> Continu verbeteren van processen > Probleembeheer > Freshservice > Datatemplate

De datatemplate voor probleembeheer

Freshservice

Attributen voor probleembeheer (19) Activiteiten voor probleembeheer (15) Extractiegidsen (3)

De datatemplate voor probleembeheer

Deze template biedt een praktisch raamwerk om de levenscyclus van problemen in Freshservice in kaart te brengen. Zo zie je waar bottlenecks ontstaan bij oorzaakanalyses en het opstellen van tijdelijke oplossingen. De template beschrijft welke attributen en activiteiten nodig zijn voor een bruikbaar event log voor process mining. Volg deze gids om data eenvoudiger te extraheren en je te richten op een stabielere IT-dienstverlening.

Essentiële attributen voor een grondigere oorzaakanalyse
Gestandaardiseerde activiteitstoewijzing voor de levenscyclus van problemen
Technische instructies voor data-extractie uit Freshservice

Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Template downloaden

Attributen voor probleembeheer

Deze aanbevolen datavelden geven je event log de context die nodig is om de prestaties van probleembeheer in detail te analyseren.

3 Verplicht 9 Aanbevolen 7 Optioneel

	Naam	Beschrijving
	Activiteit ActivityName	De specifieke gebeurtenis of actie op de probleemregistratie.
Beschrijving Dit attribuut beschrijft een stap in de levenscyclus van het proces, zoals 'Probleem geregistreerd', 'Oorzaak vastgesteld' of 'Ondersteuningsgroep gewijzigd'. Het vormt de basis voor algoritmen die processen ontdekken en de volgorde van het werk in kaart brengen. In de analyse bepaalt dit veld de knooppunten op de proceskaart en helpt het bij het herkennen van herstelwerk, overgeslagen stappen en procesvarianten. Waarom dit belangrijk is Dit beschrijft wat er tijdens de uitvoering van het proces gebeurt en is verplicht om een proceskaart te genereren. Waar vind je dit? Afgeleid van de Freshservice-eindpunten 'Activities' of 'Audit Log'. Voorbeelden Probleem geregistreerdPrioriteit bijgewerktStatus gewijzigd naar Resolved
	Probleemregistratie ProblemNumber	De unieke alfanumerieke identificatiecode van de probleemregistratie (bijvoorbeeld PRB-10234).
Beschrijving Dit attribuut is de centrale Case-ID voor de process mining-analyse. Het identificeert één specifiek probleemonderzoek in Freshservice en koppelt alle bijbehorende activiteiten, events en wijzigingen. Zo worden afzonderlijke vermeldingen in de auditlog samengevoegd tot één samenhangende procesinstantie. Met deze identificatiecode kunnen gebruikers in de analyse van overzichten op hoofdlijnen inzoomen op specifieke probleemtrajecten en de precieze volgorde van gebeurtenissen bekijken. Waarom dit belangrijk is Dit is de belangrijkste sleutel om de procesgang te reconstrueren en is nodig om elke case uniek te identificeren. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'display_id'. Voorbeelden PRB-10023PRB-10045PRB-11201
	Timestamp EventTimestamp	De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.
Beschrijving Dit attribuut legt vast wanneer een specifiek event in het systeem plaatsvond. De process mining-engine kan hiermee events chronologisch ordenen en de tijd tussen stappen berekenen. In de analyse vormt deze data de basis voor alle tijdgebonden KPI’s, zoals doorvoer, analyse van doorlooptijden en het herkennen van bottlenecks. Waarom dit belangrijk is Dit bepaalt de tijdlijn van events, zodat de doorlooptijd kan worden berekend en het proces in de juiste volgorde kan worden gezet. Waar vind je dit? De velden 'created_at' of 'updated_at' in de activiteitenstroom van de Freshservice API. Voorbeelden 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z
	Afdeling DepartmentName	De afdeling van de gebruiker die het probleem heeft gemeld of er vooral door wordt getroffen.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan welke bedrijfseenheid door het probleem wordt geraakt. Bij analyses helpt het om de 'SLA-prestaties van kritieke problemen' uit te splitsen en te zien of bepaalde afdelingen trager worden geholpen dan andere. Waarom dit belangrijk is Geeft organisatorische context bij de impact van problemen. Waar vind je dit? Freshservice API, via een opzoeking van de aanvrager in de tabel Department. Voorbeelden FinanciënHRIT
	Categorie van de grondoorzaak RootCauseCategory	De classificatie van de onderliggende oorzaak van het probleem.
