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Seu Template de dados para gestão de solicitações de serviço

Freshservice

Atributos da gestão de solicitações de serviço(19) Atividades da gestão de solicitações de serviço(15) Guias de extração(3)

Seu Template de dados para gestão de solicitações de serviço

Este Template orienta você na coleta dos dados necessários para analisar o processo de gestão de solicitações de serviço. Ele apresenta os atributos essenciais, as principais atividades a acompanhar e orientações práticas para extrair essas informações dos sistemas de origem. Use este material para criar um Event Log robusto e fazer uma análise aprofundada do processo.

Atributos recomendados para coleta
Principais atividades a acompanhar
Orientações para extração

Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

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Atributos da gestão de solicitações de serviço

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no Event Log e analisar de forma abrangente o processo de gestão de solicitações de serviço.

5 Obrigatório 5 Recomendado 9 Opcional

	Nome	Descrição
	Data e hora do evento EventTime	Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.
Descrição A data e hora do evento registram quando uma atividade específica foi registrada para uma solicitação de serviço. Essas informações são fundamentais para ordenar os eventos corretamente e calcular os intervalos entre eles. Em Process Mining, esse atributo é usado para ordenar as atividades de cada caso e serve de base para todas as análises temporais. Com ele, é possível calcular tempos de ciclo, tempos de espera entre atividades e o cumprimento dos acordos de nível de serviço (SLAs). Datas e horas precisas são essenciais para identificar gargalos e entender a performance do processo. Por que isso importa Essas informações ordenam os eventos cronologicamente e servem de base para todas as análises de performance, incluindo o tempo de ciclo e a identificação de gargalos. Onde encontrar Corresponde à data e hora de criação de uma atividade ou entrada de log de auditoria no Freshservice. Exemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	ID da solicitação de serviço ServiceRequestId	Identificador exclusivo de cada solicitação de serviço.
Descrição O ID da solicitação de serviço é um número ou código exclusivo atribuído a cada nova solicitação registrada no Freshservice. Ele funciona como chave primária para acompanhar todo o ciclo de vida da solicitação, da criação ao encerramento. Em Process Mining, esse ID é fundamental porque funciona como ID do caso. Todos os eventos relacionados, como alterações de status, atribuições de agentes e notas, são vinculados por meio desse identificador. Analisar a jornada de cada ID de solicitação de serviço permite visualizar o processo de ponta a ponta, identificar os caminhos mais comuns e detectar desvios ou gargalos que afetam casos específicos. Por que isso importa Este é o ID do caso essencial que conecta todos os eventos relacionados e permite acompanhar a jornada completa de uma única solicitação de serviço. Onde encontrar Este é um campo principal do objeto de chamado no Freshservice. Ele fica visível na interface e está disponível pela API do Freshservice. Exemplos SR-12943SR-13501SR-14011
	Nome da atividade ActivityName	Nome do evento ou da tarefa que ocorreu em um determinado momento durante uma solicitação de serviço.
Descrição O nome da atividade descreve uma etapa ou um evento específico do ciclo de vida da solicitação de serviço. Essas atividades são extraídas dos logs de auditoria do sistema, de alterações de status ou de ações específicas dos usuários, como 'Solicitação atribuída a um agente', 'Nota adicionada' ou 'Solicitação de serviço resolvida'. Esse atributo é essencial para criar o mapa do processo, que representa visualmente o fluxo das solicitações de serviço. Ao analisar a sequência e a frequência das atividades, as organizações podem entender como o processo realmente funciona, identificar gargalos entre etapas, medir a duração das atividades e detectar variações fora de conformidade ou ineficientes. Por que isso importa Este atributo define as etapas do mapa do processo e permite visualizar e analisar o fluxo de trabalho das solicitações de serviço. Onde encontrar Gerado a partir das 'activities' ou 'audits' associadas a um chamado no Freshservice. Em geral, é necessário aplicar uma lógica de transformação para converter eventos do sistema em nomes de atividades compreensíveis para a área de negócios. Exemplos Solicitação de serviço criadaSolicitação atribuída a um agenteSolicitação de serviço resolvidaSolicitação de serviço encerrada
	Sistema de origem SourceSystem	Identifica o sistema do qual os dados foram extraídos.
Descrição Este atributo especifica o sistema de origem dos dados do processo, que neste caso é o Freshservice. Ele é especialmente útil em ambientes nos quais dados de vários sistemas são consolidados para oferecer uma visão abrangente do processo. Mesmo que pareça redundante em uma análise de um único sistema, incluir esse atributo é uma boa prática para facilitar a expansão futura e a governança de dados. Ele esclarece a origem dos dados e ajuda a gerenciar os fluxos de integração. Por que isso importa Garante a procedência e a rastreabilidade dos dados, aspectos essenciais ao combinar dados de vários sistemas ou para fins de governança de dados. Onde encontrar Em geral, esse é um valor estático adicionado durante o processo de extração e transformação de dados (ETL). Exemplos FreshserviceFreshservice-API-v2
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora que indicam quando os dados foram atualizados pela última vez a partir do sistema de origem.
Descrição Este atributo registra a data e hora da última extração ou atualização dos dados do Freshservice. Assim, você sabe quão recentes são os dados analisados. Em qualquer análise de processo, é essencial saber se os dados estão atualizados. Essas informações ajudam a entender se você está consultando os dados mais recentes, o que é fundamental para tomar decisões operacionais no momento certo e confiar nos insights obtidos com a análise. Por que isso importa Informa quando os dados foram atualizados pela última vez, garantindo que as análises e decisões se baseiem em informações atuais. Onde encontrar Esse valor é gerado e registrado no conjunto de dados durante o processo de extração e transformação de dados (ETL). Exemplos 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Agente atribuído AssignedAgent	Nome do agente atualmente responsável pela solicitação de serviço.
Descrição Este atributo identifica o agente de suporte responsável por atender à solicitação de serviço em determinado momento. As atribuições podem mudar ao longo do ciclo de vida da solicitação. Analisar o agente atribuído é essencial para entender a performance dos agentes e a distribuição da carga de trabalho. Isso permite calcular KPIs como o tempo médio de resolução por agente, o número de solicitações ativas e a taxa de reatribuição. Com essas informações, é possível identificar agentes com melhor performance, quem pode precisar de treinamento adicional e desequilíbrios na distribuição do trabalho. Por que isso importa Permite analisar a carga de trabalho e a performance dos agentes, além do impacto das reatribuições no tempo de resolução. Onde encontrar Disponível no campo 'agent' ou 'responder' do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos Alice JohnsonRobert SmithSem atribuição
