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Seu Template de Dados para Gestão de Problemas

Freshservice

Atributos de Gestão de Problemas (20) Atividades de Gestão de Problemas (15) Guias de Extração (3)

Seu Template de Dados para Gestão de Problemas

Este template oferece uma estrutura completa para mapear o ciclo de vida dos seus problemas no Freshservice, permitindo identificar gargalos na análise de causa raiz e na criação de workarounds. Ele detalha os atributos e atividades essenciais para construir um event log robusto para Process Mining. Seguindo este guia, você agiliza sua extração de dados e foca na melhoria da estabilidade dos serviços de TI.

Atributos críticos para uma análise de causa raiz profunda
Mapeamento de atividades padronizado para o ciclo de vida do problema
Orientação técnica para extração de dados do Freshservice

É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

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Atributos de Gestão de Problemas

Estes campos de dados recomendados fornecem o contexto necessário para que seu event log permita uma análise detalhada da performance da sua gestão de problemas.

3 Obrigatório 10 Recomendado 7 Opcional

	Nome	Descrição
	Atividade ActivityName	O evento ou ação específica realizada no registro do problema.
Descrição Este atributo descreve a etapa no ciclo de vida do processo, como 'Problema Registrado', 'Causa Raiz Identificada' ou 'Grupo de Suporte Alterado'. É o componente central para os algoritmos de descoberta de processo mapearem a sequência de trabalho.\n\nNa análise, este campo determina os nós no mapa do processo e é essencial para identificar loops de retrabalho, etapas ignoradas e variantes do processo. Por que é importante Define o 'que' da execução do processo e é obrigatório para a geração do mapa do processo. Onde obter Derivado dos endpoints de 'Atividades' ou 'Logs de Auditoria' do Freshservice. Exemplos Problema RegistradoPrioridade atualizadaStatus alterado para Resolvido
	Registro de Problema ProblemNumber	O identificador alfanumérico exclusivo atribuído ao registro do problema (ex: PRB-10234).
Descrição Este atributo serve como o ID do Caso central para a análise de Process Mining. Ele identifica exclusivamente uma investigação de problema específica no Freshservice, vinculando todas as atividades, eventos e mudanças relacionadas. É usado para agrupar entradas individuais do log de auditoria em uma instância de processo coerente.\n\nNa análise, este identificador permite que os usuários façam um drill down das agregações de alto nível para as jornadas de problemas específicas, entendendo a sequência exata de eventos ocorridos. Por que é importante É a chave fundamental para reconstruir o fluxo do processo e necessária para identificar exclusivamente cada case. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'display_id'. Exemplos PRB-10023PRB-10045PRB-11201
	Timestamp EventTimestamp	A data e hora exatas em que a atividade ocorreu.
Descrição Este atributo registra quando um evento específico ocorreu no sistema. Ele permite que o motor de Process Mining ordene os eventos cronologicamente e calcule a duração entre as etapas.\n\nNa análise, esses dados servem de base para todos os KPIs temporais, como tempo de execução (throughput time), análise de lead time e identificação de gargalos. Por que é importante Estabelece a linha do tempo dos eventos, permitindo o cálculo do tempo de ciclo e a ordenação do processo. Onde obter Campos 'created_at' ou 'updated_at' da API do Freshservice no fluxo de atividades. Exemplos 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z
	Agente atribuído AgentName	O nome do agente de service desk atualmente atribuído ao problema.
Descrição Este atributo identifica o indivíduo responsável por investigar ou resolver o problema. Permite a análise de recursos e o monitoramento de desempenho.\n\nNa análise, ajuda a identificar a distribuição da carga de trabalho e indivíduos específicos que podem estar sobrecarregados ou que sejam particularmente eficientes em RCA. Por que é importante Chave para análise de recursos e mineração organizacional. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'responder_id' (requer busca na tabela de Agentes). Exemplos Alice SmithBob JonesAdministrador do Sistema
	Categoria da causa raiz RootCauseCategory	A classificação da causa subjacente identificada para o problema.
