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Su Template de datos de incorporación de empleados

BambooHR

Atributos de incorporación de empleados(19) Actividades de incorporación de empleados(15) Guías de extracción(2)

Su Template de datos de incorporación de empleados

Este Template ofrece todas las indicaciones necesarias para recopilar datos y analizar en detalle el proceso de incorporación de empleados. Describe los atributos de datos esenciales que debe recopilar y las actividades clave que debe registrar, además de explicar claramente cómo extraer los datos de BambooHR. Utilice este recurso para crear un Registro de eventos sólido y obtener información precisa sobre el proceso de incorporación.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave para registrar y descubrir el proceso
Instrucciones paso a paso para extraer datos de BambooHR

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un Registro de eventos para Process Mining.

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Atributos de incorporación de empleados

Estos son los campos de datos esenciales que debe incluir en el Registro de eventos para analizar exhaustivamente el proceso de incorporación de empleados.

5 Obligatorio 6 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Caso de incorporación OnboardingCase	Identificador único que agrupa todas las actividades de incorporación de una nueva persona empleada.
Descripción El caso de incorporación es el identificador central de todo el proceso de incorporación de una persona empleada. Vincula en un único recorrido coherente todos los eventos relacionados, desde la aceptación inicial de la oferta hasta la reunión de seguimiento a los 30 días. En el análisis de Process Mining, este atributo es fundamental para reconstruir el flujo del proceso de principio a fin para cada nueva contratación. Permite visualizar los mapas de procesos, calcular KPI por caso, como el tiempo de ciclo total, y analizar las distintas variantes del proceso. Sin un identificador de caso coherente, sería imposible seguir el recorrido de una persona empleada por las distintas etapas de incorporación. Por qué es importante Esta es la clave principal que conecta todos los eventos relacionados y permite analizar el recorrido completo de incorporación de cada nueva contratación. Dónde obtenerlo Es un identificador conceptual que suele obtenerse combinando el ID de la persona empleada con la instancia o la fecha de contratación, ya que BambooHR quizá no tenga un «ID del caso de incorporación» explícito. Debe construirse durante la preparación de los datos. Ejemplos ONB-00123ONB-00124ONB-00125
	Marca de tiempo del evento EventTimestamp	Fecha y hora exactas en que se completó o tuvo lugar una actividad de incorporación.
Descripción La marca de tiempo del evento indica el momento exacto en que tuvo lugar una actividad específica. Estos datos temporales son esenciales para ordenar cronológicamente los eventos y calcular la duración entre los distintos pasos del proceso. Este atributo es la base de todos los análisis temporales de Process Mining. Se utiliza para calcular los tiempos de ciclo, los tiempos de espera y la duración total del proceso. Al analizar las marcas de tiempo, las organizaciones pueden identificar las etapas que más tardan, medir el desempeño frente a los acuerdos de nivel de servicio y detectar demoras que afectan negativamente a la experiencia de las nuevas contrataciones. Por qué es importante Esta marca de tiempo establece el orden cronológico de los eventos y es esencial para analizar el desempeño y la duración, por ejemplo, al calcular los tiempos de ciclo y detectar demoras. Dónde obtenerlo Se extrae de distintos campos de fecha de BambooHR que corresponden a la finalización de actividades, como «Fecha de aceptación de la oferta» o «Fecha de finalización de la verificación de antecedentes», o de registros del sistema que reflejan cambios de estado. Ejemplos 2023-10-01T10:00:00Z2023-10-05T14:30:00Z2023-10-15T09:00:00Z
	Nombre de la actividad ActivityName	Nombre de la tarea o el hito específico que tuvo lugar durante el proceso de incorporación.
Descripción Este atributo registra el nombre de cada evento o paso específico del proceso de incorporación de la persona empleada. Algunos ejemplos son «Oferta aceptada», «Verificación de antecedentes completada» y «Orientación del primer día completada». En el análisis, el nombre de la actividad se utiliza para crear el mapa del proceso, que muestra la secuencia de eventos y el flujo de trabajo. Es fundamental para identificar cuellos de botella, analizar la frecuencia de las actividades y entender las distintas rutas o variantes que siguen las nuevas contrataciones. Al examinar la secuencia de actividades, quienes analizan el proceso pueden detectar desviaciones respecto del proceso estándar y oportunidades de mejora. Por qué es importante Define los pasos del proceso, constituye la base del mapa de procesos y permite analizar el flujo de trabajo, los cuellos de botella y las variantes. Dónde obtenerlo Se obtiene de los cambios de estado, la finalización de tareas o campos de fecha específicos en las listas de incorporación o los flujos de contratación de BambooHR. Ejemplos Oferta aceptadaPaquete de documentos enviadoProvisión de recursos de TI solicitadaReunión de seguimiento a los 30 días completada
	Sistema de origen SourceSystem	Indica el sistema de registro del que se extrajeron estos datos.
Descripción Este atributo especifica el origen de los datos, que en este caso es BambooHR. Ayuda a la gobernanza de datos y aporta contexto, especialmente cuando se combinan datos de varios sistemas. Aunque parezca un dato evidente, indicar explícitamente el sistema de origen es importante para conocer la procedencia de los datos y resolver problemas. En entornos analíticos más amplios, permite entender el contexto de los datos y rastrear su origen si surgen dudas o inconsistencias. Por qué es importante Aporta contexto esencial sobre el origen de los datos, importante para la gobernanza y la validación de datos, así como para integrar datos de varias fuentes. Dónde obtenerlo Es un valor estático, «BambooHR», que se añade durante la transformación de los datos. Ejemplos BambooHR
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	Marca de tiempo que indica cuándo se actualizaron por última vez los datos del sistema de origen.
Descripción Este atributo registra la fecha y hora de la extracción o actualización más reciente de los datos. Permite saber con claridad si los datos siguen siendo actuales y pertinentes. En cualquier análisis, especialmente en los que supervisan procesos en curso, es fundamental saber si los datos están actualizados. Esta marca de tiempo ayuda a confiar en los datos consultados y a determinar si reflejan el estado actual de las operaciones o un momento anterior. Es esencial para los Dashboards que muestran casos de incorporación activos. Por qué es importante Indica si los datos están actualizados y permite entender hasta qué fecha llega el análisis del proceso. Dónde obtenerlo Esta marca de tiempo se genera y se añade al conjunto de datos durante la extracción y carga de los datos. Ejemplos 2024-05-21T08:00:00Z
	Departamento Department	Departamento al que se incorpora la nueva persona empleada.