	Equipe atribuída AssignedTeam	Equipe ou grupo de suporte responsável por atender à solicitação de serviço.
Descrição Este atributo indica o grupo funcional ou a equipe, como 'Suporte de TI nível 2' ou 'Compras de hardware', responsável pela solicitação de serviço. Uma solicitação pode ser atribuída a uma equipe antes de ser assumida por um agente. Analisar os dados por equipe atribuída ajuda a entender a performance e a carga de trabalho de cada equipe, além de identificar gargalos em áreas funcionais específicas. Isso é essencial para avaliar a eficiência com que as equipes processam solicitações e otimizar a alocação de recursos na organização de suporte. Por que isso importa Permite analisar a performance e a carga de trabalho por equipe ou grupo, algo essencial para gerenciar recursos e identificar gargalos funcionais. Onde encontrar Disponível no campo 'group' do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos Central de serviçosOperações de redeSuporte a aplicativos
	Prioridade Priority	Nível de prioridade da solicitação de serviço, como Baixa, Média, Alta ou Urgente.
Descrição A prioridade indica a importância e a urgência de uma solicitação de serviço e costuma determinar o prazo de resolução e os recursos alocados. Ela pode ser definida automaticamente por regras ou manualmente pelos agentes. Em Process Mining, a prioridade é uma dimensão importante para análise. Ela permite segmentar solicitações e comparar os fluxos e a performance de itens de alta e baixa prioridade. Isso é essencial para analisar o cumprimento dos SLAs e entender se a priorização está sendo feita com eficiência e rapidez durante a triagem. Por que isso importa Essencial para analisar o cumprimento dos SLAs e entender se as solicitações estão sendo triadas e atendidas de acordo com seu impacto nos negócios. Onde encontrar Disponível no campo 'priority' do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos BaixaMédiaAltaUrgente
	Status Status	Status atual da solicitação de serviço em seu ciclo de vida.
Descrição O campo Status representa a situação da solicitação de serviço em determinado momento, por exemplo, 'Aberto', 'Pendente', 'Resolvido' ou 'Encerrado'. As alterações de status costumam ser a principal fonte de atividades para Process Mining. Analisar o status dá contexto ao fluxo do processo e ajuda a entender quanto tempo as solicitações permanecem em cada situação. Por exemplo, um período longo com status 'Pendente' pode indicar um gargalo causado pela espera de informações do solicitante ou de um fornecedor externo. Esse atributo é essencial para definir o início e o fim das diferentes etapas do processo. Por que isso importa Dá contexto importante a cada evento e ajuda a medir o tempo em diferentes situações, como 'Aberto' ou 'Pendente', para identificar atrasos. Onde encontrar Disponível no campo 'status' do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos AbertoPendenteResolvidoEncerrado
	Tipo de serviço ServiceType	Tipo ou categoria específica do serviço solicitado.
Descrição O tipo de serviço classifica a solicitação de acordo com o serviço necessário, como 'Solicitação de novo hardware', 'Acesso a software' ou 'Redefinição de senha'. Em geral, ele está vinculado ao item do catálogo de serviços selecionado pelo usuário. Esse atributo permite segmentar as solicitações de serviço para comparar processos e performance entre diferentes tipos de serviço. Ele é essencial para calcular KPIs como 'Número médio de atividades por tipo de serviço', que ajudam a identificar quais serviços são mais complexos ou exigem mais recursos. Essa análise pode orientar iniciativas de simplificação do processo e automação para tipos específicos de serviço. Por que isso importa Permite comparar os fluxos e a complexidade dos processos entre diferentes categorias de solicitação, ajudando a identificar oportunidades de padronização ou automação. Onde encontrar Dependendo da configuração, geralmente corresponde ao campo 'category', 'item' ou a um campo personalizado do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos Integração de novo funcionárioSolicitação de licença de softwareAcesso à VPN
	Canal Channel	Meio ou canal pelo qual a solicitação de serviço foi enviada.
Descrição O canal indica como a solicitação de serviço foi criada, por exemplo, pelo portal de autoatendimento, por e-mail, telefone ou chat. Essas informações ajudam a entender as preferências dos usuários e a eficiência de cada canal. Analisar o processo por canal pode revelar insights importantes. Por exemplo, solicitações enviadas pelo portal podem vir mais completas e ser resolvidas mais rapidamente do que as enviadas por e-mail, que talvez exijam mais trocas de mensagens. Essa análise pode orientar iniciativas para incentivar o uso de canais mais eficientes. Por que isso importa Ajuda a analisar se o canal de envio afeta a eficiência do processo, o tempo de resolução ou a quantidade de retrabalho necessária. Onde encontrar Disponível no campo 'source' do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos E-mailPortalTelefoneChat
	Data e hora de término EndTime	Data e hora exatas em que a atividade foi concluída.
Descrição A data e hora de término indicam quando uma atividade foi concluída. Para muitos eventos no Freshservice, os horários de início e término são iguais, pois são eventos pontuais. Já para atividades baseadas em status, o término corresponde à data e hora da próxima alteração de status. Esse atributo é essencial para calcular a duração das atividades e os tempos de espera entre elas. Subtraindo StartTime de EndTime, é possível determinar o tempo de processamento de uma tarefa específica. Isso é fundamental para identificar as atividades que consomem mais tempo e são as principais candidatas à otimização. Por que isso importa Permite calcular a duração das atividades, algo fundamental para identificar gargalos e medir o tempo de processamento de cada etapa. Onde encontrar Esse campo não existe diretamente nos logs do Freshservice. Ele precisa ser calculado usando a data e hora do evento seguinte na sequência de uma determinada solicitação de serviço. Exemplos 2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z
	Data limite do SLA SlaDueDate	Data e hora até as quais a solicitação de serviço deve ser resolvida, de acordo com o SLA.
