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Su Template de datos de onboarding de empleados

BambooHR

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

Su Template de datos de onboarding de empleados

Este Template proporciona todas las indicaciones necesarias para recopilar datos y analizar en detalle el proceso de onboarding de sus empleados. Describe los atributos de datos esenciales que debe recopilar, las actividades clave que debe supervisar y ofrece instrucciones claras para extraer estos datos de BambooHR de forma eficaz. Utilice este recurso para crear un registro de eventos sólido y obtener información precisa sobre su proceso de onboarding.

Atributos recomendados que debe recopilar
Actividades clave que debe supervisar para descubrir el proceso
Guía paso a paso para extraer datos de BambooHR

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

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Atributos de incorporación de empleados

Estos son los campos de datos esenciales que debe incluir en su registro de eventos para analizar de forma exhaustiva el proceso de incorporación de empleados.

5 Obligatorio 6 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Caso de incorporación OnboardingCase	El identificador único que agrupa todas las actividades de incorporación de una única persona empleada nueva.
Descripción Onboarding Case actúa como identificador central de todo el proceso de incorporación de empleados. Vincula todos los eventos relacionados, desde la aceptación inicial de la oferta hasta la finalización de la revisión de los 30 días, en un único recorrido coherente. En el análisis de Process Mining, este Atributo es fundamental para reconstruir el flujo integral del proceso de cada nueva contratación. Permite visualizar mapas de procesos, calcular KPI a nivel de caso, como el tiempo total de ciclo, y analizar distintas variantes del proceso. Sin un identificador de caso coherente, sería imposible realizar un seguimiento de cómo una persona empleada avanza 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 Este es un identificador conceptual que suele obtenerse combinando el ID del empleado con la instancia o la fecha de contratación, ya que BambooHR puede no tener un «ID de caso de onboarding» explícito. Debe construirse durante la preparación de los datos. Ejemplos ONB-00123ONB-00124ONB-00125
	Marca de tiempo del evento EventTimestamp	La fecha y hora exactas en que se completó o tuvo lugar una actividad de onboarding.
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 basados en el tiempo en 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 qué etapas tardan más, medir el rendimiento frente a los acuerdos de nivel de servicio y localizar retrasos que afectan negativamente a la experiencia de la nueva incorporación. Por qué es importante Esta marca de tiempo proporciona el orden cronológico de los eventos y es esencial para todos los análisis de rendimiento y duración, como el cálculo de los tiempos de ciclo y la identificación de retrasos. Dónde obtenerlo Se extrae de varios campos de fecha de BambooHR relacionados con la finalización de actividades, como «Fecha de aceptación de la oferta» o «Fecha de finalización de la verificación de antecedentes», así como de registros del sistema que registran cambios de estado. Ejemplos 2023-10-01T10:00:00Z2023-10-05T14:30:00Z2023-10-15T09:00:00Z
	Nombre de la actividad ActivityName	El nombre de la tarea o el hito específico que tuvo lugar en el proceso de onboarding.
Descripción Este atributo registra el nombre de cada evento o paso distinto dentro del proceso de onboarding del empleado. 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 comprender las distintas rutas o variantes que siguen las nuevas incorporaciones. Al examinar la secuencia de estas actividades, los analistas pueden detectar desviaciones respecto al proceso estándar y oportunidades de mejora. Por qué es importante Define los pasos del proceso, forma la estructura básica del mapa del proceso y permite analizar el flujo de trabajo, los cuellos de botella y las variaciones. Dónde obtenerlo Se obtiene a partir de cambios de estado, finalizaciones de tareas o campos de fecha específicos de las listas de comprobación o los flujos de contratación de onboarding de BambooHR. Ejemplos Oferta aceptadaPaquete de documentación enviadoSolicitud de provisión de TI enviadaRevisión de 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 garantizar la gobernanza de los datos y aporta contexto, especialmente cuando se combinan datos de varios sistemas. Aunque pueda parecer un dato evidente, indicar explícitamente el sistema de origen es importante para conocer la trazabilidad de los datos y resolver problemas. En entornos analíticos grandes, garantiza que los usuarios comprendan el contexto de los datos y puedan rastrearlos hasta su origen si surgen dudas o incoherencias. Por qué es importante Aporta un contexto esencial sobre el origen de los datos, importante para la gobernanza y la validación de los datos, así como para integrar información de varias fuentes. Dónde obtenerlo Es un valor estático, «BambooHR», que se añade durante el proceso de transformación de datos. Ejemplos BambooHR
