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貴社の変更管理データテンプレート

Freshservice

貴社の変更管理データテンプレート

このテンプレートは、変更管理プロセスを分析するための適切なデータを収集するのに役立ちます。収集すべき必須属性、追跡すべき主要アクティビティを概説し、システムからこの情報を抽出するためのガイダンスを提供します。これにより、データが洞察に富んだプロセスディスカバリーと最適化の準備が整っていることを確認できます。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
Freshserviceのデータ抽出ガイド

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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変更管理属性

これらのデータフィールドは、完全なイベントログを作成し、変更管理プロセスの詳細な分析を可能にするために不可欠です。

5 必須 8 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	変更管理プロセス内で発生した特定のイベントまたはタスクの名前。
説明この属性は、「変更要求作成済み」、「承認要求済み」、「実装完了」など、変更ライフサイクルにおける単一のステップまたはマイルストーンを記述します。特定の変更要求IDに対するこれらのアクティビティのシーケンスが、プロセスマップの基礎を形成します。これらのアクティビティを分析することで、プロセスフローを特定し、逸脱を検出し、異なるステージで費やされた時間を測定するのに役立ちます。その重要性プロセスフローのステップを定義し、変更ライフサイクルの可視化と、プロセスバリアントおよびボトルネックの分析を可能にします。取得元 Freshserviceにおける変更レコードの監査ログ、活動ストリーム、またはステータス変更履歴から生成されます。例変更承認済みリスク評価完了実装開始変更クローズ済み
	イベント日時 EventTime	特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確な日時。
説明プロセス内の各活動には、その発生を示すタイムスタンプがあります。この時間データは、活動間の期間の計算、待機時間の特定、およびプロセス全体のサイクル時間の分析に不可欠です。これにより、パフォーマンス分析、ボトルネックの特定、SLA遵守のモニタリングが可能になります。その重要性このタイムスタンプは、サイクルタイム、期間、プロセスステップ間の待機時間の計算を含む、すべての時間ベースの分析の基本です。取得元 Freshserviceの変更レコードの監査ログまたはアクティビティストリームの各エントリに関連付けられたタイムスタンプ。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	変更リクエストID ChangeRequestId	Freshserviceシステム内で提出された各変更要求の一意の識別子。
説明変更要求IDは、開始から完了までの一つの変更ケースの主要な識別子として機能します。これは、関連するすべてのアクティビティ、承認、ログを整合性のあるタイムラインにリンクさせ、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にします。プロセスマイニングにおいて、このIDは各変更のライフサイクルを再構築し、その経路、期間、結果を理解するために不可欠です。その重要性これは、関連するすべてのイベントをグループ化する不可欠なケースIDであり、単一の変更要求の全体的な道のりを追跡および分析することを可能にします。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクト上の主要フィールドです。例 CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	ソースシステム SourceSystem	`データ`が`抽出`された`システム`を`特定`します。
説明この属性は、プロセスデータの発生元を指定します。このビューでは、値は一貫して「Freshservice」となります。この属性を含めることは、特にデータが複数のシステムからマージされる可能性のある環境において、不可欠なコンテキストを提供し、データガバナンスとトラブルシューティングを支援するため、ベストプラクティスです。その重要性複数のエンタープライズシステムからデータを分析する際に不可欠な、明確なデータの出所を提供します。取得元これは、データ抽出プロセス中にデータの発生源を示すために設定される静的な値です。例 Freshservice
