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Il Suo Template per i dati di onboarding dei dipendenti

BambooHR

Attributi dell’inserimento dei dipendenti (19) Attività di inserimento dei dipendenti (15) Guide all'estrazione (2)

Il Suo Template per i dati di onboarding dei dipendenti

Questo Template fornisce tutte le indicazioni necessarie per raccogliere i dati utili a un'analisi dettagliata del processo di onboarding dei dipendenti. Illustra gli attributi essenziali da raccogliere e le attività fondamentali da monitorare, offrendo istruzioni chiare per estrarre efficacemente questi dati da BambooHR. Utilizzi questa risorsa per creare un Event Log affidabile e ottenere insight accurati sul percorso di onboarding.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività chiave da monitorare per la process discovery
Istruzioni dettagliate per l'estrazione dei dati da BambooHR

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi dell’inserimento dei dipendenti

Questi sono i campi dati essenziali da includere nell’Event Log, per consentire un’analisi completa del processo di inserimento dei dipendenti.

5 Obbligatorio 6 Consigliato 8 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Nome dell'attività ActivityName	Il nome dell'attività o della milestone specifica che si è verificata nel processo di onboarding.
Descrizione Questo attributo registra il nome di ogni evento o passaggio distinto all'interno del percorso di onboarding del dipendente. Tra gli esempi rientrano «Offer Accepted», «Background Check Completed» e «First Day Orientation Completed». Nell'analisi, l'Activity Name viene utilizzato per costruire la mappa del processo, mostrando la sequenza degli eventi e il flusso di lavoro. È fondamentale per identificare i colli di bottiglia, analizzare la frequenza delle attività e comprendere i diversi percorsi, o varianti, seguiti dai nuovi assunti. Esaminando la sequenza di queste attività, gli analisti possono individuare le deviazioni rispetto al processo standard e le opportunità di miglioramento. Perché è importante Definisce i passaggi del processo, costituendo l'ossatura della mappa del processo e consentendo di analizzare Workflow, colli di bottiglia e variazioni. Dove reperirlo Derivato dalle variazioni di stato, dal completamento delle attività o da specifici campi data presenti nelle checklist di onboarding o nei Workflow di assunzione di BambooHR. Esempi Offerta accettataPacchetto documentale inviatoRichiesta di configurazione IT inviataCheck-in a 30 giorni completato
	Pratica di onboarding OnboardingCase	L’identificativo univoco che raggruppa tutte le attività di inserimento relative a un singolo nuovo dipendente.
Descrizione Onboarding Case funge da identificativo centrale per l’intero processo di inserimento dei dipendenti. Collega tutti gli eventi correlati, dall’accettazione iniziale dell’offerta al completamento del check-in a 30 giorni, in un unico percorso coerente. Nell’analisi di Process Mining, questo attributo è fondamentale per ricostruire il flusso end-to-end del processo per ogni nuovo assunto. Consente di visualizzare le mappe dei processi, calcolare KPI a livello di caso, come il tempo di ciclo complessivo, e analizzare le diverse varianti di processo. Senza un identificativo del caso coerente, sarebbe impossibile monitorare il percorso di un singolo dipendente attraverso le diverse fasi dell’inserimento. Perché è importante Questa è la chiave primaria che collega tutti gli eventi correlati, rendendo possibile analizzare il percorso completo di inserimento di ogni nuovo assunto. Dove reperirlo Si tratta di un identificativo concettuale, spesso ottenuto combinando l'Employee ID con l'istanza o la data di assunzione, poiché BambooHR potrebbe non disporre di un unico «Onboarding Case ID» esplicito. Deve essere costruito durante la preparazione dei dati. Esempi ONB-00123ONB-00124ONB-00125
	Timestamp dell'evento EventTimestamp	La data e l'ora precise in cui un'attività di onboarding è stata completata o si è verificata.
Descrizione L'Event Timestamp indica il momento esatto in cui si è svolta una specifica attività. Questi dati temporali sono essenziali per ordinare cronologicamente gli eventi e calcolare la durata tra i diversi passaggi del processo. Questo attributo costituisce la base di tutte le analisi basate sul tempo nel Process Mining. Viene utilizzato per calcolare i tempi di ciclo, i tempi di attesa e la durata complessiva del processo. Analizzando i timestamp, le organizzazioni possono individuare le fasi che richiedono più tempo, misurare le prestazioni rispetto agli accordi sui livelli di servizio e localizzare i ritardi che incidono negativamente sull'esperienza del nuovo assunto. Perché è importante Questo timestamp fornisce l'ordine cronologico degli eventi ed è essenziale per tutte le analisi delle prestazioni e della durata, ad esempio per calcolare i tempi di ciclo e identificare i ritardi. Dove reperirlo Estratto da diversi campi data di BambooHR corrispondenti al completamento delle attività, come «Offer Acceptance Date» e «Background Check Completion Date», oppure dai log di sistema che registrano le variazioni di stato. Esempi 2023-10-01T10:00:00Z2023-10-05T14:30:00Z2023-10-15T09:00:00Z
	Sistema di origine SourceSystem	Indica il sistema di riferimento dal quale sono stati estratti questi dati.
