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Il 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 template dei dati per la gestione delle modifiche

Questo template La aiuta a raccogliere i dati necessari per analizzare il processo di gestione delle modifiche. Indica gli attributi essenziali da acquisire e le attività principali da monitorare, oltre a fornire indicazioni su come estrarre queste informazioni dal sistema. Lo utilizzi per preparare i dati all’individuazione e all’ottimizzazione dei processi.

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 analizzare nel dettaglio il processo di gestione delle modifiche.

5 Obbligatorio 8 Consigliato 8 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	ID della richiesta di modifica ChangeRequestId	Identificativo univoco di ogni richiesta di modifica inviata nel sistema Freshservice.
Descrizione L’ID della richiesta di modifica è l’identificativo principale di un singolo caso di modifica, dall’avvio alla chiusura. Collega tutte le attività, le approvazioni e i registri associati in una cronologia coerente, consentendo di analizzare il processo end-to-end. Nel Process Mining, questo ID è essenziale per ricostruire il ciclo di vita di ogni modifica e comprenderne il percorso, la durata e gli esiti. Perché è importante È l’ID caso fondamentale che raggruppa tutti gli eventi correlati e consente di ricostruire e analizzare l’intero percorso di una singola richiesta di modifica. Dove reperirli È un campo principale dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	Nome dell’attività ActivityName	Il nome di un evento o di un’attività specifica che si è verificata nel processo di gestione delle modifiche.
Descrizione Questo attributo descrive un singolo passaggio o una tappa del ciclo di vita della modifica, ad esempio “Richiesta di modifica creata”, “Approvazione richiesta” o “Implementazione completata”. La sequenza di queste attività per un determinato ID della richiesta di modifica costituisce la base della mappa del processo. Analizzarle aiuta a individuare il flusso del processo, rilevare le deviazioni e misurare il tempo trascorso nelle diverse fasi. Perché è importante Definisce i passaggi del flusso del processo, consentendo di visualizzare il ciclo di vita della modifica e analizzare le varianti del processo e i colli di bottiglia. Dove reperirli 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 del rischio completataImplementazione avviataModifica chiusa
	Ora dell’evento EventTime	La data e l’ora esatte in cui si è verificata una specifica attività o un evento.
Descrizione A ogni attività del processo corrisponde una data e ora che ne indica il momento di svolgimento. Questi dati temporali sono fondamentali per calcolare la durata tra le attività, individuare i tempi di attesa e analizzare il tempo di ciclo complessivo del processo. Consentono di analizzare le prestazioni, individuare i colli di bottiglia e monitorare il rispetto degli SLA. Perché è importante Questa data e ora sono fondamentali per tutte le analisi temporali, compreso il calcolo dei tempi di ciclo, delle durate e dei tempi di attesa tra i passaggi del processo. Dove reperirli Data e ora associate a ciascuna voce dei registri di audit o del 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 da cui 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 buona prassi, soprattutto negli ambienti in cui i dati possono provenire da più sistemi, perché fornisce un contesto essenziale e facilita la governance dei dati e la risoluzione dei problemi. Perché è importante Fornisce informazioni chiare sulla provenienza dei dati, fondamentali quando si analizzano dati provenienti da più sistemi aziendali. Dove reperirli È un valore statico impostato durante l’estrazione dei dati per indicarne l’origine. Esempi Freshservice
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	La data e ora che indicano l’ultimo aggiornamento dei dati di questo record dal sistema di origine.
Descrizione Questo attributo registra la data e l’ora dell’estrazione o dell’aggiornamento più recente di ciascun evento. È importante per comprendere quanto siano aggiornati i dati analizzati e assicurarsi che le analisi si basino su informazioni attuali. Aiuta a preservare l’integrità dei dati e fornisce un contesto sull’attualità delle informazioni ottenute. Perché è importante Permette agli utenti di sapere quanto sono aggiornati i dati e aiuta a verificare l’attualità dell’analisi di Process Mining. Dove reperirli Questa data e ora viene in genere generata e aggiunta durante l’acquisizione dei dati o il processo ETL. Esempi 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	Data prevista di completamento TargetCompletionDate	La data pianificata o prevista dall’accordo sul livello di servizio (SLA) entro cui la modifica dovrebbe essere completata.
