变更管理数据模板

Freshservice

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变更管理属性(21) 变更管理活动(15) 数据提取指南(2)

变更管理数据模板

此模板可帮助您收集分析变更管理流程所需的数据，列出需要收集的关键属性和跟踪的主要活动，并说明如何从系统中提取这些信息。借助此模板，您可以为流程发现与优化准备好所需数据。

建议收集的属性
需要跟踪的关键活动
Freshservice数据提取指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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变更管理属性

这些数据字段对于构建完整的事件日志至关重要，可支持您详细分析变更管理流程。

5 必填 8 建议填写 8 选填

	名称	说明
	事件时间 EventTime	特定活动或事件发生的准确日期和时间。
说明流程中的每项活动都有对应的时间戳，用于标记其发生时间。这些时间数据对于计算活动间隔、识别等待时间和分析流程整体周期时间至关重要，也有助于分析绩效、识别瓶颈并监控SLA达成情况。重要性此时间戳是所有基于时间的分析的基础，包括计算周期时间、持续时间以及流程步骤间的等待时间。获取途径 Freshservice中Change记录的审计日志或活动流中每条记录对应的时间戳。示例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	变更请求ID ChangeRequestId	Freshservice系统中每个已提交变更请求的唯一标识符。
说明变更请求ID是单个变更案例从发起到关闭的主要标识符。它将所有相关活动、审批和日志关联起来，形成完整的时间线，便于端到端分析。在流程挖掘中，此ID对于重建每项变更的生命周期至关重要，可帮助了解其路径、时长和结果。重要性这是关键的案例ID，用于归集所有相关事件，以便追踪和分析单个变更请求的完整过程。获取途径这是Freshservice中Change对象的主要字段。示例 CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	活动名称 ActivityName	变更管理流程中发生的特定事件或任务的名称。
说明此属性描述变更生命周期中的单个步骤或里程碑，例如“变更请求已创建”“已请求审批”或“实施已完成”。同一变更请求ID对应的活动顺序构成流程图的基础。分析这些活动有助于识别流程路径、发现偏差，并衡量各阶段耗时。重要性此属性定义流程中的步骤，支持将变更生命周期可视化，并分析流程变体和瓶颈。获取途径根据Freshservice中Change记录的审计日志、活动流或状态变更历史生成。示例变更已批准风险评估已完成实施已开始变更已关闭
	数据上次更新时间 LastDataUpdate	表示此记录的数据上次从源系统刷新时间的时间戳。
说明此属性记录每个事件最近一次数据提取或更新的日期和时间。它有助于了解所分析数据的新鲜度，并确保分析基于当前信息，从而维护数据完整性，并为洞察的时效性提供背景。重要性让用户了解数据的时效性，并帮助验证流程挖掘分析所用数据是否为最新。获取途径此时间戳通常在数据摄取或ETL过程中生成并添加。示例 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	源系统 SourceSystem	标识数据提取自哪个系统。
说明此属性用于标明流程数据的来源。在此视图中，该值始终为“Freshservice”。尤其是在数据可能来自多个系统的环境中，纳入此属性是最佳实践，可提供必要背景信息，并有助于数据治理和问题排查。重要性清晰记录数据来源，这对于分析来自多个企业系统的数据至关重要。获取途径此静态值在数据提取过程中设置，用于标记数据来源。示例 Freshservice
	分配组 AssignedGroup	负责实施变更的团队或小组。
说明此属性指定负责执行变更工作的团队，例如“网络团队”或“数据库管理员”。按分配组分析流程绩效，有助于了解团队工作量和效率，并发现资源瓶颈。分析结果还可以显示哪些团队的实施时间较长，或实施后问题发生率较高。重要性支持比较不同实施团队的绩效和工作量，以发现资源限制或最佳实践。获取途径对应Freshservice中Change对象的“Group”或“Assigned Group”字段。示例基础设施团队应用支持安全运营