	最終データ更新 LastDataUpdate	このレコードのデータがソースシステムから最後に更新された日時を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、各イベントの最新のデータ抽出または更新の日時を記録します。分析されるデータの鮮度を理解し、分析が最新の情報に基づいていることを確認するために重要です。これにより、データ整合性を維持し、インサイトのタイムリー性に関するコンテキストを提供します。その重要性ユーザーがデータのタイムリー性を認識していることを保証し、プロセスマイニング分析の最新性を検証するのに役立ちます。取得元このタイムスタンプは通常、データ取り込みまたはETLプロセス中に生成および追加されます。例 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	リスクレベル RiskLevel	変更の実装に関連する評価されたリスクレベル。
説明リスクレベルは、変更が失敗した場合の潜在的な悪影響を分類します。一般的なレベルには、低、中、高があります。この属性は、コンプライアンス分析や、高リスクの変更がより多くの承認やより徹底的なテストを必要とするなど、より厳格なプロセス経路をたどるかどうかを理解するために不可欠です。これにより、リスク管理コントロールが正しく適用されていることを確認するのに役立ちます。その重要性これはコンプライアンスとリスク分析にとって非常に重要であり、高リスクの変更が適切な精査を受け、より堅牢なプロセスに従うことを保証します。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「リスク」フィールドに対応します。例低中高非常に高い
	変更ステータス ChangeStatus	変更要求の現在のまたは最終的なステータス。
説明この属性は、特定の時点での変更要求の状態、または「クローズ済み」、「キャンセル済み」、「却下済み」などの最終的な結果を示します。これは、結果分析にとって非常に重要であり、成功裏に完了した変更と、失敗または放棄された変更とを区別するのに役立ちます。ステータスによるフィルタリングは、特定の変更コホートに焦点を当てた分析を可能にします。その重要性変更結果の分析を可能にし、成功率、失敗率、キャンセル率を理解するのに役立ちます。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「ステータス」フィールドです。例クローズ取り消し済み却下オープン
	変更タイプ ChangeType	標準、通常、緊急などの変更の分類。
説明変更タイプは、変更リクエストをその性質、リスク、承認要件に基づいて分類します。標準的な変更は事前承認され、通常の変更は標準プロセスに従い、緊急変更は迅速な処理が必要です。変更タイプ別にプロセスを分析することは、異なるタイプが個別のパスをたどり、サイクルタイムや成功率などのパフォーマンス特性が異なるかどうかを理解する上で非常に重要です。その重要性変更タイプ別にプロセスをセグメント化することで、標準、通常、緊急変更における異なるプロセス動作とパフォーマンスレベルを明らかにできます。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「変更タイプ」フィールドです。例標準通常緊急重大
	変更の優先度 ChangePriority	変更要求に割り当てられた優先度レベルで、そのビジネス上の重要性を示します。
説明優先度は通常、影響と緊急度を組み合わせて決定され、リソース配分とスケジューリングの指針となります。優先度がサイクルタイムやSLA順守などのプロセス指標にどのように影響するかを分析することで、高優先度の変更が低優先度の変更よりも迅速に処理されているかどうかが明らかになります。これは優先度付けポリシーの有効性を評価するのに役立ちます。その重要性プロセスが重要度の高い変更を効果的に優先順位付けし、それに応じてリソースを割り当てているかどうかを判断するのに役立ちます。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「優先度」フィールドです。例低中高`緊急`
	担当グループ AssignedGroup	変更の実装を担当するチームまたはグループ。
説明この属性は、「ネットワークチーム」や「データベース管理者」など、変更作業を実行するために割り当てられたチームを指定します。割り当てられたグループ別にプロセスパフォーマンスを分析することは、チームのワークロード、効率性、およびリソースのボトルネックを理解する上で重要です。これにより、どのチームがより長い実装時間を要するか、またはより高い実装後問題発生率を持つかを示すことができます。その重要性異なる実装チーム間でのパフォーマンスとワークロードの分析を可能にし、リソース制約やベストプラクティスを特定するのに役立ちます。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「グループ」または「割り当てグループ」フィールドです。例インフラストラクチャチームアプリケーションサポートセキュリティ運用
