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Votre modèle de données pour la gestion des problèmes

Freshservice

Attributs de gestion des problèmes(19) Activités de gestion des problèmes(15) Guides d’extraction(3)

Votre modèle de données pour la gestion des problèmes

Ce modèle fournit un cadre complet pour cartographier le cycle de vie des problèmes dans Freshservice et repérer les goulots d’étranglement dans l’analyse des causes profondes et la création de solutions de contournement. Il présente les attributs et activités nécessaires à la constitution d’un journal d’événements adapté au Process Mining. Suivez ce guide pour simplifier l’extraction des données et vous concentrer sur l’amélioration de la stabilité des services informatiques.

Attributs essentiels pour approfondir l’analyse des causes profondes
Association normalisée des activités au cycle de vie des problèmes
Conseils techniques pour extraire les données de Freshservice

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Attributs de gestion des problèmes

Ces champs de données recommandés apportent au journal d’événements le contexte nécessaire à une analyse détaillée des performances de votre gestion des problèmes.

3 Obligatoire 9 Recommandé 7 Facultatif

	Nom	Description
	Activité ActivityName	Événement ou action précis réalisé sur la fiche de problème.
Description Cet attribut décrit une étape du cycle de vie du processus, comme « Problème enregistré », « Cause racine identifiée » ou « Groupe d’assistance modifié ». Il constitue l’élément central des algorithmes de découverte des processus, qui reconstituent la séquence des activités. Lors de l’analyse, ce champ détermine les nœuds de la carte du processus et aide à repérer les boucles de reprise, les étapes ignorées et les variantes du processus. Pourquoi est-ce important ? Il décrit ce qui se passe pendant l’exécution du processus et est indispensable à la génération de la carte du processus. Où trouver ces données Dérivé des points de terminaison « Activities » ou « Audit Log » de Freshservice. Exemples Problème enregistréPriorité mise à jourStatut passé à Resolved
	Fiche de problème ProblemNumber	Identifiant alphanumérique unique attribué à la fiche de problème (par exemple, PRB-10234).
Description Cet attribut sert d’ID de cas central pour l’analyse de Process Mining. Il identifie de manière unique une investigation de problème dans Freshservice et relie toutes les activités, tous les événements et tous les changements associés. Il permet de regrouper les entrées individuelles du journal d’audit en une instance de processus cohérente. Lors de l’analyse, cet identifiant permet de passer des agrégations générales au détail de parcours de problèmes précis et d’en comprendre la séquence exacte. Pourquoi est-ce important ? C’est la clé indispensable pour reconstituer le flux du processus et identifier chaque cas de manière unique. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « display_id ». Exemples PRB-10023PRB-10045PRB-11201
	Horodatage EventTimestamp	Date et heure exactes auxquelles l’activité a eu lieu.
Description Cet attribut indique à quel moment un événement précis s’est produit dans le système. Il permet au moteur de Process Mining de classer les événements par ordre chronologique et de calculer la durée entre les étapes. Lors de l’analyse, ces données servent de base à tous les KPI temporels, notamment le temps de traitement, l’analyse des délais et le repérage des goulots d’étranglement. Pourquoi est-ce important ? Il établit la chronologie des événements et permet de calculer le temps de cycle et de reconstituer l’ordre du processus. Où trouver ces données Champs « created_at » ou « updated_at » de l’API Freshservice dans le flux d’activités. Exemples 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z
	A été rouvert IsReopened	Indicateur précisant si l’enregistrement du problème est passé de l’état fermé à l’état ouvert.
Description Cet attribut booléen est calculé en recherchant dans l’historique des activités les transitions d’un état final vers un état actif. Lors de l’analyse, il alimente le Dashboard « Tendances de réouverture des enregistrements de problème » et constitue un indicateur clé de la qualité du processus de résolution. Pourquoi est-ce important ? Indicateur principal des résolutions considérées à tort comme définitives et des reprises. Où trouver ces données Calculé à partir du journal d’événements (ActivityName). Exemples truefalse
	Agent affecté AgentName	Nom de l’agent du centre de services actuellement affecté au problème.