Descrizione Questo attributo specifica l'origine dei dati, che in questo caso è BambooHR. Supporta la governance dei dati e fornisce il contesto necessario, soprattutto quando vengono combinati dati provenienti da più sistemi. Sebbene possa sembrare un'informazione immediata, indicare esplicitamente il sistema di origine è importante per garantire la tracciabilità dei dati e facilitare la risoluzione dei problemi. Negli ambienti analitici più complessi, consente agli utenti di comprendere il contesto dei dati e di risalire alla loro origine in caso di dubbi o incongruenze. Perché è importante Fornisce un contesto essenziale sull'origine dei dati, importante per la governance e la convalida dei dati e per l'integrazione di dati provenienti da più fonti. Dove reperirlo Si tratta di un valore statico, «BambooHR», aggiunto durante la trasformazione dei dati. Esempi BambooHR
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Il timestamp che indica quando i dati sono stati aggiornati più di recente dal sistema di origine.
Descrizione Questo attributo registra la data e l'ora dell'estrazione o dell'aggiornamento dei dati più recente. Permette agli utenti di comprendere con chiarezza quanto siano aggiornati e pertinenti i dati. In qualsiasi analisi, soprattutto nel monitoraggio dei processi in corso, conoscere l'attualità dei dati è fondamentale. Questo timestamp aiuta gli utenti a fare affidamento sui dati visualizzati e a capire se riflettono lo stato operativo corrente o una situazione precedente. È essenziale per le Dashboard che monitorano i casi di onboarding attivi. Perché è importante Informa gli utenti sull'attualità dei dati, consentendo loro di comprendere quanto sia aggiornata l'analisi del processo. Dove reperirlo Questo timestamp viene generato e aggiunto al dataset durante l'estrazione e il caricamento dei dati. Esempi 2024-05-21T08:00:00Z
	ID dipendente EmployeeId	Un identificativo univoco assegnato a ciascun dipendente in BambooHR.
Descrizione L'Employee ID è la chiave univoca che identifica uno specifico dipendente nel sistema HR. Rimane invariato per tutta la durata del rapporto di lavoro. Sebbene l'Onboarding Case sia l'identificativo principale del processo, l'Employee ID è fondamentale per collegare i dati di onboarding alla scheda anagrafica del dipendente. Ciò consente di arricchirli con altri attributi del dipendente, come qualifica o reparto, e di analizzare in modo più completo come l'esperienza di onboarding vari in base alle diverse tipologie di dipendenti. Perché è importante Identifica univocamente il nuovo assunto, consentendo di arricchire i dati con altre informazioni sul dipendente e di monitorarne l'intero ciclo di vita oltre l'onboarding. Dove reperirlo Disponibile come campo standard nella scheda del dipendente in BambooHR. Esempi 601856018660187
	Qualifica JobTitle	Il ruolo o la posizione specifica del nuovo assunto.
Descrizione Questo attributo contiene la qualifica ufficiale del nuovo dipendente, ad esempio «Software Engineer», «Account Executive» o «Product Manager». Fornisce un'ulteriore dimensione importante per l'analisi del processo di onboarding. Ruoli diversi possono richiedere attività di onboarding specifiche, come formazione specialistica o predisposizione di attrezzature. L'analisi per qualifica può evidenziare se determinati ruoli subiscono ritardi più lunghi o seguono percorsi di processo differenti. Ciò aiuta ad adattare e ottimizzare l'esperienza di onboarding in base alle esigenze specifiche della posizione. Perché è importante Consente di analizzare il processo di onboarding in base alla complessità e ai requisiti del ruolo, contribuendo ad adattare l'esperienza alle diverse posizioni. Dove reperirlo Un campo standard associato alle informazioni professionali del dipendente in BambooHR. Esempi Senior Software EngineerCoordinatore marketingDirettore vendite regionale
	Reparto Department	Il reparto al quale entra a far parte il nuovo dipendente.
Descrizione Questo attributo specifica il reparto organizzativo, ad esempio «Engineering», «Sales» o «Marketing», al quale appartiene il nuovo assunto. È una dimensione fondamentale per segmentare e confrontare le prestazioni del processo. Analizzare il processo di onboarding per reparto è essenziale per comprendere le differenze di prestazione all'interno dell'organizzazione. Aiuta a rispondere a domande come «Quali reparti presentano i tempi di ciclo dell'onboarding più lunghi?» oppure «I tassi di conformità relativi alla formazione obbligatoria sono inferiori in determinati reparti?». Questi insight consentono di attuare interventi mirati e condividere le best practice tra i reparti. Perché è importante Consente di confrontare l'efficienza dell'onboarding, i tempi di ciclo e i tassi di conformità tra le diverse aree dell'organizzazione. Dove reperirlo Un campo standard associato alle informazioni professionali del dipendente in BambooHR. Esempi IngegneriaVenditeMarketingRisorse umane
	Responsabile dell'assunzione HiringManager	Il nome del responsabile al quale riporta il nuovo dipendente.
Descrizione Questo attributo identifica il responsabile diretto del nuovo assunto. Il responsabile dell'assunzione svolge spesso un ruolo fondamentale nel processo di onboarding, occupandosi di attività come la presentazione al team e la definizione degli obiettivi iniziali. Analizzare le prestazioni dell'onboarding per responsabile dell'assunzione può evidenziare quali responsabili siano più efficaci nell'integrare i nuovi membri del team e quali possano aver bisogno di ulteriore supporto o formazione. Può inoltre aiutare a individuare le best practice dei responsabili più efficaci e a condividerle nell'organizzazione, migliorando la coerenza e la qualità complessive dell'esperienza del nuovo assunto. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni per responsabile, individuando chi è efficace nell'onboarding e chi potrebbe aver bisogno di maggiore supporto. Dove reperirlo Generalmente presente nelle informazioni professionali del dipendente o nei dettagli della struttura gerarchica in BambooHR. Esempi Jane DoeJohn SmithEmily Jones
