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Il Suo Template dei dati per la gestione delle modifiche

Freshservice

Attributi della gestione delle modifiche (21) Attività di gestione delle modifiche (15) Guide all'estrazione (2)

Il Suo Template dei dati per la gestione delle modifiche

Questo Template La aiuta a raccogliere i dati corretti per analizzare il processo di gestione delle modifiche. Indica gli attributi essenziali da raccogliere, le attività principali da monitorare e fornisce indicazioni su come estrarre queste informazioni dal Suo sistema. Lo utilizzi per assicurarsi che i dati siano pronti per una process discovery e un'ottimizzazione efficaci.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività principali da monitorare
Indicazioni per l'estrazione da Freshservice

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi della gestione delle modifiche

Questi campi dati sono essenziali per creare un Event Log completo e consentire un’analisi dettagliata del processo di gestione delle modifiche.

5 Obbligatorio 8 Consigliato 8 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	ID della richiesta di modifica ChangeRequestId	L’identificatore univoco di ogni richiesta di modifica inviata nel sistema Freshservice.
Descrizione L’ID della richiesta di modifica funge da identificatore principale per una singola pratica di modifica, dall’avvio alla chiusura. Collega tutte le attività, le approvazioni e i registri associati in una sequenza temporale coerente, consentendo l’analisi end-to-end del processo. Nel Process Mining, questo ID è essenziale per ricostruire il ciclo di vita di ogni modifica e comprenderne percorso, durata ed esiti. Perché è importante È il Case ID essenziale che raggruppa tutti gli eventi correlati, rendendo possibile tracciare e analizzare l’intero percorso di una singola richiesta di modifica. Dove reperirlo È un campo principale dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	Nome dell’attività ActivityName	Il nome di uno specifico evento o task verificatosi nel processo di gestione delle modifiche.
Descrizione Questo attributo descrive una singola fase o un momento chiave del ciclo di vita della modifica, come «Change Request Created», «Approval Requested» o «Implementation Completed». La sequenza di queste attività per un determinato ID della richiesta di modifica costituisce la base della process map. L’analisi di tali attività aiuta a individuare il flusso del processo, rilevare le deviazioni e misurare il tempo trascorso nelle diverse fasi. Perché è importante Definisce le fasi del flusso del processo, consentendo di visualizzare il ciclo di vita della modifica e analizzare varianti e colli di bottiglia del processo. Dove reperirlo Generato dai registri di audit, dal flusso delle attività o dalla cronologia delle modifiche di stato di un record Change in Freshservice. Esempi Modifica approvataValutazione dei rischi completataImplementazione avviataModifica chiusa
	Ora dell’evento EventTime	La data e l’ora esatte in cui si è verificata una specifica attività o un determinato evento.
Descrizione Ogni attività del processo ha una marca temporale corrispondente che ne indica il verificarsi. Questi dati temporali sono fondamentali per calcolare le durate tra le attività, individuare i tempi di attesa e analizzare il tempo di ciclo complessivo del processo. Consentono di analizzare le prestazioni, identificare i colli di bottiglia e monitorare il rispetto degli SLA. Perché è importante Questa marca temporale è fondamentale per tutte le analisi basate sul tempo, compreso il calcolo dei tempi di ciclo, delle durate e dei tempi di attesa tra le fasi del processo. Dove reperirlo Marca temporale associata a ogni voce nei registri di audit o nel flusso delle attività di un record Change in Freshservice. Esempi 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	Sistema di origine SourceSystem	Identifica il sistema dal quale sono stati estratti i dati.
Descrizione Questo attributo specifica l’origine dei dati del processo. In questa vista, il valore sarà sempre «Freshservice». Includere questo attributo è una best practice, soprattutto negli ambienti in cui i dati possono essere uniti da più sistemi, poiché fornisce un contesto essenziale e facilita la governance dei dati e la risoluzione dei problemi. Perché è importante Fornisce una chiara provenienza dei dati, fondamentale quando si analizzano dati provenienti da più sistemi aziendali. Dove reperirlo È un valore statico impostato durante il processo di estrazione dei dati per indicarne l’origine. Esempi Freshservice
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	La marca temporale che indica quando i dati di questo record sono stati aggiornati l’ultima volta dal sistema di origine.
