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従業員のオンボーディング用データテンプレート

SAP SuccessFactors Onboarding

従業員のオンボーディングに関する属性(22) 従業員のオンボーディングに関するアクティビティ(15) データ抽出ガイド(3)

従業員の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。記録すべき属性や追跡する主要なアクティビティに加え、各システムからデータを抽出する方法も紹介します。データの準備にお役立ていただき、プロセス分析を始めてください。

収集を推奨する属性
追跡する主なアクティビティ
データ抽出ガイド

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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従業員のオンボーディングに関する属性

従業員のオンボーディングプロセスを詳しく分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

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節目の名前です。
説明この属性は、「身元調査を開始」や「マネージャーのタスクを割り当て」など、オンボーディングワークフロー内の特定のイベントやステップを表します。こうした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や頻度を分析すると、実際のプロセスの流れを把握し、標準手順からの逸脱や、プロセスが滞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要素です。重要な理由プロセスマップ上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、改善するための基本です。入手先 SAP SuccessFactors Onboardingモジュールの各ケースに関するプロセス履歴または監査証跡の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身元調査完了IT環境の準備を依頼入社30日後の面談を実施
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが完了した時刻、または節目に到達した正確な日時です。
説明イベントのタイムスタンプには、アクティビティが発生した正確な日時が記録されます。イベントを正しい順序に並べるほか、サイクルタイム、待ち時間、各ステップ間の所要時間など、時間に基づく分析に欠かせないデータです。プロセスマイニングでは、タイムスタンプを使ってケースごとのアクティビティを並べ、時間の経過に沿ったプロセスの流れを正確に再現します。パフォーマンス分析、SLAの監視、ボトルネックの特定の基礎となります。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算出するために必要な属性です。入手先通常、SAP SuccessFactors Onboarding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	新入社員1人分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、新入社員1人分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作成され、プロセスが完了と記録された時点で終了します。プロセスマイニングでは、新入社員ごとのプロセス全体の流れを再構築するために、この属性が欠かせません。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、分析全体の基盤となります。重要な理由分析対象を定義する基本的な属性です。この属性がなければ、新入社員のプロセスを追跡し、オンボーディング全体の所要時間などの重要業績評価指標を測定できません。入手先通常、新入社員のオンボーディング開始時にSAP SuccessFactors Onboarding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。
説明この属性はデータの取得元を示します。ここでは「SAP SuccessFactors Onboarding」です。複数のシステムのデータを組み合わせてプロセス全体を把握する環境で、特に役立ちます。分析では、データガバナンスや問題の調査に役立ち、データが正しい取得元に紐付いていることを確認できます。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、コンテキストを把握できます。重要な理由データの取得元を把握するための重要なコンテキストを示します。データガバナンス、検証、他システムとの連携に役立ちます。入手先通常、データ抽出・変換の際に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 OnboardingSFSF_ONB_PRODSuccessFactors_Onboarding_US
	最終データ更新日時 LastDataUpdateTimestamp	このイベントのデータがソースから最後に更新または抽出された日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、ソースシステムから最後にデータを取得した日時が記録されます。イベントが発生した日時ではなく、分析に使用するデータセット内のイベント記録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の重要なメタデータです。分析担当者や業務担当者がプロセス分析の最新性を確認し、新しいデータがダッシュボードに反映される時期を把握するのに役立ちます。重要な理由分析結果に基づいて意思決定するうえで重要な、データの最新性を把握できます。入手先通常、データ抽出時にこのタイムスタンプが生成され、各レコードに追加されます。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、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（通常は人事部門）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、発生した問題に対処します。人事チームの業務量管理やリソース配分に欠かせないデータです。「オンボーディングコーディネーターの業務量」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、業務が集中し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で優れた取り組みを見つけるうえで重要です。入手先 SAP SuccessFactorsのオンボーディングプロセスのインスタンスに設定された担当ロールまたはユーザーフィールドと考えられます。例 Robert JohnsonEmily WhiteMichael Brown
	役職名 PositionTitle	新入社員の正式な役職名です。例：ソフトウェアエンジニア、アカウントマネージャー。