	变更优先级 ChangePriority	分配给变更请求的优先级，用于体现其业务重要性。
说明优先级通常根据影响和紧急程度综合确定，用于指导资源分配和排期。分析优先级对周期时间、SLA达成情况等流程指标的影响，可以了解高优先级变更是否比低优先级变更处理得更快，也有助于评估优先级策略的有效性。重要性帮助判断流程是否有效地优先处理重要变更，并据此分配资源。获取途径对应Freshservice中Change对象的“Priority”字段。示例低中高紧急
	变更状态 ChangeStatus	变更请求当前或最终的状态。
说明此属性表示变更请求在特定时间点的状态或最终结果，例如“已关闭”“已取消”或“已拒绝”。它对于结果分析至关重要，可帮助区分已成功完成的变更与失败或放弃的变更。按状态筛选可针对特定变更群体开展分析。重要性此属性支持分析变更结果，帮助了解成功率、失败率和取消率。获取途径这是Freshservice中Change对象的“状态”字段。示例已关闭已取消已拒绝开放
	变更类型 ChangeType	变更的分类，例如标准、普通或紧急。
说明变更类型根据变更请求的性质、风险和审批要求进行分类。标准变更已预先批准，普通变更遵循标准流程，紧急变更则需要加快处理。按变更类型分析流程，有助于了解不同类型是否遵循不同路径，以及周期时间或成功率等绩效指标是否存在差异。重要性按变更类型细分流程，有助于揭示标准、普通和紧急变更在流程行为和绩效水平上的差异。获取途径这是Freshservice中Change对象的“变更类型”字段。示例标准普通紧急重大
	目标完成日期 TargetCompletionDate	计划完成变更的日期，或服务级别协议（SLA）规定的完成日期。
说明此日期是关闭变更请求的截止日期，也是衡量SLA达成情况的主要基准。将实际结束时间与目标完成日期进行比较，即可判断变更是按时、提前还是延迟完成。这也是变更SLA达成率KPI的重要输入数据。重要性作为衡量按时交付和SLA达成情况的基准，这些都是流程绩效的重要指标。获取途径这可能对应Freshservice中Change对象的专用“Due by”或“SLA Target”日期字段。示例 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	结束时间 EndTime	变更请求案例中最后一条已记录事件的时间戳。
说明结束时间标志着变更请求生命周期的结束，通常对应“变更已关闭”或“变更已取消”活动。它与开始时间结合使用，可计算每个案例的端到端总周期时间。分析此属性有助于了解变更管理流程的整体时长和处理量。重要性此属性对于计算变更请求的总周期时间至关重要，而总周期时间是衡量流程效率的主要KPI。获取途径给定变更请求ID在事件日志中最后一项活动的时间戳。示例 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	请求者姓名 RequesterName	发起变更请求的人员姓名。
说明请求者是提交变更以供评估的人员。按请求者分析数据，有助于发现相关规律，例如哪些人员或角色经常提交变更，或哪些用户的请求更容易被拒绝或需要返工。结合部门信息，还可以用于分析工作量。重要性帮助识别变更需求的来源，并发现培训需求或变更量较大的特定用户群体。获取途径对应Freshservice中Change对象的“Requested by”字段，该字段关联用户记录。示例 Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	风险等级 RiskLevel	评估实施变更所涉及的风险等级。
说明风险等级用于划分变更失败时可能造成的负面影响，常见等级包括低、中和高。此属性对于合规分析至关重要，也有助于了解高风险变更是否遵循更严格的流程，例如需要更多审批或更全面的测试。借此可以确认风险管理控制措施是否得到正确执行。重要性这对合规和风险分析至关重要，可确保高风险变更得到适当审查并遵循更严格的流程。获取途径对应Freshservice中Change对象的“Risk”字段。示例低中高极高
