Ihr Daten-Template für das Onboarding von Mitarbeitenden

Dieses Attribut bezeichnet einen einzelnen Schritt oder ein Ereignis im gesamten Onboarding-Prozess. Beispiele sind „Angebot angenommen“, „Hintergrundprüfung abgeschlossen“ und „IT-Bereitstellung angefordert“. Eine klare und einheitliche Benennung der Aktivitäten ist wichtig, damit die Prozesslandkarte korrekt und verständlich ist.

In der Analyse dient der Aktivitätsname dazu, den Prozessablauf darzustellen, Engpässe zwischen einzelnen Schritten zu erkennen und die Häufigkeit der Aktivitäten zu messen. Er bildet die Grundlage der Prozesslandkarte und zeigt, was in den einzelnen Phasen des Onboardings geschieht. Die Analyse von Reihenfolge und Häufigkeit der Aktivitäten macht Prozessabweichungen und Ineffizienzen sichtbar.

Das Attribut definiert die einzelnen Prozessschritte. So lassen sich eine Prozesslandkarte erstellen und Workflow, Engpässe sowie Abweichungen analysieren.

Stammt aus Event Logs, Aufgabenverwaltungsmodulen oder Audit-Trails in HR-, IT- und Onboarding-Systemen.

Die Ereigniszeit ist der Timestamp, der den genauen Zeitpunkt einer Aktivität festhält. Er ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und die Dauer zwischen einzelnen Prozessschritten zu berechnen. Er sollte den Abschlusszeitpunkt einer Aktivität oder den Zeitpunkt eines unmittelbar eintretenden Ereignisses angeben.

Dieses Attribut bildet die Grundlage für alle zeitbezogenen Analysen im Process Mining. Es dient zur Berechnung wichtiger Kennzahlen wie Durchlauf-, Warte- und Bearbeitungszeiten. Anhand der Timestamps lassen sich Engpässe erkennen, die Prozessleistung mit Service Level Agreements vergleichen und zeitliche Muster bei Aktivitäten nachvollziehen.

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse zu ordnen, zeitbezogene Kennzahlen wie Durchlauf- und Wartezeiten zu berechnen und Prozessengpässe zu erkennen.

Zu finden in Systemprotokollen oder Transaktionsdatensätzen zu einzelnen Onboarding-Aufgaben und Meilensteinen. Die Angabe ist häufig als Abschluss- oder Erstellungsdatum bezeichnet.

Die Onboarding-Case-ID ist der Primärschlüssel, mit dem sich der gesamte Onboarding-Ablauf einer neuen Mitarbeiterin oder eines neuen Mitarbeiters von Anfang bis Ende verfolgen lässt. Jeder einzelne Onboarding-Prozess erhält eine eindeutige Kennung, von der Annahme des Angebots bis zum Abschluss aller erforderlichen Aufgaben. Diese ID verknüpft alle zugehörigen Ereignisse, Aufgaben und Meilensteine.

Beim Process Mining ist dieses Attribut grundlegend, um Ereignisse einem Case zuzuordnen. Die Software kann damit den End-to-End-Prozess für jede neue Mitarbeiterin und jeden neuen Mitarbeiter rekonstruieren und einzelne Ereignisse wie „Hintergrundprüfung gestartet“ und „Arbeitsmittel geliefert“ zu einem durchgängigen Zeitverlauf zusammenführen. Ohne eine zuverlässige Case-Kennung ist eine Analyse auf Case-Ebene nicht möglich.

Diese zentrale Kennung verknüpft alle Ereignisse im Onboarding-Ablauf einer einzelnen neuen Mitarbeiterin oder eines einzelnen neuen Mitarbeiters und ermöglicht so die End-to-End-Prozessanalyse.

Wird üblicherweise vom zentralen HR- oder Onboarding-System erzeugt, wenn ein neuer Einstellungsprozess für eine Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter beginnt.

Dieses Attribut enthält einen Timestamp, der den Zeitpunkt der letzten Synchronisierung der Daten aus dem Quellsystem angibt. Als Metadatenfeld ist es wichtig, um die Aktualität der analysierten Daten einzuschätzen. Es unterscheidet sich von der Ereigniszeit, die erfasst, wann die geschäftliche Aktivität tatsächlich stattgefunden hat.