Descrizione Questo attributo registra la data e l’ora dell’estrazione o dell’aggiornamento più recente dei dati per ogni evento. È importante per comprendere l’aggiornamento dei dati analizzati e garantire che le analisi si basino su informazioni attuali. Contribuisce a mantenere l’integrità dei dati e fornisce un contesto sulla tempestività degli insight. Perché è importante Garantisce che gli utenti siano consapevoli dell’attualità dei dati e aiuta a verificare che l’analisi di Process Mining si basi su informazioni aggiornate. Dove reperirlo Questa marca temporale viene in genere generata e aggiunta durante il processo di acquisizione dei dati o di ETL. Esempi 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	Data obiettivo di completamento TargetCompletionDate	La data pianificata o prevista dall’accordo sul livello di servizio (SLA) entro la quale la modifica dovrebbe essere completata.
Descrizione Questa data rappresenta la scadenza per chiudere una richiesta di modifica. È il principale riferimento per misurare il rispetto degli SLA. Confrontando l’ora di fine effettiva con la data obiettivo di completamento, è possibile determinare se una modifica è stata completata in orario, in anticipo o in ritardo. È un input fondamentale per il KPI «Change SLA Adherence Rate». Perché è importante Funge da riferimento per misurare il completamento puntuale e la conformità agli SLA, indicatori chiave delle prestazioni del processo. Dove reperirlo Potrebbe trattarsi di un campo dedicato alla data «Due by» o «SLA Target» nell’oggetto Change in Freshservice. Esempi 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	Gruppo assegnato AssignedGroup	Il team o gruppo responsabile dell’implementazione della modifica.
Descrizione Questo attributo specifica il team assegnato a svolgere il lavoro relativo alla modifica, ad esempio il «Network Team» o gli «Amministratori di database». Analizzare le prestazioni del processo per gruppo assegnato è fondamentale per comprendere il carico di lavoro e l’efficienza dei team e individuare i colli di bottiglia legati alle risorse. Può mostrare quali team presentano tempi di implementazione più lunghi o tassi più elevati di problemi successivi all’implementazione. Perché è importante Consente di analizzare prestazioni e carichi di lavoro dei diversi team di implementazione, così da individuare vincoli di risorse o best practice. Dove reperirlo È il campo «Group» o «Assigned Group» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi Team infrastruttureSupporto applicativoGestione della sicurezza
	Livello di rischio RiskLevel	Il livello di rischio valutato associato all’implementazione della modifica.
Descrizione Risk Level classifica il potenziale impatto negativo di una modifica nel caso in cui non abbia successo. I livelli più comuni sono Low, Medium e High. Questo attributo è fondamentale per l’analisi della conformità e per comprendere se le modifiche a rischio più elevato seguono un percorso più rigoroso, ad esempio con un numero maggiore di approvazioni o test più approfonditi. Aiuta a garantire che i controlli di gestione del rischio siano applicati correttamente. Perché è importante È fondamentale per le analisi di conformità e del rischio, poiché garantisce che le modifiche ad alto rischio ricevano un’adeguata valutazione e seguano un processo più solido. Dove reperirlo Corrisponde al campo «Risk» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAltaMolto alta
	Nome del richiedente RequesterName	Il nome della persona che ha avviato la richiesta di modifica.
Descrizione Il richiedente è la persona che ha sottoposto la modifica alla valutazione. Analizzare i dati per richiedente può aiutare a individuare schemi ricorrenti, ad esempio quali persone o ruoli inviano più frequentemente richieste di modifica oppure se le richieste di determinati utenti hanno maggiori probabilità di essere rifiutate o di richiedere una rielaborazione. In combinazione con le informazioni sul reparto, può essere utilizzato anche per analizzare i carichi di lavoro. Perché è importante Identifica l’origine della domanda di modifiche e può evidenziare esigenze formative o specifici gruppi di utenti con volumi elevati di richieste. Dove reperirlo È il campo «Requested by» dell’oggetto Change in Freshservice, collegato a un record utente. Esempi Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	Ora di fine EndTime	La marca temporale dell’ultimo evento registrato per la pratica della richiesta di modifica.
