent des interruptions de service. Où les obtenir Calculé en comptant le nombre de tickets Incident liés à un ticket Change dans Freshservice. Exemples 015
	SLA non respecté IsSlaBreached	Indicateur booléen précisant si la demande de changement a été terminée après sa date cible.
Description Cet attribut indique de manière binaire le respect du SLA. Il prend la valeur « true » si l’End Time du changement est postérieur à sa Target Completion Date, et « false » dans le cas contraire. Il simplifie la création de Dashboards et de KPI liés au respect des SLA, en permettant de filtrer et d’agréger rapidement les changements en retard. Il contribue directement au KPI Change SLA Adherence Rate. Pourquoi c’est important Fournit un résultat binaire clair sur la performance au regard du SLA et simplifie le filtrage ainsi que le reporting des changements réalisés à temps ou en retard. Où les obtenir Calculé en comparant EndTime à TargetCompletionDate. Si EndTime > TargetCompletionDate, alors true. Exemples truefalse
	Urgence Urgency	Indique la rapidité avec laquelle le changement doit être mis en œuvre du point de vue de l’entreprise.
Description Urgency reflète le caractère urgent d’un changement. Par exemple, un correctif de sécurité peut présenter un niveau d’urgence élevé. Cet attribut, souvent combiné à Impact pour définir Priority, aide à analyser si le processus répond correctement aux besoins métier sensibles au facteur temps. Il peut révéler si les changements urgents progressent réellement plus rapidement dans le processus. Pourquoi c’est important Fournit un contexte sur le caractère urgent d’un changement, qui peut être mis en relation avec le temps de cycle pour évaluer la réactivité du processus. Où les obtenir Il s’agit du champ « Urgency » de l’objet Change dans Freshservice. Exemples FaibleMoyenneÉlevée

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de gestion du changement

Voici les étapes et les jalons essentiels du processus à suivre précisément dans votre journal d’événements pour découvrir en détail votre processus de gestion du changement.

