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Su Template de datos para contratación y captación de talento

Greenhouse

Atributos de contratación y captación de talento (21) Actividades de contratación y captación de talento (14) Guías de extracción (3)

Su Template de datos para contratación y captación de talento

Este Template ofrece una guía completa para recopilar los datos adecuados sobre el proceso de contratación y captación de talento. Describe los atributos esenciales que debe seguir, las actividades clave que debe registrar y cómo extraer esta información de Greenhouse. Si sigue este Template, dispondrá de una base de datos adecuada para analizar el proceso en profundidad.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que debe seguir
Guía de extracción

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

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Atributos de contratación y captación de talento

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en el Registro de eventos y analizar de forma exhaustiva el proceso de contratación y captación de talento en Greenhouse.

5 Obligatorio 6 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Marca de tiempo de la actividad ActivityTimestamp	Fecha y hora exactas en que se produjo la actividad de selección.
Descripción La marca de tiempo de la actividad indica el momento exacto en que ocurrió un evento del proceso de selección. Es la base temporal de todos los análisis de rendimiento y duración, y establece el orden cronológico de las actividades de cada solicitud de empleo. Esta marca de tiempo es esencial para calcular todos los KPI relacionados con el tiempo, como el tiempo de contratación, el tiempo de ciclo de programación de entrevistas y el tiempo de respuesta a la retroalimentación de las entrevistas. Al analizar el tiempo transcurrido entre actividades, las organizaciones pueden medir la eficiencia, detectar demoras y supervisar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio. Esto permite crear Dashboards centrados en el rendimiento y los cuellos de botella. Por qué es importante Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar los eventos, calcular los tiempos de ciclo y analizar el rendimiento del proceso de selección. Dónde obtenerlo Se encuentra en varios objetos de Greenhouse, por ejemplo, como 'applied_at' en el objeto Application, 'created_at' en los objetos Offer o en las marcas de tiempo de los registros de actividad y auditoría. Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Nombre de la actividad ActivityName	Nombre de la actividad o etapa específica del proceso de selección.
Descripción Este atributo registra el nombre de cada evento del proceso de selección, como 'Solicitud recibida', 'Entrevista programada' o 'Oferta aceptada'. La secuencia de estos eventos conforma el mapa del proceso. Analizar la secuencia y la frecuencia de estas actividades es fundamental para Process Mining. Permite visualizar el proceso de selección, identificar las rutas más comunes, detectar desviaciones del flujo de trabajo estándar y localizar cuellos de botella donde el proceso se detiene. Por ejemplo, permite hacer seguimiento de cuántas solicitudes pasan de 'Solicitud revisada' a 'Evaluación del reclutador realizada'. Por qué es importante Este atributo define los pasos del proceso de selección y permite visualizar el flujo del proceso e identificar cuellos de botella y desviaciones. Dónde obtenerlo A menudo se obtiene al asignar nombres a los cambios de etapa de las solicitudes, los estados de las entrevistas, los eventos de las ofertas u otras acciones auditables en Greenhouse. Puede requerir una lógica que convierta los eventos del sistema en nombres de actividad estandarizados. Ejemplos Solicitud revisadaEntrevista realizadaOferta aceptadaSolicitud rechazada
	Solicitud de empleo JobApplicationId	Identificador único de la solicitud de una persona candidata para un puesto específico.
Descripción El ID de la solicitud de empleo es la base del análisis del proceso de selección, ya que funciona como identificador único del caso. Vincula todas las actividades relacionadas, desde el envío inicial y la evaluación hasta las entrevistas, las ofertas y la decisión final de contratación. Así, permite ver de principio a fin el recorrido de cada persona candidata. En Process Mining, este atributo se utiliza para reconstruir el recorrido exacto de cada persona candidata por el proceso de selección. Permite analizar las variantes del proceso, los tiempos de ciclo de cada solicitud y los puntos de abandono, y ofrece una visión clara de todo el ciclo de selección de cada persona. Por qué es importante Este es el ID del caso esencial que conecta todos los eventos de selección de una persona candidata y permite analizar todo el proceso de contratación, de principio a fin. Dónde obtenerlo Suele ser la clave principal de un objeto de solicitud. Consulte la documentación de la API de Greenhouse para el endpoint 'Applications', que suele aparecer como 'id' o 'application_id'. Ejemplos 987654321098765432119876543212
	Sistema de origen SourceSystem	Identifica el sistema de registro del que se extrajeron los datos.
Descripción Este atributo especifica el origen de los datos de selección. En este proceso, el valor sería siempre 'Greenhouse'. Aunque parezca un dato fijo, registrar explícitamente el sistema de origen es fundamental para la gobernanza de datos, la resolución de problemas y los casos en que los datos se complementan con información de otros sistemas, como un sistema de información de recursos humanos (HRIS). Aporta claridad sobre la procedencia de los datos y ayuda a mantener su integridad en toda la organización. Por qué es importante Garantiza la trazabilidad del origen de los datos, fundamental para la gobernanza, la validación y la gestión de datos procedentes de varias fuentes. Dónde obtenerlo Es un valor estático que debe añadirse durante la extracción y transformación de los datos para indicar su origen. Ejemplos Greenhouse
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo que indica cuándo se actualizaron o extrajeron por última vez los datos de este evento.
Descripción Este atributo registra la fecha y hora en que se extrajeron por última vez los datos del sistema de origen. Es un campo de metadatos que refleja la actualidad de los datos en el modelo de Process Mining. Esta información permite saber cuán actual es el análisis. Ayuda a gestionar las expectativas sobre la latencia de los datos y es fundamental para comprobar que el flujo de datos se ejecuta según lo previsto. Por ejemplo, si la 'Última actualización de datos' tiene varios días, los usuarios saben que los Dashboards no reflejan las actividades de selección más recientes. Por qué es importante Indica cuán actualizados están los datos y permite saber si el análisis refleja el estado más reciente del proceso. Dónde obtenerlo Esta marca de tiempo se genera y se añade al conjunto de datos durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Ejemplos 2023-11-20T02:00:00Z2023-11-21T02:00:00Z2023-11-22T02:00:00Z
	Departamento del puesto JobDepartment	Departamento o unidad de negocio para la que se busca cubrir el puesto.
Descripción Este atributo especifica el departamento de la organización, como 'Ingeniería', 'Marketing' o 'Ventas', asociado a la requisición del puesto. Permite agrupar y comparar las métricas de selección entre distintas áreas de la empresa. Segmentar el análisis por departamento es fundamental para Dashboards como 'Rendimiento del tiempo de contratación' y 'Tendencias de la tasa de aceptación de ofertas'. Permite detectar si algunos departamentos tienen ciclos de contratación más largos, tasas de rechazo de ofertas más altas o distintos niveles de cumplimiento del proceso. Esta información permite aplicar medidas específicas y mejorar los procesos según las necesidades de cada departamento. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento de selección y las variaciones del proceso entre departamentos, y detectar problemas sistémicos o buenas prácticas. Dónde obtenerlo Suele estar disponible como campo estándar o personalizado en el objeto Job de Greenhouse. Puede encontrarse en la sección 'departments' de un registro Job a través de la API. Ejemplos IngenieríaGestión de productosVentasMarketing
	Estado de la oferta OfferStatus	Estado actual de una oferta de empleo presentada a una persona candidata.
