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従業員オンボーディングデータテンプレート

SAP SuccessFactors Onboarding

従業員オンボーディング属性 (23) 従業員オンボーディング活動 (15) 抽出ガイド (3)

従業員オンボーディングデータテンプレート

このテンプレートは、従業員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収集に関する網羅的なガイドです。取得すべき重要な属性、追跡すべき主要なアクティビティ、そしてシステムからのデータ抽出に関する実践的なガイダンスを詳しく説明しています。このリソースを活用してデータ準備を効率化し、プロセス分析の道のりを始めましょう。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
抽出の手引き

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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従業員オンボーディング属性

これらは、従業員オンボーディングプロセスを徹底的かつ洞察に富んだ分析を確実に行うために、イベントログに含めることが推奨される必須データフィールドです。

5 必須 7 推奨 11 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前。
説明この属性は、「バックグラウンドチェック開始」や「マネージャーのタスク割り当て済み」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またはステップを記述します。これらのアクティビティは、プロセスマップの構成要素です。アクティビティの順序と頻度を分析することは、実際のプロセスフローを特定し、標準手順からの逸脱を発見し、プロセスが停滞するボトルネックを特定するのに役立ちます。これは、あらゆるプロセスディスカバリおよび分析におけるコアコンポーネントです。その重要性これはプロセス図のステップを定義します。活動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主な方法です。取得元この情報は、SAP SuccessFactors Onboardingモジュール内のプロセス履歴または監査証跡テーブルに各ケースごとに記録されます。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プロビジョニング要求済み30日目のチェックイン完了
	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、またはマイルストーンに到達した正確な日時。
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瞬間を記録します。このデータは、イベントを正しく順序付けし、サイクルタイム、待機時間、異なるステップ間の期間の計算など、すべての時間ベースの分析にとって不可欠です。プロセスマイニングでは、タイムスタンプは各ケース内のアクティビティを順序付けし、時間の経過とともにプロセスフローの正確な表現を構築するために使用されます。これらはパフォーマンス分析、SLA監視、およびボトルネック特定の基礎となります。その重要性この属性は、サイクルタイムやボトルネック期間など、すべての時間関連メトリックを計算するために不可欠であり、パフォーマンス分析にとって重要です。取得元これは通常、SAP SuccessFactors Onboardingモジュールのイベントログまたは監査証跡内の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の固有の識別子であり、関連するすべてのアクティビティをグループ化します。
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ジャーニーにおけるすべてのイベントとデータポイントを接続する中央識別子です。オンボーディングプロセスが開始されたときに始まり、プロセスが完了としてマークされたときに終了します。プロセスマイニングにおいて、この属性は各新入社員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不可欠です。これにより、ケースバイケースで異なるパス（バリアント）、サイクルタイム、および結果を分析することが可能になり、分析全体の基礎を形成します。その重要性これは、分析の範囲を定義する基本的な属性です。これがなければ、新入社員のジャーニーを追跡し、総オンボーディング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不可能です。取得元これは通常、新入社員のオンボーディングが開始されたときに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`が`抽出`された`システム`を`特定`します。
説明この属性は、データの発生源を指定します。この場合は「SAP SuccessFactors Onboarding」です。複数のシステムからのデータがより広範なプロセスビューのために結合される可能性のある環境で特に役立ちます。分析において、データガバナンス、トラブルシューティング、およびデータがその発生源に正しく帰属していることを確認するのに役立ちます。特に異なるアプリケーションからのプロセスやデータを比較する場合にコンテキストを提供します。その重要性データ元に関する重要なコンテキストを提供し、これはデータガバナンス、検証、および他のシステムとの統合にとって重要です。取得元これは通常、データセットをラベル付けするためにデータ抽出および変換プロセス中に加えられる静的な値です。例 SAP SuccessFactors OnboardingSFSF_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されたか、またはソースから抽出された日時を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、ソースシステムからの最終データ取得の日時を記録します。イベントがいつ発生したかではなく、分析に使用されているデータセット内でイベントの記録が最後に更新された日時を表します。これは、データの鮮度を理解するための重要なメタデータフィールドです。アナリストやビジネスユーザーがプロセス分析の現在の状況を把握し、新しいデータがダッシュボードに反映される時期を予測するのに役立ちます。その重要性ユーザーがデータの適時性を理解することを保証します。これは分析に基づいた意思決定にとって極めて重要です。取得元このタイムスタンプは、通常、データ抽出プロセス中に生成され、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	オンボーディングケースの管理責任者である人事担当者またはコーディネーター。