5 Recommandé 10 Facultatif

	Activité	Description
	Changement approuvé	Étape clé au cours de laquelle une autorité désignée, telle que le Change Advisory Board (CAB), approuve officiellement la demande de changement afin qu’elle puisse se poursuivre. Il s’agit généralement d’une action explicite enregistrée dans le système.
Pourquoi c’est important Marque la fin de la phase d’approbation et le début de la planification de la mise en œuvre. Cette activité est essentielle pour mesurer le « Average Change Approval Time » et le « First-Pass Approval Rate ». Où les obtenir Freshservice consigne cet événement explicitement lorsqu’un approbateur clique sur le bouton « Approve ». L’événement est enregistré dans le journal d’activité du ticket avec un horodatage. Collecte L’horodatage de l’action « Approved » dans l’onglet des approbations ou le journal d’activité. Type d’événement explicit
	Changement clôturé	Marque l’achèvement officiel et réussi du processus de Gestion du changement. Cet événement est capturé lorsque le statut du ticket de changement passe à son état final « Closed ».
Pourquoi c’est important Il s’agit de l’événement de fin principal du processus. Il constitue le dernier point de données pour calculer l’« Average Change Cycle Time » de bout en bout et le « Change SLA Adherence Rate ». Où les obtenir Cet événement est capturé à partir de l’horodatage associé au changement final de statut vers « Closed » dans l’historique du ticket de changement. Collecte L’horodatage du changement final de statut vers « Closed ». Type d’événement explicit
	Changement planifié	Activité consistant à définir une heure de début et une heure de fin précises pour la mise en œuvre du changement approuvé. Cette activité est généralement déduite lorsque les champs « Scheduled Start Time » et « Scheduled End Time » sont renseignés.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape clé qui déclenche le début de la phase de mise en œuvre. Elle est essentielle pour calculer l’« Average Implementation Time » et analyser l’efficacité de la planification. Où les obtenir Déduit de l’horodatage auquel les champs de date liés à la planification sont renseignés et où le statut passe à « Scheduled » ou à un statut similaire. Collecte Déduit du renseignement de « Scheduled Start Date » et de la mise à jour correspondante du statut. Type d’événement inferred
	Demande de changement créée	Cet événement marque le début officiel du processus de Gestion du changement, lorsqu’une nouvelle demande de changement est enregistrée dans Freshservice. Il est explicitement capturé lorsqu’un utilisateur enregistre un nouveau ticket de changement, ce qui crée un Change Request ID unique et un horodatage de création.
Pourquoi c’est important Il s’agit de l’événement de début principal du processus. L’analyse du délai entre cette activité et « Change Closed » fournit la durée du cycle de bout en bout, un KPI essentiel pour mesurer l’efficacité du processus. Où les obtenir Il s’agit d’un événement explicitement enregistré dans l’historique d’audit de l’enregistrement de changement. Il correspond à l’horodatage de création du ticket de changement. Collecte L’horodatage de création de l’enregistrement de la demande de changement. Type d’événement explicit
	Mise en œuvre terminée	Indique que le travail technique de mise en œuvre du changement est terminé. Cette étape est généralement déduite d’un changement de statut vers un état postérieur à la mise en œuvre, tel que « Pending Review ».
Pourquoi c’est important Cette étape marque la fin du travail principal de mise en œuvre. Elle constitue le point final du calcul de l’« Average Implementation Time » et signale le début des activités de test ou de revue. Où les obtenir Déduit d’un changement de statut vers une valeur telle que « Pending Review », « Awaiting Testing » ou « Completed ». Collecte Déduit du changement du champ de statut vers « Pending Review » ou un statut similaire. Type d’événement inferred
	Approbation demandée	Représente le moment où la demande de changement est officiellement soumise pour examen et autorisation. Cet événement est généralement déduit lorsque le statut de la demande passe à un état tel que « Awaiting Approval » ou lorsqu’elle est attribuée à un approbateur.
Pourquoi c’est important Cette activité marque le début de la phase d’approbation. La mesure du délai entre ce point et « Change Approved » est essentielle pour identifier les goulots d’étranglement du cycle d’approbation. Où les obtenir Déduit de l’Activity Log ou du suivi des modifications du champ de statut vers « Awaiting Approval ». L’horodatage de cette modification de statut est utilisé comme heure de l’événement. Collecte Déduit d’une modification du champ de statut vers « Awaiting Approval ». Type d’événement inferred
	Changement annulé	Représente l’arrêt d’une demande de changement avant son achèvement. Il s’agit d’un état final alternatif, capturé lorsque le statut du ticket est défini sur « Cancelled » ou « Withdrawn ».
Pourquoi c’est important L’analyse des changements annulés peut révéler des problèmes lors des phases initiales de planification ou d’approbation, par exemple des demandes qui ne sont plus nécessaires ou qui ne reposent pas sur une justification métier valide. Où les obtenir Capturé à partir de l’horodatage du changement de statut vers « Cancelled » ou vers un statut final équivalent autre que « Closed ». Collecte L’horodatage du changement de statut vers « Cancelled ». Type d’événement explicit
	Changement rejeté	Indique qu’un approbateur a officiellement rejeté la demande de changement, l’empêchant ainsi de se poursuivre. Cette action est enregistrée explicitement et renvoie souvent le processus dans une boucle de reprise.