	关联事件数 AssociatedIncidentsCount	变更实施后与此变更请求关联的事件数量。
说明此指标通过统计变更部署后产生的事件数量，量化变更的后续影响。数量较多可能表明规划、测试或实施质量存在问题。该指标是实施后问题率KPI的直接输入数据，对于衡量变更的稳定性和成效至关重要。重要性直接衡量已实施变更的质量和稳定性，帮助识别导致服务中断的变更。获取途径通过统计Freshservice中与Change工单关联的Incident工单数量得出。示例 015
	关闭代码 CloseCode	用于说明变更请求关闭原因的代码或理由。
说明关闭代码用于详细说明已关闭变更的结果，例如“成功实施”“已回退”或“已拒绝”。与最终状态相比，这些数据提供了更多背景信息，可更细致地分析变更管理流程中的成功和失败情况。重要性详细记录变更结果，便于深入分析变更成功、失败或回退的原因。获取途径请查阅Freshservice文档，或检查Change表单中是否有“Closure Code”或类似字段。示例成功成功，但存在问题失败已回退
	实施时长 ImplementationDuration	变更实施阶段所用的时间。
说明此指标用于计算核心实施工作的时长，通常从“实施已开始”活动到“实施已完成”活动进行测量。它可用于分析技术执行阶段的效率，并支持“变更实施阶段效率”仪表板。时长较长可能意味着技术复杂、资源不足或遇到意外挑战。重要性衡量实际技术工作的效率，将其与规划和审批延迟区分开来。获取途径通过“实施已开始”和“实施已完成”活动之间的时间差计算得出。示例 4小时1小时30分钟8小时
	审批时长 ApprovalDuration	变更请求在审批阶段所用的时间。
说明此计算时长用于衡量从发起审批到审批通过或被拒绝所经过的时间。它是“变更审批阶段时长”仪表板的重要指标，有助于定位审批工作流中的瓶颈。分析此指标可以发现审批人处理缓慢、团队交接效率低或决策过程存在系统性延迟等问题。重要性直接衡量审批阶段的效率，帮助发现并解决导致变更延迟的瓶颈。获取途径通过“已请求审批”活动与“变更已批准”或“变更已拒绝”活动之间的时间差计算得出。示例 1天2小时5小时30分钟3天
	影响等级 ImpactLevel	评估变更失败或导致服务中断时可能造成的业务影响。
说明影响等级表示变更对业务运营可能造成的影响，范围从低（影响单个用户）到高（影响整个组织）。影响等级通常与紧急程度共同决定总体优先级。按影响等级分析，有助于了解流程是否妥善处理了可能严重威胁业务连续性的变更。重要性有助于开展风险分析，并确认业务影响较大的变更是否得到了更谨慎的管理。获取途径对应Freshservice中Change对象的“Impact”字段。示例低中高
	是否违反SLA IsSlaBreached	用于标记变更请求是否在目标日期之后完成的布尔值。
说明此属性以二元值表示SLA达成情况：如果变更结束时间晚于目标完成日期，则标记为“true”；否则标记为“false”。它简化了SLA达成情况相关仪表板和KPI的创建，便于快速筛选和汇总逾期变更，并直接支持变更SLA达成率KPI。重要性以明确的二元结果呈现SLA绩效，便于筛选和报告按时完成与逾期的变更。获取途径通过比较EndTime与TargetCompletionDate计算得出。如果EndTime > TargetCompletionDate，则为true。示例 truefalse
	紧急程度 Urgency	表示从业务角度看，变更需要多快实施。
说明紧急程度反映变更的时间敏感性，例如安全补丁可能具有较高的紧急程度。此属性通常与影响等级结合用于确定优先级，有助于分析流程是否及时响应业务的紧迫需求，也能揭示紧急变更是否确实更快地通过流程。重要性提供变更时间敏感性方面的背景信息，可结合周期时间评估流程响应速度。获取途径对应Freshservice中Change对象的“Urgency”字段。示例低中高
	部门名称 DepartmentName	提出变更请求的用户所属部门。
说明此属性通过标识发起变更请求的业务单元，提供组织背景信息。按部门分析，可以发现组织中哪些部门产生的变更多、请求拒绝率较高或周期时间较长。这些信息有助于有针对性地改进流程和规划资源。重要性支持分析不同业务单元的流程绩效和需求，助力有针对性地改进。获取途径此信息通常取自Freshservice中的请求者用户资料。示例财务人力资源信息技术市场营销