Beschrijving Dit attribuut deelt de oorzaak van het probleem in, bijvoorbeeld 'Softwarefout', 'Configuratiefout' of 'Menselijke fout'. Het wordt ingevuld na de oorzaakanalyse. Bij analyses gebruik je dit voor het dashboard 'Kwaliteit van de classificatie van grondoorzaken', waarmee je structurele zwakke plekken in de infrastructuur opspoort. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor trendanalyses en het vinden van mogelijkheden voor proactieve verbetering. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem'. Afhankelijk van de configuratie is dit vaak een aangepast veld of het tekstveld 'root_cause'. Voorbeelden SoftwarestoringConfiguratiefoutHardwarestoring
	Gekoppelde incidenten RelatedIncidentCount	Het aantal incidentrecords dat aan dit probleem is gekoppeld.
Beschrijving Dit attribuut telt het aantal afzonderlijke incidenten dat bij het probleemrecord hoort. Het geeft een indicatie van de omvang van de hinder voor gebruikers. Bij analyses gebruik je dit voor de KPI 'Dichtheid van incidentkoppelingen' om te controleren of problemen het aantal incidenten daadwerkelijk terugdringen. Waarom dit belangrijk is Geeft aan hoe groot de impact van het probleem op de servicedesk is. Waar vind je dit? Freshservice API, aantal items in de array 'associated_incidents'. Voorbeelden 05120
	Opnieuw geopend IsReopened	Een indicator die aangeeft of het probleemrecord ooit van gesloten weer naar open is gezet.
Beschrijving Dit booleaanse attribuut wordt berekend door in de activiteitengeschiedenis te zoeken naar overgangen van een eindstatus naar een actieve status. Bij analyses ondersteunt het het dashboard 'Trends in heropende probleemrecords'. Het is een belangrijke kwaliteitsindicator voor het oplossingsproces. Waarom dit belangrijk is Belangrijke indicator voor onterecht als opgelost gemarkeerde problemen en herstelwerk. Waar vind je dit? Berekend op basis van het event log (ActivityName). Voorbeelden truefalse
	Prioriteit ProblemPriority	Het prioriteitsniveau dat aan het probleem is toegekend, bijvoorbeeld Laag, Gemiddeld, Hoog of Urgent.
Beschrijving Dit attribuut geeft het relatieve belang en de urgentie van het probleemrecord aan. Meestal wordt dit bepaald aan de hand van een matrix met impact en urgentie. Bij analyses is dit veld belangrijk voor segmentatie. Analisten kunnen er de doorlooptijden en het behalen van SLA’s mee vergelijken voor kritieke problemen en kleine defecten. Waarom dit belangrijk is Nodig om analyses te filteren en prioriteit te geven aan problemen met grote impact. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'priority'. Voorbeelden LaagGemiddeldHoogUrgent
	SLA overschreden IsSlaBreached	Een indicator die aangeeft of het probleemrecord de SLA-doelstelling heeft overschreden.
Beschrijving Dit booleaanse attribuut is waar als de oplostijd van het probleem de vastgestelde norm heeft overschreden. Bij analyses vormt dit de basis voor het dashboard 'SLA-prestaties van kritieke problemen'. Zo zie je welke teams of categorieën de meeste moeite hebben om problemen op tijd op te lossen. Waarom dit belangrijk is Meet rechtstreeks de compliance en prestaties van het proces. Waar vind je dit? Freshservice API, afgeleid van de vlaggen 'sla_policy' of 'sla_breached'. Voorbeelden truefalse
	Status ProblemStatus	De huidige status van het probleem in de levenscyclus, bijvoorbeeld Open, Wijziging aangevraagd of Opgelost.
Beschrijving Dit attribuut volgt de voortgang van het probleem in de workflow. Wijzigingen in dit veld leiden tot standaard procesactiviteiten. Bij analyses is dit het belangrijkste filter om actief werk van afgerond werk te onderscheiden. Ook kun je hiermee onderhanden werk (WIP) analyseren. Waarom dit belangrijk is Geeft de status van de case aan en wordt gebruikt om doorstroomstatistieken te berekenen. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'status'. Voorbeelden OpenWacht op wijzigingOpgelostGesloten
	Supportgroep SupportGroup	Het technische team of de groep die het probleem behandelt.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan welk team verantwoordelijk is voor het probleemrecord. Overdrachten tussen groepen veroorzaken vaak vertraging in probleembeheer. Bij analyses gebruik je dit veld voor de 'Heatmap van overdrachten tussen supportgroepen' en om heen-en-weer schuiven tussen teams zichtbaar te maken. Waarom dit belangrijk is Belangrijk om overdrachten te analyseren en knelpunten tussen afdelingen te vinden. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'group_id' (hiervoor is een koppeling met de tabel Groups nodig). Voorbeelden DatabaseteamNetwerkbeheerApplicatieondersteuning