	Sede Location	La sede di lavoro o l'ufficio principale del nuovo assunto.
Descrizione Questo attributo identifica l'ufficio fisico o la posizione geografica presso cui sarà assegnato il nuovo dipendente. Può indicare una città, un edificio adibito a uffici oppure la dicitura «Remote». L'analisi per sede è importante per individuare le differenze regionali nel processo di onboarding. Ad esempio, i tempi di consegna delle attrezzature possono variare significativamente tra le sedi, oppure uffici diversi possono adottare procedure locali di orientamento proprie. Questa analisi aiuta a standardizzare il processo dove possibile, tenendo conto al contempo delle variazioni locali necessarie. Perché è importante Aiuta a individuare le variazioni regionali nelle prestazioni del processo, come i ritardi nella consegna delle attrezzature o le differenze nelle procedure locali di orientamento. Dove reperirlo Un campo standard nel profilo del dipendente in BambooHR, generalmente presente nelle informazioni relative all'impiego o alla sede. Esempi Ufficio di New YorkLondra, Regno UnitoDa remoto (Stati Uniti)Sede centrale di San Francisco
	Timestamp di fine EndTimestamp	Il timestamp di completamento di un'attività, quando questa presenta una durata misurabile.
Descrizione Mentre StartTime (EventTimestamp) indica quando si verifica un'attività, EndTimestamp ne indica il completamento. È particolarmente rilevante per le attività non istantanee, come «Background Check», che presenta uno stato di avvio e uno di completamento. L'utilizzo combinato di un timestamp di inizio e di uno di fine consente di calcolare con maggiore precisione il tempo di elaborazione delle singole attività. Aiuta a distinguere il tempo dedicato effettivamente al lavoro dal tempo trascorso in attesa dell'avvio del passaggio successivo. Questo livello di dettaglio è fondamentale per un'analisi approfondita dei colli di bottiglia. Perché è importante Consente di calcolare con precisione i tempi di elaborazione delle attività, distinguendo il tempo di lavoro effettivo dal tempo di attesa. Dove reperirlo Derivato dai timestamp delle attività sequenziali. Ad esempio, l'EndTimestamp di «Background Check Initiated» corrisponderebbe al timestamp di «Background Check Completed». Esempi 2023-10-02T11:00:00Z2023-10-06T16:45:00Z2023-10-16T10:00:00Z
	Data di inizio StartDate	Il primo giorno ufficiale di lavoro del nuovo dipendente.
Descrizione La Start Date è una milestone fondamentale nel processo di onboarding. Separa le attività pre-assunzione, come i controlli dei precedenti e la compilazione della documentazione, dalle attività successive all'assunzione, come l'orientamento e la formazione. Questa data viene utilizzata come riferimento essenziale in molte analisi. Ad esempio, serve a calcolare il KPI «Time to First Day Readiness», che misura se tutte le attività necessarie prima dell'assunzione sono state completate entro il primo giorno del dipendente. Aiuta inoltre ad analizzare la puntualità delle attività pre-assunzione e il loro impatto sulla produttività del primo giorno. Perché è importante Rappresenta una milestone fondamentale per distinguere le attività pre-assunzione da quelle successive all'assunzione e misurare se i nuovi assunti sono pronti dal primo giorno. Dove reperirlo Corrisponde al campo «Hire Date», che costituisce una parte standard della scheda del dipendente in BambooHR. Esempi 2023-11-012023-11-152023-12-01
	Esecutore dell'evento EventPerformer	L'utente o il sistema che ha eseguito l'attività di onboarding.
Descrizione Questo attributo identifica la persona, il team o il sistema automatizzato responsabile del completamento di una determinata attività. Ad esempio, uno specialista HR potrebbe completare l'attività «Paperwork Packet Sent», mentre il responsabile dell'assunzione potrebbe completare «Team Introduction». Queste informazioni sono preziose per analizzare le risorse e comprendere la distribuzione del carico di lavoro. Aiutano a individuare i team o i ruoli coinvolti nelle attività che richiedono più tempo o presentano i maggiori colli di bottiglia. Consentono inoltre di analizzare le attività svolte da specifici gruppi di utenti, fornendo indicazioni utili per l'allocazione delle risorse e le strategie di automazione. Perché è importante Identifica chi esegue ogni attività, un'informazione essenziale per analizzare il carico di lavoro, ottimizzare le risorse e comprendere i comportamenti specifici degli utenti. Dove reperirlo Queste informazioni possono essere acquisite nei log di audit o nei dettagli di completamento delle attività in BambooHR, spesso associate all'utente che ha apportato l'aggiornamento. Esempi Amministratore delle risorse umaneDavid Chen (Responsabile delle assunzioni)Automazione del sistemaSupporto IT
	Indica rilavorazione IsRework	Un indicatore che segnala se un'attività è la ripetizione di un passaggio già eseguito.
Descrizione Questo attributo booleano calcolato viene impostato su true se un'attività, come «Paperwork Packet Sent», compare più di una volta nello stesso caso di onboarding. Segnala che un passaggio del processo ha dovuto essere ripetuto, indicando generalmente un errore, informazioni mancanti o un'inefficienza. L'identificazione delle rilavorazioni è una funzionalità fondamentale del Process Mining. Questo indicatore consente di filtrare e quantificare facilmente le occorrenze di rilavorazione. Supporta direttamente le Dashboard e i KPI dedicati alle rilavorazioni, contribuendo a evidenziare gli attriti e gli sprechi del processo. Ridurre le rilavorazioni porta a tempi di ciclo più brevi e a un'esperienza più fluida sia per il nuovo assunto sia per il team HR. Perché è importante Evidenzia inefficienze, errori e attività sprecate del processo segnalando le attività che hanno dovuto essere ripetute. Dove reperirlo È un campo calcolato. La logica viene implementata nello strumento di Process Mining per rilevare sequenze ripetute di attività all'interno di un caso. Esempi truefalse