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	La 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 de datos más reciente. Proporciona a los usuarios una visión clara de la actualidad y la relevancia de los datos. En cualquier análisis, especialmente en los que supervisan procesos en curso, es fundamental conocer la vigencia de los datos. Esta marca de tiempo ayuda a confiar en los datos consultados y a comprender si reflejan el estado actual de las operaciones o un momento anterior. Es esencial para los Dashboards que realizan el seguimiento de los casos activos de incorporación. Por qué es importante Informa a los usuarios sobre la actualidad de los datos y les permite entender hasta qué punto el análisis del proceso refleja la situación actual. 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
	Cargo JobTitle	La función o el puesto específico de la nueva incorporación.
Descripción Este atributo contiene el cargo oficial de la nueva persona empleada, por ejemplo, «Ingeniero de software», «Ejecutivo de cuentas» o «Responsable de producto». Aporta otra dimensión importante para analizar el proceso de onboarding. Los distintos puestos pueden tener requisitos de onboarding específicos, como formación especializada o preparación de equipos. Analizar los datos por cargo puede revelar si determinados puestos sufren retrasos más largos o siguen rutas de proceso diferentes. Esto ayuda a adaptar y optimizar la experiencia de onboarding según las necesidades concretas del puesto. Por qué es importante Permite analizar el proceso de onboarding según la complejidad y los requisitos del puesto, y ayuda a adaptar la experiencia a las distintas funciones. Dónde obtenerlo Un campo estándar asociado a la información laboral del empleado en BambooHR. Ejemplos Ingeniero sénior de softwareCoordinador de marketingDirector regional de ventas
	Departamento Department	El departamento al que se incorpora la nueva persona empleada.
Descripción Este atributo especifica el departamento de la organización, como «Ingeniería», «Ventas» o «Marketing», al que pertenece la nueva incorporación. Es una dimensión clave para segmentar y comparar el rendimiento del proceso. Analizar el proceso de onboarding por departamento es fundamental para comprender las diferencias de rendimiento en la organización. Ayuda a responder preguntas como «¿Qué departamentos tienen los tiempos de ciclo de onboarding más largos?» o «¿Las tasas de cumplimiento de la formación obligatoria son menores en determinados departamentos?». Estos datos permiten aplicar medidas específicas y compartir buenas prácticas entre departamentos. Por qué es importante Permite comparar la eficiencia del onboarding, los tiempos de ciclo y las tasas de cumplimiento entre distintas áreas de la organización. Dónde obtenerlo Un campo estándar asociado a la información laboral del empleado en BambooHR. Ejemplos IngenieríaVentasMarketingRecursos Humanos
	ID del empleado EmployeeId	Un identificador único asignado a cada empleado en BambooHR.
Descripción El ID del empleado es la clave única que identifica a una persona concreta en el sistema de RR. HH. Permanece constante durante toda su relación laboral. Aunque el caso de onboarding es el identificador principal del proceso, el ID del empleado es fundamental para vincular los datos de onboarding con el registro maestro de la persona. Esto permite enriquecerlos con otros atributos del empleado, como el cargo o el departamento, y realizar un análisis más completo de cómo varía la experiencia de onboarding según el tipo de empleado. Por qué es importante Identifica de forma única a la nueva incorporación, permite enriquecer los datos con otra información del empleado y facilita el seguimiento de todo su ciclo de vida más allá del onboarding. Dónde obtenerlo Está disponible como campo estándar en el registro del empleado de BambooHR. Ejemplos 601856018660187
	Marca de tiempo de finalización EndTimestamp	La marca de tiempo de finalización de una actividad, si tiene una duración medible.
Descripción Mientras que StartTime (EventTimestamp) indica cuándo tiene lugar una actividad, EndTimestamp marca su finalización. 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 una marca de tiempo de inicio y otra de finalización permite calcular con mayor precisión el tiempo de procesamiento de cada actividad. Esto ayuda a distinguir entre el tiempo dedicado activamente a una tarea y el 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 entre el tiempo de trabajo activo y el tiempo de espera. Dónde obtenerlo Se obtiene a partir de las marcas de tiempo de actividades secuenciales. Por ejemplo, el EndTimestamp de «Verificación de antecedentes iniciada» sería la marca de tiempo de «Verificación de antecedentes completada». Ejemplos 2023-10-02T11:00:00Z2023-10-06T16:45:00Z2023-10-16T10:00:00Z