	Toegewezen medewerker AgentName	De naam van de servicedeskmedewerker die momenteel aan het probleem is toegewezen.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan wie verantwoordelijk is voor het onderzoeken of oplossen van het probleem. Het maakt bronanalyse en prestatiemonitoring mogelijk. Bij analyses helpt het om de werkverdeling in kaart te brengen en medewerkers te vinden die overbelast zijn of juist bijzonder efficiënt oorzaakanalyses uitvoeren. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor bronanalyse en analyse van de organisatie. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'responder_id' (hiervoor is een koppeling met de tabel Agent nodig). Voorbeelden Alice SmithBob JonesSysteembeheerder
	Beschrijving van de tijdelijke oplossing WorkaroundNotes	De tekst met een beschrijving van de tijdelijke oplossing.
Beschrijving Dit attribuut bevat de details van de geboden tijdelijke oplossing. Als het veld is ingevuld, is er een tijdelijke oplossing gepubliceerd. Bij analyses bepaalt de timestamp waarop dit veld is ingevuld de KPI 'Gemiddelde doorlooptijd tot tijdelijke oplossing'. Waarom dit belangrijk is Belangrijk om de snelheid van risicobeperking te vergelijken met die van de volledige oplossing. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'workaround'. Voorbeelden Service handmatig opnieuw startenBrowsercache wissenAlternatief VPN-eindpunt gebruiken
	Bronsysteem SourceSystem	De naam van het systeem waar de data vandaan komt.
Beschrijving Dit statische attribuut geeft aan waar de dataset vandaan komt: 'Freshservice'. In omgevingen met meerdere systemen helpt het records uit verschillende ITSM-tools of -instanties van elkaar te onderscheiden. Bij analyses gebruik je dit vooral om data uit meerdere bronnen te filteren of te groeperen. Waarom dit belangrijk is Zorgt voor herkomstinformatie en traceerbaarheid bij process mining met meerdere systemen. Waar vind je dit? Vaste waarde tijdens de extractie. Voorbeelden Freshservice
	Gekoppelde wijzigingsaanvraag ChangeRequestId	De identificatiecode van de wijzigingsaanvraag die is aangemaakt om het probleem op te lossen.
Beschrijving Dit attribuut bevat de ID van een wijzigingsaanvraag die aan het probleemrecord is gekoppeld om een permanente oplossing door te voeren. Bij analyses is dit belangrijk voor de KPI 'Tijd van oorzaakanalyse tot wijziging'. Hiermee meet je hoeveel tijd verstrijkt tussen het vinden van een oorzaak en het aanpakken ervan. Waarom dit belangrijk is Koppelt het probleemproces aan het verandermanagementproces. Waar vind je dit? Freshservice API, veld 'associated_change_request'. Voorbeelden CHG-2001CHG-2045
	Getroffen bedrijfsmiddel AssociatedAsset	Het belangrijkste configuratie-item (CI) of bedrijfsmiddel dat aan het probleem is gekoppeld.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan welk hardware- of softwarebedrijfsmiddel wordt onderzocht. Bij analyses kun je hiermee de 'Kwaliteit van de classificatie van grondoorzaken' per type bedrijfsmiddel bekijken. Zo ontdek je of bepaalde apparaten of softwareversies vaker defecten vertonen. Waarom dit belangrijk is Verbindt procesprestaties met infrastructuuronderdelen. Waar vind je dit? Freshservice API, veld 'associated_assets'. Voorbeelden Server-01SalarisapplicatieCore Switch A
	Impact ImpactLevel	De mate waarin het probleem bedrijfsprocessen beïnvloedt.
Beschrijving Dit attribuut geeft de omvang van het probleem aan en wordt vaak samen met urgentie gebruikt om de prioriteit te bepalen. Bij analyses helpt het om te bepalen welke procesknelpunten de belangrijkste bedrijfsfuncties raken. Waarom dit belangrijk is Wordt gebruikt om analyseresultaten te wegen op basis van het belang voor de bedrijfsvoering. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'impact'. Voorbeelden LaagGemiddeldHoog
	Laatste data-update LastExtractionTime	De timestamp waarop de data uit Freshservice is geëxtraheerd.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan hoe actueel de dataset voor de analyse is. Zo zie je of je naar realtime data kijkt of naar een momentopname uit het verleden. Bij analyses dient dit als referentiepunt om de huidige openstaande duur van actieve cases te berekenen. Waarom dit belangrijk is Geeft context bij de vertraging en betrouwbaarheid van de data. Waar vind je dit? Systeemtijd op het moment dat ETL wordt uitgevoerd. Voorbeelden 2023-11-01T12:00:00Z
	Uiterste datum DueDate	De datum waarop het probleemrecord naar verwachting is opgelost.
Beschrijving Dit attribuut bevat de deadline voor het probleem. Die wordt vaak bepaald door SLA-beleid of handmatig door een manager ingesteld. Door deze datum te vergelijken met de werkelijke oplosdatum zie je hoe nauwkeurig de planning is en of de verwachtingen realistisch zijn. Waarom dit belangrijk is Referentiepunt voor analyses van tijdige oplevering. Waar vind je dit? Freshservice API-object 'Problem', veld 'due_by'. Voorbeelden 2023-12-31T17:00:00Z