	申請者名 RequesterName	変更要求を開始した個人の名前。
説明依頼者は、検討のために変更を提出した人物です。依頼者別にデータを分析することで、どの個人や役割が頻繁に変更を提出しているか、あるいは特定のユーザーからの要求が却下されたり手戻りが発生したりする可能性が高いかなどのパターンを特定するのに役立ちます。また、部門情報と組み合わせることで、ワークロード分析にも使用できます。その重要性変更需要の発生源を特定し、トレーニングの必要性や変更量が多い特定のユーザーグループを浮き彫りにできます。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「依頼者」フィールドで、ユーザーレコードにリンクされています。例 Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	目標完了日 TargetCompletionDate	変更が完了すべき計画されたまたはサービスレベル合意（SLA）の日付。
説明この日付は、変更要求をクローズするための期限を表します。SLA遵守を測定するための主要なベンチマークです。実際の終了時刻を目標完了日と比較することで、変更が期限内、早期、または遅延して完了したかを判断できます。これは変更SLA遵守率KPIの重要な入力となります。その重要性期限内納品とSLA順守を測定するためのベンチマークとして機能し、これらはプロセスパフォーマンスの主要な指標です。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトにある「期日」または「SLA目標」専用の日付フィールドである可能性があります。例 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	終了日時 EndTime	変更要求ケースの最後に記録されたイベントのタイムスタンプ。
説明終了時刻は、変更要求のライフサイクルの終了を示し、通常は「変更クローズ」または「変更キャンセル」のアクティビティに対応します。これは開始時刻と組み合わせて使用され、各ケースのエンドツーエンドの総サイクルタイムを計算します。この属性を分析することは、変更管理プロセス全体の期間とスループットを理解するのに役立ちます。その重要性プロセス効率の主要KPIである変更リクエストの総サイクルタイムを計算するために不可欠です。取得元特定の変更要求IDに対するイベントログにおける最終アクティビティのタイムスタンプです。例 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	SLA違反 IsSlaBreached	変更リクエストが目標期日以降に完了したかどうかを示す真偽値。
説明この属性はSLA遵守の二値指標であり、変更の終了時刻が目標完了日より遅い場合は「true」、それ以外の場合は「false」とマークされます。これにより、SLA遵守に関連するダッシュボードやKPIの作成が簡素化され、遅延変更の迅速なフィルタリングと集計が可能になります。変更SLA遵守率KPIを直接サポートします。その重要性 SLAパフォーマンスに関する明確な二者択一の結果を提供し、期限内変更と遅延変更のフィルタリングおよびレポート作成を簡素化します。取得元 EndTimeとTargetCompletionDateを比較して計算されます。EndTimeがTargetCompletionDateより大きい場合、trueとなります。例 truefalse
	クローズコード CloseCode	変更リクエストがクローズされた理由を示すコードまたは理由。
説明クローズコードは、クローズされた変更の結果に関する具体的な詳細を提供します。例えば、「正常に実装済み」、「差し戻し済み」、「却下済み」などがあります。このデータは、最終的なステータスを超えた貴重なコンテキストを追加し、変更管理プロセス内の成功および失敗のモードをより詳細に分析できるようにします。その重要性変更の結果に関する詳細な情報を提供し、変更が成功した理由、失敗した理由、または差し戻された理由をより深く分析できるようにします。取得元 Freshserviceのドキュメントを参照するか、変更フォームで「クローズコード」または類似のフィールドを確認してください。例成功問題はあったが成功失敗ロールバック済み
	合計サイクルタイム TotalCycleTime	変更要求の作成から完了までの総経過時間。
