> 持续流程改进 > 问题管理 > Jira Service Management > 数据模板

您的问题管理数据模板

Jira Service Management

您的问题管理数据模板

此模板通过明确Jira Service Management中的关键数据点和流程里程碑，为分析IT服务管理工作流提供完整路线图。模板系统梳理了所需的属性和活动，帮助您全面了解团队如何处理潜在问题和根因分析。请依据这些指南收集数据，确保流程挖掘项目能够产出可执行的洞察。

深度分析所需的推荐属性
事件日志中需要记录的流程里程碑
数据提取技术指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

下载模板

问题管理属性

以下是建议纳入事件日志的数据字段，用于全面分析问题管理生命周期。

5 必需 5 建议 10 可选

	名称	说明
	最近数据更新 LastDataUpdate	数据提取或最近一次刷新的时间戳。
说明表示数据集最近一次与实时Jira Service Management环境同步的时间，帮助分析人员了解数据的新鲜度。它用于验证分析是否反映流程的最新状态，并识别潜在的数据延迟问题。为什么重要确保数据及时更新，增强对分析结果的信任。获取位置 ETL时间戳示例 2023-11-01T12:00:00Z2023-11-02T00:00:00Z
	时间戳 EventTimestamp	活动发生的准确日期和时间。
说明该属性记录活动发生的精确时刻，用于按时间顺序排列事件并计算步骤之间的时长。准确的时间戳对于计算周期时间至关重要，例如从Problem Logged到Root Cause Identified的时长，也用于分析一段时间内的吞吐量。为什么重要支持计算所有基于时间的KPI，并确保事件顺序正确。获取位置 Jira变更日志创建日期或工单创建日期示例 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:20:00Z
	活动 ActivityName	问题记录发生的具体操作或状态变更。
说明该属性记录问题管理生命周期中发生的事件或状态转换名称。例如Problem Logged、Status Changed to Investigating或Root Cause Identified。它对于映射流程并识别问题解决步骤的先后顺序至关重要。在流程挖掘中，这些活动构成流程图中的节点。为什么重要定义流程图中的步骤，并支持流程变体分析。获取位置 Jira变更日志（History）或工单状态转换示例问题记录已创建调查已开始根因已识别临时解决方案已更新问题记录已关闭
	源系统 SourceSystem	数据来源系统的名称。
说明用于识别提取流程数据的软件系统。在此场景中，该值始终为Jira Service Management。在多系统环境中，该属性尤其适合区分数据来源；但在此视图中，它主要作为数据血缘的静态标识符。为什么重要提供数据来源背景，尤其适用于与其他IT服务管理数据合并时。获取位置硬编码或系统配置示例 Jira Service ManagementJira CloudJSM-Prod
	问题记录 ProblemKey	Jira Service Management为问题记录分配的唯一标识符。
说明该属性是流程挖掘分析的核心案例标识符，代表Jira Service Management创建新问题记录时生成的唯一键，例如PM-1001。它用于将所有相关活动、状态变更和更新归入同一个端到端流程实例。分析该属性，可以展示问题从初始发现、调查到最终关闭的完整生命周期。为什么重要这是重构流程并跟踪具体问题记录所需的基础键。获取位置工单表，字段Key或Issue Key 示例 PM-1023PM-4099PRB-3321PM-5001
	优先级 Priority	分配给问题记录的关键程度级别。
说明表示问题的紧急程度和影响范围，通常从“Low”到“Critical”不等。该字段用于细分分析，并确保高优先级问题在SLA目标内得到解决。分析此属性有助于通过“SLA合规与目标趋势”仪表板，确认关键业务风险是否得到正确优先处理。为什么重要支持按业务关键程度细分流程绩效。获取位置问题单字段“Priority” 示例最高高中低
	已分配的支持组 SupportGroup	当前负责调查问题的技术团队或小组。
说明用于标识事件发生时负责问题记录的具体团队。在Jira Service Management中，通常映射到“Component”或“Support Group”等自定义字段。该属性对于“支持组交接瓶颈”仪表板至关重要，可帮助分析人员直观了解问题如何在团队之间流转，以及在哪些团队停留时间最长。为什么重要对于组织挖掘和识别跨团队协作摩擦至关重要。获取位置问题单字段“Component”或自定义字段“Support Group” 示例数据库管理网络运营二级应用支持
	根因类别 RootCauseCategory	对问题根本原因的分类。
说明用于对导致问题的技术或流程故障进行分类，例如“Software Bug”“Human Error”或“Hardware Failure”。这通常是Jira Service Management中的自定义字段。该属性支持“根因类别分布”仪表板，帮助企业制定基础设施或培训投入决策，防止问题再次发生。为什么重要对于识别系统性问题和指导预防措施至关重要。获取位置自定义字段“Root Cause”或“Root Cause Category” 示例软件缺陷配置错误容量问题供应商问题
