Ihr Employee Onboarding Daten-Template

Dieses Attribut beschreibt einen einzelnen Schritt oder ein Event innerhalb des größeren Onboarding-Prozesses. Beispiele sind 'Angebot angenommen', 'Hintergrundprüfung abgeschlossen' oder 'IT-Bereitstellung angefragt'. Eine klare und konsistente Namenskonvention für Aktivitäten ist entscheidend für den Aufbau einer präzisen und verständlichen Prozesslandkarte.

In der Analyse wird der Activity Name verwendet, um den Prozessfluss zu visualisieren, Bottlenecks zwischen spezifischen Schritten zu identifizieren und die Häufigkeit jeder Aktivität zu messen. Es bildet das Rückgrat der Prozesslandkarte und ermöglicht Analysten/Analystinnen zu verstehen, was in jeder Phase der Onboarding-Journey geschieht. Die Analyse der Reihenfolge und Häufigkeit von Aktivitäten hilft, Prozessabweichungen und Ineffizienzen aufzudecken.

Es definiert die einzelnen Schritte des Prozesses und ermöglicht die Erstellung einer Prozesslandkarte sowie die Analyse von Workflow, Engpässen und Abweichungen.

Aus Event-Logs, Aufgabenmanagement-Modulen oder Audit-Trails innerhalb von HR-, IT- und Einarbeitungssystemen bezogen.

Die Onboarding Case ID dient als Primärschlüssel zur Verfolgung der gesamten Onboarding-Journey eines neuen Mitarbeitenden von Anfang bis Ende. Jedem einzelnen Onboarding-Prozess, von der anfänglichen Angebotsannahme bis zum Abschluss aller erforderlichen Aufgaben, wird eine eindeutige Kennung zugewiesen. Diese ID verknüpft alle zugehörigen Events, Aufgaben und Meilensteine miteinander.

Im Process Mining ist dieses Attribut grundlegend für die Case-Korrelation. Es ermöglicht der Software, den End-to-End-Prozessfluss für jeden neuen Mitarbeitenden zu rekonstruieren, indem es unterschiedliche Events wie 'Hintergrundprüfung initiiert' und 'Ausrüstung geliefert' zu einer einzigen, kohärenten Zeitachse verbindet. Die Analyse von Prozessen auf Case-Ebene ist ohne eine zuverlässige Case ID unmöglich.

Dies ist der essenzielle Schlüssel zur Verknüpfung aller zusammengehörigen Events für die Onboarding-Journey eines einzelnen neuen Mitarbeitenden, wodurch eine End-to-End-Prozessanalyse möglich wird.

Typischerweise vom primären HR- oder Onboarding-Management-System generiert, wenn ein neuer Einstellungsprozess für einen Mitarbeitenden initiiert wird.

Event Time ist der Timestamp, der den genauen Zeitpunkt festhält, zu dem eine Aktivität stattgefunden hat. Dieser Timestamp ist entscheidend für die chronologische Reihenfolge der Events und zur Berechnung von Dauern zwischen verschiedenen Prozessschritten. Er sollte die Abschlusszeit einer Aktivität oder die Eintrittszeit eines sofortigen Events darstellen.

Dieses Attribut ist die Grundlage für alle zeitbasierten Analysen im Process Mining. Es wird verwendet, um Key Performance Indicators wie Zykluszeiten, Wartezeiten und Bearbeitungszeiten zu berechnen. Durch die Analyse der Timestamps lassen sich Bottlenecks identifizieren, die Prozessleistung anhand von Service Level Agreements messen und die zeitliche Verteilung von Aktivitäten verstehen.

Dieser Timestamp ist essenziell für die Reihenfolge von Events, die Berechnung aller zeitbezogenen Metriken wie Cycle Time und Wait Time und die Entdeckung von Prozess-Bottlenecks.

Gefunden in System-Logs oder Transaktionsdatensätzen, die mit jeder Einarbeitungsaufgabe oder jedem Meilenstein verbunden sind, oft als Abschlussdatum oder Erstellungsdatum gekennzeichnet.