説明このメトリクスは、特定の変更要求における最初と最後のイベント間の期間として計算されます。これはエンドツーエンドの処理時間を表し、全体的なプロセス効率を測定するための基本的なKPIです。総サイクルタイムを分析することで、長期化しているケースを特定し、改善イニシアチブのベースラインを提供します。その重要性これは、変更管理プロセスの最初から最後まで全体の速度と効率を測定するための主要なKPIです。取得元各「Change Request ID」について、最終イベントのタイムスタンプから最初のイベントのタイムスタンプを引いて計算されます。例 2日4時間30分10日0時間0分1時間15分
	実装期間 ImplementationDuration	変更の実装フェーズにかかった時間。
説明このメトリクスは、コア実装作業の期間を計算し、通常「実装開始」アクティビティから「実装完了」アクティビティまでを測定します。技術実行フェーズの効率を分析するために使用され、「変更実装フェーズ効率」ダッシュボードをサポートします。期間が長い場合は、技術的な複雑さ、リソース不足、または予期せぬ課題を示している可能性があります。その重要性計画や承認の遅延から切り離して、実際の技術作業の効率性を測定します。取得元「実装開始」活動と「実装完了」活動の時間差として計算されます。例 4時間1時間30分8時間
	影響レベル ImpactLevel	変更が失敗した場合、またはサービス停止を引き起こした場合の評価されたビジネスへの影響。
説明影響レベルは、ビジネス運営への潜在的な影響を示し、低（単一ユーザーに影響）から高（組織全体に影響）まであります。緊急度とともに、多くの場合、全体の優先度を決定します。影響度別に分析することで、プロセスがビジネス継続性に重大な脅威をもたらす変更を適切に処理しているかどうかを理解するのに役立ちます。その重要性リスク分析に役立ち、潜在的なビジネス影響の大きい変更がより慎重に管理されていることを確認します。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「影響」フィールドに対応します。例低中高
	承認所要時間 ApprovalDuration	変更要求が承認フェーズで費やした時間。
説明この計算された期間は、承認が要求されてから、それが許可または拒否されるまでの時間を測定します。「変更承認フェーズ期間」ダッシュボードに不可欠であり、承認ワークフローにおけるボトルネックを特定するのに役立ちます。このメトリクスを分析することで、承認が遅い担当者、非効率なグループ間の引き継ぎ、または意思決定におけるシステム的な遅延を明らかにすることができます。その重要性承認段階の効率性を直接測定し、変更を遅延させるボトルネックを特定し対処するのに役立ちます。取得元「承認要求」活動と「変更承認」または「変更却下」活動の時間差として計算されます。例 1日2時間5時間30分3日
	緊急度 Urgency	ビジネスの観点から、変更がいかに迅速に実装される必要があるかを示します。
説明緊急度は、変更の時間的制約を反映します。例えば、セキュリティパッチは高い緊急度を持つかもしれません。この属性は、影響度と組み合わせて優先度を設定することが多く、プロセスが時間的に重要なビジネスニーズに適切に対応しているかを分析するのに役立ちます。緊急の変更が実際にプロセスをより速く進んでいるかを明らかにすることができます。その重要性変更の時間的制約に関するコンテキストを提供し、サイクルタイムと関連付けてプロセスの応答性を評価できます。取得元これはFreshserviceの変更オブジェクトの「緊急度」フィールドです。例低中高
	部門名 DepartmentName	変更を要求したユーザーの部門。
説明この属性は、変更要求を開始した事業部門を特定することで、組織のコンテキストを提供します。部門別に分析することで、組織のどの部門が最も多くの変更を発生させているか、最も高い却下率を持っているか、または最も長いサイクルタイムを経験しているかを発見できます。この洞察は、ターゲットを絞ったプロセス改善とリソース計画に貴重です。その重要性異なる事業部門からのプロセスパフォーマンスと需要を分析し、的を絞った改善を支援します。取得元この情報は通常、Freshserviceの依頼者のユーザープロファイルから取得されます。例財務人事情報技術マーケティング
	関連インシデント数 AssociatedIncidentsCount	この変更要求の実装後にリンクされたインシデントの数。
説明このメトリクスは、変更のデプロイメントの結果として作成されたインシデントの数を数えることで、変更の下流への影響を定量化します。数が多い場合は、計画、テスト、または実装の品質に潜在的な問題があることを示唆しています。これは、実装後問題発生率KPIへの直接的な入力であり、変更の安定性と成功を測定するために不可欠です。その重要性実装された変更の品質と安定性を直接測定し、サービス中断を引き起こすものを特定するのに役立ちます。取得元 Freshserviceの変更チケットにリンクされたインシデントチケットの数を数えることで導出されます。例 015