	用户 UserKey	执行活动的用户唯一标识符或名称。
说明记录负责执行具体活动的人员或系统账户身份。该身份可能是更新记录的Assignee，也可能是状态变更的Author。这些数据用于分析资源利用率、识别用户之间的交接瓶颈，并确保问题管理流程中的责任可追溯。为什么重要对于分析交接、职责分离和资源工作负载至关重要。获取位置变更日志中的Jira“author”字段或问题单中的“assignee”字段示例 j.smithsystem_automationm.doe
	问题摘要 ProblemSummary	问题记录的简短文字说明或标题。
说明包含问题记录的标题摘要。虽然主要是文本字段，但可为在流程挖掘工具中查看单个案例的分析人员提供背景信息。支持关键词搜索和问题类型的定性分析。为什么重要为案例标识符提供易于理解的背景信息。获取位置问题单字段“Summary” 示例 EU区域数据库连接超时电子邮件服务延迟激增订单处理队列卡住
	SLA违约状态 SlaBreachStatus	表示问题记录是否违反了服务级别协议。
说明用于表示解决时间是否超过约定目标的布尔值或状态字段。该字段有助于支持“SLA合规与目标趋势”仪表板。可突出显示可能使企业面临合规风险或处罚的案例。为什么重要对于合规和绩效监控至关重要。获取位置 Jira Service Management的SLA字段逻辑示例已达标已超时已暂停
	关联事件数量 LinkedIncidentCount	与此问题记录关联的事件数量。
说明与问题记录关联的事件工单数量。该属性用于量化问题对用户群体的影响。可用于“事件到问题关联深度”KPI，优先处理产生最多支持工单的问题。为什么重要根据事件数量量化业务影响。获取位置 “issuelinks”表中类型为“Problem/Incident”的链接数量示例 011550
	关联变更请求 LinkedChangeRequest	与此问题关联的变更请求标识符。
说明存储为实施永久修复方案而创建的变更请求（RFC）ID。该链接对于“变更请求发起延迟”仪表板至关重要。它将问题管理流程与变更管理流程连接起来，支持跨流程分析。为什么重要将调查与变更管理流程中的修复工作连接起来。获取位置类型为“is fixed by”或类似类型的问题链接示例 CR-404CHG-1099CR-5512
	创建日期 CreatedDate	创建问题记录的日期。
说明问题首次登记到系统中的时间戳。事件时间戳用于记录活动发生时间，而该属性通常用于高级筛选，例如“显示第一季度创建的所有问题”。可作为问题老化分析的基准点。为什么重要用于老化分析和接入量分析的基准日期。获取位置问题单字段“Created” 示例 2023-01-012023-06-15
	发现来源 DetectionSource	问题的识别方式，例如主动发现、被动发现。
说明表示问题识别的来源。常见值包括“Proactive Monitoring”“Service Desk Incident”或“Vendor Notification”。该属性用于“主动与被动识别”仪表板，以衡量问题管理流程的成熟度。为什么重要用于衡量流程成熟度和监控系统的有效性。获取位置自定义字段“Source”或“Detection Source” 示例主动监控事件升级供应商通知
	已开展PIR ReviewStatus	表示是否执行了实施后评审（PIR）。
说明跟踪案例中是否存在“实施后评审”活动或标记。这对于“实施后评审合规”仪表板至关重要。确保企业遵守持续改进所需的治理要求。为什么重要用于衡量组织学习合规性的指标。获取位置自定义字段“PIR Status”或是否存在“PIR”活动示例已完成待处理不需要
	报告人 ReporterName	最初登记问题记录的用户。
说明标识创建问题记录的人员，与受派人不同。分析报告人有助于了解问题的发现来源，例如服务台代理或系统管理员。为“主动与被动”分析提供背景信息。为什么重要识别问题接入来源。获取位置问题单字段“Reporter” 示例 monitoring_servicehelpdesk_leadnetwork_admin
	是否有可用的临时解决方案 WorkaroundDetails	表示是否已为问题记录文档化临时解决方案。
说明记录是否存在或已发布临时解决方案文本。企业可据此跟踪“临时解决方案发布速度”。分析该字段有助于判断团队在找到永久修复方案之前，能多快恢复服务稳定性。为什么重要对于衡量企业获得临时缓解措施的速度至关重要。获取位置自定义字段“Workaround” 示例重启服务清除浏览器缓存未提供
	是否重新打开 IsReopened	表示问题在关闭后是否重新打开的标记。
说明当问题记录从关闭状态重新转为打开状态时，该布尔标记设为true。支持“问题重新打开率分析”。重新打开率较高，通常表示永久修复方案存在质量问题，或验证流程不充分。为什么重要用于衡量修复有效性的质量指标。获取位置根据状态转换推导示例 truefalse
	解决代码 ResolutionCode	表示问题解决方式的代码。
说明用于说明问题记录的最终结果，例如“Fixed”“Won't Fix”“Duplicate”或“Cannot Reproduce”。可据此将成功解决的问题与因管理原因关闭的问题区分开来，确保“根因平均发现时间”等KPI计算准确。为什么重要区分有效修复和管理性关闭。获取位置问题单字段“Resolution” 示例已完成不处理重复无法复现