Descrição Este atributo especifica o prazo para resolver a solicitação de serviço, conforme definido pela política de SLA aplicável. A data e hora são calculadas com base no momento de criação da solicitação, na prioridade e no horário comercial definido no SLA. Esse é um dado essencial para monitorar a performance em tempo real e analisar posteriormente o cumprimento do SLA. Ao comparar o tempo real de resolução com SlaDueDate, é possível determinar se o prazo foi cumprido ou violado. Esse dado serve de base para calcular o KPI de taxa de cumprimento do SLA. Por que isso importa Este é o prazo previsto para a resolução e serve de base para determinar se a solicitação de serviço cumpriu ou violou o SLA. Onde encontrar Este é um campo calculado no Freshservice, visível no chamado como 'Due by'. Ele também está disponível pela API. Exemplos 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
	Departamento do solicitante RequestorDepartment	Departamento ao qual o solicitante pertence.
Descrição Este atributo especifica o departamento organizacional do usuário que enviou a solicitação de serviço, como 'Vendas', 'Finanças' ou 'Recursos Humanos'. Em geral, essas informações vêm do perfil do usuário no sistema. Analisar a performance do processo por departamento é uma necessidade comum. Isso pode mostrar se determinados departamentos enfrentam tempos de resolução mais longos ou têm necessidades específicas. Esse insight pode orientar a alocação de recursos, iniciativas de treinamento ou a criação de serviços específicos para cada departamento. Por que isso importa Permite segmentar o processo por unidade de negócio e ajuda a identificar problemas ou diferenças de performance específicos de cada departamento. Onde encontrar Essas informações são vinculadas pelo perfil do solicitante. Elas podem estar em um campo padrão 'department' ou em um campo personalizado do usuário no Freshservice. Exemplos FinançasMarketingTecnologia da Informação
	Houve retrabalho? IsRework	Indicador booleano que informa se a solicitação envolveu atividades de retrabalho.
Descrição Este indicador calculado é definido como verdadeiro quando uma solicitação de serviço passa por atividades que indicam retrabalho. Alguns exemplos são a reabertura após a resolução ('Solicitação de serviço reaberta'), várias reatribuições ou pedidos repetidos de informações ao usuário ('Informações solicitadas ao solicitante'). Esse atributo simplifica a análise de ineficiências do processo. Ele permite filtrar casos com retrabalho e comparar seus mapas de processo e tempos de ciclo com os de casos sem retrabalho. Isso contribui diretamente para o Dashboard de análise de retrabalho em solicitações de serviço e ajuda a quantificar o impacto de transferências ineficientes ou de informações iniciais incompletas. Por que isso importa Oferece uma maneira simples de identificar e analisar casos com ciclos ineficientes ou etapas repetidas, ajudando a quantificar o custo da baixa qualidade. Onde encontrar Calculado durante a transformação dos dados, aplicando regras de negócio à sequência de atividades de cada 'ServiceRequestId'. Exemplos truefalse
	Nome da política de SLA SlaPolicyName	Nome da política de acordo de nível de serviço (SLA) aplicada à solicitação.
Descrição Este atributo identifica a política de SLA específica que define os prazos de resposta e resolução da solicitação de serviço. Em geral, as políticas consideram fatores como prioridade, tipo de serviço ou grupo do solicitante. Saber qual política de SLA foi aplicada é essencial para o Dashboard de análise de conformidade e violações de SLA. Isso permite medir com precisão a performance em relação às metas definidas e analisar quais políticas são violadas com mais frequência. Essa análise pode levar a uma revisão da performance do processo ou da viabilidade das próprias metas de SLA. Por que isso importa Identifica as metas de serviço usadas para avaliar a solicitação, algo essencial para gerar relatórios precisos sobre o cumprimento dos SLAs. Onde encontrar Essas informações fazem parte dos dados de SLA associados a um chamado. Talvez seja necessário consultar endpoints ou campos específicos da API relacionados a SLA. Exemplos Incidentes de alta prioridade - 4 horasSolicitações padrão - 3 diasSuporte VIP - 1 hora
	Número de reatribuições ReassignmentCount	Número total de vezes que uma solicitação de serviço foi reatribuída a outro agente ou equipe.
Descrição Este atributo calculado conta as ocorrências de atividades como 'Solicitação reatribuída' para cada solicitação de serviço. Um número alto de reatribuições costuma indicar problemas na triagem inicial, no direcionamento por habilidades ou no equilíbrio da carga de trabalho. Esse atributo contribui diretamente para o Dashboard de performance e distribuição da carga de trabalho dos agentes e para o KPI de número médio de reatribuições por solicitação. Analisar essa métrica ajuda as organizações a identificar falhas no processo que fazem os chamados passarem de uma pessoa para outra, aumentando o tempo de resolução e frustrando agentes e solicitantes. Por que isso importa Mede a ineficiência do direcionamento e os atritos no processo. Um número alto indica problemas na triagem inicial ou na carga de trabalho dos agentes, que causam atrasos. Onde encontrar É calculado contando atividades específicas de alteração de atribuição para cada 'ServiceRequestId' durante a transformação dos dados. Exemplos 013
	SLA violado? IsSlaBreached	Indicador booleano que informa se a solicitação de serviço ultrapassou o prazo de resolução definido pelo SLA.
Descrição Este atributo calculado é um indicador simples, verdadeiro ou falso, que informa se o chamado foi encerrado após a data limite do SLA. Ele é obtido comparando a data e hora de 'Solicitação de serviço encerrada' ou 'Solicitação de serviço resolvida' com SlaDueDate. Esse atributo simplifica a análise e a visualização no Dashboard de conformidade de SLA. Ele permite filtrar e agregar solicitações com facilidade para calcular o KPI de taxa de cumprimento do SLA. A segmentação por esse indicador ajuda a identificar e analisar rapidamente as características do processo em solicitações com SLA violado e naquelas resolvidas dentro do prazo. Por que isso importa Simplifica a análise de conformidade com o SLA ao indicar claramente quais solicitações não cumpriram as metas, facilitando a filtragem e a agregação dos dados. Onde encontrar Este é um campo calculado durante a transformação dos dados, comparando a data e hora da resolução final com o campo 'SlaDueDate'. Exemplos truefalse
	Solicitante Requestor	Usuário que enviou a solicitação de serviço.
Descrição Este atributo identifica a pessoa, geralmente um funcionário, que iniciou a solicitação de serviço. Ele dá contexto sobre quem usa a central de serviços e quais são suas necessidades. Embora nem sempre seja uma dimensão principal na análise do fluxo do processo, analisar os dados por solicitante ou departamento pode revelar padrões. Por exemplo, pode mostrar que um departamento específico envia solicitações incompletas com frequência, indicando a necessidade de treinamento direcionado. Esse atributo também é essencial para análises focadas na experiência do cliente. Por que isso importa Dá contexto sobre quem iniciou a solicitação e permite analisar padrões por pessoa, departamento ou localidade. Onde encontrar Disponível no campo 'requester' do objeto de chamado no Freshservice. Exemplos John DoeJane SmithConta de serviço