説明役職名は、新入社員が採用された具体的な職務を示します。部門名よりも詳しい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に違いがあるかを分析できます。たとえば、役員と新入社員では、プロセスの手順やSLAが異なる場合があります。役職ごとのプロセス逸脱を把握するには、オンボーディングプロセスのバリアント分析ダッシュボードでこの属性を確認することが重要です。重要な理由役職ごとのプロセスの違いを分析し、オンボーディングの進め方を調整・標準化できます。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項目です。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営業開発担当者
	採用マネージャー HiringManager	新入社員の直属の上司の名前です。
説明この属性は、新入社員の採用を担当する採用マネージャーを特定します。採用マネージャーには、チームメンバーの紹介や入社後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。採用マネージャー別にデータを分析すると、マネージャーに依存する業務のボトルネックを特定し、オンボーディングへの関与度を評価できます。「マネージャー担当オンボーディングタスクの遅延」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マネージャーを把握するために、この属性を使用します。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、職務情報とレポート構造の基本項目です。例 Jane DoeDavid LeeSusan Chen
	新入社員の従業員ID NewHireEmployeeId	新入社員に割り当てられる一意の従業員IDです。
説明この属性は、会社の人事システムで新入社員に割り当てられる正式かつ恒久的な識別子です。通常、人事プロフィールの作成後に割り当てられ、在職中は変わりません。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恒久的なレコードに結び付けます。オンボーディングの体験と、その後の従業員のパフォーマンスや定着率との関係など、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を恒久的な従業員レコードに結び付け、長期的な影響を分析できます。入手先 SAP SuccessFactorsのOnboardingまたはEmployee Centralモジュールにある新入社員のデータレコードで確認できます。例 100523100524100525
	正式な入社日 OfficialStartDate	新入社員の正式な入社初日です。
説明この属性は、新入社員の雇用契約で合意された入社日を示します。IT環境の準備、書類の完了、身元調査など、入社前の多くの業務で重要な期限となります。分析では、この日付を基準に、入社前の業務が期限どおりに進んだかを測定します。「初日のITリソース準備率」の重要業績評価指標（KPI）や、新入社員の受け入れ準備状況を確認するダッシュボードに欠かせない項目です。重要な理由入社前の各業務の期限を定め、対応の適時性と完了状況を評価する基準になります。入手先 SAP SuccessFactorsの新入社員の雇用記録に含まれる主要な日付項目です。例 2024-07-012024-07-152024-08-01
	終了時刻 EndTime	アクティビティの完了時刻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。
説明開始時刻（イベントのタイムスタンプ）は、アクティビティが始まった、または発生した時刻を示します。一方、終了時刻はアクティビティが終わった時刻を記録します。単発のイベントでは、開始時刻と終了時刻が同じになる場合があります。「身元調査」のようなアクティビティでは、開始時刻と終了時刻を別々に記録することが重要です。この属性を使うと、ステップ間の待ち時間だけでなく、個々のアクティビティの処理時間を直接算出できます。実作業時間と待機時間を区別し、プロセスの効率を詳しく把握できます。重要な理由アクティビティごとの処理時間を正確に算出し、時間のかかるタスクを特定できます。入手先長時間にわた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、次のアクティビティの開始時刻から算出できます。例 2023-10-01T17:00:00Z2023-10-04T10:00:00Z2023-10-06T12:00:00Z
	部門 Department	新入社員が配属される部門または事業部門です。
説明この属性は、新入社員の配属先となる組織単位を示します。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です。部門別のプロセス分析は、よく求められる要件です。パフォーマンスの比較、部門固有のボトルネックの特定（たとえば、エンジニアのIT環境準備に時間がかかる場合）、組織内でオンボーディングプロセスがどのように異なるかの把握に役立ちます。部門別オンボーディングベンチマークのダッシュボードで、こうした区分が重要になります。重要な理由組織内の各部門におけるオンボーディングプロセスの比較やベンチマークに必要な区分を設定できます。入手先 SAP SuccessFactorsの求人申請および新入社員の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
	オンボーディング状況 OnboardingStatus	オンボーディング案件の現在の全体状況です。例：「進行中」「完了」。
説明この属性は、オンボーディング案件の進捗状況を大まかに示します。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、進行中の案件だけを表示したり、完了した案件の結果を分析したりする際に便利です。「新入社員ごとのオンボーディング進捗」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、全体の状況を把握できます。重要な理由オンボーディング案件の全体状況を簡単に絞り込み・報告でき、進行中の業務の管理に役立ちます。入手先通常、この状況は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・更新します。例進行中完了キャンセル保留中
	コンプライアンス対応期限 ComplianceDueDate	必須のコンプライアンス関連業務をすべて完了する期限です。
説明この属性は、身元調査や必須研修など、重要なコンプライアンス関連タスクの完了目標日を示します。期限は、社内規定や法規制に基づいて設定されることがあります。コンプライアンス要件への適合状況を測定するために使われ、「コンプライアンス関連文書の完了率」の重要業績評価指標（KPI）を構成する項目です。コンプライアンス関連業務の実際の完了日と期限を比較することで、期限超過のタスクを特定し、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への適合状況を測る明確な期限となり、リスクのある案件を早期に特定するのに役立ちます。入手先この日付は、新入社員の入社日や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、固定項目として設定する場合があります。例 2024-06-302024-07-142024-07-31