Description Cet attribut identifie la personne chargée d’examiner ou de résoudre le problème. Il permet d’analyser les ressources et de suivre les performances. Lors de l’analyse, il aide à comprendre la répartition de la charge de travail et à repérer les personnes susceptibles d’être surchargées ou particulièrement efficaces dans l’analyse des causes racines (RCA). Pourquoi est-ce important ? Utile pour l’analyse des ressources et l’analyse organisationnelle. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « responder_id » (nécessite une recherche dans la table Agent). Exemples Alice SmithBob JonesAdministrateur système
	Catégorie de cause racine RootCauseCategory	Classification de la cause sous-jacente identifiée pour le problème.
Description Cet attribut classe les causes du problème, par exemple « bogue logiciel », « erreur de configuration » ou « erreur humaine ». Il est renseigné après la phase d’analyse des causes racines (RCA). Lors de l’analyse, il alimente le Dashboard « Qualité de la catégorisation des causes racines », qui permet de repérer les faiblesses systémiques de l’infrastructure. Pourquoi est-ce important ? Indispensable pour analyser les tendances et repérer les domaines à améliorer de manière proactive. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice. Il s’agit souvent d’un champ personnalisé ou du champ texte « root_cause », selon la configuration. Exemples Défaillance logicielleErreur de configurationDéfaillance matérielle
	Groupe d’assistance SupportGroup	Équipe ou groupe technique chargé de traiter le problème.
Description Cet attribut indique quelle équipe est responsable de l’enregistrement du problème. Les transferts entre groupes sont une source importante de retard dans la gestion des problèmes. Lors de l’analyse, ce champ sert à générer la « carte thermique des transferts entre groupes d’assistance » et à repérer les renvois répétés d’une équipe à l’autre. Pourquoi est-ce important ? Essentiel pour analyser les transferts et repérer les goulots d’étranglement liés aux silos. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « group_id » (nécessite une recherche dans la table Groups). Exemples Équipe base de donnéesExploitation réseauAssistance applicative
	Incidents associés RelatedIncidentCount	Nombre d’enregistrements d’incident associés à ce problème.
Description Cet attribut compte les incidents associés à l’enregistrement du problème. Il donne une indication du volume de perturbations subies par les utilisateurs. Lors de l’analyse, il sert au KPI « Densité des liens entre incidents » afin de vérifier si les problèmes entraînent réellement une baisse du nombre d’incidents. Pourquoi est-ce important ? Indique l’ampleur des effets du problème sur le centre d’assistance. Où trouver ces données API Freshservice, nombre d’éléments du tableau « associated_incidents ». Exemples 05120
	Priorité ProblemPriority	Niveau de priorité attribué au problème (par exemple : faible, moyenne, élevée, urgente).
Description Cet attribut indique l’importance relative et le degré d’urgence de l’enregistrement du problème. Il est généralement déterminé à partir d’une matrice d’impact et d’urgence. Lors de l’analyse, ce champ est essentiel pour segmenter les données. Il permet de comparer les temps de cycle et le respect des SLA entre les problèmes critiques et les défauts mineurs. Pourquoi est-ce important ? Indispensable pour filtrer et prioriser l’analyse des problèmes à fort impact. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « priority ». Exemples FaibleMoyenneÉlevéeUrgente
	Service DepartmentName	Service de l’utilisateur qui a signalé le problème ou qui est principalement concerné.
Description Cet attribut identifie l’unité opérationnelle touchée par le problème. Lors de l’analyse, il permet de segmenter le Dashboard « Performance du SLA pour les problèmes critiques » afin de déterminer si certains services bénéficient d’un service plus lent que d’autres. Pourquoi est-ce important ? Situe les effets des problèmes dans leur contexte organisationnel. Où trouver ces données API Freshservice, via la recherche du demandeur dans la table Department. Exemples FinanceRessources humainesInformatique
	SLA dépassé IsSlaBreached	Indicateur précisant si l’enregistrement du problème a dépassé l’objectif de son accord de niveau de service.
Description Cet attribut booléen prend la valeur « vrai » si le délai de résolution du problème dépasse le délai défini par la politique. Lors de l’analyse, il alimente le Dashboard « Performance du SLA pour les problèmes critiques » et aide à repérer les équipes ou catégories qui respectent le moins les délais. Pourquoi est-ce important ? Mesure directe de la conformité et de la performance du processus. Où trouver ces données API Freshservice, valeur dérivée des indicateurs « sla_policy » ou « sla_breached ». Exemples truefalse
	Statut ProblemStatus	État actuel du cycle de vie du problème (par exemple : ouvert, modification demandée, résolu).