	Responsable de contratación HiringManager	El nombre de la persona responsable a la que reporta la nueva persona empleada.
Descripción Este atributo identifica al responsable directo de la nueva incorporación. La persona responsable de la contratación suele desempeñar un papel fundamental en el proceso de onboarding, con tareas como presentar a la persona al equipo y establecer sus objetivos iniciales. Analizar el rendimiento del onboarding por responsable de contratación puede mostrar qué responsables integran mejor a los nuevos miembros del equipo y quiénes necesitan apoyo o formación adicional. También ayuda a identificar buenas prácticas de responsables con buenos resultados para compartirlas en toda la organización y mejorar la coherencia y la calidad general de la experiencia de las nuevas incorporaciones. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento por responsable, identificar quiénes realizan un onboarding eficaz y quiénes pueden necesitar más apoyo. Dónde obtenerlo Normalmente se encuentra en la información laboral del empleado o en los datos de su estructura de dependencia en BambooHR. Ejemplos Jane DoeJohn SmithEmily Jones
	Ubicación Location	La ubicación principal de trabajo o la oficina de la nueva incorporación.
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 designación «Remoto». Analizar los datos por ubicación es importante para identificar diferencias regionales en el proceso de onboarding. Por ejemplo, los plazos de entrega de equipos pueden variar considerablemente entre ubicaciones, o distintas oficinas pueden tener sus propios procedimientos locales de orientación. Este análisis ayuda a estandarizar el proceso cuando sea posible, sin dejar de adaptarlo a las variaciones locales necesarias. Por qué es importante Ayuda a identificar variaciones regionales en el rendimiento del proceso, como retrasos en la entrega de equipos o diferencias en los procedimientos locales de orientación. Dónde obtenerlo Un campo estándar del perfil del empleado en BambooHR, normalmente dentro de los datos de empleo o ubicación. Ejemplos Oficina de Nueva YorkLondres, Reino UnidoRemoto (EE. UU.)Sede central de San Francisco
	Equipo Team	El equipo específico al que se asigna la nueva incorporación dentro de un departamento.
Descripción Este atributo proporciona un nivel de detalle organizativo más preciso que el departamento. Especifica el equipo inmediato, como «Desarrolladores frontend» o «Equipo de ventas empresariales». Aunque el análisis a nivel de departamento resulta útil, el análisis a nivel de equipo puede revelar datos más específicos. Puede mostrar diferencias de rendimiento entre equipos con funciones similares y ayudar a identificar cómo influyen las prácticas propias de cada equipo, como las presentaciones internas o la formación, en el proceso general de onboarding. Es especialmente útil en departamentos grandes que necesitan un desglose más detallado. Por qué es importante Ofrece una visión más detallada que el departamento y permite analizar las diferencias de rendimiento y las variaciones del proceso entre equipos concretos. Dónde obtenerlo Puede ser un campo estándar o personalizado de BambooHR, normalmente incluido en la asignación organizativa del empleado. Ejemplos Ingeniería de plataformasVentas del mercado intermedioMarketing de contenidos
	Es retrabajo IsRework	Un indicador que señala si una actividad es la repetición de un paso que ya se había realizado.
Descripción Este atributo booleano calculado se establece en true si una actividad, como 'Paquete de documentación enviado', aparece más de una vez en el mismo caso de incorporación. Indica que un paso del proceso tuvo que repetirse, lo que normalmente apunta a un error, información incompleta o una ineficiencia. La identificación del retrabajo es una capacidad clave de Process Mining. Este indicador permite filtrar y cuantificar fácilmente las instancias de retrabajo. Es compatible directamente con los Dashboards y los KPI centrados en el retrabajo, y ayuda a poner de relieve las fricciones y el desperdicio del proceso. Reducir el retrabajo se traduce en tiempos de ciclo más cortos y una experiencia más fluida tanto para la persona recién contratada como para el equipo de RR. HH. Por qué es importante Pone de relieve las ineficiencias, los errores y el esfuerzo desperdiciado del proceso al señalar las actividades que tuvieron que repetirse. 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 nueva incorporación dentro de su ciclo de vida laboral.