Der Timestamp der letzten Datenaktualisierung ist für die Data Governance wichtig und stellt sicher, dass Analysen auf aktuellen Informationen beruhen. Benutzer eines Dashboards können damit erkennen, ob sie Echtzeitdaten oder eine Momentaufnahme von einem bestimmten Zeitpunkt sehen. Auch bei der Fehlersuche in Datenpipelines und der Prüfung, ob Datenextraktionen planmäßig laufen, ist diese Angabe entscheidend.

Die Angabe zeigt, wie aktuell die Daten sind. Das ist wichtig für die Data Governance und dafür, dass die Prozessanalyse den neuesten Betriebsstand abbildet.

Dieser Timestamp wird während der Datenaufnahme in der Regel vom ETL-Werkzeug oder der Datenpipeline erzeugt und gespeichert.

Dieses Attribut bezeichnet das Ursprungssystem jedes Ereignisses im Datensatz, zum Beispiel ein HRIS, ein Bewerbermanagementsystem (ATS) oder ein IT-Service-Management-System (ITSM). Da Onboarding-Prozesse häufig mehrere Systeme umfassen, ist die Erfassung der Quelle wichtig, um Daten zu validieren und systemübergreifende Abläufe nachzuvollziehen.

Bei einer Process-Mining-Analyse hilft die Angabe des Quellsystems dabei, Probleme mit der Datenqualität zu untersuchen und Übergaben zwischen verschiedenen Plattformen zu verstehen. So können Sie etwa die Zeit zwischen einer Aktivität im HR-System und der entsprechenden Aktivität im IT-System analysieren, um Integrationsprobleme oder Verzögerungen bei der manuellen Datenübertragung aufzudecken. Die Information liefert außerdem Kontext dazu, warum bestimmte Prozessschritte so ablaufen, wie sie ablaufen.

Das Attribut gibt den Ursprung jedes Ereignisses an. So lassen sich Probleme mit der Datenqualität untersuchen und Prozessübergaben zwischen verschiedenen Unternehmenssystemen analysieren.

Diese Information wird in der Regel während der Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL) ergänzt. Alternativ kann sie als Standardfeld in einem zentralen Data Warehouse vorliegen.

Dieses Attribut gibt die Organisationseinheit an, der die neue Arbeitskraft angehört, zum Beispiel „Vertrieb“, „Technik“ oder „Finanzen“. Es liefert wichtigen geschäftlichen Kontext für jeden Onboarding-Case.

In der Process-Mining-Analyse ist die Abteilung eine wichtige Dimension für Filter und Vergleiche. Analysten können Onboarding-Prozesse nach Abteilung aufschlüsseln und so Unterschiede in der Prozessleistung innerhalb der Organisation untersuchen. Beispielsweise lässt sich die durchschnittliche Onboarding-Durchlaufzeit in der Technik mit der im Marketing vergleichen, um bewährte Vorgehensweisen oder Bereiche mit Unterstützungsbedarf zu erkennen. Die Abteilung hilft auch dabei, die Ressourcenzuteilung nachzuvollziehen und abteilungsspezifische Engpässe im Onboarding zu finden.

So lassen sich Effizienz, Prozessvarianten und Erfahrungen neuer Arbeitskräfte in verschiedenen Geschäftseinheiten vergleichen. Dabei werden auch Möglichkeiten zur Standardisierung sichtbar.

Die Angabe stammt in der Regel aus dem Mitarbeiterprofil oder den Daten zur Stellenausschreibung im HR-System.

Dieses Attribut gibt an, wer oder was eine bestimmte Aktivität ausgeführt hat. Das kann ein bestimmter Benutzer wie die einstellende Führungskraft, eine Rolle wie „IT-Support“ oder ein automatisiertes System beziehungsweise ein Bot sein. Die Information ist wichtig, um die Ressourceneinbindung und Übergaben im Prozess nachzuvollziehen.