Descrizione Questa data rappresenta la scadenza per chiudere una richiesta di modifica ed è il principale riferimento per misurare il rispetto degli SLA. Confrontando l’ora effettiva di fine con la data prevista di completamento, è possibile stabilire se la modifica è stata completata in anticipo, nei tempi previsti o in ritardo. È un dato fondamentale per il KPI sul tasso di rispetto degli SLA delle modifiche. Perché è importante È il riferimento per misurare il rispetto delle scadenze e degli SLA, due indicatori fondamentali delle prestazioni del processo. Dove reperirli Potrebbe corrispondere a un campo data dedicato '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 il gruppo responsabile dell’implementazione della modifica.
Descrizione Questo attributo indica il team incaricato di svolgere il lavoro relativo alla modifica, ad esempio il 'Network Team' o i 'Database Administrators'. Analizzare le prestazioni del processo per gruppo assegnato è fondamentale per comprendere il carico di lavoro e l’efficienza dei team e individuare eventuali vincoli di risorse. L’analisi può mostrare quali team impiegano più tempo per l’implementazione o registrano più problemi dopo il rilascio. Perché è importante Consente di analizzare prestazioni e carichi di lavoro dei diversi team di implementazione, così da individuare vincoli di risorse o buone pratiche. Dove reperirli Corrisponde al campo 'Group' o 'Assigned Group' dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi Team infrastruttureSupporto applicazioniOperazioni di sicurezza
	Livello di rischio RiskLevel	Il livello di rischio stimato associato all’implementazione della modifica.
Descrizione Il livello di rischio classifica il potenziale impatto negativo di una modifica in caso di esito negativo. I livelli più comuni sono basso, medio e alto. Questo attributo è fondamentale per l’analisi della conformità e per capire se le modifiche più rischiose seguono un percorso più rigoroso, ad esempio con più approvazioni o test più approfonditi. Aiuta a verificare che i controlli di gestione del rischio siano applicati correttamente. Perché è importante È fondamentale per l’analisi della conformità e del rischio: consente di verificare che le modifiche ad alto rischio siano sottoposte ai controlli adeguati e seguano un processo più rigoroso. Dove reperirli Corrisponde al campo 'Risk' dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAltaMolto alto
	Nome del richiedente RequesterName	Il nome della persona che ha avviato la richiesta di modifica.
Descrizione Il richiedente è la persona che ha presentato la modifica per la valutazione. Analizzare i dati per richiedente può aiutare a individuare schemi ricorrenti, ad esempio quali persone o ruoli presentano più spesso richieste oppure se le richieste di determinati utenti vengono respinte più frequentemente o richiedono rilavorazioni. Se combinata con le informazioni sui reparti, questa analisi può inoltre essere utile per valutare i carichi di lavoro. Perché è importante Individua l’origine della domanda di modifiche e può mettere in evidenza esigenze di formazione o gruppi di utenti che presentano un numero elevato di richieste. Dove reperirli Corrisponde al campo 'Requested by' dell’oggetto Change in Freshservice, collegato a un record utente. Esempi Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	Ora di fine EndTime	La data e ora dell’ultimo evento registrato per il caso 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 “Modifica chiusa” o “Modifica annullata”. Insieme all’ora di inizio, viene utilizzata per calcolare il tempo di ciclo end-to-end complessivo di ciascun caso. Analizzare questo attributo aiuta a comprendere la durata complessiva e il volume di attività 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 fondamentale per l’efficienza del processo. Dove reperirli È la data e ora 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 serve a guidare l’allocazione delle risorse e la pianificazione. Analizzare in che modo influisce su metriche di processo come il tempo di ciclo e il rispetto degli SLA permette di capire se le modifiche ad alta priorità vengono gestite più rapidamente di quelle a bassa priorità. Questa analisi aiuta a valutare l’efficacia delle politiche di prioritizzazione. Perché è importante Aiuta a capire se il processo assegna correttamente la priorità alle modifiche più importanti e alloca le risorse di conseguenza. Dove reperirli Corrisponde al 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 “Chiuso”, “Annullato” o “Respinto”. È fondamentale per l’analisi degli esiti, perché consente di distinguere le modifiche completate con successo da quelle non riuscite o abbandonate. Filtrare per stato permette di concentrarsi su gruppi specifici di modifiche. Perché è importante Consente di analizzare gli esiti delle modifiche e comprendere i tassi di successo, insuccesso e annullamento. Dove reperirli È il campo “Stato” dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi ChiusoAnnullatoRespintoAperto
	Tipo di modifica ChangeType	La classificazione della modifica, ad esempio standard, normale o di emergenza.