Description Cet attribut suit l’avancement du problème dans son flux de travail. Les changements de valeur déclenchent les activités standard du processus. Lors de l’analyse, il sert principalement à distinguer les travaux en cours des travaux terminés et permet d’analyser les travaux en cours (WIP, Work In Progress). Pourquoi est-ce important ? Définit l’état du cas et sert au calcul des statistiques de flux. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « status ». Exemples OuvertModification en attenteRésoluFermé
	Date d’échéance DueDate	Date à laquelle l’enregistrement du problème devrait être résolu.
Description Cet attribut indique l’échéance du problème, souvent définie par les politiques de SLA ou par un responsable. Lors de l’analyse, la comparaison de cette date avec la date réelle de résolution permet d’évaluer la précision de la planification et le réalisme des attentes. Pourquoi est-ce important ? Référence pour analyser le respect des délais. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « due_by ». Exemples 2023-12-31T17:00:00Z
	Demande de changement associée ChangeRequestId	Identifiant de la demande de changement créée pour corriger le problème.
Description Cet attribut contient l’ID d’une demande de changement associée à l’enregistrement du problème afin de mettre en œuvre une correction définitive. Lors de l’analyse, il est essentiel au KPI « Délai entre l’analyse des causes racines et le changement », qui mesure le temps écoulé entre l’identification d’une cause et la mise en œuvre d’une action. Pourquoi est-ce important ? Relie le processus de gestion des problèmes à celui de gestion du changement. Où trouver ces données API Freshservice, champ « associated_change_request ». Exemples CHG-2001CHG-2045
	Dernière mise à jour des données LastExtractionTime	Horodatage indiquant quand les données ont été extraites de Freshservice.
Description Cet attribut indique si le jeu de données utilisé pour l’analyse est à jour. Il permet de savoir si vous consultez des données en temps réel ou un instantané antérieur. Lors de l’analyse, il sert de référence pour calculer la durée d’ouverture actuelle des cas actifs. Pourquoi est-ce important ? Précise le délai de mise à disposition des données et leur fiabilité. Où trouver ces données Heure système au moment de l’exécution de l’ETL. Exemples 2023-11-01T12:00:00Z
	Description de la solution de contournement WorkaroundNotes	Texte décrivant la correction temporaire ou la solution de contournement.
Description Cet attribut contient les détails de la solution temporaire proposée. Sa présence indique qu’une solution de contournement a été publiée. Lors de l’analyse, l’horodatage associé au renseignement de ce champ alimente le KPI « Délai moyen de mise à disposition d’une solution de contournement ». Pourquoi est-ce important ? Essentiel pour comparer la rapidité de l’atténuation du problème à celle de sa résolution complète. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « workaround ». Exemples Redémarrer le service manuellementVider le cache du navigateurUtiliser un autre point de terminaison VPN
	Équipement concerné AssociatedAsset	Élément de configuration (CI) ou équipement principalement associé au problème.
Description Cet attribut identifie l’équipement matériel ou logiciel concerné par l’investigation. Lors de l’analyse, il permet d’évaluer la « Qualité de la catégorisation des causes racines » par type d’équipement et de repérer les appareils ou versions logicielles sujets aux défauts. Pourquoi est-ce important ? Relie la performance du processus aux composants de l’infrastructure. Où trouver ces données API Freshservice, champ « associated_assets ». Exemples Serveur-01Application de paieCommutateur principal A
	Impact ImpactLevel	Mesure des effets du problème sur les processus métier.
Description Cet attribut mesure l’ampleur du problème. Il est souvent associé à l’urgence pour déterminer la priorité. Lors de l’analyse, il aide à prioriser les goulots d’étranglement qui affectent les fonctions métier les plus importantes. Pourquoi est-ce important ? Permet de pondérer les résultats de l’analyse selon l’importance du problème pour l’activité. Où trouver ces données Objet « Problem » de l’API Freshservice, champ « impact ». Exemples FaibleMoyenneÉlevée
	Système source SourceSystem	Nom du système d’où proviennent les données.
Description Cet attribut statique indique l’origine du jeu de données, à savoir « Freshservice ». Dans un environnement composé de plusieurs systèmes, il permet de distinguer les enregistrements provenant de différents outils ou instances ITSM. Lors de l’analyse, il sert principalement à filtrer ou à regrouper les données issues de plusieurs sources. Pourquoi est-ce important ? Permet de garantir la traçabilité et la provenance des données dans les déploiements de Process Mining couvrant plusieurs systèmes. Où trouver ces données Valeur définie en dur lors de l’extraction. Exemples Freshservice