	コンプライアンス期限超過 IsComplianceOverdue	コンプライアンス関連の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。
説明この真偽値属性は、コンプライアンス関連アクティビティ（例：「身元調査完了」）の実際の完了時刻を、対応する「コンプライアンス対応期限」と比較して算出します。完了が期限を過ぎている場合、フラグは「true」になります。「重要なコンプライアンスの監視」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・定量化できるため、組織のリスク軽減と方針・規制への適合状況の改善に役立ちます。重要な理由コンプライアンス違反をすぐに特定して報告できるため、先を見越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算出します。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。
説明この属性には、プロセス内の特定のタスクを実行した人またはシステムアカウントのIDが記録されます。新入社員、採用マネージャー、人事コーディネーター、自動処理を行うシステムユーザーなどが該当します。ユーザー単位で業務の分担や実績を分析できます。たとえば、オンボーディングコーディネーターのうち誰が最も多くのタスクを担当しているか、または各マネージャーが割り当てられた業務をどれだけ早く完了しているかを把握できます。リソースやユーザーごとの実績分析の基礎となる情報です。重要な理由ユーザー個人またはユーザーグループごとに、業務量の分担や実績を詳しく分析できます。入手先通常、この情報は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ます。「完了者」や「ユーザー」と表示されることがあります。例 jdoedleeSYSTEM
	初日の準備完了 IsDayOneReady	ITリソースが新入社員の入社日までに準備できていたかを示す計算フラグです。
説明この真偽値属性は、「IT環境の準備を依頼」や「機器を納品」など、重要な入社前業務の完了時刻を「正式な入社日」と比較して算出します。値が「true」の場合、新入社員の初日までに必要なものがすべて準備できていたことを示します。「初日のITリソース準備状況」ダッシュボードで使用する重要業績評価指標（KPI）です。ITチームと人事チームが目指す明確で測定可能な目標となり、新入社員を迎える準備がどれだけ整っていたかを評価できます。重要な理由入社前の業務が適切に完了したかを直接測定します。これは新入社員の生産性や入社直後の体験に大きく影響します。入手先ソースシステムの項目ではありません。プロセスマイニングツールで、次のロジックに基づいて算出します：（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場所、オフィス、または国です。
説明この属性は、新入社員の勤務地を示します。コンプライアンス関連の書類やIT機器の発送など、オンボーディングに必要な対応は、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違いを特定できます。たとえば、国によっては身元調査に時間がかかったり、必要な法的書類が異なったりします。この分類を使って、地域に応じたオンボーディングプロセスを整え、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、業務実績における地域差の特定と対応に役立ちます。入手先 SAP SuccessFactorsに登録された新入社員の職務情報および勤務地情報です。例米国、ニューヨーク英国、ロンドンシンガポールドイツ、ベルリン
	新入社員の氏名 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。
説明この属性には新入社員の氏名が保存されます。ケースを人が読み取れる形で識別できるため、人事ビジネスパートナーやオンボーディング担当者が特定のケースを検索し、話し合う際に便利です。ダッシュボードやレポートでケースIDと新入社員の氏名を併記すると、個々の進捗を確認する業務担当者にとって、データが見やすく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、業務状況を監視す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 Onboardingで、新入社員のプロフィールに設定される標準フィールドです。例ジョン・スミスマリア・ガルシアチェン・ウェイ
	自動実行かどうか IsAutomated	アクティビティがシステムによって実行されたか、人が実行したかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、システムが自動実行したアクティビティ（例：「入社日前に書類を送信」）と、ユーザーが手動で実行したアクティビティ（例：「入社後30日の面談を実施」）を区別します。この属性を分析すると、プロセスの自動化の度合いを把握できます。手作業で繰り返し行われるタスクを特定し、さらなる自動化の可能性を検討する際にも役立ちます。また、処理時間をシステムによる処理と人による作業に正しく分けて集計できます。重要な理由プロセスの自動化の度合いを測り、手作業の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。入手先多くの場合、イベントに関連付けられた「ユーザー」から判断できます。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であれば、そのイベントは自動実行されたものです。例 truefalse
	身元調査状況 BackgroundCheckStatus	身元調査の結果または現在の状況です。
説明この属性には、重要なコンプライアンス手順である身元調査の結果が記録されます。値の例として、「開始」「進行中」「問題なし」「問題あり」などがあります。ボトルネックとなる可能性がある業務やコンプライアンスリスクを監視するうえで重要なデータです。「身元調査の所要時間」および「重要なコンプライアンスの監視」ダッシュボードでは、この状況を使って進捗を追跡し、早急な対応が必要な案件を特定します。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、この情報はオンボーディングモジュールで更新されます。多くの場合、外部の身元調査サービスとの連携を通じて更新されます。例問題なし保留中問題あり未開始
	雇用形態 EmploymentType	新入社員の雇用形態を示します。例：フルタイム、パートタイム、契約社員。
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、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、雇用形態ごとのワークフローや効率を比較するための分類に使います。これにより、プロセスのバリアントを把握し、雇用形態に応じた適切なオンボーディング手順が実施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、雇用形態ごとに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の従業員の職務情報に含まれる標準項目です。例フルタイム従業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