Dieses Attribut bietet einen Timestamp, der den Zeitpunkt der letzten Datensynchronisation aus dem Quellsystem markiert. Es ist ein Metadatenfeld, das für das Verständnis der Aktualität und Rezenz der analysierten Daten unerlässlich ist. Dies unterscheidet sich von der Event Time, die aufzeichnet, wann die Geschäftsaktivität tatsächlich stattfand.

Der Timestamp der letzten Datenaktualisierung ist wichtig für die Data Governance und um sicherzustellen, dass Analysen auf aktuellen Informationen basieren. Er hilft Dashboard-Benutzern/Benutzerinnen zu verstehen, ob sie Echtzeitdaten oder eine Momentaufnahme von einem bestimmten Zeitpunkt betrachten. Er ist auch entscheidend für das Debugging von Datenpipelines und die Überprüfung, ob Datenextraktionsprozesse planmäßig ablaufen.

Es zeigt die Aktualität der Daten an, was für die Daten-Governance unerlässlich ist und sicherstellt, dass die Prozessanalyse den aktuellsten Betriebsstatus widerspiegelt.

Dieser Timestamp wird typischerweise vom Datenextraktions-, Transformations- und Ladetool (ETL) oder der Datenpipeline während des Datenaufnahmeprozesses generiert und aufgezeichnet.

Dieses Attribut identifiziert das Ursprungsinformationssystem für jedes Event im Datensatz, wie ein HRIS, ein Bewerber-Tracking-System (ATS) oder ein IT Service Management (ITSM) Tool. Da Onboarding-Prozesse oft mehrere Systeme umfassen, ist die Nachverfolgung der Quelle entscheidend für die Datenvalidierung und für das Verständnis von systemübergreifenden Interaktionen.

In einer Process Mining Analyse hilft das Wissen über das Quellsystem bei der Diagnose von Datenqualitätsproblemen und beim Verständnis von Übergaben zwischen verschiedenen Plattformen. Zum Beispiel kann die Analyse der Zeitverzögerung zwischen einer Aktivität im HR-System und einer entsprechenden Aktivität im IT-System Integrationsprobleme oder manuelle Datenübertragungsverzögerungen aufdecken. Es bietet Kontext dafür, warum sich bestimmte Prozessschritte so verhalten, wie sie es tun.

Es identifiziert den Ursprung jedes Events, was entscheidend für die Behebung von Datenqualitätsproblemen und die Analyse von Prozessübergaben zwischen verschiedenen Unternehmenssystemen ist.

Diese Informationen werden typischerweise während des Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesses (ETL) hinzugefügt, oder sie existieren als Standardfeld in einem zentralisierten Data Warehouse.

Dieses Attribut gibt die Organisationseinheit an, wie 'Vertrieb', 'Entwicklung' oder 'Finanzen', der der neue Mitarbeitende angehört. Es liefert entscheidenden Geschäftskontext für jeden Onboarding Case.

In der Process Mining Analyse ist die Abteilung eine Schlüsseldimension für Filterung und Vergleich. Analysten/Analystinnen können sie verwenden, um Onboarding-Prozesse zu segmentieren, um zu verstehen, wie die Performance innerhalb der Organisation variiert. Zum Beispiel können Sie die durchschnittliche Onboarding Cycle Time für die Abteilung Entwicklung mit der Abteilung Marketing vergleichen, um Best Practices oder unterstützungsbedürftige Bereiche zu identifizieren. Es hilft auch beim Verständnis der Ressourcenallokation und der Identifizierung abteilungsspezifischer Bottlenecks in der Onboarding-Journey.

Es ermöglicht den Vergleich von Einarbeitungseffizienz, Prozessvariationen und Erfahrungen von Neueinstellungen über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg, wodurch Möglichkeiten zur Standardisierung aufgezeigt werden.

Typischerweise aus dem Mitarbeiterprofil des neuen Mitarbeitenden oder den Stellenanforderungsdaten im HR-System bezogen.

Dieses Attribut ist das offizielle Datum, an dem der neue Mitarbeitende seine Anstellung beginnt. Es ist ein kritischer Meilenstein im Onboarding-Prozess und dient als wichtiger Referenzpunkt für viele Performance-Metriken.