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades da gestão de solicitações de serviço

Estas são as principais etapas e os marcos do processo que você deve registrar no Event Log para descobrir e analisar com precisão os fluxos de trabalho de solicitação de serviço.

6 Recomendado 9 Opcional

	Atividade	Descrição
	Fornecedor externo acionado	Esta atividade marca o momento em que um chamado é transferido para um fornecedor externo ou terceiro para resolução. Ela é inferida quando o status muda para um estado específico, como "Pendente com fornecedor" ou "Aguardando terceiro".
Por que isso importa O envolvimento de fornecedores pode gerar atrasos significativos. Acompanhar esta atividade é essencial para medir a performance do fornecedor e seu impacto no tempo de ciclo total da solicitação de serviço. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações de status do chamado. Procure um status configurado especificamente para acompanhar a dependência de fornecedores externos. Coleta Detecte quando o campo de status do chamado muda para um valor que indique espera por um terceiro. Tipo de evento inferred
	Meta de SLA não cumprida	Evento calculado, que ocorre quando o tempo de resolução de uma solicitação de serviço ultrapassa a meta definida no acordo de nível de serviço (SLA). Não é um evento registrado diretamente pelo sistema: ele é derivado da comparação entre o tempo de resolução e a data limite do SLA.
Por que isso importa Este evento mede diretamente a performance do serviço em relação aos compromissos assumidos e é um KPI importante para a gestão. Ele ajuda a identificar quais tipos de solicitação ou prioridades correm maior risco de não cumprir as metas. Onde encontrar Calculado pela comparação entre o registro de data e hora de "Resolvido" e o registro de data e hora de "Prazo do SLA". Se a resolução ocorrer depois do prazo, o evento será acionado. Coleta Compare o registro de data e hora da resolução com o registro de data e hora do prazo do SLA. Se resolved_at > sla_due_by, crie este evento. Tipo de evento calculated
	Solicitação atribuída a um agente	Marca o momento em que uma solicitação de serviço é atribuída a um agente específico para atendimento. Este é um marco importante, inferido pelo acompanhamento das alterações nos campos "Agente atribuído" ou "Responsável" do chamado.
Por que isso importa Esta atividade é essencial para analisar a carga de trabalho dos agentes e identificar gargalos no processo de atribuição. O tempo entre a criação e a atribuição é um indicador-chave de performance. Onde encontrar Inferida a partir do log de atividades ou da trilha de auditoria dos campos do chamado, acompanhando as alterações nos campos "Agente" ou "Responsável". Coleta Registre o registro de data e hora em que o campo "Agente atribuído" é preenchido ou tem seu valor alterado. Tipo de evento inferred
	Solicitação de serviço criada	Esta atividade marca o início do ciclo de vida da solicitação de serviço, quando uma nova solicitação é registrada formalmente no Freshservice. O evento é registrado explicitamente quando um novo chamado é criado, seja pelo catálogo de serviços, por e-mail ou por outro canal, gerando um ID exclusivo para a solicitação de serviço.
Por que isso importa Este é o principal evento de início do processo. Analisar o tempo entre esta atividade e as demais é essencial para medir o tempo de ciclo geral e identificar atrasos no processamento inicial. Onde encontrar Este evento é registrado explicitamente no Freshservice. Você pode encontrá-lo no log de atividades ou na trilha de auditoria do chamado. Em geral, ele corresponde ao registro de data e hora da criação do chamado. Coleta Use o registro de data e hora da criação do chamado nos dados de chamados do Freshservice. Tipo de evento explicit
	Solicitação de serviço encerrada	Esta é a atividade final e marca o fim do ciclo de vida da solicitação de serviço. Em geral, ela ocorre automaticamente após um período definido no estado "Resolvido", desde que o chamado não seja reaberto.
Por que isso importa Este evento marca o encerramento definitivo da instância do processo. O intervalo entre 'Resolved' e 'Closed' corresponde ao prazo para o solicitante confirmar a resolução. Onde encontrar Inferido do histórico de alterações de status do chamado. Corresponde ao momento em que o status muda para 'Closed'. Coleta Registra a data e hora em que o status do chamado muda para 'Closed'. Tipo de evento inferred
	Solicitação de serviço resolvida	Este marco crítico indica que o agente forneceu uma solução e considera o trabalho concluído. A atividade é inferida quando o status do chamado muda para "Resolvido".
Por que isso importa Esta atividade marca o fim da fase de trabalho ativo. O tempo até este momento é uma medida importante da eficiência do agente e do processo, além de servir de base para os cálculos de SLA. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações de status do chamado. Corresponde ao registro de data e hora em que o status foi definido como "Resolvido" pela primeira vez. Coleta Registre o registro de data e hora da primeira vez em que o status do chamado muda para "Resolvido". Tipo de evento inferred
	Análise interna realizada	Indica que uma solução proposta ou o atendimento de uma solicitação precisa passar por análise ou aprovação interna antes de prosseguir. A atividade é inferida quando o status muda para um estado como "Aguardando aprovação" ou "Análise interna".
Por que isso importa Análises internas podem gerar gargalos, especialmente em solicitações de serviço complexas ou de alto impacto. Medir sua duração ajuda a agilizar os fluxos de trabalho de aprovação. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações de status do chamado. Para isso, o fluxo de trabalho precisa usar um status específico, como "Aguardando aprovação interna". Coleta Detecte quando o campo de status do chamado muda para um valor que indique análise ou aprovação interna. Tipo de evento inferred
	Informações fornecidas pelo solicitante	Ocorre quando o solicitante envia as informações necessárias para que o agente retome o trabalho. Em geral, a atividade é inferida quando o status do chamado muda automaticamente de "Pendente" para "Aberto".
Por que isso importa Esta atividade encerra o ciclo de solicitação de informações. O tempo entre pedir e receber as informações é um período de espera importante para analisar e otimizar. Onde encontrar Inferida a partir da mudança de status de "Pendente" para "Aberto" ou "Em andamento", geralmente após uma resposta do solicitante. Coleta Detecte quando o status do chamado muda de pendente para aberto. Tipo de evento inferred
	Informações solicitadas ao solicitante	Representa o momento em que o agente responsável precisa de mais informações do solicitante e interrompe o andamento da solicitação. A atividade é inferida quando o status do chamado muda para "Pendente" ou "Aguardando cliente".
Por que isso importa Esta atividade destaca uma causa comum de atrasos e retrabalho. Analisar sua frequência ajuda a identificar oportunidades para aprimorar os Templates de solicitação e a coleta inicial de dados. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações de status do chamado. Procure uma mudança para um status como "Aguardando resposta do cliente" ou "Aguardando informações". Coleta Detecte quando o campo de status do chamado muda para um valor que indique espera por informações do usuário. Tipo de evento inferred
	Observação adicionada	Representa qualquer observação pública ou privada adicionada à solicitação de serviço por um agente ou pelo solicitante. Este evento é registrado explicitamente na conversa ou no log de atividades do chamado.
Por que isso importa Analisar a frequência e o momento em que as observações são adicionadas pode revelar padrões de comunicação, eficiência da colaboração e pontos de dúvida no processo. Onde encontrar Registrada explicitamente no histórico de conversas do chamado no Freshservice. Cada observação tem um registro de data e hora e um autor. Coleta Extraia cada entrada da conversa ou do log de comentários do chamado. Tipo de evento explicit
	Resolução confirmada pelo solicitante	Esta atividade representa a confirmação explícita do solicitante de que a solução fornecida foi satisfatória. Ela pode ser inferida a partir de uma resposta positiva a uma pesquisa ou de um comentário específico antes do fechamento do chamado.
Por que isso importa A confirmação fornece feedback direto sobre a qualidade da resolução. Uma taxa baixa de confirmação pode indicar que as soluções não atendem totalmente às necessidades dos usuários, mesmo quando os chamados não são reabertos. Onde encontrar É difícil registrar esta atividade diretamente e talvez seja necessário fazer uma configuração personalizada. Ela pode ser inferida a partir de uma resposta a uma pesquisa de satisfação do cliente vinculada ao chamado ou da aplicação de uma tag específica. Coleta Requer a análise de dados relacionados, como pesquisas de satisfação ou tags aplicadas após a resolução. Tipo de evento inferred
	Solicitação de serviço reaberta	Ocorre quando o solicitante informa que o problema persiste após o chamado ser marcado como "Resolvido", fazendo com que ele volte ao estado aberto. A atividade é inferida quando o status muda de "Resolvido" para "Aberto" ou "Em andamento".
Por que isso importa Solicitações reabertas são um forte indicador de baixa taxa de resolução no primeiro contato e de insatisfação dos clientes. Acompanhar esse ciclo de retrabalho é essencial para melhorar a qualidade das soluções. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações de status do chamado no log de atividades. Trata-se de uma transição direta de "Resolvido" para "Aberto". Coleta Detecte uma alteração de status de resolvido para aberto. Tipo de evento inferred
	Solicitação priorizada	Esta atividade ocorre quando uma prioridade, como baixa, média ou alta, é atribuída à solicitação de serviço. Ela é inferida pela detecção de uma alteração no campo "Prioridade" do histórico do chamado.
Por que isso importa A priorização é essencial para alocar recursos e cumprir as metas de SLA. Analisar esta atividade ajuda a verificar se as solicitações estão sendo avaliadas corretamente e no momento certo. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações dos campos do chamado no Freshservice. Procure atualizações no campo "Prioridade" e registre o registro de data e hora da alteração. Coleta Detecte uma alteração no campo "Prioridade", de um valor nulo ou do valor anterior, e registre o registro de data e hora. Tipo de evento inferred
	Solicitação reatribuída	Esta atividade registra qualquer alteração no agente ou grupo responsável após a atribuição inicial. Ela é inferida pela detecção de atualizações posteriores nos campos "Agente atribuído" ou "Grupo atribuído".
Por que isso importa Reatribuições frequentes podem indicar problemas na triagem inicial, na compatibilidade entre as habilidades dos agentes e as solicitações ou no equilíbrio da carga de trabalho. Esta atividade é essencial para o KPI de contagem de reatribuições de agentes e para a análise de retrabalho. Onde encontrar Inferida a partir do histórico de alterações dos campos do chamado. Este evento é registrado sempre que o campo "Agente atribuído" ou "Grupo atribuído" é atualizado após a definição do valor inicial. Coleta Detecte qualquer alteração no campo "Agente atribuído" ou "Grupo atribuído" após a primeira atribuição. Tipo de evento inferred
	Solicitação triada	Representa a avaliação e a categorização iniciais de uma solicitação de serviço recém-criada. Em geral, essa atividade é inferida a partir do primeiro momento em que uma prioridade é definida ou a solicitação é atribuída a um grupo, indicando que ela foi analisada e entrou na fila.
Por que isso importa Acompanhar a triagem ajuda a medir a eficiência da equipe de resposta inicial. Atrasos nessa etapa podem aumentar significativamente o tempo total de resolução e afetar a conformidade com o SLA. Onde encontrar Inferida a partir do log de atividades. Você pode identificá-la pelo registro de data e hora do primeiro evento "Prioridade definida" ou "Grupo atribuído" após a criação. Coleta Identifique o registro de data e hora mais antigo entre uma alteração no campo de prioridade e uma alteração no campo do grupo responsável. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do Freshservice