	Nome del nuovo assunto NewHireName	Il nome completo del dipendente sottoposto al processo di onboarding.
Descrizione Questo attributo contiene il nome del nuovo dipendente. Viene utilizzato principalmente per finalità operative, ad esempio nei report o nelle Dashboard che richiedono l'identificazione di persone specifiche. Nelle analisi di Process Mining, i nomi vengono spesso anonimizzati o sostituiti con gli Employee ID per rispettare le normative sulla protezione dei dati personali. Tuttavia, nelle Dashboard operative utilizzate da HR o dai responsabili per monitorare i casi attivi, il nome può fornire un contesto immediato e facilmente comprensibile. Perché è importante Fornisce un contesto chiaro e facilmente leggibile per i casi specifici, soprattutto nelle Dashboard operative destinate a HR e responsabili. Dove reperirlo Un campo standard nelle informazioni personali del dipendente in BambooHR. Esempi Alice JohnsonRobert WilliamsMaria Garcia
	Paese Country	Il Paese in cui è impiegato il nuovo assunto.
Descrizione Questo attributo specifica il Paese di impiego. Per le organizzazioni globali, rappresenta una dimensione fondamentale per l'analisi. I processi di onboarding e le normative possono variare significativamente da un Paese all'altro. Analizzare il processo per Paese aiuta le organizzazioni a comprendere queste differenze, garantire la conformità alle leggi locali e individuare le opportunità per standardizzare le pratiche tra le diverse aree, quando appropriato. Può inoltre spiegare le variazioni nei tempi di ciclo legate alle festività o alle procedure amministrative specifiche di ciascun Paese. Perché è importante È essenziale per le organizzazioni globali che devono analizzare le variazioni del processo, garantire la conformità locale e gestire i requisiti di onboarding specifici di ciascuna area. Dove reperirlo Un campo standard nelle informazioni relative alla sede o all'indirizzo del dipendente in BambooHR. Esempi Stati UnitiRegno UnitoGermaniaCanada
	Stato occupazionale EmploymentStatus	Lo stato corrente del nuovo assunto nel suo ciclo di vita lavorativo.
Descrizione Questo attributo monitora lo stato del nuovo assunto durante il suo percorso, ad esempio da «Offer Accepted» a «Pre-Hire» fino ad «Active». Fornisce una visione di alto livello della posizione del dipendente nel processo complessivo. Nel Process Mining, può essere utilizzato come attributo a livello di caso per filtrare i casi di onboarding attivi o analizzare per quanto tempo i casi rimangono in un determinato stato. È particolarmente utile per le Dashboard che offrono una panoramica in tempo reale di tutti i processi di onboarding in corso, aiutando HR e responsabili a monitorarne l'avanzamento. Perché è importante Fornisce una visione di alto livello dello stato del caso di onboarding, consentendo di filtrare i casi attivi e monitorare l'avanzamento complessivo. Dove reperirlo È un campo standard nella scheda del dipendente in BambooHR. Esempi AttivoInattivoCessatoIn congedo
	Team Team	Il team specifico al quale il nuovo assunto viene assegnato all'interno di un reparto.
Descrizione Questo attributo fornisce un livello di dettaglio organizzativo più granulare rispetto al reparto. Specifica il team di appartenenza immediata, ad esempio «Frontend Developers» o «Enterprise Sales Team». Sebbene l'analisi a livello di reparto sia utile, quella a livello di team può far emergere insight più specifici. Può evidenziare differenze di prestazione tra team con funzioni simili e aiutare a comprendere in che modo le pratiche specifiche del team, come le presentazioni interne o la formazione locale, incidano sul percorso complessivo di onboarding. È particolarmente utile nei reparti di grandi dimensioni, dove è necessaria una suddivisione più dettagliata. Perché è importante Fornisce una visione più granulare rispetto al reparto, consentendo di analizzare le prestazioni e le variazioni del processo tra i singoli team. Dove reperirlo Può essere un campo standard o personalizzato in BambooHR, spesso parte dell'assegnazione organizzativa del dipendente. Esempi Ingegneria della piattaformaVendite del segmento mid-marketContent marketing
	Tempo di ciclo dell'onboarding OnboardingCycleTime	La durata complessiva del processo di onboarding per un singolo caso.
Descrizione Questa metrica calcolata misura il tempo di ciclo end-to-end di ciascun caso di onboarding, generalmente da «Offer Accepted» a «30-Day Check-in Completed». Rappresenta il tempo totale trascorso per l'intero processo. È un indicatore chiave di prestazione (KPI) primario per valutare l'efficienza complessiva del processo. Viene utilizzato nelle Dashboard per monitorare i tempi medi di onboarding, confrontare le prestazioni tra reparti o ruoli e misurare l'impatto delle iniziative di miglioramento del processo. In genere, un tempo di ciclo più breve è associato a una migliore esperienza del nuovo assunto e a costi amministrativi inferiori. Perché è importante È un KPI fondamentale per misurare l'efficienza complessiva del processo e monitorare i miglioramenti nel tempo. Dove reperirlo Calcolato come differenza temporale tra il timestamp della prima e quello dell'ultima attività del caso. Esempi 35 giorni42 giorni28 giorni