従業員のオンボーディングに関するアクティビティ

プロセスの実態を正確に把握し、ボトルネックを特定するために、イベントログで追跡する主要な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
	オンボーディングプロセス完了	新入社員のオンボーディングケースがシステム上で正常に終了したことを示す最後のアクティビティです。人事管理者または自動処理によって、オンボーディングプロセスのステータスが最終状態の「完了」に変更されたときに記録されます。
重要な理由このアクティビティをもってプロセスが正式に終了し、分析上の主な終了イベントとなります。最初から最後までのサイクルタイムや完了率を算出できます。入手先 SuccessFactors Onboarding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「採用済み」に更新された日時から推定します。記録オンボーディングプロセス全体のステータスが最終状態に変わった最後の日時から推定します。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が始まったことを示すアクティビティです。通常、SAP SuccessFactors Recruitingモジュールで候補者のステータスが「採用準備完了」に変更され、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。
重要な理由オンボーディングケースの主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、以降のすべてのプロセスステップのベースラインになります。入手先通常、SuccessFactors OnboardingモジュールのProcessオブジェクトにある新入社員のレコードまたはプロセスインスタンスの作成日時から取得します。開始日時は、明示的に記録されていることが一般的です。記録オンボーディングのプロセスインスタンスが作成された日時から取得します。イベントタイプ explicit
	マネージャーのタスクを割り当て	採用マネージャーにオンボーディングの担当業務が割り当てられた時点を示します。「作業スペースの準備」や「チーム歓迎会の予定調整」などのタスクがシステムによって自動的に開始され、マネージャーに割り当てられたときに記録されます。
重要な理由オンボーディングを円滑に進めるには、マネージャーの関与が欠かせません。このアクティビティを分析すると、マネージャーへの通知の速さを把握し、その後のタスク完了までの時間も測定できます。入手先オンボーディングのワークフローで、採用マネージャーのロールに最初のタスクが割り当てられた日時から特定できます。記録プロセスインスタンスで、マネージャー向けのタスクが作成され、割り当てられた日時です。イベントタイプ explicit
	人事プロフィール作成	SAP SuccessFactors Employee Centralの人事管理システムに、新入社員の正式な従業員プロフィールが作成されたことを示します。「入社予定者の管理」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ィールの作成は、給与、福利厚生など、人事の主要業務を可能にする重要な連携ポイントです。これを追跡すると、人事事務の効率を把握でき、複数回作成された場合には手戻りも特定できます。入手先 Employee Centralの従業員プロフィールに、作成日時が明示的に記録されます。通常、人事管理者が「入社予定者の管理」ツールを使って作成します。記録ユーザーのEmployee Centralプロフィールの作成日から取得します。イベントタイプ explicit
	入社30日後の面談を実施	入社からおよそ30日後に、新入社員とマネージャーまたは人事担当者との面談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該当するチェックリスト項目を完了にすると記録されます。
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目安として使われることがあります。新入社員が業務で成果を上げるまでの期間や、プロセス全体の所要時間を測る重要な節目です。入手先 SuccessFactorsのオンボーディングプロセスのチェックリストにある「入社30日後の面談」タスクまたはフォームの完了日時から推定します。記録「入社30日後の面談」タスクの完了日時から推定します。イベントタイプ inferred
	入社初日	新入社員の正式な入社日を示す計算イベントです。ユーザーが行う操作ではなく、オンボーディングケースの「正式な入社日」属性から算出します。
重要な理由入社日前後のアクティビティを分析するうえで重要な節目です。IT環境の準備やオリエンテーションなど、ほかのアクティビティが適切な時期に行われたかを評価する基準になります。入手先計算イベントです。OnboardingまたはEmployee Centralモジュールの新入社員レコードに保存された「正式な入社日」フィールドから直接算出します。記録従業員レコードの「正式な入社日」属性から算出します。イベントタイプ calculated
	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で、入社前に必要なフォームやタスクをすべて完了したことを示します。システムが「入社日前」または「新入社員の書類手続き」のステップにあるすべてのタスクの完了を確認したときに記録されます。
重要な理由新入社員が手続きを進め、必要な事務作業を完了したことを示す重要な節目です。人事プロフィールの作成やIT環境の準備など、後続のアクティビティに進めるようになります。入手先書類収集プロセスまたは関連タスク一式のステータスが「完了」に変わったときに記録されます。最後に必要なタスクの完了日時を使用できます。記録システムで親タスクの「書類手続き」グループが完了とされた日時から推定します。イベントタイプ inferred
	身元調査完了	身元調査が完了し、結果を受領したことを示します。SuccessFactors Onboardingモジュールで身元調査タスクのステータスが「完了」または「問題なし」に更新されたときに記録されます。
