> Continu verbeteren van processen > Levenscyclus van medewerkers, van werving tot uitdiensttreding > Onboarding van medewerkers in Oracle HCM > Datatemplate

De datatemplate voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Onboarding van medewerkers in Oracle HCM

← Terug naar de verbetergids

Attributen voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding(22) Activiteiten in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding(15) Extractiegidsen(3)

De datatemplate voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Deze template helpt je de essentiële data te verzamelen voor de analyse van het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding. Je vindt erin welke attributen je nodig hebt, welke belangrijke activiteiten je moet volgen en hoe je deze gegevens uit het bronsysteem haalt. Zo verzamel je alle benodigde datapunten voor een volledige process mining-analyse.

Aanbevolen attributen om te verzamelen
Belangrijke activiteiten om te volgen
Richtlijnen voor data-extractie

Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Template downloaden

Attributen voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Dit zijn de aanbevolen datavelden voor het event log om het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding volledig te analyseren.

3 Verplicht 7 Aanbevolen 12 Optioneel

	Naam	Beschrijving
	Activiteit ActivityName	De naam van een specifieke gebeurtenis of taak in de levenscyclus van een medewerker, zoals ‘Aanbod geaccepteerd’ of ‘Prestatiebeoordeling uitgevoerd’.
Beschrijving De activiteitsnaam beschrijft één stap of mijlpaal in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding. Deze gebeurtenissen vormen de bouwstenen van de proceskaart en staan voor belangrijke acties van HR-medewerkers, managers of het systeem zelf. Voorbeelden zijn het starten van een achtergrondcontrole, het afronden van onboardingtaken of het goedkeuren van een promotie. Door deze activiteiten te analyseren, kun je de processtroom visualiseren, bottlenecks herkennen en zien hoe vaak verschillende processtappen voorkomen. Inzicht in de volgorde en verdeling van activiteiten laat zien hoe de levenscyclus van medewerkers in de praktijk verloopt en hoe dat verschilt van het ontwerp. Waarom dit belangrijk is Dit attribuut beschrijft de processtappen. Daarmee kun je proceskaarten visualiseren en de processtroom en variaties analyseren. Waar vind je dit? Meestal afgeleid van gebeurtenistypen, taaknamen of statuswijzigingen in verschillende modules van Oracle HCM Onboarding en Core HR. Voorbeelden Aanbod geaccepteerdAchtergrondcontrole afgerondSalarisadministratie ingerichtUitdiensttreding gestart
	Medewerker-ID EmployeeId	De unieke identificatiecode van een medewerker. Deze dient als case-ID voor de volledige levenscyclus van de medewerker binnen de organisatie.
Beschrijving Het medewerker-ID is de basis voor de analyse van het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding. Het identificeert het traject van elke medewerker, van de eerste sollicitatie tot de uiteindelijke offboarding. Elke gebeurtenis, statuswijziging en transactie in Oracle HCM Onboarding is aan deze identificatiecode gekoppeld. Zo ontstaat voor iedere medewerker een doorlopend event log. Bij process mining gebruik je dit attribuut om alle bijbehorende activiteiten, zoals ‘Aanbod geaccepteerd’, ‘Achtergrondcontrole afgerond’ en ‘Uitdiensttreding gestart’, aan één case te koppelen. Zo krijg je een volledig beeld van de levenscyclus van medewerkers. Analisten kunnen complete medewerkerstrajecten visualiseren, doorlooptijden van begin tot eind meten en veelvoorkomende of afwijkende routes binnen de organisatie herkennen. Waarom dit belangrijk is Dit is de primaire sleutel die alle gebeurtenissen rond een medewerker met elkaar verbindt. Daarmee kun je de volledige levenscyclus van indiensttreding tot uitdiensttreding reconstrueren en analyseren. Waar vind je dit? Dit is een kernattribuut in Oracle HCM Cloud en staat meestal in de gegevens van de persoon of medewerker. Voorbeelden 100234598765E-0054321
	Starttijd EventTimestamp	De exacte datum en tijd waarop een activiteit in de levenscyclus plaatsvond.
Beschrijving Deze timestamp geeft precies aan wanneer een activiteit in het systeem is vastgelegd. Hij vormt de tijdsbasis voor alle process mining-analyses en bepaalt de chronologische volgorde van gebeurtenissen in de case van elke medewerker. Dit attribuut is essentieel voor het berekenen van doorlooptijden, tijdsduren en wachttijden tussen activiteiten. Zo laat het tijdsverschil tussen de timestamps van ‘Achtergrondcontrole gestart’ en ‘Achtergrondcontrole afgerond’ zien hoe lang die stap duurde. Analyse van deze timestamps helpt bottlenecks te herkennen, de procesprestaties te toetsen aan SLA’s en het verloop van het medewerkerstraject in de tijd te begrijpen. Waarom dit belangrijk is Dit bepaalt de chronologische volgorde van gebeurtenissen. Die volgorde is nodig om tijdsgebonden metrieken, zoals doorlooptijden, te berekenen en procesvertragingen te herkennen. Waar vind je dit? Dit komt overeen met de datum- en tijdvelden voor het aanmaken of afronden van taken, gebeurtenissen of statuswijzigingen in Oracle HCM-transactiedata. Voorbeelden 2023-03-15T09:00:00Z2023-08-01T14:35:10Z2024-01-20T11:21:05Z
	Afdeling DepartmentName	De afdeling waaraan de medewerker is toegewezen, zoals ‘Verkoop’, ‘Techniek’ of ‘Financiën’.
