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採用・タレント獲得データテンプレート

Workday Recruiting

採用・タレントアクイジション属性 (20) 採用・タレントアクイジション活動 (15) 抽出ガイド (3)

採用・タレント獲得データテンプレート

このテンプレートは、採用・タレントアクイジションプロセスを分析するために必要なデータを収集するための包括的なガイドを提供します。収集すべき必須属性、追跡すべき主要アクティビティを概説し、Workday Recruitingシステムからこのデータを抽出する方法に関するガイダンスを提供します。このリソースを活用して、データ準備を合理化し、プロセスマイニングのジャーニーを加速してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
Workday採用管理の抽出ガイダンス

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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採用・タレントアクイジション属性

これらは、採用プロセスの深いインサイトを可能にする、包括的な採用・タレントアクイジション分析のためにイベントログに含めることを推奨するデータフィールドです。

3 必須 5 推奨 12 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	採用プロセス内の特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名称。
説明アクティビティ名とは、「応募選考済み」、「面接スケジュール済み」、「オファー提示済み」など、採用ジャーニーにおける個々のステップやマイルストーンを指します。これらのアクティビティが、プロセスを構成する一連のイベントを形成します。この属性は、プロセスマップを可視化し、応募がたどるさまざまな経路を特定し、イベントの頻度と順序を分析するために非常に重要です。これはプロセスで何が起こっているかを理解するための基礎となります。その重要性この属性は採用プロセスのステップを定義し、プロセスフローの可視化と分析を可能にします。取得元これは、Workday Recruitingの求人応募データ内のビジネスプロセスステップ名またはステータス変更から導き出されます。例申請審査済み面接完了内定承諾済み候補者不採用
	イベント日時 EventTime	アクティビティまたはイベントが発生した日時を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、特定の採用アクティビティが発生した正確な日時を記録します。タイムスタンプはプロセスマイニングの根幹であり、イベントの時系列順序を提供します。分析において、タイムスタンプはアクティビティ間の期間を計算し、「採用期間」のような全体的なサイクル時間を測定し、プロセスが遅延しているボトルネックを特定するために使用されます。これらは、採用ファネルの時間ベースのあらゆる分析に不可欠です。その重要性タイムスタンプは、すべての時間ベースのKPIを計算し、プロセス期間を理解し、ボトルネックを発見するために不可欠です。取得元これは、Workday Recruitingにおけるビジネスプロセスステップの完了日または取引日に対応します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-05T14:30:00Z2024-01-15T09:15:00Z
	求人応募 JobApplicationId	候補者の求人応募の一意の識別子であり、採用プロセスの中央ケースIDとして機能します。
説明求人応募IDは、特定の求人要件に対する単一候補者のジャーニーを、最初の提出から最終決定まで一意に追跡します。この応募に関連する各インタラクション、ステータス変更、または決定ポイントは、この識別子にリンクされています。プロセスマイニングにおいて、この属性は基礎となるものです。これにより、各候補者のエンドツーエンドのプロセスフローを再構築でき、サイクル時間、ボトルネック、および辿られた経路の分析が可能になります。これは、関連するすべてのアクティビティを結束力のある「ケース」に結び付ける核となる要素です。その重要性これは、単一候補者のすべての採用活動を結びつける不可欠なケースIDであり、採用ジャーニー全体を分析することを可能にします。取得元この識別子はWorkday Recruitingの中核要素であり、通常、求人応募に関連するレポートやデータソースで利用可能です。例 APP-2023-001234APP-2023-005678APP-2024-009101
	アプリケーションソース ApplicationSource	候補者の応募が受け付けられたチャネルまたは情報源。
説明この属性は、候補者がどのように求人を知り、応募したかを示します。例えば、会社の採用ページ、LinkedIn、従業員紹介、または採用エージェンシー経由などです。情報源を理解することは、採用戦略と予算を最適化するために不可欠です。「ソーシングチャネル効果」ダッシュボードと「情報源別オファー承諾率」KPIを強化し、どのチャネルが最も多くの、そして質の高い候補者を生み出すかを判断するのに役立ちます。その重要性さまざまなソーシングチャネルの有効性を評価するのに役立ち、採用リソースをどこに投資するかについてデータ駆動型の意思決定を可能にします。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これは求人応募の標準フィールドです。例 LinkedIn従業員紹介自社採用サイトIndeed
	採用マネージャー HiringManager	候補者が応募したポジションの採用マネージャー名。
説明この属性は、空きポジションがあるチームまたは部署のマネージャーを識別します。採用マネージャーは、特に面接やフィードバックの段階で、意思決定プロセスにおける主要なステークホルダーです。このデータは「採用マネージャーフィードバック適時性」ダッシュボードに不可欠です。採用マネージャーごとの「面接完了」と「フィードバック提出」間の時間を分析することで、組織は遅延を特定し、特定のマネージャーと協力して採用ループを加速させることができます。その重要性採用マネージャーのエンゲージメント分析や、候補者体験に直接影響を与えるフィードバック提出の遅延特定に不可欠です。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これは通常、Supervisory Organizationまたは求人申請の詳細の一部です。例スーザン・アダムスDavid Chenアンジェラ・ロドリゲス
	採用担当者名 RecruiterName	求人応募の管理を担当する採用担当者名。
説明この属性は、求人応募および求人要件に割り当てられた主要なタレントアクイジションパートナーまたは採用担当者を識別します。彼らは通常、候補者をプロセスを通じて導く責任を負います。採用担当者ごとのプロセス分析は、チームのパフォーマンスとワークロードを理解する上で重要です。「採用担当者パフォーマンスとスループット」ダッシュボードを構築し、「採用担当者によるオファーまでの時間ばらつき」のようなKPIを計算するのに役立ち、効率の比較とベストプラクティスの特定を可能にします。その重要性リクルーターごとのパフォーマンス分析を可能にし、高パフォーマンス人材、トレーニングニーズ、ワークロードの不均衡を特定するのに役立ちます。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これは通常、求人申請または求人応募オブジェクトにリンクされています。例 John Smithエミリー・ジョーンズMaria Garcia
	申請ステータス ApplicationStatus	求人応募の最終結果または現在のステータス。
説明この属性は、求人応募の最終決定（「採用済み」、「会社による不採用」、「オファー辞退」、「候補者による辞退」など）を記録します。これは、特定の応募に対するプロセスの最終状態を表します。このステータスは、結果分析にとって非常に重要です。コンバージョン率、オファー承諾率、および各段階での候補者辞退率を計算するために使用されます。応募がいつ、なぜ終了するのかを理解することは、プロセス全体の有効性を向上させる鍵となります。その重要性各ケースの結果を定義し、コンバージョン率、離脱率、および全体的なプロセス成功を計算するために不可欠です。取得元これは通常、Workday Recruitingの求人応募オブジェクトにおける最終決定またはステータス理由フィールドです。例採用済み却下オファー辞退申請取り下げ済み
	部署 Department	求人要件に関連付けられた部署または事業部門。
説明この属性は、候補者が採用される組織単位（「エンジニアリング」、「マーケティング」、「ファイナンス」など）を特定します。これは、求人要件に関連付けられた管理組織から派生します。分析において、部署でフィルタリングすることで、ビジネスの異なる部分間での採用プロセスを比較できます。「応募者選考効率」ダッシュボードで使用され、特定の部署で選考時間が長いかどうかを確認し、異なる慣行やリソースの必要性を示唆する可能性があります。その重要性異なる事業単位や部門間での採用プロセスのパフォーマンスと効率性の比較を可能にします。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これは求人申請に紐付けられたSupervisory Organizationから派生します。例エンジニアリング営業人事財務
	オファー金額 OfferAmount	候補者に提示された給与額。