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di inserimento dei dipendenti

Queste sono le fasi chiave e le principali tappe del processo da acquisire nell’Event Log per un’individuazione accurata del processo e il monitoraggio delle prestazioni.

7 Consigliato 8 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Attività di inserimento completate	Questa attività indica il completamento di tutte le attività assegnate nella checklist di inserimento del nuovo assunto. L’evento può essere dedotto quando la percentuale di completamento dell’elenco delle attività raggiunge il 100% o quando viene completata un’attività finale "Complete Onboarding".
Perché è importante Rappresenta il punto finale definitivo della parte strutturata dell’inserimento, basata sulle attività. Conferma che tutti i passaggi amministrativi e preparatori sono stati eseguiti con successo. Dove reperirlo Deducibile dal timestamp di completamento dell’ultima attività nell’Onboarding Task List di un dipendente o dal momento in cui lo stato complessivo del processo di inserimento viene contrassegnato come "Complete". Acquisizione Identifichi il timestamp di completamento più recente tra tutte le attività associate a un singolo caso di inserimento. Tipo di evento inferred
	Check-in a 30 giorni completato	Rappresenta il completamento del primo check-in formale tra il nuovo assunto e il suo responsabile, che si svolge generalmente intorno ai 30 giorni. Viene registrato quando un’attività "30-Day Check-in" o un modulo di valutazione delle prestazioni viene contrassegnato come completato in BambooHR.
Perché è importante Questa milestone è fondamentale per raccogliere feedback iniziali, affrontare eventuali criticità e migliorare la fidelizzazione dei dipendenti. Monitorarne il completamento garantisce un coinvolgimento costante dei nuovi assunti durante una fase cruciale. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp di completamento dell’attività "30-Day Check-in" o di un modulo di valutazione delle prestazioni in BambooHR. Acquisizione L’evento viene registrato quando un responsabile contrassegna l’attività o il modulo di check-in come "Completed". Tipo di evento explicit
	Controllo dei precedenti completato	Questa attività indica che il controllo dei precedenti del nuovo assunto è stato completato con successo e che i risultati sono disponibili. In BambooHR, viene registrata quando l’attività "Background Check" nella checklist di inserimento viene contrassegnata come "Completed".
Perché è importante Si tratta di una milestone fondamentale per la conformità. I ritardi tra l’avvio e il completamento possono costituire un importante collo di bottiglia; il monitoraggio di questa fase aiuta a garantire che i requisiti preliminari all’assunzione siano soddisfatti prima della data di inizio. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp di completamento dell’attività "Background Check" all’interno dell’Onboarding Task List del nuovo assunto. Acquisizione L’evento viene registrato quando lo stato dell’attività di controllo dei precedenti viene aggiornato a "Completed". Tipo di evento explicit
	Formazione obbligatoria completata	Indica il completamento con successo di un corso di formazione obbligatorio da parte del nuovo dipendente. BambooHR registra l’evento quando lo stato di una formazione assegnata viene aggiornato a "Completed" nel modulo di monitoraggio della formazione.
Perché è importante Si tratta di una milestone fondamentale per la conformità. Monitorarne il completamento garantisce che l’azienda soddisfi i requisiti legali e le policy interne e che i dipendenti dispongano delle conoscenze necessarie per il proprio ruolo. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp in cui lo stato di un record formativo viene modificato in "Completed" nel modulo Training di BambooHR. Acquisizione Nel sistema viene registrato un evento distinto quando il campo di stato di un record formativo viene aggiornato a "Completed". Tipo di evento explicit
	Offerta accettata	Questa attività segna l’inizio ufficiale del processo di inserimento e si verifica quando un candidato accetta formalmente la propria offerta di lavoro. In BambooHR, viene generalmente registrata quando lo stato del candidato nell’Applicant Tracking System (ATS) viene modificato in "Hired", attivando la creazione del profilo del dipendente e della checklist di inserimento.
Perché è importante Questo è il punto di partenza fondamentale per ogni caso di inserimento. Analizzare il tempo che intercorre tra questo evento e gli eventi successivi aiuta a misurare l’efficienza e la rapidità complessive del processo preliminare all’assunzione. Dove reperirlo Deducibile dalla data in cui lo stato del candidato viene aggiornato a "Hired" nel modulo ATS di BambooHR o dal momento in cui viene compilato il campo relativo alla data di assunzione del dipendente. Acquisizione Identifichi il timestamp in cui il campo "status" di un candidato cambia in "Hired". Tipo di evento inferred
	Orientamento del primo giorno completato	Indica il completamento della sessione iniziale di orientamento del nuovo assunto, che comprende la cultura aziendale, le policy e le presentazioni. Viene registrato quando l’attività "First Day Orientation" viene contrassegnata come completata da HR o dal responsabile delle assunzioni nella checklist di inserimento di BambooHR.
Perché è importante Si tratta di una milestone fondamentale per il coinvolgimento e l’integrazione del dipendente. Garantire che si svolga in modo coerente e puntuale è essenziale per porre le basi del successo dei nuovi assunti e di un’esperienza positiva. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp di completamento dell’attività "First Day Orientation" nell’Onboarding Task List. Acquisizione L’evento viene registrato quando l’attività di orientamento viene contrassegnata come "Completed". Tipo di evento explicit
	Pacchetto documentale completato	Questo evento si verifica quando il nuovo assunto ha terminato di firmare tutti i documenti richiesti nel proprio pacchetto di inserimento. BambooHR registra automaticamente l’evento quando il dipendente completa tutte le firme elettroniche del pacchetto inviato.
Perché è importante Il completamento della documentazione è un prerequisito fondamentale per il primo giorno del nuovo assunto. Analizzare questa milestone è essenziale per garantire conformità e preparazione, evitando rilavorazioni e ritardi nella data di inizio. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp in cui lo stato del pacchetto documentale inviato cambia in "Completed" in BambooHR. Acquisizione Nel sistema viene registrato un evento distinto quando viene completata l’ultima firma elettronica richiesta nel pacchetto documentale del nuovo assunto. Tipo di evento explicit
	Controllo dei precedenti avviato	Rappresenta il momento in cui viene richiesto un controllo dei precedenti del nuovo assunto tramite un servizio integrato. In genere viene registrato quando un’attività specifica "Background Check" viene creata o contrassegnata come avviata nell’elenco delle attività di inserimento del nuovo assunto in BambooHR.