Descripción Este atributo especifica el departamento de la organización al que pertenece la nueva contratación, como «Ingeniería», «Ventas» o «Marketing». Es una dimensión clave para segmentar y comparar el desempeño del proceso. Analizar el proceso de incorporación por departamento es fundamental para entender las diferencias de desempeño en la organización. Permite responder preguntas como «¿Qué departamentos tienen los tiempos de ciclo de incorporación más largos?» o «¿En qué departamentos se completa menos la formación obligatoria?». Esta información permite tomar medidas específicas y compartir buenas prácticas entre departamentos. Por qué es importante Permite comparar la eficiencia de la incorporación, los tiempos de ciclo y el grado de cumplimiento entre las distintas áreas de la organización. Dónde obtenerlo Campo estándar asociado a la información laboral de la persona empleada en BambooHR. Ejemplos IngenieríaVentasMarketingRecursos Humanos
	ID de la persona empleada EmployeeId	Identificador único asignado a cada persona empleada en BambooHR.
Descripción El ID de la persona empleada es la clave única que identifica a cada persona en el sistema de RR. HH. y permanece constante durante toda su relación laboral. Aunque el caso de incorporación es el identificador principal del proceso, el ID de la persona empleada es fundamental para vincular los datos de incorporación con su registro maestro. Esto permite enriquecer los datos con otros atributos, como el puesto o el departamento, y analizar con más detalle cómo varía la experiencia de incorporación según el tipo de persona empleada. Por qué es importante Identifica de forma única a la nueva contratación, permite enriquecer los datos con otra información sobre la persona empleada y facilita el seguimiento de todo su ciclo laboral, más allá de la incorporación. Dónde obtenerlo Disponible como campo estándar en el registro de la persona empleada en BambooHR. Ejemplos 601856018660187
	Marca de tiempo de finalización EndTimestamp	La marca de tiempo de finalización de una actividad, si su duración se puede medir.
Descripción Mientras que StartTime (EventTimestamp) indica cuándo ocurre una actividad, EndTimestamp señala cuándo termina. Esto es especialmente relevante para las actividades que no son instantáneas, como «Verificación de antecedentes», que tiene un estado de inicio y otro de finalización. El uso de las marcas de tiempo de inicio y finalización permite calcular con mayor precisión el tiempo de procesamiento de cada actividad. Así se distingue el tiempo dedicado a trabajar activamente en una tarea del tiempo de espera hasta que comienza el siguiente paso. Este nivel de detalle es fundamental para analizar los cuellos de botella en profundidad. Por qué es importante Permite calcular con precisión los tiempos de procesamiento de las actividades y distinguir el tiempo de trabajo activo del tiempo de espera. Dónde obtenerlo Se obtiene a partir de las marcas de tiempo de actividades consecutivas. Por ejemplo, EndTimestamp de «Inicio de la verificación de antecedentes» correspondería a la marca de tiempo de «Verificación de antecedentes completada». Ejemplos 2023-10-02T11:00:00Z2023-10-06T16:45:00Z2023-10-16T10:00:00Z
	Persona responsable de la contratación HiringManager	Nombre de la persona responsable del equipo a quien reporta la nueva persona empleada.
Descripción Este atributo identifica a la persona responsable directa del equipo de la nueva contratación. Suele desempeñar un papel clave en la incorporación y se encarga de tareas como presentar al equipo y establecer los objetivos iniciales. Analizar el desempeño de la incorporación por persona responsable de la contratación permite identificar quiénes integran mejor a las nuevas personas del equipo y quiénes podrían necesitar más apoyo o formación. También ayuda a detectar buenas prácticas que se pueden compartir en toda la organización para mejorar la uniformidad y la calidad de la experiencia de las nuevas contrataciones. Por qué es importante Permite analizar el desempeño por persona responsable del equipo e identificar quiénes incorporan eficazmente a las nuevas contrataciones y quiénes podrían necesitar más apoyo. Dónde obtenerlo Suele encontrarse en la información laboral del empleado o en los detalles de su estructura jerárquica en BambooHR. Ejemplos Jane DoeJohn SmithEmily Jones
	Puesto JobTitle	Puesto o cargo específico de la nueva contratación.
Descripción Este atributo contiene el nombre oficial del puesto de la nueva persona empleada, por ejemplo, «Ingeniero de software», «Ejecutivo de cuentas» o «Gerente de producto». Es otra dimensión importante para analizar el proceso de incorporación. Cada puesto puede tener requisitos de incorporación específicos, como formación especializada o provisión de equipos. Analizar los datos por puesto permite detectar si algunos cargos sufren demoras más largas o siguen rutas distintas. Esto ayuda a adaptar y optimizar la incorporación según las necesidades específicas de cada puesto. Por qué es importante Permite analizar el proceso de incorporación según la complejidad y los requisitos de cada puesto, y adaptar la experiencia a los distintos cargos. Dónde obtenerlo Campo estándar asociado a la información laboral de la persona empleada en BambooHR. Ejemplos Ingeniero sénior de softwareCoordinador de marketingDirector regional de ventas
	Ubicación Location	Lugar de trabajo u oficina principal de la nueva contratación.
Descripción Este atributo identifica la oficina física o la ubicación geográfica donde trabajará la nueva persona empleada. Puede ser una ciudad, un edificio de oficinas o la indicación «A distancia». Analizar los datos por ubicación es importante para detectar diferencias regionales en el proceso de incorporación. Por ejemplo, los tiempos de entrega de equipos pueden variar considerablemente entre ubicaciones, o cada oficina puede tener sus propios procedimientos de orientación. Este análisis ayuda a estandarizar el proceso cuando sea posible y a mantener las variantes locales necesarias. Por qué es importante Ayuda a detectar diferencias regionales en el desempeño del proceso, como demoras en la entrega de equipos o variaciones en los procedimientos locales de orientación. Dónde obtenerlo Campo estándar del perfil de la persona empleada en BambooHR, normalmente en los datos laborales o de ubicación. Ejemplos Oficina de Nueva YorkLondres, Reino UnidoA distancia (EE. UU.)Sede central de San Francisco
	Equipo Team	El equipo específico al que se asigna la persona recién contratada dentro de un departamento.
Descripción Este atributo ofrece un nivel de detalle organizativo más preciso que el departamento. Especifica el equipo inmediato, como «Desarrollo de frontend» o «Equipo de ventas empresariales». El análisis por departamento resulta útil, pero el análisis por equipo puede revelar conclusiones más específicas. Permite detectar diferencias de rendimiento entre equipos con funciones similares y comprender cómo influyen en el proceso de incorporación las prácticas propias de cada equipo, como las presentaciones internas o la formación. Es especialmente útil en departamentos grandes que requieren un análisis más detallado. Por qué es importante Ofrece una visión más detallada que la del departamento y permite analizar las diferencias de rendimiento y las variaciones del proceso entre equipos. Dónde obtenerlo Puede ser un campo estándar o personalizado de BambooHR, normalmente incluido en la asignación organizativa del empleado. Ejemplos Ingeniería de plataformasVentas a empresas medianasMarketing de contenidos
	Es retrabajo IsRework	Indicador que señala si una actividad repite un paso que ya se había realizado.