必需建议可选

问题管理活动

以下是建议在事件日志中记录的关键流程步骤和里程碑，用于准确发现问题解决工作流。

8 建议 6 可选

	活动	说明
	临时解决方案已更新	Workaround文本字段被填写或更新。该事件表示临时修复方案已完成记录。
为什么重要用于衡量向业务提供缓解措施的速度，是计算“临时解决方案可用周期时间”KPI的关键。获取位置 Jira工单历史：Workaround字段已变更（非空）采集 Workaround字段修改时记录事件类型 explicit
	事件已关联至问题	将相关事件工单链接至问题记录的操作。该事件会记录在工单链接表或历史中。
为什么重要用于确定问题的影响和范围，是计算“事件到问题关联深度”KPI并根据业务影响确定优先级的基础。获取位置 Jira工单链接：创建类型为causes或relates to的链接采集工单链接创建时记录事件类型 explicit
	已分配至支持组	将问题记录分配给特定技术团队或支持组。如果未使用支持组，则通过Support Group自定义字段或Assignee字段的变更进行跟踪。
为什么重要对于分析团队间交接和瓶颈至关重要。高频转交可能表明路由效率低下。获取位置 Jira工单历史：Support Group或Assignee字段已变更采集分配字段发生变化时记录事件类型 explicit
	根因已识别	根本原因被正式记录的节点。通常根据状态变更为Root Cause Identified，或Root Cause字段被填写来推断。
为什么重要这是结束调查阶段的重要里程碑，也是计算“平均根因发现时间”的基础。获取位置 Jira工单历史：状态变更为Root Cause Identified，或Root Cause字段已填写采集比较状态字段，或检查字段是否已填写事件类型 inferred
	解决方案已验证	确认修复方案已有效解决问题。通常根据状态转换为Resolved或特定的Verified状态来推断。
为什么重要用于确保修复有效的质量关卡。此处出现延误，通常表明测试或用户验收存在瓶颈。获取位置 Jira工单历史：状态变更为Resolved或Verified 采集比较状态字段更新事件类型 inferred
	调查已开始	问题状态转换为主动调查状态，例如Under Investigation或In Progress。这标志着主动处理阶段开始。
为什么重要从此开始计算调查周期时间，有助于区分积压等待时间与实际主动分析时间。获取位置 Jira工单历史：状态变更为Under Investigation或In Progress 采集比较状态字段更新事件类型 inferred
	问题记录已关闭	问题生命周期的最终终止。状态变更为Closed时会明确记录。
为什么重要流程实例的确定性终点，是计算总周期时间和关闭率的必要条件。获取位置 Jira工单历史：状态变更为Closed 采集状态转换为Closed时记录事件类型 explicit
	问题记录已创建	问题工单在系统中创建时产生的初始事件。该事件会以创建时间戳的形式明确记录在工单历史中。
为什么重要标志着问题管理生命周期的开始，并支持数量分析，是计算吞吐量和接入率的基础。获取位置 Jira工单表：Created Date时间戳，或History Tab：Issue Created事件采集工单创建事务提交时记录事件类型 explicit
	SLA已违约	表示问题解决时间超过既定服务级别协议的事件。通过比较SLA目标日期与解决日期计算得出。
为什么重要对合规报告至关重要，有助于识别最常未达到目标的优先级或类别。获取位置 Jira Service Management SLA日志：Time to Resolution大于Target，或通过计算得出采集根据SLA字段数据推导，或比较Due Date与Resolution Date 事件类型 calculated
	变更请求已关联	将Request for Change（RFC）链接至问题记录，表示永久修复流程已启动。
为什么重要用于衡量根因识别与修复启动之间的延迟，支持计算“变更管理转换延迟”KPI。获取位置 Jira工单链接：创建类型为is fixed by的链接，或链接至Change工单类型采集 Change工单类型的链接创建时记录事件类型 explicit
	实施后评审	修复方案实施后的评审活动。通过状态变更为In Review，或更新PIR专用字段进行捕获。
为什么重要用于确保记录经验教训的合规活动，支持“实施后评审合规性”分析。获取位置 Jira工单历史：状态变更为In Review，或PIR Notes字段已更新采集比较状态字段或PIR字段更新事件类型 inferred
	永久修复已实施	表示解决方案已实施的状态转换。通常根据状态变更为Implementing或Fixed来推断。
为什么重要标志着技术修复工作的结束，用于衡量实施周期时间。获取位置 Jira工单历史：状态变更为Implemented、Pending Verification或Fixed 采集比较状态字段更新事件类型 inferred
	问题优先级已变更	问题记录Priority字段的更新。通过监控历史选项卡中Priority字段的变更进行捕获。
为什么重要表示问题被升级或降级处理。分析这一事件有助于评估初始分诊准确性和高优先级积压时长。获取位置 Jira工单历史：字段Priority从旧值变更为新值采集 Priority字段更新时记录事件类型 explicit
	问题已重新打开	问题从Resolved或Closed状态重新回到活动状态的转换，表示修复失败或解决方案未获认可。
为什么重要一项重要质量指标。重新打开率较高，通常表明根因分析或测试效果不佳。获取位置 Jira工单历史：状态从Closed或Resolved变更为Open或In Progress 采集比较状态字段序列事件类型 inferred

