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従業員オンボーディング用データテンプレート

SAP SuccessFactorsオンボーディング

従業員オンボーディングの属性 (22) 従業員オンボーディングのアクティビティ (15) 抽出ガイド (3)

従業員オンボーディング用データテンプレート

このテンプレートでは、従業員のオンボーディングプロセスを分析するために必要なデータの収集方法を詳しく説明します。収集すべき主要な属性、追跡すべき重要なアクティビティ、システムからデータを抽出する際の実務的な指針をまとめています。このリソースを使ってデータ準備を効率化し、プロセス分析を始めてください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
抽出に関する指針

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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従業員オンボーディングの属性

従業員オンボーディングプロセスを詳細かつ有意義に分析するため、イベントログに含めることを推奨する必須のデータ項目です。

5 必須 7 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	オンボーディングプロセスで発生した特定のタスクまたはマイルストーンの名称です。
説明この属性は、オンボーディングワークフロー内の特定のイベントまたはステップを示します。たとえば、「バックグラウンドチェック開始」や「マネージャータスク割り当て」などです。これらのアクティビティがプロセスマップを構成します。アクティビティの順序と頻度を分析すると、実際のプロセスフローを特定し、標準手順からの逸脱を見つけ、プロセスが滞留するボトルネックを特定できます。プロセスの発見と分析に欠かせない中核要素です。重要な理由プロセスマップ内のステップを定義します。アクティビティの順序を分析することが、オンボーディングワークフローを理解し、最適化するための基本的な方法です。入手先この情報は、SAP SuccessFactorsのオンボーディングモジュール内にある各ケースのプロセス履歴または監査証跡テーブルに記録されます。例オンボーディングプロセス開始バックグラウンドチェック完了ITプロビジョニング依頼30日目のチェックイン実施
	イベントタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが完了した時点、またはマイルストーンに到達した時点の正確な日時です。
説明イベントタイムスタンプは、アクティビティが発生した正確な時点を記録します。このデータは、イベントを正しい順序に並べるために欠かせません。サイクルタイム、待機時間、各ステップ間の所要時間など、時間に基づくすべての分析にも利用します。プロセスマイニングでは、各ケース内のアクティビティを順序付け、時間の経過に沿った正確なプロセスフローを構築するためにタイムスタンプを使います。パフォーマンス分析、SLA監視、ボトルネック特定の基盤となるデータです。重要な理由サイクルタイムやボトルネックの継続時間など、パフォーマンス分析に欠かせない時間関連の指標をすべて計算するために必要な属性です。入手先通常、SAP SuccessFactorsのオンボーディングモジュールのイベントログまたは監査証跡で、各アクティビティとともに記録されます。例 2023-10-01T09:00:00Z2023-10-03T14:30:00Z2023-10-05T11:25:10Z
	オンボーディングケース OnboardingCaseId	1人の新入社員のオンボーディングプロセスを識別し、関連するすべてのアクティビティをまとめる一意の識別子です。
説明オンボーディングケースIDは、1人の新入社員のオンボーディングに関するすべてのイベントとデータポイントを結び付ける中心的な識別子です。オンボーディングプロセスの開始時に生成され、プロセスが完了としてマークされた時点で終了します。プロセスマイニングでは、この属性が新入社員ごとのエンドツーエンドのプロセスフローを再構築するために欠かせません。ケースごとに異なる経路（バリアント）、サイクルタイム、結果を分析でき、分析全体の基盤になります。重要な理由これは分析範囲を定義する基本的な属性です。これがなければ、新入社員の経路を追跡し、オンボーディング全体の所要時間などの主要なパフォーマンス指標を測定することはできません。入手先通常、新入社員のオンボーディング開始時にSAP SuccessFactorsのオンボーディングモジュール内で生成されるプロセスインスタンスIDです。例 ONB-2024-00123ONB-2024-00124ONB-2024-00125
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となるシステムを識別します。
説明データの出所を示す属性です。この場合は「SAP SuccessFactors Onboarding」です。複数のシステムのデータを組み合わせて、より広いプロセスの全体像を把握する環境で特に役立ちます。分析では、データガバナンス、トラブルシューティング、データが正しいソースに紐付いていることの確認に役立ちます。異なるアプリケーションのプロセスやデータを比較する際にも、背景情報を提供します。重要な理由データの出所に関する重要な背景情報を提供します。データガバナンス、検証、他のシステムとの連携に役立ちます。入手先通常、データ抽出および変換の過程でデータセットを識別するために追加される固定値です。例 SAP SuccessFactorsオンボーディングSFSF_ONB_PRODSuccessFactors_Onboarding_US
	最終データ更新 LastDataUpdateTimestamp	このイベントのデータが最後に更新またはソースから抽出された時点を示すタイムスタンプです。
説明ソースシステムから最後にデータを取得した日時を記録する属性です。イベントが発生した日時ではなく、分析に使うデータセット内のイベントレコードが最後に更新された日時を示します。データの鮮度を把握するために重要なメタデータ項目です。アナリストや業務ユーザーは、プロセス分析がどの時点の情報に基づいているか、また新しいデータがダッシュボードに反映される時期を確認できます。重要な理由データの適時性をユーザーが理解できるようにします。分析に基づいて意思決定を行ううえで欠かせません。入手先通常、データ抽出の過程で各レコードに生成され、追加されるタイムスタンプです。例 2024-06-10T05:00:00Z2024-06-11T05:00:00Z2024-06-12T05:00:00Z
	オンボーディングコーディネーター OnboardingCoordinator	オンボーディング案件の管理を担当する人事担当者またはコーディネーターです。
説明この属性は、通常は人事部門で、新入社員のオンボーディングプロセスを管理する担当者を特定します。担当者は、タスクが期限内に完了するよう管理し、発生した問題を解決します。人事チーム内の業務量管理とリソース配分には、このデータが欠かせません。「Onboarding Coordinator Workload」ダッシュボードでは、この属性を使って案件の割り当てを調整し、業務が過多になっているコーディネーターや、特に効率よく対応しているコーディネーターを特定します。重要な理由人事チームの業務量やキャパシティ計画を分析し、コーディネーター間のベストプラクティスを特定するうえで重要です。入手先 SAP SuccessFactorsのオンボーディングプロセスインスタンス内で割り当てられる役割またはユーザーフィールドと考えられます。例 Robert JohnsonEmily WhiteMichael Brown