Descrição Este atributo categoriza por que o problema ocorreu, como 'Bug de Software', 'Erro de Configuração' ou 'Erro Humano'. É preenchido após a fase de RCA.\n\nNa análise, é usado no dashboard de 'Qualidade da Categorização da Causa Raiz' para identificar fragilidades sistêmicas na infraestrutura. Por que é importante Essencial para análise de tendências e identificação de áreas para melhoria proativa. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice. Geralmente um campo personalizado ou o campo de texto 'root_cause', dependendo da configuração. Exemplos Falha de SoftwareErro de configuraçãoMau funcionamento de hardware
	Departamento DepartmentName	O departamento do usuário que relatou o problema ou que é o principal afetado.
Descrição Este atributo identifica a unidade de negócio impactada pelo problema.\n\nNa análise, ajuda a segmentar a 'Performance de SLA de Problemas Críticos' para ver se determinados departamentos estão recebendo um serviço mais lento que outros. Por que é importante Fornece contexto organizacional para o impacto dos problemas. Onde obter API do Freshservice, via busca de solicitante na tabela de Departamentos. Exemplos FinançasRHTI
	Grupo de suporte SupportGroup	A equipe técnica ou grupo atribuído para tratar o problema.
Descrição Este atributo representa a equipe responsável pelo registro do problema. Transferências entre grupos são uma grande fonte de atrasos na Gestão de Problemas.\n\nNa análise, este campo é usado para gerar o 'Mapa de Calor de Transferência de Grupos de Suporte' e identificar comportamentos de 'ping-pong' entre as equipes. Por que é importante Fundamental para analisar passagens de bastão e identificar gargalos em silos. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'group_id' (requer busca na tabela Groups). Exemplos Equipe de Banco de DadosOperações de redeSuporte de Aplicação
	Incidentes Vinculados RelatedIncidentCount	O número de registros de incidentes vinculados a este problema.
Descrição Este atributo conta quantos incidentes individuais estão associados ao registro do problema. Serve como um indicador do volume de interrupção para o usuário.\n\nNa análise, é usado para o KPI de 'Densidade de Vinculação de Incidentes' para verificar se os problemas estão realmente reduzindo o volume de incidentes. Por que é importante Indica a magnitude do efeito do problema no help desk. Onde obter API do Freshservice, contagem da array 'associated_incidents'. Exemplos 05120
	Prioridade ProblemPriority	O nível de prioridade atribuído ao problema (ex: Baixa, Média, Alta, Urgente).
Descrição Este atributo indica a importância e a urgência relativa do registro do problema. Geralmente é determinado por uma matriz de Impacto e Urgência.\n\nNa análise, este campo é crucial para segmentação. Ele permite comparar tempos de ciclo e adesão ao SLA entre problemas críticos e falhas menores. Por que é importante Essencial para filtrar e priorizar análises em problemas de alto impacto. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'priority'. Exemplos BaixoMédioAltoUrgente
	Reaberto IsReopened	Um marcador indicando se o problema já foi movido de fechado para aberto novamente.
Descrição Este atributo booleano é calculado verificando o histórico de atividades para transições de um estado final de volta para um estado ativo.\n\nNa análise, ele alimenta o dashboard de 'Tendências de Reabertura de Problemas', servindo como um indicador de qualidade fundamental para o processo de resolução. Por que é importante Principal indicador de resoluções falso-positivas e retrabalho. Onde obter Calculado a partir do event log (ActivityName). Exemplos verdadeirofalse
	SLA Violado IsSlaBreached	Um marcador que indica se o registro do problema perdeu o prazo do acordo de nível de serviço (SLA).
Descrição Este atributo booleano é verdadeiro se o tempo de resolução do problema excedeu a política definida.\n\nNa análise, isso alimenta o dashboard de 'Performance de SLA de Problemas Críticos', ajudando a identificar quais equipes ou categorias têm mais dificuldade com a pontualidade. Por que é importante Medida direta de conformidade e desempenho do processo. Onde obter API do Freshservice, derivado das flags 'sla_policy' ou 'sla_breached'. Exemplos verdadeirofalse
	Status ProblemStatus	O estado atual do ciclo de vida do problema (ex: Aberto, Mudança Solicitada, Resolvido).
Descrição Este atributo rastreia o progresso do problema em seu workflow. Mudanças neste campo acionam atividades de processo padrão.\n\nNa análise, ele serve como o principal filtro para distinguir entre trabalho ativo e concluído, permitindo a análise de WIP (trabalho em andamento). Por que é importante Define o estado do case e é usado para calcular estatísticas de fluxo. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'status'. Exemplos AbertoMudança PendenteResolvidoEncerrado