Descrizione Il tipo di modifica classifica le richieste in base alla loro natura, al rischio e ai requisiti di approvazione. Le modifiche standard sono preapprovate, quelle normali seguono il processo standard e quelle di emergenza richiedono una gestione accelerata. Analizzare il processo in base al tipo di modifica è fondamentale per capire se le diverse categorie seguono percorsi distinti e presentano caratteristiche diverse, ad esempio per tempo di ciclo o tasso di successo. Perché è importante Segmentare il processo per tipo di modifica aiuta a individuare differenze nel flusso e nelle prestazioni delle modifiche standard, normali e di emergenza. Dove reperirli È il campo “Tipo di modifica” 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 codice di chiusura fornisce informazioni specifiche sull’esito di una modifica chiusa. Tra gli esempi figurano 'Implemented Successfully', 'Backed Out' e 'Rejected'. Questi dati aggiungono informazioni utili oltre allo stato finale e consentono un’analisi più dettagliata dei casi di successo e di insuccesso nel processo di gestione delle modifiche. Perché è importante Fornisce informazioni dettagliate sugli esiti delle modifiche e permette di approfondire i motivi del successo, dell’insuccesso o del ripristino. Dove reperirli Consulti la documentazione di Freshservice o verifichi se nel modulo Change è presente un campo 'Closure Code' o equivalente. Esempi Completata con successoCompletata con successo, con problemiNon riuscitaRipristinata
	Durata dell’approvazione ApprovalDuration	Il tempo trascorso dalla 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 il suo rifiuto. È essenziale per la Dashboard sulla durata della fase di approvazione delle modifiche e aiuta a individuare i colli di bottiglia nel flusso di lavoro di approvazione. L’analisi di questa metrica può mettere in evidenza approvatori lenti, passaggi inefficienti tra gruppi o ritardi sistematici nel processo decisionale. Perché è importante Misura direttamente l’efficienza della fase di approvazione e aiuta a individuare e risolvere i colli di bottiglia che ritardano le modifiche. Dove reperirli Si calcola come differenza di tempo 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 del lavoro di implementazione vero e proprio, misurandola in genere dall’attività 'Implementation Started' all’attività 'Implementation Completed'. Serve ad analizzare l’efficienza della fase di esecuzione tecnica e alimenta la Dashboard sull’efficienza della fase di implementazione delle modifiche. Durate elevate possono indicare complessità tecniche, carenza di risorse o difficoltà impreviste. Perché è importante Misura l’efficienza del lavoro tecnico operativo, distinguendolo dai ritardi di pianificazione e approvazione. Dove reperirli Si calcola come differenza di tempo tra le attività 'Implementation Started' e 'Implementation Completed'. Esempi 4 ore1 ora e 30 minuti8 ore
	Livello di impatto ImpactLevel	L’impatto aziendale stimato nel caso in cui la modifica non riuscisse o causasse un’interruzione del servizio.
Descrizione Il livello di impatto indica le possibili conseguenze sulle attività aziendali, da un impatto basso, che interessa un singolo utente, a uno alto, che coinvolge l’intera organizzazione. Insieme all’urgenza, spesso determina la priorità complessiva. Analizzare i dati per livello di impatto aiuta a capire 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 permette di verificare che le modifiche con un potenziale impatto aziendale elevato siano gestite con maggiore attenzione. Dove reperirli Corrisponde al campo 'Impact' dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAlta
	Nome del reparto DepartmentName	Il reparto di appartenenza dell’utente che ha richiesto la modifica.