Descripción Este atributo booleano calculado se establece en verdadero si una actividad, como «Envío del paquete de documentos», aparece más de una vez en el mismo caso de incorporación. Indica que hubo que repetir un paso del proceso, lo que suele deberse a un error, a información incompleta o a una ineficiencia. Detectar el retrabajo es una de las capacidades clave de Process Mining. Este indicador facilita el filtrado y la cuantificación de los casos de retrabajo. Además, permite crear Dashboards y KPI centrados en el retrabajo para identificar fricciones y desperdicios en el proceso. Reducirlo acorta los tiempos de ciclo y mejora la experiencia tanto de la persona recién contratada como del equipo de RR. HH. Por qué es importante Pone de manifiesto las ineficiencias, los errores y el esfuerzo desperdiciado al señalar las actividades que se tuvieron que repetir. Dónde obtenerlo Es un campo calculado. La lógica se implementa en la herramienta de Process Mining para detectar secuencias repetidas de actividades dentro de un caso. Ejemplos truefalse
	Estado laboral EmploymentStatus	El estado actual de la persona recién contratada en su trayectoria laboral.
Descripción Este atributo registra el estado de la persona recién contratada a medida que avanza, por ejemplo, de «Oferta aceptada» a «Antes de la contratación» y luego a «Activo». Ofrece una visión general de la etapa en la que se encuentra el empleado dentro del proceso. En Process Mining, puede utilizarse como atributo del caso para filtrar los casos de incorporación activos o analizar cuánto tiempo permanecen en un estado determinado. Resulta especialmente útil en los Dashboards que ofrecen una vista en tiempo real de todos los procesos de incorporación en curso y ayudan a RR. HH. y a los responsables a supervisar su avance. Por qué es importante Ofrece una visión general del estado del caso de incorporación, permite filtrar los casos activos y facilita el seguimiento del progreso general. Dónde obtenerlo Es un campo estándar del registro del empleado en BambooHR. Ejemplos ActivoInactivoFinalizadoCon licencia
	Fecha de inicio StartDate	El primer día oficial de trabajo del nuevo empleado.
Descripción La fecha de inicio es un hito clave del proceso de incorporación. Separa las actividades previas a la contratación, como las verificaciones de antecedentes y la documentación, de las actividades posteriores, como la orientación y la formación. Esta fecha sirve como referencia en muchos análisis. Por ejemplo, se utiliza para calcular el KPI «Preparación para el primer día», que mide si se completaron todas las tareas previas a la contratación antes del primer día del empleado. También ayuda a analizar si dichas actividades se realizan a tiempo y cómo influyen en la productividad desde el primer día. Por qué es importante Es un hito clave para distinguir las actividades previas a la contratación de las posteriores y medir si las nuevas incorporaciones están listas desde el primer día. Dónde obtenerlo Corresponde al campo «Fecha de contratación», que forma parte del registro estándar de un empleado en BambooHR. Ejemplos 2023-11-012023-11-152023-12-01
	Nombre del nuevo empleado NewHireName	El nombre completo del empleado que está en proceso de incorporación.
Descripción Este atributo contiene el nombre del nuevo empleado. Se utiliza principalmente con fines operativos, por ejemplo, en informes o Dashboards que requieren identificar a personas concretas. En los análisis de Process Mining, los nombres suelen anonimizarse o sustituirse por identificadores de empleado para cumplir la normativa de privacidad de datos. Sin embargo, en los Dashboards operativos que utiliza el equipo de RR. HH. o los responsables para hacer seguimiento de los casos activos, incluir el nombre aporta contexto inmediato y fácil de entender. Por qué es importante Aporta contexto claro y fácil de entender para cada caso, especialmente en los Dashboards operativos de RR. HH. y de los responsables. Dónde obtenerlo Es un campo estándar de la información personal del empleado en BambooHR. Ejemplos Alice JohnsonRobert WilliamsMaria Garcia
	País Country	El país en el que trabaja la persona recién contratada.
Descripción Este atributo especifica el país de empleo. Para las organizaciones globales, es una dimensión de análisis clave. Los procesos de incorporación y la normativa aplicable pueden variar mucho de un país a otro. Analizar el proceso por país ayuda a comprender estas diferencias, garantizar el cumplimiento de la legislación local e identificar oportunidades para estandarizar las prácticas entre regiones cuando corresponda. También permite explicar las variaciones en los tiempos de ciclo relacionadas con los días festivos o los trámites administrativos de cada país. Por qué es importante Es esencial para que las organizaciones globales analicen las variaciones del proceso, garanticen el cumplimiento local y gestionen los requisitos de incorporación específicos de cada región. Dónde obtenerlo Es un campo estándar de la información de ubicación o dirección del empleado en BambooHR. Ejemplos Estados UnidosReino UnidoAlemaniaCanadá
	Responsable del evento EventPerformer	El usuario o sistema que ejecutó la actividad de incorporación.
Descripción Este atributo identifica a la persona, el equipo o el sistema automatizado responsable de completar una actividad determinada. Por ejemplo, un especialista de RR. HH. puede completar la actividad «Envío del paquete de documentos», mientras que el responsable de contratación se encarga de «Presentación al equipo». Esta información es muy valiosa para analizar los recursos y comprender cómo se distribuye la carga de trabajo. Ayuda a identificar qué equipos o roles participan en las actividades que más tiempo requieren o que generan cuellos de botella. También permite analizar las tareas realizadas por grupos específicos de usuarios, lo que puede orientar la asignación de recursos y las estrategias de automatización. Por qué es importante Identifica quién realiza cada tarea, algo esencial para analizar la carga de trabajo, optimizar los recursos y comprender el comportamiento de cada usuario. Dónde obtenerlo Esta información puede registrarse en los registros de auditoría o en los detalles de finalización de tareas de BambooHR, a menudo asociada al usuario que realizó la actualización. Ejemplos Administrador de RR. HH.David Chen (responsable de contratación)Automatización del sistemaSoporte de TI
	Tiempo de ciclo de la incorporación OnboardingCycleTime	La duración total del proceso de incorporación de un caso.
Descripción Esta métrica calculada mide el tiempo de ciclo de principio a fin de cada caso de incorporación, normalmente desde «Oferta aceptada» hasta «Reunión de seguimiento de los 30 días completada». Representa el tiempo total transcurrido durante todo el proceso. Es un KPI clave para evaluar la eficiencia general del proceso. Se utiliza en los Dashboards para hacer seguimiento de los tiempos medios de incorporación, comparar el rendimiento entre departamentos o roles y medir el impacto de las iniciativas de mejora. Un tiempo de ciclo más corto suele asociarse con una mejor experiencia para la persona recién contratada y menores costes administrativos. Por qué es importante Es un KPI clave para medir la eficiencia general del proceso y hacer seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo. Dónde obtenerlo Se calcula como la diferencia entre las marcas de tiempo de la primera y la última actividad del caso. Ejemplos 35 días42 días28 días