	Tempo para RCA TimeToRootCause	O tempo decorrido desde a criação do problema até a identificação da causa raiz.
Descrição Este atributo de duração é calculado medindo a diferença de tempo entre os eventos 'Problema Registrado' e 'Causa Raiz Identificada'.\n\nNa análise, ele alimenta o KPI de 'Tempo Médio para Identificação da Causa Raiz', destacando a eficiência da fase de diagnóstico. Por que é importante Mede especificamente a velocidade da fase de investigação. Onde obter Calculado a partir dos timestamps dos eventos. Exemplos 48 horas3 dias45 minutos
	Ativo Impactado AssociatedAsset	O item de configuração (IC) ou ativo principal vinculado ao problema.
Descrição Este atributo identifica o ativo de hardware ou software específico que é objeto da investigação.\n\nNa análise, permite avaliar a 'Qualidade da Categorização da Causa Raiz' por tipo de ativo, revelando se certos dispositivos ou versões de software são mais propensos a defeitos. Por que é importante Conecta o desempenho do processo aos componentes de infraestrutura. Onde obter API do Freshservice, campo 'associated_assets'. Exemplos Servidor-01Aplicação de Folha de PagamentoSwitch Central A
	Data de Vencimento DueDate	A data prevista para a resolução do registro do problema.
Descrição Este atributo armazena o prazo final para o problema, geralmente definido por políticas de SLA ou manualmente por um gerente.\n\nNa análise, comparar esta data com a data de resolução real oferece insights sobre a precisão do planejamento e a definição de expectativas realistas. Por que é importante Ponto de referência para análise de pontualidade na entrega. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'due_by'. Exemplos 2023-12-31T17:00:00Z
	Descrição do Workaround WorkaroundNotes	O texto que descreve a correção temporária ou workaround.
Descrição Este atributo contém os detalhes da solução temporária fornecida. Sua presença indica que um workaround foi publicado com sucesso.\n\nNa análise, o timestamp associado ao preenchimento deste campo alimenta o KPI de 'Tempo Médio de Entrega de Workaround'. Por que é importante Importante para medir a velocidade de mitigação versus a velocidade de resolução completa. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'workaround'. Exemplos Reiniciar serviço manualmenteLimpar cache do navegadorUsar endpoint de VPN alternativo
	Impacto ImpactLevel	A medida do efeito que o problema tem nos processos de negócio.
Descrição Este atributo quantifica o escopo do problema, geralmente usado com a Urgência para determinar a Prioridade.\n\nNa análise, ajuda a priorizar quais gargalos do processo estão afetando as funções de negócio mais críticas. Por que é importante Usado para ponderar os resultados da análise pela criticidade do negócio. Onde obter Objeto 'Problem' da API do Freshservice, campo 'impact'. Exemplos BaixoMédioAlto
	Requisição de Mudança Vinculada ChangeRequestId	O identificador da requisição de mudança criada para corrigir o problema.
Descrição Este atributo contém o ID de uma Requisição de Mudança associada ao problema para implementar uma correção permanente.\n\nNa análise, é essencial para o KPI de 'Tempo de Transição de RCA para Mudança', permitindo medir o tempo perdido entre encontrar a causa e agir sobre ela. Por que é importante Vincula o processo de Problemas ao processo de Gestão de Mudanças. Onde obter API do Freshservice, campo 'associated_change_request'. Exemplos CHG-2001CHG-2045
	Sistema de Origem SourceSystem	O nome do sistema de onde os dados se originaram.
Descrição Este atributo estático identifica a origem do conjunto de dados, que é 'Freshservice'. Em ambientes com vários sistemas, ajuda a distinguir registros vindos de diferentes ferramentas ou instâncias de ITSM.\n\nNa análise, é usado principalmente para filtragem ou agrupamento ao combinar dados de múltiplas fontes. Por que é importante Garante a linhagem dos dados e rastreabilidade em implementações de Process Mining multi-sistema. Onde obter Valor fixo (hardcoded) durante a extração. Exemplos Freshservice
	Última Atualização de Dados LastExtractionTime	O timestamp que indica quando os dados foram extraídos do Freshservice.
Descrição Este atributo indica a atualidade do conjunto de dados usado para análise. Ajuda os usuários a entenderem se estão vendo dados em tempo real ou uma imagem do passado.\n\nNa análise, é usado como ponto de referência para calcular o tempo de abertura atual de casos ativos. Por que é importante Fornece contexto sobre a latência e confiabilidade dos dados. Onde obter Hora do sistema no momento da execução do ETL. Exemplos 2023-11-01T12:00:00Z