建议可选

提取指南

如何从Jira Service Management获取数据

步骤

使用具有Problem Management项目“Browse Projects”权限的账户，通过Web浏览器登录您的Jira Service Management实例。
进入顶部菜单栏，选择Filters，然后点击Advanced Issue Search，打开Issue Navigator。
如果尚未选择，请将搜索模式切换为JQL（Jira Query Language），而不是Basic。
输入下方Query部分提供的具体JQL查询字符串，以筛选Problem记录（例如project = 'Problem Management'）。确保时间范围符合系统的导出限制。
点击Search按钮，确认问题列表返回预期的Problem记录。
在Issue Navigator界面右上角找到Export按钮。
从下拉菜单中选择Export XML。不要选择CSV，因为标准CSV导出仅提供当前状态数据，不包含流程挖掘所需的历史变更日志。
将生成的XML文件（例如jira_export.xml）保存到处理环境可访问的本地目录。
如果尚未安装，请安装所需的Python库pandas，准备Python环境。
执行Query部分提供的Python脚本，并确保文件路径变量与保存的XML文件位置一致。
脚本会解析RSS/XML结构，提取“Created”时间戳、状态、优先级和分配变更的“History”条目，以及相关事件的“Issue Links”。
脚本通过比较解决日期和到期日期计算SLA违规，并输出可供ProcessMind使用的格式化CSV事件日志。

配置

导出格式：必须使用XML（RSS）导出，而不是CSV。XML格式包含重建流程顺序所需的<history>和<issuelinks>标签。
行数限制：Jira标准导出通常每次最多导出1,000个问题。对于更大的数据集，您必须调整JQL日期范围（例如created >= '2023-01-01' AND created < '2023-02-01'）并多次导出，以分页提取数据。
JQL筛选条件：确保project键与您的问题管理项目标识符匹配（例如PROB、PM）。
系统时区：确认执行导出的用户资料与系统时区一致，以确保时间戳一致。
字段权限：用户必须拥有查看变更历史和关联问题的权限，以捕获状态转换和事件关联。
自定义字段：如果“根因”或“解决方法”是自定义字段，请确保脚本的字段名称匹配逻辑与您的Jira实例中的具体字段名称一致。

a 示例查询 sql

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
from datetime import datetime
import io

# CONFIGURATION
# Path to the exported Jira XML file
INPUT_FILE = 'jira_export.xml'
OUTPUT_FILE = 'process_mining_event_log.csv'
SOURCE_SYSTEM = 'Jira Service Management'

# JQL USED FOR EXPORT (Reference Only)
# project = "Problem Management" AND created >= "2023-01-01" ORDER BY created DESC

def parse_jira_xml(xml_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    channel = tree.getroot().find('channel')
    
    events = []
    
    # Namespaces are usually not required for standard Jira RSS XML, 
    # but we handle standard tags directly.
    
    for item in channel.findall('item'):
        # 1. Extract Header Attributes
        problem_key = item.find('key').text
        summary = item.find('summary').text if item.find('summary') is not None else ''
        created_str = item.find('created').text
        resolution_date_node = item.find('resolutiondate')
        due_date_node = item.find('duedate')
        
        # Parse base timestamps
        # Jira XML format example: Wed, 4 Oct 2023 14:30:00 +0000
        fmt = '%a, %d %b %Y %H:%M:%S %z'
        created_dt = datetime.strptime(created_str, fmt)
        