必填建议填写选填

变更管理活动

要全面发现变更管理流程，您需要在事件日志中准确跟踪这些关键流程步骤和里程碑。

5 建议填写 10 选填

	活动	说明
	变更已关闭	这标志着变更管理流程正式成功完成。变更工单状态变为最终的“已关闭”状态时，系统会记录此事件。
重要性这是流程的主要结束事件，也是计算端到端“平均变更周期时间”和“变更SLA达成率”的最终数据点。获取途径此事件根据变更工单历史中状态最终变为“已关闭”时的时间戳记录。采集状态最终变为“已关闭”时的时间戳。事件类型 explicit
	变更已安排	为已批准变更指定具体实施开始和结束时间。通常可根据“计划开始时间”和“计划结束时间”字段已填写来推断此活动。
重要性这是触发实施阶段开始的关键里程碑，对于计算“平均实施时间”和分析排期效率至关重要。获取途径根据排期相关日期字段的填写时间，以及状态变为“已安排”或类似状态来推断。采集根据“计划开始日期”已填写以及相应的状态更新来推断。事件类型 inferred
	变更已批准	这是一个关键里程碑，指定的授权方（例如变更咨询委员会（CAB））正式批准变更请求继续推进。系统通常会明确记录此操作。
重要性此活动标志着审批阶段结束、实施规划阶段开始。它对于衡量“平均变更审批时间”和“首次审批通过率”至关重要。获取途径审批人点击“批准”按钮时，Freshservice会明确记录此事件，并在工单活动日志中附上时间戳。采集审批选项卡或活动日志中“已批准”操作的时间戳。事件类型 explicit
	变更请求已创建	这标志着变更管理流程正式开始：新的变更请求已在Freshservice中登记。用户保存新的变更工单时，系统会明确记录此事件，并生成唯一的变更请求ID和创建时间戳。
重要性这是流程的主要开始事件。从此活动到“变更已关闭”的时间，就是端到端周期时间，也是衡量流程效率的关键KPI。获取途径此事件会明确记录在变更记录的审计历史中，对应变更工单的创建时间戳。采集变更请求记录的创建时间戳。事件类型 explicit
	实施已完成	表示变更的技术实施工作已完成。通常可根据状态变为“待审核”等实施后状态来推断。
重要性此里程碑标志着核心实施工作结束，是计算“平均实施时间”的终点，也表示测试或审核活动开始。获取途径根据状态变为“待审核”“等待测试”或“已完成”等值来推断。采集根据状态字段变为“待审核”或类似状态来推断。事件类型 inferred
	变更已取消	表示变更请求在完成前终止。工单状态设为“已取消”或“已撤回”时，会记录此替代结束状态。
重要性分析已取消的变更，有助于发现初始规划或审批阶段的问题，例如请求已无必要，或缺乏有效的商业论证。获取途径根据状态变为“已取消”或其他非“已关闭”的终止状态时的时间戳记录。采集状态变为“已取消”时的时间戳。事件类型 explicit
	变更已拒绝	表示审批人已正式拒绝变更请求，流程无法继续推进。系统会明确记录此操作，流程通常会因此进入返工循环。
重要性此活动对于分析返工和找出流程失败原因至关重要。拒绝频繁可能说明请求质量或风险评估存在问题。获取途径审批人点击“拒绝”按钮时，Freshservice会明确记录此事件，并将其写入工单活动日志。采集审批选项卡或活动日志中“已拒绝”操作的时间戳。事件类型 explicit
	变更已重新打开	此前已关闭或解决的变更重新变为开放状态时，即发生此事件，通常是因为实施后发现问题。可根据状态从已关闭变为开放来推断。
重要性此活动是返工或变更失败的重要信号。跟踪其发生频率对于了解变更质量和测试成效至关重要。获取途径通过检测工单活动日志中的状态变化来推断：状态从“已关闭”或“已解决”返回“开放”或“进行中”。采集检测状态是否从终止状态（例如“已关闭”）变为非终止状态（例如“开放”）。事件类型 inferred
	实施后审核已完成	表示已完成实施后审核（PIR），以评估变更成效并记录经验教训。通常可根据实施后添加审核备注或状态更新来推断。
重要性此活动有助于确保执行正式审核流程。分析此活动有助于了解变更成效，并支持持续改进流程。获取途径根据实施日期后变更表单中PIR相关字段的填写情况，或状态变为“审核完成”等状态来推断。采集根据PIR备注字段已填写或特定状态更新来推断。事件类型 inferred
	实施已开始	标志着变更实际部署或执行开始。通常可根据变更请求状态更新为“进行中”或类似的活动状态来推断。
重要性为跟踪实际实施时长提供明确的起点，帮助区分等待时间和实际作业时间。获取途径通常可根据状态在计划开始时间变为“进行中”或“实施进行中”等值来推断。采集根据状态字段变为“进行中”来推断。事件类型 inferred
	已添加变更备注	表示已向变更请求添加评论或备注，反映沟通或文档记录活动。Freshservice会在每张工单的活动动态中明确记录此类事件。
重要性备注并非核心流程步骤，但跟踪备注有助于了解延误背景，尤其是在审批或规划阶段。备注频繁可能意味着需求不明确或沟通存在问题。获取途径此事件会明确记录在变更请求工单的“活动”或“审计”部分，并包含时间戳和添加备注的用户。采集在工单活动日志中记录为“已添加备注”事件。事件类型 explicit
	已请求审批	表示变更请求已正式提交审核和授权。通常可根据变更请求状态变为“等待审批”等状态，或请求被分配给审批人来推断此活动。
重要性此活动标志着审批阶段开始。测量从此时到“变更已批准”的时长，对于识别审批周期中的瓶颈至关重要。获取途径可从活动日志推断，也可通过跟踪状态字段变为“等待审批”来识别。该状态变更的时间戳即为事件时间。采集根据状态字段变为“等待审批”推断。事件类型 inferred
	测试已完成	表示所有必要的测试和验证活动均已完成，以确认变更成功且未造成不良影响。可根据任务关闭或状态变更来推断。
重要性跟踪此活动有助于衡量“测试完成率”KPI，并确保变更在最终关闭前经过充分验证，从而减少实施后问题。获取途径此活动可能难以直接捕获，需要根据关联的“测试”任务完成情况，或状态变为“测试完成”来推断。采集根据与变更关联的测试任务关闭情况推断。事件类型 inferred
	规划已完成	表示变更所需的规划工作均已完成，包括制定实施计划和回退计划。通常可根据审批后的状态变更推断此活动。
重要性此活动标志着流程从规划转入执行。分析规划阶段的时长，有助于找出简化实施前活动的机会。获取途径可根据状态从与规划相关的状态（如“待发布”）变为实施状态（如“已安排”）来推断。采集根据状态从“规划进行中”或类似状态变更来推断。事件类型 inferred
	风险评估已完成	表示已完成对变更相关潜在风险的正式评估。通常可根据风险等级字段已填写或更新，或相关任务已完成来推断此活动。
重要性跟踪此活动有助于确保遵守要求进行风险评估的变更政策。您可以分析“风险评估覆盖率”以及此关键步骤所耗费的时间。获取途径通常可根据变更表单中“风险”字段的带时间戳更新，或与风险分析相关的特定任务完成情况来推断。采集根据“风险”字段填写时间，或相关检查项标记为已完成的时间推断。事件类型 inferred