必須推奨任意

変更管理活動

これらは、徹底的な変更管理プロセスディスカバリーのために、イベントログ内で正確に追跡すべき重要なプロセスステップとマイルストーンです。

5 推奨 10 任意

	アクティビティ	説明
	変更クローズ済み	これは変更管理プロセスの公式な成功裡の完了を示します。このイベントは、変更チケットのステータスが最終的な「クローズ済み」状態に移行したときに捕捉されます。
その重要性これはプロセスの主要な終了イベントです。エンドツーエンドの「平均変更サイクルタイム」および「変更SLA遵守率」を計算するための最終データポイントです。取得元このイベントは、変更チケットの履歴において「クローズ済み」への最終ステータス変更に関連付けられたタイムスタンプから捕捉されます。取得最終ステータスが「クローズ済み」に変更されたタイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	変更スケジュール済み	承認された変更の実装に特定の開始時刻と終了時刻を割り当てるアクティビティです。これは通常、「スケジュールされた開始時刻」と「スケジュールされた終了時刻」フィールドが入力されたときに推測されます。
その重要性これは、実装フェーズの開始をトリガーする重要なマイルストーンです。「平均実装時間」の計算やスケジューリング効率の分析に不可欠です。取得元スケジュール関連の日付フィールドが入力され、ステータスが「スケジュール済み」または類似の状態に移行したときのタイムスタンプから推測されます。取得「スケジュール開始日」の入力と対応するステータス更新から推測されます。イベントタイプ inferred
	変更リクエスト作成済み	これは変更管理プロセスの公式な開始を示し、Freshserviceに新しい変更要求が正式に記録される時点です。このイベントは、ユーザーが新しい変更チケットを保存し、一意の変更要求IDと作成タイムスタンプが生成されるときに明示的に捕捉されます。
その重要性これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから「変更クローズ済み」までの時間を分析することで、プロセス効率の主要KPIであるエンドツーエンドのサイクルタイムが得られます。取得元これは、変更レコードの監査履歴に捕捉される明示的なイベントです。変更チケットの作成タイムスタンプに対応します。取得変更要求レコードの作成タイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	変更承認済み	変更諮問委員会（CAB）などの指定された権限者が、変更リクエストの進行を正式に承認する重要な節目です。これは通常、システムに明示的に記録されるアクションです。
その重要性承認フェーズの終了と実装計画の開始を示します。この活動は、「平均変更承認時間」と「初回承認率」を測定するために不可欠です。取得元 Freshserviceは、承認者が「承認」ボタンをクリックした際に、これを明示的なイベントとしてログに記録します。このイベントは、チケットの活動ログにタイムスタンプとともに記録されます。取得承認タブまたはアクティビティログにおける「承認済み」アクションのタイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	実装完了	変更を実装する技術的な作業が完了したことを示します。これは通常、「レビュー保留中」のような実装後のステータスへの変更から推測されます。
その重要性このマイルストーンは、コア実装作業の終了を示します。「平均実装時間」を計算するための終点であり、テストまたはレビュー活動の開始を知らせます。取得元「レビュー保留中」、「テスト待ち」、「完了」などの値へのステータス変更から推測されます。取得ステータスフィールドが「レビュー保留中」または類似の状態に変更されたことから推測されます。イベントタイプ inferred
	テスト完了	変更が成功し、悪影響を与えなかったことを確認するために必要なすべてのテストおよび検証活動の完了を表します。これは、タスクの完了またはステータス変更から推測できます。
その重要性このアクティビティを追跡することで、「テスト完了率」KPIを測定し、最終クローズ前に変更が適切に検証されることを確実にし、実装後の問題を削減できます。取得元これは捕捉が困難な場合があり、リンクされた「テスト」タスクの完了または「テスト完了」へのステータス変更から推測する必要があるかもしれません。取得変更に関連するテスト関連タスクのクローズから推測されます。イベントタイプ inferred
	リスク評価完了	変更に関連する潜在的なリスクの正式な評価が完了したことを示します。この活動は、リスクレベルフィールドが入力または更新されたとき、または関連するタスクが完了したときに推測されることがよくあります。
その重要性このアクティビティを追跡することで、リスク評価を義務付ける変更ポリシーへの遵守を確実にできます。「リスク評価カバレッジ」とこの重要なステップに費やされた時間の分析が可能になります。取得元これは、変更フォームの「リスク」フィールドへのタイムスタンプ付き更新、またはリスク分析に関連する特定のタスクの完了から推測される可能性が高いです。取得「リスク」フィールドが入力されたとき、または関連するチェックリスト項目が完了とマークされたときのタイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	変更キャンセル済み	変更要求が完了する前に終了されたことを表します。これは代替の終了状態であり、チケットステータスが「キャンセル済み」または「取り下げ済み」に設定されたときに捕捉されます。