Beschrijving Dit attribuut geeft de organisatie-eenheid aan waar de medewerker werkt. Het is een belangrijke dimensie om procesprestaties in verschillende delen van het bedrijf te vergelijken. Door het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding per afdeling te analyseren, kun je afdelingen vergelijken. Zo zie je welke afdelingen de langste onboarding hebben, het hoogste personeelsverloop kennen of beoordelingscycli het minst vaak volgen. Met deze inzichten kun je verbeteringen afstemmen op de behoeften en uitdagingen van elke afdeling. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je procesmetrieken, zoals personeelsverloop en doorlooptijden, per bedrijfseenheid vergelijken. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM Onboarding. Deze informatie staat standaard in de toewijzingsgegevens van een medewerker in Oracle HCM. Voorbeelden VerkoopTechniekFinanciënPersoneelszaken
	Datum indiensttreding HireDate	De officiële startdatum van het dienstverband van de medewerker bij het bedrijf.
Beschrijving De datum van indiensttreding is een belangrijke mijlpaal in de levenscyclus van elke medewerker en markeert de officiële start bij de organisatie. Deze datum vormt de basis voor het meten van tijdgebonden processen en compliancecontroles. Dit attribuut wordt gebruikt in verschillende KPI’s en analyses. Zo is het de uiterste datum waartegen de ‘Tijdige inrichting van de salarisadministratie’ wordt gemeten. Ook vormt het het startpunt voor het berekenen van de duur van het dienstverband en voor analyses van veranderingen in de onboardingduur over verschillende perioden. Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijke basisdatum voor het berekenen van de duur van het dienstverband en het meten of de eerste onboarding- en instellingsactiviteiten op tijd zijn afgerond. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM. Dit is een basisattribuut van het medewerkersdossier in Core HR. Voorbeelden 2023-04-012022-09-152024-02-12
	Eindtijd EventEndTime	De exacte datum en tijd waarop een activiteit is afgerond.
Beschrijving De eindtijd van een gebeurtenis markeert de afronding van een specifieke taak of processtap. De starttijd geeft aan wanneer een activiteit begon, de eindtijd wanneer deze eindigde. Met beide timestamps kun je de verwerkingstijd van afzonderlijke activiteiten nauwkeurig meten. Dit attribuut is nodig om de duur van activiteiten te berekenen en onderscheid te maken tussen verwerkingstijd (eindtijd min starttijd) en wachttijd (de tijd tussen de eindtijd van de ene activiteit en de starttijd van de volgende). Dit detailniveau is belangrijk voor oorzaakanalyse van bottlenecks. Zo kun je bepalen of vertragingen ontstaan door lange taken of door lange wachttijden tussen taken. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je de verwerkingstijd van activiteiten nauwkeurig berekenen en actieve werktijd onderscheiden van wachttijd in het proces. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM Onboarding. Dit komt vaak overeen met datumvelden voor afronding of oplossing in transactiedata. Voorbeelden 2023-03-15T17:30:00Z2023-08-02T10:00:15Z2024-01-20T11:25:00Z
	Functie JobRole	De specifieke functietitel of rol van de medewerker, zoals ‘Software-engineer’ of ‘Accountmanager’.
Beschrijving Het attribuut Functie geeft de specifieke positie of titel van de medewerker aan. Het biedt meer detail dan de afdeling en is nodig voor functiegerichte procesanalyses. Dit attribuut is belangrijk voor dashboards zoals ‘Personeelsverloop per functie en afdeling’ en voor KPI’s zoals ‘Personeelsverloop in kritieke functies’. Het helpt organisaties te zien of bepaalde functies moeilijker te vervullen zijn, langere onboardingtrajecten hebben of vaker met personeelsverloop te maken krijgen. Deze inzichten kunnen helpen bij personeelsplanning, talentbeheer en het verbeteren van processen voor specifieke functies. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je analyses per functie uitvoeren en procesproblemen, compliance-hiaten of patronen in personeelsverloop voor specifieke functies herkennen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM Onboarding. Dit maakt deel uit van de functie- of positiegegevens van de medewerker in Core HR. Voorbeelden Software-engineerSenior accountmanagerHR-businesspartnerFinancieel analist
	Gebruiker UserId	De identificatiecode van de gebruiker, bijvoorbeeld een HR-medewerker of manager, die de activiteit heeft uitgevoerd.
Beschrijving Dit attribuut legt vast wie verantwoordelijk was voor een specifieke taak in het proces van de levenscyclus van een medewerker. Dat kan de recruiter zijn die een aanbod deed, de HR-beheerder die de I-9-controle afrondde of de manager die een promotie goedkeurde. Door het proces per gebruiker te analyseren, kun je opleidingsbehoeften, de verdeling van het werk en prestatieverschillen tussen personen of teams herkennen. Zo wordt bijvoorbeeld duidelijk of bepaalde gebruikers vaak betrokken zijn bij vertragingen of afwijkingen, of juist taken efficiënter afhandelen. Waarom dit belangrijk is Hiermee koppel je procesactiviteiten aan specifieke personen. Zo kun je de werkverdeling en bronprestaties analyseren en opleidingsbehoeften herkennen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM Onboarding. Dit staat meestal in de velden ‘Gemaakt door’ of ‘Laatst bijgewerkt door’ van transactierecords. Voorbeelden j.smithe.davishr.admin01
	Reden van uitdiensttreding TerminationReason	De reden voor het vertrek van de medewerker, zoals ‘Vrijwillig ontslag’ of ‘Onvrijwillig, wegens prestaties’.