説明この属性は、通常人事部門で、新入社員のオンボーディングプロセスを監督している人物を識別します。彼らは、タスクが期限内に完了し、発生するあらゆる問題を解決する責任があります。このデータは、人事チーム内のワークロード管理とリソース配分にとって不可欠です。「Onboarding Coordinator Workload」ダッシュボードは、ケースの割り当てをバランスさせ、過負荷になっている可能性のある、または特に効率的なコーディネーターを特定するためにこの属性に依存しています。その重要性 HRチームのワークロード分析、キャパシティプランニング、コーディネーター間のベストプラクティス特定に不可欠です。取得元これは、SAP SuccessFactors Onboardingプロセスインスタンス内の割り当てられたロールまたはユーザーフィールドである可能性が高いです。例 Robert Johnsonエミリー・ホワイトマイケル・ブラウン
	役職名 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、新入社員の正式な役職。
説明役職名は、新入社員が採用された特定の役割を表します。これは、部門単独よりも詳細なレベルの情報を提供します。この属性は、オンボーディングプロセスが様々な役割で異なるかどうかを分析するために使用されます。例えば、役員職のプロセスは、エントリーレベルのポジションと比較して異なるステップやSLAを持つ可能性があります。オンボーディングプロセスバリアント分析ダッシュボードが、役割ベースのプロセス逸脱を理解するために不可欠です。その重要性職務に応じたプロセスバリエーションの分析を可能にし、オンボーディング体験のカスタマイズと標準化に役立ちます。取得元これは、SAP SuccessFactorsの求人票および新入社員の雇用詳細におけ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`HRビジネスパートナー`セールスデベロップメント担当者
	採用マネージャー HiringManager	新入社員が報告するマネージャーの氏名。
説明この属性は、新入社員の責任者である採用マネージャーを識別します。採用マネージャーには、チーム紹介の設定や30日間の目標の定義など、オンボーディングプロセス中に特定のタスクが割り当てられることがよくあります。採用マネージャー別のデータを分析することは、マネージャー側のボトルネックを特定し、オンボーディングプロセスにおけるマネージャーの関与度を評価するのに役立ちます。これにより、追加のサポートやトレーニングが必要なマネージャーを強調表示することで、「Managerial Onboarding Task Delays」ダッシュボードを直接サポートします。その重要性マネージャーに依存するタスク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におけるマネージャーの関与度を測定するのに役立ちます。取得元これは、SAP SuccessFactorsで定義されたコアの職務情報および報告構造の一部です。例ジェーン・ドウデイビッド・リーSusan Chen
	新入社員ID NewHireEmployeeId	新入社員に割り当てられた固有の従業員ID。
説明この属性は、会社のHRシステム内での新入社員の正式な永続的識別子です。通常、HRプロファイルが作成された後に割り当てられ、在職期間中従業員とともにあります。オンボーディングケースIDがプロセスを追跡する一方で、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記録にリンクさせます。これにより、オンボーディング体験を将来の従業員パフォーマンスや定着率と関連付けるなど、長期的な分析を可能にします。その重要性一時的なオンボーディングプロセスを永続的な従業員記録に接続し、長期的な影響分析を可能にします。取得元 SAP SuccessFactorsのオンボーディングまたはEmployee Centralモジュール内の新入社員のデータレコードで利用可能です。例 100523100524100525
	正式な入社日 OfficialStartDate	新入社員の正式な入社日。
説明この属性は、新入社員の契約上の合意された開始日です。ITプロビジョニング、書類完了、バックグラウンドチェックなど、多くのプレボーディングアクティビティにとって重要な期限として機能します。分析では、この日付はプレボーディングアクティビティの適時性を測定するためのベンチマークとして使用されます。「Day One IT Resource Readiness Rate」KPI、および会社が新入社員の到着に備えているかを監視するダッシュボードにとって不可欠です。その重要性すべてのプレボーディングアクティビティの適時性と成功を評価するための重要な期限およびベンチマークとして機能します。取得元これは、SAP SuccessFactorsの新入社員の雇用記録における主要な日付フィールドです。例 2024-07-012024-07-152024-08-01
	終了日時 EndTime	アクティビティの完了を示すタイムスタンプです。特に、測定可能な期間を持つタスクに適用されます。
説明 StartTime (EventTimestamp) はアクティビティの開始または発生を示し、EndTime はその終了を記録します。アトミックなイベントの場合、StartTimeとEndTimeは同じでも構いません。「バックグラウンドチェック」のようなアクティビティでは、明確な開始時刻と終了時刻を持つことが重要です。この属性により、個々のアクティビティの処理時間を直接計算でき、アクティビティ間の待機時間だけでなく、実際の作業時間とアイドル時間を区別し、プロセス効率に関するより深いインサイトを提供します。その重要性活動処理時間の正確な計算を可能にし、どの特定のタスクが時間のかかるものかを特定するのに役立ちます。取得元これは、長期間にわたるタスクのプロセスログで利用できるか、または後続アクティビティの開始時刻から導き出すことができます。例 2023-10-01T17:00:00Z2023-10-04T10:00:00Z2023-10-06T12:00:00Z