Descripción Este atributo registra el estado de la persona recién contratada a medida que avanza, por ejemplo, de 'Oferta aceptada' a 'Precontratación' y después a 'Activo'. Proporciona una visión general de la fase en la que se encuentra la persona dentro del proceso completo. En Process Mining, puede utilizarse como atributo a nivel de caso para filtrar los casos activos de incorporación o analizar cuánto tiempo permanecen los casos en un estado determinado. Resulta especialmente útil para los Dashboards que ofrecen una visión en tiempo real de todos los procesos de incorporación en curso y ayudan a los equipos de RR. HH. y a las personas responsables a supervisar el progreso. Por qué es importante Proporciona una visión general del estado del caso de onboarding, permite filtrar los casos activos y supervisar el progreso general. Dónde obtenerlo Es un campo estándar del registro del empleado en BambooHR. Ejemplos ActivoInactivoFinalizadoDe permiso
	Fecha de inicio StartDate	El primer día oficial de trabajo de la nueva persona empleada.
Descripción La fecha de inicio es un hito fundamental del proceso de onboarding. 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 se utiliza como referencia clave en muchos análisis. Por ejemplo, sirve para calcular el KPI «Tiempo hasta estar preparado para el primer día», que mide si todas las tareas previas a la contratación necesarias se completaron antes del primer día de trabajo. También ayuda a analizar la puntualidad de las actividades previas a la contratación y su impacto en la productividad del primer día. Por qué es importante Actúa como un hito fundamental para diferenciar las actividades previas y posteriores a la contratación y medir si las nuevas incorporaciones están preparadas 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 de la nueva incorporación NewHireName	El nombre completo de la persona empleada que participa en el proceso de onboarding.
Descripción Este atributo contiene el nombre de la persona recién incorporada. Se utiliza principalmente con fines operativos, por ejemplo, en informes o Dashboards que requieren identificar a personas concretas. En el 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 utilizan los equipos de RR. HH. o las personas responsables para realizar el seguimiento de casos activos, disponer del nombre puede aportar un contexto inmediato y fácil de interpretar. Por qué es importante Proporciona un contexto claro y fácil de interpretar sobre casos concretos, especialmente en Dashboards operativos para los equipos de RR. HH. y las personas responsables. Dónde obtenerlo 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 nueva incorporación.
Descripción Este atributo especifica el país de empleo. Para las organizaciones internacionales, es una dimensión fundamental para el análisis. Los procesos de onboarding y las normativas pueden variar considerablemente de un país a otro. Analizar el proceso por país ayuda a las organizaciones a comprender estas diferencias, garantizar el cumplimiento de las leyes locales e identificar oportunidades para estandarizar las prácticas entre regiones cuando sea adecuado. También puede explicar las variaciones en los tiempos de ciclo relacionadas con festivos o procedimientos administrativos específicos de cada país. Por qué es importante Esencial para que las organizaciones internacionales analicen las variaciones del proceso, garanticen el cumplimiento local y gestionen los requisitos de onboarding específicos de cada región. Dónde obtenerlo 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 onboarding.
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 «Paquete de documentación enviado», mientras que la persona responsable de la contratación completa «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 funciones participan en las actividades que consumen más tiempo o presentan cuellos de botella. También permite analizar las tareas realizadas por grupos de usuarios concretos, 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 específico de cada usuario. Dónde obtenerlo Esta información puede registrarse en los registros de auditoría o en los detalles de finalización de tareas de BambooHR, normalmente 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 del onboarding OnboardingCycleTime	La duración total del proceso de onboarding de un caso individual.
Descripción Esta métrica calculada mide el tiempo de ciclo de extremo a extremo de cada caso de incorporación, normalmente desde 'Oferta aceptada' hasta 'Revisión de 30 días completada'. Representa el tiempo total transcurrido durante todo el proceso. Es un indicador clave de rendimiento (KPI) principal para evaluar la eficiencia general del proceso. Se utiliza en los Dashboards para realizar el seguimiento de los tiempos medios de incorporación, comparar el rendimiento entre departamentos o puestos y medir el impacto de las iniciativas de mejora de procesos. Un tiempo de ciclo menor suele correlacionarse con una mejor experiencia para la persona recién contratada y con costes administrativos más bajos. Por qué es importante Es un KPI fundamental para medir la eficiencia general del proceso y realizar el seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo. Dónde obtenerlo Se calcula como la diferencia de tiempo entre la marca de tiempo de la primera actividad y la de la última actividad del caso. Ejemplos 35 días42 días28 días