Descrizione L’ora di fine segna la conclusione del ciclo di vita di una richiesta di modifica e corrisponde in genere all’attività «Change Closed» o «Change Cancelled». Viene utilizzata insieme all’ora di inizio per calcolare il tempo di ciclo totale end-to-end di ogni pratica. L’analisi di questo attributo aiuta a comprendere la durata complessiva e la produttività del processo di gestione delle modifiche. Perché è importante È essenziale per calcolare il tempo di ciclo totale di una richiesta di modifica, un KPI primario dell’efficienza del processo. Dove reperirlo È la marca temporale dell’attività finale nell’Event Log per un determinato ID della richiesta di modifica. Esempi 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	Priorità della modifica ChangePriority	Il livello di priorità assegnato alla richiesta di modifica, che ne indica l’importanza per l’azienda.
Descrizione La priorità viene in genere determinata combinando impatto e urgenza e viene utilizzata per orientare l’allocazione delle risorse e la pianificazione. Analizzare l’effetto della priorità su metriche di processo come il tempo di ciclo e il rispetto degli SLA può rivelare se le modifiche ad alta priorità vengono gestite più rapidamente di quelle a bassa priorità. Ciò aiuta a valutare l’efficacia delle politiche di prioritizzazione. Perché è importante Aiuta a determinare se il processo assegna effettivamente la priorità alle modifiche più importanti e alloca le risorse di conseguenza. Dove reperirlo È il campo «Priority» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAltaUrgente
	Stato della modifica ChangeStatus	Lo stato attuale o finale della richiesta di modifica.
Descrizione Questo attributo indica lo stato di una richiesta di modifica in un determinato momento o il suo esito finale, ad esempio «Closed», «Cancelled» o «Rejected». È fondamentale per l’analisi degli esiti, poiché consente di distinguere tra modifiche completate con successo e modifiche non riuscite o abbandonate. Il filtro per stato permette di concentrare l’analisi su specifici gruppi di modifiche. Perché è importante Consente di analizzare gli esiti delle modifiche e comprendere i tassi di successo, insuccesso e annullamento. Dove reperirlo È il campo «Status» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi ChiusaAnnullataRifiutataAperta
	Tipo di modifica ChangeType	La classificazione della modifica, ad esempio Standard, Normal o Emergency.
Descrizione Change Type classifica le richieste di modifica in base alla loro natura, al rischio e ai requisiti di approvazione. Le modifiche Standard sono preapprovate, quelle Normal seguono il processo standard e quelle Emergency richiedono una gestione accelerata. Analizzare il processo per Change Type è fondamentale per comprendere se i diversi tipi seguono percorsi distinti e presentano caratteristiche di prestazione differenti, come il tempo di ciclo o il tasso di successo. Perché è importante Segmentare il processo per Change Type aiuta a evidenziare comportamenti e livelli di prestazione differenti per le modifiche standard, normali ed emergenziali. Dove reperirlo È il campo «Change Type» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi StandardNormaleEmergenzaMaggiore
	Codice di chiusura CloseCode	Un codice o una motivazione che indica perché la richiesta di modifica è stata chiusa.
Descrizione Il Close Code fornisce dettagli specifici sull’esito di una modifica chiusa. Tra gli esempi figurano «Implemented Successfully», «Backed Out» o «Rejected». Questi dati aggiungono un contesto prezioso oltre allo stato finale, consentendo un’analisi più granulare dei fattori di successo e di insuccesso nel processo di gestione delle modifiche. Perché è importante Fornisce dettagli granulari sugli esiti delle modifiche, consentendo un’analisi più approfondita dei motivi per cui le modifiche hanno avuto successo, sono fallite o sono state ripristinate. Dove reperirlo Consultare la documentazione di Freshservice o verificare nel modulo Change la presenza di un campo «Closure Code» o equivalente. Esempi RiuscitaRiuscita con problemiNon riuscitaAnnullata
	Durata dell’approvazione ApprovalDuration	Il tempo trascorso da una richiesta di modifica nella fase di approvazione.
Descrizione Questa durata calcolata misura il tempo che intercorre tra la richiesta di approvazione e la sua concessione o negazione. È essenziale per la Dashboard «Change Approval Phase Duration» e aiuta a individuare i colli di bottiglia nel Workflow di approvazione. L’analisi di questa metrica può evidenziare approvatori lenti, passaggi di consegne inefficienti tra gruppi o ritardi sistemici nel processo decisionale. Perché è importante Misura direttamente l’efficienza della fase di approvazione, aiutando a individuare e risolvere i colli di bottiglia che ritardano le modifiche. Dove reperirlo Calcolata come differenza temporale tra l’attività «Approval Requested» e l’attività «Change Approved» o «Change Rejected». Esempi 1 giorno e 2 ore5 ore e 30 minuti3 giorni
	Durata dell’implementazione ImplementationDuration	Il tempo necessario per la fase di implementazione della modifica.