	部署 Department	新入社員が配属される部門または事業単位。
説明この属性は、「営業」、「エンジニアリング」、「財務」など、新入社員が配属される組織単位を指定します。これは組織データの基本的な要素です。部門別にプロセスを分析することは一般的な要件です。これにより、パフォーマンスのベンチマーク設定、部門固有のボトルネックの特定（例：エンジニア向けITプロビジョニングに時間がかかるなど）、組織全体でのオンボーディングプロセスのばらつきの理解が可能になります。このセグメンテーションは、Departmental Onboarding Benchmarksダッシュボードにとって重要です。その重要性組織の異なる部門間でのオンボーディングプロセスの重要なセグメンテーションとベンチマーキングを可能にします。取得元この情報は、SAP SuccessFactors内の求人票および新入社員データの一部です。例 `セールス`＆`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	オンボーディングケースの現在の全体的なステータス。例えば「処理中」や「完了」など。
説明この属性は、オンボーディングケースがそのライフサイクルのどの段階にあるかを示す高レベルの概要を提供します。プロセスがアクティブであるか、終了しているか、または何らかの理由でキャンセルされているかを示します。これは、ダッシュボードでデータをフィルタリングして、アクティブなケースのみに焦点を当てたり、完了したケースの結果を分析したりするのに役立ちます。「個別新入社員オンボーディング進捗」ダッシュボードの場合、このステータスは詳細なアクティビティ履歴にドリルダウンする前に、簡単な概要を提供します。その重要性オンボーディングケース全体の状況を簡単にフィルタリングおよびレポート作成でき、アクティブなワークロードの管理に役立ちます。取得元このステータスは通常、SAP SuccessFactors Onboardingモジュール内のワークフローエンジンによって管理および更新されます。例進行中完了済み取り消し済み保留中
	コンプライアンスが期日超過か IsComplianceOverdue	コンプライアンス活動が期日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」と比較することで導き出されます。完了が期日後に行われた場合、フラグは「true」に設定されます。この属性は、「Critical Compliance Monitoring」ダッシュボードにとって不可欠です。コンプライアンス違反の容易な特定と定量化を可能にし、組織がリスクを軽減し、ポリシーや規制への遵守を改善するのに役立ちます。その重要性コンプライアンス違反を明確かつ即座に特定し報告する手段を提供し、プロアクティブなリスク管理を可能にします。取得元これは、プロセスマイニングツールで計算されます。ロジックは次のとおりです：Timestamp(ComplianceActivity) > ComplianceDueDate。例 truefalse
	コンプライアンス期日 ComplianceDueDate	すべての必須コンプライアンスアクティビティが完了しなければならない期限。
説明この属性は、バックグラウンドチェックや必須トレーニングなどの重要なコンプライアンスタスクを完了するための目標日を指定します。この期日は、会社のポリシーまたは規制要件によって決定されることがよくあります。これはコンプライアンス遵守を測定するために使用され、「Compliance Documentation Rate」KPIの主要な構成要素です。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日を比較することで、システムは期限切れのタスクにフラグを立て、プロセスの全体的なコンプライアンス健全性を測定できます。その重要性コンプライアンスポリシー遵守の測定に明確な期限を提供し、リスクのあるケースをプロアクティブに特定するのに役立ちます。取得元この日付は、新入社員の開始日とタスクタイプに基づいてオンボーディングワークフローによって動的に設定されるか、または固定フィールドである可能性があります。例 2024-06-302024-07-142024-07-31
	バックグラウンドチェックステータス BackgroundCheckStatus	バックグラウンドチェックの結果または現在のステータス。
説明この属性は、バックグラウンドチェックプロセス（重要なコンプライアンスステップ）の結果を記録します。可能な値には、「開始済み」、「処理中」、「クリア」、「否定的所見」などがあります。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ために不可欠です。「Background Check Cycle Time」と「Critical Compliance Monitoring」ダッシュボードは、進捗を追跡し、即座の注意を要するケースにフラグを立てるためにこのステータスを使用します。その重要性オンボーディングプロセスにおける重要で、しばしば長期にわたるコンプライアンスステップの進捗と結果を追跡します。取得元この情報は通常、オンボーディングモジュールで更新され、多くの場合、サードパーティのバックグラウンドチェックベンダーとの統合を介して行われます。例クリア保留中不利な発見事項未開始
	ユーザー`ID` UserId	活動を実行したユーザーの識別子。
説明この属性は、プロセス内の特定のタスクを実行した人物またはシステムアカウントのIDを捕捉します。これは、新入社員、採用マネージャー、人事コーディネーター、または自動化されたステップのシステムユーザーである可能性があります。これにより、ユーザーレベルでの作業配分とパフォーマンスの分析が可能になります。例えば、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、またはどのマネージャーが割り当てられた職務を最も迅速に完了しているかを特定するのに役立ちます。これは、リソースおよびユーザーレベルのパフォーマンス分析の基礎を提供します。その重要性個々のユーザーまたはユーザーグループによるワークロードの分布とパフォーマンスの詳細な分析を可能にします。取得元この情報は通常、SAP SuccessFactors Onboardingモジュールの監査証跡またはイベントログで、「Completed By」または「User」としてラベル付けされて利用できます。例 jdoedleeSYSTEM