Beschrijving Dit attribuut geeft context bij het einde van de levenscyclus van een medewerker bij het bedrijf. Het deelt uitdiensttredingen in verschillende categorieën in en helpt zo het personeelsverloop te begrijpen. Bij process mining is dit een belangrijke dimensie voor het analyseren van patronen in personeelsverloop. Door te filteren op reden van uitdiensttreding kunnen analisten onderzoeken of bepaalde ervaringen in het proces, zoals lange promotiecycli of weinig prestatiebeoordelingen, samenhangen met vrijwillig vertrek. Met dit inzicht kan HR gerichte strategieën ontwikkelen om medewerkers te behouden. Waarom dit belangrijk is Dit geeft belangrijke context voor de analyse van personeelsverloop. Je kunt vrijwillig en onvrijwillig vertrek onderscheiden en de strategie voor personeelsbehoud hierop afstemmen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM. Dit is een standaardveld dat tijdens het proces van uitdiensttreding in Core HR wordt vastgelegd. Voorbeelden Vrijwillig, ontslagname voor een andere kansOnvrijwillig, wegens prestatiesOnvrijwillig, wegens personeelsinkrimpingPensioen
	Wervingsbron RecruitmentSource	Het kanaal waarlangs de medewerker is geworven, zoals ‘LinkedIn’, ‘Aanbeveling door medewerker’ of ‘Bedrijfswebsite’.
Beschrijving Dit attribuut houdt bij waar een succesvolle aanwerving vandaan komt. Het geeft aan welk wervingskanaal tot de sollicitatie en vervolgens de indiensttreding heeft geleid. Deze data wordt meestal vroeg in het wervingsproces vastgelegd en aan het dossier van de nieuwe medewerker gekoppeld. Analyse van wervingsbronnen helpt bij het verbeteren van de wervingsstrategie. Het dashboard ‘Prestaties van wervingsbronnen’ gebruikt deze data om conversiepercentages, de tijd tot indiensttreding en de kwaliteit van nieuwe medewerkers per kanaal te meten. Zo kun je wervingsinspanningen en budget richten op de effectiefste en efficiëntste bronnen. Waarom dit belangrijk is Dit is nodig om de effectiviteit van verschillende wervingskanalen te beoordelen en de wervingsstrategie en uitgaven te verbeteren. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM Onboarding of Oracle Recruiting Cloud. Deze informatie wordt vaak tijdens het sollicitatieproces vastgelegd. Voorbeelden LinkedInAanbeveling door medewerkerCarrièrepagina van het bedrijfIndeed
	Bedrijfseenheid BusinessUnitName	De grotere bedrijfsdivisie of eenheid waartoe de medewerker behoort.
Beschrijving Een bedrijfseenheid is een organisatiestructuur op hoog niveau. Deze vertegenwoordigt vaak een afzonderlijke productlijn, dienstensector of geografische regio. Ze geeft een breder beeld van de organisatie dan een afdeling. Procesanalyse op het niveau van de bedrijfseenheid helpt het management om prestaties tussen grote divisies te vergelijken. Zo kun je structurele problemen of goede werkwijzen binnen een grote bedrijfseenheid herkennen en vervolgens aanpakken of delen met de rest van de organisatie. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je procesmetrieken op hoofdlijnen samenvoegen en vergelijken tussen grote organisatieonderdelen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM. Dit maakt meestal deel uit van de toewijzingsgegevens en organisatiehiërarchie van de medewerker. Voorbeelden ConsumentenproductenBedrijfssoftwareClouddienstenWereldwijde consultancy
	Bronsysteem SourceSystem	Geeft aan uit welk systeem de gebeurtenisdata zijn gehaald, bijvoorbeeld ‘Oracle HCM Onboarding’.
Beschrijving Dit attribuut vermeldt uit welk informatiesysteem elke gebeurtenis afkomstig is. In een complexe HR-omgeving kan medewerkersdata afkomstig zijn uit het centrale HCM-systeem, een aparte onboardingmodule, een salarisadministratiesysteem of een tool voor prestatiebeheer. Door bij elke gebeurtenis het bronsysteem te vermelden, kun je data beheren en problemen opsporen. Bij analyses helpt kennis van het bronsysteem om integratiepunten en mogelijke verschillen in de data te begrijpen. Als er bijvoorbeeld vertragingen optreden bij het instellen van de salarisadministratie, is het nuttig om te weten of de gebeurtenissen uit het centrale HCM-systeem of uit een aparte salarisapplicatie komen. Waarom dit belangrijk is Dit geeft belangrijke context over de herkomst van de data. Die informatie is nuttig voor datavalidatie, integratieanalyses en inzicht in een proceslandschap met meerdere systemen. Waar vind je dit? Dit is meestal een vaste waarde die tijdens de data-extractie wordt toegevoegd om de herkomst van de dataset aan te geven. Voorbeelden OracleHCMOnboardingOracleCoreHROracleRecruiting
	Datum uitdiensttreding TerminationDate	De officiële laatste werkdag van een medewerker.
Beschrijving De datum van uitdiensttreding markeert het officiële einde van het dienstverband van een medewerker. Dit is een belangrijke datum in het offboardingproces en vormt het referentiepunt voor de laatste salarisberekening, het beëindigen van arbeidsvoorwaarden en het intrekken van systeemtoegang. Bij process mining gebruik je deze datum samen met de datum van indiensttreding om de totale duur van het dienstverband te berekenen. De datum vormt ook het uitgangspunt voor de analyse van offboarding. Zo kun je meten of alle offboardingtaken op tijd zijn afgerond ten opzichte van het vertrek van de medewerker. Waarom dit belangrijk is Dit markeert het einde van de levenscyclus van de medewerker. Je kunt hiermee de duur van het dienstverband berekenen en meten of het offboardingproces op tijd is afgerond. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM. Dit is een standaardveld dat tijdens het proces van uitdiensttreding in Core HR wordt vastgelegd. Voorbeelden 2024-05-312023-12-152024-01-05