Descrizione Questa metrica calcola la durata delle attività operative principali di implementazione, generalmente misurata dall'attività «Implementation Started» all'attività «Implementation Completed». Viene utilizzata per analizzare l'efficienza della fase di esecuzione tecnica e supporta la Dashboard «Change Implementation Phase Efficiency». Durate elevate possono indicare complessità tecniche, carenza di risorse o difficoltà impreviste. Perché è importante Misura l'efficienza delle attività tecniche operative, isolandole dai ritardi di pianificazione e approvazione. Dove reperirlo Calcolato come differenza temporale tra le attività «Implementation Started» e «Implementation Completed». Esempi 4 ore1 ora e 30 minuti8 ore
	Livello di impatto ImpactLevel	L’impatto aziendale valutato nel caso in cui la modifica non abbia successo o causi un’interruzione del servizio.
Descrizione Impact Level indica il potenziale effetto sulle attività aziendali, da basso, quando riguarda un singolo utente, ad alto, quando interessa l’intera organizzazione. Insieme a Urgency, determina spesso la Priority complessiva. L’analisi per impatto aiuta a comprendere se il processo gestisce correttamente le modifiche che rappresentano una minaccia significativa per la continuità aziendale. Perché è importante Aiuta nell’analisi del rischio e conferma che le modifiche con un potenziale impatto aziendale elevato siano gestite con maggiore attenzione. Dove reperirlo Corrisponde al campo «Impact» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAlta
	Nome del reparto DepartmentName	Il reparto dell’utente che ha richiesto la modifica.
Descrizione Questo attributo fornisce un contesto organizzativo identificando l’unità aziendale che avvia la richiesta di modifica. L’analisi per reparto può evidenziare quali aree dell’organizzazione generano il maggior numero di modifiche, presentano i tassi di rifiuto più elevati o registrano i tempi di ciclo più lunghi. Questo insight è prezioso per miglioramenti mirati del processo e per la pianificazione delle risorse. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni del processo e la domanda proveniente dalle diverse unità aziendali, sostenendo interventi di miglioramento mirati. Dove reperirlo Queste informazioni derivano in genere dal profilo utente del richiedente in Freshservice. Esempi FinanzaRisorse umaneTecnologie dell'informazioneMarketing
	Numero di incidenti associati AssociatedIncidentsCount	Il numero di incidenti collegati a questa richiesta di modifica dopo la sua implementazione.
Descrizione Questa metrica quantifica l’impatto a valle di una modifica contando il numero di incidenti creati in seguito alla sua distribuzione. Un numero elevato suggerisce possibili problemi nella pianificazione, nei test o nella qualità dell’implementazione. Costituisce un input diretto per il KPI «Post-Implementation Issue Rate» ed è fondamentale per misurare la stabilità e il successo delle modifiche. Perché è importante Misura direttamente la qualità e la stabilità delle modifiche implementate, aiutando a individuare quelle che causano interruzioni del servizio. Dove reperirlo Derivato dal conteggio dei ticket Incident collegati a un ticket Change in Freshservice. Esempi 015
	SLA violato IsSlaBreached	Un flag booleano che indica se la richiesta di modifica è stata completata dopo la data obiettivo.
Descrizione Questo attributo è un indicatore binario della conformità agli SLA: assume il valore «true» se l’ora di fine della modifica è successiva alla data obiettivo di completamento e «false» in caso contrario. Semplifica la creazione di Dashboard e KPI relativi al rispetto degli SLA, consentendo di filtrare e aggregare rapidamente le modifiche completate in ritardo. Supporta direttamente il KPI «Change SLA Adherence Rate». Perché è importante Fornisce un esito binario chiaro delle prestazioni rispetto agli SLA, semplificando il filtraggio e la reportistica sulle modifiche completate in orario o in ritardo. Dove reperirlo Calcolato confrontando EndTime con TargetCompletionDate. Se EndTime > TargetCompletionDate, allora true. Esempi truefalse
	Urgenza Urgency	Indica la rapidità con cui la modifica deve essere implementata dal punto di vista aziendale.
Descrizione Urgency riflette la sensibilità temporale di una modifica. Ad esempio, una patch di sicurezza può avere un livello di urgenza elevato. Questo attributo, spesso combinato con Impact per impostare Priority, aiuta ad analizzare se il processo risponde adeguatamente alle esigenze aziendali critiche in termini di tempo. Può rivelare se le modifiche urgenti attraversano effettivamente il processo più rapidamente. Perché è importante Fornisce un contesto sulla sensibilità temporale di una modifica, che può essere correlata al tempo di ciclo per valutare la reattività del processo. Dove reperirlo È il campo «Urgency» dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAlta

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di gestione delle modifiche

Queste sono le fasi critiche e le tappe fondamentali del processo da monitorare con precisione nell’Event Log per un’individuazione approfondita del processo di gestione delle modifiche.

5 Consigliato 10 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Implementazione completata	Indica che il lavoro tecnico di implementazione della modifica è terminato. In genere viene dedotto da una modifica dello stato a uno stato successivo all’implementazione, come «Pending Review».
Perché è importante Questo momento segna la fine del lavoro di implementazione principale. Costituisce il punto finale per calcolare «Average Implementation Time» e segnala l’inizio delle attività di test o revisione. Dove reperirlo Deducibile da una modifica dello stato a un valore come «Pending Review», «Awaiting Testing» o «Completed». Acquisizione Deducibile dalla modifica del campo di stato a «Pending Review» o a uno stato analogo. Tipo di evento inferred
	Modifica approvata	Un momento chiave in cui un’autorità designata, come il Change Advisory Board (CAB), approva formalmente la richiesta di modifica affinché possa procedere. In genere si tratta di un’azione esplicita registrata nel sistema.
Perché è importante Segna la fine della fase di approvazione e l’inizio della pianificazione dell’implementazione. Questa attività è essenziale per misurare «Average Change Approval Time» e «First-Pass Approval Rate». Dove reperirlo Freshservice registra questo evento esplicito quando un approvatore fa clic sul pulsante «Approve». L’evento viene registrato nel registro delle attività del ticket con la relativa marca temporale. Acquisizione La marca temporale dell’azione «Approved» nella scheda delle approvazioni o nel registro delle attività. Tipo di evento explicit
	Modifica chiusa	Segna il completamento ufficiale e positivo del processo di gestione delle modifiche. L’evento viene acquisito quando lo stato del ticket della modifica passa allo stato finale «Closed».
Perché è importante È l’evento finale principale del processo. Costituisce il punto dati conclusivo per calcolare «Average Change Cycle Time» end-to-end e «Change SLA Adherence Rate». Dove reperirlo L’evento viene acquisito dalla marca temporale associata alla modifica finale dello stato a «Closed» nella cronologia del ticket della modifica. Acquisizione La marca temporale della modifica finale dello stato a «Closed». Tipo di evento explicit
	Modifica pianificata	L’attività di assegnazione di un orario di inizio e di fine specifico per l’implementazione della modifica approvata. In genere viene dedotta quando i campi «Scheduled Start Time» e «Scheduled End Time» vengono compilati.
Perché è importante Si tratta di un momento chiave che avvia la fase di implementazione. È essenziale per calcolare «Average Implementation Time» e analizzare l’efficienza della pianificazione. Dove reperirlo Deducibile dalla marca temporale in cui vengono compilati i campi relativi alle date della pianificazione e lo stato passa a «Scheduled» o a uno stato analogo. Acquisizione Deducibile dalla compilazione di «Scheduled Start Date» e dal corrispondente aggiornamento dello stato. Tipo di evento inferred
	Richiesta di modifica creata	Questo evento segna l'inizio ufficiale del processo di Change Management, quando una nuova richiesta di modifica viene registrata formalmente in Freshservice. L'evento viene acquisito esplicitamente quando un utente salva un nuovo ticket di modifica, creando un Change Request ID univoco e un timestamp di creazione.
Perché è importante Questo è l'evento iniziale principale del processo. Analizzare il tempo che intercorre tra questa attività e "Change Closed" fornisce il tempo di ciclo end-to-end, un KPI fondamentale per l'efficienza del processo. Dove reperirlo Questo è un evento esplicito acquisito nella cronologia di audit del record della modifica. Corrisponde al timestamp di creazione del ticket di modifica. Acquisizione Il timestamp di creazione del record della richiesta di modifica. Tipo di evento explicit
	Approvazione richiesta	Rappresenta il momento in cui la richiesta di modifica viene formalmente sottoposta a revisione e autorizzazione. In genere viene dedotto quando lo stato della richiesta passa a uno stato come "Awaiting Approval" o quando la richiesta viene assegnata a un approvatore.
Perché è importante Questa attività segna l'inizio della fase di approvazione. Misurare la durata da questo momento a "Change Approved" è fondamentale per identificare i colli di bottiglia nel ciclo di approvazione. Dove reperirlo Deducibile dall'Activity Log o monitorando le modifiche del campo di stato a "Awaiting Approval". Il timestamp di questa modifica di stato viene utilizzato come orario dell'evento. Acquisizione Deducibile da una modifica del campo di stato a "Awaiting Approval". Tipo di evento inferred
	Implementazione avviata	Segna l’inizio dell’effettiva distribuzione o esecuzione della modifica. Viene dedotto quando lo stato della richiesta di modifica viene aggiornato a «In Progress» o a uno stato attivo analogo.
Perché è importante Fornisce un punto di partenza chiaro per monitorare la durata dell’implementazione attiva. Aiuta a distinguere il tempo di attesa dal tempo effettivamente dedicato al lavoro. Dove reperirlo Deducibile da una modifica dello stato a un valore come «In Progress» o «Implementation in Progress» all’orario di inizio pianificato. Acquisizione Deducibile dalla modifica del campo di stato a «In Progress». Tipo di evento inferred
	Modifica annullata	Rappresenta la conclusione di una richiesta di modifica prima del suo completamento. È uno stato finale alternativo, acquisito quando lo stato del ticket viene impostato su «Cancelled» o «Withdrawn».
Perché è importante L’analisi delle modifiche annullate può evidenziare problemi nelle fasi iniziali di pianificazione o approvazione, ad esempio richieste non più necessarie o prive di una valida motivazione aziendale. Dove reperirlo Acquisito dalla marca temporale della modifica dello stato a «Cancelled» o a uno stato terminale equivalente diverso da «Closed». Acquisizione La marca temporale della modifica dello stato a «Cancelled». Tipo di evento explicit