説明この属性には、求人オファーで候補者に提案された基本給の金額が含まれます。これは採用プロセスの最終段階における重要なデータです。オファー金額を分析することで、報酬トレンドと競争力に関するインサイトが得られます。「オファー承諾」ステータスと組み合わせることで、報酬がオファー辞退の要因であるかどうかを判断するのに役立ちます。「オファー管理と承諾率」ダッシュボードの主要な要素です。その重要性報酬戦略とそれがオファー承諾率に与える影響を分析するのに役立ちます。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これは「オファー」ビジネスプロセスデータの一部となります。例 8500012000065000
	ソースシステム SourceSystem	データを抽出した元システム。
説明この属性はデータの出所を識別し、この場合はWorkday Recruitingです。特に複数のシステムからのデータを結合する際に、データガバナンスとトラブルシューティングに役立ちます。単一システム分析では些細に見えるかもしれませんが、常に含めることがベストプラクティスです。データの出所を確認し、後で他のHRシステムが統合された場合に重要になります。その重要性データの出所を特定します。これはデータガバナンス、検証、複数のソースからのデータ管理に不可欠です。取得元これは、データ抽出および変換プロセス中にWDay Recruitingとして追加される静的値です。例 Workday Recruiting
	候補者ID CandidateId	候補者の一意の識別子。
説明候補者IDは、応募した求人数に関わらず、採用システム内の個人を一意に識別します。これにより、複数の応募にわたる候補者の企業との履歴を追跡できます。この属性は、長期的な候補者体験を分析するのに役立ちます。例えば、過去に不採用になった候補者が再応募しているか、そのジャーニーがどのように異なるか、または単一の候補者が複数の役割で同時に検討されているかを特定するのに役立ちます。その重要性複数の応募にわたる個人の追跡や、時間の経過に伴う追跡を可能にし、候補者中心のプロセスビューを提供します。取得元これはWorkday Recruitingにおける候補者オブジェクトの主要な識別子です。例 CAND-98765CAND-11223CAND-54321
	候補者タイプ CandidateType	候補者が社内従業員か外部応募者かを示します。
説明この属性は、候補者を「社内」または「社外」などのグループに分類します。採用プロセス、期間、およびポリシーは、これら2つのタイプ間で大きく異なる場合があります。社内候補者と社外候補者のプロセスを個別に分析することは、全体像を把握するために不可欠です。これにより、組織は内部異動プログラムと外部採用活動の効率を測定し、両方のプロセスが最適化されていることを確認できます。その重要性内部および外部の採用プロセスを個別に分析することを可能にし、これらは通常、異なるステップ、SLA、および目標を持っています。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これは候補者プロファイルまたは求人応募の標準フィールドです。例内部外部
	最終データ更新 LastDataUpdate	データが最後に更新されたか、ソースシステムから抽出された時点のタイムスタンプ。
説明この属性は、分析されているデータの鮮度を示します。Workday Recruitingからの最終データ取得日時を表示します。これは、ユーザーが分析の現状を理解するために重要です。リアルタイムデータを見ているのか、特定の時点のスナップショットを見ているのかを把握することで、結果を正しく解釈するのに役立ちます。その重要性データの鮮度に関するコンテキストを提供し、ユーザーがプロセス分析の最新性を理解できるようにします。取得元この`タイムスタンプ`は、`データ`の抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成・追加されます。例 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	処理時間 ProcessingTime	アクティビティに実作業として費やした時間。
説明処理時間（アクティブ時間とも呼ばれます）は、リソースが特定のタスクに費やす作業時間を測定します。これは待機時間を含むサイクル時間とは異なります。例えば、採用担当者が応募書類を積極的に選考する時間を指します。この指標は、リソース効率とワークロードを理解する上で貴重です。利用可能な場合、単なる経過時間ではなく、実際の労力の観点からどの特定のアクティビティが最も時間を消費しているかを特定するのに役立ちます。その重要性アクティビティの実作業量を測定し、アクティブな作業時間とアイドルな待機時間を区別することで、より良いリソース計画に役立ちます。取得元これは直接利用できないことが多く、計算または推定する必要があります。例えば、そのような粒度が存在する場合、「選考開始」イベントと「選考完了」イベント間の時間である可能性があります。例 360018007200
	勤務地 JobLocation	求人の地理的な場所または国。
説明この属性は、求人ポジションが基づく都市、州、または国を特定します。リモートポジションの場合、地域を示すか「リモート」とマークされることがあります。場所は、分析のための強力な次元です。「採用期間」や他のKPIを異なる地域間で比較することができ、これにより現地の市場状況、人材の可用性、または地域のプロセス差による変動が明らかになることがあります。その重要性採用プロセスの地理的分析を可能にし、サイクルタイムと効率における地域差を強調します。取得元この情報はWorkdayの求人要件詳細の一部です。例ニューヨーク、NYロンドン、英国リモート（米国）ベルリン、ドイツ
	却下理由 RejectionReason	候補者の応募が不採用になった際に提示された理由。
説明応募が「不採用」ステータスに移行された際、この属性は決定の背景を提供します。理由には、「企業文化に合わない」、「必要なスキルが不足している」、または「他の候補者でポジションが埋まった」などが含まれる場合があります。不採用理由を分析することは、採用プロセスにおけるパターンを特定するのに役立ちます。例えば、遅い段階で「必要なスキル不足」による不採用が多い場合、職務記述書が不適切である可能性を示唆します。このデータは、「候補者辞退ホットスポット」ダッシュボードにとって、辞退の「なぜ」を理解するための鍵となります。その重要性候補者がプロセスを進まない理由に関する質的なインサイトを提供し、職務記述書や選考基準の改善に役立ちます。取得元 Workday採用管理のドキュメントを参照してください。これはしばしば却下ステップに関連付けられたサブステータスまたは理由コードです。例不適格経験のミスマッチより優れた候補者の特定ポジション募集終了
	採用にかかる時間 TimeToHire	応募が受け付けられてから候補者が採用されるまでの合計時間。
説明これは、成功した候補者の採用プロセス全体にかかる時間を測定するケースレベルの計算です。「応募受付」イベントと「候補者採用」イベント間の時間差として計算されます。これは採用における最も重要なKPIの1つ（「平均採用期間」）です。採用プロセス全体の効率性を高レベルで測定します。この指標を時間経過と部門横断的に追跡することは、システム的な改善または後退を特定するのに役立ちます。その重要性採用ファネルの開始から終了までの全体的な効率性を測定する、重要な高レベルKPIです。取得元これは、Workdayから抽出されたイベントログデータから計算されます。例 259200043200003456000
	職務要件ID JobRequisitionId	候補者が応募した求人募集の一意の識別子。
説明求人要件IDは、承認された求人募集の識別子です。単一の要件には、多くの応募が関連付けられることがあります。この属性により、要件レベルでの分析が可能になります。例えば、求人募集が公開されていた合計期間、獲得した候補者の数、または異なる種類の職務（例：エンジニアリングと営業の要件）の採用ファネルを比較することができます。その重要性複数の応募を単一の求人要件に紐付け、要件レベルの指標や採用ファネルの分析を可能にします。取得元これはWorkday Recruitingの求人要件オブジェクトの主要な識別子であり、すべての求人応募にリンクされています。例 REQ-2023-105REQ-2024-012REQ-2024-345
	自動化 IsAutomated	そのアクティビティがシステムによって自動実行されたかを示すフラグ。
説明このブール属性は、ステップがユーザーによって実行されたか、自動化されたシステムプロセスによって実行されたかを識別します。例えば、最初の「応募受付」確認メールは自動化されたアクティビティである可能性があります。どのステップが自動化されているかを理解することは、効率を高める機会を特定するために重要です。自動化がサイクル時間とリソース配分に与える影響を評価するのに役立ちます。その重要性手動アクティビティとシステム駆動型アクティビティを区別し、自動化の機会を特定し、その影響を測定するための鍵となります。取得元この情報は、システムユーザーアカウントまたはWorkdayで自動化されていると認識されている特定のイベントタイプを特定することによって導き出す必要があります。例 truefalse
	辞退済み IsWithdrawn	応募が候補者によって取り下げられたかどうかを示すフラグです。
説明これは計算されたブール属性で、応募の最終ステータスが「候補者による辞退」または類似の状態である場合に真となります。候補者がプロセスから離脱したケースを特定するのに役立ちます。このフラグは、「候補者辞退ホットスポット」ダッシュボードおよび「候補者辞退率」KPIの分析を簡素化します。これにより、候補者がどの段階で最も辞退しやすいかを理解するための簡単なフィルタリングと集計が可能になります。その重要性候補者が原因となる離脱を具体的に分析するのに役立ち、候補者体験とプロセスの摩擦点に関する洞察を提供します。取得元これは、データ変換中に「応募ステータス」属性に基づいて計算されます。例 truefalse