Descripción Este atributo registra el estado de una oferta, con valores como 'Creada', 'Extendida', 'Aceptada' o 'Rechazada'. Es un indicador clave de las etapas finales del proceso de selección. Este atributo es esencial para el Dashboard 'Tendencias de la tasa de aceptación de ofertas' y el KPI correspondiente. Al hacer seguimiento del paso de 'Oferta extendida' a 'Oferta aceptada' o 'Oferta rechazada', las empresas pueden medir su capacidad para cerrar procesos con las personas candidatas. Analizar estos datos por departamento o título del puesto puede revelar información sobre la competitividad de la remuneración, la experiencia de las personas candidatas y otros factores que influyen en su decisión. Por qué es importante Registra el resultado de las ofertas de empleo, algo fundamental para calcular el KPI de tasa de aceptación de ofertas y comprender cómo mejorarlo. Dónde obtenerlo Está disponible en el objeto Offer de Greenhouse, vinculado a un objeto Application. El campo 'status' proporciona esta información. Ejemplos AceptadaRechazadaEnviadaCreada
	Estado de la solicitud ApplicationStatus	Resultado final o estado actual de la solicitud de empleo.
Descripción Este atributo indica el estado de una solicitud, por ejemplo, 'Contratada', 'Rechazada' o 'Activa'. Representa el estado final de un proceso completado o el estado actual de uno en curso. Es una dimensión fundamental para analizar los resultados. Permite filtrar los casos y comparar las rutas de las personas candidatas contratadas con las de las rechazadas, lo que puede revelar características de los procesos que terminan con éxito. También se utiliza para calcular las tasas de conversión en el Dashboard 'Proceso general de selección' y mostrar qué porcentaje de las solicitudes termina en una contratación. Por qué es importante Define el resultado del proceso de selección y permite comparar los recorridos de las personas candidatas contratadas con los de las rechazadas. Dónde obtenerlo Esta información está en el objeto Application de Greenhouse y se obtiene del campo 'status' de la API. Ejemplos ContratadaRechazadaActivo
	Nombre del reclutador RecruiterName	Nombre del reclutador responsable de gestionar la solicitud de empleo.
Descripción Este atributo identifica al reclutador asignado a una solicitud de empleo o requisición específica. Por lo general, esta persona se encarga de evaluar las solicitudes, coordinar las entrevistas y acompañar a la persona candidata durante el proceso. Analizar el proceso por reclutador es clave para comprender el rendimiento individual y la distribución de la carga de trabajo. El Dashboard 'Carga de trabajo y eficiencia de los reclutadores' utiliza este atributo para calcular métricas como el volumen de solicitudes gestionadas y los tiempos de ciclo por reclutador. Ayuda a identificar a quienes obtienen mejores resultados, detectar quiénes podrían necesitar más apoyo y distribuir la carga de trabajo de forma equilibrada en el equipo de adquisición de talento. Por qué es importante Asigna las actividades del proceso a un reclutador específico y permite analizar el rendimiento individual, la carga de trabajo y la eficiencia. Dónde obtenerlo Está disponible en el objeto Job de Greenhouse, normalmente en la sección 'hiring_team', donde se especifican roles como 'Recruiter'. Ejemplos Alice JohnsonRobert DavisMaria Garcia
	Origen de la solicitud ApplicationSource	Canal por el que se recibió la solicitud de la persona candidata.
Descripción Este atributo registra el origen de una solicitud de empleo, por ejemplo, 'LinkedIn', 'Recomendación de un empleado', 'Sitio web de la empresa' o 'Indeed'. Permite conocer la eficacia de los distintos canales de selección. El Dashboard 'Eficacia de los canales de captación' se basa por completo en este atributo. Al analizar el volumen de solicitudes, el tiempo de contratación y las tasas de contratación por origen, las organizaciones pueden optimizar el presupuesto y los esfuerzos de marketing de selección. Estos datos ayudan a responder preguntas estratégicas sobre qué canales atraen a las personas candidatas más adecuadas con mayor eficiencia y respaldan directamente el KPI 'Tasa de conversión por canal de captación'. Por qué es importante Ayuda a medir la eficacia y el retorno de la inversión de los distintos canales de selección, y permite decidir con datos dónde invertir los esfuerzos de captación. Dónde obtenerlo Está disponible en el objeto Candidate de Greenhouse, vinculado al objeto Application. El campo 'source' proporciona esta información. Ejemplos LinkedInRecomendación de un empleadoPágina de empleo de la empresaIndeed
	Título del puesto JobTitle	Título del puesto al que se postuló la persona candidata.
Descripción Este atributo contiene el título oficial de la requisición del puesto, como 'Ingeniero sénior de software' o 'Gerente de marketing de producto'. Aporta contexto esencial sobre el puesto que se busca cubrir. Analizar los procesos de selección por título del puesto es fundamental para comprender los desafíos específicos de cada rol. Por ejemplo, el Dashboard 'Rendimiento del tiempo de contratación' utiliza este atributo para mostrar si los puestos sénior o muy especializados tardan más en cubrirse. También permite analizar las tasas de aceptación de ofertas para distintos puestos y obtener información sobre la competitividad de la remuneración o el atractivo del rol. Por qué es importante Permite filtrar y comparar las métricas de selección para puestos específicos y comprender cómo varía el rendimiento del proceso según la complejidad o el tipo de puesto. Dónde obtenerlo Es un campo principal del objeto Job en Greenhouse y suele estar disponible como 'name' al consultar el endpoint 'jobs' a través de la API. Ejemplos Ingeniero sénior de softwareEjecutivo de cuentasDiseñador de UX/UI
	Cumple el proceso IsCompliant	Indicador calculado que señala si la solicitud siguió el proceso de contratación estándar definido.
Descripción Este atributo booleano es el resultado de una comprobación de conformidad que compara la secuencia real de actividades de una solicitud de empleo con un modelo de proceso ideal predefinido. Señala los casos que se han desviado, por ejemplo, porque se omitieron pasos obligatorios o se realizaron actividades fuera de orden. Es un atributo central para el Dashboard 'Desviaciones de cumplimiento en la contratación' y respalda los KPI 'Tasa de conformidad del proceso' y 'Cantidad de incumplimientos'. Al filtrar los casos que no cumplen el proceso, las organizaciones pueden investigar las causas de las desviaciones, como una formación insuficiente, limitaciones del sistema o excepciones necesarias. Esto ayuda a estandarizar los flujos de trabajo y reducir los riesgos de incumplimiento. Por qué es importante Identifica las desviaciones del proceso, algo fundamental para medir su conformidad, garantizar el cumplimiento y estandarizar los flujos de trabajo de contratación. Dónde obtenerlo Es un campo calculado que genera el software de Process Mining. Compara los datos del registro de eventos con un modelo objetivo definido o con un conjunto de reglas de negocio. Ejemplos truefalse
	Es automatizada IsAutomated	Indicador que señala si el sistema realizó una actividad automáticamente.
Descripción Este atributo booleano indica si una actividad la realizó un usuario o una regla automatizada del sistema. Algunos ejemplos de actividades automatizadas son el envío de correos electrónicos de respuesta automática o el rechazo automático de personas candidatas que no superan una pregunta básica de evaluación. Analizar este atributo ayuda a comprender el nivel de automatización del proceso de selección. Permite comparar la eficiencia y los resultados de los pasos automatizados con los manuales, e identificar oportunidades para aumentar la automatización y mejorar la rapidez y la coherencia. Por qué es importante Permite distinguir las actividades manuales de las automatizadas y analizar el impacto de la automatización en la eficiencia y los resultados del proceso. Dónde obtenerlo No es un campo estándar y, por lo general, debe derivarse. Puede inferirse a partir del usuario asociado a una actividad, por ejemplo, un usuario 'System', o de tipos de evento específicos que se sabe que son automatizados. Ejemplos truefalse
	Etapa de la entrevista InterviewStageName	Nombre o tipo específico de la etapa de la entrevista.
Descripción Este atributo especifica la etapa concreta del proceso de entrevistas, como 'Evaluación del reclutador', 'Entrevista técnica' o 'Ronda final'. Ofrece más detalle que una actividad genérica como 'Entrevista completada'. Analizar las métricas de cada etapa permite a las organizaciones localizar cuellos de botella más específicos. Por ejemplo, se puede medir con precisión la 'Tasa de abandono de personas candidatas por etapa' e identificar si suelen retirarse después de la entrevista técnica o de la evaluación inicial. Este nivel de detalle es fundamental para mejorar aspectos concretos de la experiencia de entrevista. Por qué es importante Ofrece una visión más detallada del proceso de entrevistas y permite analizar los tiempos de ciclo y las tasas de abandono de cada etapa. Dónde obtenerlo Esta información forma parte de los datos de programación de entrevistas en Greenhouse. El objeto 'interviews' de una solicitud de empleo contiene detalles sobre la etapa de la entrevista. Ejemplos Evaluación del reclutadorEntrevista con el responsable de contrataciónEvaluación técnicaRonda final presencial