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de Gestão de Problemas

Capture estes marcos essenciais e mudanças de status para visualizar a jornada de ponta a ponta dos registros de problemas no seu service desk.

7 Recomendado 8 Opcional

	Atividade	Descrição
	Causa raiz identificada	O momento em que o campo de texto da causa raiz ou a seção de análise é preenchido. Capturado ao identificar a primeira atualização no campo 'Causa Raiz' vindo de um estado vazio.
Por que é importante O marco principal para a Análise de Lead Time de RCA. Marca a transição da investigação para o design da solução. Onde obter Fluxo de Atividades: Atualização nos campos de 'causa raiz' ou 'análise'. Captura Compara o campo root_cause antes e depois da atualização Tipo de evento inferred
	Correção Definitiva Aplicada	Representa a implementação da solução final. No Freshservice, isso geralmente é inferido quando o status muda para 'Solucionado' ou 'Resolvido'.
Por que é importante Calcula o atraso na implementação da correção definitiva. Marca o fim do trabalho de retificação técnica. Onde obter Fluxo de Atividades: Mudança de status para 'Resolvido'. Captura Comparar campo de status antes/depois Tipo de evento inferred
	Grupo de Suporte Atribuído	Encaminhamento do registro do problema para uma equipe técnica ou grupo de atribuição específico. Capturado pelo monitoramento de mudanças no campo 'Grupo' no histórico do ticket.
Por que é importante Fundamental para o Mapa de Calor de Transferência de Grupos. Rastrear isso revela efeitos pingue-pongue e passagens excessivas entre equipes. Onde obter Fluxo de Atividades: Atualização no campo de ID ou nome do grupo. Captura Registrado quando o campo Grupo é atualizado Tipo de evento explicit
	Problema Fechado	O evento final do ciclo de vida onde o registro é bloqueado e considerado inativo. Capturado pela transição de status para 'Fechado'.
Por que é importante Define o fim absoluto da instância do processo. Necessário para calcular o tempo de ciclo total. Onde obter Fluxo de Atividades: Mudança de status para 'Fechado'. Captura Registrado quando o status muda para Fechado Tipo de evento explicit
	Problema Registrado	A criação inicial do registro do problema no sistema. Este evento é capturado explicitamente no log de auditoria do Freshservice quando um novo ticket de problema é salvo.
Por que é importante Marca o início da instância do processo. É o ponto de ancoragem para calcular todos os lead times e tempos de ciclo. Onde obter Fluxo de Atividades do Freshservice ou API de Tickets (timestamp created_at). Captura Registrado quando a transação Novo Problema é executada Tipo de evento explicit
	Requisição de Mudança Associada	A vinculação de um registro de Mudança ao registro de Problema, sinalizando o início da fase de remediação. Capturado via evento de sistema 'Associação com Mudança'.
Por que é importante Vital para o Monitor de Gargalos de Requisição de Mudança. Mede a passagem de bastão da Gestão de Problemas para a Gestão de Mudanças. Onde obter Fluxo de Atividades: Evento de associação com mudança. Captura Registrado quando um ID de Mudança é vinculado Tipo de evento explicit
	Workaround Publicado	A inclusão de uma solução temporária no registro do problema, geralmente marcada em uma nota ou campo de 'Workaround'. Usado para calcular a Velocidade de Publicação de Workarounds.
Por que é importante Mede quão rápido a equipe mitiga o impacto. Essencial para o KPI de Lead Time Médio de Workaround. Onde obter Fluxo de Atividades: Atualização no campo 'workaround' ou criação de nota marcada como Solução/Workaround. Captura Registrado quando o campo Workaround é preenchido Tipo de evento explicit