建议填写选填

数据提取指南

如何从Freshservice获取数据

步骤

访问Freshservice Analytics：登录Freshservice实例，使用具有Analytics模块报表创建和查看权限的账户。
创建新报表：进入Analytics部分，创建报表并为其命名，例如“流程挖掘 - 变更管理事件日志”。
添加第一个组件（创建变更申请）：在报表中添加新组件。选择“Changes”模块，指标选择“Count of Changes”。在“Group by”部分添加“Change ID”和“Created at”。此组件将作为“创建变更申请”活动的数据来源。
配置报表筛选条件：根据“Created at”日期为报表设置全局筛选条件，以确定分析周期，例如最近6个月。确保后续所有组件都应用此筛选条件，以保持数据一致。
为每项活动创建组件：重复添加和配置组件，为所需的15项活动分别创建组件。您需要使用不同字段、状态和模块来筛选出各项事件。例如，对于“Change Approved”，可按“Approved on”日期分组。对于“Implementation Started”等基于状态的事件，需要使用筛选条件为Status is In Progress的指标，并按这些变更对应的Last Updated at时间戳分组。各组件的详细配置请参阅“query”部分。
导出底层数据：配置好全部15个组件并加载报表后，逐个打开组件。点击选项图标（三个点），选择“Export”，再选择“Export underlying data”。导出格式选择CSV。
整理导出的文件：您将获得15个独立的CSV文件。打开每个文件，新增名为ActivityName的列，并填入对应的活动名称（例如，第一个文件填“创建变更申请”，第二个文件填“变更已批准”，依此类推）。
合并为单个事件日志：将修改后的15个CSV文件合并到一个主CSV文件中。合并前，请确保所有文件的列标题一致。
统一列名：在主文件中，将列名改为符合所需架构的名称。例如，将“Change ID”改为ChangeRequestId，并将各文件中的日期列（如“Created at”“Approved on”）改为EventTime。
添加固定属性和建议属性：在最终电子表格中添加以下列：SourceSystem（所有行均填入“Freshservice”）和LastDataUpdate（填入导出时的当前日期和时间）。再添加ChangeStatus、ChangeType等建议属性。您可以在Freshservice中创建单独的“enrichment”报表，按Change ID列出这些详细信息，再使用VLOOKUP等电子表格函数关联数据。
最终格式检查：检查最终CSV文件，确保时间戳格式一致、没有空行，且列标题与上传到ProcessMind所需的架构完全一致。