	採用責任者 HiringManager	新入社員が直属の報告先とするマネージャーの名前です。
説明この属性は、新入社員の採用を担当するマネージャーを特定します。採用責任者には、チーム紹介の設定や30日間の目標設定など、オンボーディング中に特定のタスクが割り当てられることがあります。採用責任者別にデータを分析すると、マネージャーに関連するボトルネックを特定し、オンボーディングプロセスへの関与度を評価できます。「Managerial Onboarding Task Delays」ダッシュボードでは、追加の支援やトレーニングが必要な可能性のあるマネージャーを明らかにするために、この属性を直接利用します。重要な理由マネージャーに依存するタスクのボトルネックを特定し、オンボーディングプロセスへのマネージャーの関与度を測定できます。入手先 SAP SuccessFactorsで定義される、基本的な職務情報および報告体系の一部です。例 Jane DoeDavid LeeSusan Chen
	新入社員従業員ID NewHireEmployeeId	新入社員に割り当てられた一意の従業員IDです。
説明会社の人事システム内で新入社員を識別する正式かつ永続的なIDです。通常、人事プロファイルの作成後に割り当てられ、在籍期間を通じて従業員に紐付きます。オンボーディングケースIDがプロセスを追跡するのに対し、従業員IDはオンボーディングプロセスを従業員の永続的なレコードに結び付けます。これにより、オンボーディング体験と将来の従業員パフォーマンスや定着率を関連付けるなど、長期的な分析が可能になります。重要な理由一時的なオンボーディングプロセスと永続的な従業員レコードを結び付け、長期的な影響を分析できるようにします。入手先 SAP SuccessFactorsのオンボーディングまたはEmployee Centralモジュール内にある新入社員のデータレコードで利用できます。例 100523100524100525
	正式な入社日 OfficialStartDate	新入社員が正式に雇用を開始する初日です。
説明この属性は、新入社員について契約上合意された入社日です。IT環境の準備、書類の完了、身元調査など、多くの入社前アクティビティにとって重要な期限になります。分析では、入社前アクティビティが期限どおりに進んだかを測定する基準日として使います。「Day One IT Resource Readiness Rate」KPIや、新入社員の受け入れ準備が整っているかを監視するダッシュボードに欠かせません。重要な理由入社前アクティビティの適時性と成功度を評価するための重要な期限および基準になります。入手先 SAP SuccessFactorsの新入社員雇用記録に含まれる主要な日付フィールドです。例 2024-07-012024-07-152024-08-01
	終了時刻 EndTime	アクティビティの完了時点を示すタイムスタンプです。特に、所要時間を測定できるタスクで使用します。
説明 StartTime（EventTimestamp）がアクティビティの開始または発生時点を示すのに対し、EndTimeは終了時点を記録します。単一のイベントでは、StartTimeとEndTimeが同じになる場合があります。「バックグラウンドチェック」などのアクティビティでは、開始時刻と終了時刻を分けて記録することが重要です。この属性により、アクティビティ間の待機時間だけでなく、個々のアクティビティの処理時間を直接計算できます。実作業時間とアイドル時間を区別できるため、プロセス効率をより詳しく把握できます。重要な理由アクティビティの処理時間を正確に計算できるため、どのタスクに時間がかかっているかを特定できます。入手先長時間実行されるタスクではプロセスログに記録されている場合があります。または、後続アクティビティの開始時刻から導出できます。例 2023-10-01T17:00:00Z2023-10-04T10:00:00Z2023-10-06T12:00:00Z
	職位名 PositionTitle	「ソフトウェアエンジニア」や「アカウントマネージャー」など、新入社員の正式な職位名です。
説明 Position Titleは、新入社員が採用された具体的な役職を示します。部門だけの場合よりも、詳細な粒度で情報を把握できます。この属性を使うと、役職によってオンボーディングプロセスが異なるかを分析できます。たとえば、エグゼクティブの場合は、エントリーレベルの職位と比べて、プロセスの手順やSLAが異なることがあります。役職ごとのプロセスの差異を把握するには、「Onboarding Process Variant Analysis」ダッシュボードが欠かせません。重要な理由職務上の役割に基づくプロセスの差異を分析し、オンボーディング体験の調整と標準化に役立ちます。入手先 SAP SuccessFactorsの求人申請および新入社員の雇用情報に含まれる標準フィールドです。例シニアソフトウェアエンジニア財務アナリスト人事ビジネスパートナーセールス開発担当者
	部門 Department	新入社員が所属する部門または事業部門です。
説明新入社員が所属する組織単位を示す属性です。たとえば、「営業」、「エンジニアリング」、「財務」などです。組織に関する基本的なデータ項目です。部門別にプロセスを分析することは、一般的な要件です。パフォーマンスのベンチマーク、部門固有のボトルネックの特定（例：エンジニアのITプロビジョニングに時間がかかる）、組織全体でのオンボーディングの違いの把握が可能になります。このセグメント分けは、「部門別オンボーディングベンチマーク」ダッシュボードの基盤です。重要な理由組織内のさまざまな部門にまたがるオンボーディングプロセスのセグメント分けとベンチマークに役立ちます。入手先この情報は、SAP SuccessFactors内の求人 requisitionと新入社員データに含まれています。例営業・マーケティング研究開発財務カスタマーサポート
	オンボーディングステータス OnboardingStatus	オンボーディング案件の現在の全体的なステータスです。「進行中」や「完了」などが該当します。
説明この属性は、オンボーディング案件がライフサイクルのどの段階にあるかを概要レベルで示します。プロセスが進行中か、完了したか、何らかの理由でキャンセルされたかを確認できます。ダッシュボードでデータを絞り込み、進行中の案件だけに集中したり、完了した案件の結果を分析したりする際に役立ちます。「Individual New Hire Onboarding Progress」ダッシュボードでは、詳細なアクティビティ履歴を確認する前に、状況をすばやく把握できます。重要な理由オンボーディング案件の全体的な状態を簡単に絞り込み、レポートできるため、進行中の業務量の管理に役立ちます。入手先通常は、SAP SuccessFactorsのオンボーディングモジュール内のワークフローエンジンが管理および更新します。例進行中完了キャンセル済み保留中
	コンプライアンス期限 ComplianceDueDate	必須のコンプライアンスアクティビティをすべて完了しなければならない期限です。
説明この属性は、身元調査や必須トレーニングなど、重要なコンプライアンスタスクを完了する目標日を指定します。期限は、会社の方針や規制要件に基づいて決まることが多いです。コンプライアンス遵守状況の測定に使われ、「Compliance Documentation Rate」KPIの主要な要素です。コンプライアンスアクティビティの実際の完了日とこの期限を比較することで、期限超過のタスクを通知し、プロセス全体のコンプライアンス状況を測定できます。重要な理由コンプライアンス方針の遵守状況を測定する明確な期限を示し、リスクのある案件を早期に特定するのに役立ちます。入手先新入社員の入社日とタスクの種類に基づいてオンボーディングワークフローが動的に設定する場合と、固定フィールドとして設定される場合があります。例 2024-06-302024-07-142024-07-31