その重要性キャンセルされた変更を分析することで、不要になったリクエストや有効なビジネスケースがないものなど、初期計画または承認フェーズの問題が明らかになることがあります。取得元ステータスが「Cancelled」または「Closed」ではない同等の終了ステータスに変更されたタイムスタンプから取得されます。取得ステータスが「キャンセル済み」に変更されたタイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	変更にメモが追加されました	変更要求にコメントまたはメモが追加されたことを示し、コミュニケーションまたは文書化のアクティビティを意味します。Freshserviceは、これらのイベントを各チケットのアクティビティフィードに明示的に記録します。
その重要性メモの追跡は主要なプロセスステップではありませんが、特に承認フェーズや計画フェーズでの遅延のコンテキストを提供できます。メモの頻度が高い場合は、要件の不明確さやコミュニケーションの問題を示している可能性があります。取得元変更リクエストチケットの「Activity」または「Audit」セクションに、タイムスタンプとメモを追加したユーザーとともに明示的に記録されます。取得チケットの活動ログに「メモ追加済み」イベントとして記録されます。イベントタイプ explicit
	変更再オープン	以前にクローズまたは解決された変更が、通常は実装後に発見された問題のためにオープンステータスに戻されたときに発生します。これは、クローズ状態からオープン状態へのステータス変更によって推測されます。
その重要性このアクティビティは、手戻りまたは失敗した変更の強力な指標です。その頻度を追跡することは、変更の品質とテストの有効性を理解するために非常に重要です。取得元チケットの活動ログで、「クローズ済み」または「解決済み」から「オープン」または「進行中」の状態へのステータス遷移を検出することによって推測されます。取得終了状態（例：'Closed'）から非終了状態（例：'Open'）へのステータス変更を検出します。イベントタイプ inferred
	変更却下	承認者が変更リクエストを正式に却下し、その進行を阻止したことを示します。このアクションは明示的に記録され、しばしばプロセスを手戻りループに陥らせます。
その重要性このアクティビティは、手戻りを分析し、プロセス失敗の原因を特定するために非常に重要です。却下の頻度が高い場合は、要求の品質またはリスク評価に問題があることを示しています。取得元 Freshserviceは、承認者が「却下」ボタンをクリックした際に、これを明示的なイベントとしてログに記録します。このイベントは、チケットの活動ログに記録されます。取得承認タブまたはアクティビティログにおける「却下済み」アクションのタイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	実装後レビュー実施済み	変更の成功を評価し、学んだ教訓を文書化するための実装後レビュー（PIR）の完了を示します。これは、実装後にレビューノートが追加されたとき、またはステータスが更新されたときに推測されることがよくあります。
その重要性正式なレビュープロセスが実行されることを保証します。この活動を分析することで、変更の効果を理解し、継続的なプロセス改善をサポートします。取得元実装日後の変更フォームにおけるPIR関連フィールドの入力、または「レビュー完了」のような状態へのステータス変更から推測されます。取得 PIRメモフィールドの入力または特定のステータス更新から推測されます。イベントタイプ inferred
	実装開始	変更の実際の展開または実行の開始を示します。これは、変更リクエストのステータスが「進行中」または類似のアクティブな状態に更新されたときに推測されます。
その重要性アクティブな実装期間を追跡するための明確な開始点を提供します。これにより、待機時間と実際に実行されている作業とを区別するのに役立ちます。取得元スケジュールされた開始時間に、「進行中」または「実装中」のような値へのステータス変更から推測されます。取得ステータスフィールドが「進行中」に変更されたことから推測されます。イベントタイプ inferred
	承認依頼	変更要求が正式にレビューおよび承認のために提出される時点を表します。これは通常、変更要求のステータスが「承認待ち」のような状態に移行したとき、または承認者に割り当てられたときに推測されます。
その重要性このアクティビティは承認フェーズの開始を示します。この時点から「変更承認済み」までの期間を測定することは、承認サイクルのボトルネックを特定するために不可欠です。取得元活動ログまたはステータスフィールドが「承認待ち」に変更されたことを追跡することによって推測されます。このステータス変更のタイムスタンプがイベント時間として使用されます。取得ステータスフィールドが「承認待ち」に変更されたことから推測されます。イベントタイプ inferred
	計画完了	実装計画とバックアウト計画の策定を含む、変更に必要なすべての計画が最終決定されたことを示します。これは通常、承認後のステータス変更から推測されます。
その重要性計画から実行への移行を示します。計画フェーズの期間を分析することで、実装前の活動を合理化する機会を特定するのに役立ちます。取得元「リリース保留中」のような計画関連のステータスから、「スケジュール済み」のような実装ステータスへの変更から推測されます。取得「計画中」または類似の状態からのステータス変更から推測されます。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Freshserviceからデータを取得する方法