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de gestion des problèmes

Enregistrez ces étapes clés du processus et changements d’état pour visualiser le parcours complet des fiches de problème dans votre centre de services.

7 Recommandé 8 Facultatif

	Activité	Description
	Cause racine identifiée	Moment où le champ de texte consacré à la cause racine ou la section d’analyse est renseigné. L’événement est détecté lors de la première mise à jour du champ « Root Cause », auparavant vide.
Pourquoi est-ce important ? Étape clé de l’analyse du délai d’analyse des causes racines. Elle marque le passage de l’investigation à la conception de la solution. Où trouver ces données Flux d’activité : mise à jour des champs « root_cause » ou « analysis ». Données à recueillir Comparer la valeur du champ root_cause avant et après la mise à jour Type d’événement inferred
	Correctif définitif appliqué	Correspond à la mise en œuvre de la solution définitive. Dans Freshservice, cet événement est généralement déduit du passage du statut à « Solved » ou « Resolved ».
Pourquoi est-ce important ? Permet de calculer le délai de mise en œuvre du correctif définitif et marque la fin des travaux de correction technique. Où trouver ces données Flux d’activité : changement de statut vers « Solved » ou « Resolved ». Données à recueillir Comparer la valeur du champ de statut avant et après Type d’événement inferred
	Demande de changement associée	Association d’une fiche de changement à la fiche de problème, qui marque le début de la phase de correction. L’événement est détecté grâce à l’événement système « Association with Change ».
Pourquoi est-ce important ? Indispensable au suivi des goulots d’étranglement des demandes de changement. Mesure le transfert entre la gestion des problèmes et la gestion du changement. Où trouver ces données Flux d’activité : événement « Association with Change ». Données à recueillir Consigné lorsqu’un ID de changement est associé Type d’événement explicit
	Groupe d’assistance affecté	Affectation de la fiche de problème à une équipe technique ou à un groupe précis. L’événement est détecté en surveillant les modifications du champ « Group » dans l’historique du ticket.
Pourquoi est-ce important ? Indispensable à la carte thermique des transferts entre groupes d’assistance. Le suivi de ces transferts révèle les allers-retours entre équipes et les changements d’affectation excessifs. Où trouver ces données Flux d’activité : modifications du champ « group_id » ou « group_name ». Données à recueillir Consigné lors de la mise à jour du champ Group Type d’événement explicit
	Problème clos	Dernier événement du cycle de vie : la fiche est verrouillée et considérée comme inactive. L’événement est détecté lorsque le statut passe à « Closed ».
Pourquoi est-ce important ? Marque la fin définitive de l’instance du processus. Nécessaire au calcul du temps de cycle total. Où trouver ces données Flux d’activité : changement de statut vers « Closed ». Données à recueillir Consigné lorsque le statut passe à Closed Type d’événement explicit
	Problème enregistré	Création initiale de la fiche de problème dans le système. Cet événement est explicitement consigné dans le journal d’audit Freshservice lorsqu’un nouveau ticket de problème est enregistré.
Pourquoi est-ce important ? Marque le début de l’instance du processus. C’est le point de référence pour calculer tous les délais et temps de cycle. Où trouver ces données Flux d’activité Freshservice ou API Tickets (horodatage created_at). Données à recueillir Consigné lors de l’exécution de la transaction New Problem Type d’événement explicit
	Solution de contournement publiée	Ajout d’une solution temporaire à la fiche de problème, souvent sous la forme d’une note ou d’un champ « Workaround ». Cet événement sert à calculer la vitesse de publication des solutions de contournement.
Pourquoi est-ce important ? Mesure la rapidité avec laquelle l’équipe atténue l’impact. Indispensable au KPI du délai moyen de mise à disposition des solutions de contournement. Où trouver ces données Flux d’activité : mise à jour du champ « workaround » ou création d’une note portant la mention Solution/Workaround. Données à recueillir Consigné lorsque le champ Workaround est renseigné Type d’événement explicit
	Agent affecté	Affectation d’un intervenant précis à la fiche de problème. L’événement est consigné lorsque le champ « Agent » est renseigné ou mis à jour.
Pourquoi est-ce important ? Indique à quel moment une personne prend officiellement le problème en charge. Permet d’analyser la répartition des ressources selon la priorité. Où trouver ces données Flux d’activité : mise à jour du champ « responder_id ». Données à recueillir Consigné lors de la mise à jour du champ Agent Type d’événement explicit
	En attente d’un changement	Changement de statut indiquant que le problème attend la mise en œuvre d’une demande de changement. Cet événement est déduit du passage du champ de statut à « Change Requested » ou à une valeur similaire.
Pourquoi est-ce important ? Permet de repérer le temps d’attente pendant lequel l’équipe de gestion des problèmes dépend de processus de changement externes. Où trouver ces données Flux d’activité : changement de statut vers l’ID correspondant à « Change Requested ». Données à recueillir Comparer la valeur du champ de statut avant et après Type d’événement inferred
	Équipement associé	Association d’un élément de configuration (CI) ou d’un équipement à la fiche de problème. Cela permet d’identifier le « service métier affecté » ou l’« élément de configuration concerné ».
Pourquoi est-ce important ? Relie le problème abstrait à l’infrastructure physique ou logique. Indispensable à l’analyse de la qualité de la catégorisation des causes racines. Où trouver ces données Flux d’activité : événement « Association with Asset ». Données à recueillir Consigné lorsqu’un équipement est associé à la fiche Type d’événement explicit
	Note ajoutée	Activité générale consignée lorsqu’une note publique ou privée est ajoutée à la fiche. Elle témoigne d’échanges ou de mises à jour en cours.
Pourquoi est-ce important ? Peut signaler qu’un travail est en cours même si le statut n’a pas changé. Utile pour repérer les périodes d’attente active. Où trouver ces données Flux d’activité : événement « Note added ». Données à recueillir Consigné lorsqu’un commentaire est publié Type d’événement explicit
	Priorité mise à jour	Modification du niveau d’urgence ou d’impact de la fiche de problème. L’événement est détecté dans l’historique d’audit du champ « Priority ».
Pourquoi est-ce important ? Indispensable à l’analyse des dépassements de SLA et au filtrage du Dashboard Performance du SLA des problèmes critiques. Où trouver ces données Flux d’activité : mise à jour du champ « priority ». Données à recueillir Consigné lors de la modification du champ Priority Type d’événement explicit
	Problème rouvert	Passage d’un statut « Resolved » ou « Closed » à « Open ». Indique que le correctif a échoué ou a été rejeté.
Pourquoi est-ce important ? Métrique principale du Dashboard des tendances de réouverture des fiches de problème. Un taux élevé indique une analyse des causes racines ou des correctifs de mauvaise qualité. Où trouver ces données Flux d’activité : changement de statut de [Closed/Solved] à [Open/In Progress]. Données à recueillir Comparer la valeur du champ de statut avant et après Type d’événement inferred
	SLA dépassé	Événement généré par le système lorsque l’échéance « Due By » est dépassée. Freshservice consigne des marqueurs spécifiques de violation du SLA.
Pourquoi est-ce important ? Alimente directement l’analyse de la performance du SLA des problèmes critiques et met en évidence les écarts de conformité. Où trouver ces données Flux d’activité : journal système de violation du SLA. Données à recueillir Consigné lorsque le système de surveillance du SLA se déclenche Type d’événement explicit
	Tâche liée au problème terminée	Achèvement d’une sous-tâche associée à la fiche de problème. Elle sert souvent à suivre les revues après mise en œuvre (PIR) ou certaines étapes d’investigation.
Pourquoi est-ce important ? Alimente le Dashboard d’audit des revues après mise en œuvre en indiquant si les tâches de revue sont clôturées. Où trouver ces données Flux d’activité : changement du statut de « Task » vers Closed/Completed. Données à recueillir Consigné lorsqu’une Task associée est marquée comme terminée Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment récupérer vos données depuis Freshservice