	コンプライアンス期限超過かどうか IsComplianceOverdue	コンプライアンスアクティビティが期限後に完了した場合にtrueとなる計算フラグです。
説明このブール属性は、コンプライアンス関連アクティビティ（例：「Background Check Completed」）の実際の完了タイムスタンプを、対応する「Compliance Due Date」と比較して算出します。期限後に完了した場合、フラグは「true」になります。「Critical Compliance Monitoring」ダッシュボードに欠かせない属性です。コンプライアンス違反を簡単に特定して定量化できるため、組織はリスクを抑え、方針や規制の遵守状況を改善できます。重要な理由コンプライアンス違反を明確かつ迅速に特定して報告できるため、先回りしたリスク管理が可能になります。入手先プロセスマイニングツールで計算します。ロジックは次のとおりです：Timestamp(ComplianceActivity) > ComplianceDueDate。例 truefalse
	ユーザーID UserId	アクティビティを実行したユーザーの識別子です。
説明この属性は、プロセス内の特定のタスクを実行した個人またはシステムアカウントのIDを記録します。新入社員、採用責任者、人事コーディネーター、自動化された手順を実行するシステムユーザーなどが該当します。ユーザーレベルで業務の分担とパフォーマンスを分析できます。たとえば、どのオンボーディングコーディネーターが最も多くのタスクを処理しているか、どのマネージャーが割り当てられた業務を最も早く完了しているかを特定できます。リソース分析やユーザーレベルのパフォーマンス分析の基盤となる情報です。重要な理由個々のユーザーまたはユーザーグループごとに、業務分担とパフォーマンスを詳細に分析できます。入手先通常はSAP SuccessFactorsのオンボーディングモジュールの監査証跡またはイベントログで確認でき、「Completed By」または「User」と表示されます。例 jdoedleeSYSTEM
	初日に準備完了しているか IsDayOneReady	新入社員の入社日当日またはそれ以前にITリソースの準備が整っていたかを示す計算フラグです。
説明このブール属性は、「IT Provisioning Requested」や「Equipment Delivered」など、重要な入社前アクティビティの完了タイムスタンプを「Official Start Date」と比較して算出します。値が「true」の場合、新入社員の初日に必要な項目がすべて準備できていたことを示します。「IT Resource Readiness for Day One」ダッシュボードで使う主要なKPIです。ITチームと人事チームに明確で測定可能な目標を示し、新入社員を迎える準備の有効性を直接評価できます。重要な理由入社前アクティビティの成否を直接測定します。入社後の生産性や初期体験に大きく影響する指標です。入手先ソースシステムのフィールドではありません。次のロジックに基づき、プロセスマイニングツールで計算します：Timestamp('Equipment Delivered') <= OfficialStartDate AND Timestamp('IT Provisioning Completed') <= OfficialStartDate。例 truefalse
	勤務地 Location	新入社員が勤務する物理的な勤務地、オフィス、または国です。
説明この属性は、新入社員が勤務する地理的な場所を指定します。コンプライアンス書類やIT機器の配送など、オンボーディング要件は勤務地や国によって大きく異なる場合があります。勤務地別にプロセスを分析すると、地域ごとの効率やコンプライアンスの差異を特定できます。たとえば、国によっては身元調査に時間がかかったり、異なる法的書類が必要になったりします。このセグメント分けにより、地域ごとのオンボーディングプロセスを調整し、改善できます。重要な理由オンボーディングプロセス、コンプライアンス要件、パフォーマンスにおける地域差の特定と対応に役立ちます。入手先 SAP SuccessFactors内の新入社員の職務情報および勤務地データの一部です。例ニューヨーク、米国ロンドン、英国シンガポールベルリン、ドイツ
	新入社員名 NewHireName	オンボーディングプロセスの対象となる新入社員の氏名です。
説明新入社員の氏名を保存する属性です。人事ビジネスパートナーやオンボーディング担当者などのユーザーが、特定のオンボーディングケースを検索し、話題にしやすくなる、人が読み取れる識別子を提供します。ダッシュボードやレポートでケースIDと新入社員名を併記すると、個々の進捗を監視する業務ユーザーにとってデータが分かりやすくなります。重要な理由個々のケースを分かりやすく識別できるため、業務監視におけるダッシュボードの使いやすさが向上します。入手先 SAP SuccessFactorsのオンボーディングで新入社員プロファイルに関連付けられる標準フィールドです。例 John SmithMaria GarciaChen Wei
	自動化済みかどうか IsAutomated	アクティビティがシステムによって実行されたか、人間のユーザーによって実行されたかを示すフラグです。
説明このブール属性は、システムが自動的に実行したアクティビティ（例：「入社日前の書類を送信」）と、ユーザーが手動で実行したアクティビティ（例：「30日目のチェックインを実施」）を区別します。この属性を分析すると、プロセスの自動化レベルを把握できます。手作業による反復タスクを明らかにし、さらなる自動化の機会を特定するために使えます。また、処理時間をシステムによるものと人によるものに正しく分けて評価するのにも役立ちます。重要な理由プロセスの自動化レベルを測定し、手動タスクを自動化されたワークフローに置き換える機会を特定できます。入手先イベントに関連付けられた「User」から推測できることが多いです。ユーザーがシステムアカウントまたはサービスアカウントの場合、そのイベントは自動化されたものです。例 truefalse
	身元調査ステータス BackgroundCheckStatus	身元調査の結果または現在のステータスです。
説明この属性は、重要なコンプライアンス手順である身元調査プロセスの結果を記録します。「開始済み」「進行中」「問題なし」「不適合事項あり」などの値が考えられます。このデータは、潜在的な主要ボトルネックとコンプライアンスリスクを監視するうえで重要です。「Background Check Cycle Time」および「Critical Compliance Monitoring」ダッシュボードでは、このステータスを使って進捗を追跡し、すぐに対応が必要な案件を通知します。重要な理由オンボーディングプロセスにおける、重要で時間がかかることの多いコンプライアンス手順の進捗と結果を追跡します。入手先通常はオンボーディングモジュールで更新され、第三者の身元調査ベンダーとの連携を通じて更新されることもあります。例問題なし保留中不適合事項あり未開始
	雇用形態 EmploymentType	新入社員の雇用区分を示します。正社員、パートタイム、契約社員などが該当します。
説明この属性は、雇用契約に基づいて新入社員を分類します。雇用形態によってオンボーディングプロセスは大きく異なる場合があります。たとえば、契約社員の場合は手順を減らした簡略なプロセスになることがあります。プロセス分析では、異なる雇用区分のワークフローと効率を比較するためのセグメントとして使います。これにより、プロセスのバリエーションを把握し、雇用形態ごとに適切なオンボーディング経路が選択されているかを確認できます。重要な理由正社員と契約社員など、異なる雇用区分のオンボーディングプロセスを比較し、改善できます。入手先 SAP SuccessFactorsの従業員職務情報に含まれる標準フィールドです。例正社員パートタイム従業員契約社員インターン