重要な理由コンプライアンス上の重要な節目であり、多くの組織では内定を確定するための前提条件です。ここで遅れが生じると、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く影響する可能性があります。入手先身元調査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日時から推定できます。外部ベンダーからAPI経由で更新されることもよくあります。記録オンボーディング計画にある身元調査タスクの完了日時から推定します。イベントタイプ inferred
	IT環境の準備を依頼	新入社員向けのユーザーアカウント、メール、システムアクセスなど、ITリソースを正式に依頼した時点を示します。書類手続きの完了後に自動的に開始されることが多く、連携データまたは手動で記録されたタスクから取得します。
重要な理由新入社員が初日から業務を始められるかを左右する重要な一連の作業の起点です。追跡することで、IT環境の準備にかかる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個別タスクとして記録されます。「IT環境の準備」タスクの作成日時または開始日時から取得します。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が送られる場合もあります。記録 IT環境の準備依頼またはタスクの作成日時から取得します。イベントタイプ explicit
	入社日前の書類を送付	コンプライアンス関連の書類や個人情報の収集フォームなど、最初に必要となる書類一式を新入社員に送付した時点を示します。通常、SuccessFactorsで事前に定義されたオンボーディングワークフローの中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、事務手続き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に起因する遅れを特定するための重要業績評価指標（KPI）です。入手先 OnboardingのProcessオブジェクトにある「新入社員のアクティビティ」または類似のタスクで、イベントやステータス変更として明示的に記録されることがよくあります。タスクの割り当て時刻や開始時刻も通常確認できます。記録新入社員のオンボーディングポータルで、書類タスクが割り当てられた時刻または開始された時刻から特定します。イベントタイプ explicit
	必須研修を割り当て	新入社員の学習計画に、コンプライアンス研修や職務別研修などの必須研修を割り当てたことを示します。SuccessFactors Onboardingと学習管理システム（LMS）の連携によってコースが割り当てられたときに記録されます。
重要な理由このアクティビティを起点に、コンプライアンス研修が始まります。ここ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、コンプライアンスリスクを特定できます。入手先 SuccessFactors Learningモジュールで、新入社員のユーザーIDに関連付けられた必須研修項目の割り当て日時から取得します。記録連携されたSuccessFactors Learningモジュールのコース割り当て日から取得します。イベントタイプ explicit
	必須研修を完了	新入社員が割り当てられた必須研修をすべて完了したことを示します。SuccessFactors Learningモジュールで、必須コースすべてのステータスが「完了」に更新されたときに記録されます。
重要な理由必須研修の完了は、コンプライアンス上の重要な確認事項です。監査に備え、会社が規制上の義務を果たしていることを確認するためにも、この節目の追跡が欠かせません。入手先 SuccessFactors Learningモジュールで、最後に完了した必須研修項目の完了日時から取得します。記録連携されたSuccessFactors Learningモジュールのコース完了日から取得します。イベントタイプ explicit
	機器を発注	ノートパソコンや電話などの物理的な機器を依頼した時点を示します。SuccessFactors Onboardingのチェックリストにある機器依頼タスクの日時から取得します。
重要な理由新入社員が初日から業務を始められるよう、機器を準備しておくことが重要です。追跡すると、調達や機器の準備における遅れを特定できます。入手先オンボーディングプロセスにある「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」に変わった日時がイベントの時刻になります。記録マネージャーまたはIT部門のチェックリストにある「機器を発注」タスクの完了日時から推定します。イベントタイプ inferred
	機器を納品	新入社員向けの機器が指定場所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「機器の納品」タスクのステータスを「完了」に更新したときに記録されます。
重要な理由入社初日の準備状況を示す重要な指標です。このイベントの日時と従業員の入社日を比較すると、「初日のITリソース準備完了率」を測定できます。入手先オンボーディング計画にある「機器を納品」または「機器の設定」タスクのステータスが「完了」になった日時から推定します。記録機器の納品確認タスクの完了日時から推定します。イベントタイプ inferred
	身元調査を開始	多くの場合、外部サービスと連携して身元調査を正式に開始した時点を示します。SuccessFactorsのワークフローで該当するタスクまたはプロセスステップが開始されたときに記録されます。
重要な理由身元調査は、コンプライアンス上重要で、完了までに時間がかかることも多いステップです。開始から完了までの期間を測定すると、社内プロセスや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、Onboardingのワークフローにある「身元調査」タスクのステータス変更として記録されます。ステータスが変更された日時がイベントの時刻になります。記録身元調査タスクのステータスが「進行中」または同様の状態に変わった日時から推定します。イベントタイプ inferred