Verplicht Aanbevolen Optioneel

Activiteiten voor probleembeheer

Leg deze essentiële procesmomenten en statuswijzigingen vast om het volledige verloop van probleemregistraties in je servicedesk zichtbaar te maken.

7 Aanbevolen 8 Optioneel

	Activiteit	Beschrijving
	Blijvende oplossing toegepast	Dit staat voor de uitvoering van de definitieve oplossing. In Freshservice wordt dit meestal afgeleid uit een statuswijziging naar 'Solved' of 'Resolved'.
Waarom dit belangrijk is Berekent de vertraging bij de uitvoering van de blijvende oplossing en markeert het einde van het technische herstelwerk. Waar vind je dit? Activity Stream: statuswijziging naar 'Solved' of 'Resolved'. Vastleggen Vergelijk het statusveld voor en na de wijziging Gebeurtenistype inferred
	Ondersteuningsgroep toegewezen	De probleemregistratie wordt doorgestuurd naar een specifiek technisch team of een toewijzingsgroep. Dit wordt vastgelegd door wijzigingen in het veld 'Group' in de tickethistorie te volgen.
Waarom dit belangrijk is Essentieel voor de heatmap van overdrachten tussen ondersteuningsgroepen. Door deze overdrachten te volgen, worden heen-en-weerbewegingen en onnodige overdrachten tussen teams zichtbaar. Waar vind je dit? Activity Stream: wijzigingen in het veld 'group_id' of 'group_name'. Vastleggen Vastgelegd wanneer het veld Group wordt bijgewerkt Gebeurtenistype explicit
	Oorzaak vastgesteld	Het moment waarop het tekstveld voor de oorzaak of de analyse wordt ingevuld. Dit wordt vastgelegd door de eerste wijziging van het veld 'Root Cause' vanuit een lege waarde te herkennen.
Waarom dit belangrijk is De belangrijkste mijlpaal voor de analyse van de doorlooptijd van de oorzaakanalyse. Dit markeert de overgang van onderzoek naar het ontwerpen van een oplossing. Waar vind je dit? Activity Stream: wijziging van de velden 'root_cause' of 'analysis'. Vastleggen Vergelijk het veld root_cause voor en na de wijziging Gebeurtenistype inferred
	Probleem geregistreerd	De probleemregistratie wordt voor het eerst in het systeem aangemaakt. Dit event wordt expliciet vastgelegd in de Freshservice-auditlog wanneer een nieuw probleemticket wordt opgeslagen.
Waarom dit belangrijk is Dit markeert het begin van de procesinstantie en vormt het startpunt voor de berekening van alle doorlooptijden. Waar vind je dit? Freshservice Activity Stream of Tickets API (timestamp van created_at). Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie New Problem wordt uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Probleem gesloten	De laatste gebeurtenis in de levenscyclus. De registratie wordt vergrendeld en als inactief beschouwd. Dit wordt vastgelegd bij de statuswijziging naar 'Closed'.
Waarom dit belangrijk is Markeert het definitieve einde van de procesinstantie en is nodig om de totale doorlooptijd te berekenen. Waar vind je dit? Activity Stream: statuswijziging naar 'Closed'. Vastleggen Vastgelegd wanneer de status verandert in Closed Gebeurtenistype explicit
	Tijdelijke oplossing gepubliceerd	Er wordt een tijdelijke oplossing aan de probleemregistratie toegevoegd, vaak als notitie of veld 'Workaround'. Dit wordt gebruikt om de snelheid van publicatie van tijdelijke oplossingen te berekenen.
Waarom dit belangrijk is Meet hoe snel het team de impact beperkt. Belangrijk voor de KPI voor de gemiddelde doorlooptijd van tijdelijke oplossingen. Waar vind je dit? Activity Stream: wijziging van het veld 'workaround' of toevoeging van een notitie met de aanduiding Solution/Workaround. Vastleggen Vastgelegd wanneer het veld Workaround wordt ingevuld Gebeurtenistype explicit
	Wijzigingsverzoek gekoppeld	Een wijzigingsregistratie wordt aan de probleemregistratie gekoppeld. Dit markeert het begin van de herstelfase en wordt vastgelegd via het systeemevent 'Association with Change'.
Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor de monitor van bottlenecks bij wijzigingsverzoeken. Meet de overdracht van probleembeheer naar verandermanagement. Waar vind je dit? Activity Stream: event 'Association with Change'. Vastleggen Vastgelegd wanneer een Change-ID wordt gekoppeld Gebeurtenistype explicit
	Asset gekoppeld	Een configuratie-item (CI) of asset wordt aan de probleemregistratie gekoppeld. Zo kun je de 'Affected Business Service' of het 'Impacted Configuration Item' vaststellen.
Waarom dit belangrijk is Koppelt het abstracte probleem aan fysieke of logische infrastructuur. Belangrijk voor de kwaliteitsanalyse van de categorisering van oorzaken. Waar vind je dit? Activity Stream: event 'Association with Asset'. Vastleggen Vastgelegd wanneer een asset aan de registratie wordt gekoppeld Gebeurtenistype explicit
	Medewerker toegewezen	Een specifieke medewerker wordt aan de probleemregistratie toegewezen. Dit wordt expliciet vastgelegd wanneer het veld 'Agent' wordt ingevuld of bijgewerkt.
Waarom dit belangrijk is Geeft aan wanneer een medewerker het werk officieel oppakt. Helpt bij het analyseren van de verdeling van werk naar prioriteit. Waar vind je dit? Activity Stream: wijzigingen in het veld 'responder_id'. Vastleggen Vastgelegd wanneer het veld Agent wordt bijgewerkt Gebeurtenistype explicit
	Notitie toegevoegd	Algemene activiteit die wordt vastgelegd wanneer een openbare of privénotitie aan de registratie wordt toegevoegd. Dit staat voor doorlopende samenwerking of updates.
Waarom dit belangrijk is Kan wijzen op actief werk, ook als de status niet is gewijzigd. Handig om perioden van actief wachten te herkennen. Waar vind je dit? Activity Stream: event 'Note added'. Vastleggen Vastgelegd wanneer een opmerking wordt geplaatst Gebeurtenistype explicit
	Prioriteit bijgewerkt	De urgentie of impact van de probleemregistratie wordt gewijzigd. Dit wordt vastgelegd in het auditspoor van het veld 'Priority'.
Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor het analyseren van SLA-overschrijdingen en het filteren van het dashboard voor SLA-prestaties van kritieke problemen. Waar vind je dit? Activity Stream: wijzigingen in het veld 'priority'. Vastleggen Vastgelegd wanneer het veld Priority wordt gewijzigd Gebeurtenistype explicit
	Probleem heropend	De status verandert van 'Resolved' of 'Closed' terug naar 'Open'. Dit geeft aan dat de oplossing niet werkte of is afgewezen.
Waarom dit belangrijk is De belangrijkste metriek voor het dashboard met trends in heropende probleemregistraties. Een hoog percentage wijst op een gebrekkige oorzaakanalyse of oplossing. Waar vind je dit? Activity Stream: statuswijziging van [Closed/Solved] naar [Open/In Progress]. Vastleggen Vergelijk het statusveld voor en na de wijziging Gebeurtenistype inferred
	Probleemtaak afgerond	Een subtaak die aan de probleemregistratie is gekoppeld, wordt afgerond. Dit wordt vaak gebruikt om evaluaties na implementatie (PIR) of specifieke onderzoeksstappen te volgen.
Waarom dit belangrijk is Ondersteunt het dashboard voor controles op afgeronde evaluaties door bij te houden of evaluatietaken worden gesloten. Waar vind je dit? Activity Stream: statuswijziging van 'Task' naar Closed/Completed. Vastleggen Vastgelegd wanneer een gekoppelde Task als afgerond wordt gemarkeerd Gebeurtenistype explicit
	SLA overschreden	Een systeemevent dat aangeeft dat de tijd bij 'Due By' is verstreken. Freshservice registreert specifieke markeringen voor SLA-overtredingen.
Waarom dit belangrijk is Ondersteunt rechtstreeks de analyse van SLA-prestaties bij kritieke problemen en maakt tekortkomingen in de compliance zichtbaar. Waar vind je dit? Activity Stream: systeemlog voor SLA-overtredingen. Vastleggen Vastgelegd wanneer de SLA-monitor van het systeem wordt geactiveerd Gebeurtenistype explicit
	Status: wacht op wijziging	Een statuswijziging die aangeeft dat het probleem wacht op de uitvoering van een wijzigingsverzoek. Dit wordt afgeleid uit een statuswijziging naar 'Change Requested' of een vergelijkbare status.
Waarom dit belangrijk is Maakt wachttijd zichtbaar waarin het probleembeheerteam afhankelijk is van externe wijzigingsprocessen. Waar vind je dit? Activity Stream: statuswijziging naar de ID voor 'Change Requested'. Vastleggen Vergelijk het statusveld voor en na de wijziging Gebeurtenistype inferred