Die Analyse der ausführenden Person des Ereignisses ermöglicht eine Darstellung des sozialen Netzwerks oder der Organisationsstruktur, einschließlich Interaktionen und Arbeitslasten. Sie kann zeigen, welche Abteilungen oder Personen Engpässe verursachen, und wiederkehrende manuelle Aufgaben aufdecken, die sich möglicherweise automatisieren lassen. Zu verstehen, wer welche Aufgaben erledigt, ist grundlegend für die Ressourcenoptimierung und eine bessere Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen.

Das Attribut zeigt, wer welche Aufgabe ausführt. So können Sie die Arbeitslastverteilung und die Effizienz von Übergaben analysieren sowie Möglichkeiten zur Automatisierung erkennen.

Die Angabe findet sich im Audit-Trail oder Event Log des Quellsystems und wird häufig als „Benutzer-ID“, „Geändert von“ oder „System-Agent“ erfasst.

Das Attribut „Einstellende Führungskraft“ bezeichnet die direkte Führungskraft der neuen Arbeitskraft. Sie ist hauptsächlich für deren Integration, Einarbeitung und erste Leistungsbeurteilung verantwortlich.

In Process Mining kann eine Analyse nach einstellender Führungskraft Unterschiede beim Engagement und bei der Wirksamkeit der Führung während des Onboardings aufzeigen. So lässt sich feststellen, welche Führungskräfte ihre Onboarding-Aufgaben besonders effizient erledigen und wer möglicherweise zusätzliche Unterstützung oder Schulungen benötigt. Diese Erkenntnisse sind wichtig, um die Verantwortlichkeit der Führungskräfte und die Einheitlichkeit des Onboardings zu verbessern. Die direkte Führungskraft prägt die Erfahrung neuer Arbeitskräfte maßgeblich.

Damit können Sie beurteilen, wie konsequent und wirksam Führungskräfte ihre Onboarding-Aufgaben erfüllen. Das wirkt sich direkt auf die Erfahrung neuer Arbeitskräfte und die Zeit bis zur vollen Produktivität aus.

Die Angabe stammt aus den Daten zur Stellenausschreibung oder der im HR-System hinterlegten Berichtslinie der Arbeitskraft.

Dieses Attribut gibt das offizielle Datum an, an dem die neue Arbeitskraft ihre Beschäftigung aufnimmt. Es ist ein wichtiger Meilenstein im Onboarding und dient als Bezugspunkt für zahlreiche Leistungskennzahlen.

Das Eintrittsdatum trennt die Phasen vor und nach dem Arbeitsbeginn. Es ist erforderlich, um Kennzahlen wie die „Bereitschaft am ersten Arbeitstag“ und die „Durchlaufzeit vor dem Arbeitsbeginn“ zu berechnen. Wenn Unternehmen beispielsweise die Timestamps von Aktivitäten wie „Ausrüstung geliefert“ mit dem Eintrittsdatum vergleichen, können sie messen, wie gut sie die Ankunft neuer Arbeitskräfte vorbereiten. Das Datum ist zugleich eine wichtige Frist für alle Aktivitäten vor dem Arbeitsbeginn.

Dieses wichtige Datum trennt die Aktivitäten vor und nach dem Arbeitsbeginn. Es ist entscheidend, um die „Bereitschaft am ersten Arbeitstag“ und weitere wichtige KPIs zu messen.

Dieses grundlegende Datumsfeld ist im Vertrag oder Profil der Arbeitskraft im Personalinformationssystem (HRIS) gespeichert.

Die Endzeit des Ereignisses gibt an, wann eine Aktivität mit messbarer Dauer abgeschlossen wurde. Viele Onboarding-Ereignisse finden unmittelbar statt. Aufgaben wie „Hintergrundüberprüfung“ oder „Pflichtschulung“ haben jedoch einen klaren Anfang und ein klares Ende. Dieses Attribut erfasst den Endzeitpunkt solcher Aufgaben.