推奨任意

データ抽出ガイド

SAP SuccessFactorsのオンボーディング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を開く：Admin Centerの検索バーでIntegration Centerを検索し、開きます。
新しい連携を作成：「My Integrations」をクリックし、「Create」を選択してから「More Integration Types」を選びます。形式として「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には、開始点としてONB2Process ODataエンティティを選択します。オンボーディングのケース全体の開始と終了を取得できます。
プロセスイベント連携を設定：「Configure Fields」タブで、「Onboarding Process Initiated」と「Onboarding Process Completed」のアクティビティを抽出する連携を作成します。processStatusフィールドに応じて適切なアクティビティ名とタイムスタンプを出力する計算フィールドが必要です。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を使います。
タスクイベントの開始エンティティを選択：2つ目の連携を別途作成し、今度は開始点としてONB2ProcessTask ODataエンティティを選択します。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半に関するデータが含まれています。
タスクイベント連携を設定：「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に移動し、NewHireEmployeeId、部門、HiringManagerなど、ケース単位の属性を取得します。OnboardingCaseIdにはprocess.processIdフィールドを使います。
タスクのアクティビティをマッピング：ActivityNameの計算フィールドを作成します。If/Then/Else文を複数使うか、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：「身元調査開始」、「入社日前の書類送付」）に対応付けます。
タスクのタイムスタンプをマッピング：EventTimestampの計算フィールドを作成します。タスクの種類やステータスに応じて、適切な日付フィールドを選ぶ条件ロジックを設定します。たとえば、「開始」または「送信」アクティビティにはタスクの作成日を、「完了」アクティビティにはタスクの完了日（completedDate）を使います。
計算で補うイベントを処理：「初出勤日」は標準のタスクではありません。ONB2Processを基にした最初の連携で計算フィールドを作成し、ActivityNameを「初出勤日」、EventTimestampをONB2ProcessエンティティのtargetDate（正式な入社日）に設定します。
出力先とスケジュールを設定：各連携の「Destination Settings」タブで、出力CSVファイルの保存先となるSFTPサーバーを設定します。「Scheduling」タブでは、毎日や毎週など、データ抽出の頻度を設定します。
データを結合して整形：2つの連携の実行後、プロセスイベント用とタスクイベント用など、複数の出力ファイルが生成されます。外部スクリプトまたはデータ準備ツールを使ってファイルを結合し、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、ケース全体を表すONB2Processと、個々のアクティビティを表すONB2ProcessTaskです。少なくとも2つの連携を別々に作成し、出力ファイルを結合する必要があります。
連携の種類：SFTPサーバーに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：ヘッダー行付きのCSVとして設定します。幅広い互換性を確保するため、区切り文字にはカンマ、文字コードにはUTF-8を指定します。
フィルタリング：データ量を調整するため、フィルターを設定してください。「Filter」タブでONB2Processの最終更新日（lastModifiedDate）を条件にし、直近の変更のみ（例：過去7日間）を抽出します。初回に全件を取得する場合は、3～6か月などの小さな期間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く使う必要があります。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対応付け、各イベントに適切なタイムスタンプ（作成日または完了日など）を選択するために必要です。
前提条件：連携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権限が必要です。