Aanbevolen Optioneel

Extractiegidsen

Zo haal je data uit Freshservice

Stappen

Log in bij Freshservice met een account met de rechten 'Admin' of 'Supervisor' om toegang te krijgen tot de module Analyse.
Ga in het navigatiemenu aan de linkerkant naar het pictogram Analyse.
Klik rechtsboven op New Report en geef het rapport een naam, bijvoorbeeld "Process mining voor probleembeheer".
Klik in het rapportcanvas op Add Widget en selecteer het visualisatietype Data Table.
Kies in het paneel voor datasetselectie rechts Problemen als primaire module.
Metrieken instellen: controleer onder 'Metrics' of de telling op 'Problemen' staat, zodat gegevens op recordniveau worden opgehaald.
Kolommen (attributen) instellen: sleep de volgende velden naar 'Columns' of 'Group by', zodat ze in de tabel verschijnen:
- ID: Problem ID
- Datums: Created Date, Resolved Date, Closed Date, Due By
- Attributen: Status, Priority, Agent Name, Groepsnaam, Afdeling, Impact, Urgency, Root Cause, SLA Breached
Filters toepassen: stel een filter voor 'Date Range' in op Created Date (bijvoorbeeld 'Last 6 Months' of 'Last 365 Days') om de hoeveelheid data te beperken.
Klik op Toepassen om het datavoorbeeld te genereren.
Klik op de knop Export (rechtsboven in de widget of het rapport), selecteer CSV of Underlying Data en download het bestand.
Data transformeren (belangrijk): de export bevat één rij per probleem. Gebruik de configuratie in het gedeelte 'Query' om de datumkolommen te 'unpivoten'. Elke geldige datumcel (zoals Created Date of Resolved Date) wordt een aparte rij in het uiteindelijke event log, met de bijbehorende activiteitsnaam.
Sla het getransformeerde bestand op als Freshservice_Problem_EventLog.csv en upload het naar ProcessMind.