配置

前提条件：需要有权访问Freshservice Analytics模块。该模块通常包含在Pro和Enterprise套餐中。用户还必须拥有可创建报表并查看变更管理数据的角色权限。
日期范围筛选：务必为整个报表设置统一的日期范围筛选条件，例如“Created at is in the last 180 days”。这样可确保所有组件使用同一批变更申请数据。
组件配置：每个组件都必须配置为筛选出一项业务活动。这通常需要按特定状态筛选、使用专用日期字段（如“Approved on”），或结合状态筛选条件使用“Last Updated at”字段。
导出底层数据：请始终选择“Export underlying data”，不要选择导出组件图像或汇总数据的“Export”选项。只有底层数据才能提供事件日志所需的原始行级数据。
性能注意事项：组件超过12个且日期范围较长（超过一年）的报表可能加载缓慢。建议在业务低峰时段运行报表并导出数据，以尽量减少对性能的影响。

查询示例 sql

/* This is a configuration guide for creating widgets in Freshservice Analytics. 
Create one widget for each of the following 15 configurations. */

// Widget 1: Change Request Created
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Created at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Created at": "EventTime"}

// Widget 2: Approval Requested
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Awaiting Approval')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "First moved to awaiting approval at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "First moved to awaiting approval at": "EventTime"}

// Widget 3: Risk Assessment Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Risk is not empty)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp of first Risk update]"] // Note: This may require using 'Last Updated at' with a specific condition or a custom field.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp of first Risk update]": "EventTime"}

// Widget 4: Note Added to Change
Widget.Module = "Ticket Activities"
Widget.Metric = "Count of Activities (Filtered: Activity Type is 'Note added' AND Parent Type is 'Change')"
Widget.GroupBy = ["Parent ID", "Performed at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Parent ID": "ChangeRequestId", "Performed at": "EventTime"}

// Widget 5: Change Approved
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Approved')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Approved on"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Approved on": "EventTime"}

// Widget 6: Change Rejected
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Rejected')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 7: Planning Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Release')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 8: Change Scheduled
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Scheduled Start Time is not empty)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp of first Schedule update]"] // Note: This often corresponds to the 'Last Updated at' when the schedule fields were populated.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp of first Schedule update]": "EventTime"}

// Widget 9: Implementation Started
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'In Progress')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 10: Implementation Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Review')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 11: Testing Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Review' OR custom testing status)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp for status change to review]"] // Use 'Last Updated at' corresponding to the status change.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp for status change to review]": "EventTime"}

// Widget 12: Post-Implementation Review Done
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Closed' AND [PIR field is populated])"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 13: Change Re-Opened
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Re-opened')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 14: Change Closed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Closed')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Closed at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Closed at": "EventTime"}

// Widget 15: Change Cancelled
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Cancelled' OR Status is 'Withdrawn')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