	処理時間 ProcessingTime	タスクに積極的に作業した時間の計算された期間。
説明処理時間とは、アクティビティの開始から終了までの期間です。待機時間を含むサイクルタイムとは異なります。例えば、バックグラウンドチェックの処理時間は、ベンダーが積極的に作業を行う時間です。このメトリックは、アクティビティの終了時刻から開始時刻を差し引いて計算されることが多く、プロセス内でどこでアクティブな作業が最も時間を消費しているかを理解するために不可欠です。長いタスクと長い待機を区別し、より的を絞った改善の取り組みへとつながります。その重要性タスク間の長い待機期間ではなく、最も時間のかかる具体的なアクティビティを特定します。取得元これは、データ分析中に特定のアクティビティのEndTimeからEventTimestampを差し引くことで計算されます。例 P3DT5HPT15MP7D
	初日準備完了か IsDayOneReady	新入社員の入社日までにITリソースの準備が完了していたかどう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」のような重要なプレボーディングアクティビティの完了タイムスタンプを「Official Start Date」と比較することで導き出されます。「true」の値は、新入社員の初日に必要なすべてのアイテムが準備できていたことを意味します。これは、「IT Resource Readiness for Day One」ダッシュボードで使用される主要なパフォーマンス指標です。ITチームとHRチームにとって明確で測定可能な目標を提供し、新入社員の準備における彼らの有効性を直接評価します。その重要性プレボーディング活動の成功を直接測定します。これは新入社員の生産性と初期の体験に大きく影響します。取得元これはソースシステム内のフィールドではありません。プロセスマイニングツールで、ロジック：(Timestamp('Equipment Delivered') <= OfficialStartDate) AND (Timestamp('IT Provisioning Completed') <= OfficialStartDate) に基づいて計算されます。例 truefalse
	場所 Location	新入社員の物理的な勤務地、オフィス、または国。
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機器の発送など、オンボーディング要件は場所や国によって大きく異なる場合があります。場所別にプロセスを分析することで、効率性とコンプライアンスにおける地域的なばらつきを特定するのに役立ちます。例えば、特定の国ではバックグラウンドチェックに時間がかかったり、異なる法的文書が必要になったりする場合があります。このセグメンテーションは、地域ごとのオンボーディングプロセスを調整し、改善するのに役立ちます。その重要性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を特定し、対処するのに役立ちます。取得元この情報は、SAP SuccessFactors内の新入社員の職務および勤務地データの一部です。例ニューヨーク、アメリカロンドン、英国シンガポールベルリン、ドイツ
	新入社員氏名 NewHireName	オンボーディングプロセスを受けている新入社員の氏名。
説明この属性は、新入社員の氏名を保存します。ケースの人間が読める識別子を提供し、人事ビジネスパートナーやオンボーディングコーディネーターなどのユーザーが特定のオンボーディングインスタンスを検索して議論しやすくします。ダッシュボードやレポートでは、ケースIDとともに新入社員の名前を使用することで、個々の進捗を監視する必要がある運用ユーザーにとってデータがよりアクセスしやすく、理解しやすくなります。その重要性個々のケースに対するユーザーフレンドリーな識別子を提供し、運用監視用ダッシュボードの使いやすさを向上させます。取得元これは、SAP SuccessFactors Onboardingの新入社員のプロファイルに関連付けられた標準フィールドです。例 John SmithMaria Garciaチェン・ウェイ
	自動化 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、システムによって自動的に実行されるアクティビティ（例：「Pre-Day 1 Paperwork Sent」）と、ユーザーによって手動で実行されるアクティビティ（例：「30-Day Check-in Performed」）を区別します。この属性を分析することは、プロセスの自動化レベルを理解するのに役立ちます。手動で反復的なタスクを強調表示することで、さらなる自動化の機会を特定するために使用できます。また、処理時間をシステムまたは人間のどちらの労力に正しく帰属させるのにも役立ちます。その重要性プロセスにおける自動化のレベルを測定し、手動タスクを自動ワークフローに置き換える機会を特定するのに役立ちます。取得元これは多くの場合、イベントに関連付けられた「User」から推測できます。ユーザーがシステムまたはサービスアカウントの場合、イベントは自動化されています。例 truefalse
	雇用形態 EmploymentType	新入社員の雇用形態（正社員、パートタイム、契約社員など）を示します。
説明この属性は、新入社員を雇用契約に基づいて分類します。このタイプに基づいてオンボーディングプロセスが大幅に異なる場合があります。例えば、契約社員はステップが少ない簡素化されたプロセスを持つ可能性があります。これは、プロセス分析におけるセグメンテーションに使用され、異なる種類の採用者に対するワークフローと効率性を比較します。これにより、プロセスバリアントを理解し、各雇用タイプに適切なオンボーディングパスがたどられることを確認するのに役立ちます。その重要性正社員と契約社員など、異なるカテゴリーの従業員のオンボーディングプロセスを比較・最適化できます。取得元これは、SAP SuccessFactorsの従業員の職務情報内の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活動