Etapas

Verifique os pré-requisitos: Confirme se sua função de usuário no Freshservice permite acessar e criar relatórios no módulo Analytics. Em geral, isso exige um plano Pro ou Enterprise.
Configure as automações, se necessário: Para registrar os eventos com precisão, verifique se há duas automações específicas no Freshservice ou crie-as em Admin -> Workflow Automator. A primeira deve adicionar uma nota privada ou uma tag específica (por exemplo, 'SLA_Breached') ao ticket quando o prazo de resolução do SLA expirar. A segunda deve adicionar uma tag específica (por exemplo, 'Resolution_Confirmed') quando o ticket receber uma avaliação positiva de satisfação do cliente.
Crie o relatório 'Creation Events': Acesse a guia Analytics no Freshservice. Crie um relatório e selecione o módulo 'Tickets' como fonte de dados. Esse relatório registrará o primeiro evento de cada solicitação de serviço.
Configure os widgets do relatório 'Creation Events': Adicione um widget 'Data Table'. Configure as colunas (métricas) para incluir: Ticket ID, Created at, Assigned to, Group, Priority, Status e Category. Aplique um filtro para o período de criação desejado, por exemplo, os últimos 6 meses.
Exporte os dados de 'Creation Events': Execute o relatório e exporte o widget de tabela de dados para um arquivo CSV. Nomeie o arquivo como 'creation_events.csv'.
Crie o relatório 'Update Events': Crie um segundo relatório, desta vez selecionando o módulo 'Ticket Activities' como fonte de dados. Esse relatório registra todas as alterações e notas posteriores de cada solicitação de serviço.
Configure os widgets do relatório 'Update Events': Adicione um widget 'Data Table'. Configure as colunas para incluir: Ticket ID, Activity Date, Performed by, Activity Type e, em 'Changes', Field, Old Value e New Value. Inclua também atributos do ticket, como Group, Assigned to, Priority, Status e Category, para dar contexto a cada evento.
Filtre o relatório 'Update Events': Aplique ao campo 'Activity Date' o mesmo período usado no relatório de criação. Depois, filtre 'Activity Type' para incluir apenas eventos relevantes, como 'Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added' e 'Public Note added'.
Exporte os dados de 'Update Events': Execute o relatório e exporte o widget de tabela de dados para um arquivo CSV. Nomeie o arquivo como 'update_events.csv'.
Combine e transforme os dados: Abra os dois arquivos CSV em um programa de planilhas ou use um script de preparação de dados. Copie todos os dados de 'update_events.csv' e cole-os abaixo dos dados de 'creation_events.csv' em um novo arquivo chamado 'event_log.csv'.
Mapeie atividades e atributos: No arquivo combinado 'event_log.csv', crie as colunas ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status e ServiceType. Preencha essas colunas usando a lógica definida na seção Query abaixo. Nesta etapa, você usará fórmulas ou um script para converter os dados brutos no formato final do Event Log.
Exporte o arquivo final: Salve o arquivo transformado 'event_log.csv'. Use um formato de data padrão, como ISO 8601, para EventTime e LastDataUpdate. O arquivo estará pronto para ser carregado em uma ferramenta de Process Mining.

Configuração

Plano do Freshservice: É necessário um plano que inclua o módulo Analytics, geralmente Pro ou Enterprise.
Permissões do usuário: O usuário que fizer a exportação precisa ter permissão para criar e executar relatórios no Analytics.
Período: Recomendamos extrair dados de um período recente, como os últimos 3 a 6 meses, para manter o conjunto de dados em um tamanho gerenciável. Aplique um filtro de período consistente usando 'Created at' no relatório de criação e 'Activity Date' no relatório de atualizações.
Filtros dos relatórios: No relatório do módulo 'Tickets', filtre por 'Type' = 'Service Request' para isolar o processo correto. No relatório 'Ticket Activities', filtre 'Activity Type' para incluir apenas alterações relevantes (Status, Priority, Assignment, Notes) e reduzir dados desnecessários na exportação.
Automações necessárias: A extração das atividades 'SLA Target Breached' e 'Resolution Confirmed by Requestor' depende de regras existentes no Workflow Automator que adicionem uma nota ou tag ao ticket quando esses eventos ocorrerem. Sem essas regras, não é possível registrar as atividades por esse método.

Consulta de exemplo sql

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

Etapas

Pré-requisitos: Confirme se o Python 3.6 ou uma versão mais recente está instalado no sistema, junto com as bibliotecas requests e pandas. Você também precisará de uma chave de API do Freshservice com permissão para ler os dados dos tickets.
Obtenha a chave de API: Entre na sua instância do Freshservice como administrador. Clique no ícone do perfil, no canto superior direito, acesse 'Profile Settings' e localize a chave de API no painel à direita. Copie e guarde essa chave em segurança.
Salve o script: Salve o código Python fornecido em um arquivo chamado extract_freshservice_srm.py no computador.
Configure os parâmetros do script: Abra o script salvo em um editor de texto. Localize a seção de configuração no início do arquivo e substitua os valores de exemplo de FRESHSERVICE_DOMAIN, API_KEY, START_DATE e END_DATE. Ajuste o dicionário STATUS_MAPPING se sua instância usar IDs numéricos diferentes para status personalizados.
Instale as bibliotecas: Se as bibliotecas necessárias ainda não estiverem instaladas, abra a linha de comando ou o terminal e execute: pip install requests pandas.
Execute o script: Na linha de comando ou no terminal, acesse a pasta onde salvou o script. Execute-o com o comando: python extract_freshservice_srm.py.
Acompanhe a execução: O script exibirá atualizações de progresso no console, indicando qual página de tickets está processando. O processo pode levar algum tempo, dependendo do período e do volume de tickets.
Obtenha o Event Log: Quando o script terminar sem erros, ele criará o arquivo freshservice_event_log.csv na mesma pasta. Esse arquivo contém o Event Log extraído.
Prepare o arquivo para carregamento: O arquivo CSV gerado terá as colunas necessárias (ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate) e estará pronto para ser carregado no ProcessMind. Em geral, não é preciso fazer outros ajustes de formatação.