Configuratie

Module selecteren: controleer of 'Problemen' is geselecteerd. Combineer dit niet met 'Incidents' of 'Changes' in dezelfde tabelwidget, om fouten bij het samenvoegen te voorkomen.
Datumbereik: 'Last 12 Months' wordt aanbevolen voor een goede procesanalyse. Voor grotere perioden kunnen vanwege rijlimieten meerdere exports nodig zijn, doorgaans 20.000 tot 50.000 rijen per export in Freshservice.
Zichtbaarheid van velden: zorg dat aangepaste velden zoals 'Root Cause Category' of 'Fixed By' zijn ingeschakeld voor rapportage bij 'Form Fields' als ze niet in Analytics verschijnen.
Detailniveau: de export bevat data op het niveau van een 'Problem Case'. De geschiedenis van veldwijzigingen, zoals meerdere toewijzingen aan andere agents, wordt teruggebracht tot de huidige waarde, tenzij je abonnement toegang geeft tot een aparte dataset 'Activities'.
DateFormat: stel de export in op een standaardnotatie (ISO 8601 YYYY-MM-DD HH:MM:SS) om fouten bij het inlezen te voorkomen.

a Voorbeeldquery json

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

Stappen

Vereisten: zorg dat Python (versie 3.6 of hoger) is geïnstalleerd, samen met de bibliotheken pandas en requests. Je kunt deze installeren met pip install pandas requests.
API-inloggegevens: meld je aan bij je Freshservice-account. Klik rechtsboven op je profielpictogram en kies Profile Settings. Kopieer de API Key in de zijbalk rechts. Je hebt ook de volledige URL van je Freshservice-domein nodig.
Script configureren: open het meegeleverde Python-script. Vervang de voorbeeldwaarden voor FRESHSERVICE_DOMAIN (bijvoorbeeld yourcompany.freshservice.com) en API_KEY door je eigen inloggegevens. Pas OUTPUT_FILENAME naar wens aan.
Filteren op datum: het script bevat een filtervariabele met de naam UPDATED_SINCE. Stel deze datum (YYYY-MM-DD) in om alleen problemen op te halen die na een bepaald moment zijn bijgewerkt. Zo verloopt de extractie efficiënter.
Uitvoeren: start het script vanuit je terminal of IDE. Het script haalt probleemregistraties met gepagineerde aanvragen op uit de Freshservice API. Vervolgens doorloopt het elke Problem ID om specifieke activiteitenlogboeken en taken op te halen.
Activiteiten omzetten: het script verwerkt het ruwe JSON-antwoord. De aanmaaktijd wordt automatisch omgezet in de activiteit Problem Logged. Daarna doorzoekt het de activiteitengeschiedenis op veldwijzigingen (Status, Priority, Agent, Group) en systeemgebeurtenissen (SLA-overtredingen, koppelingen) om de bijbehorende activiteitenrijen te maken.
Gekoppelde objecten verwerken: voor activiteiten zoals Asset Linked of Change Request Associated zoekt het script naar specifieke, door het systeem gegenereerde activiteitstypen of koppelingsgebeurtenissen in de tijdlijn van het probleem.
Taken ophalen: voor elk probleem doet het script een aparte subaanvraag naar het eindpunt voor probleemtaken. Zo worden gebeurtenissen met de naam Problem Task Completed vastgelegd en wordt ook het onderliggende werk zichtbaar.
Data samenvoegen: alle opgehaalde gebeurtenissen worden aan een hoofdlijst toegevoegd. Het script berekent specifieke attributen zoals IsSlaBreached en TimeToRootCause op basis van tijdstempelverschillen en recordvlaggen.
Exporteren naar CSV: de pandas-bibliotheek maakt een DataFrame van de gebeurtenissenlijst en exporteert dit naar een CSV-bestand. Het bestand bevat de vereiste kolommen (ProblemNumber, ActivityName, EventTimestamp enzovoort) en is klaar om in ProcessMind te laden.