	ID van de vacatureaanvraag JobRequisitionId	De unieke identificatiecode van de vacatureaanvraag die tot de indiensttreding van de medewerker heeft geleid.
Beschrijving Het ID van de vacatureaanvraag koppelt een nieuwe medewerker aan het oorspronkelijke verzoek om een functie te vervullen. Deze identificatiecode verbindt werving en onboarding met eerdere stappen in de levenscyclus van talentwerving. Met dit ID kun je het volledige proces van begin tot eind analyseren, vanaf het moment waarop de vacature werd geopend. Het is nodig om de volledige KPI ‘Tijd tot indiensttreding’ te berekenen en te analyseren hoe kenmerken van de vacatureaanvraag, zoals prioriteit of functieniveau, het verdere wervings- en onboardingproces beïnvloeden. Waarom dit belangrijk is Dit koppelt het traject van de medewerker aan het oorspronkelijke verzoek om iemand aan te nemen. Zo kun je de tijd tot indiensttreding van begin tot eind analyseren en de uitkomst van de werving verbinden aan de gegevens van de vacatureaanvraag. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle Recruiting Cloud of HCM. Dit ID wordt aangemaakt in de wervingsmodule en hoort bij het dossier van de nieuwe medewerker. Voorbeelden REQ-2023-05-102JR-FIN-00348001567
	Kritieke functie IsCriticalRole	Een aanduiding die aangeeft of de functie van de medewerker van groot belang is voor het succes van de organisatie.
Beschrijving Dit is een afgeleid booleaans attribuut dat aangeeft of een functie essentieel is voor de continuïteit van de bedrijfsvoering of voor strategische initiatieven, of unieke vaardigheden vereist die moeilijk te vervangen zijn. HR en het management houden deze indeling meestal bij op basis van de personeelsplanning. Deze markering is nodig om de KPI ‘Verlooppercentage in kritieke functies’ te berekenen. Zo richt de analyse zich specifiek op het vertrek van belangrijke medewerkers en kan de organisatie de inspanningen om hen te behouden richten op de plekken waar die het meeste effect hebben. Met filters op dit attribuut laten dashboards procesproblemen zien die de belangrijkste medewerkers raken. Waarom dit belangrijk is Zo kan de organisatie het verloop onder de belangrijkste medewerkers gericht volgen en analyseren, en de inspanningen om hen te behouden daarop afstemmen. Waar vind je dit? Dit wordt afgeleid door het attribuut ‘JobRole’ te vergelijken met een vooraf vastgestelde lijst van kritieke functies die door de organisatie is aangeleverd. Voorbeelden truefalse
	Laatste data-update LastDataUpdate	De timestamp die aangeeft wanneer de data voor deze gebeurtenis voor het laatst vanuit het bronsysteem is vernieuwd.
Beschrijving Dit attribuut registreert wanneer de data voor het laatst is geëxtraheerd en in de process mining-omgeving is geladen. Het is een metadataveld dat aangeeft hoe actueel de dataset is, niet wanneer een bedrijfsgebeurtenis plaatsvond. Deze informatie laat zien hoe actueel de analyse en dashboards zijn. Zo weet je of je naar data van gisteren, vorige week of vorige maand kijkt. Dat is belangrijk om beslissingen te nemen op basis van actuele informatie. De laatste data-update staat meestal duidelijk op dashboards, zodat iedereen die ze bekijkt deze context heeft. Waarom dit belangrijk is Dit maakt duidelijk hoe actueel de data is. Zo kunnen gebruikers inschatten hoe recent de procesanalyse is en de getoonde inzichten op waarde schatten. Waar vind je dit? Deze timestamp wordt aan het einde van een geslaagde data-update aangemaakt door de datapijplijn of ETL-tool. Voorbeelden 2024-05-21T04:00:00Z2024-05-20T04:00:00Z
	Locatie Location	De fysieke werklocatie of het land waar de medewerker werkt.
Beschrijving Dit attribuut geeft de geografische locatie aan, zoals het kantoor, de stad of het land waar de medewerker werkt. HR-processen kunnen sterk verschillen door lokale arbeidswetgeving en regionale bedrijfspraktijken. Door locatie als dimensie te gebruiken, kun je regionale verschillen in procesprestaties herkennen. Zo kan het afronden van achtergrondcontroles in bepaalde landen langer duren door lokale regels. Daarmee kun je processen per regio volgen en verbeteren. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je processen geografisch analyseren en regionale verschillen in doorlooptijden, compliance en processtromen herkennen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM. Dit maakt standaard deel uit van de toewijzings- of persoonsgegevens van de medewerker. Voorbeelden USADuitslandIndiaVerenigd Koninkrijk
	Prestatiebeoordeling PerformanceRating	De beoordeling die een medewerker tijdens een beoordelingscyclus krijgt, zoals ‘Overtreft verwachtingen’.
Beschrijving Dit attribuut legt de uitkomst van een prestatiebeoordeling vast. De beoordeling geeft een kwantitatieve of kwalitatieve maatstaf voor de prestaties van een medewerker ten opzichte van doelen en verwachtingen van het bedrijf. In combinatie met de processtroom kan analyse van deze data waardevolle inzichten opleveren. Zo kun je verbanden onderzoeken tussen beoordelingen en promotietijden, of nagaan of goed presterende medewerkers die ontslag nemen frustraties door het proces hebben ervaren, zoals vertraagde functiewijzigingen. Dit attribuut is een belangrijk onderdeel van het dashboard ‘Naleving van de beoordelingscyclus’. Waarom dit belangrijk is Dit voegt een kwalitatieve uitkomst toe aan gebeurtenissen rond prestatiebeoordelingen. Zo kun je analyseren hoe prestaties samenhangen met loopbaanontwikkeling en het behoud van medewerkers. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van de module Performance Management van Oracle HCM. Deze informatie staat meestal in beoordelingsformulieren of -records. Voorbeelden Overtreft verwachtingenVoldoet aan verwachtingenMoet verbeteren5