Descrizione Questo attributo fornisce il contesto organizzativo indicando l’unità aziendale che ha avviato la richiesta di modifica. L’analisi per reparto può rivelare quali aree dell’organizzazione generano più richieste, registrano il maggior numero di rifiuti o hanno i tempi di ciclo più lunghi. Queste informazioni sono utili per pianificare interventi mirati sul processo e allocare le risorse. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni del processo e la domanda proveniente dalle diverse unità aziendali, favorendo interventi mirati. Dove reperirli Queste informazioni sono in genere ricavate 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 le conseguenze successive di una modifica contando gli incidenti creati in seguito al suo rilascio. Un numero elevato può indicare problemi di pianificazione, test o qualità dell’implementazione. È un dato diretto per il KPI sul tasso di problemi post-implementazione e un elemento essenziale per misurare la stabilità e il successo delle modifiche. Perché è importante Misura direttamente la qualità e la stabilità delle modifiche implementate e aiuta a individuare quelle che causano interruzioni del servizio. Dove reperirli Si ottiene contando i ticket Incident collegati a un ticket Change in Freshservice. Esempi 015
	SLA non rispettato IsSlaBreached	Un indicatore booleano che specifica se la richiesta di modifica è stata completata dopo la data prevista.
Descrizione Questo attributo indica in modo binario il rispetto degli SLA: assume il valore 'true' se l’ora di fine della modifica è successiva alla data prevista 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 in ritardo. Contribuisce direttamente al KPI sul tasso di rispetto degli SLA delle modifiche. Perché è importante Fornisce un esito chiaro e binario sul rispetto degli SLA, semplificando i filtri e i report sulle modifiche completate nei tempi previsti o in ritardo. Dove reperirli Si calcola confrontando EndTime con TargetCompletionDate. Se EndTime > TargetCompletionDate, il valore è true. Esempi truefalse
	Urgenza Urgency	Indica con quale rapidità occorre implementare la modifica dal punto di vista aziendale.
Descrizione L’urgenza esprime quanto sia importante intervenire rapidamente su una modifica. Una patch di sicurezza, ad esempio, può avere un’urgenza elevata. Questo attributo, spesso combinato con l’impatto per determinare la priorità, aiuta a capire se il processo risponde adeguatamente alle esigenze aziendali più urgenti. Può inoltre rivelare se le modifiche urgenti attraversano davvero il processo più rapidamente. Perché è importante Fornisce informazioni sulla necessità di intervenire rapidamente, che possono essere messe in relazione con il tempo di ciclo per valutare la reattività del processo. Dove reperirli Corrisponde al campo 'Urgency' dell’oggetto Change in Freshservice. Esempi BassaMediaAlta

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di gestione delle modifiche

Questi sono i passaggi e le tappe fondamentali da monitorare con precisione nell’Event Log per individuare in modo approfondito il processo di gestione delle modifiche.

5 Consigliato 10 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Implementazione completata	Indica che il lavoro tecnico necessario per implementare la modifica è terminato. In genere si deduce dal passaggio a uno stato successivo all’implementazione, come “In attesa di revisione”.
Perché è importante Questa tappa segna la fine del lavoro principale di implementazione. È il punto finale per calcolare il “tempo medio di implementazione” e indica l’inizio delle attività di test o revisione. Dove reperirli Si deduce dal passaggio a uno stato come “In attesa di revisione”, “In attesa di test” o “Completato”. Acquisizione Si deduce da una modifica del campo di stato al valore “In attesa di revisione” o a uno stato analogo. Tipo di evento inferred
	Modifica approvata	È una tappa fondamentale in cui un’autorità designata, ad esempio il Change Advisory Board (CAB), approva formalmente la richiesta di modifica, autorizzandone l’avanzamento. 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 il “tempo medio di approvazione delle modifiche” e il “tasso di approvazione al primo tentativo”. Dove reperirli Freshservice registra esplicitamente l’evento quando un approvatore fa clic sul pulsante “Approva”. L’evento viene riportato nel registro delle attività del ticket con la relativa data e ora. Acquisizione La data e ora dell’azione “Approvato” nella scheda delle approvazioni o nel registro delle attività. Tipo di evento explicit
	Modifica chiusa	Segna il completamento ufficiale del processo di gestione delle modifiche. L’evento viene acquisito quando lo stato del ticket di modifica passa allo stato finale “Chiuso”.