	Modifica riaperta	Si verifica quando una modifica precedentemente chiusa o risolta torna a uno stato aperto, in genere a causa di problemi rilevati dopo l’implementazione. Viene dedotta da una modifica dello stato da chiuso ad aperto.
Perché è importante Questa attività è un forte indicatore di rielaborazione o di modifiche non riuscite. Monitorarne la frequenza è fondamentale per comprendere la qualità delle modifiche e l’efficacia dei test. Dove reperirlo Deducibile rilevando una transizione dello stato da «Closed» o «Resolved» a uno stato «Open» o «In Progress» nel registro delle attività del ticket. Acquisizione Rilevare la modifica dello stato da uno stato terminale, ad esempio «Closed», a uno stato non terminale, ad esempio «Open». Tipo di evento inferred
	Modifica rifiutata	Indica che un approvatore ha rifiutato formalmente la richiesta di modifica, impedendone l’avanzamento. L’azione viene registrata esplicitamente e spesso riporta il processo in un ciclo di rielaborazione.
Perché è importante Questa attività è fondamentale per analizzare la rielaborazione e individuare le cause del mancato completamento del processo. Un’elevata frequenza di rifiuti indica problemi nella qualità della richiesta o nella valutazione del rischio. Dove reperirlo Freshservice registra questo evento esplicito quando un approvatore fa clic sul pulsante «Reject». L’evento viene registrato nel registro delle attività del ticket. Acquisizione La marca temporale dell’azione «Rejected» nella scheda delle approvazioni o nel registro delle attività. Tipo di evento explicit
	Nota aggiunta alla modifica	Rappresenta l’aggiunta di un commento o di una nota alla richiesta di modifica, indicando un’attività di comunicazione o documentazione. Freshservice registra esplicitamente questi eventi nel feed delle attività di ogni ticket.
Perché è importante Sebbene non costituisca una fase fondamentale del processo, il monitoraggio delle note può fornire un contesto sui ritardi, soprattutto durante le fasi di approvazione o pianificazione. Un’elevata frequenza di note può indicare requisiti poco chiari o problemi di comunicazione. Dove reperirlo Registrato esplicitamente nella sezione «Activity» o «Audit» del ticket della richiesta di modifica, con indicazione della marca temporale e dell’utente che ha aggiunto la nota. Acquisizione Registrato come evento «Note Added» nel registro delle attività del ticket. Tipo di evento explicit
	Pianificazione completata	Indica che tutta la pianificazione necessaria per la modifica, compresa la definizione dei piani di implementazione e di ripristino, è stata completata. In genere viene dedotto da una modifica dello stato successiva all’approvazione.
Perché è importante Segna il passaggio dalla pianificazione all’esecuzione. L’analisi della durata della fase di pianificazione aiuta a individuare opportunità per semplificare le attività precedenti all’implementazione. Dove reperirlo Deducibile da una modifica dello stato da uno stato correlato alla pianificazione, come «Pending Release», a uno stato di implementazione, come «Scheduled». Acquisizione Deducibile da una modifica dello stato che porta fuori da «Planning in Progress» o da uno stato analogo. Tipo di evento inferred
	Revisione post-implementazione completata	Indica il completamento della Post-Implementation Review (PIR), finalizzata a valutare l’esito della modifica e documentare gli insegnamenti appresi. Spesso viene dedotto dall’aggiunta di note di revisione dopo l’implementazione o dall’aggiornamento dello stato.
Perché è importante Garantisce il rispetto di un processo di revisione formale. L’analisi di questa attività aiuta a comprendere l’efficacia delle modifiche e sostiene il miglioramento continuo del processo. Dove reperirlo Deducibile dalla compilazione dei campi relativi alla PIR nel modulo della modifica dopo la data di implementazione o da una modifica dello stato a un valore come «Review Complete». Acquisizione Deducibile dalla compilazione dei campi delle note PIR o da uno specifico aggiornamento dello stato. Tipo di evento inferred
	Test completati	Rappresenta il completamento di tutte le attività di test e convalida necessarie per verificare che la modifica abbia avuto esito positivo e non abbia causato effetti indesiderati. Può essere dedotto dalla chiusura di un’attività o da una modifica dello stato.
Perché è importante Il monitoraggio di questa attività aiuta a misurare il KPI «Testing Completion Rate» e garantisce che le modifiche siano convalidate correttamente prima della chiusura definitiva, riducendo i problemi successivi all’implementazione. Dove reperirlo Può essere difficile acquisire questo evento e potrebbe essere necessario dedurlo dal completamento di un’attività «Testing» collegata o da una modifica dello stato a «Testing Complete». Acquisizione Deducibile dalla chiusura di un’attività correlata ai test associata alla modifica. Tipo di evento inferred
	Valutazione dei rischi completata	Indica che la valutazione formale dei potenziali rischi associati alla modifica è stata completata. Questa attività viene spesso dedotta quando il campo del livello di rischio viene compilato o aggiornato oppure quando viene completata un'attività correlata.
Perché è importante Monitorare questa attività aiuta a garantire la conformità alle policy sulle modifiche che impongono una valutazione dei rischi. Consente di analizzare la "Risk Assessment Coverage" e il tempo dedicato a questo passaggio critico. Dove reperirlo È probabile che questo evento venga dedotto da un aggiornamento con timestamp del campo "Risk" nel modulo della modifica o dal completamento di un'attività specifica relativa all'analisi dei rischi. Acquisizione Deducibile dal timestamp del momento in cui il campo "Risk" viene compilato o una voce della checklist correlata viene contrassegnata come completata. Tipo di evento inferred