Pourquoi c’est important Cette activité est essentielle pour analyser les reprises et identifier les causes des échecs du processus. Une fréquence élevée de rejets révèle des problèmes liés à la qualité des demandes ou à l’évaluation des risques. Où les obtenir Freshservice consigne cet événement explicitement lorsqu’un approbateur clique sur le bouton « Reject ». L’événement est enregistré dans le journal d’activité du ticket. Collecte L’horodatage de l’action « Rejected » dans l’onglet des approbations ou le journal d’activité. Type d’événement explicit
	Changement rouvert	Se produit lorsqu’un changement précédemment clôturé ou résolu repasse à un statut ouvert, généralement en raison de problèmes découverts après la mise en œuvre. Cette étape est déduite d’un changement de statut passant d’un état clôturé à un état ouvert.
Pourquoi c’est important Cette activité est un indicateur important de reprise ou d’échec des changements. Le suivi de sa fréquence est essentiel pour comprendre la qualité des changements et l’efficacité des tests. Où les obtenir Déduit de la détection, dans le journal d’activité du ticket, d’une transition de statut de « Closed » ou « Resolved » vers « Open » ou « In Progress ». Collecte Détecter le changement de statut d’un état final, par exemple « Closed », vers un état non final, par exemple « Open ». Type d’événement inferred
	Évaluation des risques terminée	Indique que l’évaluation formelle des risques potentiels associés au changement est terminée. Cette activité est souvent déduite lorsque le champ du niveau de risque est renseigné ou mis à jour, ou lorsqu’une tâche associée est terminée.
Pourquoi c’est important Le suivi de cette activité contribue à garantir la conformité aux politiques de changement qui imposent une évaluation des risques. Il permet d’analyser la « Risk Assessment Coverage » et le temps consacré à cette étape essentielle. Où les obtenir Cet événement est probablement déduit d’une mise à jour horodatée du champ « Risk » dans le formulaire de changement ou de l’achèvement d’une tâche spécifique liée à l’analyse des risques. Collecte Déduit de l’horodatage auquel le champ « Risk » est renseigné ou un élément de la liste de contrôle associé est marqué comme terminé. Type d’événement inferred
	Mise en œuvre commencée	Marque le début du déploiement ou de l’exécution effective du changement. Cette étape est déduite lorsque le statut de la demande de changement est mis à jour vers « In Progress » ou un état actif similaire.
Pourquoi c’est important Fournit un point de départ clair pour suivre la durée de la mise en œuvre active. Cela permet de distinguer le temps d’attente du temps réellement consacré au travail. Où les obtenir Déduit du passage à un statut tel que « In Progress » ou « Implementation in Progress » à l’heure de début planifiée. Collecte Déduit du changement du champ de statut vers « In Progress ». Type d’événement inferred
	Note ajoutée au changement	Représente l’ajout d’un commentaire ou d’une note à la demande de changement, indiquant une activité de communication ou de documentation. Freshservice consigne explicitement ces événements dans le fil d’activité de chaque ticket.
Pourquoi c’est important Bien qu’elles ne constituent pas une étape centrale du processus, les notes peuvent fournir un contexte sur les retards, notamment pendant les phases d’approbation ou de planification. Une fréquence élevée de notes peut révéler des exigences peu claires ou des problèmes de communication. Où les obtenir Consigné explicitement dans la section « Activity » ou « Audit » du ticket de demande de changement, avec un horodatage et le nom de l’utilisateur ayant ajouté la note. Collecte Consigné comme événement « Note Added » dans le journal d’activité du ticket. Type d’événement explicit
	Planification terminée	Indique que toute la planification nécessaire au changement, notamment l’élaboration des plans de mise en œuvre et de retour arrière, est finalisée. Cette étape est généralement déduite d’un changement de statut intervenant après l’approbation.
Pourquoi c’est important Marque la transition entre la planification et l’exécution. L’analyse de la durée de la phase de planification aide à repérer les possibilités d’optimisation des activités précédant la mise en œuvre. Où les obtenir Déduit d’un changement de statut, par exemple de « Pending Release », lié à la planification, vers un statut de mise en œuvre tel que « Scheduled ». Collecte Déduit d’un changement de statut quittant « Planning in Progress » ou un état similaire. Type d’événement inferred
	Revue postérieure à la mise en œuvre terminée	Indique l’achèvement de la Post-Implementation Review (PIR), destinée à évaluer la réussite du changement et à consigner les enseignements tirés. Cette étape est souvent déduite de l’ajout de notes de revue après la mise en œuvre ou d’une mise à jour du statut.
Pourquoi c’est important Garantit le respect d’un processus de revue formel. L’analyse de cette activité aide à comprendre l’efficacité des changements et soutient l’amélioration continue du processus. Où les obtenir Déduit du renseignement des champs liés à la PIR dans le formulaire de changement après la date de mise en œuvre, ou d’un changement de statut vers un état tel que « Review Complete ». Collecte Déduit du renseignement des champs de notes de la PIR ou d’une mise à jour spécifique du statut. Type d’événement inferred
	Tests terminés	Représente l’achèvement de toutes les activités de test et de validation nécessaires pour vérifier que le changement a abouti et n’a pas entraîné d’effets indésirables. Cette étape peut être déduite de la clôture d’une tâche ou d’un changement de statut.
Pourquoi c’est important Le suivi de cette activité permet de mesurer le KPI « Testing Completion Rate » et de s’assurer que les changements sont correctement validés avant leur clôture définitive, ce qui réduit les problèmes postérieurs à la mise en œuvre. Où les obtenir Cette étape peut être difficile à capturer et doit parfois être déduite de l’achèvement d’une tâche « Testing » associée ou d’un changement de statut vers « Testing Complete ». Collecte Déduit de la clôture d’une tâche liée aux tests et associée au changement. Type d’événement inferred