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de incorporación de empleados

Estos son los pasos críticos y los hitos del proceso que debe capturar en su registro de eventos para descubrir el proceso con precisión y supervisar su rendimiento.

7 Recomendado 8 Opcional

	Actividad	Descripción
	Comprobación de antecedentes completada	Esta actividad indica que la comprobación de antecedentes de la nueva contratación se ha completado correctamente y que los resultados están disponibles. En BambooHR, se registra cuando la tarea «Background Check» de la lista de comprobación de incorporación se marca como «Completed».
Por qué es importante Este es un hito clave de Cumplimiento. Los retrasos entre el inicio y la finalización pueden convertirse en un cuello de botella importante, y realizar un seguimiento de este intervalo ayuda a garantizar que los requisitos previos a la contratación se cumplan antes de la fecha de inicio. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo de finalización de la tarea «Background Check» dentro de la Onboarding Task List de la nueva contratación. Recopilar El evento se registra cuando el estado de la tarea de comprobación de antecedentes se actualiza a «Completed». Tipo de evento explicit
	Formación obligatoria completada	Marca la finalización satisfactoria de un curso de formación obligatorio por parte de la nueva persona empleada. BambooHR registra este evento cuando el estado de una formación asignada se actualiza a «Completed» en el módulo de seguimiento de formación.
Por qué es importante Este es un hito crítico de Cumplimiento. Realizar un seguimiento de su finalización garantiza que la empresa cumpla los requisitos legales y las políticas internas, y que las personas empleadas dispongan de los conocimientos necesarios para sus funciones. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo en la que el estado de un registro de formación cambia a «Completed» en el módulo Training de BambooHR. Recopilar El sistema registra un evento independiente cuando el campo de estado de un registro de formación se actualiza a «Completed». Tipo de evento explicit
	Oferta aceptada	Esta actividad marca el inicio oficial del proceso de incorporación y tiene lugar cuando una persona candidata acepta formalmente su oferta de empleo. En BambooHR, normalmente se registra cuando el estado de la persona candidata en el Applicant Tracking System (ATS) cambia a «Hired», lo que activa la creación de su perfil de empleado y de la lista de comprobación de incorporación.
Por qué es importante Este es el punto de partida fundamental de cada caso de incorporación. Analizar el tiempo transcurrido desde este evento hasta los demás ayuda a medir la eficiencia y la velocidad generales del proceso previo a la contratación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la fecha en que el estado de la persona candidata se actualiza a «Hired» en el módulo ATS de BambooHR o de la fecha de contratación de la persona empleada. Recopilar Identifique la marca de tiempo en la que el campo «status» de una persona solicitante cambia a «Hired». Tipo de evento inferred
	Orientación del primer día completada	Marca la finalización de la sesión inicial de orientación de la nueva contratación, que abarca la cultura de la empresa, las políticas y las presentaciones. Se captura cuando RR. HH. o la persona responsable de la contratación marca como completada una tarea «First Day Orientation» en la lista de comprobación de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante Este es un hito fundamental para el compromiso y la integración de la persona empleada. Garantizar que se produzca de forma coherente y puntual es esencial para preparar a las nuevas contrataciones para el éxito y ofrecerles una experiencia positiva. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo de finalización de la tarea «First Day Orientation» dentro de la Onboarding Task List. Recopilar El evento se registra cuando la tarea de orientación se marca como «Completed». Tipo de evento explicit
	Paquete de documentación completado	Este evento tiene lugar cuando la nueva contratación termina de firmar todos los documentos requeridos de su paquete de incorporación. BambooHR lo registra automáticamente cuando la persona empleada completa todas las firmas electrónicas de un paquete enviado.
Por qué es importante Completar la documentación es un requisito previo fundamental para el primer día de una nueva contratación. Analizar este hito es esencial para garantizar el Cumplimiento y la preparación, y para evitar retrabajos y retrasos en la fecha de inicio. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo en la que el estado del paquete de incorporación enviado cambia a «Completed» en BambooHR. Recopilar El sistema registra un evento independiente cuando se completa la última firma electrónica requerida en un paquete de incorporación. Tipo de evento explicit
	Revisión de los 30 días completada	Representa la finalización de la primera revisión formal entre la nueva contratación y su persona responsable, que normalmente tiene lugar alrededor de los 30 días. Se captura cuando una tarea «30-Day Check-in» o un formulario de evaluación del desempeño se marca como completado en BambooHR.
Por qué es importante Este hito es fundamental para obtener comentarios tempranos, abordar inquietudes y mejorar la retención de las personas empleadas. Realizar un seguimiento de su finalización garantiza una interacción coherente con las nuevas contrataciones durante un periodo crítico. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo de finalización de una tarea «30-Day Check-in» o de un formulario de evaluación del desempeño en BambooHR. Recopilar El evento se registra cuando una persona responsable marca la tarea o el formulario de revisión como «Completed». Tipo de evento explicit