	Salarisadministratie op tijd ingericht PayrollSetupOnTime	Een markering die aangeeft of de salarisadministratie voor een medewerker vóór de officiële startdatum is ingericht.
Beschrijving Dit berekende booleaanse attribuut meet of een belangrijke onboarding-SLA wordt nageleefd: de salarisadministratie moet vóór de startdatum van de medewerker zijn ingericht. Hiervoor wordt de timestamp van de activiteit ‘Payroll Setup Completed’ vergeleken met de ‘Hire Date’ van de medewerker. Dit attribuut ondersteunt rechtstreeks de KPI ‘Percentage salarisadministratie op tijd ingericht’. Een datumvergelijking wordt omgezet in een eenvoudige waar-of-onwaarwaarde, zodat je compliance eenvoudig kunt filteren, optellen en visualiseren in dashboards. Zo zie je snel welke afdelingen of regio’s moeite hebben om de salarisadministratie op tijd in te richten, een belangrijke factor voor de tevredenheid van nieuwe medewerkers. Waarom dit belangrijk is Het meet rechtstreeks of een belangrijke onboarding-SLA wordt nageleefd. Zo krijg je een duidelijke metriek voor de efficiëntie van de salarisadministratie en het effect daarvan op de ervaring van nieuwe medewerkers. Waar vind je dit? Dit wordt tijdens de datatransformatie berekend door voor elke case de ‘EventTimestamp’ van de activiteit ‘Payroll Setup Completed’ te vergelijken met het attribuut ‘HireDate’. Voorbeelden truefalse
	Status achtergrondcontrole BackgroundCheckStatus	De einduitkomst van de achtergrondcontrole, zoals ‘Afgerond, geen bijzonderheden’ of ‘Beoordeling vereist’.
Beschrijving Dit attribuut legt de uitkomst vast van de achtergrondcontrole, een belangrijke controle in het onboardingproces. De status bepaalt of het wervingsproces zonder extra stappen kan doorgaan of dat aanvullende controles nodig zijn. Analyse van de verschillende statussen kan inzicht geven in de kwaliteit van kandidaten uit verschillende wervingsbronnen. Deze informatie is ook nodig voor het dashboard ‘Doorlooptijd achtergrondcontrole’: cases die extra beoordeling vereisen, hebben vaak een langere doorlooptijd. Zo voorkom je dat je de data verkeerd interpreteert. Waarom dit belangrijk is Dit geeft de uitkomst van een belangrijke onboardingstap weer. Zo krijgt de analyse van doorlooptijden meer context en kun je herstelwerk of uitzonderingsroutes herkennen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM Onboarding. Deze data kan afkomstig zijn uit de onboardingmodule of van een geïntegreerde externe aanbieder van achtergrondcontroles. Voorbeelden Afgerond, geen bijzonderhedenBeoordeling vereistGeannuleerdBezig
	Type medewerker EmployeeType	Deelt het dienstverband van de medewerker in categorieën in, zoals ‘Fulltime’, ‘Parttime’ of ‘Contractant’.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan wat voor soort dienstverband iemand heeft. Verschillende typen medewerkers volgen vaak verschillende procesvarianten voor onboarding, prestatiebeheer en offboarding. Analyse op basis van het type medewerker kan duidelijke verschillen laten zien. Zo kan het onboardingproces voor een contractant veel korter zijn en minder stappen bevatten dan dat voor een fulltime medewerker. Door de analyse op dit attribuut te segmenteren, kun je zinvolle vergelijkingen maken en verbeterkansen voor elk type dienstverband herkennen. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je processen analyseren per type dienstverband en verschillende procesroutes en vereisten voor verschillende typen medewerkers herkennen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van Oracle HCM. Dit maakt deel uit van de standaardtoewijzingsgegevens van medewerkers in Core HR. Voorbeelden Fulltime medewerkerParttime medewerkerContractantStagiair
	Voldoet aan de regels IsCompliant	Een markering die aangeeft of een case het verwachte procespad heeft gevolgd volgens de complianceregels.
Beschrijving Dit berekende booleaanse attribuut controleert of de gebeurtenissen in de levenscyclus van een medewerker voldoen aan vooraf vastgestelde compliancemodellen of bedrijfsregels. Een regel kan bijvoorbeeld voorschrijven dat een antecedentenonderzoek is afgerond voordat een aanbod definitief wordt, of dat bepaalde training binnen 30 dagen na indiensttreding wordt toegewezen. Dit attribuut ondersteunt rechtstreeks de KPI ‘Percentage HR-complianceovertredingen’. Door cases te markeren die niet aan de regels voldoen, kun je compliancerisico’s eenvoudig kwantificeren en met oorzaakanalyse achterhalen waarom afwijkingen optreden. Zo wordt een complexe compliancecontrole teruggebracht tot één veld dat je eenvoudig kunt rapporteren en volgen. Waarom dit belangrijk is Het meet in hoeverre belangrijke bedrijfsregels en voorschriften worden nageleefd. Zo kun je compliancerisico’s actief volgen en beperken. Waar vind je dit? Dit wordt berekend in de process mining-tool of de datatransformatielaag door bedrijfsregels toe te passen op de volgorde van activiteiten en de bijbehorende attributen. Voorbeelden truefalse