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment récupérer vos données depuis Freshservice

Étapes

Accéder à Freshservice Analytics : Connectez-vous à votre instance Freshservice avec un compte autorisé à créer et à consulter des rapports dans le module Analytics.
Créer un rapport : Accédez à la section Analytics. Créez un rapport et donnez-lui un nom explicite, par exemple « Process Mining - Change Management Event Log ».
Ajouter le premier widget (Change Request Created) : Ajoutez un widget au rapport. Sélectionnez « Changes » comme module. Pour la métrique, utilisez « Count of Changes ». Dans la section « Group by », ajoutez « Change ID » et « Created at ». Ce widget servira de source à l’activité « Change Request Created ».
Configurer les filtres du rapport : Appliquez au rapport un filtre global fondé sur la date « Created at » afin de définir la période d’analyse, par exemple les 6 derniers mois. Vérifiez que ce filtre s’applique à tous les widgets suivants pour garantir la cohérence des données.
Créer un widget pour chaque activité : Répétez l’opération pour chacun des 15 activités requises. Vous devrez utiliser différents champs, statuts et modules afin d’isoler chaque événement. Par exemple, pour « Change Approved », vous pouvez regrouper les données par date « Approved on ». Pour les événements fondés sur un statut, comme « Implementation Started », utilisez une métrique filtrée par Status is In Progress et regroupez les données par l’horodatage Last Updated at pour les changements concernés. Consultez la configuration de la section « query » pour obtenir le détail de chaque widget.
Exporter les données sous-jacentes : Une fois les 15 widgets configurés et le rapport chargé, ouvrez chaque widget séparément. Cliquez sur l’icône des options, représentée par trois points, puis sélectionnez « Export » et « Export underlying data ». Choisissez le format CSV.
Regrouper les fichiers exportés : Vous disposerez alors de 15 fichiers CSV distincts. Ouvrez chaque fichier et ajoutez une colonne nommée ActivityName. Renseignez cette colonne avec le nom de l’activité correspondante, par exemple « Change Request Created » pour le premier fichier et « Change Approved » pour le deuxième.
Fusionner les fichiers dans un journal d’événements unique : Regroupez les données des 15 fichiers CSV modifiés dans un fichier CSV maître. Vérifiez que les en-têtes de colonnes sont cohérents avant la fusion.
Normaliser les noms de colonnes : Dans le fichier maître, renommez les colonnes pour respecter le schéma requis. Par exemple, renommez « Change ID » en ChangeRequestId et les colonnes de date correspondantes dans chaque fichier, comme « Created at » et « Approved on », en EventTime.
Ajouter les attributs statiques et recommandés : Ajoutez à votre feuille de calcul finale les colonnes suivantes : SourceSystem, à renseigner avec « Freshservice » pour toutes les lignes, et LastDataUpdate, à renseigner avec la date et l’heure actuelles de l’export. Ajoutez également les attributs recommandés, comme ChangeStatus et ChangeType. Vous pouvez les renseigner en créant dans Freshservice un rapport d’enrichissement distinct contenant ces informations pour chaque Change ID, puis en reliant les données à l’aide d’une fonction de feuille de calcul telle que VLOOKUP.
Mise en forme finale : Vérifiez que les horodatages du fichier CSV final utilisent un format cohérent, qu’aucune ligne n’est vide et que les en-têtes correspondent exactement au schéma requis pour le chargement dans ProcessMind.

Configuration

Prérequis : L’accès au module Freshservice Analytics est requis. Il est généralement disponible avec les offres Pro et Enterprise. Les utilisateurs doivent disposer d’un rôle les autorisant à créer des rapports et à consulter les données de Gestion du changement.
Filtre de période : Il est essentiel d’appliquer au rapport entier un filtre de période cohérent, tel que « Created at is in the last 180 days ». Ainsi, tous les widgets utilisent le même ensemble de demandes de changement.
Configuration des widgets : Chaque widget doit être configuré pour isoler une seule activité métier. Cela implique souvent de filtrer un statut précis, d’utiliser un champ de date dédié, comme « Approved on », ou d’associer le champ « Last Updated at » à un filtre de statut.
Export des données sous-jacentes : Utilisez toujours l’option « Export underlying data », et non l’option « Export » destinée à l’image du widget ou aux données synthétisées. Vous obtiendrez ainsi les données brutes, ligne par ligne, nécessaires à un journal d’événements.
Considérations relatives aux performances : Les rapports comportant plus d’une douzaine de widgets et couvrant une longue période, supérieure à un an, peuvent se charger lentement. Il est recommandé d’exécuter le rapport et d’exporter les données en dehors des heures de pointe afin de limiter l’impact sur les performances.