Configuratie

API-limieten: Freshservice stelt limieten aan het aantal aanvragen, doorgaans 1.000 per uur, afhankelijk van het abonnement. Het script wacht steeds kort om te voorkomen dat deze limiet snel wordt bereikt. Bij zeer grote datasets moet je de wachttijd mogelijk verhogen.
Paginering: het script gebruikt de page-parameter om de resultaten op te halen. Standaard vraagt het 100 records per pagina op om het aantal API-aanvragen te beperken.
Filteren op datum: gebruik de parameter updated_since in de API-aanvraag voor deltabelastingen. Zo hoef je niet telkens de volledige geschiedenis te downloaden en richt je je op recent actieve problemen.
Velden toewijzen: in sommige API-versies geeft Freshservice Status en Priority terug als numerieke ID’s. Het script gaat uit van de standaardtoewijzing van ID’s. Pas de status_map-dictionary zo nodig aan als je organisatie aangepaste statuslevenscycli gebruikt.
Rechten: de API Key moet horen bij een gebruiker die problemen, de bijbehorende auditlogboeken en taken mag bekijken. De rol Admin of Supervisor wordt aanbevolen.

a Voorbeeldquery python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Stappen

Controleer of het Freshservice-account toegang heeft tot Administration, Account Settings, geplande data-export, probleemregistraties, auditgeschiedenis, notities, koppelingen, taken, assets, SLA-informatie en de velden voor de aanbevolen attributen. De beschikbare functies en exportomvang kunnen per abonnement en rol verschillen.
Open in Freshservice het onderdeel Administration en zoek Account Settings en de functie voor geplande data-export. Menunamen kunnen per accountconfiguratie verschillen. Gebruik de zoekfunctie voor beheer of de accountdocumentatie als de naam niet overeenkomt. Schakel een terugkerende export in en selecteer de ruimst beschikbare scope voor probleemregistraties, ticketgeschiedenis, auditgebeurtenissen, notities, assets, gekoppelde incidenten, wijzigingen, taken, SLA-gebeurtenissen, gebruikers, groepen, afdelingen en statusgeschiedenis.
Stel het exportschema en datumbereik in. Gebruik een terugkerende export voor doorlopende extractie en kies voor de eerste export een historische periode van drie tot zes maanden, of de volledige bewaartermijn als je een complete nulmeting nodig hebt. Laat waar mogelijk tijdstempels, record-ID’s, veldnamen, oude en nieuwe waarden, gebeurtenistypen, relatie-ID’s en metadata van notities en taken opnemen.
Stel de beveiligde levering in. Gebruik de beveiligde link of leveringsmethode van Freshservice, beperk de toegang tot het extractieteam, leg het exportschema en de bewaartermijn vast en download elk exportpakket naar een afgeschermde staginglocatie. Neem geen inloggegevens of beveiligde links op in het event log.
Controleer de geleverde XML- of CSV-bestanden en stel vast welke bestandsnamen en structuren worden gebruikt voor probleemregistraties, auditgeschiedenis, notities, relaties, taken, SLA-gebeurtenissen, gebruikers, groepen, afdelingen en statusgeschiedenis. Ga niet uit van bepaalde tabel- of kolomnamen. Koppel de geleverde velden aan de bronexpressies in de query hieronder en vervang de tijdelijke aanduidingen door de daadwerkelijke exportpaden of stagingobjecten.
Laad de bestanden in een stagingdatabase of query-engine. Maak op basis van de export de volgende logische bronweergaven of gelijkwaardige transformaties: [bron met probleemregistraties], [bron met auditgeschiedenis van problemen], [bron met probleemnotities], [bron met probleemrelaties], [bron met probleemtaken], [bron met SLA-gebeurtenissen van problemen], [bron met agents], [bron met supportgroepen] en [bron met afdelingen]. Behoud de oorspronkelijke gebeurtenistijdstempel, record-ID, veldnaam, oude waarde, nieuwe waarde, gebeurtenistype en bronrij-ID.
Pas de gebeurtenisregels expliciet toe. Problem Logged gebruikt de aanmaakgebeurtenis. Support Group Assigned en Agent Assigned gebruiken wijzigingen in de velden Group en Agent. Priority Updated gebruikt wijzigingen in Priority. Asset Linked gebruikt koppelingsgebeurtenissen voor assets of configuratie-items. Root Cause Identified gebruikt de eerste overgang van een lege waarde naar een ingevulde waarde in Root Cause. Workaround Published gebruikt een Workaround-notitie of veldwijziging. Change Request Associated gebruikt een Change-koppelingsgebeurtenis. Status Pending Change gebruikt een overgang naar Change Requested of een gelijkwaardige ingestelde status. Permanent Fix Applied gebruikt een overgang naar Solved of Resolved. Problem Task Completed gebruikt voltooide probleemtaken. Problem Closed gebruikt een overgang naar Closed. Problem Reopened gebruikt een overgang van Resolved of Closed naar Open. SLA Breached gebruikt een expliciete SLA-overtredingsgebeurtenis. Note Added gebruikt gebeurtenissen waarbij een openbare of privénotitie wordt aangemaakt.
Voer de query uit op de data in de stagingomgeving. De query levert één rij op voor elke expliciet herkende activiteit en leidt geen activiteiten af uit niet-gerelateerde velden. Als er geen directe brongebeurtenis voor een activiteit is, wordt de bijbehorende rij niet aangemaakt.
Controleer de uitvoer: ProblemNumber, ActivityName en EventTimestamp moeten zijn ingevuld, tijdstempels moeten naar één tijdzone zijn omgerekend, dubbele brongebeurtenissen moeten consequent zijn verwerkt en alle 15 vereiste activiteitsnamen moeten voorkomen als de brondata overeenkomende gebeurtenissen bevat.
Exporteer het resultaat als CSV of een ander door ProcessMind ondersteund eventlogformaat. Behoud exact de kolomnamen ProblemNumber, ActivityName en EventTimestamp. Neem waar mogelijk de aanbevolen attributen op, behoud één rij per activiteit en upload het bestand naar ProcessMind. Stel ProblemNumber in als case-ID, ActivityName als activiteit en EventTimestamp als gebeurtenistijdstempel.