Verplicht Aanbevolen Optioneel

Activiteiten in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Dit zijn de belangrijke processtappen en mijlpalen die je in het event log vastlegt voor een nauwkeurige procesontdekking en optimalisatie.

6 Aanbevolen 9 Optioneel

	Activiteit	Beschrijving
	Aanbod geaccepteerd	Deze activiteit markeert het moment waarop een kandidaat het aanbod formeel accepteert. Dit is de start van de preboarding- en onboardingprocessen in Oracle HCM.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijk startpunt in het traject van de medewerker. Door de tijd tussen deze gebeurtenis en de volgende stappen te analyseren, meet je hoe efficiënt de overdracht van werving naar onboarding verloopt. Waar vind je dit? Meestal vastgelegd in de wervingsmodule wanneer de status van het aanbod aan een kandidaat wordt gewijzigd in ‘Accepted’ of een vergelijkbare status. Daarmee start het onboardingtraject. Vastleggen Afgeleid uit een statuswijziging van het aanbodrecord van de kandidaat. Gebeurtenistype inferred
	Medewerker in dienst	Dit is de officiële datum waarop de medewerker in dienst treedt en actief deel gaat uitmaken van de organisatie. Het record verandert hiermee in het HR-systeem van een toekomstige medewerker in een actieve medewerker.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijke mijlpaal in de levenscyclus van de medewerker. De datum vormt de basis voor het meten van de onboardingduur en de tijd tot productiviteit. Waar vind je dit? Dit komt overeen met het invullen van het veld ‘Hire Date’ en de wijziging van de HR-status van de medewerker in ‘Active’. Dit is een standaardtransactie in de Core HR-module. Vastleggen Vastgelegd op basis van de ingangsdatum van de actie ‘Hire’ in het record van de medewerker. Gebeurtenistype explicit
	Offboardingtaken afgerond	Deze activiteit markeert de afronding van alle vereiste offboardingstappen, zoals het inleveren van bedrijfsmiddelen, kennisoverdracht en de laatste salarisverwerking. Hiermee wordt het personeelsdossier correct afgesloten.
Waarom dit belangrijk is Dit is de laatste activiteit in de levenscyclus van een medewerker. Het is het eindpunt voor het meten van de gemiddelde doorlooptijd van offboarding en voor het controleren of het proces aan de regels voldoet en efficiënt verloopt. Waar vind je dit? Afgeleid van de afronding van het hoofdtraject of de checklist voor offboarding die in Oracle HCM aan de medewerker is toegewezen. Vastleggen Afgeleid van de timestamp waarop het volledige offboardingtraject is afgerond, of van de laatste taak in de reeks. Gebeurtenistype inferred
	Onboardingtraject gestart	Deze activiteit geeft aan dat het formele onboardingplan of de checklist voor de nieuwe medewerker is aangemaakt en toegewezen. Dit is de officiële start van de onboarding in het systeem.
Waarom dit belangrijk is Dit markeert de overgang van preboarding naar actieve onboarding. Het is een belangrijke mijlpaal om de totale onboardingdoorlooptijd en de consistentie te meten. Waar vind je dit? Dit is een expliciet geregistreerde gebeurtenis. Een HR-specialist of geautomatiseerd proces wijst een onboardingtraject toe aan het record van de toekomstige medewerker of medewerker. Vastleggen Geregistreerd op basis van de aanmaakgebeurtenis van het onboardingtraject dat aan de medewerker is toegewezen. Gebeurtenistype explicit
	Salarisadministratie ingericht	Dit markeert het moment waarop de gegevens van de nieuwe medewerker volledig zijn verwerkt en de medewerker actief is in het salarissysteem. Het gaat onder meer om bankgegevens, belastinginhoudingen en salarisinformatie.
Waarom dit belangrijk is Een tijdige inrichting van de salarisadministratie is belangrijk voor de tevredenheid van nieuwe medewerkers en geeft aan hoe efficiënt HR werkt. Met deze activiteit meet je de KPI voor tijdige inrichting van de salarisadministratie. Waar vind je dit? Af te leiden uit de afronding van salarisgerelateerde taken in het onboardingtraject of uit een statuswijziging in de salarisadministratiemodule voor die medewerker. Vastleggen Afgeleid uit de afrondingsdatum van alle salarisgerelateerde onboardingtaken. Gebeurtenistype inferred
	Uitdiensttreding gestart	Dit is het formele begin van het offboardingproces, na een ontslagname of een besluit om het dienstverband te beëindigen. Hiermee worden alle volgende offboardingtaken gestart.
Waarom dit belangrijk is Deze gebeurtenis markeert het begin van de laatste fase in de levenscyclus van een medewerker. Dit is het startpunt voor het meten van de doorlooptijd van offboarding en het analyseren van personeelsverloop. Waar vind je dit? Dit is een expliciete HR-actie in Oracle Core HR. De actie wordt vastgelegd wanneer een manager of HR-beheerder een verzoek tot beëindiging van het dienstverband indient. Vastleggen Afkomstig van de ingangsdatum van de actie ‘Uitdiensttreding’ in het personeelsdossier. Gebeurtenistype explicit
	Achtergrondcontrole afgerond	Dit markeert de succesvolle afronding van de achtergrondcontrole. De uitkomst bepaalt of het wervingsproces verder kan.
Waarom dit belangrijk is De timestamp van deze gebeurtenis is belangrijk om de totale doorlooptijd van de achtergrondcontrole te berekenen. Vertraging heeft direct gevolgen voor de startdatum van de medewerker. Waar vind je dit? Vastgelegd wanneer de status van de taak ‘Background Check’ in het onboardingtraject van de medewerker wordt gewijzigd in ‘Completed’ of ‘Cleared’. Vastleggen Afgeleid uit de statuswijziging van de taak voor de achtergrondcontrole naar een definitieve status, zoals ‘completed’. Gebeurtenistype inferred