必須推奨任意

採用・タレントアクイジション活動

これらは、正確なプロセスディスカバリと採用ワークフロー内のボトルネック特定のために、イベントログに記録すべき主要なプロセスステップとマイルストーンです。

7 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	候補者はオファー段階に進んだ	候補者に求人オファーを提示する決定がなされたことを示す重要なマイルストーンです。これは、候補者の応募が採用プロセスの「オファー」ステージに進んだときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティは、すべての評価ステージの成功裡の完了を示すプロセスにおける重要なゲートです。正式なオファーの前段階であり、コホート分析の重要なポイントです。取得元求人応募の監査証跡、特に候補者のステータスが「オファー」に変更されたタイムスタンプから推測されます。取得候補者の進行における「オファー」ステージへのステータス変更によって特定されます。イベントタイプ inferred
	候補者は面接に進んだ	候補者が初期選考を通過し、面接の対象となったことを示します。このイベントは、採用担当者が候補者を採用プロセスの「面接」ステージに移動させたときに記録されます。
その重要性このマイルストーンは、選考から本格的な評価への移行を示します。これは、コンバージョン率と採用ファネル上部の効率を分析するための重要なポイントです。取得元求人応募履歴内で候補者の採用ステージが「面接」または類似の指定に変更されたタイムスタンプから推測されます。取得候補者の進行における「面接」ステージへのステータス変更によって特定されます。イベントタイプ inferred
	候補者不採用	企業が候補者との選考を進めないことを決定し、プロセスが不成功に終わることを示します。これは、採用担当者が候補者を「不採用」または「採用なし」の最終決定ステータスに移動させたときに推測されます。
その重要性これは、候補者辞退ホットスポットや各段階での不採用率を分析するための重要な終了イベントです。面接または選考プロセスにおける問題を特定するのに役立ちます。取得元求人応募履歴で候補者の最終決定が「不採用」に変更されたタイムスタンプから推測されます。不採用理由も同時に記録されることがよくあります。取得「不採用」処分への移行の有効タイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred
	候補者採用済み	採用プロセスが成功裏に完了し、候補者が正式に従業員として採用されることを示します。これは、Workdayで「採用」ビジネスプロセスが正常に完了し、従業員記録が作成されたときに記録されます。
その重要性これは主要な成功終了イベントです。タイムスタンプは、採用期間の計算と、全体的なプロセス効率および成功率の測定に不可欠です。取得元これは、Workday HCMの「採用」ビジネスプロセスによって記録される主要な明示的イベントです。完了タイムスタンプはプロセス履歴に記録されます。取得候補者に対する「採用」ビジネスプロセスの完了タイムスタンプから取得されます。イベントタイプ explicit
	内定承諾済み	候補者による求人オファーの正式な承諾を表します。このイベントは、候補者がWorkdayポータルで「オファー承諾」タスクを完了したとき、または採用担当者が手動でステータスを更新したときに記録されます。
その重要性このアクティビティは、情報源、部署、または採用担当者別のオファー承諾率を計算するために不可欠です。また、身元調査などの採用前アクティビティもトリガーします。取得元候補者が自身の候補者ポータル経由でオファーを承諾した際に明示的にログに記録されます。このアクションは、求人応募のビジネスプロセス履歴にタイムスタンプと共に記録されます。取得「オファー承諾」タスクの完了タイムスタンプから取得されます。イベントタイプ explicit
	内定提示済み	候補者への正式な求人オファーの提示を示します。これは、Workdayでの求人応募に対する「オファー作成」または「報酬提案」ビジネスプロセスが正常に完了したときに記録される個別のイベントです。
その重要性これは、オファーまでの時間を計算し、オファープロセスの適合性を分析するために使用される主要なマイルストーンです。オファー承諾率を測定するための出発点となります。取得元このイベントは、求人応募のビジネスプロセス履歴に明示的にログ記録されます。オファー作成ステップの完了タイムスタンプは、アクティビティ時間を提供します。取得「オファー作成」ビジネスプロセスの完了タイムスタンプから取得されます。イベントタイプ explicit
	応募を受理しました	候補者の求人応募に対する採用プロセスの開始を示します。このイベントは、候補者がWorkdayポータルまたは統合されたキャリアサイトを通じて特定の求人要件に正常に応募を提出したときに記録されます。
その重要性これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから後続のマイルストーンまでの時間を分析することは、全体の採用期間とソーシングチャネルの効果を測定するための基本です。取得元 Workdayは、「求人応募」ビジネスプロセスが候補者に対して正常に完了した際に、これを明示的なイベントとしてログに記録します。イベントタイムスタンプは候補者の応募履歴で利用可能です。取得候補者のプロフィールの応募提出タイムスタンプから取得されます。イベントタイプ explicit
	`オンボーディング`開始	Workday内での新規採用者オンボーディングプロセスの開始を表します。これは通常、主要な「採用」ビジネスプロセスの一部であるか、直後にトリガーされる明示的なイベントです。