Étapes

Connectez-vous à Freshservice avec un compte disposant des privilèges « Admin » ou « Supervisor » pour accéder au module Analyses.
Dans le menu de navigation de la barre latérale gauche, cliquez sur l’icône Analyses.
Cliquez sur New Report (en haut à droite), puis nommez le rapport, par exemple « Process Mining de la gestion des problèmes ».
Dans le canevas du rapport, cliquez sur Add Widget, puis choisissez le type de visualisation Data Table.
Dans le panneau de sélection des jeux de données à droite, choisissez Problèmes comme module principal.
Configurez les métriques : dans la section « Metrics », vérifiez que le décompte est défini sur « Problèmes » afin de récupérer les données au niveau de chaque enregistrement.
Configurez les colonnes (attributs) : faites glisser les champs suivants dans la section « Columns » ou « Group by » pour les afficher dans le tableau :
- ID : Problem ID
- Dates : Created Date, Resolved Date, Closed Date, Due By
- Attributs : État, Priority, Agent Name, Nom du groupe, Service, Impact, Urgency, Root Cause, SLA Breached
Appliquez des filtres : définissez un filtre « Date Range » sur Created Date (par exemple, « Last 6 Months » ou « Last 365 Days ») pour maîtriser le volume de données.
Cliquez sur Appliquer pour générer l’aperçu des données.
Cliquez sur le bouton Export (en haut à droite du widget ou du rapport), sélectionnez CSV of Underlying Data, puis téléchargez le fichier.
Transformation des données (essentielle) : l’export crée une ligne par problème. Utilisez la configuration indiquée dans la section « Query » pour dépivoter les colonnes de dates. Chaque cellule contenant une date valide (par exemple, Created Date ou Resolved Date) devient une ligne distincte dans le journal d’événements final, avec le nom d’activité correspondant.
Enregistrez le fichier transformé sous le nom Freshservice_Problem_EventLog.csv pour l’importer dans ProcessMind.