	Achtergrondcontrole gestart	Dit markeert de formele start van de achtergrondcontrole voor een nieuwe medewerker. Meestal wordt dit beheerd als een specifieke taak in de onboardingchecklist of het onboardingtraject.
Waarom dit belangrijk is De duur van achtergrondcontroles is vaak een bottleneck. Door de starttijd bij te houden, kun je de KPI voor de doorlooptijd van achtergrondcontroles meten en verbeteren. Waar vind je dit? Waarschijnlijk vastgelegd wanneer de taak ‘Background Check’ wordt toegewezen of de status ervan verandert in ‘In Progress’ in het onboardingtraject van de medewerker in Oracle HCM. Vastleggen Afgeleid uit de statuswijziging of aanmaakdatum van de taak voor de achtergrondcontrole. Gebeurtenistype inferred
	Exitgesprek gevoerd	Markeert de afronding van het exitgesprek met de vertrekkende medewerker. Dit wordt vaak als taak opgenomen in een offboardingtraject.
Waarom dit belangrijk is Levert kwalitatieve data op over de redenen voor vertrek. Door de afronding bij te houden, zorg je ervoor dat deze waardevolle feedback steeds wordt verzameld. Waar vind je dit? Wordt meestal bijgehouden als handmatige taak in een offboardingchecklist of -traject. De gebeurtenis markeert de afronding van deze taak. Vastleggen Afgeleid van de voltooiingsdatum van de taak ‘Exitgesprek’ in het offboardingtraject. Gebeurtenistype inferred
	Functiewijziging gestart	Dit markeert het begin van een proces om de functie, afdeling of standplaats van een medewerker te wijzigen. Het kan gaan om een promotie, een horizontale overplaatsing of een andere interne overstap.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit is het startpunt voor het meten van de efficiëntie van interne mobiliteit. Een lange tijd tussen de start en goedkeuring kan wijzen op bottlenecks in het proces. Waar vind je dit? Wordt vastgelegd wanneer een manager of HR-specialist in Core HR voor een medewerker de actie ‘Functie wijzigen’ of ‘Promotie’ start. Vastleggen Afkomstig uit het transactielogboek van HR-acties zoals ‘Functiewijziging’, ‘Overplaatsing’ of ‘Promotie’. Gebeurtenistype explicit
	Gegevens nieuwe medewerker ingediend	Dit geeft aan dat de nieuwe medewerker de taken voor het verzamelen van persoonsgegevens heeft afgerond. Het gaat onder meer om persoonlijke gegevens, belastingformulieren en andere vereiste documenten.
Waarom dit belangrijk is Het is belangrijk dat deze activiteit volledig en op tijd wordt afgerond, bijvoorbeeld voor de inrichting van de salarisadministratie. Vertraging kan later in het proces grote problemen veroorzaken. Waar vind je dit? Afgeleid uit de timestamp waarop een specifieke taak of groep taken voor het verzamelen van persoonsgegevens in het onboardingtraject is afgerond. Vastleggen Afgeleid uit de afrondingsdatum van de taak ‘Personal Information’ of een vergelijkbare taak. Gebeurtenistype inferred
	I-9-controle afgerond	Dit markeert de afronding van het verplichte Amerikaanse formulier I-9, Employment Eligibility Verification. Dit is een verplichte compliancestap voor alle medewerkers in de Verenigde Staten.
Waarom dit belangrijk is Door deze activiteit te volgen, zorg je dat je aan wettelijke eisen voldoet en juridische boetes voorkomt. Deze stap is verplicht bij onboarding. Waar vind je dit? Vastgelegd op basis van de afrondingsstatus van de specifieke I-9-taak in het onboardingtraject van Oracle HCM. Deze taak bevat vaak aparte velden voor verificatiedatums. Vastleggen Afgeleid uit de afrondingsstatus en timestamp van de Form I-9-taak. Gebeurtenistype inferred
	Prestatiebeoordeling uitgevoerd	Dit markeert de afronding van een formele beoordelingscyclus voor een medewerker. Dit gebeurt regelmatig tijdens het dienstverband.
Waarom dit belangrijk is Door de frequentie en regelmaat van beoordelingen te analyseren, zie je of het beoordelingsbeleid wordt gevolgd en hoe dit samenhangt met de ontwikkeling en het behoud van medewerkers. Waar vind je dit? Deze informatie wordt vastgelegd in de module Performance Management van Oracle HCM. De gebeurtenis komt overeen met de definitieve goedkeuring of de status ‘voltooid’ van een beoordelingsdocument. Vastleggen Afgeleid van de voltooiingsdatum van het beoordelingsformulier of -proces. Gebeurtenistype inferred
	Promotie goedgekeurd	Deze activiteit markeert de definitieve goedkeuring van de promotie van een medewerker. Dit is een belangrijke positieve mijlpaal in de loopbaan van de medewerker.
Waarom dit belangrijk is Deze gebeurtenis sluit het proces voor interne mobiliteit af. Zo kun je de KPI voor de goedkeuringstijd van interne mobiliteit berekenen en de snelheid van loopbaanontwikkeling analyseren. Waar vind je dit? Wordt vastgelegd wanneer de promotietransactie in de workflow definitief wordt goedgekeurd. De ingangsdatum van de promotie wordt geregistreerd. Vastleggen Wordt vanuit het workflowsysteem vastgelegd zodra de promotie definitief is goedgekeurd. Gebeurtenistype explicit
	Training toegewezen	Deze activiteit geeft aan dat verplichte of functiegebonden training aan de nieuwe medewerker is toegewezen. Dit gebeurt meestal via een geïntegreerd Learning Management System (LMS).
Waarom dit belangrijk is Zo zijn nieuwe medewerkers voorbereid op hun functie en voldoen ze aan de regels. Door deze activiteit te analyseren, meet je hoe vaak trainingen op tijd worden toegewezen en ontdek je hiaten. Waar vind je dit? Vastgelegd vanuit Oracle Learning Cloud of een koppeling met een LMS van een andere leverancier. De gebeurtenis is het aanmaken van een trainingstoewijzing die aan het medewerker-ID is gekoppeld. Vastleggen Geregistreerd wanneer een leerbeheerder of automatische regel een cursus aan de medewerker toewijst. Gebeurtenistype explicit