必須推奨任意

従業員オンボーディングのアクティビティ

プロセスを正確に発見し、ボトルネックを特定するため、イベントログで追跡する重要なプロセス手順とマイルストーンです。

8 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	30日目のチェックイン実施	通常は入社から約30日後に行う、新入社員とマネージャーまたは人事担当者とのチェックインが完了したことを示します。マネージャーまたは人事担当者が対応するチェックリスト項目を完了としてマークした時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティは、集中的な初期オンボーディング期間の終了を示す代替指標として使われることが多いものです。新入社員が生産性を発揮するまでの期間と、プロセス全体の所要時間を測定するための重要なマイルストーンです。入手先 SuccessFactorsのオンボーディングプロセスチェックリスト内にある「30日目のチェックイン」タスクまたはフォームの完了時のタイムスタンプから推定します。取得「30日目のチェックイン」タスクの完了時のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	オンボーディングプロセス完了	これは最後のアクティビティであり、システム上で新入社員のオンボーディングケースが正常に終了したことを示します。人事管理者または自動プロセスが、オンボーディングプロセスのステータスを最終状態である「完了」に変更した時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティによってプロセスが正式に終了し、分析上の主要な終了イベントになります。エンドツーエンドのサイクルタイムと完了率を計算できます。入手先 SuccessFactorsのオンボーディングモジュールで、オンボーディングプロセス全体のステータスが「完了」または「入社済み」に更新された時点のタイムスタンプから推定します。取得オンボーディングプロセス全体のステータスが終端状態に変更された最後のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	オンボーディングプロセス開始	新入社員のオンボーディングプロセスの開始を示すアクティビティです。通常は、SAP SuccessFactors Recruitingモジュールで候補者のステータスが「Ready to Hire」に変更され、そのデータがOnboardingモジュールに渡されると自動的に開始されます。
重要な理由これはオンボーディングケースの主要な開始イベントです。オンボーディング全体のサイクルタイムを測定でき、その後のすべてのプロセスステップの基準点になります。入手先通常は、SuccessFactors Onboardingモジュールの新入社員レコードまたはプロセスインスタンス（Processオブジェクト）の作成タイムスタンプから取得します。開始日時は明示的に記録されることが一般的です。取得オンボーディングプロセスインスタンスの作成タイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	バックグラウンドチェック完了	バックグラウンドチェックの完了と結果の受領を示します。SuccessFactorsのオンボーディングモジュールで、バックグラウンドチェックタスクのステータスが「完了」または「クリア済み」に更新された時点で記録されます。
重要な理由これは重要なコンプライアンス上のマイルストーンであり、多くの組織ではオファーを確定するための前提条件です。ここで遅延が発生すると、新入社員の入社日やオンボーディング全体の所要時間に大きな影響を与える可能性があります。入手先バックグラウンドチェックタスクのステータスが「完了」などの最終状態に更新された時点のタイムスタンプから推定できます。多くの場合、外部ベンダーからAPI経由で更新されます。取得オンボーディング計画内のバックグラウンドチェックタスクに記録された完了時のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	マネージャータスク割り当て	オンボーディングに関する一連の責任が採用マネージャーに割り当てられた時点を示します。システムが「ワークスペースを準備」や「チーム歓迎会を予定」などのタスクをマネージャーに自動的に割り当て、トリガーした時点で記録されます。
重要な理由マネージャーの関与は、オンボーディングを成功させるうえで欠かせません。このアクティビティを使うと、マネージャーへの通知までの速さを分析し、その後のタスク完了時間を測定できます。入手先オンボーディングのプロセスワークフロー内で、採用マネージャーの役割に最初のタスクが割り当てられた時点のタイムスタンプから特定できます。取得プロセスインスタンス内で、マネージャー固有のタスクが作成され、割り当てられた時点のタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	人事プロファイル作成	このアクティビティは、基幹HRISであるSAP SuccessFactors Employee Centralに新入社員の正式な従業員プロファイルが作成されたことを示します。「保留中の入社者を管理」プロセスが完了し、従業員レコードが有効になった時点で記録されます。
重要な理由人事プロファイルの作成は、給与計算、福利厚生、その他の基幹人事機能を利用可能にする重要な連携ポイントです。追跡することで、人事管理業務の効率を確認し、複数回発生した場合には手戻りを特定できます。入手先このイベントは通常、Employee Centralの従業員プロファイルに作成時のタイムスタンプとして明示的に記録されます。通常は、人事管理者が「保留中の入社者を管理」ツールを使って実行します。取得ユーザーのEmployee Centralプロファイルの作成日から記録します。イベントタイプ explicit
	入社日前の書類手続き完了	新入社員がオンボーディングポータルを通じて、入社前に必要なすべてのフォームとタスクを完了したことを示します。システムが「入社日前」または「新入社員書類手続き」ステップ内のすべてのタスクの完了を登録した時点で記録されます。
重要な理由これは、新入社員が手続きに参加し、重要な管理上のステップを完了したことを示す重要なマイルストーンです。人事プロファイルの作成やITプロビジョニングなど、後続のアクティビティを開始できる状態にします。入手先書類収集プロセスまたは関連タスクの一連のステータスが「完了」に変更された時点で記録されます。最後に必要なタスクの完了時のタイムスタンプを利用できます。取得親タスクである「書類手続き」グループがシステム上で完了としてマークされた時点のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	初日到来	新入社員の正式な入社日を示す計算イベントです。ユーザーが明示的に実行するアクションではなく、オンボーディングケースに関連付けられた「正式入社日」属性から導出されます。
重要な理由入社日前および入社日後のアクティビティを分析するための重要なマイルストーンです。IT設定やオリエンテーションなど、他のアクティビティが適時に行われたかを評価する基準点になります。入手先これは計算イベントです。オンボーディングまたはEmployee Centralモジュール内の新入社員レコードに保存された「正式入社日」フィールドから直接導出されます。取得従業員レコードの「正式入社日」属性から導出します。イベントタイプ calculated
	ITプロビジョニング依頼	新入社員のユーザーアカウント、メール、システムアクセスなど、ITリソースの正式な依頼を示します。多くの場合、書類手続きの完了後に自動的にトリガーされ、連携または手動で記録されたタスクを通じて取得されます。
重要な理由これは、新入社員が初日から業務を開始できるかどうかを左右する重要な経路の起点です。追跡することで、IT設定のリードタイムを測定し、短縮できます。入手先通常、オンボーディングプロセス内の特定のタスクとして記録されます。「ITプロビジョニング」タスクの作成時または開始時のタイムスタンプからイベントを取得します。このタスクから、ServiceNowなどのサービスデスクシステムに通知を送信する場合があります。取得 ITプロビジョニングの依頼またはタスクが作成された時点のタイムスタンプから記録します。イベントタイプ explicit
	バックグラウンドチェック開始	このアクティビティは、バックグラウンドチェックのプロセスが正式に開始された時点を示します。多くの場合、統合された外部サービスを通じて開始されます。SuccessFactorsのワークフロー内で、対応するタスクまたはプロセスステップがトリガーされた時点で記録されます。
重要な理由バックグラウンドチェックは、重要で時間のかかることが多いコンプライアンス手続きです。開始から完了までの時間を測定すると、社内プロセスまたは外部ベンダーに起因するボトルネックを特定できます。入手先通常、オンボーディングのプロセスワークフロー内にある特定の「バックグラウンドチェック」タスクのステータス変更として記録されます。ステータス変更のタイムスタンプがイベントを示します。取得バックグラウンドチェックタスクのステータスが「進行中」または同様の状態に変更された時点のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	入社前初期書類送付	コンプライアンス関連書類や個人情報の収集書類など、最初に必要となる書類やフォーム一式が新入社員に送付された時点を示します。通常は、SuccessFactorsの事前定義済みオンボーディングワークフロー内で自動的に実行されます。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、管理設定の効率を測定できます。このステップから「書類手続き完了」までの時間は、システムまたは新入社員が原因の遅延を特定するための重要なKPIです。入手先これは通常、「新入社員アクティビティ」またはオンボーディングのプロセスオブジェクト内にある同様のタスクで、明示的なイベントまたはステータス変更として記録されます。タスクが割り当てられた時点、またはトリガーされた時点のタイムスタンプを通常利用できます。取得新入社員のオンボーディングポータルで、書類手続きタスクが割り当てられた時点または開始された時点のタイムスタンプによって特定します。イベントタイプ explicit
	必須研修割り当て	新入社員のラーニングプランに、必須のコンプライアンス研修または職務別研修が割り当てられたことを示します。SuccessFactorsのオンボーディングとLearning Management System（LMS）の連携によってコースが割り当てられた時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティは、コンプライアンス研修プロセスを開始します。この時点から研修完了までの時間を分析すると、学習への取り組み状況を把握し、コンプライアンス上のリスクを特定できます。入手先新入社員のユーザーIDに紐付く、SuccessFactors Learningモジュール内の必須研修項目の割り当て日時から記録します。取得連携されたSuccessFactors Learningモジュールのコース割り当て日から記録します。イベントタイプ explicit
	必須研修完了	新入社員が割り当てられたすべての必須研修を完了したことを示します。SuccessFactors Learningモジュールが、必要なすべてのコースのステータスを「完了」に更新した時点で記録されます。
重要な理由必須研修の完了は、重要なコンプライアンス確認ポイントです。このマイルストーンを追跡することは、監査への対応と、会社が規制上の義務を果たしていることの確認に欠かせません。入手先 SuccessFactors Learningモジュール内で、最後に必要な研修項目が完了した日時から記録します。取得連携されたSuccessFactors Learningモジュールのコース完了日から記録します。イベントタイプ explicit
	機器発注	ノートパソコンや電話など、物理的なハードウェアの依頼が送信された時点を示します。SuccessFactorsのオンボーディングチェックリスト内にある機器依頼タスクのタイムスタンプから記録されます。
重要な理由新入社員の初日に機器を使える状態にしておくことは、生産性と良好な体験のために欠かせません。追跡することで、調達およびハードウェアプロビジョニングの遅延を特定できます。入手先オンボーディングプロセス内の「機器を発注」タスクのステータス変更から推定できます。ステータスが「送信済み」または「完了」に変更された時点のタイムスタンプがイベントを示します。取得マネージャーまたはITのチェックリストにある「機器を発注」タスクの完了時のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	機器納品完了	新入社員の物理的な機器が指定場所に正常に納品されたことを確認します。IT担当者またはマネージャーが「機器納品」タスクのステータスを「完了」に更新した時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティは、初日からの業務開始準備が整っているかを示す重要な指標です。このイベントのタイムスタンプと従業員の入社日を比較すると、「初日のITリソース準備率」KPIを測定できます。入手先オンボーディングプロセス計画内で、「機器納品」または「機器設定」タスクのステータスが「完了」とマークされた時点のタイムスタンプから推定します。取得機器納品確認タスクの完了時のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