その重要性「オファー承諾」からこのアクティビティまでの時間を分析することで、オファー後の候補者体験を合理化できます。これにより、新入社員がエンゲージされ、初日に備えられることが保証されます。取得元 Workdayの「オンボーディング」ビジネスプロセスには明確な開始タイムスタンプがあります。これは、新規従業員記録のプロセス監査証跡から取得できます。取得「オンボーディング」ビジネスプロセスの開始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	身元調査プロセスが正常に完了したことを示します。このイベントは、候補者のステータスが、必要なチェックを通過し、採用が承認されたことを示すように更新されたときに推測されます。
その重要性これは、採用プロセスが最終決定される前の最終チェックポイントです。この承認の受領と記録の遅延は、候補者の開始日を遅らせる可能性があります。取得元候補者の応募ステータス更新、例えば「採用準備完了」や「身元調査完了」ステージへの移行から推測されます。取得バックグラウンドチェックが完了し、合格したことを示すステータス変更から派生します。イベントタイプ inferred
	フィードバック提出済み	面接官が面接後に候補者の評価を正式に提出する時点を表します。Workdayは、面接官が候補者のプロフィールに直接フィードバックを提供するための特定のメカニズムを提供しています。
その重要性これは「採用マネージャーフィードバック適時性」分析に不可欠です。ここでの遅延は一般的なボトルネックであり、これを追跡することでサービスレベル契約の履行に役立ちます。取得元これは、「面接フィードバック提供」タスクを通じてフィードバックが提出されたときに記録される明示的なイベントです。提出のタイムスタンプは面接記録に対してログに記録されます。取得「面接フィードバック提供」イベントの完了タイムスタンプから抽出されます。イベントタイプ explicit
	申請取り下げ済み	候補者が自らその役職への検討から辞退する終了イベントです。これは、候補者のステータスが、候補者自身またはリクルーターによって「取り下げ済み」に更新されたときに捕捉されます。
その重要性候補者がいつ、なぜ辞退するのかを追跡することは、候補者体験の問題、プロセスの長さ、またはオファーの競争力を理解するために不可欠です。これは辞退分析の主要な指標です。取得元候補者の最終決定が「辞退」に更新されたタイムスタンプから推測されます。これは候補者自身がポータルで行うか、採用担当者が行うことができます。取得「取り下げ済み」処分への移行の有効タイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred
	申請審査済み	採用担当者または選考チームによる候補者の応募書類の初期レビュー完了を表します。これは通常、候補者が「応募済み」または「新規」ステータスから「選考中」または「審査中」ステージに移動したときに推測されます。
その重要性このアクティビティは、初期選考フェーズの効率を分析するために不可欠です。そのスループットと期間を追跡することで、採用ファネルの早期におけるボトルネックを特定できます。取得元「採用」ビジネスプロセスの監査証跡における、候補者のステージが選考またはレビュー段階に変更された有効日から推測されます。取得候補者のステージが「選考」に更新されたタイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred
	身元調査を開始しました	オファーを承諾した候補者に対する身元調査プロセスの開始を示します。これは通常、候補者が「身元調査」ステージに移行した時点から推測され、多くの場合、サードパーティベンダーとの連携がトリガーされます。
その重要性このアクティビティは、コンプライアンスの監視と、オファー承諾から採用前チェック開始までの遅延分析に不可欠です。オンボーディングへのスムーズな移行を保証するのに役立ちます。取得元候補者が採用プロセスフローの「身元調査」ステージに移行した際のタイムスタンプから推測されます。求人応募の監査証跡にこのステータス変更が記録されます。取得「バックグラウンドチェック」ステージへの移行の有効タイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred
	面接予定	候補者との面接の正式なスケジュール設定を表します。これは通常、Workdayのスケジューリング機能内で特定の求人応募に対して面接イベントが作成され、確定されたときに記録されます。
その重要性このアクティビティと以前のアクティビティ間の時間を測定することで、調整における遅延を特定できます。これは、候補者体験の向上と面接プロセスの加速に不可欠です。取得元 Workdayの面接スケジューリング機能は、タイムスタンプ付きのイベントを作成します。このアクティビティは、応募にリンクされたスケジュール済み面接の作成日から取得できます。取得採用モジュールにおける面接記録の作成イベントから取得されます。イベントタイプ explicit
	面接完了	候補者とのスケジュールされた面接の完了を示します。これは通常、面接官または採用担当者が面接のステータスを「スケジュール済み」から「完了」または「実施済み」に更新したときに推測されます。
その重要性このアクティビティは、フィードバック提出期間のトリガーとして機能します。この時点からフィードバック提出までの時間を分析することは、採用マネージャーの応答性を測定するために重要です。取得元面接が実施された後、Workday Recruitingのスケジュールされた面接オブジェクトのステータス更新、または候補者の手動によるステージ変更から推測されます。取得面接後の面接ステータス更新または候補者ステージ変更のタイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Workday採用管理からデータを取得する方法