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de incorporación de empleados

Estos son los pasos e hitos clave del proceso que debe registrar en el Registro de eventos para descubrir el proceso con precisión y supervisar su rendimiento.

7 Recomendado 8 Opcional

	Actividad	Descripción
	Formación obligatoria completada	Indica que la nueva persona empleada completó correctamente un curso de formación obligatorio. BambooHR registra este evento cuando el estado de una formación asignada cambia a «Completada» en el módulo de seguimiento de formación.
Por qué es importante Este es un hito clave para el cumplimiento. Registrar su finalización permite comprobar que la empresa cumple los requisitos legales y las políticas internas, y que las personas empleadas cuentan con los conocimientos necesarios para sus puestos. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo en que el estado de un registro de formación cambia a «Completada» en el módulo de formación de BambooHR. Capturar Se registra un evento independiente cuando el campo de estado de un registro de formación cambia a «Completada». Tipo de evento explicit
	Oferta aceptada	Esta actividad marca el inicio oficial del proceso de incorporación, cuando la persona candidata acepta formalmente la oferta de empleo. En BambooHR, suele registrarse cuando el estado de la persona candidata en el sistema de seguimiento de candidatos (ATS) cambia a «Contratado». Esto activa la creación de su perfil de empleado y de la lista de tareas de incorporación.
Por qué es importante Este es el punto de partida clave de cada caso de incorporación. Analizar el tiempo transcurrido desde este evento hasta los siguientes permite medir la eficiencia y la rapidez generales del proceso previo a la incorporación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la fecha en que el estado de la persona candidata cambia a «Contratado» en el módulo ATS de BambooHR o de la fecha de contratación que se completa en su perfil de empleado. Capturar Identifique la marca de tiempo en que el campo «estado» de una persona candidata cambia a «Contratado». Tipo de evento inferred
	Orientación del primer día completada	Indica que se completó la sesión inicial de orientación de la nueva contratación, que abarca la cultura y las políticas de la empresa, además de las presentaciones. Se registra cuando RR. HH. o la persona responsable de la contratación marca como completada la tarea «Orientación del primer día» en la lista de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante Este es un hito fundamental para el compromiso y la integración de la persona empleada. Es importante que se cumpla de manera uniforme y a tiempo para facilitar una experiencia positiva y sentar las bases de su éxito. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo de finalización de la tarea «Orientación del primer día» en la lista de tareas de incorporación. Capturar El evento se registra cuando la tarea de orientación se marca como «Completada». Tipo de evento explicit
	Paquete de documentos completado	Este evento ocurre cuando la nueva contratación termina de firmar todos los documentos requeridos en su paquete de incorporación. BambooHR lo registra automáticamente cuando la persona empleada completa todas las firmas electrónicas del paquete enviado.
Por qué es importante Completar la documentación es un requisito clave para el primer día de la nueva contratación. Analizar este hito es esencial para garantizar el cumplimiento y la preparación, y evitar repetir tareas o retrasar la fecha de inicio. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo en que el estado del paquete enviado a la nueva contratación cambia a «Completado» en BambooHR. Capturar Se registra un evento independiente cuando se completa la última firma electrónica requerida en el paquete de incorporación. Tipo de evento explicit
	Reunión de seguimiento a los 30 días completada	Indica que se completó la primera reunión formal de seguimiento entre la nueva contratación y la persona responsable de su equipo, que suele tener lugar alrededor de los 30 días. Se registra cuando una tarea de «Reunión de seguimiento a los 30 días» o un formulario de evaluación del desempeño se marca como completado en BambooHR.
Por qué es importante Este hito es fundamental para ofrecer retroalimentación temprana, abordar inquietudes y mejorar la retención de las personas empleadas. Registrar su finalización permite mantener un contacto constante con las nuevas contrataciones durante un periodo clave. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo de finalización de una tarea de «Reunión de seguimiento a los 30 días» o de un formulario de evaluación del desempeño en BambooHR. Capturar El evento se registra cuando una persona responsable del equipo marca la tarea o el formulario de seguimiento como «Completado». Tipo de evento explicit
	Tareas de incorporación completadas	Esta actividad indica que se completaron todas las tareas asignadas en la lista de incorporación de la nueva contratación. Se puede inferir cuando el porcentaje de finalización de la lista llega al 100 % o cuando se marca como completada la última tarea, «Completar incorporación».
Por qué es importante Este evento marca el final definitivo de la parte estructurada del proceso de incorporación, basada en tareas. Confirma que se completaron correctamente todos los pasos administrativos y preparatorios. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la marca de tiempo de la última tarea completada en la lista de incorporación de una persona empleada o cuando el estado general del proceso de incorporación cambia a «Completado». Capturar Identifique la marca de tiempo de finalización más reciente entre todas las tareas asociadas a un mismo caso de incorporación. Tipo de evento inferred
	Verificación de antecedentes completada	Esta actividad indica que la verificación de antecedentes de la nueva contratación se completó correctamente y que los resultados están disponibles. En BambooHR, se registra cuando la tarea «Verificación de antecedentes» de la lista de incorporación se marca como «Completada».
Por qué es importante Este es un hito clave para el cumplimiento. Las demoras entre el inicio y la finalización pueden convertirse en un cuello de botella importante. Hacer un seguimiento permite comprobar que se cumplan los requisitos previos al empleo antes de la fecha de inicio. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo de finalización de la tarea «Verificación de antecedentes» en la lista de tareas de incorporación de la nueva contratación. Capturar El evento se registra cuando el estado de la tarea de verificación de antecedentes cambia a «Completada». Tipo de evento explicit
	Equipo entregado	Esta actividad indica que el equipo solicitado se entregó físicamente y está listo para la nueva contratación. A menudo se registra cuando se marca como completada una tarea independiente de «Equipo entregado» o «Configuración del espacio de trabajo» en la lista de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante Registrar el tiempo entre la solicitud y la entrega permite detectar posibles cuellos de botella en la cadena de suministro o la logística. Así se puede comprobar que todos los recursos físicos estén disponibles antes de la fecha de inicio de la persona empleada. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo de finalización de una tarea de «Equipo entregado» o «Configuración del espacio de trabajo» en la lista de tareas de incorporación. Capturar El evento se registra cuando el estado de la tarea de entrega o configuración cambia a «Completada». Tipo de evento explicit
	Equipo solicitado	Indica el momento en que se solicita el hardware necesario para la nueva contratación, como una computadora portátil o un teléfono. Suele registrarse cuando se marca como completada la tarea «Solicitar equipo» en la lista de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante Esta actividad es un hito clave para garantizar que la nueva contratación disponga de las herramientas físicas necesarias. Las demoras afectan directamente a su preparación y productividad durante el primer día. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo de finalización de la tarea «Solicitar equipo» en la lista de tareas de incorporación de BambooHR. Capturar El evento se registra cuando el estado de la tarea «Solicitar equipo» cambia a «Completada». Tipo de evento explicit
	Formación obligatoria asignada	Este evento ocurre cuando se asigna a la nueva persona empleada una formación obligatoria sobre cumplimiento o específica de su puesto. En BambooHR, se registra explícitamente en el módulo de seguimiento de formación cuando se añade una nueva formación al registro de la persona empleada.
Por qué es importante Este es el punto de partida para medir el cumplimiento de la formación. Analizar el tiempo entre la asignación y la finalización permite comprobar que las personas empleadas cumplan a tiempo los requisitos normativos y de la empresa. Dónde obtenerlo Se obtiene de la fecha de creación de un registro de formación asignado a una persona empleada en el módulo de formación de BambooHR. Capturar Se registra un evento independiente cuando se crea una nueva entrada en la tabla de seguimiento de formación de la persona empleada. Tipo de evento explicit
	Paquete de documentos enviado	Indica el momento en que se envía a la nueva contratación el paquete con documentos como el I-9, el W-4 y las políticas de la empresa para que los revise y firme. BambooHR registra este evento cuando una persona administradora de RR. HH. envía el paquete mediante las funciones de gestión documental del sistema.
Por qué es importante Esta actividad inicia un flujo de trabajo administrativo clave. Medir el tiempo desde este momento hasta la finalización de la documentación permite evaluar la eficiencia del proceso documental. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo en que se envía a una nueva contratación un paquete para firma electrónica en BambooHR. Capturar El sistema registra un evento independiente cuando se ejecuta la acción «Enviar paquete». Tipo de evento explicit
	Perfil de empleado creado	Indica la creación oficial del registro de la nueva contratación en el sistema de información de RR. HH. (HRIS), que pasa de ser una persona candidata a una persona empleada. Se infiere a partir de la fecha de creación del registro en la base de datos principal de BambooHR, lo que suele ocurrir después de aceptar la oferta.
Por qué es importante Esta actividad es la base de los pasos posteriores de incorporación, como la provisión de recursos de TI y la configuración de la nómina. Proporciona una marca de tiempo clara del momento en que la persona empleada se incorpora oficialmente al sistema. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la marca de tiempo de creación del registro de la nueva persona empleada en las tablas principales de datos de empleados. Capturar Use la marca de tiempo de los metadatos «created_at» o su equivalente en el registro principal de la persona empleada. Tipo de evento inferred
	Presentación al equipo completada	Indica la presentación formal de la nueva contratación a las personas de su equipo directo. Suele ser una actividad informal, dirigida por la persona responsable del equipo, que se registra al completar la tarea correspondiente en la lista de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante La integración social es una parte importante de una incorporación exitosa. Registrar esta actividad ayuda a comprobar que las personas responsables de los equipos completen los pasos necesarios para dar la bienvenida a las nuevas contrataciones y fomentar la cohesión del equipo. Dónde obtenerlo Se obtiene de la marca de tiempo de finalización de la tarea «Presentación al equipo» en la lista de tareas de incorporación, que suele asignarse a la persona responsable de la contratación. Capturar El evento se registra cuando la persona responsable del equipo marca la tarea «Presentación al equipo» como «Completada». Tipo de evento explicit
	Provisión de recursos de TI solicitada	Esta actividad marca la solicitud formal al departamento de TI para crear las cuentas y los accesos necesarios para la nueva contratación. En BambooHR, suele registrarse cuando se crea y asigna una tarea predefinida de «Provisión de recursos de TI» en la lista de incorporación.
Por qué es importante La provisión oportuna de recursos de TI es fundamental para que la nueva contratación pueda trabajar desde el primer día. Registrar este evento permite medir la capacidad de respuesta de TI y detectar demoras en la habilitación del acceso a los sistemas. Dónde obtenerlo Se obtiene de la fecha y hora de creación de la tarea «Provisión de cuentas de TI» o una similar en la lista de tareas de incorporación de la nueva contratación. Capturar El evento se registra cuando se crea una tarea de provisión de recursos de TI en una lista de incorporación. Tipo de evento explicit
	Verificación de antecedentes iniciada	Indica el momento en que se solicita una verificación de antecedentes para la nueva contratación mediante un servicio integrado. Suele registrarse cuando se crea una tarea específica de «Verificación de antecedentes» o se marca como iniciada en la lista de tareas de incorporación de la nueva contratación en BambooHR.
Por qué es importante Registrar el inicio de las verificaciones de antecedentes ayuda a detectar demoras en el proceso de selección previo al empleo, que suele ser un paso clave para el cumplimiento y la contratación a tiempo. Dónde obtenerlo Se obtiene de la fecha de creación o de inicio de la tarea «Verificación de antecedentes» en una lista de tareas de incorporación de BambooHR. Capturar El evento se registra cuando se crea la tarea de verificación de antecedentes o su estado cambia a «En curso». Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de BambooHR