        # --- ACTIVITY 1: Problem Record Created ---
        events.append({
            'ProblemKey': problem_key,
            'ActivityName': 'Problem Record Created',
            'EventTimestamp': created_dt,
            'UserKey': item.find('reporter').get('username') if item.find('reporter') is not None else None,
            'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
            'ProblemSummary': summary,
            'Priority': item.find('priority').text if item.find('priority') is not None else None
        })

        # --- ACTIVITY: Incident Linked / Change Request Linked ---
        # Check <issuelinks> tag
        issue_links = item.find('issuelinks')
        if issue_links is not None:
            for linktype in issue_links.findall('issuelinktype'):
                link_name = linktype.find('name').text # e.g., 'Relates', 'Blocks', 'Caused'
                for outward in linktype.findall('outwardlinks'):
                    for issue_link in outward.findall('issuelink'):
                        linked_key = issue_link.find('issuekey').text
                        # Heuristic: Identify link type based on key pattern or link description
                        activity = None
                        if 'INC' in linked_key: # Customize for your Incident Prefix
                            activity = 'Incident Linked to Problem'
                        elif 'CHG' in linked_key: # Customize for your Change Prefix
                            activity = 'Change Request Linked'
                        
                        if activity:
                             events.append({
                                'ProblemKey': problem_key,
                                'ActivityName': activity,
                                'EventTimestamp': created_dt, # Link timestamp often not in XML, defaulting to created or requires API. fallback.
                                'UserKey': 'System',
                                'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                                'ProblemSummary': f'Linked to {linked_key}',
                                'Priority': None
                            })

        # --- PROCESS HISTORY (Status, Priority, Assignment, etc.) ---
        # Note: History is not always in standard RSS. 
        # If utilizing the 'SearchRequestView' XML, history is included inside <customfields> or specific expansion.
        # However, typically standard RSS does NOT include full history.
        # Assuming this XML export includes the Activity Stream or we rely on Custom Field dates for specific milestones.
        
        # LOGIC FOR INFERRING ACTIVITIES FROM CURRENT STATE & DATES (If History missing)
        # Or parsing <subtasks> or <comments> as proxies.
        
        # --- ACTIVITY: SLA Breached ---
        if resolution_date_node is not None and due_date_node is not None:
            res_date = datetime.strptime(resolution_date_node.text, fmt)
            due_date = datetime.strptime(due_date_node.text, fmt)
            
            if res_date > due_date:
                events.append({
                    'ProblemKey': problem_key,
                    'ActivityName': 'SLA Breached',
                    'EventTimestamp': res_date,
                    'UserKey': 'System',
                    'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                    'ProblemSummary': summary,
                    'Priority': None
                })

        # --- ACTIVITY: Problem Record Closed / Resolved ---
        if resolution_date_node is not None:
             events.append({
                'ProblemKey': problem_key,
                'ActivityName': 'Problem Record Closed',
                'EventTimestamp': datetime.strptime(resolution_date_node.text, fmt),
                'UserKey': item.find('assignee').get('username') if item.find('assignee') is not None else None,
                'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                'ProblemSummary': summary,
                'Priority': None
            })

        # --- MOCKING HISTORY PARSING IF XML HAS HISTORY PLUGIN EXTENSION ---
        # (Standard Jira RSS export is weak on history. 
        # This block assumes the existence of a custom history export or parsing comment logs for keywords).
        
        comments = item.find('comments')
        if comments:
            for comment in comments.findall('comment'):
                body = comment.text.lower()
                c_date = datetime.strptime(comment.get('created'), fmt)
                author = comment.get('author')
                
                act_name = None
                if 'root cause' in body:
                    act_name = 'Root Cause Identified'
                elif 'workaround' in body:
                    act_name = 'Workaround Updated'
                elif 'investigation' in body:
                    act_name = 'Investigation Started'
                
                if act_name:
                    events.append({
                        'ProblemKey': problem_key,
                        'ActivityName': act_name,
                        'EventTimestamp': c_date,
                        'UserKey': author,
                        'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                        'ProblemSummary': summary,
                        'Priority': None
                    })

    return pd.DataFrame(events)

# EXECUTION
try:
    df = parse_jira_xml(INPUT_FILE)
    
    # Add global extraction timestamp
    df['LastDataUpdate'] = datetime.now()
    
    # Formatting
    if not df.empty:
        df['EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df['EventTimestamp']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        
        # Output
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(f"Success: Extracted {len(df)} events to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print("No events found. Check XML format or JQL.")
        
except Exception as e:
    print(f"Error processing file: {str(e)}")