ステップ

Workdayへのログイン: カスタムレポートの作成および採用データへのアクセス権限を持つユーザーアカウントでWorkdayテナントにアクセスします。
カスタムレポートの作成: 「Create Custom Report」タスクに移動します。レポートタイプとして「Advanced」を選択し、「Enable as Web Service」オプションを有効にします。データソースには、パフォーマンス向上のため「All Job Applications」のようなインデックス付きソースを使用してください。
プライマリビジネスオブジェクトの定義: プライマリビジネスオブジェクトを「Job Application」に設定します。このオブジェクトがレポートの基盤となり、ケース識別子として機能します。
データ列の追加: レポートの列グリッドに、必須および推奨フィールドを追加します。JobApplicationIdとして「Job Application」を追加します。「Recruiter」や「Hiring Manager」などの他の属性については、Job Applicationに関連付けられたビジネスオブジェクトから追加する必要があります。
アクティビティ用の計算フィールドの作成: これが最も重要なステップです。15のアクティビティそれぞれについて、アクティビティ名用とイベントタイムスタンプ用の2つの計算フィールドを作成します。これらのフィールドのロジックはクエリセクションに詳しく記載されています。例えば、「Offer Extended」を捕捉するには、「Propose Compensation」ビジネスプロセスの完了をチェックするフィールドと、そのプロセスの完了タイムスタンプを抽出する別のフィールドを作成します。
レポートへの計算フィールドの追加: 新しく作成したすべての計算フィールド（合計30個、アクティビティ名用に15個、タイムスタンプ用に15個）をレポートの列として追加します。レポートは「ワイド」形式になり、求人応募ごとに1行、潜在的なアクティビティを表す多くの列が含まれます。
Webサービスオプションの設定: レポート定義の「Web Service」タブで、「Enable as Web Service」チェックボックスが選択されていることを確認します。ここでレポートの名前空間とURLを表示できます。後で使用するために「Namespace」をメモしておきます。
権限の設定: RaaSエンドポイントを呼び出すために使用されるIntegration System User (ISU) または特定のセキュリティグループとレポートを共有します。このユーザーは、データソースのドメイン、例えば「Recruiting: Job Applications」への権限を持っている必要があります。
レポートの実行とテスト: Workday UIからレポートを実行し、出力を検証します。妥当な行数があること、および計算フィールドがいくつかのサンプル応募に対して正しく入力されていることを確認します。
抽出のスケジュール設定: 外部のスケジュールツールまたはミドルウェア（MuleSoft、Boomi、カスタムスクリプトなど）を使用して、定期的にレポートのRaaS URLを呼び出します。このツールは、適切な認証を使用してWorkday SOAPまたはREST API呼び出しを処理する必要があります。
データの変換: RaaS呼び出しからの生出力は、ワイド形式のXMLまたはCSVファイルになります。このデータをアンピボットするために、ミドルウェアまたはスクリプト言語（Pythonなど）で変換ステップを実装する必要があります。スクリプトは、各行（求人応募）を繰り返し処理し、空でないアクティビティ/タイムスタンプのペアごとに最終イベントログに新しい行を作成し、JobApplicationId、ActivityName、EventTimeの3つの主要な列を持つ「ロング」形式にします。

設定

レポートタイプ: 複雑な計算フィールドや関連するビジネスオブジェクトへのアクセスを可能にするため、常に「Advanced」を使用してください。
データソース: レポートが効率的に実行されるように、「All Job Applications」のようなインデックス付きデータソースを使用してください。大規模なデータセットでは、インデックスなしのソースは避けてください。
データ期間フィルター: Job Applicationビジネスオブジェクトの「Application Date」フィールドにフィルターを適用することが重要です。データ量とレポートのパフォーマンスを管理するために、最初の範囲は過去3〜6ヶ月などの短い期間から始めてください。
プライマリビジネスオブジェクト: JobApplicationIdがケース識別子として機能するように、プライマリオブジェクトは「Job Application」である必要があります。
Webサービス有効化: API経由でアクセス可能にするために、レポート設定で「Enable as Web Service」オプションをチェックする必要があります。
セキュリティと権限: レポートは専用のIntegration System User (ISU) と共有する必要があります。このISUは、「Recruiting: Job Applications」、「Business Process Transactions」、「Worker Data」を含む必要なデータドメインにアクセスするためのセキュリティグループ権限を持っている必要があります。
出力形式: Workdayはいくつかの出力形式（XML、CSV、JSON）を提供していますが、API経由での構造化データ抽出には、XML（特に「Simple XML」形式）が最も信頼できることが多いです。

a クエリ例 config

The Workday Report Writer is configured through the user interface. The following describes the structure and calculated fields required to build the report. The final output will be a wide table that must be transformed into an event log.

**Primary Business Object:**
*   `Job Application`

**Direct Report Fields (Columns):**
| Field Name in Report | Workday Business Object | Workday Field | Notes |
| --- | --- | --- | --- |
| `JobApplicationId` | Job Application | Job Application | Serves as the Case ID. |
| `RecruiterName` | Job Application -> Recruiter | Worker | Use a Lookup Related Value field. |
| `HiringManager` | Job Application -> Job Requisition -> Hiring Manager | Worker | Use a Lookup Related Value field. |
| `ApplicationSource` | Job Application | Source | |
| `Department` | Job Application -> Job Requisition -> Organization | Supervisory Organization | |
| `ApplicationStatus` | Job Application | Status | Represents the final or current status. |

**Calculated Fields for Event Log Unpivoting:**
Create two calculated fields for each activity: one for the name (Type: Evaluate Expression) and one for the timestamp (Type: Extract Single Instance or Lookup Related Value).

1.  **Application Received**
    *   `ActivityName_AppReceived`: `"Application Received"` (This event uses the application date, so the name is constant).
    *   `EventTime_AppReceived`: Field `Application Date` from the Job Application object.
2.  **Application Screened**
    *   `ActivityName_AppScreened`: `IIF(Stage = [Your 'Screening' Stage], "Application Screened", "")`
    *   `EventTime_AppScreened`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the 'Business Process History for Worker' for the 'Move to Stage: [Screening]' event.
3.  **Candidate Moved To Interview**
    *   `ActivityName_MovedToInterview`: `IIF(Stage = [Your 'Interview' Stage], "Candidate Moved To Interview", "")`
    *   `EventTime_MovedToInterview`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Move to Stage: [Interview]' event.
4.  **Interview Scheduled**
    *   `ActivityName_InterviewScheduled`: `IIF(Interview Status = 'Scheduled', "Interview Scheduled", "")`
    *   `EventTime_InterviewScheduled`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Scheduled Start Moment' from the 'Candidate Interview Details' object.
5.  **Interview Completed**
    *   `ActivityName_InterviewCompleted`: `IIF(Interview Status = 'Completed', "Interview Completed", "")`
    *   `EventTime_InterviewCompleted`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Actual End Moment' from the 'Candidate Interview Details' object.
6.  **Feedback Submitted**
    *   `ActivityName_FeedbackSubmitted`: `IIF(Interview Feedback Status = 'Submitted', "Feedback Submitted", "")`
    *   `EventTime_FeedbackSubmitted`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Submit Interview Feedback' event.
7.  **Candidate Moved To Offer Stage**
    *   `ActivityName_MovedToOffer`: `IIF(Stage = [Your 'Offer' Stage], "Candidate Moved To Offer Stage", "")`
    *   `EventTime_MovedToOffer`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Move to Stage: [Offer]' event.
8.  **Offer Extended**
    *   `ActivityName_OfferExtended`: `IIF(Is Business Process 'Propose Compensation' Completed = true, "Offer Extended", "")`
    *   `EventTime_OfferExtended`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Propose Compensation' or 'Make Offer' business process.
9.  **Offer Accepted**
    *   `ActivityName_OfferAccepted`: `IIF(Disposition = 'Offer Accepted', "Offer Accepted", "")`
    *   `EventTime_OfferAccepted`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Accept Offer' event.
10. **Background Check Initiated**
    *   `ActivityName_BGCheckInitiated`: `IIF(Stage = [Your 'Background Check' Stage], "Background Check Initiated", "")`
    *   `EventTime_BGCheckInitiated`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Move to Stage: [Background Check]' event.
11. **Background Check Cleared**
    *   `ActivityName_BGCheckCleared`: `IIF(Background Check Status = 'Passed', "Background Check Cleared", "")`
    *   `EventTime_BGCheckCleared`: Use a 'Lookup Related Value' field on the Background Check business object to get the completion date.
12. **Onboarding Initiated**
    *   `ActivityName_OnboardingInitiated`: `IIF(Is Business Process 'Onboarding' Initiated = true, "Onboarding Initiated", "")`
    *   `EventTime_OnboardingInitiated`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Entry Moment' from the business process history for the 'Onboarding' business process.
13. **Candidate Hired**
    *   `ActivityName_Hired`: `IIF(Is Hired = true, "Candidate Hired", "")`
    *   `EventTime_Hired`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Hire' business process.
14. **Candidate Rejected**
    *   `ActivityName_Rejected`: `IIF(Is Inactive = true AND Disposition = [Your 'Rejected' Reason], "Candidate Rejected", "")`
    *   `EventTime_Rejected`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Inactive Date' from the Job Application object.
15. **Application Withdrawn**
    *   `ActivityName_Withdrawn`: `IIF(Disposition = 'Withdrawn', "Application Withdrawn", "")`
    *   `EventTime_Withdrawn`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Inactive Date' from the Job Application object, filtering on the inactive reason.