Pasos

Inicie sesión en BambooHR: Acceda a su instancia de BambooHR con una cuenta de usuario que tenga permisos para crear y ejecutar informes personalizados.
Vaya a Informes personalizados: En el menú de navegación principal, seleccione Informes. En la sección «Administrar informes», haga clic en «Agregar informe».
Configure el informe: Asígnele un nombre descriptivo, como «Exportación de Process Mining de incorporación». Si lo desea, añada una breve descripción.
Seleccione los campos del informe: En la pestaña «Campos», seleccione todas las columnas necesarias para el Registro de eventos. Incluya identificadores de empleados, atributos clave y todos los campos de fecha pertinentes a las actividades de incorporación. Seleccione campos como:
- Número de empleado
- Nombre y apellidos
- Departamento, puesto y ubicación
- Responsable de contratación
- Fecha de contratación (para «Perfil del empleado creado»)
- Los campos de fecha personalizados que utilice para hitos como «Fecha de aceptación de la oferta».
- Las fechas de finalización de todas las tareas pertinentes de incorporación y salida. Seleccione cada tarea concreta, por ejemplo: «Fecha de finalización de la verificación de antecedentes», «Fecha de envío del paquete de documentos», «Fecha de finalización del paquete de documentos», «Fecha de solicitud de asignación de recursos de TI», etc.
- Las fechas del módulo de formación, como «Fecha de asignación de la formación obligatoria» y «Fecha de finalización de la formación obligatoria».
Defina los filtros del informe: Vaya a la pestaña «Filtros» para delimitar los datos. Se recomienda filtrar por «Fecha de contratación» y seleccionar un período concreto, por ejemplo, los últimos 6 meses. Así evitará que el informe sea demasiado grande y se agote el tiempo de espera.
Guarde y genere el informe: Cuando haya configurado todos los campos y filtros, haga clic en «Guardar y ejecutar». Revise los resultados en BambooHR para comprobar que incluye los empleados y las columnas de datos esperados.
Exporte los datos: Haga clic en el botón de exportación, que suele representarse con un icono de nube o de flecha, y seleccione «Valores separados por comas (.csv)» como formato. Guarde el archivo en su equipo con un nombre claro, como bamboohr_onboarding_export.csv.
Prepare el script de transformación: Copie el script completo de Python que aparece en la sección «consulta» de este documento y guárdelo como transform_bamboohr.py en la misma carpeta que el archivo CSV exportado.
Instale la biblioteca necesaria: Si aún no tiene pandas instalado, abra una terminal o una línea de comandos y ejecute: pip install pandas.
Ejecute la transformación: Abra una terminal o una línea de comandos, vaya a la carpeta que contiene los archivos y ejecute el script con el comando python transform_bamboohr.py. El script procesará el archivo CSV en formato ancho y generará un archivo event_log.csv con el formato largo correcto para Process Mining.
Cargue el archivo en ProcessMind: El archivo event_log.csv ya está listo para cargarse en la aplicación ProcessMind.