Wenn sowohl Start- als auch Endzeit vorliegen, lässt sich in Process Mining die Verarbeitungszeit einer Aktivität genau berechnen. Die Wartezeit ist davon zu unterscheiden: Sie bezeichnet die Zeit zwischen Aktivitäten. Anhand der Verarbeitungszeit erkennen Sie, welche konkreten Aufgaben am längsten dauern, statt lediglich lange Verzögerungen zwischen Prozessschritten festzustellen. Diese Daten sind wichtig, um die Ressourcennutzung präzise zu modellieren und Engpässe in einzelnen Aufgaben detailliert zu analysieren.

Damit lässt sich genau berechnen, wie lange einzelne Aktivitäten dauern (Verarbeitungszeit). Das ist entscheidend für die Ressourcenanalyse und um ineffiziente Aufgaben zu erkennen.

Dieses Attribut findet sich häufig in Aufgabenmanagement- oder Workflow-Systemen, in denen eine Aktivität klar definierte Status hat, etwa „In Bearbeitung“ und „Abgeschlossen“.

Die Mitarbeiter-ID ist der eindeutige Code, der einer neuen Arbeitskraft zugewiesen wird, sobald sie offiziell im Personalinformationssystem (HRIS) des Unternehmens angelegt ist. Sie unterscheidet sich von der Onboarding-Case-ID und dient als Primärschlüssel für den dauerhaften Datensatz der betreffenden Person.

Während die Onboarding-Case-ID den Prozess erfasst, verknüpft die Mitarbeiter-ID die Onboarding-Aktivitäten mit einer bestimmten Person. So sind langfristige Analysen möglich, zum Beispiel dazu, wie das Onboarding mit späterer Leistung, Engagement oder Mitarbeiterbindung zusammenhängt. Außerdem können die Onboarding-Daten damit um weitere Mitarbeiterattribute wie Betriebszugehörigkeit oder Rollenwechsel aus dem zentralen HR-System ergänzt werden.

Die Mitarbeiter-ID verknüpft den Onboarding-Prozess mit dem dauerhaften Mitarbeiterdatensatz. So können Sie langfristig untersuchen, wie sich das Onboarding auf Mitarbeiterbindung und Leistung auswirkt.

Die ID stammt aus dem zentralen Personalinformationssystem (HRIS) oder der Mitarbeiterstammdatendatei und wird übernommen, sobald das Profil der neuen Arbeitskraft angelegt ist.

Dieses Attribut gibt den geografischen oder physischen Standort an, an dem die neue Arbeitskraft tätig sein wird. Das kann eine Stadt, ein Land, ein bestimmtes Büro oder eine Angabe wie „Remote“ sein.

Der Standort ist eine wichtige Analysedimension, denn Onboarding-Prozesse können sich je nach Region erheblich unterscheiden. Gründe dafür sind unterschiedliche gesetzliche Vorgaben, die Büroorganisation oder regionale Führungspraktiken. Durch Filter und Vergleiche nach Standort können Organisationen regionale Abweichungen erkennen, die Einhaltung lokaler Vorschriften sicherstellen und das Onboarding bei Bedarf standardisieren. Für international tätige Unternehmen ist das besonders wichtig, um lokale Anforderungen mit unternehmensweiten Standards in Einklang zu bringen.

Damit lassen sich geografische Unterschiede im Onboarding untersuchen. Das ist wichtig, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und das Onboarding in einer international tätigen Organisation zu standardisieren.

Diese Information ist üblicherweise im Mitarbeiterprofil des HR-Systems hinterlegt und ergibt sich häufig aus der Stellenausschreibung.

Das Attribut „Stellenbezeichnung“ gibt den offiziellen Titel der Position an, die die neue Arbeitskraft übernimmt, zum Beispiel „Softwareentwickler“, „Account Manager“ oder „HR-Generalist“. Diese Information ermöglicht eine detailliertere Analyse des Onboarding-Prozesses.

Eine Analyse nach Stellenbezeichnung oder Hierarchieebene kann wichtige Muster aufzeigen. So kann das Onboarding für Führungskräfte deutlich anders ablaufen und länger dauern als für Berufseinsteiger. Mit diesem Attribut können Sie Prozessansichten für verschiedene Mitarbeitergruppen erstellen. So vergleichen Sie ähnliche Rollen miteinander und können Onboarding-Pfade gezielt auf die jeweilige Rolle abstimmen.