これらは、正確なプロセスディスカバリとボトルネック特定のために、イベントログで追跡すべき重要なプロセスステップと主要な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完了	新入社員とマネージャーまたは人事担当者との間で、通常30日目あたりに行われる定期的なチェックインが完了したことを表します。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ときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティは、最初の集中的なオンボーディング期間の終了の代理としてよく使用されます。新入社員の生産性達成までの時間とプロセス全体の期間を測定するための重要なマイルストーンです。取得元このイベントは、SuccessFactorsのオンボーディングプロセスチェックリスト内の特定の「30-Day Check-in」タスクまたはフォームの完了タイムスタンプから推測されます。取得「30日目チェックイン」タスクの完了タイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	HRプロファイル作成済み	このアクティビティは、コアHRISであるSAP SuccessFactors Employee Centralで新入社員の正式な従業員プロファイルが作成されることを示します。「Manage Pending Hires」プロセスが完了し、従業員記録がアクティブになったときに捕捉されます。
その重要性人事プロファイルの作成は、給与計算、福利厚生、その他のコア人事機能を可能にする重要な統合ポイントです。これを追跡することで、人事管理の効率性を監視し、複数回発生した場合は再作業を特定するのに役立ちます。取得元このイベントは、Employee Central内の従業員プロファイルに作成タイムスタンプとともに明示的に記録されます。このアクションは通常、「Manage Pending Hires」ツールを通じて人事管理者が実行します。取得ユーザーのEmployee Centralプロファイルの作成日から取得されます。イベントタイプ explicit
	オンボーディングプロセス完了	これは最終アクティビティであり、システムにおける新入社員のオンボーディングケースの成功裡の完了を示します。人事管理者または自動化プロセスがオンボーディングプロセスステータスを最終的な「完了」状態に移行したときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティはプロセスを正式に終了させ、分析の主要な終了イベントとして機能します。これにより、エンドツーエンドのサイクルタイムと完了率の計算が可能になります。取得元このイベントは、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」に更新されたときのタイムスタンプから推測されます。取得オンボーディングプロセス全体の最終状態への最終ステータス変更タイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	オンボーディングプロセス開始	このアクティビティは、新入社員のオンボーディングプロセスの開始を示します。通常、候補者のステータスがSAP SuccessFactors Recruitingモジュールで「採用準備完了」に変更され、そのデータがオンボーディングモジュールに渡されたときに自動的にトリガーされます。
その重要性これは、オンボーディングケースの主要な開始イベントです。総オンボーディングサイクルタイムの測定を可能にし、すべての後続プロセスステップのベースラインとして機能します。取得元このイベントは通常、SuccessFactors Onboardingモジュール（プロセスオブジェクト）内の新入社員の記録またはプロセスインスタンスの作成タイムスタンプから捕捉されます。開始日時と時刻は通常、明示的に記録されます。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されます。イベントタイプ explicit
	バックグラウンドチェック完了	バックグラウンドスクリーニングプロセスの完了と結果の受領を示します。このイベントは、SuccessFactors Onboarding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」に更新されたときに取得されます。
その重要性これは重要なコンプライアンスのマイルストーンであり、多くの組織でオファーを確定するための前提条件です。ここでの遅延は、新入社員の開始日とオンボーディング全体の期間に大きな影響を与える可能性があります。取得元これは、バックグラウンドチェックタスクのステータスが「完了」のような最終状態に更新されたときのタイムスタンプから推測できます。これは多くの場合、サードパーティベンダーからのAPIを介して更新されます。取得オンボーディングプランにおけるバックグラウンドチェックタスクに関連付けられた完了タイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	マネージャーのタスク割り当て済み	オンボーディングの責任が採用マネージャーに割り当てられる時点を表します。これは、システムが「Prepare Workspace」や「Schedule Team Welcome」などのタスクをマネージャーに自動的にトリガーして割り当てたときに捕捉されます。
その重要性マネージャーの関与は、成功するオンボーディング体験のために不可欠です。この活動は、マネージャーがどの程度迅速に通知されるかを分析し、その後のタスク完了時間を測定するのに役立ちます。取得元このイベントは、オンボーディングプロセスワークフロー内で採用マネージャーロールに割り当てられた最初のタスクの割り当て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、割り当てられた際のタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	入社日前の書類完了	新入社員がオンボーディングポータルを通じて、すべての必須入社前フォームおよびタスクを完了したことを表します。このイベントは、システムが「Pre-Day 1」または「New Hire Paperwork」ステップのすべてのタスクが完了したことを登録したときに捕捉されます。
その重要性これは、新入社員が従事しており、必須の管理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。これにより、人事プロファイルの作成やITプロビジョニングなどの下流のアクティビティが解除されます。取得元これは、書類収集プロセスまたは関連タスクのセットのステータスが「完了」に移行したときに記録されます。最後の必須タスクの完了タイムスタンプを使用できます。取得システム内で親「書類手続き」タスクグループが完了とマークされた際のタイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	初日が発生	新入社員の正式な入社日を表す計算イベントです。明示的なユーザー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「公式開始日」属性から導出されます。