Configuración

Requisitos previos: Debe tener el paquete BambooHR Advantage, que incluye funciones avanzadas de informes e incorporación. Su rol de usuario debe permitirle crear, consultar y exportar informes personalizados con datos de empleados.
Campos del informe: El método depende de que seleccione los campos correctos. El informe debe tener un formato «ancho»: una fila por empleado y una columna de fecha para cada actividad de incorporación. Debe incluir Employee # como identificador del caso y todas las columnas de atributos pertinentes, como Departamento, Job Title y Hiring Manager.
Campos y tareas personalizados: La extracción depende en gran medida de cómo utilice su organización BambooHR. Actividades como «Oferta aceptada» o «Equipo solicitado» deben registrarse en campos de fecha personalizados específicos o como tareas de una lista de verificación de incorporación. Asegúrese de seleccionar los campos con las fechas de finalización de estas tareas, no solo sus nombres.
Filtros de intervalo de fechas: Para que los datos sean pertinentes y el informe funcione correctamente, aplique siempre un filtro por «Fecha de contratación». Para analizar el proceso, suele bastar con un período móvil de los últimos 6 a 12 meses, sin generar un archivo de exportación demasiado grande.
Programación de informes: Para supervisar el proceso de forma continua, considere programar la ejecución periódica del informe personalizado de BambooHR y su envío por correo electrónico, por ejemplo, cada semana. Esto puede automatizar la primera parte de la extracción.

Consulta de ejemplo python

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># The input file exported from BambooHR.
BAMBOOHR_EXPORT_FILE = class="hl-string">'bamboohr_onboarding_export.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># The final output file ready for ProcessMind.
EVENT_LOG_FILE = class="hl-string">'event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># This dictionary maps the column names from your BambooHR export to the desired Activity Name.
class=class="hl-string">"hl-comment"># You MUST update the keys (the column names) to exactly match the headers in your exported CSV file.
class=class="hl-string">"hl-comment"># For example, if your class="hl-string">'Background Check Completed' task completion date column is named class="hl-string">'Onboarding: Background Check - Completed On', update it below.
ACTIVITY_MAPPING = {
    class="hl-string">'[Offer Accepted Date Custom Field]': class="hl-string">'Offer Accepted',
    class="hl-string">'[Background Check Initiated Task Completion Date]': class="hl-string">'Background Check Initiated',
    class="hl-string">'[Background Check Completed Task Completion Date]': class="hl-string">'Background Check Completed',
    class="hl-string">'[Paperwork Packet Sent Task Completion Date]': class="hl-string">'Paperwork Packet Sent',
    class="hl-string">'[Paperwork Packet Completed Task Completion Date]': class="hl-string">'Paperwork Packet Completed',
    class="hl-string">'Hire Date': class="hl-string">'Employee Profile Created',
    class="hl-string">'[IT Provisioning Requested Task Completion Date]': class="hl-string">'IT Provisioning Requested',
    class="hl-string">'[Equipment Ordered Task Completion Date]': class="hl-string">'Equipment Ordered',
    class="hl-string">'[Equipment Delivered Task Completion Date]': class="hl-string">'Equipment Delivered',
    class="hl-string">'[First Day Orientation Completed Task Completion Date]': class="hl-string">'First Day Orientation Completed',
    class="hl-string">'[Mandatory Training Assigned Date]': class="hl-string">'Mandatory Training Assigned',
    class="hl-string">'[Team Introduction Completed Task Completion Date]': class="hl-string">'Team Introduction Completed',
    class="hl-string">'[Mandatory Training Completed Date]': class="hl-string">'Mandatory Training Completed',
    class="hl-string">'[30-Day Check-in Completed Task Completion Date]': class="hl-string">'30-Day Check-in Completed',
    class="hl-string">'[Onboarding Tasks Completed Date]': class="hl-string">'Onboarding Tasks Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script ---
def transform_bamboohr_export():
    class="hl-string">"""Loads the wide BambooHR report, transforms it into a long event log format, and saves it to a new CSV."""
    print(fclass="hl-string">"Reading BambooHR export from '{BAMBOOHR_EXPORT_FILE}'...")
    try:
        df = pd.read_csv(BAMBOOHR_EXPORT_FILE)
    except FileNotFoundError:
        print(fclass="hl-string">"Error: The file '{BAMBOOHR_EXPORT_FILE}' was not found. Please ensure it is in the same directory as the script.")
        return

    print(class="hl-string">"Identifying attribute and activity columns...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Use Employee # as the unique case identifier.
    id_vars = [class="hl-string">'Employee class="hl-comment">#']
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define recommended attributes to keep for each event.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Update these column names if they are different in your export.
    attribute_vars = [
        class="hl-string">'Department', 
        class="hl-string">'Job Title', 
        class="hl-string">'Location', 
        class="hl-string">'Hiring Manager'
    ]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># All columns that exist in the dataframe and are in our mapping are treated as value_vars for melting.
    value_vars = [col for col in ACTIVITY_MAPPING.keys() if col in df.columns]
    
    if not value_vars:
        print(class="hl-string">"Error: None of the specified activity columns in ACTIVITY_MAPPING were found in the CSV.")
        print(class="hl-string">"Please check your column names.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all identifier and attribute columns are present.
    all_id_vars = id_vars + attribute_vars
    missing_cols = [col for col in all_id_vars if col not in df.columns]
    if missing_cols:
        print(fclass="hl-string">"Warning: The following columns were not found and will be skipped: {', '.join(missing_cols)}")
        all_id_vars = [col for col in all_id_vars if col in df.columns]

    print(class="hl-string">"Unpivoting data to create event log...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Unpivot the dataframe from wide to long format.
    event_log_df = df.melt(
        id_vars=all_id_vars,
        value_vars=value_vars,
        var_name=class="hl-string">'ActivityName',
        value_name=class="hl-string">'EventTimestamp'
    )