	Hora de finalización de la actividad ActivityEndTime	Marca de tiempo que indica cuándo terminó una actividad con duración.
Descripción Este atributo registra la hora de finalización de las actividades que se prolongan durante un período, como una entrevista o una verificación de antecedentes. Aunque muchas actividades son instantáneas, las que tienen una duración medible se benefician de contar con una hora de inicio y otra de finalización. La hora de finalización es fundamental para calcular con precisión el tiempo de procesamiento o la duración de actividades específicas. Permite distinguir el tiempo de espera entre pasos del tiempo dedicado a una tarea. Por ejemplo, permite analizar con mayor precisión cuánto duran realmente las entrevistas, en comparación con el tiempo que lleva programarlas. Por qué es importante Permite calcular con precisión los tiempos de procesamiento de las actividades y distinguir el tiempo de trabajo efectivo del tiempo de espera. Dónde obtenerlo Esta información podría estar disponible en objetos de Greenhouse como 'scheduled_interview', que suele incluir las horas de 'start' y 'end'. Para otras actividades, puede ser necesario inferirla a partir de la marca de tiempo de la actividad siguiente. Ejemplos 2023-10-27T15:35:10Z2023-11-05T10:15:00Z2023-11-10T11:00:00Z
	ID de la persona candidata CandidateId	Identificador único de la persona candidata, independiente de cualquier solicitud específica.
Descripción El ID de la persona candidata identifica de forma única a una persona del grupo de talento, mientras que el ID de la solicitud de empleo corresponde a una solicitud para un puesto concreto. Una misma persona puede presentar varias solicitudes de empleo a lo largo del tiempo. Aunque el ID de la solicitud de empleo funciona como ID del caso para esta vista específica del proceso, el ID de la persona candidata permite realizar otro tipo de análisis. Puede utilizarse para hacer seguimiento de su recorrido en varias solicitudes, identificar a quienes se postulan con frecuencia y analizar la relación general con el grupo de talento. Ofrece una perspectiva de los datos de selección centrada en cada persona. Por qué es importante Permite analizar varias solicitudes de una misma persona candidata y ofrece una visión más amplia de su interacción a lo largo del tiempo. Dónde obtenerlo Es la clave principal de un registro de persona candidata en Greenhouse y está disponible como 'id' en el objeto Candidate a través de la API. Ejemplos 123456123457123458
	ID del puesto JobId	Identificador único de la requisición o publicación del puesto.
Descripción Este atributo es el ID único del puesto, distinto del ID de la solicitud. Varias solicitudes pueden estar vinculadas al mismo ID del puesto. El ID del puesto permite agrupar los datos por requisición. Por ejemplo, se puede analizar el número total de solicitudes recibidas para un puesto específico o el tiempo medio de contratación de puestos similares. Permite agrupar y analizar los esfuerzos de selección en torno a una misma vacante. Por qué es importante Permite agrupar y analizar todos los datos de las candidaturas asociados a una vacante y ofrece una vista centrada en la requisición. Dónde obtenerlo Es la clave principal de un registro de vacante en Greenhouse y está disponible como 'id' en el objeto Job a través de la API. Ejemplos 400123400124400125
	Motivo del rechazo RejectionReason	Motivo indicado para rechazar la solicitud de una persona candidata.
Descripción Este atributo registra el motivo específico por el que una persona candidata no avanzó en el proceso. Algunos ejemplos son 'No encaja con la cultura de la empresa', 'Expectativas salariales demasiado altas' o 'Se seleccionó a una persona con más experiencia'. Analizar los motivos de rechazo aporta retroalimentación muy valiosa para el proceso de selección. Puede poner de manifiesto problemas como descripciones de puestos poco adecuadas, remuneraciones poco competitivas o carencias recurrentes de habilidades entre las personas candidatas. Esta información resulta especialmente útil para mejorar las estrategias de captación y la experiencia de las personas candidatas, al permitir comprender los motivos habituales por los que no avanzan en el proceso. Por qué es importante Aporta información cualitativa sobre los motivos por los que las personas candidatas no avanzan en el proceso y ayuda a mejorar las descripciones de puestos, la captación y los criterios de evaluación. Dónde obtenerlo Está disponible en el objeto Application cuando se rechaza la solicitud. La API proporciona un objeto 'rejection_reason' con los detalles. Ejemplos No reúne las habilidades necesariasExpectativas salariales demasiado altasSe seleccionó a una persona con más experiencia
	Nombre del responsable de contratación HiringManagerName	Nombre del responsable de contratación de la requisición de puesto asociada.
Descripción Este atributo identifica al responsable del equipo que tiene un puesto vacante. Es una persona clave en el proceso, que suele participar en la revisión de candidaturas, las entrevistas de las últimas etapas y la decisión final de contratación. Analizar el proceso por responsable de contratación puede revelar patrones y cuellos de botella importantes. Por ejemplo, el Dashboard 'Cuellos de botella en la programación de entrevistas' podría mostrar que las demoras suelen estar relacionadas con la disponibilidad de determinados responsables. Esto ayuda a detectar necesidades de formación o apoyo para que puedan participar de manera eficiente en el proceso de contratación. Por qué es importante Identifica a una persona clave del proceso y permite analizar los cuellos de botella o las eficiencias relacionados con responsables de contratación específicos. Dónde obtenerlo Está disponible en el objeto Job de Greenhouse, normalmente en la sección 'hiring_team', donde se especifican roles como 'Hiring Manager'. Ejemplos Emily TranDavid ChenSophia Rodriguez
	Recomendación del formulario de evaluación ScorecardOverallRecommendation	Recomendación general de contratación de un formulario de evaluación de entrevista completado.
Descripción Este atributo registra la recomendación final de una persona entrevistadora en un formulario estructurado de evaluación. Los valores suelen ser 'Definitivamente sí', 'Sí', 'No' o 'Definitivamente no'. Estos datos son fundamentales para evaluar la calidad y la coherencia del proceso de entrevistas. Permiten relacionar la retroalimentación de las entrevistas con los resultados reales de contratación y responder preguntas como «¿Se contrata con más frecuencia a las personas candidatas que reciben mejores recomendaciones?». También sirven de base para el KPI 'Tasa de formularios de evaluación completados', que mide la adopción de prácticas de contratación estructuradas en la organización. Por qué es importante Relaciona la retroalimentación estructurada de las entrevistas con los resultados del proceso y ayuda a medir la adopción de prácticas de contratación basadas en datos. Dónde obtenerlo Se encuentra en el objeto Scorecard asociado a una entrevista completada en Greenhouse. La API proporciona esta información a través del endpoint 'scorecards'. Ejemplos Definitivamente noNoSíDefinitivamente sí
	Tiempo de respuesta a la retroalimentación de la entrevista InterviewFeedbackTurnaroundTime	Tiempo transcurrido entre la finalización de una entrevista y el envío de la retroalimentación por parte de la persona entrevistadora.
Descripción Esta métrica calculada mide la rapidez de respuesta del equipo de entrevistas. Las demoras en el envío de la retroalimentación pueden ralentizar considerablemente el proceso de contratación y perjudicar la experiencia de la persona candidata. Este atributo respalda directamente el Dashboard 'Análisis del ciclo de retroalimentación de entrevistas' y el KPI 'Tiempo de respuesta a la retroalimentación de la entrevista'. Se calcula como la diferencia entre las actividades 'Entrevista completada' y 'Retroalimentación enviada'. Supervisar esta métrica ayuda a detectar cuellos de botella causados por demoras en la retroalimentación y fomenta una toma de decisiones más rápida. Por qué es importante Mide la eficiencia del ciclo de retroalimentación posterior a la entrevista, una causa habitual de demoras en el proceso de contratación. Dónde obtenerlo Es un campo calculado. Se obtiene restando la marca de tiempo del evento 'Entrevista completada' de la marca de tiempo del evento 'Retroalimentación enviada'. Ejemplos 86400172800259200