步骤

前提条件：确保系统已安装Python 3。在终端运行以下命令，安装用于调用API的requests和用于数据处理的pandas库：pip install requests pandas。
获取API密钥：以管理员身份登录Freshservice实例。进入个人资料设置，找到API部分并生成新的API密钥。请妥善保存该密钥，脚本运行时需要使用。
配置脚本：创建新的Python文件（例如extract_freshservice_changes.py）。将“query”部分提供的完整Python脚本复制到文件中，并更新脚本顶部的占位变量：将FRESHSERVICE_DOMAIN替换为您的域名（例如your-company.freshservice.com），并填写您的API_KEY。
设置提取周期：修改脚本中的UPDATED_SINCE_FILTER变量，指定数据提取的起始日期。日期采用ISO 8601格式（例如YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ）。建议先提取最近3至6个月的数据。
运行脚本：在终端中运行命令：python extract_freshservice_changes.py。脚本将开始从Freshservice API获取变更和活动数据，并在处理每一页结果时显示进度。
获取API数据：脚本会遍历指定时间范围内更新过的所有变更申请，并获取每项变更的完整活动历史。数据量较大时，由于API调用频率限制，提取可能需要较长时间。
将数据转换为事件日志：脚本会处理原始JSON响应，根据活动类型和状态变化识别特定事件，例如“创建变更申请”“状态变更为已关闭”或“添加备注”。随后，脚本会将这些信息映射到所需的事件日志结构中，每项识别出的活动生成一行数据。
计算其他属性：生成初始事件日志后，脚本会进行后续处理，添加SourceSystem和LastDataUpdate等固定列，并按每个唯一的ChangeRequestId查找最新的EventTime，计算每个案例的EndTime。
导出为CSV：脚本运行完成后，会在运行脚本的同一目录中保存最终事件日志，文件名为freshservice_change_management_event_log.csv。该文件可直接上传到流程挖掘工具。

配置

API密钥：需要Freshservice API密钥。该密钥应关联管理员账户，或拥有变更管理模块完整读取权限的用户资料。
Freshservice域名：请提供您组织专属的Freshservice域名，例如your-company.freshservice.com。
日期范围（UPDATED_SINCE_FILTER）：此设置用于按最后更新时间筛选变更。若要提取完整历史记录，可能需要将脚本的起始日期设得很早。初次分析建议使用3至6个月的数据，以便控制处理耗时。提取全部历史数据可能耗时较长，也可能受到API调用频率限制。
状态映射：脚本会根据状态变化推断多项活动（例如，根据“In Progress”状态识别“Implementation Started”）。这些状态名称在脚本中固定设置。您可能需要修改相应字符串，使其与Freshservice实例中配置的自定义状态一致。
性能：脚本会逐个获取每项变更申请的所有活动。对于包含数万项变更的实例，由于API调用次数较多且可能受到调用频率限制，提取过程可能需要数小时。

查询示例 python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain (e.g., class="hl-string">'your-company.freshservice.com')
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[YOUR_DOMAIN]"
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice API Key
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for changes updated since a specific date (ISO 8601 format)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
UPDATED_SINCE_FILTER = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"

def get_all_changes(updated_since):
    changes = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/changes?updated_since={updated_since}"
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching changes page {page}...")
        try:
            response = requests.get(url, auth=(API_KEY, class="hl-string">'X'))
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            data = response.json()
            changes.extend(data[class="hl-string">'changes'])
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Freshservice uses the class="hl-string">'Link' header for pagination
            if class="hl-string">'Link' in response.headers:
                url = response.headers[class="hl-string">'Link'].split(class="hl-string">';')[0].strip(class="hl-string">'<>')
            else:
                url = None
            page += 1
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching changes: {e}")
            if response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Retry the same URL
            else:
                url = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Stop on other errors
    return changes

def get_change_activities(change_id):
    activities = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/changes/{change_id}/activities"
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, auth=(API_KEY, class="hl-string">'X'))
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            activities.extend(data[class="hl-string">'activities'])
            if class="hl-string">'Link' in response.headers:
                url = response.headers[class="hl-string">'Link'].split(class="hl-string">';')[0].strip(class="hl-string">'<>')
            else:
                url = None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching activities for change {change_id}: {e}")
            if response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Retry the same URL
            else:
                url = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Stop on other errors
    return activities

def main():
    print(class="hl-string">"Starting Freshservice data extraction...")
    all_changes = get_all_changes(UPDATED_SINCE_FILTER)
    event_log = []
    total_changes = len(all_changes)
    
    print(fclass="hl-string">"Found {total_changes} changes to process.")