その重要性これは、初日前および初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セットアップやオリエンテーションなどの他のアクティビティの適時性を評価するための重要な参照点として機能します。取得元これは計算されたイベントです。オンボーディングまたはEmployee Centralモジュール内の新入社員の記録に保存されている「Official Start Date」フィールドから直接導き出されます。取得従業員記録の「公式開始日」属性から導出されます。イベントタイプ calculated
	ITプロビジョニング要求済み	これは、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のITリソースに対する正式なリクエストを示します。多くの場合、書類完了後に自動的にトリガーされ、統合または手動で記録されたタスクを介して捕捉されます。
その重要性これは、新入社員が初日に生産的になるかどうかを決定する重要なパスの開始点です。これを追跡することで、ITセットアップのリードタイムを測定し、最適化するのに役立ちます。取得元これは通常、オンボーディングプロセス内の特定のタスクです。このイベントは、「IT Provisioning」タスクの作成または開始タイムスタンプから捕捉されます。このタスクは、ServiceNowのような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プロビジョニングリクエストまたはタスクの作成タイムスタンプから取得されます。イベントタイプ explicit
	入社日前の書類送付済み	コンプライアンスフォームや個人データ収集など、必要書類およびフォームの初期セットが新入社員に送信される瞬間を表します。これは通常、SuccessFactorsの定義済みオンボーディングワークフロー内の自動化されたステップです。
その重要性このアクティビティを追跡することで、管理体制の効率性を測定できます。このステップと「書類手続き完了」の間の時間は、システムまたは新入社員によって引き起こされる遅延を特定するための重要なKPIです。取得元これは、オンボーディングプロセスオブジェクト内の「New Hire Activities」または同様のタスクに対する明示的なイベントまたはステータス変更であることがよくあります。タスクが割り当てられた、またはトリガーされたときのタイムスタンプは通常利用可能です。取得新入社員のオンボーディングポータルで書類作成タスクが割り当てられた、または開始されたタイムスタンプによって識別されます。イベントタイプ explicit
	必須トレーニング割り当て済み	必要なコンプライアンスまたはロールベースのトレーニングが新入社員の学習計画に割り当てられることを表します。このイベントは、SuccessFactors Onboardingと学習管理システム (LMS) の統合によってコースが割り当てられたときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティは、コンプライアンストレーニングプロセスを開始します。この時点からトレーニング完了までの時間を分析することは、学習へのエンゲージメントを理解し、コンプライアンスリスクを特定するのに役立ちます。取得元このイベントは、SuccessFactors Learningモジュール内の必須トレーニングアイテムの割り当て日タイムスタンプから、新入社員のユーザーIDにリンクされて捕捉されます。取得統合されたSuccessFactors Learningモジュールのコース割り当て日から取得されます。イベントタイプ explicit
	必須トレーニング完了	このアクティビティは、新入社員が割り当てられたすべての必須トレーニングを完了したことを示します。SuccessFactors Learningモジュールがすべての必須コースのステータスを「完了」に更新したときに捕捉されます。
その重要性必須トレーニングの完了は、コンプライアンスの重要なチェックポイントです。このマイルストーンを追跡することは、監査目的および会社が規制上の義務を確実に履行するために不可欠です。取得元このイベントは、SuccessFactors Learningモジュール内の最後の必須トレーニングアイテムの完了日タイムスタンプから捕捉されます。取得統合されたSuccessFactors Learningモジュールのコース完了日から取得されます。イベントタイプ explicit
	機器発注済み	このアクティビティは、ラップトップや電話などの物理的なハードウェアのリクエストが提出される時点を表します。SuccessFactors Onboardingチェックリスト内の備品リクエストタスクのタイムスタンプから捕捉されます。
その重要性新入社員の初日に機器が準備されていることを確保することは、生産性とポジティブな体験のために不可欠です。これを追跡することで、調達およびハードウェアプロビジョニングプロセスにおける遅延を特定するのに役立ちます。取得元これは、オンボーディングプロセスにおける「Order Equipment」タスクのステータス変更から推測できます。「Submitted」または「Completed」への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。取得マネージャーまたはITのチェックリストにある「機器発注」タスクの完了タイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	機器納品済み	新入社員の物理的な機器が指定された場所に正常に納品されたことを確認します。このイベントは、ITチームメンバー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」に更新したときに取得されます。
その重要性このアクティビティは、初日準備の主要な指標です。このイベントのタイムスタンプを従業員の入社日と比較することは、「Day One IT Resource Readiness Rate」KPIを測定するのに役立ちます。取得元オンボーディングプロセス計画において、「機器納品済み」または「機器セットアップ済み」タスクのステータスが「完了」とマークされた際のタイムスタンプから推測されます。取得機器納品確認タスクの完了タイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	身元調査を開始しました	このアクティビティは、バックグラウンドチェックプロセスが正式に開始される時点を示します。多くの場合、統合されたサードパーティサービスを通じて行われます。対応するタスクまたはプロセスステップがSuccessFactorsワークフロー内でトリガーされたときに捕捉されます。
その重要性バックグラウンドチェックは、重要かつ、しばしば長期にわたるコンプライアンスステップです。開始から完了までの期間を測定することは、内部プロセスまたは外部ベンダーにおけるボトルネックの特定に役立ちます。取得元これは通常、オンボーディングプロセスワークフロー内の特定の「Background Check」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」または類似の状態に変更されたタイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