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Drop rows where the event did not occur (timestamp is null).
    event_log_df.dropna(subset=[class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    print(class="hl-string">"Formatting columns for ProcessMind...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace the source column names with the clean activity names.
    event_log_df[class="hl-string">'ActivityName'] = event_log_df[class="hl-string">'ActivityName'].map(ACTIVITY_MAPPING)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns to match the required schema.
    event_log_df.rename(columns={class="hl-string">'Employee class="hl-comment">#': class="hl-string">'OnboardingCase'}, inplace=True)
    event_log_df[class="hl-string">'EmployeeId'] = event_log_df[class="hl-string">'OnboardingCase']

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add static columns required by the schema.
    event_log_df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'BambooHR'
    event_log_df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.now().strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    event_log_df[class="hl-string">'EndTimestamp'] = event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming point-in-time events
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure timestamp format is consistent.
    event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    event_log_df[class="hl-string">'EndTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EndTimestamp']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity.
    final_columns = [
        class="hl-string">'OnboardingCase', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'EmployeeId', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'Job Title', class="hl-string">'Location', class="hl-string">'HiringManager', class="hl-string">'EndTimestamp'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter to only include columns that exist.
    final_columns = [col for col in final_columns if col in event_log_df.columns]
    event_log_df = event_log_df[final_columns]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort the data.
    event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'OnboardingCase', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)

    print(fclass="hl-string">"Saving event log to '{EVENT_LOG_FILE}'...")
    event_log_df.to_csv(EVENT_LOG_FILE, index=False)
    print(class="hl-string">"Transformation complete.")

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

Pasos

Requisitos previos y configuración: Asegúrese de tener Python 3.6 o una versión posterior instalado en su sistema. Instale las bibliotecas necesarias, pandas y requests, ejecutando este comando en la terminal: pip install pandas requests.
Genere una clave de API de BambooHR: Inicie sesión en su cuenta de BambooHR con privilegios de administrador. Vaya al icono de su perfil, en la esquina superior derecha, seleccione «Claves de API» y cree una clave nueva. Asígnele un nombre descriptivo, como «ProcessMiningExtraction», y asegúrese de que tenga acceso de solo lectura a los datos de empleados, las tareas de incorporación y los registros de formación. Copie la clave generada y guárdela de forma segura.
Configure el script de Python: Guarde el script de Python proporcionado en un archivo, por ejemplo, extract_onboarding.py. Abra el archivo y sustituya el valor de ejemplo de COMPANY_SUBDOMAIN por el subdominio exclusivo de su empresa (la parte de la URL de BambooHR anterior a «.bamboohr.com») y el de API_KEY por la clave que generó en el paso anterior.
Defina el intervalo de fechas de extracción: Modifique las variables START_DATE y END_DATE del script. Estos parámetros determinan el período de contratación de las nuevas incorporaciones que se incluirán en la extracción. Utilice el formato «YYYY-MM-DD».
Ejecute el script: Ejecútelo desde la terminal con el comando python extract_onboarding.py. El script se conectará a la API de BambooHR, obtendrá los datos necesarios y comenzará a procesarlos.
Comprenda las llamadas a la API: Primero, el script consulta el endpoint del informe del directorio de empleados para obtener una lista de todas las personas contratadas dentro del intervalo de fechas especificado. Esta lista sirve de base para el identificador OnboardingCase.
Obtenga los datos de forma iterativa: Para cada nueva incorporación identificada, el script realiza llamadas posteriores a la API para recuperar los datos detallados del perfil, las tareas de incorporación asignadas y los registros de formación. Así se recopilan todos los datos pertinentes del proceso de incorporación de cada persona.
Transforme y asigne los datos: El script transforma los datos JSON sin procesar de la API en un Registro de eventos estructurado. Utiliza un diccionario predefinido, TASK_TO_ACTIVITY_MAP, para asignar los títulos de las tareas de incorporación de BambooHR a los nombres de actividad estandarizados que requiere Process Mining. Los eventos «Oferta aceptada» y «Perfil del empleado creado» se obtienen de las fechas de contratación y creación del empleado.
Revise la salida de la consola: Mientras se ejecuta, el script muestra actualizaciones de progreso en la consola, como el número de nuevas incorporaciones encontradas y el nombre de cada empleado que se procesa. Revise esta información para detectar posibles errores o advertencias.
Genere el archivo de Registro de eventos: Cuando haya procesado a todos los empleados, el script reunirá los datos en un único marco de datos y los guardará como un archivo CSV llamado bamboohr_onboarding_event_log.csv en la misma carpeta. El archivo tendrá las columnas que necesita ProcessMind.
Prepare la carga: Abra el archivo CSV generado y revise su contenido. Antes de cargarlo en su herramienta de Process Mining, compruebe que las columnas OnboardingCase, ActivityName y EventTimestamp estén completas y sean correctas.

Configuración

Permisos de la clave de API: La clave de API utilizada para la extracción debe tener, como mínimo, permisos de solo lectura para los siguientes datos: información personal de los empleados, información laboral, estado laboral, tareas de incorporación y registros de formación.
Subdominio de la empresa: El script necesita el subdominio exclusivo de BambooHR de su empresa para construir las URL correctas de los endpoints de la API.
Intervalo de fechas (START_DATE, END_DATE): Estas variables del script determinan el período de extracción según las fechas de contratación de los empleados. Se recomienda empezar con un período reciente de 3 a 6 meses para garantizar la calidad de los datos y controlar el volumen de extracción. Puede ampliar el intervalo para realizar un análisis histórico completo, pero tenga en cuenta los límites de solicitudes de la API.
Asignación de actividades (TASK_TO_ACTIVITY_MAP): Este diccionario del script es fundamental. Asigna los títulos exactos de las tareas de incorporación de su empresa en BambooHR a nombres de actividad estandarizados. Revise y personalice esta asignación para que coincida con la configuración de BambooHR de su organización.
Identificador del sistema de origen: En el script, la variable SOURCE_SYSTEM tiene asignado el valor «BambooHR». Puede cambiarlo si necesita otro identificador en el Registro de eventos final.
Consideraciones de rendimiento: Si su organización tiene miles de nuevas incorporaciones en el intervalo de fechas seleccionado, el script puede tardar bastante en ejecutarse, ya que necesita realizar varias llamadas a la API por empleado. Se recomienda ejecutarlo fuera de las horas de mayor actividad para evitar problemas de rendimiento y posibles límites de solicitudes de la API.