    for index, change in enumerate(all_changes):
        print(fclass="hl-string">"Processing change {index + 1}/{total_changes}: ID {change['id']}")
        change_id = change[class="hl-string">'id']
        requester_name = change[class="hl-string">'requester'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + change[class="hl-string">'requester'][class="hl-string">'last_name'] if change.get(class="hl-string">'requester') else None
        assigned_group = change[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name'] if change.get(class="hl-string">'group') else None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Base attributes for all events of this case
        base_event = {
            class="hl-string">'ChangeRequestId': change_id,
            class="hl-string">'ChangeStatus': change.get(class="hl-string">'status_name'),
            class="hl-string">'ChangeType': change.get(class="hl-string">'change_type_name'),
            class="hl-string">'ChangePriority': change.get(class="hl-string">'priority_name'),
            class="hl-string">'RequesterName': requester_name,
            class="hl-string">'AssignedGroup': assigned_group,
            class="hl-string">'RiskLevel': change.get(class="hl-string">'risk_name'),
            class="hl-string">'TargetCompletionDate': change.get(class="hl-string">'planned_end_date'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Change Request Created
        event_log.append({
            **base_event,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Request Created',
            class="hl-string">'EventTime': change[class="hl-string">'created_at']
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process activities
        activities = get_change_activities(change_id)
        for activity in activities:
            activity_event_time = activity[class="hl-string">'performed_at']

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Note Added to Change
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Note Added':
                event_log.append({
                    **base_event,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added to Change',
                    class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Change Approved & 6. Change Rejected
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Approval' and class="hl-string">'status_name' in activity[class="hl-string">'activity_data']:
                if activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'status_name'] == class="hl-string">'Approved':
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Approved',
                        class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                    })
                elif activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'status_name'] == class="hl-string">'Rejected':
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Rejected',
                        class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                    })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Process status changes and field updates
            if class="hl-string">'changes' in activity[class="hl-string">'activity_data']:
                previous_status_id = activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'].get(class="hl-string">'status', [None, None])[0]
                new_status_name = activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'].get(class="hl-string">'status', [None, class="hl-string">''])[1]
                previous_status_name = change[class="hl-string">'status_name_label_mapping'].get(str(previous_status_id))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Approval Requested
                if new_status_name == class="hl-string">'Awaiting Approval':
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Approval Requested', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Risk Assessment Completed
                if class="hl-string">'risk' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes']:
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Risk Assessment Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Planning Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Open' and previous_status_name == class="hl-string">'Awaiting Approval':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Planning Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Change Scheduled (Inferred)
                if class="hl-string">'planned_start_date' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'] or class="hl-string">'planned_end_date' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes']:
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Scheduled', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Implementation Started (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'In Progress':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Implementation Started', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Implementation Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Pending Review':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Implementation Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Testing Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Testing Complete': class=class="hl-string">"hl-comment"># This status name may need customization
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Testing Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Post-Implementation Review Done (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Pending PIR' and previous_status_name != class="hl-string">'Closed': class=class="hl-string">"hl-comment"># Example status, might need adjustment
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Post-Implementation Review Done', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Change Re-Opened
                is_reopened = (previous_status_name in [class="hl-string">'Closed', class="hl-string">'Cancelled']) and (new_status_name not in [class="hl-string">'Closed', class="hl-string">'Cancelled'])
                if is_reopened:
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Re-Opened', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Change Closed
                if new_status_name == class="hl-string">'Closed':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Closed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Change Cancelled
                if new_status_name == class="hl-string">'Cancelled':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Cancelled', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check your filters and API permissions.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Post-processing
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ChangeRequestId', class="hl-string">'EventTime']).drop_duplicates()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate EndTime
    end_times = df.groupby(class="hl-string">'ChangeRequestId')[class="hl-string">'EventTime'].max().to_dict()
    df[class="hl-string">'EndTime'] = df[class="hl-string">'ChangeRequestId'].map(end_times)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns
    column_order = [
        class="hl-string">'ChangeRequestId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'EndTime',
        class="hl-string">'ChangeStatus', class="hl-string">'ChangeType', class="hl-string">'ChangePriority', class="hl-string">'RequesterName', class="hl-string">'AssignedGroup', class="hl-string">'RiskLevel',
        class="hl-string">'TargetCompletionDate'
    ]
    df = df[column_order]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_file = class="hl-string">'freshservice_change_management_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

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

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