SAP SuccessFactors Onboardingから`データ`を取得する方法

ステップ

SAP SuccessFactorsへのログイン: 管理センター（Admin Center）およびインテグレーションセンター（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。
インテグレーションセンターへの移動: 管理センターの検索バーを使用して、インテグレーションセンターを検索し、開きます。
新規統合の作成: 「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: コアとなるプロセスイベントには、開始ポイントとして 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が取得されます。
プロセスイベント統合の設定: 「Configure Fields」タブで、「オンボーディング開始」と「オンボーディング完了」のアクティビティを抽出する統合を作成します。processStatus フィールドに基づいて、正しい「アクティビティ名」と「タイムスタンプ」を条件付きで出力するための計算フィールドを作成する必要があります。例えば、「オンボーディング開始」イベントのタイムスタンプは、ONB2Process エンティティの createdDate になります。
タスクイベントの開始エンティティを選択: 2つ目の個別の統合を作成します。今回は、開始ポイントとして ONB2ProcessTask ODataエンティティを選択します。このエンティティには、個別のオンボーディング活動のほとんどのデータが含まれています。
タスクイベント統合の設定: 「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（新入社員ID）、Department（部署）、HiringManager（採用マネージャー）などのケースレベルの属性を取得します。OnboardingCaseId は process.processId フィールドになります。
タスクアクティビティのマッピング: ActivityName（アクティビティ名）用の計算フィールドを作成します。「If/Then/Else」ステートメントや「Choose/When」ロジックブロックを使用して、SuccessFactorsのテクニカルな taskName（例：'bgc_task'、'paperwork_sign'）を、ビジネス向けの分かりやすい ActivityName（例：'背景調査開始'、'入社前書類送付'）にマッピングします。
タスクタイムスタンプのマッピング: EventTimestamp（イベントタイムスタンプ）用の計算フィールドを作成します。条件付きロジックを使用して、タスクの種類やステータスに基づいて適切な日付フィールドを選択します。例えば、「開始」や「送付」のアクティビティにはタスク作成日を使用し、「完了」のアクティビティにはタスク完了日（completedDate）を使用します。
計算によるイベントの処理: 「入社日当日」イベントは標準のタスクではありません。ONB2Process に基づく最初の統合で、ActivityName が「入社日当日」となり、EventTimestamp が ONB2Process エンティティの targetDate（公式開始日）となる計算フィールドを作成します。
送信先とスケジュールの設定: 各統合について、「Destination Settings」タブで出力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、毎日や毎週など、抽出の実行頻度を設定します。
データの結合と整形: 両方の統合が実行されると、複数の出力ファイル（プロセスイベント用とタスクイベント用など）が生成されます。外部スクリプトやデータ準備ツールを使用して、これらのファイルを1つのイベントログに結合します。ProcessMindにアップロードする前に、列ヘッダーが必須属性（OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestampなど）と一致していることを確認してください。

設定

開始ODataエンティティ: 主要なエンティティは、ケース全体を扱う ONB2Process と、個々のアクティビティを扱う ONB2ProcessTask です。少なくとも2つの個別の統合を作成し、生成されたファイルを結合する必要があります。
統合タイプ: SFTPサーバー上にCSVファイルを作成するには、「Scheduled Simple File Output Integration（スケジュール済みのシンプルなファイル出力統合）」が推奨されます。
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てください。幅広い互換性を確保するため、カンマ区切りおよびUTF-8エンコーディングを使用します。
フィルタリング: データ量を管理するためにフィルタを適用することが非常に重要です。「Filter」タブで、ONB2Process の最終更新日（lastModifiedDate）によってフィルタリングし、最近の変更（例：過去7日間）のみを抽出します。初回のフルロードでは、一度に3〜6ヶ月分ずつ、小さな単位で抽出してください。
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。これは、テクニカルなタスク名をビジネス向けの分かりやすいアクティビティ名にマッピングしたり、各イベントに対して正しいタイムスタンプ（例：作成日 vs 完了日）を選択したりするために必要です。
前提条件: 統合を設定するユーザーには、インテグレーションセンターの管理者権限とOData APIへのアクセス権限が必要です。また、APIユーザーは ONB2Process、ONB2ProcessTask、User、EmpJob エンティティへの読み取り権限を持っている必要があります。

a クエリ例 config

/*
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へのログイン: 管理センター（Admin Center）およびインテグレーションセンター（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。
インテグレーションセンターへの移動: 管理センターの検索バーを使用して、インテグレーションセンターを検索し、開きます。
新規統合の作成: 「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: コアとなるプロセスイベントには、開始ポイントとして 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が取得されます。
プロセスイベント統合の設定: 「Configure Fields」タブで、「オンボーディング開始」と「オンボーディング完了」のアクティビティを抽出する統合を作成します。processStatus フィールドに基づいて、正しい「アクティビティ名」と「タイムスタンプ」を条件付きで出力するための計算フィールドを作成する必要があります。例えば、「オンボーディング開始」イベントのタイムスタンプは、ONB2Process エンティティの createdDate になります。
タスクイベントの開始エンティティを選択: 2つ目の個別の統合を作成します。今回は、開始ポイントとして ONB2ProcessTask ODataエンティティを選択します。このエンティティには、個別のオンボーディング活動のほとんどのデータが含まれています。
タスクイベント統合の設定: 「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（新入社員ID）、Department（部署）、HiringManager（採用マネージャー）などのケースレベルの属性を取得します。OnboardingCaseId は process.processId フィールドになります。
タスクアクティビティのマッピング: ActivityName（アクティビティ名）用の計算フィールドを作成します。「If/Then/Else」ステートメントや「Choose/When」ロジックブロックを使用して、SuccessFactorsのテクニカルな taskName（例：'bgc_task'、'paperwork_sign'）を、ビジネス向けの分かりやすい ActivityName（例：'背景調査開始'、'入社前書類送付'）にマッピングします。
タスクタイムスタンプのマッピング: EventTimestamp（イベントタイムスタンプ）用の計算フィールドを作成します。条件付きロジックを使用して、タスクの種類やステータスに基づいて適切な日付フィールドを選択します。例えば、「開始」や「送付」のアクティビティにはタスク作成日を使用し、「完了」のアクティビティにはタスク完了日（completedDate）を使用します。
計算によるイベントの処理: 「入社日当日」イベントは標準のタスクではありません。ONB2Process に基づく最初の統合で、ActivityName が「入社日当日」となり、EventTimestamp が ONB2Process エンティティの targetDate（公式開始日）となる計算フィールドを作成します。
送信先とスケジュールの設定: 各統合について、「Destination Settings」タブで出力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、毎日や毎週など、抽出の実行頻度を設定します。
データの結合と整形: 両方の統合が実行されると、複数の出力ファイル（プロセスイベント用とタスクイベント用など）が生成されます。外部スクリプトやデータ準備ツールを使用して、これらのファイルを1つのイベントログに結合します。ProcessMindにアップロードする前に、列ヘッダーが必須属性（OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestampなど）と一致していることを確認してください。