Damit können Sie untersuchen, wie sich das Onboarding je nach Rolle unterscheidet. So erkennen Sie, wo eine rollenbezogene Prozessoptimierung und Anpassung sinnvoll ist.

Die Angabe stammt aus der Stellenausschreibung oder den Positionsdaten der Arbeitskraft im Personalinformationssystem (HRIS).

Dieses Attribut beschreibt die Art des Beschäftigungsverhältnisses mit dem Unternehmen. Übliche Werte sind „Vollzeit“, „Teilzeit“, „Auftragnehmer“ oder „Praktikant“. Die Beschäftigungsart bestimmt häufig, wie aufwendig das Onboarding ist und welche Anforderungen dabei gelten.

Eine Analyse nach Beschäftigungsart ist wichtig, um Unterschiede im Prozess zu verstehen. Das Onboarding einer auf Vertragsbasis beschäftigten Person kann beispielsweise deutlich kürzer sein und andere rechtliche sowie IT-Schritte umfassen als das einer Vollzeitkraft. Wenn Sie die Analyse nach diesem Attribut aufschlüsseln, lassen sich Leistungskennzahlen fair vergleichen. Außerdem können Organisationen die unterschiedlichen Onboarding-Pfade für verschiedene Beschäftigtengruppen gezielt optimieren.

Damit können Sie das Onboarding nach Beschäftigtengruppe aufschlüsseln, Leistungswerte fair vergleichen und unterschiedliche Prozesspfade gezielt optimieren.

Dieses grundlegende Attribut ist in den Beschäftigungs- oder Positionsdaten im zentralen HR-System enthalten.

Dieses Attribut enthält den vollständigen Namen der neuen Arbeitskraft. Als leicht verständliche Kennung für jeden Onboarding-Case erleichtert es die Untersuchung einzelner Fälle, ohne dass Sie dafür ID-Nummern nachschlagen müssen.

Für aggregierte Prozessanalysen wird der Name in der Regel nicht verwendet. Für die operative Überwachung und die Analyse einzelner Cases ist er jedoch sehr hilfreich. Ein Live-Dashboard zum Onboarding-Fortschritt kann beispielsweise die Namen neuer Arbeitskräfte anzeigen, die an einer bestimmten Stelle nicht weiterkommen. So können HR-Mitarbeitende oder Führungskräfte direkt eingreifen. Das macht Process-Mining-Dashboards im Arbeitsalltag leichter nutzbar.

Das Attribut bietet eine leicht verständliche Kennung für einzelne Cases. Führungskräfte und HR-Mitarbeitende können so bestimmte Onboarding-Verläufe einfacher verfolgen und untersuchen.

Der Name stammt aus dem Profil der neuen Arbeitskraft im Bewerbermanagementsystem (ATS) oder Personalinformationssystem (HRIS).

Dieses Attribut fasst zusammen, an welcher Stelle im Prozess sich der Onboarding-Case befindet. Übliche Status sind „In Bearbeitung“, „Abgeschlossen“, „Abgebrochen“ oder „Zurückgestellt“. Häufig handelt es sich um ein Case-Attribut, das sich im Verlauf des Prozesses ändert.

Der Onboarding-Status eignet sich besonders für die operative Überwachung und für Übersichts-Dashboards. Beteiligte sehen damit auf einen Blick, wie viele Onboardings aktiv oder abgeschlossen sind oder Probleme aufweisen. In Process Mining können Sie nach unvollständigen oder abgebrochenen Cases filtern und die Ursachen dafür untersuchen, warum manche Onboarding-Prozesse nicht erfolgreich abgeschlossen werden.

Das Attribut bietet einen Überblick über den Fortschritt der Cases und unterstützt die operative Überwachung. Außerdem können Sie damit die Ursachen unvollständiger oder abgebrochener Onboarding-Prozesse untersuchen.

Dieser Status wird in der Regel im zentralen Onboarding- oder HR-Workflow-System verwaltet und aktualisiert.