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de contratación y captación de talento

Estos son los pasos e hitos clave que debe registrar en el Registro de eventos para descubrir el proceso con precisión y optimizar la selección de personal.

7 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	Entrevista programada	Se ha programado una entrevista con la persona candidata en el sistema. Greenhouse se integra con calendarios, por lo que este evento suele registrarse explícitamente cuando se confirma una entrevista.
Por qué es importante Este evento es fundamental para analizar e identificar cuellos de botella en la programación de entrevistas. El tiempo transcurrido desde el paso anterior es un KPI clave para medir la eficiencia de las personas reclutadoras y coordinadoras. Dónde obtenerlo Se obtiene de la función de programación de entrevistas de Greenhouse. La API proporciona datos sobre las entrevistas programadas, incluida su marca de tiempo de creación. Capturar Se registra cuando se crea un evento de entrevista y se asocia a la solicitud de la persona candidata. Tipo de evento explicit
	Entrevista realizada	La entrevista con la persona candidata se ha llevado a cabo. A menudo, esto se deduce cuando pasa la hora programada de la entrevista o, con mayor fiabilidad, cuando se envían comentarios sobre ella.
Por qué es importante Esta actividad es un hito importante en el recorrido de la persona candidata. Sirve como punto de partida para medir el tiempo de envío de comentarios y el avance a la siguiente etapa. Dónde obtenerlo Por lo general, se deduce. Puede obtenerse de la hora de finalización de la entrevista programada o, con mayor precisión, de la marca de tiempo del primer comentario enviado sobre esa entrevista. Capturar Se deduce de la hora de finalización de la entrevista programada o de la marca de tiempo del envío posterior de comentarios. Tipo de evento inferred
	Oferta aceptada	La persona candidata ha aceptado formalmente la oferta de empleo. Este hito clave de éxito suele dar paso a actividades previas a la contratación, como las verificaciones de antecedentes.
Por qué es importante Este hito clave de éxito es un componente fundamental del KPI de tasa de aceptación de ofertas. Marca la transición de persona candidata a futura integrante del equipo. Dónde obtenerlo Este es un evento explícito que se registra cuando el reclutador actualiza el estado de la oferta a 'Aceptada' en Greenhouse o cuando la persona candidata la acepta electrónicamente. Capturar Se registra a partir de la marca de tiempo en que el estado de la oferta cambia a 'Aceptada'. Tipo de evento explicit
	Oferta presentada	Se ha enviado la oferta de empleo oficial a la persona candidata. Este hito clave culmina el proceso de entrevistas y selección.
Por qué es importante Esta actividad sirve de base para calcular el KPI de tasa de aceptación de ofertas. Marca el inicio de la fase final de decisión para la persona candidata. Dónde obtenerlo Greenhouse registra explícitamente este evento cuando el estado de la oferta cambia a «Enviada» o «Presentada». El objeto de oferta contiene las marcas de tiempo de estos cambios de estado. Capturar Se obtiene de la marca de tiempo en que la oferta queda oficialmente marcada como enviada. Tipo de evento explicit
	Persona candidata contratada	La persona candidata ha completado correctamente todas las comprobaciones previas al empleo y figura oficialmente como contratada. Este evento marca la finalización satisfactoria y el fin del proceso de solicitud.
Por qué es importante Este es el principal resultado satisfactorio del proceso. El tiempo transcurrido desde 'Solicitud recibida' hasta este evento corresponde al tiempo total de contratación, un KPI fundamental de selección. Dónde obtenerlo Esta es una acción explícita en Greenhouse mediante la cual el reclutador marca a la persona candidata como contratada para un puesto específico. La acción cambia su estado de candidata activa a contratada. Capturar Se registra a partir de la marca de tiempo de la acción 'Marcar como contratada' en Greenhouse. Tipo de evento explicit
	Solicitud rechazada	La solicitud de la persona candidata se ha rechazado en algún momento del proceso. Este es el evento de fin no satisfactorio más común y puede ocurrir en cualquier etapa.
Por qué es importante Este evento de fin es fundamental para analizar las tasas de abandono del proceso de selección. Comprender cuándo y por qué se producen los rechazos ayuda a detectar ineficiencias del proceso o requisitos del puesto que no se ajustan a las necesidades. Dónde obtenerlo Este es un evento explícito que se registra cuando un usuario rechaza la solicitud en Greenhouse. A menudo incluye el motivo del rechazo, y el registro de actividad guarda la marca de tiempo. Capturar Se registra a partir de la marca de tiempo de la acción de rechazo aplicada a la solicitud. Tipo de evento explicit
	Solicitud recibida	Esta actividad marca el inicio del proceso de contratación para una solicitud de empleo concreta. Se registra cuando una persona candidata presenta su solicitud a través de un sitio de empleo o un canal de búsqueda, o cuando alguien la introduce manualmente en Greenhouse.
Por qué es importante Este es el evento de inicio principal del proceso. Analizar el tiempo transcurrido desde esta actividad hasta las demás es fundamental para medir el tiempo de contratación y la eficacia de los canales de búsqueda. Dónde obtenerlo Greenhouse registra explícitamente este evento cuando se crea una solicitud. La fecha de solicitud o la marca de tiempo de creación del objeto de solicitud proporciona la hora del evento. Capturar Se obtiene de la marca de tiempo de creación del registro de la solicitud. Tipo de evento explicit
	Comentarios enviados	Una persona entrevistadora ha enviado el formulario de evaluación o sus comentarios sobre la entrevista de una persona candidata. El proceso de contratación estructurado de Greenhouse se basa en esta información para tomar decisiones, por lo que se trata de una acción concreta que queda registrada.
Por qué es importante Enviar los comentarios a tiempo es fundamental para que las personas candidatas avancen. Esta actividad permite analizar la eficiencia del ciclo de retroalimentación y la tasa de finalización de los formularios de evaluación. Dónde obtenerlo Greenhouse registra explícitamente este evento cuando una persona entrevistadora envía un formulario de evaluación. El objeto de la API Scorecards contiene la marca de tiempo `submitted_at`. Capturar Se obtiene de la marca de tiempo de envío del formulario de evaluación de la entrevista. Tipo de evento explicit
	Entrevista inicial con la persona reclutadora realizada	Una persona reclutadora ha completado una primera entrevista telefónica o conversación con la persona candidata. A menudo, esta actividad se registra al trasladar a la persona candidata a una etapa específica de entrevista telefónica en el proceso de contratación.
Por qué es importante Este hito clave de cualificación indica que la solicitud ha superado la primera revisión. Ayuda a medir la carga de trabajo de las personas reclutadoras y la eficacia de la selección inicial. Dónde obtenerlo Se deduce de la marca de tiempo en que la solicitud entra o sale de la etapa de entrevista telefónica del proceso de contratación de Greenhouse. Capturar Se obtiene del historial de etapas de la solicitud, en particular del registro de entrada en una etapa de entrevista telefónica. Tipo de evento inferred
	Incorporación iniciada	Ha comenzado oficialmente el proceso de incorporación de la nueva persona contratada a la empresa. A menudo, esto implica transferir la información del sistema de selección a un sistema de información de recursos humanos (HRIS) o a una plataforma de incorporación.
Por qué es importante Permite hacer seguimiento de la eficiencia de la transferencia del proceso de selección a Recursos Humanos. Las demoras pueden perjudicar la experiencia de la nueva persona contratada, por lo que es fundamental supervisar el tiempo de transferencia a incorporación. Dónde obtenerlo Puede registrarse como un evento explícito si Greenhouse está integrado con un sistema de incorporación. De lo contrario, se infiere a partir de la marca de tiempo en que la persona candidata pasa a la etapa final 'Contratada', lo que activa la transferencia. Capturar Se infiere a partir de un cambio de etapa o de un registro de integración que indica una transferencia a un sistema de información de recursos humanos (HRIS). Tipo de evento inferred
	Oferta creada	Se ha redactado una oferta de empleo oficial que quizá esté pendiente de aprobación interna. Esto marca la decisión formal de ofrecer el puesto a la persona candidata.
Por qué es importante Esta actividad distingue la decisión de hacer una oferta del momento en que se presenta. Ayuda a analizar los tiempos de aprobación interna y los cuellos de botella antes de que la oferta llegue a la persona candidata. Dónde obtenerlo Greenhouse cuenta con un módulo específico para ofertas. Este evento explícito se obtiene de la marca de tiempo de creación del objeto de oferta asociado a la solicitud. Capturar Se registra cuando se crea una oferta en el sistema Greenhouse. Tipo de evento explicit
	Oferta rechazada	La persona candidata ha rechazado formalmente la oferta de empleo. Este es un evento de fin no satisfactorio que ocurre en una etapa avanzada del proceso de selección.
Por qué es importante Hacer seguimiento de este resultado es fundamental para analizar la tasa de aceptación de ofertas. Si este evento se repite con frecuencia, puede indicar problemas relacionados con la remuneración, la cultura o el puesto. Dónde obtenerlo Este es un evento explícito que se registra cuando el estado de la oferta cambia a 'Rechazada' o 'Declinada' en Greenhouse. El objeto de la oferta incluye una marca de tiempo para este cambio de estado. Capturar Se registra a partir de la marca de tiempo en que el estado de la oferta cambia a 'Rechazada'. Tipo de evento explicit
	Solicitud revisada	Una persona reclutadora o responsable de contratación ha realizado una revisión inicial de la solicitud. Normalmente, esto se deduce cuando la etapa o el estado de la solicitud cambia de «Nueva» a una etapa de revisión activa, como «En revisión».
Por qué es importante El seguimiento de esta actividad ayuda a identificar cuellos de botella en la selección inicial y a medir cuánto tardan en revisarse las nuevas solicitudes. También sirve como punto de partida para calcular el tiempo del ciclo de programación de entrevistas. Dónde obtenerlo Se deduce de un cambio en el campo de estado de la solicitud. Busque cambios de «Nueva» a «En revisión» y utilice la marca de tiempo del cambio. Capturar Se deduce de la marca de tiempo del cambio de estado a «En revisión» o a una etapa similar. Tipo de evento inferred
	Verificación de antecedentes iniciada	Se ha iniciado una verificación de antecedentes de la persona candidata, normalmente después de que acepta la oferta. Puede registrarse como un cambio de etapa específico o como un evento de integración con un servicio externo.
Por qué es importante Esta actividad es importante para el cumplimiento y para hacer seguimiento de las demoras en las verificaciones previas al empleo. Permite analizar cuánto tiempo transcurre entre la aceptación de la oferta y la finalización de las comprobaciones necesarias. Dónde obtenerlo Probablemente se infiere cuando la persona candidata pasa a la etapa 'Verificación de antecedentes' del proceso de selección o a partir de un registro de actividad relacionado con una integración de verificación de antecedentes. Capturar Se infiere a partir de un cambio de estado a la etapa 'Verificación de antecedentes' o de un registro de API de un servicio integrado. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Greenhouse