SAP SuccessFactorsのオンボーディングからデータを取得する方法

ステップ

SAP SuccessFactorsにログイン：Admin CenterとIntegration Centerの権限を持つユーザーアカウントで、インスタンスにアクセスします。
Integration Centerへ移動：Admin Centerの検索バーでIntegration Centerを検索し、開きます。
新しいインテグレーションを作成：「My Integrations」をクリックし、「Create」を選択してから「More Integration Types」を選択します。形式には「Scheduled Simple File Output Integration」を選択します。
プロセスイベントの開始エンティティを選択：主要なプロセスイベントでは、開始点としてONB2Process ODataエンティティを選択します。これにより、オンボーディングケース全体の開始と終了を取得できます。
プロセスイベントのインテグレーションを設定：「Configure Fields」タブで、「Onboarding Process Initiated」と「Onboarding Process Completed」アクティビティを抽出するインテグレーションを作成します。processStatusフィールドに基づき、正しいActivity NameとTimestampを条件付きで出力する計算フィールドを作成する必要があります。たとえば、「Onboarding Process Initiated」イベントのタイムスタンプには、ONB2ProcessエンティティのcreatedDateを使用します。
タスクイベントの開始エンティティを選択：2つ目の独立したインテグレーションを作成します。今回は、ONB2ProcessTask ODataエンティティを開始点として選択します。このエンティティには、個々のオンボーディングアクティビティの大部分に関するデータが含まれています。
タスクイベントのインテグレーションを設定：「Configure Fields」タブで必要なフィールドをドラッグ＆ドロップします。ONB2ProcessTaskから親のONB2Processへ移動し、NewHireEmployeeId、部門、HiringManagerなどのケースレベル属性を取得します。OnboardingCaseIdにはprocess.processIdフィールドを使用します。
タスクアクティビティをマッピング：ActivityName用の計算フィールドを作成します。If/Then/Else文、またはChoose/Whenロジックブロックを使い、SuccessFactorsの技術的なtaskName（例：「bgc_task」、「paperwork_sign」）を、業務で分かりやすいActivityName（例：「Background Check Initiated」、「Pre-Day 1 Paperwork Sent」）にマッピングします。
タスクのタイムスタンプをマッピング：EventTimestamp用の計算フィールドを作成します。タスクの種類またはステータスに応じて、適切な日付フィールドを選択する条件ロジックを使用します。たとえば、「Initiated」または「Sent」アクティビティにはタスクの作成日、「Completed」アクティビティにはタスクの完了日（completedDate）を使用します。
計算イベントを処理：「First Day Occurred」イベントは標準タスクではありません。ONB2Processに基づく最初のインテグレーションで、ActivityNameを「First Day Occurred」、EventTimestampをONB2ProcessエンティティのtargetDate（Official Start Date）とする計算フィールドを作成します。
宛先とスケジュールを設定：各インテグレーションで「Destination Settings」タブを開き、出力CSVファイルを配置するSFTPサーバーを設定します。「Scheduling」タブで、日次や週次など、抽出の実行頻度を設定します。
データを結合して形式を整備：両方のインテグレーションが実行されると、複数の出力ファイル（例：プロセスイベント用とタスクイベント用）が作成されます。外部スクリプトまたはデータ準備ツールを使い、これらのファイルを1つのイベントログにまとめます。ProcessMindにアップロードする前に、列見出しが必要な属性（OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestampなど）と一致していることを確認します。

設定

開始ODataエンティティ：主なエンティティは、ケース全体に使用するONB2Processと、個別アクティビティに使用するONB2ProcessTaskです。少なくとも2つの個別インテグレーションを作成し、作成されたファイルを結合する必要があります。
インテグレーションタイプ：SFTPサーバー上にCSVファイルを作成するには、Scheduled Simple File Output Integrationを推奨します。
出力ファイル形式：ヘッダー行を含むCSVとして出力を設定します。幅広い互換性を確保するため、区切り文字にはコンマ、エンコーディングにはUTF-8を使用します。
フィルタリング：データ量を管理するため、フィルターを適用することが重要です。「Filter」タブで、ONB2Processの最終変更日（lastModifiedDate）を基準にフィルターし、最近の変更（例：過去7日間）のみを抽出します。初回に全データを読み込む場合は、3～6か月分など、小さな単位に分けて抽出します。
計算フィールド：計算フィールドを多用する必要があります。技術的なタスク名を業務で分かりやすいアクティビティ名にマッピングし、イベントごとに適切なタイムスタンプ（作成日または完了日）を選択するために必要です。
前提条件：インテグレーションを設定するユーザーには、Integration Centerの管理権限とOData APIへのアクセス権が必要です。APIユーザーには、ONB2Process、ONB2ProcessTask、ユーザー、EmpJobエンティティへの読み取りアクセス権が必要です。

a サンプルクエリ sql

/*
This SQL-like pseudo-code represents the logic to be built across multiple Integration Center jobs.
The final event log is created by combining the output of these logical blocks.
Replace '{StartDate}' and '{EndDate}' with the desired date range for the extraction.
*/

-- Block 1: From the ONB2Process based Integration
SELECT
  p.processId AS OnboardingCaseId,
  'Onboarding Process Initiated' AS ActivityName,
  p.createdDate AS EventTimestamp,
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  p.createdDate AS EndTime,
  u.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  p.processor AS OnboardingCoordinator,
  p.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2Process AS p
LEFT JOIN User AS u ON p.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE p.createdDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- Block 2: From the ONB2Process based Integration (Calculated Event)
SELECT
  p.processId AS OnboardingCaseId,
  'First Day Occurred' AS ActivityName,
  p.targetDate AS EventTimestamp,
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  p.targetDate AS EndTime,
  u.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  p.processor AS OnboardingCoordinator,
  p.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2Process AS p
LEFT JOIN User AS u ON p.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE p.targetDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- Block 3: From the ONB2ProcessTask based Integration (multiple mappings)
SELECT
  t.process.processId AS OnboardingCaseId,
  CASE 
    WHEN t.taskName = '[Task name for Paperwork Sent]' THEN 'Pre-Day 1 Paperwork Sent'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Background Check]' AND t.taskStatus = 'STARTED' THEN 'Background Check Initiated'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Background Check]' AND t.taskStatus = 'COMPLETED' THEN 'Background Check Completed'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Paperwork Completion]' THEN 'Pre-Day 1 Paperwork Completed'
    WHEN t.taskName = '[Task name for HR Profile Creation]' THEN 'HR Profile Created'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Manager Tasks]' AND t.taskStatus = 'STARTED' THEN 'Manager Tasks Assigned'
    WHEN t.taskName = '[Task name for IT Request]' THEN 'IT Provisioning Requested'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Equipment Order]' THEN 'Equipment Ordered'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Equipment Delivery]' THEN 'Equipment Delivered'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Training Assignment]' THEN 'Mandatory Training Assigned'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Training Completion]' THEN 'Mandatory Training Completed'
    WHEN t.taskName = '[Task name for 30-Day Check-in]' THEN '30-Day Check-in Performed'
  END AS ActivityName,
  t.completedDate AS EventTimestamp, -- Or t.createdDate depending on the activity
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  t.completedDate AS EndTime,
  t.process.processTrigger.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  t.process.processor AS OnboardingCoordinator,
  t.process.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2ProcessTask AS t
LEFT JOIN User AS u ON t.process.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE t.lastModifiedDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}' AND ActivityName IS NOT NULL

UNION ALL

-- Block 4: From the ONB2Process based Integration
SELECT
  p.processId AS OnboardingCaseId,
  'Onboarding Process Completed' AS ActivityName,
  p.lastModifiedDate AS EventTimestamp, -- Assuming last modification on a completed status marks the end
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  p.lastModifiedDate AS EndTime,
  u.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  p.processor AS OnboardingCoordinator,
  p.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2Process AS p
LEFT JOIN User AS u ON p.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE p.processStatus = 'COMPLETED' AND p.lastModifiedDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}';