Consigliato Facoltativo

Guide all'estrazione

Come ottenere i Suoi dati da Freshservice

Passaggi

Acceda a Freshservice Analytics: acceda alla Sua istanza Freshservice con un account autorizzato a creare e visualizzare report nel modulo Analytics.
Crei un nuovo report: acceda alla sezione Analytics. Crei un nuovo report e gli assegni un nome descrittivo, ad esempio "Process Mining - Change Management Event Log".
Aggiunga il primo widget (Change Request Created): aggiunga un nuovo widget al report. Selezioni «Changes» come modulo. Per la metrica, utilizzi «Count of Changes». Nella sezione «Group by», aggiunga «Change ID» e «Created at». Questo widget fungerà da origine per l'attività «Change Request Created».
Configuri i filtri del report: applichi al report un filtro globale basato sulla data «Created at» per definire il periodo di analisi, ad esempio gli ultimi 6 mesi. Si assicuri che il filtro venga applicato a tutti i widget successivi, così da garantire la coerenza dei dati.
Crei i widget per ogni attività: ripeta la procedura per aggiungere e configurare un nuovo widget per ciascuna delle 15 attività richieste. Dovrà utilizzare campi, stati e moduli diversi per isolare ogni evento. Ad esempio, per «Change Approved» potrebbe raggruppare i dati in base alla data «Approved on». Per gli eventi basati sullo stato, come «Implementation Started», dovrà utilizzare una metrica filtrata con Status is In Progress e raggruppare i dati in base al timestamp Last Updated at per le modifiche interessate. Per i dettagli relativi a ciascun widget, faccia riferimento alla configurazione nella sezione «query».
Esporti i dati sottostanti: dopo aver configurato tutti i 15 widget e aver atteso il caricamento del report, acceda singolarmente a ciascun widget. Faccia clic sull'icona delle opzioni, rappresentata da tre punti, quindi selezioni «Export» e «Export underlying data». Scelga il formato CSV.
Consolidi i file esportati: disporrà di 15 file CSV separati. Apra ciascun file e aggiunga una nuova colonna denominata ActivityName. Compili questa colonna con il nome dell'attività corrispondente, ad esempio «Change Request Created» per il primo file, «Change Approved» per il secondo e così via.
Unisca i dati in un unico Event Log: combini i dati dei 15 file CSV modificati in un unico file CSV principale. Prima dell'unione, si assicuri che le intestazioni delle colonne siano coerenti in tutti i file.
Standardizzi i nomi delle colonne: nel file principale, rinomini le colonne in modo che corrispondano allo schema richiesto. Ad esempio, rinomini «Change ID» in ChangeRequestId e le rispettive colonne data di ciascun file, come «Created at» e «Approved on», in EventTime.
Aggiunga gli attributi statici e consigliati: aggiunga al foglio di calcolo finale le colonne SourceSystem, valorizzandola con «Freshservice» per tutte le righe, e LastDataUpdate, valorizzandola con la data e l'ora correnti dell'esportazione. Aggiunga colonne per gli attributi consigliati, come ChangeStatus, ChangeType e così via. Può valorizzarle creando in Freshservice un report separato di «enrichment» contenente questi dettagli per ogni Change ID e unendo i dati mediante una funzione del foglio di calcolo come VLOOKUP.
Formattazione finale: esamini il file CSV finale per verificare che i timestamp siano in un formato coerente, che non vi siano righe vuote e che le intestazioni delle colonne corrispondano esattamente allo schema richiesto per il caricamento in ProcessMind.