Perché è importante Monitorare l’avvio dei controlli dei precedenti aiuta a identificare i ritardi nel processo di verifica pre-assuntiva, spesso un elemento critico per la conformità e per un’assunzione tempestiva. Dove reperirlo Acquisito dalla data di creazione o di avvio dell’attività "Background Check" all’interno di un Onboarding Task List in BambooHR. Acquisizione L’evento viene registrato quando l’attività di controllo dei precedenti viene creata o il relativo stato cambia in "In Progress". Tipo di evento explicit
	Dotazione consegnata	Questa attività indica che la dotazione ordinata è stata consegnata fisicamente ed è pronta per il nuovo assunto. Spesso viene monitorata tramite un’attività distinta, come "Equipment Delivered" o "Workspace Setup", contrassegnata come completata nella checklist di inserimento di BambooHR.
Perché è importante Monitorare il tempo che intercorre tra l’ordine e la consegna mette in evidenza potenziali colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento o nella logistica. Ciò contribuisce a garantire che tutte le risorse fisiche siano disponibili prima della data di inizio del dipendente. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp di completamento dell’attività "Equipment Delivered" o "Workspace Setup" nell’Onboarding Task List. Acquisizione L’evento viene registrato quando lo stato dell’attività di consegna o configurazione viene aggiornato a "Completed". Tipo di evento explicit
	Dotazione ordinata	Rappresenta il momento in cui viene ordinato l’hardware necessario, come un laptop o un telefono, per il nuovo assunto. In genere viene registrato quando l’attività "Order Equipment" viene contrassegnata come completata nella checklist di inserimento di BambooHR.
Perché è importante Questa attività è una milestone fondamentale per garantire che il nuovo assunto disponga degli strumenti fisici necessari. I ritardi in questa fase incidono direttamente sulla preparazione e sulla produttività del primo giorno. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp di completamento dell’attività "Order Equipment" nell’Onboarding Task List di BambooHR. Acquisizione L’evento viene registrato quando lo stato dell’attività "Order Equipment" viene aggiornato a "Completed". Tipo di evento explicit
	Formazione obbligatoria assegnata	Questo evento si verifica quando al nuovo dipendente viene assegnata una formazione obbligatoria sulla conformità o specifica per il ruolo. In BambooHR, viene registrato esplicitamente nel modulo di monitoraggio della formazione quando una nuova formazione viene aggiunta al record del dipendente.
Perché è importante Questo è il punto di partenza per misurare la conformità formativa. Analizzare il tempo che intercorre tra assegnazione e completamento aiuta a garantire che i dipendenti soddisfino tempestivamente i requisiti normativi e aziendali. Dove reperirlo Acquisito dalla data di creazione di un record formativo assegnato a uno specifico dipendente nel modulo Training di BambooHR. Acquisizione Nel sistema viene registrato un evento distinto quando viene creata una nuova voce nella tabella di monitoraggio della formazione dei dipendenti. Tipo di evento explicit
	Pacchetto documentale inviato	Indica il momento in cui il pacchetto documentale del nuovo assunto, contenente documenti come il modulo I-9, il modulo W-4 e le policy aziendali, viene inviato al nuovo assunto per la revisione e la firma. BambooHR registra questo evento quando un amministratore HR invia il pacchetto tramite le funzionalità di gestione documentale del sistema.
Perché è importante Questa attività avvia un Workflow amministrativo fondamentale. Misurare il tempo che intercorre tra questo momento e il completamento della documentazione aiuta a valutare l’efficienza del processo documentale. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp in cui un pacchetto documentale viene inviato a un dipendente per la firma elettronica in BambooHR. Acquisizione Nel sistema viene registrato un evento distinto quando viene eseguita l’azione "Send Packet". Tipo di evento explicit
	Presentazione al team completata	Rappresenta la presentazione formale del nuovo assunto ai membri del team di riferimento. Si tratta generalmente di un’attività gestita dal responsabile, più informale, registrata tramite il completamento della relativa attività nella checklist di inserimento di BambooHR.
Perché è importante L’integrazione sociale è una componente fondamentale di un inserimento efficace. Monitorare questa attività aiuta a garantire che i responsabili completino i passaggi importanti per accogliere i nuovi assunti e favorire la coesione del team. Dove reperirlo Acquisito dal timestamp di completamento dell’attività "Team Introduction" nell’Onboarding Task List, generalmente assegnata al responsabile delle assunzioni. Acquisizione L’evento viene registrato quando il responsabile contrassegna l’attività "Team Introduction" come "Completed". Tipo di evento explicit
	Profilo del dipendente creato	Rappresenta la creazione ufficiale del record del nuovo assunto nell’HRIS, che ne determina il passaggio da candidato a dipendente. L’evento è dedotto dalla data di creazione del record del dipendente nel database principale di BambooHR, che in genere viene creato dopo l’accettazione dell’offerta.
Perché è importante Questa attività costituisce la base per tutti i passaggi successivi dell’inserimento, come la configurazione IT e l’impostazione delle paghe. Fornisce un timestamp chiaro del momento in cui il dipendente entra ufficialmente nel sistema. Dove reperirlo Deducibile dal timestamp di creazione del record del nuovo dipendente nel sistema, presente nelle tabelle principali dei dati dei dipendenti. Acquisizione Utilizzi il timestamp dei metadati "created_at" o equivalente del record principale del dipendente. Tipo di evento inferred
	Richiesta di configurazione IT inviata	Questa attività indica la richiesta formale inviata al reparto IT per creare gli account e gli accessi necessari al nuovo assunto. In BambooHR, viene generalmente registrata quando un’attività predefinita "IT Provisioning" viene creata e assegnata nella checklist di inserimento.
Perché è importante Una configurazione IT tempestiva è fondamentale per garantire un primo giorno produttivo. Monitorare questo evento aiuta a misurare la reattività dell’IT e a diagnosticare i ritardi nell’abilitazione degli accessi ai sistemi per i nuovi assunti. Dove reperirlo Acquisito dalla data e dall’ora di creazione dell’attività "IT Account Provisioning" o di un’attività analoga nell’Onboarding Task List del nuovo assunto. Acquisizione L’evento viene registrato quando l’attività di configurazione IT viene creata in una checklist di inserimento. Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all'estrazione