ステップ

Workdayアクセス設定: WorkdayでIntegration System User (ISU) を作成します。このユーザーに、採用APIに必要なセキュリティドメインへのアクセス権を付与します。主要なドメインには、「Worker Data: Public Worker Reports」、「Job Application」、「Recruiting: Reports」が含まれます。
APIエンドポイントの特定: Workdayテナントで「Get Job Applications」操作のREST APIエンドポイントを見つけます。URLは通常、https://[your_tenant_host]/ccx/api/v1/[your_tenant_name]/recruiting/jobApplicationsの形式に従います。
Python環境のセットアップ: Pythonがインストールされていることを確認します。必要なライブラリをpipでインストールします: pip install requests pandas。
認証スクリプトの開発: Pythonスクリプトで、ステップ1で作成したISUのクレデンシャルを使用して基本認証を実装します。ユーザー名とパスワードはリクエストヘッダーで送信されます。
APIリクエストロジックの実装: 「Get Job Applications」エンドポイントを呼び出す関数を作成します。updatedSinceなどのリクエストパラメータを使用してデータをフィルタリングし、特定の日付以降に変更された応募を取得します。これはデータ量管理において重要です。
APIページネーションの処理: Workday APIは、1リクエストあたりに返されるレコード数に制限があります。スクリプトは、応答内のtotalカウントとnextページリンクまたはオフセットパラメータを確認し、すべてのページをループして完全なデータセットを取得する必要があります。
アクティビティマッピングの定義: スクリプト内にマッピング辞書または一連の条件文を作成します。このロジックは、Workdayのビジネスプロセスステータスと採用ステージ（例: 'Screen'、'Interview'、'Offer'、'Hire'）を、必要なアクティビティ名（例: 'Application Screened'、'Candidate Moved To Interview'）に変換します。
応募データの変換: APIから取得した各求人応募について、その監査証跡またはステージ履歴データをパースします。この履歴には、ステージ、処分、および対応するタイムスタンプを持つビジネスプロセスイベントのシーケンスが含まれています。
イベントログ行の生成: 各応募の履歴を繰り返し処理します。アクティビティマッピングに一致する各関連履歴イベントについて、最終イベントログの行を表す辞書を作成します。JobApplicationId、ActivityName、EventTime、およびその他の必須属性を入力します。
データの集約と構造化: すべての応募から生成されたすべてのイベントログ行を単一のリストに収集します。
CSVファイルの作成とエクスポート: pandasライブラリを使用して、イベント辞書のリストをDataFrameに変換します。その後、DataFrameをCSVファイルにエクスポートします。列ヘッダーがProcessMindの要件（例: CaseId、Activity、Timestamp）と一致していることを確認します。
レビューとアップロード: プロセスマイニングツールにアップロードする前に、最終的なCSVファイルを開いて内容の正確性と完全性を確認します。

設定

Workday Integration System User (ISU): 強固で有効期限のないパスワードを持つISUが必要です。求人応募と候補者の詳細にアクセスするために、「Recruiting」および「Worker Data」セキュリティドメインへの権限が必要です。
APIエンドポイントとバージョン: Workdayテナントに適したREST APIエンドポイントを使用する必要があります。一貫した動作を保証するために、リクエストでAPIバージョンを指定することが重要です。
データ期間フィルター: スクリプトは、クエリを管理可能な期間に制限するために日付フィルター（例: updatedSince）を使用する必要があります。最初の抽出では3〜6ヶ月の期間を推奨します。その後の差分ロードには、最後の成功した抽出のタイムスタンプを使用してください。
ページネーション制限: APIのlimitパラメータは、1ページあたりに返されるレコード数を制御することに注意してください。一般的な最大値は100です。スクリプトは、複数のページリクエストを行うことでこれを処理するように設計されている必要があります。
応答フィールド: パフォーマンスを向上させるために、APIがサポートしている場合はfieldsまたは同様のパラメータを使用して、返すフィールドを指定できます。これにより、API応答ペイロードのサイズが削減されます。
アクティビティマッピング設定: スクリプトの核となるロジックは、Workdayのステージを定義されたアクティビティにマッピングすることです。これは、組織固有のWorkday採用管理プロセスの構成に基づいてカスタマイズする必要がある場合があります。

a クエリ例 python

import requests
import pandas as pd
import os
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Workday tenant-specific details
WORKDAY_TENANT_HOST = class="hl-string">"https://[your_tenant_host].workday.com"
WORKDAY_TENANT_NAME = class="hl-string">"[your_tenant_name]"
WORKDAY_API_USER = os.environ.get(class="hl-string">"WORKDAY_USER", class="hl-string">"[Your_ISU_Username]")
WORKDAY_API_PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">"WORKDAY_PASSWORD", class="hl-string">"[Your_ISU_Password]")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction (ISO 8601 format)
class=class="hl-string">"hl-comment"># For delta loads, this should be the timestamp of the last successful run.
UPDATED_SINCE_DATE = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---

def get_workday_job_applications():
    class="hl-string">"""Fetches all job applications from Workday API, handling pagination."""
    all_applications = []
    offset = 0
    limit = 100  class=class="hl-string">"hl-comment"># Workday's typical page size

    api_url = fclass="hl-string">"{WORKDAY_TENANT_HOST}/ccx/api/v1/{WORKDAY_TENANT_NAME}/recruiting/jobApplications"
    headers = {class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/json"}
    auth = (WORKDAY_API_USER, WORKDAY_API_PASSWORD)

    while True:
        params = {
            class="hl-string">"updatedSince": UPDATED_SINCE_DATE,
            class="hl-string">"limit": limit,
            class="hl-string">"offset": offset
        }
        print(fclass="hl-string">"Fetching applications with offset: {offset}...")
        try:
            response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params, auth=auth, timeout=60)
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
            data = response.json()
            applications = data.get(class="hl-string">"data", [])
            all_applications.extend(applications)

            total = data.get(class="hl-string">"total", 0)
            if not applications or (offset + len(applications)) >= total:
                break  class=class="hl-string">"hl-comment"># Exit loop if no more data or all data fetched
            
            offset += len(applications)