步骤

准备环境：确保已安装Python 3.x以及requests和pandas库。您还需要拥有相关项目读取权限的Jira Service Management账户。对于Jira Cloud，请通过Atlassian账户设置生成API Token；对于Data Center，请生成Personal Access Token（PAT）。
确定自定义字段ID：Jira Service Management为自定义字段使用动态ID（例如，Support Group或SLA对应的customfield_10012）。运行主提取程序前，请使用浏览器或Postman查询一个具体的Problem问题（/rest/api/2/issue/[ISSUE-KEY]），确定“Support Group”“Workaround”“Root Cause”和SLA字段对应的具体ID。
配置脚本：打开提供的Python脚本，更新CONFIG字典。替换URL、用户邮箱和API Token。使用第2步确定的实际自定义字段名称或ID更新FIELD_MAPPING字典。更新JQL_QUERY，指向具体项目（例如project = PM AND issuetype = Problem）。
定义状态映射：在脚本的STATUS_MAPPING字典中，将具体的Jira工作流状态（例如“Under Investigation”“Implementing”“Resolved”）映射为ProcessMind标准活动名称（例如“Investigation Started”“Permanent Fix Applied”）。
运行提取程序：通过终端或IDE执行脚本。脚本使用带有expand=changelog的Jira Search API，提取每个字段的当前状态和完整变更历史。
处理逻辑：脚本遍历每个问题。首先根据创建时间戳生成“Problem Record Created”事件，然后解析变更历史。对于每条历史记录，脚本会检查变更字段是否属于关注列表（Status、Priority、Link等），并生成相应事件行。
SLA处理：脚本会检查SLA相关自定义字段的变更，或明确命名为“Breached”的状态转换，以识别SLA违约情况。如果您的系统使用特定自动化规则标记违约，请调整_parse_sla_breach函数中的逻辑。
数据转换：脚本将嵌套JSON结构展平为表格形式的Pandas DataFrame，并将时间戳转换为ISO 8601格式。
导出：最终数据集会导出为名为jira_problem_event_log.csv的CSV文件。请打开文件，确认列标题符合ProcessMind要求。
上传到ProcessMind：将CSV文件导入ProcessMind。将ProblemKey映射为Case ID，将ActivityName映射为Activity，将EventTimestamp映射为Timestamp。

配置

API端点：使用/rest/api/2/search（兼容Cloud和大多数Data Center版本）。同时支持API v3，但为确保广泛兼容性，通常建议使用v2。
分页：脚本使用startAt和maxResults实现分页，高效处理大型数据集。默认批次大小为50。
扩展变更记录：参数expand=changelog至关重要。没有该参数时，只会返回当前状态，历史记录和流程顺序将丢失。
JQL筛选：查询按issuetype = Problem进行筛选。强烈建议添加日期范围筛选条件（例如created >= -180d），以便在初始测试期间限制数据量。
身份验证：Cloud支持基本身份验证（电子邮件+令牌）。对于Data Center，请修改请求标头以使用Bearer令牌。
字段映射：这是必需的关键配置。Jira中“Status”和“Priority”的内部字段名称是标准字段，但“Support Group”、“Root Cause”和“SLA”几乎总是具有唯一ID的自定义字段（例如customfield_12345）。

a 示例查询 python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
import base64

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
CONFIG = {
    class="hl-string">"JIRA_URL": class="hl-string">"https://your-domain.atlassian.net",
    class="hl-string">"USER_EMAIL": class="hl-string">"your-email@example.com",
    class="hl-string">"API_TOKEN": class="hl-string">"your-api-token-or-pat",
    class="hl-string">"PROJECT_KEY": class="hl-string">"PM",  class=class="hl-string">"hl-comment"># Problem Management Project Key
    class="hl-string">"LOOKBACK_DAYS": class="hl-string">"180"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Mappings: Key = Jira Field Name/ID, Value = Activity Name context
class=class="hl-string">"hl-comment"># You must replace class="hl-string">'customfield_XXXXX' with your actual field IDs found via API
FIELD_MAPPING = {
    class="hl-string">"priority": class="hl-string">"Problem Priority Changed",
    class="hl-string">"assignee": class="hl-string">"Assigned to Support Group", class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback if support group field unused
    class="hl-string">"customfield_10010": class="hl-string">"Assigned to Support Group", class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with Support Group Field ID
    class="hl-string">"customfield_10011": class="hl-string">"Workaround Updated",      class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with Workaround Field ID
    class="hl-string">"customfield_10012": class="hl-string">"Root Cause Identified",   class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with Root Cause Field ID
    class="hl-string">"Link": class="hl-string">"Link Event",                           class=class="hl-string">"hl-comment"># Internal name for issue links
    class="hl-string">"issuelinks": class="hl-string">"Link Event"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Map Jira Workflow Statuses to Standard Activities
class=class="hl-string">"hl-comment"># Update the keys (left side) to match your actual Jira Status names
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">"Under Investigation": class="hl-string">"Investigation Started",
    class="hl-string">"In Progress": class="hl-string">"Investigation Started",
    class="hl-string">"Root Cause Identified": class="hl-string">"Root Cause Identified",
    class="hl-string">"Implementing": class="hl-string">"Permanent Fix Applied",
    class="hl-string">"Fixed": class="hl-string">"Permanent Fix Applied",
    class="hl-string">"Resolved": class="hl-string">"Resolution Verified",
    class="hl-string">"Verified": class="hl-string">"Resolution Verified",
    class="hl-string">"In Review": class="hl-string">"Post Implementation Review",
    class="hl-string">"Closed": class="hl-string">"Problem Record Closed",
    class="hl-string">"Breached": class="hl-string">"SLA Breached" class=class="hl-string">"hl-comment"># Only if you have a specific status for this
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># EXTRACTION LOGIC
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================