a Exemple de requête 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"}

Étapes

Prérequis : Vérifiez que Python 3 est installé sur votre système. Installez les bibliothèques nécessaires, requests pour effectuer les appels API et pandas pour manipuler les données, en exécutant la commande suivante dans votre terminal : pip install requests pandas.
Obtenir une clé API : Connectez-vous à votre instance Freshservice en tant qu’administrateur. Accédez aux paramètres de votre profil, ouvrez la section API et générez une nouvelle clé API. Copiez-la dans un emplacement sécurisé, car le script en aura besoin.
Configurer le script : Créez un fichier Python, par exemple extract_freshservice_changes.py. Copiez-y le script Python complet fourni dans la section query. Mettez à jour les variables d’exemple situées en haut du script : FRESHSERVICE_DOMAIN, par exemple your-company.freshservice.com, et API_KEY avec vos identifiants.
Définir la période d’extraction : Modifiez la variable UPDATED_SINCE_FILTER dans le script afin de définir la date de début de l’extraction. Elle utilise le format ISO 8601, par exemple YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ. Il est recommandé de commencer par une période récente de 3 à 6 mois.
Exécuter le script : Lancez le script depuis votre terminal à l’aide de la commande python extract_freshservice_changes.py. Le script commencera à récupérer les données de changement et d’activité et affichera sa progression au fil du traitement de chaque page de résultats.
Récupérer les données de l’API : Le script parcourt toutes les demandes de changement mises à jour pendant la période indiquée. Pour chaque changement, il récupère l’historique complet des activités. Cette opération peut prendre beaucoup de temps pour les grands volumes de données en raison des limites de débit de l’API.
Transformer les données en journal d’événements : Le script traite la réponse JSON brute. Il identifie les événements précis à partir des types d’activité et des changements de statut, tels que « Change Request Created », « Status changed to Closed » ou « Note added ». Il associe ensuite ces informations à la structure requise du journal d’événements et crée une ligne pour chaque activité identifiée.
Calculer les attributs supplémentaires : Après la création du journal d’événements initial, le script effectue un post-traitement. Il ajoute des colonnes statiques telles que SourceSystem et LastDataUpdate. Il calcule également EndTime pour chaque cas en recherchant le dernier EventTime pour chaque ChangeRequestId unique.
Exporter au format CSV : Une fois l’exécution terminée, le script enregistre le journal d’événements final dans un fichier CSV nommé freshservice_change_management_event_log.csv, dans le même répertoire que celui depuis lequel le script a été exécuté. Ce fichier est formaté pour être chargé directement dans un outil de Process Mining.

Configuration

Clé API : Une clé API Freshservice est requise. Elle doit être associée à un administrateur ou à un profil utilisateur disposant d’un accès complet en lecture au module Gestion du changement.
Domaine Freshservice : Vous devez fournir le domaine Freshservice propre à votre organisation, par exemple your-company.freshservice.com.
Période (UPDATED_SINCE_FILTER) : Ce paramètre filtre les changements selon leur dernière date de mise à jour. Pour extraire un historique complet, vous devrez peut-être exécuter le script avec une date très ancienne. Pour une première analyse, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin de maîtriser les performances. Un chargement historique complet peut prendre du temps et être soumis aux limites de débit de l’API.
Correspondances des statuts : Le script déduit de nombreuses activités à partir des changements de statut, par exemple « Implementation Started » à partir du statut « In Progress ». Ces noms de statut sont inscrits en dur dans le script. Vous devrez peut-être les adapter aux statuts personnalisés configurés dans votre instance Freshservice.
Performances : Le script récupère séparément toutes les activités de chaque demande de changement. Pour une instance comptant plusieurs dizaines de milliers de changements, l’extraction peut prendre plusieurs heures en raison du nombre d’appels API et des éventuelles limitations de débit.

a Exemple de requête python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    df = pd.DataFrame(event_log)

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

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

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

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

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