ステップ

Freshservice Analyticsへのアクセス: Analyticsモジュールでレポートを作成・表示する権限を持つアカウントでFreshserviceインスタンスにログインします。
新規レポートの作成: Analyticsセクションに移動します。新しいレポートを作成し、「Process Mining - 変更管理イベントログ」のような分かりやすい名前を付けます。
最初のウィジェットの追加（変更リクエスト作成済み）: レポートに新しいウィジェットを追加します。モジュールとして「変更」を選択します。メトリクスには「変更数」を使用します。「グループ化」セクションで「変更ID」と「作成日時」を追加します。このウィジェットが「変更リクエスト作成済み」アクティビティのソースとなります。
レポートフィルターの設定: レポート全体に「作成日時」に基づいたグローバルフィルターを適用し、分析期間（例：過去6ヶ月）を定義します。データの一貫性を保つため、このフィルターが後続のすべてのウィジェットに適用されていることを確認します。
各アクティビティのウィジェット作成: 必要な15個の各アクティビティについて、新しいウィジェットを追加・設定するプロセスを繰り返します。各イベントを分離するために、異なるフィールド、ステータス、モジュールを使用する必要があります。例えば、「変更承認済み」の場合、「承認日」でグループ化するかもしれません。ステータスベースのイベント（「実装開始」など）の場合、Status is In Progressでフィルターされたメトリクスを使用し、それらの特定の変更については「最終更新日時」タイムスタンプでグループ化する必要があります。
基になるデータのエクスポート: すべての15個のウィジェットが設定され、レポートが読み込まれたら、各ウィジェットに個別に移動します。オプションアイコン（3つの点）をクリックし、「エクスポート」を選択し、次に「基になるデータのエクスポート」を選択します。CSV形式を選びます。
エクスポートされたファイルの統合: これで15個の別々のCSVファイルができます。各ファイルを開き、ActivityNameという新しい列を追加します。この列に、対応するアクティビティの名前（例：最初のファイルには「変更リクエスト作成済み」、2番目のファイルには「変更承認済み」など）を入力します。
単一イベントログへのマージ: 変更された15個のCSVファイルすべてのデータを1つのマスターCSVファイルに結合します。マージする前に、すべてのファイルで列ヘッダーが一貫していることを確認します。
列名の標準化: マスターファイルで、必要なスキーマと一致するように列名を変更します。例えば、「変更ID」をChangeRequestIdに、各ファイルの関連する日付列（例：「作成日時」、「承認日」）をEventTimeに名前変更します。
静的および推奨属性の追加: 最終的なスプレッドシートに以下の列を追加します。SourceSystem（すべての行に「Freshservice」を入力）とLastDataUpdate（エクスポートの現在の日時を入力）。ChangeStatus、ChangeTypeなどの推奨属性の列も追加します。これらは、Freshserviceで各変更IDの詳細を含む別の「エンリッチメント」レポートを作成し、VLOOKUPのようなスプレッドシート関数を使用してデータを結合することで入力できます。
最終フォーマット: 最終的なCSVファイルを確認し、タイムスタンプが一貫した形式であること、空の行がないこと、列ヘッダーがProcessMindへのアップロードに必要なスキーマと完全に一致していることを確認します。

設定

前提条件: Freshservice Analyticsモジュールへのアクセスが必要です。これは通常、ProおよびEnterpriseプランで利用可能です。ユーザーは、レポートを作成し、変更管理データを表示する権限を持つロールである必要があります。
日付範囲フィルター: 「作成日が過去180日以内」のように、一貫した日付範囲フィルターをレポート全体に適用することが重要です。これにより、すべてのウィジェットが同じ変更リクエストセットからデータを取得することが保証されます。
ウィジェット設定: 各ウィジェットは、単一のビジネスアクティビティを分離するように設定する必要があります。これには、特定のステータスでフィルタリングしたり、専用の日付フィールド（「承認日」など）を使用したり、「最終更新日」フィールドとステータスフィルターを組み合わせて使用したりすることがよくあります。
基になるデータのエクスポート: ウィジェットの画像や要約データのエクスポートオプションではなく、常に「基になるデータのエクスポート」オプションを使用してください。これにより、イベントログに必要な生の行レベルのデータが提供されます。
パフォーマンスに関する考慮事項: 12を超えるウィジェットと広い日付範囲（1年以上）を持つレポートは、読み込みが遅くなる可能性があります。パフォーマンスへの影響を最小限に抑えるため、オフピーク時にレポートを実行してデータをエクスポートすることをお勧めします。