Configuração

FRESHSERVICE_DOMAIN: URL do Freshservice da sua organização, por exemplo, yourcompany.freshservice.com.
API_KEY: Chave de API pessoal obtida no perfil de usuário do Freshservice. Mantenha-a em sigilo.
START_DATE / END_DATE: Período de extração dos tickets, no formato 'YYYY-MM-DD'. Para uma análise inicial, recomendamos um período de 3 a 6 meses, equilibrando o volume de dados e a obtenção de insights.
STATUS_MAPPING: Dicionário Python essencial no script, que associa nomes de status personalizados usados para inferir eventos (como 'External Vendor Engaged') aos respectivos IDs numéricos de status na sua instância do Freshservice. Verifique e atualize esses IDs para que correspondam à configuração do seu sistema.
Limite de chamadas da API: Considere os limites de chamadas da API do seu plano Freshservice. O script processa os tickets em sequência para respeitar esses limites. Se o conjunto de dados for muito grande, talvez seja necessário fazer a extração em lotes menores, divididos por período.
Escopo dos dados: O script está configurado para buscar apenas tickets do tipo 'Service Request'. Esse filtro é aplicado na busca inicial de tickets.

Consulta de exemplo python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain and API key
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[your_domain].freshservice.com" 
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Map your custom status names to their numeric IDs in Freshservice ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># To find these IDs, you may need to inspect API responses or admin settings
class=class="hl-string">"hl-comment"># Common defaults: Open: 2, Pending: 3, Resolved: 4, Closed: 5
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">'Open': 2,
    class="hl-string">'Pending': 3, 
    class="hl-string">'Resolved': 4, 
    class="hl-string">'Closed': 5,
    class="hl-string">'Awaiting Customer': 3, class=class="hl-string">"hl-comment"># Example, often maps to Pending
    class="hl-string">'Pending Vendor': [6], class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
    class="hl-string">'Pending Approval': [7]  class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION ---

BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"
AUTH = (API_KEY, class="hl-string">"X")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caching for agent and group lookups to reduce API calls
agent_cache = {}
group_cache = {}

def get_api_data(url):
    class="hl-string">"""Helper function to handle API requests and rate limiting."""
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, auth=AUTH)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            return response.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if e.response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue
            else:
                print(fclass="hl-string">"HTTP Error: {e}")
                return None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error: {e}")
            return None

def get_agent_name(agent_id):
    class="hl-string">"""Fetch agent name by ID with caching."""
    if not agent_id: return None
    if agent_id in agent_cache:
        return agent_cache[agent_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/agents/{agent_id}")
    if data and class="hl-string">'agent' in data:
        name = data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'last_name']
        agent_cache[agent_id] = name
        return name
    return None

def get_group_name(group_id):
    class="hl-string">"""Fetch group name by ID with caching."""
    if not group_id: return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/groups/{group_id}")
    if data and class="hl-string">'group' in data:
        name = data[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        group_cache[group_id] = name
        return name
    return None

def parse_iso_datetime(dt_string):
    if not dt_string: return None
    return datetime.fromisoformat(dt_string.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))

def main():
    event_log = []
    last_data_update = datetime.now().isoformat()

    page = 1
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching tickets, page {page}...")
        query = fclass="hl-string">'"created_at:>\\'{START_DATE}\\class="hl-string">' AND created_at:<\\'{END_DATE}\\class="hl-string">' AND ticket_type:\\\'Service Request\\\class="hl-string">'"'
        url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets?query={query}&page={page}&per_page=100"

        data = get_api_data(url)

        if not data or class="hl-string">'tickets' not in data or not data[class="hl-string">'tickets']:
            break

        tickets = data[class="hl-string">'tickets']

        for ticket in tickets:
            service_request_id = ticket[class="hl-string">'id']
            created_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'created_at'])
            due_by = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'due_by'])
            resolved_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'resolved_at'])
            closed_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'closed_at'])

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Service Request Created ---
            event_log.append({
                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Created',
                class="hl-string">'EventTime': created_at,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch conversations for detailed history
            conv_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{service_request_id}/conversations"
            conversations = get_api_data(conv_url)
            
            if not conversations or class="hl-string">'conversations' not in conversations:
                continue
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort conversations chronologically
            sorted_convos = sorted(conversations[class="hl-string">'conversations'], key=lambda x: parse_iso_datetime(x[class="hl-string">'created_at']))

            initial_group_assigned = False
            initial_priority_set = False
            initial_agent_assigned = False
            triaged = False

            for conv in sorted_convos:
                conv_time = parse_iso_datetime(conv[class="hl-string">'created_at'])

                class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Note Added ---
                if conv[class="hl-string">'body_text']:
                     event_log.append({
                        class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added',
                        class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                        class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                        class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                        class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                        class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                        class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Process system activities from the activity log within conversations
                if class="hl-string">'activities' in conv and conv[class="hl-string">'activities']:
                    for activity in conv[class="hl-string">'activities']:
                        shipping_info = activity.get(class="hl-string">'shipping_info', {})
                        changes = shipping_info.get(class="hl-string">'changes', {})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Priority Change Activities ---
                        if class="hl-string">'priority' in changes:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Prioritized',
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': changes[class="hl-string">'priority'][1], class=class="hl-string">"hl-comment"># New value
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            if not initial_priority_set and not triaged:
                                initial_priority_set = True
                                triaged = True
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Triaged'})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Assignment Change Activities ---
                        if class="hl-string">'responder_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Assigned to Agent' if not initial_agent_assigned else class="hl-string">'Request Reassigned'
                            initial_agent_assigned = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(changes[class="hl-string">'responder_id'][1]),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        if class="hl-string">'group_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Reassigned' class=class="hl-string">"hl-comment"># Any group change after creation is a reassignment
                            if not initial_group_assigned and not triaged:
                                activity_name = class="hl-string">'Request Triaged'
                                initial_group_assigned = True
                                triaged = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(changes[class="hl-string">'group_id'][1]),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Status Change Activities ---
                        if class="hl-string">'status' in changes:
                            old_status, new_status = changes[class="hl-string">'status']
                            
                            if new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Resolved', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Closed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Requested from Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer'] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Provided by Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status in [STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved'], STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Reopened', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Vendor']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'External Vendor Engaged', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Approval']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Internal Review Performed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Derived/Calculated Activities ---
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: SLA Target Breached ---
            resolution_time = closed_at or resolved_at
            if due_by and resolution_time and resolution_time > due_by:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                    class="hl-string">'EventTime': due_by,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                    class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                    class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                    class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                    class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                    class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Resolution Confirmed by Requestor (Inferred from survey) ---
            if ticket.get(class="hl-string">'satisfaction_ratings'):
                for rating in ticket[class="hl-string">'satisfaction_ratings']:
                    if rating.get(class="hl-string">'ratings'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if there is a rating
                        rating_time = parse_iso_datetime(rating.get(class="hl-string">'created_at'))
                        if resolved_at and rating_time > resolved_at:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Resolution Confirmed by Requestor',
                                class="hl-string">'EventTime': rating_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Only add one confirmation event

        page += 1

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and date range.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'EventTime'])
    df[class="hl-string">'EventTime'] = df[class="hl-string">'EventTime'].dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastDataUpdate']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    output_filename = class="hl-string">'freshservice_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(df)} events to {output_filename}")