Configuration

Sélection du module : vérifiez que « Problèmes » est sélectionné. Ne mélangez pas les modules « Incidents » et « Changes » dans le même widget tabulaire, afin d’éviter les erreurs de jointure.
Plage de dates : la période « Last 12 Months » est recommandée pour découvrir suffisamment le processus. Les plages plus longues peuvent nécessiter plusieurs exports par lots en raison des limites de lignes (généralement 20 000 à 50 000 lignes par export dans Freshservice).
Visibilité des champs : si des champs personnalisés tels que « Root Cause Category » ou « Fixed By » n’apparaissent pas dans Analyses, vérifiez qu’ils sont activés pour les rapports dans les paramètres « Form Fields ».
Granularité : l’export est réalisé au niveau de la fiche de problème. L’historique des modifications de champs (par exemple, plusieurs réaffectations d’agent) est ramené à la valeur actuelle, sauf si votre offre donne accès à un jeu de données « Activities ».
Format de date : vérifiez que les paramètres d’export utilisent le format standard ISO 8601 YYYY-MM-DD HH:MM:SS afin d’éviter les erreurs d’analyse.

Exemple de requête json

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

Étapes

Prérequis : vérifiez que Python (version 3.6 ou ultérieure) est installé, ainsi que les bibliothèques pandas et requests. Vous pouvez les installer avec pip install pandas requests.
Identifiants d’API : connectez-vous à votre compte Freshservice. Cliquez sur l’icône de votre profil en haut à droite, puis sélectionnez Profile Settings. Copiez la clé API affichée dans la barre latérale droite. Vous aurez également besoin de l’URL complète de votre domaine Freshservice.
Configuration du script : ouvrez le script Python fourni. Remplacez les valeurs fictives de FRESHSERVICE_DOMAIN (par exemple, yourcompany.freshservice.com) et API_KEY par vos identifiants. Modifiez OUTPUT_FILENAME si nécessaire.
Filtrage par date : le script comprend une variable de filtre appelée UPDATED_SINCE. Définissez cette date (YYYY-MM-DD) pour limiter l’extraction aux problèmes mis à jour après une date donnée et optimiser les performances.
Exécution : lancez le script depuis votre terminal ou votre environnement de développement. Il envoie des requêtes paginées à l’API Freshservice pour récupérer les fiches de problème, puis parcourt chaque identifiant de problème afin de récupérer les journaux d’activité et les tâches correspondants.
Transformation des événements : le script analyse la réponse JSON brute. Il convertit automatiquement l’heure de création en activité Problem Logged. Il parcourt ensuite l’historique des activités pour repérer les mises à jour de champs (Status, Priority, Agent, Group) et les événements système (violations de SLA, associations), puis crée les lignes d’activité correspondantes.
Gestion des objets liés : pour des activités telles que Asset Linked ou Change Request Associated, le script recherche les types d’activité générés par le système ou les événements d’association dans la chronologie du problème.
Extraction des tâches : pour chaque problème, le script effectue un appel distinct au point de terminaison des tâches afin de récupérer les événements Problem Task Completed et de visualiser les sous-tâches.
Agrégation des données : tous les événements extraits sont ajoutés à une liste principale. Le script calcule des attributs spécifiques, tels que IsSlaBreached et TimeToRootCause, à partir des écarts entre horodatages et des indicateurs des fiches.
Export CSV : enfin, le script utilise la bibliothèque pandas pour créer un DataFrame à partir de la liste d’événements et l’exporter dans un fichier CSV. Celui-ci contient les colonnes requises (ProblemNumber, ActivityName, EventTimestamp, etc.) et peut être importé dans ProcessMind.