ステップ

SAP SuccessFactors Report Center、Ad Hoc Reporting、SAP SuccessFactors Onboarding、および必要なEmployee CentralとLearningの連携が有効になっていることを確認します。レポートユーザーに、オンボーディングプロセスデータ、タスクステータスデータ、従業員データ、開始日、および連携されたバックグラウンドチェック、IT、機器、トレーニングの各記録を表示する権限があることを確認します。
Report Centerで、テナントで利用できるOnboardingのエンティティとフィールドを使い、カスタムテーブルレポートを作成します。利用できるエンティティとフィールドは実装によって異なるため、オンボーディングケース、プロセスタスク、タスクステータス、従業員プロフィール、マネージャー、部門、職位、開始日、トレーニング、チェックインデータに対応する、設定済みのオブジェクトを選択します。別のSuccessFactorsテナントに存在するという理由だけで、フィールドが利用できると判断しないでください。
レポート範囲には、通常3～6か月のローリング抽出期間を設定します。設定可能なレポートフィルターとして、[Start date parameter]と[End date parameter]を使用します。組織で使用している会社、法人、事業部門、文書タイプ、オンボーディングプロセスタイプ、ステータスの各フィルターを含めます。完了済みケースが必要な場合は、現在オープンしているケースだけで絞り込まないでください。
必須の出力列として、OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateTimestampを追加します。利用できる場合は、推奨列のEndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator、OfficialStartDateも追加します。テナントで設定されている正確なラベルとフィールドマッピングを使用します。
必須アクティビティごとに、アクティビティ専用のレポートビューまたはクエリ分岐を1つ設定します。アクティビティ名を、対応する設定済みのイベント、タスク、ステータス遷移、または日付属性にマッピングします。First Day Occurredには、明示的なユーザー操作ではなく派生したマイルストーンであるため、EventTimestampとしてOfficialStartDateを使用します。
各アクティビティ分岐が、オンボーディングケースとアクティビティの発生1回につき1行のイベントを返すことを確認します。同じアクティビティに複数のタスクレコードが含まれる場合は、テナントで承認された重複排除ルールを適用します。通常は、アクティビティの定義に従い、開始または完了の最も早いレコードを使用します。個別に分析すべき異なる業務イベントを表す場合に限り、繰り返し発生するイベントを残します。
すべてのタイムスタンプを単一のタイムゾーンと形式に統一します。タイムゾーン情報を含むISO 8601など、一貫したタイムスタンプ表記を使用します。SourceSystemにはSAP SuccessFactors Onboardingを設定します。Employee Central、Learning、または承認済みの連携ソースに由来する行については、設定済みのソースラベルを使用します。
LastDataUpdateTimestampには、ソースの更新、抽出、またはレポート実行のタイムスタンプを設定します。ソースがイベントタイムスタンプを最終データ更新時刻として明示的に定義している場合を除き、このフィールドにEventTimestampを使用しないでください。
完成したテーブルレポートをReport CenterからCSVにエクスポートします。テナントがすべてのアクティビティ分岐を含む単一レポートに対応していない場合は、設定済みのアクティビティレポートを個別にエクスポートし、同じ列順とデータ型を使って、管理された変換処理で結合します。
以下のチェック項目に基づき、エクスポートしたファイルを検証します。15個すべてのアクティビティ名が存在すること、必須識別子が入力されていること、タイムスタンプが有効であること、各オンボーディングケースを一貫したイベントシーケンスとしてグループ化できることを確認します。
正規化したCSVをイベントログとしてProcessMindにアップロードします。OnboardingCaseIdをケース識別子、ActivityNameをアクティビティ、EventTimestampをイベントタイムスタンプにマッピングし、残りの列をイベント属性またはケース属性としてマッピングします。ProcessMindは提供されたイベントログをそのまま読み込み、欠落しているアクティビティを推測しません。そのため、可視化に必要なすべてのアクティビティを行として明示的に含める必要があります。

設定

レポートタイプ： Report Centerで、テナントに公開されているOnboardingのエンティティとフィールドに基づくカスタムテーブルレポートを使用します。正確なエンティティ名、フィールド名、結合条件は、Report Centerのフィールドセレクターで確認する必要があります。
ケース識別子： 設定済みのオンボーディングケース識別子をOnboardingCaseIdにマッピングします。その値がオンボーディングケースの一意の識別子として明示的に定義されていない限り、候補者ID、従業員ID、タスクIDで代用しないでください。
アクティビティマッピング： 次の15個のアクティビティすべてについて、明示的なマッピングを設定します：Onboarding Process Initiated、Pre-Day 1 Paperwork Sent、Background Check Initiated、Background Check Completed、Pre-Day 1 Paperwork Completed、HR Profile Created、Manager Tasks Assigned、IT Provisioning Requested、Equipment Ordered、Equipment Delivered、First Day Occurred、Mandatory Training Assigned、Mandatory Training Completed、30-Day Check-in Performed、Onboarding Process Completed。
日付範囲： まず3～6か月で開始します。レポートの性能とデータ量を検証した後にのみ、期間を延長します。完全なケースライフサイクルの分析が必要な場合は、レポート期間より前に開始され、その期間内に完了したケースを含められるだけの履歴を取得します。
日付フィルター： レポート実行日だけでなく、該当するイベント日またはケース日で絞り込みます。設定可能な値を示す正式なプレースホルダーとして、[Start date parameter]と[End date parameter]を使用します。
業務フィルター： 分析に必要な場合に限り、Company Code、法人、事業部門、オンボーディングプロセスタイプ、文書タイプ、国、ステータスの各フィルターを適用します。適用前に、設定済みの正確なフィールド名を確認します。
タイムスタンプの処理： タイムゾーンとタイムスタンプ形式を統一します。First Day Occurredには、OfficialStartDateからEventTimestampを設定します。OfficialStartDateが日付のみの場合は、テナントで承認された時刻の扱いを使用し、そのルールを記録します。
推奨属性： 対応するフィールドが利用でき、権限が付与されている場合は、EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator、OfficialStartDateを含めます。
ソースの更新： LastDataUpdateTimestampには、レポートの更新時刻または抽出時刻を設定します。レポートに行単位の更新時刻がない場合は、エクスポート全体に一貫して付与した管理対象の抽出時刻を使用し、そのルールを記録します。
性能： 日付範囲を限定し、必要な列だけを選択します。不要な多対多結合を避け、レポートの処理が遅くなったりエクスポート上限を超えたりする場合は、会社、期間、またはアクティビティ単位で抽出を分割します。
前提条件： 必要なOnboarding、Employee Central、Recruiting、Learningの機能について、該当する場合はライセンスと設定が済んでいることを確認します。Report Center、レポートドメイン、オンボーディングデータ、従業員データ、タスクデータ、連携プロセス結果への権限も確認します。
連携への依存： バックグラウンドチェック、ITプロビジョニング、機器、Learningのイベントは、連携システムに保存されている場合や、SuccessFactorsのタスクステータスだけで表現されている場合があります。正 authoritativeなソースを確認し、設定済みのレポート対象エンティティから取得できる場合に限り含めます。
エクスポート形式： ヘッダー行、安定した列名、UTF-8エンコーディング、曖昧さのないタイムスタンプ値を備えたCSVとしてエクスポートします。空の値は列をずらさず、空のフィールドとして保持します。

a サンプルクエリ sql

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Onboarding Process Initiated' AS ActivityName,
    OnboardingProcessInitiatedTimestamp AS EventTimestamp,
    OnboardingProcessInitiatedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE OnboardingProcessInitiatedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND OnboardingProcessInitiatedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Pre-Day 1 Paperwork Sent' AS ActivityName,
    PreDay1PaperworkSentTimestamp AS EventTimestamp,
    PreDay1PaperworkSentEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE PreDay1PaperworkSentTimestamp >= [Start date parameter]
  AND PreDay1PaperworkSentTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Background Check Initiated' AS ActivityName,
    BackgroundCheckInitiatedTimestamp AS EventTimestamp,
    BackgroundCheckInitiatedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE BackgroundCheckInitiatedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND BackgroundCheckInitiatedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Background Check Completed' AS ActivityName,
    BackgroundCheckCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    BackgroundCheckCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE BackgroundCheckCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND BackgroundCheckCompletedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Pre-Day 1 Paperwork Completed' AS ActivityName,
    PreDay1PaperworkCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    PreDay1PaperworkCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE PreDay1PaperworkCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND PreDay1PaperworkCompletedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'HR Profile Created' AS ActivityName,
    HRProfileCreatedTimestamp AS EventTimestamp,
    HRProfileCreatedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE HRProfileCreatedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND HRProfileCreatedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Manager Tasks Assigned' AS ActivityName,
    ManagerTasksAssignedTimestamp AS EventTimestamp,
    ManagerTasksAssignedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE ManagerTasksAssignedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND ManagerTasksAssignedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'IT Provisioning Requested' AS ActivityName,
    ITProvisioningRequestedTimestamp AS EventTimestamp,
    ITProvisioningRequestedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE ITProvisioningRequestedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND ITProvisioningRequestedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Equipment Ordered' AS ActivityName,
    EquipmentOrderedTimestamp AS EventTimestamp,
    EquipmentOrderedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE EquipmentOrderedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND EquipmentOrderedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Equipment Delivered' AS ActivityName,
    EquipmentDeliveredTimestamp AS EventTimestamp,
    EquipmentDeliveredEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE EquipmentDeliveredTimestamp >= [Start date parameter]
  AND EquipmentDeliveredTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'First Day Occurred' AS ActivityName,
    OfficialStartDate AS EventTimestamp,
    OfficialStartDate AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE OfficialStartDate >= [Start date parameter]
  AND OfficialStartDate < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Mandatory Training Assigned' AS ActivityName,
    MandatoryTrainingAssignedTimestamp AS EventTimestamp,
    MandatoryTrainingAssignedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE MandatoryTrainingAssignedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND MandatoryTrainingAssignedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Mandatory Training Completed' AS ActivityName,
    MandatoryTrainingCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    MandatoryTrainingCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE MandatoryTrainingCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND MandatoryTrainingCompletedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    '30-Day Check-in Performed' AS ActivityName,
    ThirtyDayCheckInPerformedTimestamp AS EventTimestamp,
    ThirtyDayCheckInPerformedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE ThirtyDayCheckInPerformedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND ThirtyDayCheckInPerformedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Onboarding Process Completed' AS ActivityName,
    OnboardingProcessCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    OnboardingProcessCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE OnboardingProcessCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND OnboardingProcessCompletedTimestamp < [End date parameter];