Come ottenere i Suoi dati da BambooHR

Passaggi

Acceda a BambooHR: acceda alla Sua istanza BambooHR con un account utente autorizzato a creare ed eseguire report personalizzati.
Acceda ai report personalizzati: dal menu di navigazione principale, selezioni Reports. Nella sezione 'Manage Reports', faccia clic su 'Add Report'.
Configuri il report: assegni al report un nome descrittivo, ad esempio 'Onboarding Process Mining Export'. Se lo desidera, aggiunga una breve descrizione.
Selezioni i campi del report: nella scheda 'Fields', selezioni tutte le colonne necessarie per l’event log. Dovrà includere gli identificativi dei dipendenti, gli attributi principali e tutti i campi data pertinenti alle attività di onboarding. Selezioni campi quali:
- Employee #
- First Name, Last Name
- Department, Job Title, Location
- Hiring Manager
- Hire Date (per 'Employee Profile Created')
- Eventuali campi data personalizzati utilizzati per milestone come 'Offer Accepted Date'.
- Le date di completamento di tutte le attività pertinenti di Onboarding e Offboarding. Dovrà selezionare ogni attività specifica, ad esempio: 'Background Check Completed Date', 'Paperwork Packet Sent Date', 'Paperwork Packet Completed Date', 'IT Provisioning Requested Date' e così via.
- Le date provenienti dal modulo Training, come 'Mandatory Training Assigned Date' e 'Mandatory Training Completed Date'.
Imposti i filtri del report: acceda alla scheda 'Filters' per definire l’ambito dei dati. È fortemente consigliato filtrare per 'Hire Date' per includere i dipendenti di un periodo specifico, ad esempio gli ultimi 6 mesi. In questo modo si evita che il report diventi eccessivamente grande e termini per timeout.
Salvi e generi il report: dopo aver configurato tutti i campi e i filtri, faccia clic su 'Save & Run'. Esamini i risultati nell’interfaccia BambooHR per verificare che contengano i dipendenti e le colonne di dati previsti.
Esporti i dati: faccia clic sul pulsante di esportazione, generalmente rappresentato da un’icona a forma di nuvola o freccia, e scelga 'Comma Separated Values (.csv)' come formato. Salvi il file sul computer con un nome chiaro, ad esempio bamboohr_onboarding_export.csv.
Prepari lo script di trasformazione: copi lo script Python completo fornito nella sezione 'query' di questo documento e lo salvi in un file denominato transform_bamboohr.py, nella stessa directory del file CSV esportato.
Installi la libreria necessaria: se pandas non è installato, apra un terminale o un prompt dei comandi ed esegua: pip install pandas.
Esegua la trasformazione: apra il terminale o il prompt dei comandi, acceda alla directory contenente i file ed esegua lo script con il comando: python transform_bamboohr.py. Lo script elaborerà l’esportazione CSV in formato largo e genererà un file denominato event_log.csv nel formato lungo corretto per il Process Mining.
Carichi il file in ProcessMind: il file event_log.csv è ora pronto per essere caricato nell’applicazione ProcessMind.

Configurazione

Prerequisiti: deve disporre del pacchetto BambooHR Advantage, che include le funzionalità avanzate di reporting e onboarding. Il ruolo utente deve consentirLe di creare, visualizzare ed esportare report personalizzati contenenti dati dei dipendenti.
Campi del report: il punto centrale di questo metodo consiste nel selezionare i campi corretti. Il report deve essere creato in formato "wide", con una riga per ogni dipendente e una colonna data dedicata a ciascuna attività di onboarding. Deve includere Employee # come identificativo del caso e tutte le colonne degli attributi pertinenti, come Reparto, Job Title e Hiring Manager.
Campi e task personalizzati: questa estrazione dipende in larga misura dal modo in cui la Sua organizzazione utilizza BambooHR. Attività come "Offer Accepted" o "Equipment Ordered" devono essere acquisite in specifici campi data personalizzati o come task all’interno di una checklist di onboarding. Si assicuri di selezionare i campi relativi alla data di completamento di questi task, non soltanto i nomi dei task.
Filtri per intervallo di date: per garantire prestazioni e pertinenza, filtri sempre il report in base a "Hire Date". In genere, un periodo mobile relativo agli ultimi 6-12 mesi è sufficiente per l’analisi del processo senza creare un file di esportazione eccessivamente grande.
Pianificazione dei report: per il monitoraggio continuo, valuti la possibilità di utilizzare la funzionalità di BambooHR che consente di pianificare l’esecuzione del report personalizzato e di riceverlo tramite e-mail con cadenza ricorrente, ad esempio settimanale. Questo può contribuire ad automatizzare la prima parte del processo di estrazione.