Perché è importante È l’evento finale principale del processo. Rappresenta il dato conclusivo per calcolare il “tempo medio di ciclo delle modifiche” end-to-end e il “tasso di rispetto degli SLA delle modifiche”. Dove reperirli L’evento viene acquisito dalla data e ora associate alla modifica finale dello stato a “Chiuso” nella cronologia del ticket. Acquisizione La data e ora della modifica finale dello stato a “Chiuso”. Tipo di evento explicit
	Modifica pianificata	Consiste nell’assegnare un orario di inizio e di fine specifico per l’implementazione della modifica approvata. In genere si deduce quando vengono compilati i campi “Ora di inizio pianificata” e “Ora di fine pianificata”.
Perché è importante È una tappa fondamentale che dà inizio alla fase di implementazione. È essenziale per calcolare il “tempo medio di implementazione” e analizzare l’efficienza della pianificazione. Dove reperirli Si deduce dalla data e ora in cui vengono compilati i campi relativi alla pianificazione e lo stato passa a “Pianificato” o a un valore analogo. Acquisizione Si deduce dalla compilazione della “Data di inizio pianificata” e dal corrispondente aggiornamento dello stato. Tipo di evento inferred
	Richiesta di modifica creata	Segna l’avvio ufficiale del processo di gestione delle modifiche, quando una nuova richiesta viene registrata formalmente in Freshservice. L’evento viene acquisito in modo esplicito quando un utente salva un nuovo ticket di modifica, generando un ID univoco della richiesta e la relativa data e ora di creazione.
Perché è importante È l’evento di inizio principale del processo. Analizzando il tempo che intercorre tra questa attività e “Modifica chiusa” si calcola il tempo di ciclo end-to-end, un KPI fondamentale per misurare l’efficienza del processo. Dove reperirli È un evento esplicito registrato nella cronologia di audit della richiesta di modifica e corrisponde alla data e ora di creazione del ticket. Acquisizione La data e ora di creazione del record della richiesta di modifica. Tipo di evento explicit
	Approvazione richiesta	Indica il momento in cui la richiesta di modifica viene presentata formalmente per la revisione e l’autorizzazione. In genere si deduce quando lo stato della richiesta passa a un valore come “In attesa di approvazione” o quando la richiesta viene assegnata a un approvatore.
Perché è importante Questa attività segna l’inizio della fase di approvazione. Misurare il tempo che intercorre da questo momento a “Modifica approvata” è fondamentale per individuare i colli di bottiglia nel ciclo di approvazione. Dove reperirli Si deduce dall’Activity Log o monitorando le modifiche del campo di stato al valore “In attesa di approvazione”. Come data e ora dell’evento si utilizza il momento in cui cambia lo stato. Acquisizione Si deduce da una modifica del campo di stato al valore “In attesa di approvazione”. Tipo di evento inferred
	Implementazione avviata	Segna l’inizio dell’effettiva distribuzione o esecuzione della modifica. Si deduce quando lo stato della richiesta passa a “In corso” o a un valore attivo analogo.
Perché è importante Fornisce un punto di partenza chiaro per monitorare la durata effettiva dell’implementazione. Aiuta a distinguere i tempi di attesa dal lavoro svolto. Dove reperirli Si deduce dal passaggio a uno stato come “In corso” o “Implementazione in corso” all’ora di inizio pianificata. Acquisizione Si deduce da una modifica del campo di stato al valore “In corso”. Tipo di evento inferred
	Modifica annullata	Indica l’interruzione di una richiesta di modifica prima del completamento. È uno stato finale alternativo, acquisito quando lo stato del ticket passa a “Annullato” o “Ritirato”.