	Tareas de incorporación completadas	Esta actividad marca la finalización de todas las tareas asignadas en la lista de comprobación de incorporación de la nueva contratación. El evento puede inferirse cuando el porcentaje de finalización de la lista de tareas de incorporación alcanza el 100 % o cuando se marca una tarea final «Complete Onboarding».
Por qué es importante Este evento constituye el punto final definitivo de la parte estructurada de la incorporación, basada en tareas. Confirma que todos los pasos administrativos y preparatorios se han ejecutado correctamente. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la marca de tiempo de la última tarea completada en la Onboarding Task List de una persona empleada o cuando el estado general del proceso de incorporación se marca como «Complete». Recopilar Identifique la última marca de tiempo de finalización entre todas las tareas asociadas a un único caso de incorporación. Tipo de evento inferred
	Comprobación de antecedentes iniciada	Representa el momento en que se solicita una comprobación de antecedentes para la nueva contratación mediante un servicio integrado. Normalmente se registra cuando se crea una tarea específica de «Background Check» o se marca como iniciada en la lista de tareas de incorporación de la nueva contratación en BambooHR.
Por qué es importante Realizar un seguimiento del inicio de las comprobaciones de antecedentes ayuda a identificar retrasos en el proceso de selección previo al empleo, que a menudo constituye un elemento crítico para el Cumplimiento y la contratación puntual. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la fecha de creación o inicio de la tarea «Background Check» dentro de una Onboarding Task List en BambooHR. Recopilar El evento se registra cuando se crea la tarea de comprobación de antecedentes o cuando su estado cambia a «In Progress». Tipo de evento explicit
	Equipo entregado	Esta actividad indica que el equipo solicitado se ha entregado físicamente y está listo para la nueva contratación. A menudo se realiza un seguimiento mediante una tarea independiente de «Equipment Delivered» o «Workspace Setup» marcada como completada en la lista de comprobación de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante Realizar un seguimiento del tiempo entre el pedido y la entrega permite detectar posibles cuellos de botella en la cadena de suministro o la logística. Esto ayuda a garantizar que todos los activos físicos estén disponibles antes de la fecha de inicio de la persona empleada. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo de finalización de una tarea «Equipment Delivered» o «Workspace Setup» en la Onboarding Task List. Recopilar El evento se registra cuando el estado de la tarea de entrega o configuración se actualiza a «Completed». Tipo de evento explicit
	Equipo solicitado	Representa el momento en que se solicita el hardware necesario, como un portátil o un teléfono, para la nueva contratación. Normalmente se registra cuando una tarea «Order Equipment» se marca como completada en la lista de comprobación 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. Los retrasos en este punto afectan directamente a la preparación y la productividad del primer día. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo de finalización de una tarea «Order Equipment» dentro de la Onboarding Task List en BambooHR. Recopilar El evento se registra cuando el estado de la tarea «Order Equipment» se actualiza a «Completed». Tipo de evento explicit
	Formación obligatoria asignada	Este evento tiene lugar cuando se asigna a la nueva persona empleada la formación obligatoria de Cumplimiento o específica de su función. En BambooHR, se registra explícitamente en el módulo de seguimiento de formación cuando se añade una nueva formación al registro de una persona empleada.
Por qué es importante Este es el punto de partida para medir el Cumplimiento de la formación. Analizar el tiempo transcurrido desde la asignación hasta la finalización ayuda a garantizar que las personas empleadas cumplan puntualmente los requisitos normativos y de la empresa. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la fecha de creación de un registro de formación asignado a una persona empleada específica en el módulo Training de BambooHR. Recopilar El sistema registra un evento independiente cuando se crea una nueva entrada en la tabla de seguimiento de formación de empleados. Tipo de evento explicit
	Paquete de documentación enviado	Marca el momento en que se envía a la nueva contratación el paquete de documentos, que contiene elementos como el I-9, el W-4 y las políticas de la empresa, para su revisión y firma. 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 Workflow administrativo fundamental. Medir el tiempo transcurrido desde este punto hasta la finalización de la documentación ayuda a evaluar la eficiencia del proceso documental. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo en la que se envía un paquete de documentación a una persona empleada para su firma electrónica en BambooHR. Recopilar El sistema registra un evento independiente cuando se ejecuta la acción «Send Packet». Tipo de evento explicit
	Perfil de empleado creado	Representa la creación oficial del registro de la nueva contratación en el HRIS, que pasa de ser una persona candidata a una persona empleada. Se infiere a partir de la fecha de creación del registro de la persona empleada en la base de datos principal de BambooHR, lo que normalmente ocurre después de aceptar la oferta.
Por qué es importante Esta actividad constituye la base de todos los pasos posteriores de incorporación, como la provisión de TI y la configuración de nómina. Proporciona una marca de tiempo clara del momento en que la persona empleada entra oficialmente en el 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. Recopilar Utilice la marca de tiempo de metadatos «created_at» o su equivalente del registro principal de la persona empleada. Tipo de evento inferred