Configuratie

Schakel de geplande data-export in via Freshservice Administration en Account Settings. Kies de ruimst beschikbare exportscope voor probleemregistraties en bijbehorende geschiedenis.
Neem auditgeschiedenis, veldwijzigingen, statusovergangen, notities, assets of configuratie-items, gekoppelde incidenten, wijzigingskoppelingen, probleemtaken, SLA-gebeurtenissen, agents, supportgroepen en afdelingen op als de exportfunctie deze datasets beschikbaar maakt.
Gebruik voor de eerste extractie een historische periode van drie tot zes maanden. Verleng deze tot de volledige bewaartermijn als je een complete nulmeting nodig hebt. Gebruik bij terugkerende exports overlappende perioden om te voorkomen dat laat binnengekomen records ontbreken. Verwijder daarna dubbele records op basis van de brongebeurtenis-ID, indien beschikbaar.
Gebruik geen beperkende filters, tenzij de analyse dat vereist. Leg bij noodzakelijke filters de gekozen criteria voor bedrijf, afdeling, workspace, recordtype, status en datum vast. Ga er niet van uit dat Company Code en Document Type Freshservice-velden zijn. Gebruik ze alleen als ze in de export voorkomen.
Behoud bron-tijdstempels, bron-ID’s van gebeurtenissen, oude en nieuwe waarden, relatie-ID’s, zichtbaarheid van notities en taakstatus. Deze velden zijn nodig om expliciete activiteiten te onderscheiden van attributen die alleen de huidige status weergeven.
Gebruik vóór de transformatie een stagingomgeving. XML-exports kunnen vereisen dat geneste elementen worden afgevlakt. CSV-exports kunnen normalisatie van herhaalde geschiedenisrijen en relatieregistraties nodig maken.
Verdeel grote datasets in perioden of record-ID’s, verwerk bestanden stapsgewijs, indexeer ProblemNumber en EventTimestamp en laad niet de volledige export in het geheugen.
Controleer of het Freshservice-abonnement en de accountrol toegang geven tot geplande exports, data over probleembeheer, auditgeschiedenis en gerelateerde objecten. Voor sommige velden of geschiedenisgegevens zijn specifieke modules, licenties, beheerdersrechten of bewaartermijnen nodig.
Stel de toegang tot beveiligde links, downloadbeperkingen, versleuteling van opgeslagen data en bewaartermijnen in volgens de beveiligingsvereisten van je organisatie. Neem geen inloggegevens of tokens voor beveiligde links op in eventlogkolommen.
Vervang alle tijdelijke bronverwijzingen in de query door de juiste stagingweergave, bestandstabel of XML-naar-relationele mapping op basis van de Freshservice-export. Er wordt niet uitgegaan van specifieke Freshservice-tabel- of kolomnamen.

a Voorbeeldquery json

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

    UNION ALL

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

Klaar om te beginnen?

Zet data over probleembeheer vandaag nog om in bruikbare inzichten. Ons team helpt je bij het extraheren van de data, zodat je aan de slag kunt met het verbeteren van je IT-dienstverlening.

Terug naar de verbetergids Template downloaden

Pak bottlenecks in probleembeheer vandaag nog aan

Verkort de doorlooptijd met 30 procent en maak IT-diensten stabieler

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. Binnen 5 minuten ingesteld.

De datatemplate voor probleembeheer

De datatemplate voor probleembeheer

Attributen voor probleembeheer

Activiteiten voor probleembeheer

Extractiegidsen

CSV-export uit de Freshservice Analytics-module

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery json

Data-extractie uit Freshservice REST API v2 met Python

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Functie voor data-export in het beheersysteem

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery json

Klaar om te beginnen?

Pak bottlenecks in probleembeheer vandaag nog aan

De datatemplate voor probleembeheer

De datatemplate voor probleembeheer

Attributen voor probleembeheer

Activiteiten voor probleembeheer

Extractiegidsen

CSV-export uit de Freshservice Analytics-module

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery json

Data-extractie uit Freshservice REST API v2 met Python

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Functie voor data-export in het beheersysteem

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery json

Klaar om te beginnen?

Pak bottlenecks in probleembeheer vandaag nog aan

We gaan zorgvuldig om met je privacy