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from Workday API: {e}")
            break

    print(fclass="hl-string">"Total applications fetched: {len(all_applications)}")
    return all_applications

def transform_application_to_events(application):
    class="hl-string">"""Transforms a single job application's history into a list of event log rows."""
    events = []
    app_id = application.get(class="hl-string">"id")
    if not app_id:
        return []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Recommended Attributes
    recruiter = application.get(class="hl-string">"recruiter", {})
    hiring_manager_obj = application.get(class="hl-string">"job", {}).get(class="hl-string">"hiringManager", {})
    source = application.get(class="hl-string">"source", {})
    department_obj = application.get(class="hl-string">"job", {}).get(class="hl-string">"supervisoryOrganization", {})

    recruiter_name = recruiter.get(class="hl-string">"descriptor")
    hiring_manager_name = hiring_manager_obj.get(class="hl-string">"descriptor")
    app_source = source.get(class="hl-string">"descriptor")
    department = department_obj.get(class="hl-string">"descriptor")
    app_status = application.get(class="hl-string">"status", {}).get(class="hl-string">"descriptor")

    base_event = {
        class="hl-string">"JobApplicationId": app_id,
        class="hl-string">"RecruiterName": recruiter_name,
        class="hl-string">"HiringManager": hiring_manager_name,
        class="hl-string">"ApplicationSource": app_source,
        class="hl-string">"Department": department,
        class="hl-string">"ApplicationStatus": app_status
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity Extraction from Stage and Business Process History ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This part assumes a structure for audit/history data. It needs to be adapted
    class=class="hl-string">"hl-comment"># to your specific Workday API response structure.
    stage_history = application.get(class="hl-string">"stageHistory", [])
    bp_history = application.get(class="hl-string">"businessProcessHistory", [])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Application Received
    events.append({
        **base_event,
        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Application Received",
        class="hl-string">"EventTime": application.get(class="hl-string">"appliedOn")
    })

    for stage_change in stage_history:
        stage_name = stage_change.get(class="hl-string">"stage", {}).get(class="hl-string">"descriptor", class="hl-string">"").lower()
        disposition = stage_change.get(class="hl-string">"disposition", {}).get(class="hl-string">"descriptor", class="hl-string">"").lower()
        event_time = stage_change.get(class="hl-string">"enteredOn")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Application Screened (Inferred from entering a review stage)
        if class="hl-string">'screen' in stage_name or class="hl-string">'review' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Application Screened", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Moved To Interview
        if class="hl-string">'interview' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Moved To Interview", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Moved To Offer Stage
        if class="hl-string">'offer' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Moved To Offer Stage", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Background Check Initiated
        if class="hl-string">'background check' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Background Check Initiated", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Onboarding Initiated
        if class="hl-string">'onboarding' in stage_name or class="hl-string">'ready for hire' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Onboarding Initiated", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Rejected
        if class="hl-string">'rejected' in disposition or class="hl-string">'not selected' in disposition:
             events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Rejected", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Application Withdrawn
        if class="hl-string">'withdrawn' in disposition:
             events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Application Withdrawn", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Extract events from explicit business processes
    for bp_event in bp_history:
        bp_name = bp_event.get(class="hl-string">"process", {}).get(class="hl-string">"descriptor", class="hl-string">"").lower()
        bp_status = bp_event.get(class="hl-string">"status", class="hl-string">"").lower()
        bp_time = bp_event.get(class="hl-string">"completedOn") or bp_event.get(class="hl-string">"initiatedOn")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Interview Scheduled / Completed
        if class="hl-string">'interview' in bp_name:
            if bp_status == class="hl-string">'initiated':
                events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Interview Scheduled", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
            elif bp_status == class="hl-string">'completed':
                events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Interview Completed", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Feedback Submitted
        if class="hl-string">'provide interview feedback' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Feedback Submitted", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Offer Extended
        if (class="hl-string">'job offer' in bp_name or class="hl-string">'propose compensation' in bp_name) and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Offer Extended", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Offer Accepted
        if class="hl-string">'accept offer' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Offer Accepted", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Background Check Cleared
        if class="hl-string">'background check' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Background Check Cleared", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Hired
        if class="hl-string">'hire' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Hired", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Remove events with no timestamp and duplicates
    final_events = []
    seen = set()
    for event in events:
        if event.get(class="hl-string">"EventTime"):
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a unique key for each event to handle duplicates
            event_key = (event[class="hl-string">"JobApplicationId"], event[class="hl-string">"ActivityName"], event[class="hl-string">"EventTime"])
            if event_key not in seen:
                final_events.append(event)
                seen.add(event_key)

    return final_events

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting Workday Recruiting data extraction.")
    raw_applications = get_workday_job_applications()
    
    if raw_applications:
        all_events = []
        for app in raw_applications:
            all_events.extend(transform_application_to_events(app))
        
        if all_events:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and format for ProcessMind
            df = pd.DataFrame(all_events)
            df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.tz_localize(None)
            df = df.sort_values(by=[class="hl-string">"JobApplicationId", class="hl-string">"EventTime"])
            
            output_filename = class="hl-string">"workday_recruiting_event_log.csv"
            df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
        else:
            print(class="hl-string">"No events were generated from the fetched applications.")
    else:
        print(class="hl-string">"No applications found or an error occurred.")