Configuration

Limitation du débit de l’API : Freshservice impose des limites de débit (généralement 1 000 appels par heure, selon l’offre). Le script inclut une courte pause pour éviter de dépasser rapidement ces limites. Pour les très grands jeux de données, vous devrez peut-être augmenter ce délai.
Pagination : le script utilise le paramètre page pour parcourir les résultats. Par défaut, il demande 100 fiches par page afin de limiter la charge de l’API.
Filtrage par date : utilisez le paramètre updated_since dans l’appel API pour effectuer des chargements différentiels. Vous éviterez ainsi de télécharger tout l’historique à chaque fois et pourrez vous concentrer sur les problèmes récemment actifs.
Association des champs : selon la version de l’API, Freshservice renvoie parfois Status et Priority sous forme d’identifiants numériques. Le script utilise une correspondance standard des identifiants, mais vous devrez peut-être adapter le dictionnaire status_map si votre organisation utilise des cycles d’état personnalisés.
Autorisations : la clé API doit appartenir à un utilisateur autorisé à consulter les Problèmes, leurs journaux d’audit et leurs tâches. Un rôle Admin ou Supervisor est recommandé.

Exemple de requête python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Étapes

Vérifiez que le compte Freshservice permet d’accéder à l’administration, aux paramètres du compte, à l’exportation planifiée des données, aux fiches de problème, à l’historique d’audit, aux notes, aux associations, aux tâches, aux actifs, aux informations de SLA et aux champs nécessaires pour les attributs recommandés. Les fonctions disponibles et le périmètre d’export peuvent varier selon l’offre et le rôle.
Dans Freshservice, ouvrez la section Administration et repérez les paramètres du compte ainsi que la fonction d’exportation planifiée des données. Les libellés des menus peuvent varier selon la configuration du compte. Si le libellé diffère, utilisez la recherche de l’administration ou la documentation du compte. Activez un export récurrent et sélectionnez le périmètre le plus large disponible pour les fiches de problème, l’historique des tickets, les événements d’audit, les notes, les actifs, les incidents liés, les changements, les tâches, les événements de SLA, les utilisateurs, les groupes, les services et l’historique des états.
Configurez la fréquence d’export et la plage de dates. Pour une extraction continue, choisissez un export récurrent. Pour l’extraction initiale, sélectionnez une période historique de trois à six mois, ou toute la période de conservation si une référence complète est nécessaire. Lorsque ces options sont disponibles, incluez les horodatages, les identifiants des fiches, les noms de champs, les anciennes et nouvelles valeurs, les types d’événements, les identifiants de relation et les métadonnées des notes ou des tâches.
Configurez une transmission sécurisée. Utilisez le lien sécurisé ou le mécanisme de transmission fourni par Freshservice, limitez l’accès à l’équipe chargée de l’extraction, consignez la fréquence d’export et la période de conservation, puis téléchargez chaque paquet d’export dans une zone de préparation contrôlée. N’incluez pas d’identifiants ni de liens sécurisés dans le journal d’événements.
Examinez les fichiers XML ou CSV reçus et identifiez les noms et structures réels des fichiers contenant les fiches de problème, l’historique d’audit, les notes, les relations, les tâches, les événements de SLA, les utilisateurs, les groupes, les services et l’historique des états. Ne présumez pas des noms de tables ou de colonnes. Faites correspondre les champs reçus aux expressions sources de la requête ci-dessous, en remplaçant les espaces réservés descriptifs par les chemins d’export ou les objets de préparation réels.
Chargez les fichiers dans une base de données de préparation ou un moteur de requête. À partir de l’export reçu, créez les vues sources logiques suivantes, ou appliquez des transformations équivalentes : [source des fiches de problème], [source de l’historique d’audit des problèmes], [source des notes sur les problèmes], [source des relations entre problèmes], [source des tâches liées aux problèmes], [source des événements de SLA des problèmes], [source des agents], [source des groupes d’assistance] et [source des services]. Conservez l’horodatage d’origine de l’événement, l’identifiant de la fiche, le nom du champ, l’ancienne valeur, la nouvelle valeur, le type d’événement et l’identifiant de la ligne source.
Appliquez explicitement les règles de création des événements. Problem Logged utilise l’événement de création. Support Group Assigned et Agent Assigned reposent sur les modifications des champs Group et Agent. Priority Updated repose sur les modifications de Priority. Asset Linked repose sur les événements d’association d’actifs ou d’éléments de configuration. Root Cause Identified correspond au premier passage d’une valeur vide à une valeur renseignée dans Root Cause. Workaround Published repose sur une note ou une mise à jour de champ Workaround. Change Request Associated repose sur un événement d’association à un changement. Status Pending Change correspond au passage à Change Requested ou à un état équivalent configuré. Permanent Fix Applied correspond au passage à Solved ou Resolved. Problem Task Completed repose sur les événements de tâche terminée. Problem Closed correspond au passage à Closed. Problem Reopened correspond au passage de Resolved ou Closed à Open. SLA Breached repose sur un événement explicite de violation de SLA. Note Added repose sur la création d’une note publique ou privée.
Exécutez la requête sur les données d’export préparées. Elle produit une ligne pour chaque activité détectée explicitement et ne déduit pas d’activités à partir de champs sans rapport. Si aucune source directe n’existe pour une activité, la ligne correspondante n’est pas créée.
Validez le résultat en vérifiant que ProblemNumber, ActivityName et EventTimestamp sont renseignés, que les horodatages sont normalisés sur un même fuseau horaire, que les événements sources en double sont traités de manière cohérente et que les 15 noms d’activité requis sont présents lorsque les données sources contiennent les événements correspondants.
Exportez le résultat au format CSV ou dans un autre format de journal d’événements pris en charge par ProcessMind. Conservez exactement les noms de colonnes ProblemNumber, ActivityName et EventTimestamp. Ajoutez les attributs recommandés lorsqu’ils sont disponibles, gardez une ligne par occurrence d’activité et importez le fichier final dans ProcessMind en associant ProblemNumber à l’identifiant du cas, ActivityName à l’activité et EventTimestamp à l’horodatage de l’événement.