def get_auth_header():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For Cloud (Basic Auth)
    creds = fclass="hl-string">"{CONFIG['USER_EMAIL']}:{CONFIG['API_TOKEN']}"
    encoded = base64.b64encode(creds.encode()).decode()
    return {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Basic {encoded}", class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"}
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For Data Center (PAT), uncomment below:
    class=class="hl-string">"hl-comment"># return {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {CONFIG['API_TOKEN']}", class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"}

def fetch_issues():
    url = fclass="hl-string">"{CONFIG['JIRA_URL']}/rest/api/2/search"
    jql = fclass="hl-string">"project = {CONFIG['PROJECT_KEY']} AND issuetype = Problem AND created >= -{CONFIG['LOOKBACK_DAYS']}d"
    
    all_issues = []
    start_at = 0
    max_results = 50
    
    while True:
        params = {
            class="hl-string">"jql": jql,
            class="hl-string">"startAt": start_at,
            class="hl-string">"maxResults": max_results,
            class="hl-string">"expand": class="hl-string">"changelog"
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, headers=get_auth_header(), params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"API Error: {e}")
            break
            
        issues = data.get(class="hl-string">"issues", [])
        if not issues:
            break
            
        all_issues.extend(issues)
        start_at += max_results
        print(fclass="hl-string">"Fetched {len(all_issues)} issues so far...")
        
    return all_issues

def parse_activity(issue):
    events = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic Issue Data
    key = issue[class="hl-string">"key"]
    fields = issue[class="hl-string">"fields"]
    summary = fields.get(class="hl-string">"summary", class="hl-string">"")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Current values (for attributes)
    current_priority = fields.get(class="hl-string">"priority", {}).get(class="hl-string">"name", class="hl-string">"")
    current_assignee = fields.get(class="hl-string">"assignee", {}).get(class="hl-string">"displayName") if fields.get(class="hl-string">"assignee") else class="hl-string">"Unassigned"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Problem Record Created
    created_time = fields[class="hl-string">"created"]
    events.append({
        class="hl-string">"ProblemKey": key,
        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Problem Record Created",
        class="hl-string">"EventTimestamp": created_time,
        class="hl-string">"UserKey": fields.get(class="hl-string">"creator", {}).get(class="hl-string">"displayName", class="hl-string">"System"),
        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
        class="hl-string">"Priority": current_priority,
        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
    })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Changelog
    changelog = issue.get(class="hl-string">"changelog", {}).get(class="hl-string">"histories", [])
    
    for history in changelog:
        timestamp = history[class="hl-string">"created"]
        user = history.get(class="hl-string">"author", {}).get(class="hl-string">"displayName", class="hl-string">"Unknown")
        
        for item in history[class="hl-string">"items"]:
            field = item.get(class="hl-string">"field")
            field_id = item.get(class="hl-string">"fieldId", class="hl-string">"")
            from_str = item.get(class="hl-string">"fromString", class="hl-string">"")
            to_str = item.get(class="hl-string">"toString", class="hl-string">"")
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 14. Status Changes
            if field == class="hl-string">"status":
                activity = STATUS_MAPPING.get(to_str)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle Reopened logic explicitly
                if to_str in [class="hl-string">"Open", class="hl-string">"Reopened"] and from_str in [class="hl-string">"Resolved", class="hl-string">"Closed"]:
                    activity = class="hl-string">"Problem Reopened"
                