	Presentación al equipo completada	Representa la presentación formal de la nueva contratación a las personas integrantes de su equipo inmediato. Normalmente es una actividad de acompañamiento dirigida por la persona responsable y se registra mediante la finalización de la tarea correspondiente en la lista de comprobación de incorporación de BambooHR.
Por qué es importante La integración social es una parte clave de una incorporación satisfactoria. Realizar un seguimiento de esta actividad ayuda a garantizar que las personas responsables completen los pasos importantes para dar la bienvenida a las nuevas contrataciones y fomentar la cohesión del equipo. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la marca de tiempo de finalización de una tarea «Team Introduction» en la Onboarding Task List, normalmente asignada a la persona responsable de la contratación. Recopilar El evento se registra cuando la persona responsable marca la tarea «Team Introduction» como «Completed». Tipo de evento explicit
	Solicitud de provisión de TI enviada	Esta actividad marca la solicitud formal enviada al departamento de TI para crear las cuentas y los accesos necesarios para la nueva contratación. En BambooHR, normalmente se registra cuando se crea y asigna una tarea predefinida de «IT Provisioning» dentro de la lista de comprobación de incorporación.
Por qué es importante La provisión puntual de TI es fundamental para lograr un primer día productivo. Realizar un seguimiento de este evento ayuda a medir la capacidad de respuesta de TI y a diagnosticar retrasos en la concesión de acceso a los sistemas. Dónde obtenerlo Se captura a partir de la fecha y hora de creación de la tarea «IT Account Provisioning» o de una tarea similar en la Onboarding Task List de la nueva contratación. Recopilar El evento se registra cuando se crea la tarea de provisión de TI en una lista de comprobación de incorporación. 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, vaya a Reports. En la sección «Manage Reports», haga clic en «Add Report».
Configure el informe: Asigne al informe un nombre descriptivo, como «Onboarding Process Mining Export». Añada una breve descripción si lo desea.
Seleccione los campos del informe: En la pestaña «Fields», seleccione todas las columnas necesarias para el Registro de eventos. Esto incluye los identificadores de empleados, los Atributos clave y todos los campos de fecha relevantes correspondientes a las actividades de incorporación. Deberá seleccionar campos como:
- Employee #
- First Name, Last Name
- Department, Job Title, Location
- Hiring Manager
- Hire Date (para «Employee Profile Created»)
- Cualquier campo de fecha personalizado que utilice para hitos como «Offer Accepted Date».
- Las fechas de finalización de todas las tareas relevantes de incorporación y desvinculación. Deberá seleccionar cada tarea específica, por ejemplo: «Background Check Completed Date», «Paperwork Packet Sent Date», «Paperwork Packet Completed Date», «IT Provisioning Requested Date», etc.
- Fechas del módulo de formación, como «Mandatory Training Assigned Date» y «Mandatory Training Completed Date».
Configure los filtros del informe: Vaya a la pestaña «Filters» para definir el alcance de sus datos. Se recomienda filtrar por «Hire Date» para incluir empleados de un periodo específico, por ejemplo, los últimos 6 meses. Esto evita que el informe sea demasiado grande y se interrumpa por tiempo de espera agotado.
Guarde y genere el informe: Una vez configurados todos los campos y filtros, haga clic en «Save & Run». Revise los resultados en la interfaz de BambooHR para comprobar que contiene los empleados y las columnas de datos esperados.
Exporte los datos: Haga clic en el botón de exportación, que normalmente se representa con un icono de nube o flecha, y seleccione «Comma Separated Values (.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 proporcionado en la sección «query» de este documento y guárdelo como transform_bamboohr.py en el mismo directorio que el archivo CSV exportado.
Instale la biblioteca necesaria: Si no tiene pandas instalado, abra un terminal o símbolo del sistema y ejecute el comando: pip install pandas.
Ejecute la transformación: Abra el terminal o símbolo del sistema, vaya al directorio que contiene sus archivos y ejecute el script con el comando: python transform_bamboohr.py. Esto procesará la exportación CSV en formato ancho y generará un archivo llamado event_log.csv en el formato largo correcto para Process Mining.
Cargue los datos 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 necesita permisos para crear, consultar y exportar informes personalizados que contengan datos de empleados.
Campos del informe: La base de este método consiste en seleccionar los campos correctos. El informe debe crearse en formato 'ancho', con una fila por empleado y una columna de fecha independiente para cada actividad de incorporación. Debe incluir Employee # como identificador del caso y todas las columnas de atributos relevantes, como Departamento, Job Title y Hiring Manager.
Campos y tareas personalizados: Esta extracción depende en gran medida del uso que haga su organización de BambooHR. Actividades como 'Oferta aceptada' o 'Equipo solicitado' deben capturarse en campos de fecha personalizados específicos o como tareas dentro de una lista de comprobación de incorporación. Asegúrese de seleccionar los campos de fecha de finalización de estas tareas, no solo sus nombres.
Filtros de intervalo de fechas: Para garantizar el rendimiento y la relevancia, filtre siempre el informe por 'Fecha de contratación'. Normalmente, un periodo móvil de los últimos 6 a 12 meses es suficiente para el análisis del proceso sin crear un archivo de exportación excesivamente grande.
Programación de informes: Para realizar una supervisión continua, considere utilizar la función de BambooHR que permite programar la ejecución del informe personalizado y recibirlo por correo electrónico de forma periódica, por ejemplo, cada semana. Esto puede ayudar a automatizar la primera parte del proceso de extracción.