Configurazione

Prerequisiti: è necessario disporre dell'accesso al modulo Freshservice Analytics, generalmente incluso nei piani Pro ed Enterprise. Gli utenti devono avere un ruolo autorizzato a creare report e visualizzare i dati della gestione delle modifiche.
Filtro dell'intervallo di date: è fondamentale applicare all'intero report un filtro coerente sull'intervallo di date, ad esempio «Created at is in the last 180 days». In questo modo tutti i widget utilizzeranno lo stesso insieme di richieste di modifica.
Configurazione dei widget: ogni widget deve essere configurato per isolare una singola attività aziendale. Ciò richiede spesso un filtro su uno stato specifico, l'utilizzo di un campo data dedicato, come «Approved on», oppure l'utilizzo del campo «Last Updated at» insieme a un filtro sullo stato.
Esportazione dei dati sottostanti: utilizzi sempre l'opzione «Export underlying data», non l'opzione «Export» relativa all'immagine del widget o ai dati riepilogativi. Solo la prima fornisce i dati grezzi a livello di riga necessari per un Event Log.
Considerazioni sulle prestazioni: i report con più di una dozzina di widget e un intervallo di date ampio, superiore a un anno, potrebbero caricarsi lentamente. Si consiglia di eseguire il report ed esportare i dati negli orari di minore utilizzo, così da ridurre l'impatto sulle prestazioni.

a Query di esempio 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"}

Passaggi

Prerequisiti: si assicuri che Python 3 sia installato sul Suo sistema. Installi le librerie necessarie, requests per effettuare le chiamate API e pandas per la manipolazione dei dati, eseguendo nel terminale il comando seguente: pip install requests pandas.
Ottenga la chiave API: acceda alla Sua istanza Freshservice come amministratore. Acceda alle impostazioni del profilo, individui la sezione API e generi una nuova chiave API. Copi la chiave e la conservi in modo sicuro, poiché Le servirà per lo script.
Configuri lo script: crei un nuovo file Python, ad esempio extract_freshservice_changes.py. Copi in questo file lo script Python completo fornito nella sezione query. Aggiorni le variabili segnaposto all'inizio dello script: FRESHSERVICE_DOMAIN, ad esempio your-company.freshservice.com, e API_KEY con le Sue credenziali.
Imposti il periodo di estrazione: modifichi la variabile UPDATED_SINCE_FILTER nello script per definire la data di inizio dell'estrazione dei dati. Il valore utilizza il formato ISO 8601, ad esempio YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ. Si consiglia di iniziare con un periodo recente di 3-6 mesi.
Esegua lo script: esegua lo script dal terminale utilizzando il comando python extract_freshservice_changes.py. Lo script inizierà a recuperare i dati delle modifiche e delle attività, mostrando l'avanzamento durante l'elaborazione di ciascuna pagina di risultati.
Recuperi i dati tramite API: lo script scorre tutte le richieste di modifica aggiornate nell'intervallo specificato. Per ciascuna modifica recupera la cronologia completa delle attività. Per dataset di grandi dimensioni, l'operazione potrebbe richiedere molto tempo a causa dei limiti di frequenza delle API.
Trasformi i dati in un Event Log: lo script elabora la risposta JSON grezza. Identifica eventi specifici in base ai tipi di attività e alle modifiche di stato, come «Change Request Created», «Status changed to Closed» o «Note added». Quindi mappa queste informazioni nella struttura richiesta per l'Event Log, creando una riga per ogni attività identificata.
Calcoli gli attributi aggiuntivi: dopo aver creato l'Event Log iniziale, lo script esegue un'elaborazione successiva. Aggiunge colonne statiche come SourceSystem e LastDataUpdate. Calcola inoltre EndTime per ogni caso individuando l'ultimo EventTime per ciascun ChangeRequestId univoco.
Esporti in CSV: al termine dell'esecuzione, lo script salva l'Event Log finale in un file CSV denominato freshservice_change_management_event_log.csv, nella stessa directory da cui è stato eseguito lo script. Il file è formattato per il caricamento diretto in uno strumento di Process Mining.

Configurazione

Chiave API: è necessaria una chiave API Freshservice. La chiave deve essere associata a un amministratore o a un profilo utente con accesso completo in lettura al modulo Change Management.
Dominio Freshservice: deve fornire il dominio Freshservice specifico della Sua organizzazione, ad esempio your-company.freshservice.com.
Intervallo di date (UPDATED_SINCE_FILTER): questa impostazione filtra le modifiche in base all'ora dell'ultimo aggiornamento. Per estrarre la cronologia completa potrebbe essere necessario eseguire lo script con una data molto antecedente; per l'analisi iniziale si consiglia tuttavia un intervallo di 3-6 mesi, così da gestire meglio le prestazioni. Un caricamento dell'intera cronologia può richiedere molto tempo e potrebbe incontrare i limiti di frequenza delle API.
Mappature degli stati: lo script deduce molte attività dalle modifiche di stato, ad esempio «Implementation Started» dallo stato «In Progress». I nomi degli stati sono codificati nello script. Potrebbe essere necessario modificare queste stringhe affinché corrispondano agli stati personalizzati configurati nella Sua istanza Freshservice.
Prestazioni: lo script recupera singolarmente tutte le attività di ciascuna richiesta di modifica. In un'istanza con decine di migliaia di modifiche, l'estrazione può richiedere diverse ore a causa del numero di chiamate API e dei possibili limiti di frequenza.

a Query di esempio 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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