ステップ

前提条件と環境設定：システムにPython 3.6以降がインストールされていることを確認します。pip install pandas requestsコマンドを実行し、必要なライブラリであるpandasとrequestsをインストールします。SuccessFactors管理者から、API Server URL、Company ID、専用APIユーザー名、対応するパスワードまたはクライアントシークレットなど、必要なAPI認証情報を取得します。
APIユーザー権限を設定：SAP SuccessFactors Admin Centerで、専用APIユーザーを作成または確認します。このユーザーにはOData APIへのアクセス権限が必要です。「Onboarding 2.0 OData API」へのアクセス権限と、この抽出に必要な特定のエンティティ（ONB2Process、ONB2ProcessTask、ユーザーなど）への読み取りアクセス権を持つ権限ロールを割り当てます。
主要なタスク名を確認：バックグラウンドチェック、機器の注文、30日チェックインなど、オンボーディングの特定タスク名はSuccessFactorsインスタンスごとに異なります。Admin CenterでOnboarding 2.0のチェックリストまたはプロセス設定に移動し、これらのタスクの正確な名前を確認します。確認した名前をPythonスクリプトのフィルター条件に入力します。
Pythonスクリプトをカスタマイズ：提供されたPythonスクリプトをextract_onboarding.pyなどのファイルにコピーします。スクリプト冒頭のプレースホルダー変数を、固有のAPI認証情報、会社ID、前の手順で確認したタスク名に更新します。start_dateとend_date変数を調整し、データ抽出期間を指定します。
抽出スクリプトを実行：コマンドラインからpython extract_onboarding.pyを実行します。スクリプトがSuccessFactors APIに接続して認証を行い、指定した各アクティビティのデータ取得を開始します。各アクティビティを処理する間、進捗メッセージがコンソールに表示されます。
APIのページ分割を処理：スクリプトはAPIのページ分割を自動的に処理します。データを分割して取得し、レスポンスに含まれるAPIの__nextリンクをたどり、対象クエリのすべてのデータを取得します。これにより、大量のデータでも完全なデータセットを抽出できます。
データを変換して統合：各アクティビティについて、スクリプトが生のJSONデータを取得して解析し、構造化された形式（pandas DataFrame）に変換します。列名を、必要なイベントログスキーマに合わせて標準化します。すべてのアクティビティの処理後、個別のデータフレームを1つのイベントログにまとめます。
イベントログを確認してエクスポート：スクリプトが完了すると、最終イベントログが同じディレクトリにsfsf_onboarding_event_log.csvという名前で保存されます。ProcessMindにアップロードする前に、このファイルを開いてデータの完全性と正確性を確認します。

設定

API認証情報：強力なパスワードまたはクライアントシークレットを設定した専用APIユーザーが必要です。このユーザーはAPIアクセス専用として設定してください。
OData API権限：割り当てる権限ロールには、「Onboarding 2.0 OData API」と、次のエンティティへの読み取りアクセスを含める必要があります：ONB2Process、ONB2ProcessTask、ユーザー。部署、職位、上司など、ユーザー関連フィールドを表示する権限も必要です。
日付範囲のフィルタリング：スクリプトは、プロセス作成日（createdDate）に基づく日付フィルターを使用します。初期データ量を抑え、結果を確認してからより長い期間の履歴データを抽出できるよう、まずは3～6か月など限定した日付範囲から始めることを推奨します。
タスク名の設定：スクリプトには[Your Background Check Task Name]などのプレースホルダーが含まれています。正しいイベントを特定できるよう、会社のオンボーディングプロセス設定で使用している正確なタスク名に置き換えます。
APIエンドポイントURL：スクリプトには、SuccessFactorsデータセンター固有のAPI Center URL（例：apiX.successfactors.com）が必要です。インスタンスに対応する正しいURLを使用していることを確認します。
パフォーマンス：長期間のデータ抽出では、APIのレート制限やネットワーク遅延により時間がかかる場合があります。大量の履歴データを読み込む場合は、負荷の低い時間帯にスクリプトを実行することを推奨します。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import json
import sys

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration: Replace with your SuccessFactors details ---
SF_API_CENTER_URL = class="hl-string">"https://apiX.successfactors.com/odata/v2" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., api2.successfactors.eu
COMPANY_ID = class="hl-string">"[Your Company ID]"
API_USERNAME = class="hl-string">"[Your API Username]"
API_PASSWORD = class="hl-string">"[Your API Password]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Date Range for Extraction ---
start_date = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"
end_date = class="hl-string">"2023-12-31T23:59:59Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Customizable Task Names from your Onboarding Process ---
TASK_NAMES = {
    class="hl-string">"BACKGROUND_CHECK_INITIATED": class="hl-string">"[Your Background Check Task Name]",
    class="hl-string">"BACKGROUND_CHECK_COMPLETED": class="hl-string">"[Your Background Check Task Name]",
    class="hl-string">"MANAGER_TASKS_ASSIGNED": class="hl-string">"[Your Manager Welcome Tasks Group Name]",
    class="hl-string">"IT_PROVISIONING_REQUESTED": class="hl-string">"[Your IT Provisioning Task Name]",
    class="hl-string">"EQUIPMENT_ORDERED": class="hl-string">"[Your Equipment Order Task Name]",
    class="hl-string">"EQUIPMENT_DELIVERED": class="hl-string">"[Your Equipment Delivery Task Name]",
    class="hl-string">"TRAINING_ASSIGNED": class="hl-string">"[Your Mandatory Training Task Name]",
    class="hl-string">"TRAINING_COMPLETED": class="hl-string">"[Your Mandatory Training Task Name]",
    class="hl-string">"30_DAY_CHECKIN": class="hl-string">"[Your 30-Day Check-in Task Name]"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Helper function for paginated OData calls ---
def fetch_odata_records(endpoint_url):
    records = []
    url = endpoint_url
    print(fclass="hl-string">"Fetching from: {url.split('?')[0]}...")
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, auth=(fclass="hl-string">"{API_USERNAME}@{COMPANY_ID}", API_PASSWORD), headers={class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'})
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
            data = response.json()[class="hl-string">'d']
            records.extend(data.get(class="hl-string">'results', [data])) class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle single and multiple results
            url = data.get(class="hl-string">'__next', None)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {e}", file=sys.stderr)
            if response:
                print(fclass="hl-string">"Response content: {response.text}", file=sys.stderr)
            return [] class=class="hl-string">"hl-comment"># Return empty on error
    print(fclass="hl-string">"Fetched {len(records)} records.")
    return records