クエリの例 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、および必要に応じてEmployee CentralやLearningとの連携が有効になっていることを確認します。レポートを実行するユーザーに、オンボーディングのプロセスデータ、タスクのステータス、従業員データ、入社日、および連携済みの身元調査、IT、機器、研修の記録を閲覧する権限があることも確認してください。
Report Centerで、テナントで利用可能なオンボーディング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やフィールドは導入環境によって異なります。オンボーディングのケース、プロセスタスク、タスクのステータス、従業員プロフィール、上司、部門、役職、入社日、研修、チェックインに対応する設定済みのオブジェクトを選択してください。他の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。
レポートの対象期間は、通常3～6か月のローリング期間に設定します。[開始日パラメーター]と[終了日パラメーター]を、設定可能なレポートフィルターとして使用します。組織で使用している会社、法人、事業部門、文書種別、オンボーディングのプロセス種別、ステータスに関するフィルターを設定します。完了済みのケースが必要な場合は、現在進行中のケースだけに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。利用可能な場合は、EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator、OfficialStartDateも追加します。テナントに設定されている正確なラベルとフィールドのマッピングを使用してください。
必要な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設定します。アクティビティ名を、対応する設定済みイベント、タスク、ステータスの変化、または日付属性にマッピングします。「初出勤日」はユーザーによる明示的な操作ではなく、導出されるマイルストーンのため、EventTimestampにはOfficialStartDateを使用します。
各アクティビティの分岐で、オンボーディングのケースとアクティビティの発生ごとにイベント行が1行返されるようにします。同じアクティビティについて複数のタスクレコードがある場合は、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応じて最も早い開始または完了レコードを使います。別々に分析すべき業務イベントを表す場合に限り、繰り返しの発生を残します。
すべてのタイムスタンプでタイムゾーンと形式を統一します。タイムゾーン情報を含むISO 8601など、一貫した形式を使用してください。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元から取得した行には、設定済みのソース名を指定します。
LastDataUpdateTimestampには、データソースの更新、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。データソースでイベントのタイムスタンプを最終更新時刻として明示的に定義している場合を除き、EventTimestampをこのフィールドに使わないでください。
Report Centerから完成したテーブルレポートをCSV形式でエクスポートします。1つのレポートにすべてのアクティビティ分岐を含められない場合は、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、列の順序とデータ型を統一した管理下の変換処理で結合します。
以下の確認項目に沿って、エクスポートしたファイルを検証します。15種類すべてのアクティビティ名が含まれていること、必須の識別子に値があること、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の流れとしてまとめられ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をケース識別子に、ActivityNameをアクティビティに、EventTimestampをイベントのタイムスタンプにマッピングし、残りの列はイベント属性またはケース属性として設定します。ProcessMindは提供されたイベントログを読み込みますが、不足しているアクティビティを推定しません。可視化に必要なアクティビティは、すべて行として明示的に含めてください。