Configuration

Activez l’exportation planifiée des données dans Freshservice, sous Administration et Paramètres du compte, en choisissant le périmètre le plus large disponible pour les fiches de problème et leur historique associé.
Incluez l’historique d’audit, les modifications de champs, les changements d’état, les notes, les actifs ou éléments de configuration, les incidents liés, les associations de changements, les tâches liées aux problèmes, les événements de SLA, les agents, les groupes d’assistance et les services, si la fonction d’export donne accès à ces jeux de données.
Pour l’extraction initiale, choisissez une période historique de trois à six mois. Étendez-la à toute la période de conservation si une référence complète du processus est nécessaire. Pour les exports récurrents, utilisez des périodes qui se chevauchent afin de limiter le risque de manquer des fiches reçues tardivement, puis supprimez les doublons à l’aide de l’identifiant d’événement source, lorsqu’il est disponible.
N’appliquez pas de filtres restrictifs, sauf si l’analyse l’exige. Si des filtres sont nécessaires, consignez l’entreprise, le service, l’espace de travail, le type de fiche, l’état et les critères de date sélectionnés. Ne présumez pas que Company Code et Document Type sont des champs Freshservice : utilisez-les uniquement s’ils figurent dans l’export reçu.
Conservez les horodatages sources, les identifiants des événements sources, les anciennes et nouvelles valeurs, les identifiants de relation, la visibilité des notes et l’état des tâches. Ces champs sont nécessaires pour distinguer les activités explicites des attributs décrivant l’état actuel.
Utilisez une zone de préparation avant la transformation. Les exports XML peuvent nécessiter l’aplatissement des éléments imbriqués, tandis que les exports CSV peuvent nécessiter la normalisation des lignes d’historique répétées et des enregistrements de relation.
Pour les grands jeux de données, répartissez l’extraction par plage de dates ou par identifiant de fiche, traitez les fichiers progressivement, indexez ProblemNumber et EventTimestamp et évitez de charger l’export complet en mémoire.
Vérifiez que l’offre Freshservice et le rôle du compte donnent accès à l’export planifié, aux données de gestion des problèmes, à l’historique d’audit et aux objets associés. Certains champs ou types d’historique peuvent nécessiter des modules, des licences, des autorisations d’administrateur ou des paramètres de conservation spécifiques.
Configurez l’accès aux liens sécurisés, les contrôles de téléchargement, le chiffrement des données au repos et leur durée de conservation conformément aux exigences de sécurité de votre organisation. Excluez les identifiants et les jetons de lien sécurisé des colonnes du journal d’événements.
Remplacez chaque espace réservé de la requête par la vue de préparation, la table de fichiers ou la correspondance XML-relationnel créée à partir de l’export Freshservice. Aucun nom de table ou de colonne Freshservice n’est présumé.

Exemple de requête json

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

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