Perché è importante Analizzare le modifiche annullate può far emergere problemi nelle fasi iniziali di pianificazione o approvazione, ad esempio richieste non più necessarie o prive di una valida motivazione aziendale. Dove reperirli Acquisito dalla data e ora del passaggio allo stato “Annullato” o a uno stato terminale equivalente diverso da “Chiuso”. Acquisizione La data e ora del passaggio allo stato “Annullato”. Tipo di evento explicit
	Modifica respinta	Indica che un approvatore ha respinto formalmente la richiesta di modifica, impedendone l’avanzamento. L’azione viene registrata esplicitamente e spesso avvia un ciclo di rilavorazione.
Perché è importante Questa attività è fondamentale per analizzare le rilavorazioni e individuare le cause degli insuccessi del processo. Un numero elevato di rifiuti può indicare problemi nella qualità delle richieste o nella valutazione del rischio. Dove reperirli Freshservice registra esplicitamente l’evento quando un approvatore fa clic sul pulsante “Rifiuta”. L’evento viene riportato nel registro delle attività del ticket. Acquisizione La data e ora dell’azione “Respinto” nella scheda delle approvazioni o nel registro delle attività. 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 emersi dopo l’implementazione. Si deduce dal passaggio da uno stato chiuso a uno aperto.
Perché è importante Questa attività è un chiaro indicatore di rilavorazioni o modifiche non riuscite. Monitorarne la frequenza è fondamentale per comprendere la qualità delle modifiche e l’efficacia dei test. Dove reperirli Si deduce rilevando nel registro delle attività del ticket il passaggio dallo stato “Chiuso” o “Risolto” a uno stato “Aperto” o “In corso”. Acquisizione Rileva il passaggio da uno stato terminale, ad esempio “Chiuso”, a uno non terminale, ad esempio “Aperto”. Tipo di evento inferred
	Nota aggiunta alla modifica	Indica l’aggiunta di un commento o di una nota alla richiesta di modifica e documenta un’attività di comunicazione o registrazione. Freshservice registra esplicitamente questi eventi nel feed delle attività di ciascun ticket.
Perché è importante Pur non essendo un passaggio fondamentale del processo, monitorare le note può aiutare a comprendere i ritardi, soprattutto nelle fasi di approvazione o pianificazione. Una frequenza elevata di note può indicare requisiti poco chiari o problemi di comunicazione. Dove reperirli Viene registrata esplicitamente nella sezione “Attività” o “Audit” del ticket di modifica, insieme alla data e ora e all’utente che ha aggiunto la nota. Acquisizione Registrato come evento “Nota aggiunta” nel registro delle attività del ticket. Tipo di evento explicit
	Pianificazione completata	Indica che è stata completata tutta la pianificazione necessaria per la modifica, compresa la definizione dei piani di implementazione e di ripristino. In genere si deduce da una modifica dello stato successiva all’approvazione.
Perché è importante Segna il passaggio dalla pianificazione all’esecuzione. Analizzare la durata della fase di pianificazione aiuta a individuare opportunità per semplificare le attività precedenti all’implementazione. Dove reperirli Si deduce dal passaggio da uno stato relativo alla pianificazione, come “Rilascio in sospeso”, a uno stato di implementazione, come “Pianificato”. Acquisizione Si deduce dal passaggio dallo stato “Pianificazione in corso” o da uno stato analogo. Tipo di evento inferred
	Revisione successiva all’implementazione completata	Indica il completamento della revisione successiva all’implementazione (PIR), volta a valutare l’esito della modifica e documentare le lezioni apprese. Spesso si deduce dall’aggiunta di note di revisione dopo l’implementazione o da un aggiornamento dello stato.
Perché è importante Garantisce che venga seguito un processo formale di revisione. Analizzare questa attività aiuta a comprendere l’efficacia delle modifiche e favorisce il miglioramento continuo del processo. Dove reperirli Si deduce dalla compilazione dei campi relativi alla PIR nel modulo della modifica dopo la data di implementazione o dal passaggio a uno stato come “Revisione completata”. Acquisizione Si deduce dalla compilazione dei campi delle note PIR o da un aggiornamento specifico dello stato. Tipo di evento inferred
	Test completati	Indica il completamento di tutti i test e le attività di convalida necessari per verificare che la modifica sia riuscita e non abbia causato effetti indesiderati. Può essere dedotto dalla chiusura di un’attività o da una modifica dello stato.