	Agente atribuído	A atribuição de um responsável específico ao registro do problema. Capturado explicitamente quando o campo 'Agente' é preenchido ou atualizado.
Por que é importante Indica quando um recurso assumiu oficialmente o trabalho. Ajuda a analisar a alocação de recursos por prioridade. Onde obter Fluxo de Atividades: Atualização no campo de ID do responsável. Captura Registrado quando o campo Agente é atualizado Tipo de evento explicit
	Ativo Vinculado	A associação de um Item de Configuração (IC) ou Ativo ao registro do problema. Ajuda a identificar o 'Serviço de Negócio Afetado' ou 'Item de Configuração Impactado'.
Por que é importante Vincula o problema abstrato à infraestrutura física ou lógica. Crucial para a análise de Qualidade da Categorização de Causa Raiz. Onde obter Fluxo de Atividades: Evento de associação com ativo. Captura Registrado quando um ativo é anexado ao registro Tipo de evento explicit
	Nota adicionada	Atividade geral que captura quando uma nota pública ou privada é adicionada ao registro. Representa colaboração contínua ou atualizações.
Por que é importante Pode indicar trabalho ativo mesmo sem mudança de status. Útil para identificar períodos de 'espera ativa'. Onde obter Fluxo de Atividades: Evento de nota adicionada. Captura Registrado quando um comentário é postado Tipo de evento explicit
	Prioridade atualizada	Uma alteração no nível de urgência ou impacto do problema. Capturado pela trilha de auditoria do campo 'Prioridade'.
Por que é importante Essencial para analisar violações de SLA e filtrar o dashboard de Desempenho de SLA de Problemas Críticos. Onde obter Fluxo de Atividades: Atualização no campo de prioridade. Captura Registrado quando o campo Prioridade é modificado Tipo de evento explicit
	Problema Reaberto	Transição de um estado 'Resolvido' ou 'Fechado' para 'Aberto'. Indica que a correção falhou ou foi rejeitada.
Por que é importante A métrica principal para o dashboard de Tendências de Reabertura de Problemas. Altas taxas indicam RCA ou correções de baixa qualidade. Onde obter Fluxo de Atividades: Mudança de status de [Fechado/Resolvido] para [Aberto/Em Andamento]. Captura Comparar campo de status antes/depois Tipo de evento inferred
	SLA Violado	Evento gerado pelo sistema indicando que o prazo 'Due By' expirou. O Freshservice registra marcadores específicos de violação de SLA.
Por que é importante Dá suporte direto à análise de Desempenho de SLA de Problemas Críticos. Destaca falhas de conformidade. Onde obter Fluxo de Atividades: Log de sistema de violação de SLA. Captura Registrado quando o monitor de SLA do sistema é acionado Tipo de evento explicit
	Status Pendente de Mudança	Uma transição de status indicando que o problema aguarda a implementação de uma Mudança. Inferido pela mudança do campo status para 'Mudança Solicitada' ou similar.
Por que é importante Identifica o tempo de espera onde a equipe de Gestão de Problemas depende de processos externos de Mudança. Onde obter Fluxo de Atividades: Mudança de status para o ID de 'Mudança Solicitada'. Captura Comparar campo de status antes/depois Tipo de evento inferred
	Tarefa de Problema Concluída	A conclusão de uma subtarefa vinculada ao registro do problema. Frequentemente usado para rastrear Revisões Pós-Implementação (PIR) ou etapas específicas de investigação.
Por que é importante Dá suporte ao dashboard de Auditoria de Conclusão de Pós-Revisão, monitorando se as tarefas de revisão estão sendo fechadas. Onde obter Fluxo de Atividades: Mudança de status da Tarefa para Fechado/Concluído. Captura Registrado quando uma Tarefa vinculada é marcada como concluída Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guias de Extração