設定

レポートの種類：テナントで公開されているオンボーディングのエンティティとフィールドに基づき、Report Centerでカスタムテーブルレポートを作成します。正確なエンティティ名、フィールド名、結合条件は、Report Centerのフィールド選択画面で確認してください。
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。候補者ID、従業員ID、タスクIDは、その値がオンボーディングケースの一意な識別子として明示的に設定されている場合を除き、代用しないでください。
アクティビティのマッピング：次の15種類すべてについて、明示的なマッピングを設定します：オンボーディングプロセス開始、入社日前の書類送付、身元調査開始、身元調査完了、入社日前の書類完了、人事プロフィール作成、上司へのタスク割り当て、IT環境の準備依頼、機器の発注、機器の納品、初出勤日、必須研修の割り当て、必須研修の完了、入社30日後のチェックイン実施、オンボーディングプロセス完了。
日付範囲：まず3～6か月を対象にします。レポートの処理速度とデータ量を確認してから、期間を延長してください。ケースのライフサイクル全体を分析する必要がある場合は、レポート期間より前に開始し、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確保します。
日付フィルター：レポートの実行日だけでなく、該当するイベントまたはケースの日付で絞り込みます。[開始日パラメーター]と[終了日パラメーター]を、設定可能な値を示す正式なプレースホルダーとして使用します。
業務フィルター：分析に必要な場合に限り、会社コード、法人、事業部門、オンボーディングのプロセス種別、文書種別、国、ステータスで絞り込みます。適用前に、設定済みの正確なフィールド名を確認してください。
タイムスタンプの処理：タイムゾーンとタイムスタンプの形式を統一します。「初出勤日」のEventTimestampにはOfficialStartDateを設定します。OfficialStartDateに日付しか含まれない場合は、テナントで承認された時刻の扱い方を適用し、そのルールを文書化してください。
推奨属性：対応するフィールドを利用でき、アクセス権限がある場合は、EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator、OfficialStartDateを含めます。
データソースの更新時刻：LastDataUpdateTimestampには、レポートの更新時刻またはデータの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適用する抽出時刻を設定し、そのルールを文書化してください。
パフォーマンス：日付範囲を絞り、必要な列だけを選択し、不要な多対多結合を避けます。レポートの処理が遅い場合やエクスポート上限を超える場合は、会社、期間、またはアクティビティごとに抽出を分割してください。
前提条件：該当する場合、オンボーディング、Employee Central、Recruiting、Learningの各機能がライセンスされ、設定済みであることを確認します。Report Center、レポート対象ドメイン、オンボーディングデータ、従業員データ、タスクデータ、連携されたプロセス結果への権限も確認してください。
連携に関する依存関係：身元調査、IT環境の準備、機器、Learningのイベントは、連携先の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されている場合があります。信頼できるデータソースを確認し、設定済みのレポート対象エンティティから取得できるデータのみを含めてください。
エクスポート形式：ヘッダー行付きのCSVをエクスポートし、列名を固定してUTF-8でエンコードします。タイムスタンプは誤解のない形式にしてください。空の値は列をずらさず、空欄のまま保持します。

クエリの例 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の管理者から、APIサーバーのURL、会社ID、専用のAPIユーザー名、および対応するパスワードまたはクライアントシークレットを入手します。
APIユーザーの権限を設定：SAP SuccessFactors Admin Centerで専用のAPIユーザーを作成するか、既存の設定を確認します。このユーザーにOData APIへのアクセス権を付与します。「Onboarding 2.0 OData API」へのアクセス権と、この抽出に必要なONB2Process、ONB2ProcessTask、ユーザーなどのエンティティへの読み取り権限を持つ権限ロールを割り当てます。
主なタスク名を確認：身元調査、機器の発注、入社30日後のチェックインなどのタスク名は、SuccessFactorsのインスタンスごとに設定されています。Admin CenterでOnboarding 2.0のチェックリストまたはプロセス設定を開き、正確なタスク名を確認します。確認した名前は、Pythonスクリプトのフィルター条件に指定します。
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。スクリプトの冒頭にあるプレースホルダー変数を、使用するAPI認証情報、会社ID、前の手順で確認したタスク名に置き換えます。データ抽出期間を指定するため、start_date変数とend_date変数を調整します。
抽出スクリプトを実行：コマンドラインで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、指定された各アクティビティのデータ取得を開始します。処理中は、アクティビティごとの進捗がコンソールに表示されます。
APIのページネーションを処理：スクリプトはAPIのページネーションを自動で処理します。データを分割して取得し、応答に含まれる__nextリンクをたどって、各クエリのデータをすべて取得します。大量のデータでも、データセット全体を抽出できます。
データを変換して統合：各アクティビティの生のJSONデータを取得して解析し、pandasのDataFrameに変換します。列名をイベントログの必須スキーマに合わせて統一します。すべてのアクティビティの処理後、個々のDataFrameを結合して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：スクリプトの実行が完了すると、最終的な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。プロセスマイニングツールにアップロードする前にファイルを開き、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の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の権限：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権限が必要です：ONB2Process、ONB2ProcessTask、ユーザー。部門、役職、上司など、ユーザー関連フィールドを閲覧する権限も必要です。
日付範囲のフィルタリング：スクリプトでは、プロセスの作成日（createdDate）に基づいて日付を絞り込みます。初回は3～6か月などの限られた期間から始め、データ量を抑えて結果を確認してから、より長い期間の履歴を抽出することを推奨します。
タスク名の設定：スクリプトには[身元調査タスク名]などのプレースホルダーがあります。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われている正確なタスク名に置き換えてください。
APIエンドポイントのURL：SuccessFactorsのデータセンターに対応するAPI CenterのURLが必要です。例：apiX.successfactors.com。インスタンスに合った正しいURLを使用してください。
パフォーマンス：長期間のデータを抽出する場合、APIのレート制限やネットワークの遅延により、時間がかかることがあります。大量の履歴データを取得する際は、可能であれば利用の少ない時間帯にスクリプトを実行してください。

クエリの例 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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