Pasos

Inicie sesión en su cuenta de Greenhouse Recruiting.
Vaya a la sección Reports haciendo clic en el icono de informes (con forma de gráfico de barras) en la barra de navegación principal.
En el Dashboard Reports, busque y haga clic en 'Essential Reports'. El informe principal para esta extracción es 'All Applications', que ofrece una vista completa de las candidaturas y sus hitos clave.
Configure el informe 'All Applications'. Haga clic en el botón 'Columns' y seleccione todas las columnas necesarias para recopilar los atributos requeridos y las marcas de tiempo de las actividades. Incluya: Application ID, Candidate, Job, Department, Recruiter, Status, Source, Applied On, Rejected On, Hired On, Last Stage Change On, Offer Created On, Offer Accepted On y Offer Status.
Para recopilar las actividades relacionadas con las entrevistas, necesitará otro informe. Vuelva a Essential Reports y seleccione 'Interview Details'.
Configure el informe 'Interview Details'. En la sección 'Columns', seleccione al menos: Application ID, Interview Name, Scheduled Start y Scorecard Submitted At. Así obtendrá las marcas de tiempo de la programación y el envío de la retroalimentación.
En ambos informes, defina el intervalo de fechas adecuado con los filtros. Un filtro habitual es 'Applied On', configurado como 'All Time' o para un periodo específico, como los últimos 6 meses, a fin de obtener un grupo pertinente de candidaturas.
Genere cada informe haciendo clic en el botón 'Update' o 'Generate'. Cuando aparezca el informe, haga clic en 'Export to Excel' para descargar los datos como archivo CSV. Obtendrá dos archivos CSV independientes.
Los archivos exportados aún no tienen el formato de un Registro de eventos. Debe transformarlos con una herramienta como Python, R o una hoja de cálculo con funciones para deshacer la dinamización, como Power Query de Microsoft Excel.
Combine los datos de los informes 'All Applications' y 'Interview Details' mediante una unión por Application ID.
Para cada candidatura, cree una fila independiente por cada columna de fecha pertinente que haya exportado. Por ejemplo, el valor de la columna 'Applied On' se convierte en 'ActivityTimestamp' para una actividad llamada 'Application Received'. El valor de 'Rejected On' genera la actividad 'Application Rejected', y así sucesivamente para las 14 actividades requeridas. Use la columna 'Last Stage Change On' para inferir actividades como 'Application Reviewed' o 'Recruiter Screen Conducted' si no hay marcas de tiempo específicas.
Organice el archivo transformado final con las columnas requeridas: JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate y los atributos recomendados. Guarde este archivo final como un único CSV para cargarlo.