Como extrair seus dados do Freshservice

Etapas

Acesse o Freshservice com uma conta de Administrador ou Supervisor para acessar o módulo de Analytics.
Vá até o ícone de Analytics no menu lateral esquerdo.
Clique em Novo Relatório (canto superior direito) e dê um nome, ex: "Process Mining - Gestão de Problemas".
Na tela do relatório, clique em Adicionar Widget e selecione o tipo de visualização Tabela de Dados.
No painel de seleção de dados à direita, escolha Problemas como módulo principal.
Configurar Métricas: Na seção 'Métricas', garanta que a contagem esteja definida para 'Problemas' para obter dados em nível de registro.
Configurar Colunas (Atributos): Arraste e solte os seguintes campos na seção de colunas para que apareçam na tabela:
- ID: Problem ID
- Datas: Created Date, Resolved Date, Closed Date, Due By
- Atributos: Status, Priority, Agent Name, Group Name, Department, Impact, Urgency, Root Cause, SLA Breached
Aplicar Filtros: Defina um filtro de 'Intervalo de Datas' em Created Date (ex: 'Últimos 6 meses' ou 'Último ano') para controlar o volume de dados.
Clique em Aplicar para gerar a pré-visualização.
Clique no botão Exportar (topo direito do widget), selecione CSV de Dados Subjacentes e baixe o arquivo.
Transformação de Dados (Crítico): Como a exportação gera uma linha por problema, use a configuração na seção 'Query' para fazer o 'unpivot' das colunas de data. Cada célula de data válida (ex: Data de Criação, Data de Resolução) deve virar uma linha individual no event log final com sua respectiva Atividade.
Salve o arquivo transformado como Freshservice_Problem_EventLog.csv para carregar no ProcessMind.

Configuração

Seleção de Módulo: Certifique-se de selecionar 'Problemas'. Não misture com 'Incidentes' ou 'Mudanças' no mesmo widget de tabela para evitar erros de associação (join).
Intervalo de Datas: Recomendamos os 'Últimos 12 meses' para uma descoberta de processo adequada. Intervalos maiores podem exigir exportações em lotes devido aos limites de linhas (geralmente 20k-50k linhas por exportação no Freshservice).
Visibilidade de Campos: Verifique se campos personalizados como 'Categoria de Causa Raiz' ou 'Corrigido Por' estão ativos para relatórios nas configurações de 'Campos do Formulário' caso não apareçam no Analytics.
Granularidade: A exportação ocorre no nível do 'Caso de Problema'. O histórico de alterações de campos (ex: várias reatribuições de Agentes) é consolidado no valor atual, a menos que um conjunto de dados específico de 'Atividades' esteja disponível no seu plano.
DateFormat: Certifique-se de que a configuração de exportação use um formato padrão (ISO 8601 YYYY-MM-DD HH:MM:SS) para evitar erros de análise.

a Consulta de Exemplo config

{
  "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"
    }
  }
}

Etapas

Pré-requisitos: Tenha o Python instalado (v3.6+) e as bibliotecas pandas e requests. Instale via: pip install pandas requests.
Credenciais de API: Acesse o Freshservice, clique no seu perfil e vá em Configurações de Perfil. Copie a Chave de API no menu lateral. Você também precisará do domínio completo da sua instância.
Configuração do Script: No script Python, substitua os campos FRESHSERVICE_DOMAIN e API_KEY pelas suas credenciais. Se desejar, altere o nome do arquivo em OUTPUT_FILENAME.
Filtro de Data: O script possui a variável UPDATED_SINCE. Defina a data (AAAA-MM-DD) para extrair apenas problemas atualizados após esse período, otimizando o processo.
Execução: Rode o script no terminal ou IDE. Ele fará requisições paginadas à API do Freshservice para obter os problemas e, em seguida, percorrerá cada ID para buscar logs de atividades e tarefas.
Transformação de Eventos: O script processa o JSON, convertendo o tempo de criação na atividade "Problema Registrado". Ele varre o histórico em busca de mudanças em campos (Status, Prioridade, Agente, Grupo) e eventos de sistema (quebra de SLA, associações).
Objetos Vinculados: Para atividades como Ativo Vinculado ou Mudança Associada, o script busca tipos específicos de atividades geradas pelo sistema na linha do tempo do problema.
Extração de Tarefas: O script realiza chamadas adicionais ao endpoint de tarefas para capturar eventos de "Tarefa de Problema Concluída", garantindo que o subtrabalho seja visualizado.
Agregação de Dados: Todos os eventos são consolidados em uma lista principal. O script calcula atributos como IsSlaBreached e TimeToRootCause com base nas diferenças de timestamp e flags do registro.
Exportação CSV: Por fim, o script usa a biblioteca pandas para gerar um DataFrame e exportar para CSV, já com as colunas necessárias (ProblemNumber, ActivityName, EventTimestamp, etc.) para o ProcessMind.