Das Employee Start Date wird verwendet, um die Pre-Start- und Post-Start-Phasen des Onboardings zu trennen. Es ist entscheidend für die Berechnung von KPIs wie 'First Day Readiness Rate' und 'Pre-Employment Cycle Time'. Durch den Vergleich der Timestamps von Aktivitäten wie 'Ausrüstung geliefert' mit dem Startdatum können Unternehmen messen, wie effektiv sie sich auf die Ankunft eines neuen Mitarbeitenden vorbereiten. Dieses Datum dient als entscheidende Frist für alle Pre-Boarding-Aktivitäten.

Es ist ein kritisches Datum, das Pre-Boarding von Post-Boarding-Aktivitäten trennt und unerlässlich ist, um 'First Day Readiness' und andere wichtige KPIs zu messen.

Dies ist ein grundlegendes Datumsfeld, das im Vertrag oder Profil des Mitarbeitenden innerhalb des Human Resources Information Systems (HRIS) gespeichert ist.

Die Event End Time markiert den Moment, in dem eine dauerhafte Aktivität abgeschlossen wird. Während viele Einarbeitungs-Events sofortig sind, haben einige Aufgaben wie 'Hintergrundprüfung' oder 'Obligatorische Schulung' einen klaren Start und ein Ende. Dieses Attribut erfasst den Endpunkt solcher Aufgaben.

Im Process Mining ermöglicht das Vorhandensein von Start- und Endzeit eine präzise Berechnung der Bearbeitungszeit einer Aktivität. Dies unterscheidet sich von der Wartezeit, die die Dauer zwischen Aktivitäten ist. Die Analyse der Bearbeitungszeit hilft zu identifizieren, welche spezifischen Aufgaben am längsten dauern, anstatt nur lange Verzögerungen zwischen den Schritten zu erkennen. Dies ist entscheidend für die Erstellung genauer Ressourcen-Auslastungsmodelle und für eine detaillierte Engpass-Analyse innerhalb spezifischer Aufgaben.

Es ermöglicht die präzise Berechnung der Dauer spezifischer Aktivitäten (Bearbeitungszeit), was entscheidend für die Ressourcenanalyse und die Identifizierung ineffizienter Aufgaben ist.

Typischerweise in Aufgabenmanagement- oder Workflow-Systemen zu finden, wo eine Aktivität unterschiedliche Zustände hat, wie 'In Bearbeitung' und 'Abgeschlossen'.

Dieses Attribut identifiziert, wer oder was eine bestimmte Aktivität ausgeführt hat. Der Ausführende könnte ein spezifischer Benutzer/eine spezifische Benutzerin sein, wie der einstellende Manager/die Managerin, eine Rolle wie 'IT Support' oder ein automatisiertes System oder Bot. Diese Information ist entscheidend, um die Ressourcenbeteiligung und Übergaben im Prozess zu verstehen.

Die Analyse des Event Performers hilft, ein soziales Netzwerk oder eine Organisationskarte zu erstellen, die Interaktionen und Workloads zeigt. Es kann aufzeigen, welche Abteilungen oder Einzelpersonen Bottlenecks sind und Automatisierungsmöglichkeiten hervorheben, indem repetitive, manuelle Aufgaben identifiziert werden. Zu verstehen, wer was tut, ist grundlegend für die Ressourcenoptimierung und die Verbesserung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit.

Es zeigt auf, wer jede Aufgabe ausführt, und ermöglicht die Analyse von Arbeitslastverteilung, Übergabeeffizienz und Automatisierungsmöglichkeiten.

Gefunden im Audit-Trail oder Event-Log-Daten des Quellsystems, oft als 'Benutzer-ID', 'Geändert von' oder 'System-Agent' erfasst.

Das Attribut Berufsbezeichnung definiert den offiziellen Titel der Position, die der neue Mitarbeitende besetzt, wie 'Softwareentwickler/in', 'Key-Account-Manager/in' oder 'HR-Generalist/in'. Diese Information fügt der Analyse des Onboarding-Prozesses eine zusätzliche Granularitätsebene hinzu.