Configuración

Informes principales: La extracción combina datos de varios informes de la sección Essential Reports de Greenhouse, principalmente 'All Applications' y 'Interview Details'.
Columnas clave (All Applications): Para recopilar todos los datos necesarios, seleccione columnas como Application ID, Candidate, Job, Department, Recruiter, Status, Source, Offer Status y todas las columnas de fecha pertinentes, incluidas Applied On, Rejected On, Hired On, Offer Created On y Offer Accepted On.
Columnas clave (Interview Details): Para recopilar los eventos de entrevista, seleccione columnas como Application ID, Interview Name, Scheduled Start y Scorecard Submitted At.
Filtros de intervalo de fechas: Se recomienda filtrar las candidaturas por la fecha 'Applied On' para un periodo de 3 a 6 meses, a fin de obtener un conjunto de datos manejable y pertinente. Los periodos más largos pueden afectar al rendimiento.
Requisitos previos: La persona que realice la exportación debe tener permisos en Greenhouse para acceder a la sección 'Reports' y consultar los datos de las personas candidatas. Por lo general, se necesita el rol 'Job Admin' o 'Site Admin'.

a Consulta de ejemplo config

This extraction method uses the Greenhouse user interface and does not involve a query language. The configuration is performed by selecting reports and columns.

**Report 1: All Applications**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > All Applications
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Department
    *   Current Company
    *   Current Title
    *   Recruiter
    *   Status
    *   Source
    *   Applied On
    *   Rejected On
    *   Rejection Reason
    *   Hired On
    *   Last Stage Change On
    *   Offer Created On
    *   Offer Accepted On
    *   Offer Status

**Report 2: Interview Details**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > Interview Details
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Interview Name
    *   Interviewer
    *   Scheduled Start
    *   Scheduled End
    *   Scorecard Submitted At

**Post-Export Transformation Logic**:
Combine the reports and unpivot the date columns to create the event log. Map source columns to `ActivityName` and `ActivityTimestamp`:
*   'Applied On' -> 'Application Received'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a review stage) -> 'Application Reviewed'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a screen stage) -> 'Recruiter Screen Conducted'
*   'Scheduled Start' -> 'Interview Scheduled'
*   'Scheduled Start' (after the time has passed) -> 'Interview Completed'
*   'Scorecard Submitted At' -> 'Feedback Submitted'
*   'Offer Created On' -> 'Offer Created'
*   'Last Stage Change On' (when moving to offer extended stage) -> 'Offer Extended'
*   'Offer Accepted On' -> 'Offer Accepted'
*   'Last Stage Change On' (when moving to background check stage) -> 'Background Check Initiated'
*   'Last Stage Change On' (when moving to onboarding stage) -> 'Onboarding Initiated'
*   'Hired On' -> 'Candidate Hired'
*   'Last Stage Change On' (when offer status is 'Rejected') -> 'Offer Rejected'
*   'Rejected On' -> 'Application Rejected'

Pasos

Requisitos previos: obtenga una clave de API de Greenhouse
- Inicie sesión en su cuenta de Greenhouse con permisos de desarrollador.
- Vaya a Configure > Dev Center > API Credential Management.
- Haga clic en "Create New API Key".
- Añada una descripción, por ejemplo, "Extracción de ProcessMind".
- Seleccione "Harvest" como tipo.
- Conceda a la clave los permisos necesarios. Como mínimo, necesita permisos GET para: Applications, Candidates, Jobs, Job Stages, Offers, Scorecards y Users.
- Copie la clave de API generada y guárdela de forma segura. No podrá volver a verla.
Configure el entorno de Python
- Asegúrese de tener instalada la versión 3.6 de Python o una posterior.
- Instale las bibliotecas necesarias de Python ejecutando estos comandos en la terminal: pip install requests y pip install pandas.
Prepare el script de Python
- Copie el script completo de Python de la sección "query" en un archivo nuevo, por ejemplo, extract_greenhouse_logs.py.
- Sustituya el marcador YOUR_GREENHOUSE_API_KEY por la clave que obtuvo en el paso 1.
- Ajuste la variable START_DATE_ISO para definir el inicio del periodo de extracción. Para la carga inicial, se recomienda elegir una fecha de entre 3 y 6 meses atrás.
Personalice la correspondencia entre etapas y actividades
- Revise el diccionario STAGE_TO_ACTIVITY del script.
- Este diccionario relaciona los nombres de las etapas de contratación específicas de su empresa en Greenhouse con los nombres de actividad estandarizados que requiere el Process Mining.
- DEBE actualizar esta correspondencia para adaptarla a la configuración de Greenhouse de su organización. Por ejemplo, si la etapa 'Recruiter Screen' se llama 'Initial Recruiter Chat', debe actualizar el diccionario en consecuencia.
Ejecute el script de extracción
- Abra una terminal o una línea de comandos.
- Vaya al directorio donde guardó extract_greenhouse_logs.py.
- Ejecute el script con el comando: python extract_greenhouse_logs.py.
- El script se conectará a la API de Greenhouse, obtendrá los datos, los procesará y mostrará actualizaciones de estado en la consola.
Obtenga el Registro de eventos
- Cuando el proceso termine correctamente, el script generará el archivo greenhouse_event_log.csv en el mismo directorio.
- Este archivo CSV es el Registro de eventos final, con las columnas y actividades requeridas.
Gestione las cargas incrementales
- En las ejecuciones posteriores, puede actualizar la variable START_DATE_ISO con la marca de tiempo de la última extracción correcta. Así solo obtendrá registros nuevos o actualizados y agilizará el proceso.
Cargue los datos en ProcessMind
- El archivo greenhouse_event_log.csv generado está listo para cargarse directamente en ProcessMind. Asegúrese de que los nombres de las columnas del archivo se correspondan correctamente con los campos del proyecto de ProcessMind.

Configuración

Permisos de la clave de API: La clave de API Harvest debe tener acceso de solo lectura (GET) a estos endpoints: Applications, Candidates, Jobs, Job Stages, Offers, Scorecards y Users. Si los permisos son insuficientes, faltarán datos de algunas actividades.
Filtro de intervalo de fechas: El script usa el parámetro updated_after (variable START_DATE_ISO) para filtrar las candidaturas. Para la primera extracción, use un intervalo amplio, como los últimos 6 meses. En las cargas incrementales posteriores, indique la marca de tiempo de la última ejecución correcta para mejorar el rendimiento.
Correspondencia entre etapas y actividades: El diccionario STAGE_TO_ACTIVITY del script es fundamental. Debe configurarse para reflejar con precisión las etapas de contratación específicas de su empresa en Greenhouse e identificar correctamente actividades como 'Recruiter Screen Conducted' y 'Background Check Initiated'.
Límites de solicitudes de la API: El script incluye una breve pausa fija entre solicitudes a la API para respetar los límites de Greenhouse (aproximadamente 20 solicitudes por segundo). Si el volumen de datos es muy grande, quizá deba ajustar esta pausa para evitar errores de conexión.
Nivel de detalle de los datos: La extracción se centra en eventos con marca de tiempo y cambios de estado. No recopila contenido detallado, como notas de entrevistas o comunicaciones por correo electrónico; solo incluye los metadatos que indican que ocurrió un evento.