Perché è importante Monitorare questa attività aiuta a misurare il KPI “tasso di completamento dei test” e a garantire che le modifiche siano convalidate correttamente prima della chiusura definitiva, riducendo i problemi successivi all’implementazione. Dove reperirli Può essere difficile acquisire questo dato e potrebbe essere necessario dedurlo dal completamento di un’attività “Test” collegata o dal passaggio allo stato “Test completati”. Acquisizione Si deduce dalla chiusura di un’attività relativa ai test associata alla modifica. Tipo di evento inferred
	Valutazione del rischio completata	Indica che è stata completata la valutazione formale dei potenziali rischi associati alla modifica. Spesso si deduce 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 politiche di gestione delle modifiche che prevedono una valutazione del rischio. Consente di analizzare la “copertura della valutazione del rischio” e il tempo dedicato a questo passaggio fondamentale. Dove reperirli È probabile che si deduca da un aggiornamento con data e ora del campo “Rischio” nel modulo della modifica o dal completamento di un’attività specifica relativa all’analisi del rischio. Acquisizione Si deduce dalla data e ora in cui viene compilato il campo “Rischio” o contrassegnata come completata una voce della checklist correlata. Tipo di evento inferred

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione

Come ottenere i 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: apra la sezione Analytics, crei un report e gli assegni un nome descrittivo, ad esempio "Process Mining - Change Management Event Log".
Aggiunga il primo widget (richiesta di modifica creata): aggiunga un widget al report e selezioni il modulo 'Changes'. Come 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. Verifichi che il filtro venga applicato a tutti i widget successivi, così da mantenere coerenti i dati.
Crei un widget per ogni attività: ripeta la procedura per aggiungere e configurare un widget per ciascuna delle 15 attività richieste. Dovrà utilizzare campi, stati e moduli diversi per isolare ogni evento. Ad esempio, per 'Change Approved' può raggruppare i dati per la data 'Approved on'. Per gli eventi basati sullo stato, come 'Implementation Started', dovrà utilizzare una metrica filtrata con Status is In Progress e raggruppare per il timestamp Last Updated at delle modifiche interessate. Per i dettagli di ciascun widget, consulti la configurazione nella sezione 'query'.
Esporti i dati sottostanti: dopo aver configurato tutti e 15 i widget e caricato il report, apra ciascun widget. Faccia clic sull’icona delle opzioni (tre puntini), selezioni 'Export' e poi 'Export underlying data'. Scelga il formato CSV.
Riunisca i file esportati: avrà a disposizione 15 file CSV separati. Apra ciascun file e aggiunga una colonna denominata ActivityName. Inserisca in questa colonna il nome dell’attività corrispondente, ad esempio 'Change Request Created' per il primo file e 'Change Approved' per il secondo.
Unisca i dati in un unico Event Log: combini i dati dei 15 file CSV modificati in un unico file CSV principale. Prima di unirli, verifichi che le intestazioni delle colonne siano coerenti in tutti i file.
Uniformi i nomi delle colonne: nel file principale, rinomini le colonne in base allo schema richiesto. Ad esempio, rinomini 'Change ID' in ChangeRequestId e le colonne con le date dei singoli file, come 'Created at' e 'Approved on', in EventTime.
Aggiunga gli attributi statici e consigliati: aggiunga al foglio di calcolo finale le colonne SourceSystem (inserendo 'Freshservice' in tutte le righe) e LastDataUpdate (inserendo la data e l’ora correnti dell’esportazione). Aggiunga anche colonne per gli attributi consigliati, come ChangeStatus e ChangeType. Può compilarle creando in Freshservice un report separato di 'enrichment' con questi dettagli per ogni Change ID e unendo i dati con una funzione per fogli di calcolo come VLOOKUP.
Applichi la formattazione finale: controlli che i timestamp nel file CSV finale seguano 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 accedere al modulo Freshservice Analytics, generalmente disponibile nei piani Pro ed Enterprise. Gli utenti devono disporre di un ruolo autorizzato a creare report e visualizzare i dati di gestione delle modifiche.