                if activity:
                    events.append({
                        class="hl-string">"ProblemKey": key,
                        class="hl-string">"ActivityName": activity,
                        class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                        class="hl-string">"UserKey": user,
                        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                        class="hl-string">"Priority": current_priority,
                        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                    })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Priority Changed
            elif field == class="hl-string">"priority":
                events.append({
                    class="hl-string">"ProblemKey": key,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Problem Priority Changed",
                    class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                    class="hl-string">"UserKey": user,
                    class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                    class="hl-string">"Priority": to_str,
                    class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Assigned to Support Group (via custom field or Assignee)
            elif field_id == class="hl-string">"customfield_10010" or field == class="hl-string">"assignee":
                events.append({
                    class="hl-string">"ProblemKey": key,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Assigned to Support Group",
                    class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                    class="hl-string">"UserKey": user,
                    class="hl-string">"SupportGroup": to_str,
                    class="hl-string">"Priority": current_priority,
                    class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Workaround Updated
            elif field_id == class="hl-string">"customfield_10011":
                if to_str: class=class="hl-string">"hl-comment"># Only if value is added/changed to something
                    events.append({
                        class="hl-string">"ProblemKey": key,
                        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Workaround Updated",
                        class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                        class="hl-string">"UserKey": user,
                        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                        class="hl-string">"Priority": current_priority,
                        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                    })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Root Cause Identified (via Field Population)
            elif field_id == class="hl-string">"customfield_10012":
                if to_str:
                    events.append({
                        class="hl-string">"ProblemKey": key,
                        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Root Cause Identified",
                        class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                        class="hl-string">"UserKey": user,
                        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                        class="hl-string">"Priority": current_priority,
                        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                    })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4 & 8. Links (Incident Linked / Change Request Linked)
            elif field == class="hl-string">"Link":
                class=class="hl-string">"hl-comment"># This requires heuristic checking of the linked key or link type
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming standard keys: INC-xxxx for Incident, CHG-xxxx or CR-xxxx for Change
                if class="hl-string">"INC-" in to_str or class="hl-string">"Incident" in to_str:
                     events.append({
                        class="hl-string">"ProblemKey": key,
                        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Incident Linked",
                        class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                        class="hl-string">"UserKey": user,
                        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                        class="hl-string">"Priority": current_priority,
                        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                    })
                elif class="hl-string">"CHG-" in to_str or class="hl-string">"CR-" in to_str or class="hl-string">"Change" in to_str:
                     events.append({
                        class="hl-string">"ProblemKey": key,
                        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Change Request Linked",
                        class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                        class="hl-string">"UserKey": user,
                        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                        class="hl-string">"Priority": current_priority,
                        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                    })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. SLA Breached (Detection Logic)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Detection depends heavily on plugins. Common method: check for SLA status field change
            elif class="hl-string">"SLA" in field or class="hl-string">"Time to Resolution" in field:
                if class="hl-string">"breach" in to_str.lower() or class="hl-string">"fail" in to_str.lower():
                    events.append({
                        class="hl-string">"ProblemKey": key,
                        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"SLA Breached",
                        class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp,
                        class="hl-string">"UserKey": user,
                        class="hl-string">"SupportGroup": current_assignee,
                        class="hl-string">"Priority": current_priority,
                        class="hl-string">"ProblemSummary": summary,
                        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Jira Service Management"
                    })

    return events

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># MAIN EXECUTION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting extraction...")
    issues = fetch_issues()
    
    all_events = []
    for issue in issues:
        all_events.extend(parse_activity(issue))
        
    df = pd.DataFrame(all_events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add LastDataUpdate
    df[class="hl-string">"LastDataUpdate"] = datetime.now().isoformat()
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    filename = class="hl-string">"jira_problem_event_log.csv"
    df.to_csv(filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Saved {len(df)} rows to {filename}")

准备好开始了吗？

立即将问题管理数据转化为可执行洞察。下载指南或联系我们的支持团队，开始您的流程挖掘之旅。

返回改进指南下载模板

立即优化您的问题管理流程

将周期时间缩短30%，提升IT环境稳定性。

开始免费试用

无需信用卡，几分钟即可完成设置。

您的问题管理数据模板

您的问题管理数据模板

问题管理属性

问题管理活动

提取指南

Jira Service Management问题导航器导出

步骤

配置

a 示例查询 sql

通过带Changelog的Jira REST API使用Python提取

步骤

配置

a 示例查询 python

准备好开始了吗？

立即优化您的问题管理流程

您的问题管理数据模板

您的问题管理数据模板

问题管理属性

问题管理活动

提取指南

Jira Service Management问题导航器导出

步骤

配置

a 示例查询 sql

通过带Changelog的Jira REST API使用Python提取

步骤

配置

a 示例查询 python

准备好开始了吗？

立即优化您的问题管理流程

我们重视您的隐私