ステップ

前提条件とセットアップ: CData、MuleSoft、または類似のプラットフォームなどのライセンスを持つサードパーティのETLまたはiPaaSツールが、Workdayコネクタと共にインストールされていることを確認します。Workday Integration System User (ISU) のクレデンシャルがあり、採用および人員配置ドメインに必要なAPI権限が設定されていることを確認してください。
Workday接続の構成: ETLツールで、Workdayへの新しい接続を作成します。WorkdayテナントのURL、APIバージョン、およびISUのクレデンシャル（例: ユーザー名とパスワード、またはOAuth 2.0トークン）を提供します。接続をテストして成功することを確認します。
データスキーマの探索: ETLツールのスキーマブラウザまたはデータソースエクスプローラーを使用して、コネクタを通じて利用可能なWorkdayオブジェクトを表示します。これらは通常、Job_Application、Job_Requisition、Candidate_Stage_Historyなどのテーブルまたはビューとして表示されます。利用可能なフィールドと関係について理解を深めてください。
主要データオブジェクトの特定: この抽出では、主に求人応募、候補者履歴、面接、オファー、採用に関連するオブジェクトからのデータが必要になります。正確な名前はコネクタによって異なりますが、これらのコアエンティティを表すオブジェクトを探してください。
SQLクエリの開発: 新しいデータ抽出ジョブまたはパイプラインを作成します。SQL変換ステップを使用して、Workday接続に対してクエリを実行します。提供されたSQLクエリをこのステップにコピー＆ペーストします。このクエリは、複数のWorkdayオブジェクトからデータを収集し、それらを単一のイベントログ形式に統合するように設計されています。
クエリのパラメータ化: クエリのWHERE句を変更して、日付範囲（例: startDateとendDate）のパラメータを含めます。ETLジョブでこれらのパラメータを構成することで、コードを変更せずに抽出期間を簡単に変更できます。
抽出ジョブの実行: 構成済みのETLジョブを実行します。ツールはWorkdayに接続し、API経由でSQLクエリを実行し、データをステージング領域またはメモリに取得します。
データのレビューと検証: 最終出力を書き込む前に、ETLツールのプレビュー機能を使用して結果を検査します。妥当な行数があること、すべての列が期待どおりに入力されていること、および異なるアクティビティが存在することを確認します。
出力先の構成: 抽出されたデータのターゲットを定義します。これは通常、ProcessMindにアップロードするためのCSVファイルです。ファイル名、区切り文字（カンマ）、エンコーディング（UTF-8）を構成します。
最終化とエクスポート: 完全な抽出ジョブを実行して、最終的なCSVファイルを生成します。出力ファイルの列ヘッダーが、JobApplicationId、ActivityName、EventTime、RecruiterName、HiringManager、ApplicationSource、Department、ApplicationStatusという必須属性と一致していることを確認します。

設定

Workdayコネクタのクレデンシャル: 接続にはWorkdayテナントのURLと、パスワードまたはOAuth 2.0クライアントクレデンシャルを持つ認証済みIntegration System User (ISU) が必要です。このユーザーには、「Recruiting」および「Staffing」機能領域に対するセキュリティ権限が必要です。
Webサービス有効化: コネクタによっては、公開するWorkday Webサービスを指定する必要がある場合があります。「Recruiting」、「Staffing」、「Human Resources」に関連するサービスが有効になっており、必要なすべてのデータオブジェクトにアクセスできることを確認してください。
データ期間: パフォーマンスとデータ量を管理するため、特定の期間で抽出をフィルタリングすることが重要です。最初のデータロードでは3〜6ヶ月分のデータを推奨し、その後は日次または週次の増分ロードを行います。これはSQLクエリのWHERE句で管理されます。
データ範囲フィルター: 組織の特定の部分についてのみプロセスを分析する必要がある場合は、Company、Cost Center、Supervisory OrganizationなどのフィールドにWHERE句でフィルターを追加することを検討してください。
APIバージョン: 一部のコネクタでは、Workday APIのバージョンを指定する必要があります。最新のデータオブジェクトと機能にアクセスできるように、サポートされている最新バージョンを使用することをお勧めします。
パフォーマンスに関する考慮事項: Workdayからの全データ抽出はリソースを大量に消費する可能性があります。大規模なジョブはピーク時間外にスケジュールしてください。継続的な分析のために、「最終更新日時」タイムスタンプに基づいた増分ロード戦略を実装し、新規または更新されたレコードのみをプルするようにしてください。

a クエリ例 sql

WITH BaseApplicationInfo AS (
    SELECT
        JA.Job_Application_ID AS JobApplicationId,
        JR.Hiring_Manager_WID AS HiringManagerId,
        JR.Recruiter_WID AS RecruiterId,
        JA.Source_System AS ApplicationSource,
        SO.Organization_Name AS Department,
        JA.Application_Status AS ApplicationStatus,
        JA.Date_Applied AS ApplicationDate,
        JA.Date_Moved_to_Hire AS HireDate,
        OFR.Offer_Date AS OfferDate,
        HIRE.Hire_Onboarding_Date AS OnboardingDate,
        OFR.Offer_Accepted_Date AS OfferAcceptedDate
    FROM
        [Job_Applications] AS JA
    LEFT JOIN [Job_Requisitions] AS JR ON JA.Job_Requisition_ID = JR.Job_Requisition_ID
    LEFT JOIN [Supervisory_Organizations] AS SO ON JR.Supervisory_Organization_WID = SO.Supervisory_Organization_WID
    LEFT JOIN [Job_Application_Offer_Details] AS OFR ON JA.Job_Application_ID = OFR.Job_Application_ID
    LEFT JOIN [Job_Application_Hire_Details] AS HIRE ON JA.Job_Application_ID = HIRE.Job_Application_ID
)
SELECT
    BAI.JobApplicationId,
    'Application Received' AS ActivityName,
    BAI.ApplicationDate AS EventTime,
    Recruiter.Worker_Name AS RecruiterName,
    HiringManager.Worker_Name AS HiringManager,
    BAI.ApplicationSource,
    BAI.Department,
    BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] AS Recruiter ON BAI.RecruiterId = Recruiter.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] AS HiringManager ON BAI.HiringManagerId = HiringManager.Worker_WID

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Application Screened', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Screen'

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Candidate Moved To Interview', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Interview'

UNION ALL

SELECT
    I.Job_Application_ID, 'Interview Scheduled', I.Scheduled_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Interview_Events] I
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON I.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE I.Interview_Status = 'Scheduled'

UNION ALL

SELECT
    I.Job_Application_ID, 'Interview Completed', I.Completed_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Interview_Events] I
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON I.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE I.Interview_Status = 'Completed'

UNION ALL

SELECT
    F.Job_Application_ID, 'Feedback Submitted', F.Submitted_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Interview_Feedback] F
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON F.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Candidate Moved To Offer Stage', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Offer'

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Offer Extended', BAI.OfferDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.OfferDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Offer Accepted', BAI.OfferAcceptedDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.OfferAcceptedDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Background Check Initiated', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Background Check'

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Background Check Cleared', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Background Check' AND CSH.Status = 'Passed'

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Onboarding Initiated', BAI.OnboardingDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.OnboardingDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Candidate Hired', BAI.HireDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.HireDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Candidate Rejected', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Disposition_Reason LIKE '%Rejected%'

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Application Withdrawn', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Disposition_Reason LIKE '%Withdrawn by Candidate%'

WHERE EventTime >= '[Your Start Date]' AND EventTime < '[Your End Date]'

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