a クエリ例 config

/* 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"}

ステップ

前提条件: システムにPython 3がインストールされていることを確認します。API呼び出し用のrequestsとデータ操作用のpandasの必要なライブラリを、ターミナルでpip install requests pandasコマンドを実行してインストールします。
APIキーの取得: 管理者としてFreshserviceインスタンスにログインします。プロファイル設定に移動し、APIセクションを見つけて新しいAPIキーを生成します。このキーはスクリプトで使用するため、安全にコピーしてください。
スクリプトの設定: 新しいPythonファイル（例：extract_freshservice_changes.py）を作成します。queryセクションに提供されているPythonスクリプト全体をこのファイルにコピーします。スクリプトの上部にあるプレースホルダー変数：FRESHSERVICE_DOMAIN（例：your-company.freshservice.com）とAPI_KEYを、ご自身の認証情報で更新します。
抽出期間の設定: スクリプトのUPDATED_SINCE_FILTER変数を変更して、データ抽出の開始日を定義します。これはISO 8601形式（例：YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ）を使用します。直近3〜6ヶ月の期間から始めることをお勧めします。
スクリプトの実行: ターミナルからpython extract_freshservice_changes.pyコマンドを使用してスクリプトを実行します。スクリプトはFreshservice APIから変更およびアクティビティデータのフェッチを開始し、結果の各ページを処理する進行状況を表示します。
APIデータの取得: スクリプトは、指定された期間内に更新されたすべての変更リクエストを反復処理します。各変更について、その完全なアクティビティ履歴を取得します。大規模なデータセットの場合、APIレート制限のため、これにはかなりの時間がかかることがあります。
データをイベントログに変換: スクリプトは生のJSONレスポンスを処理します。「変更リクエスト作成済み」、「ステータスがクローズ済みに変更されました」、「メモ追加済み」などのアクティビティタイプとステータス変更に基づいて特定のイベントを識別します。次に、この情報を必要なイベントログ構造にマッピングし、識別されたアクティビティごとに1行を作成します。
追加属性の計算: 初期イベントログの作成後、スクリプトは後処理を実行します。SourceSystemやLastDataUpdateなどの静的列を追加します。また、各一意のChangeRequestIdの最新のEventTimeを見つけることで、各ケースのEndTimeを計算します。
CSVへのエクスポート: スクリプトが完了すると、最終的なイベントログは、スクリプトが実行されたのと同じディレクトリにfreshservice_change_management_event_log.csvという名前のCSVファイルとして保存されます。このファイルは、プロセスマイニングツールに直接アップロードできるようにフォーマットされています。

設定

API Key: Freshservice APIキーが必要です。このキーは、変更管理モジュールへの包括的な読み取りアクセス権を持つ管理者またはユーザープロファイルに関連付けられている必要があります。
Freshservice Domain: 組織固有のFreshserviceドメイン（例：your-company.freshservice.com）を提供する必要があります。
Date Range (UPDATED_SINCE_FILTER): この設定は、最終更新時間に基づいて変更をフィルタリングします。完全な履歴を抽出するには、非常に早い日付でスクリプトを実行する必要があるかもしれませんが、最初の分析では、パフォーマンス管理のために3〜6ヶ月の範囲が推奨されます。完全な履歴ロードは時間がかかり、APIレート制限に遭遇する可能性があります。
Status Mappings: スクリプトは、ステータス変更（例：ステータス「In Progress」からの「Implementation Started」）から多くのアクティビティを推測します。これらのステータス名はスクリプトにハードコードされています。Freshserviceインスタンスで設定されているカスタムステータスと一致するように、これらの文字列を調整する必要がある場合があります。
Performance: スクリプトは、各変更リクエストのすべてのアクティビティを個別に取得します。数万の変更があるインスタンスの場合、API呼び出しの数と潜在的なレート制限のため、抽出プロセスに数時間かかることがあります。

a クエリ例 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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