Configuração

Limites de Taxa da API (Rate Limiting): O Freshservice impõe limites de chamadas (geralmente 1000 por hora, dependendo do plano). O script inclui um mecanismo simples de espera (sleep) para evitar atingir esses limites, mas em bases de dados muito grandes, pode ser necessário aumentar esse intervalo.
Paginação: O script utiliza o parâmetro de página para percorrer os resultados. Por padrão, solicita 100 registros por página para minimizar o overhead da API.
Filtro de Data: Utilize o parâmetro updated_since na chamada da API para realizar cargas delta. Isso evita o download de todo o histórico repetidamente, focando nos problemas ativos recentemente.
Mapeamento de Campos: O Freshservice retorna Status e Prioridade como IDs numéricos em algumas versões da API. O script assume o mapeamento padrão de IDs, mas talvez você precise ajustar o dicionário status_map se sua organização utiliza ciclos de vida de status personalizados.
Permissões: A Chave de API utilizada deve pertencer a um usuário com permissão para visualizar Problemas, seus Logs de Auditoria e suas Tarefas. Recomenda-se um perfil de Administrador ou Supervisor.

a Consulta de Exemplo 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()

Etapas

Acesse o Freshservice com uma conta de Administrador ou Supervisor para acessar o módulo de Analytics.
Vá até o ícone de Analytics no menu lateral esquerdo.
Clique em Novo Relatório (canto superior direito) e dê um nome, ex: "Process Mining - Gestão de Problemas".
Na tela do relatório, clique em Adicionar Widget e selecione o tipo de visualização Tabela de Dados.
No painel de seleção de dados à direita, escolha Problemas como módulo principal.
Configurar Métricas: Na seção 'Métricas', garanta que a contagem esteja definida para 'Problemas' para obter dados em nível de registro.
Configurar Colunas (Atributos): Arraste e solte os seguintes campos na seção de colunas para que apareçam na tabela:
- ID: Problem ID
- Datas: Created Date, Resolved Date, Closed Date, Due By
- Atributos: Status, Priority, Agent Name, Group Name, Department, Impact, Urgency, Root Cause, SLA Breached
Aplicar Filtros: Defina um filtro de 'Intervalo de Datas' em Created Date (ex: 'Últimos 6 meses' ou 'Último ano') para controlar o volume de dados.
Clique em Aplicar para gerar a pré-visualização.
Clique no botão Exportar (topo direito do widget), selecione CSV de Dados Subjacentes e baixe o arquivo.
Transformação de Dados (Crítico): Como a exportação gera uma linha por problema, use a configuração na seção 'Query' para fazer o 'unpivot' das colunas de data. Cada célula de data válida (ex: Data de Criação, Data de Resolução) deve virar uma linha individual no event log final com sua respectiva Atividade.
Salve o arquivo transformado como Freshservice_Problem_EventLog.csv para carregar no ProcessMind.

Configuração

Seleção de Módulo: Certifique-se de selecionar 'Problemas'. Não misture com 'Incidentes' ou 'Mudanças' no mesmo widget de tabela para evitar erros de associação (join).
Intervalo de Datas: Recomendamos os 'Últimos 12 meses' para uma descoberta de processo adequada. Intervalos maiores podem exigir exportações em lotes devido aos limites de linhas (geralmente 20k-50k linhas por exportação no Freshservice).
Visibilidade de Campos: Verifique se campos personalizados como 'Categoria de Causa Raiz' ou 'Corrigido Por' estão ativos para relatórios nas configurações de 'Campos do Formulário' caso não apareçam no Analytics.
Granularidade: A exportação ocorre no nível do 'Caso de Problema'. O histórico de alterações de campos (ex: várias reatribuições de Agentes) é consolidado no valor atual, a menos que um conjunto de dados específico de 'Atividades' esteja disponível no seu plano.
DateFormat: Certifique-se de que a configuração de exportação use um formato padrão (ISO 8601 YYYY-MM-DD HH:MM:SS) para evitar erros de análise.

a Consulta de Exemplo config

{
  "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"
    }
  }
}

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