設定

開始ODataエンティティ: 主要なエンティティは、ケース全体を扱う ONB2Process と、個々のアクティビティを扱う ONB2ProcessTask です。少なくとも2つの個別の統合を作成し、生成されたファイルを結合する必要があります。
統合タイプ: SFTPサーバー上にCSVファイルを作成するには、「Scheduled Simple File Output Integration（スケジュール済みのシンプルなファイル出力統合）」が推奨されます。
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てください。幅広い互換性を確保するため、カンマ区切りおよびUTF-8エンコーディングを使用します。
フィルタリング: データ量を管理するためにフィルタを適用することが非常に重要です。「Filter」タブで、ONB2Process の最終更新日（lastModifiedDate）によってフィルタリングし、最近の変更（例：過去7日間）のみを抽出します。初回のフルロードでは、一度に3〜6ヶ月分ずつ、小さな単位で抽出してください。
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。これは、テクニカルなタスク名をビジネス向けの分かりやすいアクティビティ名にマッピングしたり、各イベントに対して正しいタイムスタンプ（例：作成日 vs 完了日）を選択したりするために必要です。
前提条件: 統合を設定するユーザーには、インテグレーションセンターの管理者権限とOData APIへのアクセス権限が必要です。また、APIユーザーは ONB2Process、ONB2ProcessTask、User、EmpJob エンティティへの読み取り権限を持っている必要があります。

a クエリ例 config

/*
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

前提条件と環境構築: 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てください。コマンド pip install pandas requests を実行して、必要なライブラリ（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含む、必要なAPI認証情報を入手してください。
APIユーザー権限の設定: SAP SuccessFactorsの管理センターで、専用の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にアクセスする権限を付与する必要があります。「Onboarding 2.0 OData API」へのアクセス権を持ち、今回の抽出に必要な特定のエンティティ（ONB2Process、ONB2ProcessTask、User など）への読み取り権限を提供する権限ロールにユーザーを割り当てます。
主要なタスク名の特定: 背景調査、備品発注、30日面談などの特定のオンボーディングタスクの名前は、SuccessFactorsインスタンスごとに固有の設定がされています。管理センターのオンボーディング2.0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称を確認してください。これらの名前をPythonスクリプトのフィルタ条件に入力する必要があります。
Pythonスクリプトのカスタマイズ: 提供されたPythonスクリプトをファイル（例：extract_onboarding.py）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に、実際のAPI認証情報、会社ID、および前のステップで特定したタスク名を更新します。start_date と end_date 変数を調整して、目的のデータ抽出期間を定義します。
抽出スクリプトの実行: コマンドラインから python extract_onboarding.py を実行します。スクリプトは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。各アクティビティの処理中に、コンソールに進行状況メッセージが表示されます。
APIページネーションの処理: 本スクリプトはAPIのページネーションを自動的に処理するように設計されています。データはチャンク（塊）ごとに取得され、クエリの全データが取得されるまでAPIレスポンスに含まれる __next リンクをたどります。これにより、データ量が多くても完全なデータセットが抽出されます。
データの変換と集約: アクティビティごとに、スクリプトは生のJSONデータを取得して解析し、構造化された形式（pandasのDataFrame）に変換します。列名は、必要なイベントログのスキーマに合わせて標準化されます。すべてのアクティビティを処理した後、これらの個別のデータフレームが1つの包括的なイベントログに結合されます。
イベントログの確認とエクスポート: スクリプトが完了すると、最終的なイベントログが sfsf_onboarding_event_log.csv という名前のCSVファイルとして同じディレクトリに保存されます。このファイルを開き、プロセスマイニングツールにアップロードする前に、データの完全性と正確性を確認してください。

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持つ、専用のAPIユーザーが必要です。このユーザーは、APIアクセス専用に設定してください。
OData APIの権限: 割り当てられた権限ロールには「Onboarding 2.0 OData API」が含まれ、以下のエンティティへの読み取りアクセス権が必要です: ONB2Process、ONB2ProcessTask、User。また、部署、役職、マネージャーなどの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: 本スクリプトは、プロセスの作成日（createdDate）に基づいた日付フィルタを使用します。初回は3〜6ヶ月程度の限定的な範囲から開始し、データ量と結果を確認してから、より長期の履歴抽出を行うことをお勧めします。
タスク名の設定: スクリプト内には [Your Background Check Task Name] のようなプレースホルダーがあります。スクリプトが正しいイベントを識別できるよう、これらを貴社のオンボーディングプロセス設定で使用さ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URL: SuccessFactorsのデータセンターに応じた特定のAPIセンターURL（例: apiX.successfactors.com）が必要です。お使いのインスタンスに正しいURLを使用していることを確認してください。
パフォーマンス: APIのレート制限やネットワークの遅延により、長期間のデータ抽出には時間がかかる場合があります。大量の履歴データをロードする場合は、オフピークの時間帯にスクリプトを実行するのが最適です。

a クエリ例 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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