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

Etapas

Confirme se sua assinatura do Freshservice e suas permissões de administrador incluem a exportação programada de dados e o envio para o provedor de armazenamento em nuvem escolhido. Os nomes dos menus e os recursos de exportação do Freshservice podem variar conforme o plano e o ambiente. Consulte a documentação atual para administradores e use [Configure com base no seu sistema] quando o ambiente apresentar rótulos diferentes.
No Freshservice, abra a área de administração e localize a configuração de exportação programada de dados. Selecione a fonte de dados de solicitações de serviço ou tickets que contenha o ID da solicitação de serviço, status, prioridade, atribuição, tipo de serviço, datas e horas, campos de SLA, histórico de conversas ou atividades e informações sobre as respostas de quem solicitou. Não presuma que uma exportação dos tickets atuais inclua o histórico de alterações dos campos.
Configure o escopo da exportação. Para a validação inicial, selecione um período móvel de 3 a 6 meses e, em seguida, escolha uma programação recorrente adequada às necessidades dos relatórios. Inclua todos os registros de solicitações de serviço e os dados históricos de atividades ou auditoria necessários para identificar alterações de campos, notas, transições de status, resultados de SLA, aprovações e confirmações de quem solicitou. Aplique filtros por empresa ou serviço somente quando forem explicitamente necessários, usando [Filtro de empresa ou serviço com base no seu sistema].
Selecione CSV como formato de saída e configure o envio para o local aprovado de armazenamento em nuvem, como o Amazon S3. Informe [Detalhes da conexão com o armazenamento em nuvem] e [Configuração de credenciais ou função] pela configuração compatível com o Freshservice. Confirme o bucket, o caminho, a criptografia, a retenção e a política de acesso com a pessoa responsável pela plataforma. Não inclua credenciais diretamente em scripts ou arquivos exportados.
Faça uma exportação de teste e confira os arquivos CSV recebidos. Identifique os nomes reais das colunas exportadas para ID da solicitação de serviço, status, prioridade, agente atribuído, grupo atribuído, tipo de serviço, data e hora de criação, atualização, resolução e fechamento, prazo do SLA, data e hora do histórico, campo do histórico, valor anterior, novo valor, tipo de nota, autor da nota, data e hora da nota e resposta de quem solicitou ou resultado da pesquisa. Se um campo necessário não estiver disponível na fonte, registre essa limitação em vez de inventar um nome de campo.
Carregue os arquivos CSV em uma tabela de preparação ou em um dataframe. Substitua as referências às fontes na consulta abaixo, incluindo [Nome da tabela de tickets], [Nome da tabela de histórico de tickets], [Nome da tabela de conversas], [Nome da tabela de SLA] e [Nome da tabela de pesquisas ou confirmações], pelas estruturas reais criadas a partir da exportação. Mapeie as colunas de origem para os campos lógicos usados na consulta. Preserve as datas e horas da fonte e normalize-as para um único fuso horário, de preferência UTC.
Configure o processamento incremental usando [Data e hora da última exportação bem-sucedida] ou a data e hora de entrega do arquivo exportado. Mantenha um período de sobreposição suficiente, como 24 a 48 horas, para capturar históricos recebidos com atraso e correções. Elimine duplicatas usando ServiceRequestId, ActivityName, EventTime e um identificador estável do evento de origem, quando disponível. Não elimine duplicatas usando apenas ServiceRequestId, pois cada solicitação deve gerar várias linhas de eventos.
Execute a transformação SQL completa. A consulta cria explicitamente linhas para todas as 15 atividades necessárias, incluindo atividades derivadas, como triagem, reatribuição, violação de SLA, confirmação de quem solicitou e fechamento. Quando a exportação não fornecer evidências históricas de uma atividade, não será possível gerá-la de forma confiável. Registre essa ausência como uma lacuna nos dados de origem.
Valide as contagens de linhas, a cobertura das atividades, as datas e horas, os identificadores e o preenchimento dos atributos usando as verificações abaixo. Confirme que cada ServiceRequestId pode ter vários eventos ordenados e que EventTime está preenchido em todas as linhas geradas.
Exporte o resultado da consulta como um arquivo CSV UTF-8 com as colunas necessárias: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status e ServiceType. Carregue o Event Log resultante no ProcessMind e mapeie ServiceRequestId como identificador do caso, ActivityName como atividade e EventTime como data e hora do evento. Mantenha SourceSystem e LastDataUpdate como atributos do evento ou metadados, conforme a configuração de importação do ProcessMind.

Configuração

Fonte da exportação: Selecione o conjunto de dados de solicitações de serviço ou tickets do Freshservice e, quando disponíveis, os conjuntos de dados de histórico, conversas, SLA, aprovações e pesquisas. Uma exportação apenas dos tickets no estado atual não é suficiente para reconstruir todas as atividades solicitadas.
Programação: Use uma exportação recorrente alinhada ao ciclo de relatórios operacionais. Para a primeira carga, use um período de 3 a 6 meses. Nas cargas incrementais, use um período de sobreposição para capturar atualizações recebidas com atraso.
Evidências necessárias na fonte: Confirme se a exportação inclui um ID estável da solicitação de serviço, datas e horas dos eventos ou atualizações, histórico de status, prioridade, atribuições e grupos, notas ou conversas, informações sobre prazos e conclusão de SLA, datas e horas de resolução e fechamento e, quando disponíveis, evidências de confirmação de quem solicitou.
Filtros: Aplique [Filtro de empresa ou serviço com base no seu sistema] somente quando necessário. Evite filtros restritivos de status, pois eles podem excluir registros reabertos, resolvidos, fechados, pendentes, relacionados a fornecedores ou aprovações, além de registros históricos.
Armazenamento em nuvem: Configure o bucket ou contêiner aprovado, o caminho, a criptografia, a retenção e a política de acesso. Use uma função gerenciada ou um mecanismo de segredos compatível com o ambiente, em vez de inserir credenciais em arquivos SQL ou CSV.
Tratamento de arquivos: Preserve os arquivos CSV originais, as datas e horas de exportação, a versão do esquema e os metadados de entrega. Se o Freshservice dividir exportações grandes em vários arquivos, processe todos os arquivos da mesma execução.
Fusos horários: Registre o fuso horário da fonte e normalize EventTime para UTC. Preserve a data e hora originais quando a rastreabilidade de auditoria for necessária.
Performance: Quando possível, particione o processamento por data de exportação, data do evento ou ServiceRequestId. Prepare os arquivos brutos antes da transformação, evite percorrer todo o histórico repetidamente e use cargas incrementais com um período de sobreposição controlado.
Autorizações e licenças: São pré-requisitos o acesso de administrador, a permissão para configurar exportações programadas, a permissão para ler os dados selecionados do Freshservice, o acesso de gravação ao armazenamento em nuvem e qualquer recurso de assinatura ou licença necessário para o envio programado das exportações.
Qualidade dos dados: Não crie eventos inferidos apenas com base no valor atual quando não houver evidências históricas. Por exemplo, a prioridade atual só pode indicar Request Prioritized se houver uma data e hora de atribuição da prioridade ou um registro no histórico.
Mapeamento da fonte: Substitua todas as referências entre colchetes a objetos e colunas da fonte na consulta pelos nomes reais da exportação recebida. Os nomes lógicos das colunas de saída devem permanecer inalterados para o mapeamento no ProcessMind.