Die Analyse des Prozesses nach Berufsbezeichnung oder Hierarchieebene kann wichtige Muster aufzeigen. Zum Beispiel könnte sich das Onboarding für Führungspositionen erheblich von dem für Einstiegspositionen unterscheiden und länger dauern. Dieses Attribut ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Prozessansichten für unterschiedliche Mitarbeitendengruppen, um sicherzustellen, dass Vergleiche zwischen ähnlichen Rollen vorgenommen werden und hilft, rollenspezifische Onboarding-Pfade zu gestalten.

Ermöglicht die Analyse, wie sich der Einarbeitungsprozess für verschiedene Rollen unterscheidet, und hilft dabei, Bedarfe für rollenspezifische Prozessoptimierung und -anpassung zu identifizieren.

Bezogen aus der Stellenanforderung oder den Positionsdetails des Mitarbeiters im Human Resources Information System (HRIS).

Die Employee ID ist der eindeutige Code, der einer Neueinstellung bei ihrem offiziellen Eintritt in das Human Resources Information System (HRIS) des Unternehmens zugewiesen wird. Dieser Identifikator unterscheidet sich von der Onboarding Case ID und dient als Primärschlüssel für die permanente Akte des Mitarbeiters.

Während die Onboarding Case ID den Prozess verfolgt, verknüpft die Employee ID die Einarbeitungsaktivitäten mit einer spezifischen Person. Dies ermöglicht eine langfristige Analyse, wie beispielsweise die Korrelation von Einarbeitungserfahrungen mit zukünftiger Mitarbeiterleistung, Engagement oder Retention. Sie wird auch verwendet, um die Onboarding-Daten mit anderen Mitarbeiter-Attributen wie Betriebszugehörigkeit oder Rollenänderungen aus dem Haupt-HR-System anzureichern.

Es verbindet den Einarbeitungsprozess mit der permanenten Mitarbeiterakte und ermöglicht eine langfristige Analyse, wie die Einarbeitung die Mitarbeiterbindung und -leistung beeinflusst.

Bezogen aus dem zentralen Human Resources Information System (HRIS) oder der Mitarbeiterstammdaten-Datei, sobald das Profil der Neueinstellung erstellt wurde.

Dieses Attribut gibt den geografischen oder physischen Standort an, an dem der neue Mitarbeitende tätig sein wird. Dies könnte eine Stadt, ein Land, ein bestimmtes Bürogebäude oder eine Bezeichnung wie 'Remote' sein.

Der Standort ist eine kritische Dimension für die Analyse, da Onboarding-Prozesse je nach Geografie erheblich variieren können, aufgrund unterschiedlicher rechtlicher Anforderungen, Bürologistik oder regionaler Managementpraktiken. Durch das Filtern oder Vergleichen von Prozessen nach Standort können Organisationen regionale Inkonsistenzen identifizieren, die Einhaltung lokaler Vorschriften gewährleisten und die Onboarding-Erfahrung gegebenenfalls standardisieren. Dies ist besonders wichtig für globale Unternehmen, die lokale Bedürfnisse mit Unternehmensstandards in Einklang bringen wollen.

Es ermöglicht die Analyse geografischer Variationen im Einarbeitungsprozess, was entscheidend ist, um Compliance sicherzustellen und die Erfahrung in einer globalen Organisation zu standardisieren.

Diese Informationen werden normalerweise im Mitarbeiterprofil innerhalb des HR-Systems gespeichert und oft durch die Stellenausschreibung bestimmt.

Das Attribut 'Hiring Manager' identifiziert den direkten Vorgesetzten der Neueinstellung. Dies ist die Person, die primär für die Integration, Schulung und anfängliche Leistung des neuen Mitarbeiters verantwortlich ist.

Im Process Mining kann die Analyse von Aktivitäten nach 'Hiring Manager' Variationen im managerialen Engagement und in der Effektivität während der Einarbeitung hervorheben. Sie kann helfen, Manager zu identifizieren, die ihre Einarbeitungsaufgaben sehr effizient erledigen, im Vergleich zu denen, die möglicherweise zusätzliche Unterstützung oder Schulung benötigen. Diese Informationen sind entscheidend für die Verbesserung der Managerverantwortung und der Gesamtkonsistenz der Neueinstellungserfahrung, die stark vom direkten Manager beeinflusst wird.