a Consulta de ejemplo python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_GREENHOUSE_API_KEY' class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Harvest API Key
START_DATE_ISO = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the data pull (ISO 8601 format)
BASE_URL = class="hl-string">'https://harvest.greenhouse.io/v1/'

class=class="hl-string">"hl-comment"># IMPORTANT: Customize this dictionary to map your Greenhouse stage names to standard activities
STAGE_TO_ACTIVITY = {
    class="hl-string">'Application Review': class="hl-string">'Application Reviewed',
    class="hl-string">'Phone Screen': class="hl-string">'Recruiter Screen Conducted',
    class="hl-string">'Background Check': class="hl-string">'Background Check Initiated',
    class="hl-string">'Onboarding': class="hl-string">'Onboarding Initiated'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add other custom stage mappings here, for example:
    class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'Hiring Manager Interview': class="hl-string">'Interview Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script ---
headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Basic {API_KEY}'}
event_log_records = []

def get_all_pages(endpoint, params=None):
    class="hl-string">"""Helper function to handle pagination for Greenhouse API requests."""
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    all_data = []
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} from {endpoint}...")
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Greenhouse uses Link header for pagination
            url = response.links.get(class="hl-string">'next', {}).get(class="hl-string">'url')
            page += 1
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Params are only needed for the first request
        params = None
    return all_data

print(class="hl-string">"Fetching initial data from Greenhouse API...")
params = {class="hl-string">'updated_after': START_DATE_ISO, class="hl-string">'per_page': 100}
applications = get_all_pages(class="hl-string">'applications', params=params)
jobs = {job[class="hl-string">'id']: job for job in get_all_pages(class="hl-string">'jobs', params={class="hl-string">'status': class="hl-string">'all'})}
candidates = {cand[class="hl-string">'id']: cand for cand in get_all_pages(class="hl-string">'candidates')}
users = {user[class="hl-string">'id']: user for user in get_all_pages(class="hl-string">'users')}

print(fclass="hl-string">"Processing {len(applications)} applications...")

for app in applications:
    job_id = app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    candidate = candidates.get(app.get(class="hl-string">'candidate_id'), {})
    source_system = class="hl-string">"Greenhouse"
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Shared attributes for all events for this application
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app[class="hl-string">'id'],
        class="hl-string">'SourceSystem': source_system,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">''
    }
    if app.get(class="hl-string">'recruiter') and app[class="hl-string">'recruiter'].get(class="hl-string">'id') in users:
        recruiter_user = users[app[class="hl-string">'recruiter'][class="hl-string">'id']]
        base_attributes[class="hl-string">'RecruiterName'] = fclass="hl-string">"{recruiter_user.get('first_name', '')} {recruiter_user.get('last_name', '')}".strip()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Application Received ---
    if app.get(class="hl-string">'submitted_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Received',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'submitted_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Stage History ---
    for stage_move in app.get(class="hl-string">'stage_history', []):
        stage_name = stage_move.get(class="hl-string">'stage_name')
        if stage_name in STAGE_TO_ACTIVITY:
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': STAGE_TO_ACTIVITY[stage_name],
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': stage_move.get(class="hl-string">'exited_on'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp when they entered the *next* stage
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Interview Scheduled & Completed ---
    interviews = get_all_pages(fclass="hl-string">"applications/{app['id']}/scheduled_interviews")
    for interview in interviews:
        if interview.get(class="hl-string">'start'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Scheduled',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'start'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })
        if interview.get(class="hl-string">'end'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Completed',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'end'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Feedback Submitted ---
    scorecards = get_all_pages(fclass="hl-string">"scorecards", params={class="hl-string">'application_id': app[class="hl-string">'id']})
    for sc in scorecards:
        if sc.get(class="hl-string">'submitted_at'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Feedback Submitted',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': sc[class="hl-string">'submitted_at'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Hired or Application Rejected ---
    if app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'hired' and app.get(class="hl-string">'hired_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Candidate Hired',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'hired_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })
    elif app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'rejected' and app.get(class="hl-string">'rejected_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Rejected',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'rejected_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Offers (separate loop for efficiency) ---
print(class="hl-string">"Fetching and processing offer data...")
all_offers = get_all_pages(class="hl-string">'offers')
for offer in all_offers:
    if not offer.get(class="hl-string">'application_id'):
        continue

    app_id = offer[class="hl-string">'application_id']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the corresponding application's base attributes
    matching_app = next((item for item in applications if item[class="hl-string">'id'] == app_id), None)
    if not matching_app:
        continue
    
    job_id = matching_app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">"Greenhouse",
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z',
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': matching_app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (matching_app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">'' class=class="hl-string">"hl-comment"># Can be enriched similarly if needed
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Created
    if offer.get(class="hl-string">'created_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Created',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'created_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Extended
    if offer.get(class="hl-string">'sent_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Extended',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'sent_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Accepted/Rejected
    if offer.get(class="hl-string">'resolved_at'):
        if offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'accepted':
            activity_name = class="hl-string">'Offer Accepted'
        elif offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'deprecated': class=class="hl-string">"hl-comment"># Often used for rejected
            activity_name = class="hl-string">'Offer Rejected'
        else:
            continue
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'resolved_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })

print(class="hl-string">"Consolidating data and exporting to CSV...")
df = pd.DataFrame(event_log_records)
df_sorted = df.sort_values(by=[class="hl-string">'JobApplicationId', class="hl-string">'ActivityTimestamp'])
df_sorted.to_csv(class="hl-string">'greenhouse_event_log.csv', index=False)

print(class="hl-string">"Extraction complete. File 'greenhouse_event_log.csv' created.")

Pasos

Confirme que su plataforma ETL con licencia ofrece un conector de Greenhouse y que este admite los objetos de Greenhouse o los conjuntos de datos replicados que contienen candidaturas, historial de etapas de las candidaturas, entrevistas, retroalimentación de entrevistas, ofertas, cambios en el estado de las ofertas, verificaciones de antecedentes, traspasos a incorporación y resultados de contratación. Los nombres de los objetos varían según la plataforma. Consulte el catálogo del conector y el explorador de esquemas en lugar de dar por sentado los nombres de las tablas.
Cree la conexión de origen de Greenhouse en la plataforma ETL. Introduzca las credenciales de Greenhouse, los datos de autorización, la configuración de replicación y los filtros específicos de la empresa que requiera su entorno. Siga el proceso de autorización documentado del conector y conceda solo los permisos necesarios para leer los datos de contratación seleccionados.
Configure un almacén de datos de destino y habilite la replicación de los objetos de origen necesarios para crear el Registro de eventos. Como mínimo, seleccione los objetos que proporcionan datos sobre candidaturas, historial de estados o etapas, entrevistas, retroalimentación de entrevistas, ofertas, cambios en el estado de las ofertas, eventos de verificación de antecedentes, traspasos a incorporación y resultados de contratación. Si un objeto requerido no está disponible, documente la limitación y asigne la fuente compatible más cercana según la configuración de Greenhouse.
Defina el periodo inicial de replicación según el intervalo de análisis requerido, normalmente los 3 a 6 meses anteriores. Incluya un periodo retrospectivo adicional si hay candidaturas creadas antes del intervalo seleccionado que avanzaron durante este. Configure la replicación incremental y conserve las marcas de tiempo de actualización del origen cuando estén disponibles.
Revise el esquema replicado y sustituya todos los marcadores de posición de la consulta por los nombres reales del esquema de destino, las tablas, las columnas, los campos de marca de tiempo, los identificadores y los valores de estado que expone el conector. No dé por sentado que hay datos disponibles sobre cambios de etapa, entrevistas, retroalimentación, ofertas, verificaciones de antecedentes, traspasos a incorporación o resultados de contratación si no aparecen en los datos replicados.
Configure la consulta de transformación como una unión de extracciones explícitas de eventos. Cada extracción debe devolver JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource y OfferStatus. Normalice las marcas de tiempo a una sola zona horaria, elimine los registros sin un identificador de candidatura o una marca de tiempo de actividad válidos y conserve una fila por cada evento de origen que represente una actividad.
Aplique las reglas de correspondencia de actividades. Use los datos de creación o envío de la candidatura para Application Received; una etapa de revisión explícita o una transición de estado para Application Reviewed; un registro de entrevista inicial con la persona reclutadora o una transición de etapa configurada para Recruiter Screen Conducted; la confirmación de una entrevista o su marca de tiempo programada para Interview Scheduled; la finalización de una entrevista o la marca de tiempo de envío de la retroalimentación para Interview Completed; el envío de la retroalimentación para Feedback Submitted; la creación de una oferta para Offer Created; el estado de oferta enviada o extendida para Offer Extended; el estado de oferta aceptada para Offer Accepted; un evento registrado de inicio de la verificación de antecedentes para Background Check Initiated; un evento de traspaso o inicio de la incorporación para Onboarding Initiated; un resultado de contratación para Candidate Hired; un resultado de oferta declinada para Offer Rejected; y un resultado de candidatura rechazada o una transición a la etapa de rechazo para Application Rejected.
Cargue el resultado transformado en una tabla o vista de destino dedicada al Registro de eventos de ProcessMind. Conserve los eventos de origen duplicados, salvo que una regla de negocio documentada los identifique como duplicados técnicos. Si necesita eliminar duplicados, hágalo solo con claves de evento de origen idénticas, como el identificador de candidatura, el nombre de la actividad, la marca de tiempo de la actividad y el identificador del registro de origen.
Valide el resultado con las comprobaciones siguientes. Confirme que existan todas las columnas requeridas, que las marcas de tiempo sean válidas, que cada actividad requerida esté representada cuando haya datos de origen y que el identificador del caso sea único para cada candidatura. Revise por separado las candidaturas rechazadas, retiradas, archivadas e incompletas para evitar que los filtros eliminen resultados válidos del proceso.
Exporte o exponga el resultado final como un CSV plano o mediante una conexión compatible con el almacén de datos para cargarlo en ProcessMind. Asigne JobApplicationId como identificador del caso, ActivityName como actividad y ActivityTimestamp como marca de tiempo del evento. Incluya SourceSystem y LastDataUpdate, conserve los atributos recomendados, use un formato de marca de tiempo uniforme, como ISO 8601 con información de zona horaria, y no dependa de ProcessMind para inferir eventos que no estén en el archivo.