Consulta de ejemplo python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your companyclass="hl-string">'s subdomain (e.g., 'yourcompany' from yourcompany.bamboohr.com)
COMPANY_SUBDOMAIN = class="hl-string">'[Your Company Subdomain]'
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your BambooHR API Key
API_KEY = class="hl-string">'[Your BambooHR API Key]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the date range for new hires to extract (based on hire date)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31'

SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'BambooHR'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Critical: Customize this mapping to match your BambooHR task names --- #
TASK_TO_ACTIVITY_MAP = {
    class="hl-string">'Background Check': class="hl-string">'Background Check Completed',
    class="hl-string">'Send New Hire Packet': class="hl-string">'Paperwork Packet Sent',
    class="hl-string">'Complete New Hire Packet': class="hl-string">'Paperwork Packet Completed',
    class="hl-string">'IT Provisioning Request': class="hl-string">'IT Provisioning Requested',
    class="hl-string">'Order Equipment': class="hl-string">'Equipment Ordered',
    class="hl-string">'Equipment Delivered': class="hl-string">'Equipment Delivered',
    class="hl-string">'First Day Orientation': class="hl-string">'First Day Orientation Completed',
    class="hl-string">'Introduce to Team': class="hl-string">'Team Introduction Completed',
    class="hl-string">'30-Day Check-in': class="hl-string">'30-Day Check-in Completed',
    class="hl-string">'Complete Onboarding': class="hl-string">'Onboarding Tasks Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script Logic --- #

def get_new_hires(start_date, end_date):
    class="hl-string">"""Fetches employees hired within the specified date range."""
    url = fclass="hl-string">'https://api.bamboohr.com/api/gateway.php/{COMPANY_SUBDOMAIN}/v1/reports/custom'
    headers = {class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'}
    auth = (API_KEY, class="hl-string">'x')
    
    payload = {
        class="hl-string">'title': class="hl-string">'New Hire Report',
        class="hl-string">'fields': [class="hl-string">'employeeId', class="hl-string">'created', class="hl-string">'hireDate', class="hl-string">'department', class="hl-string">'jobTitle', class="hl-string">'location', class="hl-string">'supervisor'],
        class="hl-string">'filters': {
            class="hl-string">'lastChanged': {
                class="hl-string">'includeNull': class="hl-string">'false'
            },
            class="hl-string">'hireDate': {
                class="hl-string">'operator': class="hl-string">'between',
                class="hl-string">'value': start_date,
                class="hl-string">'value2': end_date
            }
        }
    }
    
    print(fclass="hl-string">"Fetching new hires from {start_date} to {end_date}...")
    response = requests.post(url, auth=auth, headers=headers, json=payload)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(fclass="hl-string">"Found {len(data.get('employees', []))} new hires.")
    return data.get(class="hl-string">'employees', [])

def get_onboarding_tasks(employee_id):
    class="hl-string">"""Fetches onboarding tasks for a specific employee."""
    url = fclass="hl-string">'https://api.bamboohr.com/api/gateway.php/{COMPANY_SUBDOMAIN}/v1/employees/{employee_id}/onboarding/tasks'
    headers = {class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'}
    auth = (API_KEY, class="hl-string">'x')
    response = requests.get(url, auth=auth, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json().get(class="hl-string">'tasks', [])
    return []

def get_training_records(employee_id):
    class="hl-string">"""Fetches training records for a specific employee."""
    url = fclass="hl-string">'https://api.bamboohr.com/api/gateway.php/{COMPANY_SUBDOMAIN}/v1/employees/{employee_id}/training/'
    headers = {class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'}
    auth = (API_KEY, class="hl-string">'x')
    response = requests.get(url, auth=auth, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    return []

def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the extraction and transformation."""
    try:
        new_hires = get_new_hires(START_DATE, END_DATE)
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching new hires: {e}")
        print(fclass="hl-string">"Response content: {e.response.text}")
        return

    event_log = []
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    for employee in new_hires:
        emp_id = employee[class="hl-string">'employeeId']
        print(fclass="hl-string">"Processing Employee ID: {emp_id}...")

        base_event = {
            class="hl-string">'OnboardingCase': emp_id,
            class="hl-string">'EmployeeId': emp_id,
            class="hl-string">'Department': employee.get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'JobTitle': employee.get(class="hl-string">'jobTitle'),
            class="hl-string">'Location': employee.get(class="hl-string">'location'),
            class="hl-string">'HiringManager': employee.get(class="hl-string">'supervisor'),
            class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Offer Accepted (inferred from hireDate)
        if employee.get(class="hl-string">'hireDate'):
            event_log.append({
                **base_event,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Accepted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{employee['hireDate']}T09:00:00Z",
                class="hl-string">'EndTimestamp': fclass="hl-string">"{employee['hireDate']}T09:00:00Z"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Employee Profile Created
        if employee.get(class="hl-string">'created'):
            event_log.append({
                **base_event,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Employee Profile Created',
                class="hl-string">'EventTimestamp': employee[class="hl-string">'created'].replace(class="hl-string">' ', class="hl-string">'T'),
                class="hl-string">'EndTimestamp': employee[class="hl-string">'created'].replace(class="hl-string">' ', class="hl-string">'T')
            })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Onboarding Task Events
        tasks = get_onboarding_tasks(emp_id)
        task_completion_dates = []
        for task in tasks:
            activity_name = TASK_TO_ACTIVITY_MAP.get(task.get(class="hl-string">'title'))
            if activity_name and task.get(class="hl-string">'completedDate'):
                event_log.append({
                    **base_event,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{task['completedDate']}T17:00:00Z",
                    class="hl-string">'EndTimestamp': fclass="hl-string">"{task['completedDate']}T17:00:00Z"
                })
                task_completion_dates.append(task.get(class="hl-string">'completedDate'))

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle Background Check Initiated (assumed from task creation)
            if task.get(class="hl-string">'title') == class="hl-string">'Background Check' and task.get(class="hl-string">'createdDate'):
                 event_log.append({
                    **base_event,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Background Check Initiated',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{task['createdDate']}T17:00:00Z",
                    class="hl-string">'EndTimestamp': fclass="hl-string">"{task['createdDate']}T17:00:00Z"
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Training Events
        trainings = get_training_records(emp_id)
        for training in trainings:
            if training.get(class="hl-string">'type') in [class="hl-string">'Compliance Training', class="hl-string">'Role-Specific Training', class="hl-string">'Mandatory Training']:
                if training.get(class="hl-string">'assignedDate'):
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Mandatory Training Assigned',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{training['assignedDate']}T17:00:00Z",
                        class="hl-string">'EndTimestamp': fclass="hl-string">"{training['assignedDate']}T17:00:00Z"
                    })
                if training.get(class="hl-string">'completed'):
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Mandatory Training Completed',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{training['completed']}T17:00:00Z",
                        class="hl-string">'EndTimestamp': fclass="hl-string">"{training['completed']}T17:00:00Z"
                    })

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

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'OnboardingCase', class="hl-string">'EventTimestamp'])
    
    output_filename = class="hl-string">'bamboohr_onboarding_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">"\nExtraction complete. Event log saved to '{output_filename}'.")

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

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