Es hilft, die Leistung und Konsistenz von Managern bei der Erfüllung ihrer Einarbeitungsaufgaben zu bewerten, was sich direkt auf die Erfahrung der Neueinstellung und die Time-to-Productivity auswirkt.

Bezogen aus den Stellenanforderungsdaten oder der Berichtslinie des Mitarbeiters, die im HR-System definiert ist.

Dieses Attribut kategorisiert die Art des Anstellungsverhältnisses des neuen Mitarbeitenden mit dem Unternehmen. Häufige Werte sind 'Vollzeit', 'Teilzeit', 'Freiberufler/in' oder 'Praktikant/in'. Die Art der Anstellung bestimmt oft die Komplexität und die Anforderungen des Onboarding-Prozesses.

Die Analyse des Prozesses nach Anstellungstyp ist entscheidend, um Prozessvarianten zu verstehen. Zum Beispiel kann das Onboarding für einen Freiberufler/eine Freiberuflerin erheblich kürzer sein und andere rechtliche sowie IT-Schritte umfassen als das für einen Vollzeitmitarbeitenden. Die Segmentierung der Analyse nach diesem Attribut stellt sicher, dass Performance-Metriken fair bewertet werden und hilft Unternehmen, spezifische Onboarding-Pfade für verschiedene Arten von Mitarbeitenden zu optimieren.

Es ermöglicht die Segmentierung des Einarbeitungsprozesses für verschiedene Arbeitnehmertypen, gewährleistet faire Leistungsvergleiche und hilft, unterschiedliche Prozesspfade zu optimieren.

Dies ist ein Kernattribut, das in den Job- oder Positionsdaten des Mitarbeitenden innerhalb des Haupt-HR-Systems gefunden wird.

Dieses Attribut bietet eine zusammenfassende Übersicht, wo sich der Onboarding Case in seinem Lebenszyklus befindet. Typische Status sind 'In Bearbeitung', 'Abgeschlossen', 'Storniert' oder 'In Warteschleife'. Dies ist oft ein Case-level-Attribut, das sich im Laufe des Prozesses ändert.

Der Onboarding Status ist besonders nützlich für das operative Monitoring und die Erstellung von High-Level Dashboards. Er ermöglicht Stakeholdern, schnell zu erkennen, wie viele Onboardings aktiv, abgeschlossen oder mit Problemen behaftet sind. Im Process Mining kann er verwendet werden, um nach unvollständigen oder stornierten Cases zu filtern, um eine Ursachenanalyse durchzuführen und zu verstehen, warum einige Onboarding-Prozesse nicht erfolgreich abgeschlossen werden.

Es bietet einen Überblick über den Case-Fortschritt, ermöglicht operatives Monitoring und die Ursachenanalyse unvollständiger oder abgebrochener Einarbeitungsprozesse.

Dieser Status wird typischerweise im primären Onboarding- oder HR Workflow Management System verwaltet und aktualisiert.

Dieses Attribut enthält den vollständigen Namen des neuen Mitarbeitenden. Es bietet eine menschenlesbare Kennung für jeden Onboarding Case, was es Benutzern/Benutzerinnen erleichtert, spezifische Instanzen zu untersuchen, ohne ID-Nummern abgleichen zu müssen.

Obwohl er normalerweise nicht für die aggregierte Prozessanalyse verwendet wird, ist der Name des neuen Mitarbeitenden für das operative Monitoring und das Drill-down in individuelle Cases von unschätzbarem Wert. Zum Beispiel könnte ein Live-Dashboard, das den Onboarding-Fortschritt verfolgt, die Namen neuer Mitarbeitender anzeigen, die in einer bestimmten Phase feststecken, wodurch HR-Mitarbeitende oder Manager/Managerinnen direkt eingreifen können. Es fügt Process Mining Dashboards eine entscheidende Ebene der Benutzerfreundlichkeit hinzu.

Bietet einen menschenlesbaren Identifikator für einzelne Cases, der es Managern und HR-Mitarbeitern erleichtert, spezifische Einarbeitungsreisen zu verfolgen und zu untersuchen.

Die Daten stammen aus dem Profil des neuen Mitarbeiters im Bewerbermanagementsystem (ATS) oder Personalinformationssystem (HRIS).