a 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 instalada en su sistema. Instale las bibliotecas necesarias, pandas y requests, ejecutando el siguiente comando en el 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, situado en la esquina superior derecha, seleccione «API Keys» 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 los valores de marcador de posición de COMPANY_SUBDOMAIN por el subdominio único de su empresa, es decir, la parte de la URL de BambooHR que aparece antes de «.bamboohr.com», y 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 definen el periodo de tiempo de las nuevas contrataciones que se incluirán en la extracción. Utilice el formato «YYYY-MM-DD».
Ejecute el script: Ejecute el script desde el 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: El script consulta primero el endpoint de informes del directorio de empleados para obtener una lista de todas las personas contratadas dentro del intervalo de fechas especificado. Esta lista constituye la base del identificador OnboardingCase.
Obtención iterativa de datos: Para cada nueva contratación identificada, el script realiza llamadas posteriores a la API para recuperar la información detallada de su perfil, las tareas de incorporación asignadas y los registros de formación. Así se recopilan todos los datos relevantes del proceso de incorporación de cada persona.
Transformación y asignación de 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 necesarios para Process Mining. Eventos como «Offer Accepted» y «Employee Profile Created» se derivan de las fechas de contratación y creación del empleado.
Revise la salida de la consola: Mientras se ejecuta, el script mostrará actualizaciones de progreso en la consola, incluido el número de nuevas contrataciones encontradas y el nombre de cada persona procesada. Supervise esta salida para detectar posibles errores o advertencias.
Genere el archivo de Registro de eventos: Una vez procesados todos los empleados, el script compilará los datos en un único marco de datos y lo guardará como un archivo CSV llamado bamboohr_onboarding_event_log.csv en el mismo directorio. Este archivo tendrá las columnas necesarias para ProcessMind.
Prepárese para la carga: Abra el archivo CSV generado para revisar su contenido. Compruebe que las columnas OnboardingCase, ActivityName y EventTimestamp estén correctamente cumplimentadas antes de cargar el archivo en su herramienta de Process Mining.

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 del empleado, información del puesto, estado laboral, tareas de incorporación y registros de formación.
Subdominio de la empresa: El script necesita el subdominio único de su empresa en BambooHR para construir las URL correctas de los endpoints de la API.
Intervalo de fechas (START_DATE, END_DATE): Estas variables del script controlan el periodo de extracción según las fechas de contratación de los empleados. Se recomienda comenzar con un periodo reciente de 3 a 6 meses para garantizar la calidad de los datos y controlar el volumen de extracción. Para realizar un análisis histórico completo, puede ampliar el intervalo, pero tenga en cuenta los límites de frecuencia 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. Debe revisar y personalizar esta asignación para adaptarla a la configuración específica de BambooHR de su organización.
Identificador del sistema de origen: La variable SOURCE_SYSTEM está codificada como «BambooHR» en el script. Puede ajustarla si necesita otro identificador en su Registro de eventos final.
Consideraciones de rendimiento: En organizaciones con miles de nuevas contrataciones dentro del intervalo seleccionado, el script puede tardar bastante debido a las múltiples llamadas a la API necesarias por empleado. Se recomienda ejecutarlo fuera de las horas punta para evitar impactos en el rendimiento y posibles limitaciones de frecuencia de la API.

a 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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