Configuración

Conector y destino: Use una plataforma ETL con licencia que tenga un conector de Greenhouse compatible y un almacén de datos de destino al que pueda acceder la capa de transformación. Las funciones del conector, los nombres de los objetos, los intervalos de actualización y la compatibilidad con la replicación histórica dependen de la plataforma y la suscripción seleccionadas.
Autorización del origen: Configure las credenciales y los permisos de Greenhouse que requiere el conector. Confirme que la cuenta autorizada pueda leer los registros de candidaturas, el historial de etapas o estados, los registros de entrevistas, la retroalimentación, las ofertas y cualquier dato integrado de verificación de antecedentes o incorporación que use la correspondencia.
Objetos replicados: Seleccione todos los objetos de origen necesarios para las 14 extracciones de eventos. No habilite únicamente la tabla actual de candidaturas si el historial de cambios de etapa, las acciones de entrevistas, los envíos de retroalimentación, las transiciones de ofertas o los traspasos posteriores se almacenan por separado.
Intervalo de fechas: Empiece con un periodo de 3 a 6 meses para el análisis operativo. Amplíelo si va a medir el ciclo de vida completo de las candidaturas, ya que las creadas antes del periodo pueden llegar a la etapa de entrevistas, ofertas o contratación más adelante.
Actualización incremental: Conserve las marcas de tiempo de creación, ocurrencia y última actualización del origen cuando estén disponibles. Configure una actualización periódica que se ajuste a la latencia requerida para los informes y use un breve periodo de solapamiento para los registros que lleguen tarde o se corrijan.
Filtros: Aplique solo filtros documentados y específicos de la empresa, como organización, departamento, vacante, ubicación o fecha de candidatura. No use filtros genéricos como Company Code o Document Type, salvo que esos campos estén presentes en el esquema replicado de Greenhouse y sean necesarios para su configuración.
Correspondencia de actividades: Mantenga una correspondencia documentada entre el tipo de evento, la etapa, el estado o la marca de tiempo de origen y cada ActivityName. Configure los valores exactos para revisión, entrevista inicial por teléfono, rechazo, oferta, aceptación, verificación de antecedentes, incorporación y contratación según los valores que use su organización.
Gestión de valores nulos: Permita que RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource y OfferStatus tengan valores nulos cuando el origen no los proporcione. Si faltan identificadores o marcas de tiempo obligatorios, rechace los registros o investigue el motivo.
Zonas horarias: Convierta todas las marcas de tiempo de actividad a una sola zona horaria para los informes y conserve la marca de tiempo original del origen cuando sea necesario para la auditabilidad. Asegúrese de que LastDataUpdate represente la hora de actualización o extracción, no la hora en que ocurrió la actividad.
Rendimiento: Para conjuntos de datos grandes, filtre las extracciones de origen por particiones de marca de tiempo replicadas, seleccione solo las columnas necesarias, use cargas incrementales y materialice el Registro de eventos final. Evite unir repetidamente todo el historial con los registros actuales de candidaturas sin identificadores indexados.
Conservación de datos: Compruebe que la plataforma ETL y el acceso a Greenhouse conserven los registros históricos de etapas, entrevistas, retroalimentación, ofertas y resultados para el periodo seleccionado. Las tablas que solo muestran el estado actual no permiten reconstruir de forma fiable las actividades históricas.
Asignación en ProcessMind: Configure JobApplicationId como identificador del caso, ActivityName como campo de actividad y ActivityTimestamp como marca de tiempo del evento. Asegúrese de que el archivo exportado contenga una fila explícita por actividad y no dependa de transiciones inferidas.

a Consulta de ejemplo config

WITH
application_received AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Received' AS ActivityName,
        [ApplicationReceivedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application event table]
    WHERE [ApplicationReceivedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_reviewed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Reviewed' AS ActivityName,
        [StageChangeTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application stage history table]
    WHERE [StageChangeTimestamp] IS NOT NULL
      AND [NewStageName] IN ('In Review')
),
recruiter_screen_conducted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Recruiter Screen Conducted' AS ActivityName,
        [ScreenCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your recruiter screen event table]
    WHERE [ScreenCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_scheduled AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Scheduled' AS ActivityName,
        [InterviewScheduledTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewScheduledTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_completed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Completed' AS ActivityName,
        [InterviewCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
feedback_submitted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Feedback Submitted' AS ActivityName,
        [FeedbackSubmittedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview feedback table]
    WHERE [FeedbackSubmittedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_created AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Created' AS ActivityName,
        [OfferCreatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferCreatedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_extended AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Extended' AS ActivityName,
        [OfferExtendedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferExtendedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_accepted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Accepted' AS ActivityName,
        [OfferAcceptedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferAcceptedTimestamp] IS NOT NULL
),
background_check_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Background Check Initiated' AS ActivityName,
        [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your background check event table]
    WHERE [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
onboarding_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Onboarding Initiated' AS ActivityName,
        [OnboardingInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your onboarding handoff table]
    WHERE [OnboardingInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
candidate_hired AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Candidate Hired' AS ActivityName,
        [HiredTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your hiring outcome table]
    WHERE [HiredTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Rejected' AS ActivityName,
        [OfferRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferRejectedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Rejected' AS ActivityName,
        [ApplicationRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application outcome table]
    WHERE [ApplicationRejectedTimestamp] IS NOT NULL
)
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_received
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_reviewed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM recruiter_screen_conducted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_scheduled
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_completed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM feedback_submitted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_created
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_extended
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_accepted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM background_check_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM onboarding_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM candidate_hired
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_rejected
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_rejected;

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