Filtro per intervallo di date: è fondamentale applicare all’intero report un filtro coerente per l’intervallo di date, ad esempio 'Created at is in the last 180 days'. In questo modo, tutti i widget utilizzano lo stesso insieme di richieste di modifica.
Configurazione dei widget: ogni widget deve isolare una singola attività aziendale. Spesso è necessario filtrare in base a uno stato specifico, utilizzare un campo data dedicato, come 'Approved on', oppure combinare il campo 'Last Updated at' con un filtro sullo stato.
Esportazione dei dati sottostanti: utilizzi sempre l’opzione 'Export underlying data', non 'Export' per l’immagine del widget o per i dati riepilogativi. Questa opzione fornisce i dati grezzi a livello di riga necessari per creare 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 nelle ore di minore attività, per ridurre al minimo l’impatto sulle prestazioni.

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: verifichi che Python 3 sia installato nel sistema. Installi le librerie necessarie, requests per effettuare chiamate API e pandas per manipolare i dati, eseguendo nel terminale il comando seguente: pip install requests pandas.
Ottenga la chiave API: acceda alla Sua istanza Freshservice come amministratore. Apra le impostazioni del profilo, individui la sezione API e generi una nuova chiave API. La copi e la conservi in modo sicuro, poiché servirà per lo script.
Configuri lo script: crei un nuovo file Python, ad esempio extract_freshservice_changes.py. Copi al suo interno 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 iniziale dell’estrazione. Il formato utilizzato è ISO 8601, ad esempio YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ. Per iniziare, si consiglia un periodo recente di 3-6 mesi.
Esegua lo script: avvii lo script dal terminale con il comando python extract_freshservice_changes.py. Lo script inizierà a recuperare dall’API Freshservice i dati delle modifiche e delle attività, mostrando l’avanzamento durante l’elaborazione di ogni pagina di risultati.
Recuperi i dati API: lo script scorre tutte le richieste di modifica aggiornate nell’intervallo specificato e recupera la cronologia completa delle attività per ciascuna. Per insiemi di dati di grandi dimensioni, l’operazione può richiedere molto tempo a causa dei limiti di frequenza dell’API.
Trasformi i dati in un Event Log: lo script elabora la risposta JSON grezza e individua eventi specifici in base ai tipi di attività e ai cambiamenti di stato, come 'Change Request Created', 'Status changed to Closed' o 'Note added'. Quindi associa queste informazioni alla struttura richiesta per l’Event Log, creando una riga per ogni attività individuata.
Calcoli gli attributi aggiuntivi: dopo aver creato l’Event Log iniziale, lo script esegue un’elaborazione successiva. Aggiunge colonne statiche come SourceSystem e LastDataUpdate e calcola 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 cartella da cui è stato avviato. Il file è formattato per essere caricato direttamente in uno strumento di Process Mining.

Configurazione

Chiave API: è necessaria una chiave API Freshservice associata a un amministratore o a un profilo utente con ampio accesso in lettura al modulo Change Management.
Dominio Freshservice: deve indicare 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 impostando una data iniziale molto remota; per l’analisi iniziale, si consiglia un intervallo di 3-6 mesi, così da contenere i tempi di elaborazione. Il caricamento dell’intera cronologia può richiedere molto tempo e potrebbe essere soggetto ai limiti di frequenza dell’API.
Associazione degli stati: lo script ricava molte attività dai cambiamenti di stato, ad esempio 'Implementation Started' dallo stato 'In Progress'. I nomi degli stati sono definiti direttamente nello script. Potrebbe essere necessario modificarli affinché corrispondano agli stati personalizzati configurati nella Sua istanza Freshservice.
Prestazioni: lo script recupera singolarmente tutte le attività di ciascuna richiesta di modifica. Per un’istanza con decine di migliaia di modifiche, l’estrazione può richiedere diverse ore, a causa del numero di chiamate API e degli eventuali limiti di frequenza.

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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Il template dei dati per la gestione delle modifiche

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