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    all_events = []
    last_update_ts = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Base query for ONB2Process to get main case data
    process_query_url = (
        fclass="hl-string">"{SF_API_CENTER_URL}/ONB2Process?" 
        fclass="hl-string">"$select=processId,createdDateTime,processStatus,completionDate,subjectUser,hiringManager,onboardingCoordinator,onboardingExternalUser/startDate,subjectUser/userId,subjectUser/department,subjectUser/jobTitle&" 
        fclass="hl-string">"$expand=subjectUser,hiringManager,onboardingCoordinator,onboardingExternalUser&" 
        fclass="hl-string">"$filter=createdDateTime ge datetime'{start_date}' and createdDateTime le datetime'{end_date}'"
    )
    processes = fetch_odata_records(process_query_url)
    if not processes:
        print(class="hl-string">"No onboarding processes found for the given date range. Exiting.")
        return

    process_df = pd.json_normalize(processes)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns for clarity
    process_df.rename(columns={
        class="hl-string">'processId': class="hl-string">'OnboardingCaseId',
        class="hl-string">'subjectUser.userId': class="hl-string">'NewHireEmployeeId',
        class="hl-string">'subjectUser.department': class="hl-string">'Department',
        class="hl-string">'subjectUser.jobTitle': class="hl-string">'PositionTitle',
        class="hl-string">'hiringManager.fullName': class="hl-string">'HiringManager',
        class="hl-string">'onboardingCoordinator.fullName': class="hl-string">'OnboardingCoordinator',
        class="hl-string">'onboardingExternalUser.startDate': class="hl-string">'OfficialStartDate'
    }, inplace=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure OfficialStartDate is a clean date string if it exists
    if class="hl-string">'OfficialStartDate' in process_df.columns:
        process_df[class="hl-string">'OfficialStartDate'] = process_df[class="hl-string">'OfficialStartDate'].apply(lambda x: pd.to_datetime(int(x.replace(class="hl-string">'/Date(',class="hl-string">'').replace(class="hl-string">')/',class="hl-string">'')), unit=class="hl-string">'ms').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') if pd.notna(x) else None)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Onboarding Process Initiated
    df = process_df[[class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'createdDateTime']].copy()
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Onboarding Process Initiated'
    df.rename(columns={class="hl-string">'createdDateTime': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
    all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Pre-Day 1 Paperwork Sent (Approximated by process initiation)
    df = process_df[[class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'createdDateTime']].copy()
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Pre-Day 1 Paperwork Sent'
    df.rename(columns={class="hl-string">'createdDateTime': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
    all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Pre-Day 1 Paperwork Completed
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming this corresponds to a specific process status change
    df = process_df.loc[process_df[class="hl-string">'processStatus'] == class="hl-string">'ONB2ProcessStatus/READY_TO_HIRE', [class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'completionDate']].copy()
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Pre-Day 1 Paperwork Completed'
        df.rename(columns={class="hl-string">'completionDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
        all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. HR Profile Created (Approximated by completion of class="hl-string">'Manage Pending Hires' step)
    df = process_df.loc[process_df[class="hl-string">'processStatus'] == class="hl-string">'ONB2ProcessStatus/HIRED', [class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'completionDate']].copy()
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'HR Profile Created'
        df.rename(columns={class="hl-string">'completionDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
        all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. First Day Occurred
    df = process_df[[class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'OfficialStartDate']].dropna().copy()
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'First Day Occurred'
    df.rename(columns={class="hl-string">'OfficialStartDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
    all_events.append(df)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Onboarding Process Completed
    df = process_df.loc[process_df[class="hl-string">'processStatus'] == class="hl-string">'ONB2ProcessStatus/COMPLETED', [class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'completionDate']].copy()
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Onboarding Process Completed'
        df.rename(columns={class="hl-string">'completionDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
        all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch all tasks for the relevant processes
    process_ids_str = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"','".join(process_df[class="hl-string">'OnboardingCaseId'].astype(str)) + class="hl-string">"'"
    tasks_query_url = (
        fclass="hl-string">"{SF_API_CENTER_URL}/ONB2ProcessTask?"
        fclass="hl-string">"$select=process/processId,taskName,createdDate,completedDate,taskStatus&"
        fclass="hl-string">"$expand=process&"
        fclass="hl-string">"$filter=process/processId in [{process_ids_str}]"
    )
    tasks = fetch_odata_records(tasks_query_url)
    
    if tasks:
        tasks_df = pd.json_normalize(tasks)
        tasks_df.rename(columns={class="hl-string">'process.processId': class="hl-string">'OnboardingCaseId'}, inplace=True)

        def extract_task_events(task_name_key, activity_name, timestamp_col):
            task_name = TASK_NAMES[task_name_key]
            filter_condition = (tasks_df[class="hl-string">'taskName'] == task_name)
            if timestamp_col == class="hl-string">'completedDate':
                 filter_condition &= (tasks_df[class="hl-string">'taskStatus'] == class="hl-string">'ONB2TaskStatus/COMPLETED')

            df = tasks_df.loc[filter_condition, [class="hl-string">'OnboardingCaseId', timestamp_col]].copy()
            if not df.empty:
                df[class="hl-string">'ActivityName'] = activity_name
                df.rename(columns={timestamp_col: class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
                return df
            return None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Background Check Initiated
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'BACKGROUND_CHECK_INITIATED', class="hl-string">'Background Check Initiated', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Background Check Completed
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'BACKGROUND_CHECK_COMPLETED', class="hl-string">'Background Check Completed', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Manager Tasks Assigned
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'MANAGER_TASKS_ASSIGNED', class="hl-string">'Manager Tasks Assigned', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. IT Provisioning Requested
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'IT_PROVISIONING_REQUESTED', class="hl-string">'IT Provisioning Requested', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Equipment Ordered
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'EQUIPMENT_ORDERED', class="hl-string">'Equipment Ordered', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Equipment Delivered
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'EQUIPMENT_DELIVERED', class="hl-string">'Equipment Delivered', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Mandatory Training Assigned
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'TRAINING_ASSIGNED', class="hl-string">'Mandatory Training Assigned', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Mandatory Training Completed
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'TRAINING_COMPLETED', class="hl-string">'Mandatory Training Completed', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. 30-Day Check-in Performed
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'30_DAY_CHECKIN', class="hl-string">'30-Day Check-in Performed', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine all events
    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and API responses.")
        return

    final_df = pd.concat(all_events, ignore_index=True)
    final_df.dropna(subset=[class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'OnboardingCaseId'], inplace=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean timestamp format
    final_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = final_df[class="hl-string">'EventTimestamp'].apply(lambda x: pd.to_datetime(int(x.replace(class="hl-string">'/Date(',class="hl-string">'').replace(class="hl-string">')/',class="hl-string">'')), unit=class="hl-string">'ms').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') if isinstance(x, str) and class="hl-string">'/Date(' in x else x)
    final_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(final_df[class="hl-string">'EventTimestamp']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')[:-3] + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge with process attributes
    attributes_to_merge = [
        class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'NewHireEmployeeId', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'PositionTitle',
        class="hl-string">'HiringManager', class="hl-string">'OnboardingCoordinator', class="hl-string">'OfficialStartDate'
    ]
    final_df = pd.merge(final_df, process_df[attributes_to_merge], on=class="hl-string">'OnboardingCaseId', how=class="hl-string">'left')
    final_df[class="hl-string">'EndTime'] = final_df[class="hl-string">'EventTimestamp']
    final_df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'SAP SuccessFactors Onboarding'
    final_df[class="hl-string">'LastDataUpdateTimestamp'] = last_update_ts

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns
    final_df = final_df[[
        class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'EndTime',
        class="hl-string">'NewHireEmployeeId', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'PositionTitle', class="hl-string">'HiringManager',
        class="hl-string">'OnboardingCoordinator', class="hl-string">'OfficialStartDate', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdateTimestamp'
    ]]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    final_df.to_csv(class="hl-string">'sfsf_onboarding_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"\nExtraction complete. Event log saved to 'sfsf_onboarding_event_log.csv'")

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

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