a Query di esempio 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()

Passaggi

Prerequisiti e configurazione: verifichi di avere Python 3.6 o una versione successiva installata sul sistema. Installi le librerie necessarie, pandas e requests, eseguendo nel terminale il comando: pip install pandas requests.
Generi la chiave API di BambooHR: acceda al Suo account BambooHR con privilegi di amministratore. Acceda all’icona del profilo in alto a destra, selezioni 'API Keys' e crei una nuova chiave API. Assegni alla chiave un nome descrittivo, ad esempio 'ProcessMiningExtraction', e verifichi che disponga dell’accesso in sola lettura ai dati dei dipendenti, alle attività di onboarding e ai record di formazione. Copi la chiave generata e la conservi in modo sicuro.
Configuri lo script Python: salvi lo script Python fornito in un file, ad esempio extract_onboarding.py. Apra il file e sostituisca i valori segnaposto di COMPANY_SUBDOMAIN con il sottodominio univoco della Sua azienda, cioè la parte dell’URL BambooHR precedente a '.bamboohr.com', e di API_KEY con la chiave generata nel passaggio precedente.
Imposti l’intervallo di date dell’estrazione: modifichi le variabili START_DATE e END_DATE nello script. Questi parametri definiscono l’intervallo temporale dei nuovi assunti da includere nell’estrazione. Utilizzi il formato 'YYYY-MM-DD'.
Esegua lo script: esegua lo script dal terminale con il comando: python extract_onboarding.py. Lo script si collegherà all’API BambooHR, recupererà i dati necessari e avvierà l’elaborazione.
Comprenda le chiamate API: lo script richiama innanzitutto l’endpoint del report della directory dei dipendenti per ottenere l’elenco di tutti i dipendenti assunti nell’intervallo di date specificato. Questo elenco costituisce la base per l’identificativo OnboardingCase.
Recuperi iterativamente i dati: per ogni nuovo assunto individuato, lo script effettua ulteriori chiamate API per recuperare le informazioni dettagliate del profilo, le attività di onboarding assegnate e i record di formazione. In questo modo raccoglie tutti i dati pertinenti al percorso di onboarding di ciascuna persona.
Trasformi e mappi i dati: lo script trasforma i dati JSON grezzi dell’API in un event log strutturato. Utilizza un dizionario predefinito, TASK_TO_ACTIVITY_MAP, per associare i titoli delle attività di onboarding in BambooHR ai nomi standardizzati richiesti dal Process Mining. Eventi come 'Offer Accepted' e 'Employee Profile Created' vengono ricavati dalle date di assunzione e di creazione del dipendente.
Esamini l’output della console: durante l’esecuzione, lo script visualizzerà nella console aggiornamenti sull’avanzamento, incluso il numero di nuovi assunti individuati e il nome di ogni dipendente elaborato. Controlli l’output per rilevare eventuali errori o avvisi.
Generi il file Event Log: dopo aver elaborato tutti i dipendenti, lo script riunirà i dati in un unico data frame e li salverà in un file CSV denominato bamboohr_onboarding_event_log.csv, nella stessa directory. Il file avrà le colonne richieste da ProcessMind.
Si prepari al caricamento: apra il file CSV generato per esaminarne il contenuto. Verifichi che le colonne OnboardingCase, ActivityName e EventTimestamp siano compilate correttamente prima di caricare il file nel Suo strumento di Process Mining.

Configurazione

Autorizzazioni della chiave API: la chiave API utilizzata per l’estrazione deve disporre almeno di autorizzazioni in sola lettura per i seguenti dati: dettagli personali dei dipendenti, informazioni professionali, stato lavorativo, attività di onboarding e record di formazione.
Sottodominio aziendale: lo script richiede il sottodominio BambooHR univoco della Sua azienda per costruire gli URL corretti degli endpoint API.
Intervallo di date (START_DATE, END_DATE): queste variabili dello script controllano l’intervallo di estrazione in base alle date di assunzione dei dipendenti. È consigliabile iniziare con un periodo recente compreso tra 3 e 6 mesi, così da garantire la qualità dei dati e gestire il volume dell’estrazione. Per un’analisi storica completa, può ampliare l’intervallo, tenendo conto dei limiti di frequenza dell’API.
Mappatura delle attività (TASK_TO_ACTIVITY_MAP): questo dizionario dello script è fondamentale. Associa i titoli esatti delle attività di onboarding della Sua azienda in BambooHR ai nomi standardizzati delle attività. Deve esaminare e personalizzare questa mappatura in base alla configurazione BambooHR specifica della Sua organizzazione.
Identificativo del sistema di origine: la variabile SOURCE_SYSTEM è codificata nello script come 'BambooHR'. Può modificarla se nel Suo event log finale è necessario un identificativo diverso.
Considerazioni sulle prestazioni: per le organizzazioni con migliaia di nuovi assunti nell’intervallo selezionato, l’esecuzione dello script può richiedere molto tempo a causa delle numerose chiamate API necessarie per ogni dipendente. È consigliabile eseguire lo script negli orari di minore attività, per evitare impatti sulle prestazioni e possibili limitazioni della frequenza API.

a Query di esempio 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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