Consulta de exemplo sql

WITH
base_requests AS (
    SELECT
        CAST(r.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(r.[Assigned Agent] AS VARCHAR(255)) AS AssignedAgent,
        CAST(r.[Assigned Team] AS VARCHAR(255)) AS AssignedTeam,
        CAST(r.[Priority] AS VARCHAR(100)) AS Priority,
        CAST(r.[Status] AS VARCHAR(100)) AS Status,
        CAST(r.[Service Type] AS VARCHAR(255)) AS ServiceType,
        CAST(r.[Created Time] AS TIMESTAMP) AS CreatedTime,
        CAST(r.[Resolved Time] AS TIMESTAMP) AS ResolvedTime,
        CAST(r.[Closed Time] AS TIMESTAMP) AS ClosedTime,
        CAST(r.[SLA Due Time] AS TIMESTAMP) AS SLADueTime,
        CAST(r.[Last Updated Time] AS TIMESTAMP) AS LastUpdatedTime
    FROM [Your ticket table name] r
    WHERE CAST(r.[Created Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(r.[Created Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
history AS (
    SELECT
        CAST(h.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(h.[Event Time] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST(h.[Changed Field] AS VARCHAR(255)) AS ChangedField,
        CAST(h.[Old Value] AS VARCHAR(4000)) AS OldValue,
        CAST(h.[New Value] AS VARCHAR(4000)) AS NewValue,
        CAST(h.[Assigned Agent] AS VARCHAR(255)) AS AssignedAgentAtEvent,
        CAST(h.[Assigned Team] AS VARCHAR(255)) AS AssignedTeamAtEvent,
        CAST(h.[Priority] AS VARCHAR(100)) AS PriorityAtEvent,
        CAST(h.[Status] AS VARCHAR(100)) AS StatusAtEvent,
        CAST(h.[Service Type] AS VARCHAR(255)) AS ServiceTypeAtEvent
    FROM [Your ticket history table name] h
    WHERE CAST(h.[Event Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(h.[Event Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
conversations AS (
    SELECT
        CAST(c.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(c.[Created Time] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST(c.[Author Type] AS VARCHAR(100)) AS AuthorType,
        CAST(c.[Visibility] AS VARCHAR(100)) AS Visibility,
        CAST(c.[Message Type] AS VARCHAR(100)) AS MessageType,
        CAST(c.[Message Text] AS VARCHAR(4000)) AS MessageText
    FROM [Your conversation table name] c
    WHERE CAST(c.[Created Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(c.[Created Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
sla_events AS (
    SELECT
        CAST(s.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(s.[SLA Due Time] AS TIMESTAMP) AS SLADueTime,
        CAST(s.[Resolution Time] AS TIMESTAMP) AS ResolutionTime,
        CAST(s.[SLA Breached] AS VARCHAR(20)) AS SLABreached
    FROM [Your SLA table name] s
),
confirmations AS (
    SELECT
        CAST(f.[Service Request ID] AS VARCHAR(255)) AS ServiceRequestId,
        CAST(f.[Confirmation Time] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST(f.[Confirmation Result] AS VARCHAR(255)) AS ConfirmationResult
    FROM [Your survey or confirmation table name] f
    WHERE CAST(f.[Confirmation Time] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST(f.[Confirmation Time] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
events AS (
    SELECT b.ServiceRequestId, 'Service Request Created' AS ActivityName, b.CreatedTime AS EventTime, b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM base_requests b WHERE b.CreatedTime IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Triaged', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND (LOWER(h.ChangedField) IN ('priority','assigned agent','owner','assigned group','group') OR LOWER(h.NewValue) IN ('triaged','in queue'))
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Prioritized', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'priority' AND COALESCE(h.OldValue, '') <> COALESCE(h.NewValue, '') AND NULLIF(TRIM(h.NewValue), '') IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Assigned to Agent', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) IN ('assigned agent','owner') AND NULLIF(TRIM(h.NewValue), '') IS NOT NULL AND (h.OldValue IS NULL OR TRIM(h.OldValue) = '')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Request Reassigned', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) IN ('assigned agent','owner','assigned group','group') AND COALESCE(h.OldValue, '') <> COALESCE(h.NewValue, '') AND NULLIF(TRIM(h.OldValue), '') IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Information Requested from Requestor', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) IN ('pending','awaiting customer','awaiting requestor')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Information Provided by Requestor', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.OldValue) IN ('pending','awaiting customer','awaiting requestor') AND LOWER(h.NewValue) IN ('open','in progress')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'External Vendor Engaged', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) IN ('pending vendor','awaiting third party','vendor')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Internal Review Performed', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) IN ('pending approval','internal review','awaiting approval')
    UNION ALL
    SELECT c.ServiceRequestId, 'Note Added', c.EventTime, b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM conversations c LEFT JOIN base_requests b ON b.ServiceRequestId = c.ServiceRequestId WHERE c.EventTime IS NOT NULL AND (LOWER(COALESCE(c.MessageType, '')) IN ('note','comment','reply') OR LOWER(COALESCE(c.Visibility, '')) IN ('public','private'))
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Service Request Reopened', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.OldValue) = 'resolved' AND LOWER(h.NewValue) IN ('open','in progress')
    UNION ALL
    SELECT s.ServiceRequestId, 'SLA Target Breached', COALESCE(s.ResolutionTime, s.SLADueTime), b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM sla_events s LEFT JOIN base_requests b ON b.ServiceRequestId = s.ServiceRequestId WHERE LOWER(COALESCE(s.SLABreached, '')) IN ('true','yes','1') AND s.SLADueTime IS NOT NULL AND COALESCE(s.ResolutionTime, CURRENT_TIMESTAMP) > s.SLADueTime
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Service Request Resolved', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) = 'resolved'
    UNION ALL
    SELECT c.ServiceRequestId, 'Resolution Confirmed by Requestor', c.EventTime, b.AssignedAgent, b.AssignedTeam, b.Priority, b.Status, b.ServiceType FROM confirmations c LEFT JOIN base_requests b ON b.ServiceRequestId = c.ServiceRequestId WHERE c.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(c.ConfirmationResult) IN ('positive','satisfied','confirmed','yes','resolved')
    UNION ALL
    SELECT h.ServiceRequestId, 'Service Request Closed', h.EventTime, h.AssignedAgentAtEvent, h.AssignedTeamAtEvent, h.PriorityAtEvent, h.StatusAtEvent, h.ServiceTypeAtEvent FROM history h WHERE h.EventTime IS NOT NULL AND LOWER(h.ChangedField) = 'status' AND LOWER(h.NewValue) = 'closed'
)
SELECT
    e.ServiceRequestId,
    e.ActivityName,
    e.EventTime,
    'Freshservice' AS SourceSystem,
    CAST('[Last data update timestamp]' AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
    e.AssignedAgent,
    e.AssignedTeam,
    e.Priority,
    e.Status,
    e.ServiceType
FROM events e
WHERE e.ServiceRequestId IS NOT NULL
  AND e.EventTime IS NOT NULL
ORDER BY e.ServiceRequestId, e.EventTime, e.ActivityName;

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