Aanbevolen Optioneel

Extractiegidsen

Zo haal je data op uit Oracle HCM Onboarding

Stappen

Open BI Publisher: Log in op je Oracle HCM Cloud-instance. Ga via het menu Navigator naar Tools > Reports and Analytics. Klik op Browse Catalog om de interface van Business Intelligence Publisher te openen.
Maak een datamodel: Klik in de catalogus op het vervolgkeuzemenu New en selecteer Data Model. De editor voor datamodellen wordt geopend.
Stel een SQL Query-dataset in: Klik in de Diagram-weergave van de editor op het pictogram + en selecteer SQL Query. Er verschijnt een dialoogvenster.
Configureer de dataset: Geef de dataset een naam, bijvoorbeeld DS_EmployeeLifecycle, selecteer ApplicationDB_HCM als Data Source en stel Type of SQL in op Standard SQL.
Voer de SQL-query in: Kopieer de volledige SQL-query uit het querygedeelte van dit document en plak deze in het tekstvak SQL Query. De query haalt alle benodigde gebeurtenissen uit de levenscyclus op.
Stel parameters in: De query gebruikt de parameters :p_start_date en :p_end_date om te filteren. Ga naar het gedeelte Parameters van het datamodel, klik op + en maak twee parameters met precies deze namen. Stel het datatype in op Date en maak beide parameters verplicht.
Sla het datamodel op: Sla het datamodel op in een gedeelde map en geef het een duidelijke naam, bijvoorbeeld Employee Lifecycle Event Log Data Model.
Maak een rapport: Ga terug naar de catalogus, klik op New en selecteer Report. Kies in de wizard Use Data Model en selecteer het datamodel dat je zojuist hebt opgeslagen.
Stel de rapportindeling in: De wizard begeleidt je bij de indeling. Kies een eenvoudige Table-indeling en groepeer de data niet. Stel CSV in als standaarduitvoerformaat. Dit doe je in de indeling View a List door bij de rapportinstellingen de andere uitvoerformaten uit te schakelen.
Sla het rapport op en voer het uit: Sla het rapport op in dezelfde map als het datamodel. Klik op View Report om het uit te voeren. Je wordt gevraagd om een begin- en einddatum in te voeren. Het systeem genereert vervolgens het CSV-bestand met het event log en downloadt dit.
Plan de extractie (optioneel): Plan het rapport automatisch in voor doorlopende monitoring. Zoek het opgeslagen rapport in de catalogus, klik op More en vervolgens op Schedule. Stel de frequentie, datumparameters (bijvoorbeeld met datumfuncties) en de afleverlocatie in, zoals een contentserver.

Configuratie

Machtigingen: De gebruiker die het rapport maakt en uitvoert, heeft een rol met BI Administrator- of BI Author-rechten nodig en de juiste datatoegang om HCM-persoons-, toewijzings-, wervings- en prestatiegegevens te bekijken.
Databron: Het datamodel moet de databron ApplicationDB_HCM gebruiken. Deze biedt rechtstreekse toegang tot de transactietabellen.
Filteren op datumbereik: De parameters p_start_date en p_end_date zijn belangrijk om de hoeveelheid data te beheersen. Overweeg voor de eerste extractie een periode van de afgelopen 12 tot 24 maanden. Plan voor latere incrementele ladingen een rapport in voor de voorafgaande week of maand.
Uitvoerformaat: Stel CSV verplicht in als standaarduitvoerformaat van het rapport. Zo krijg je een overzichtelijk tabelbestand dat process mining-tools rechtstreeks kunnen inlezen, zonder verdere transformatie.
Prestaties: Bij organisaties met tienduizenden medewerkers kan deze volledige query veel tijd kosten. Plan grote extracties buiten piekuren om de systeemprestaties voor andere gebruikers niet te beïnvloeden.

Voorbeeldquery sql

WITH EmployeeData AS (
  SELECT
    papf.person_id,
    papf.person_number,
    paam.assignment_id,
    paam.effective_start_date,
    paam.effective_end_date,
    ppnf.full_name,
    haouf.name AS department_name,
    pjfl.name AS job_role,
    paam.recruitment_activity_id,
    paam.original_date_of_hire,
    pdp.reason_code AS termination_reason
  FROM
    per_all_people_f papf
    JOIN per_person_names_f ppnf ON papf.person_id = ppnf.person_id AND ppnf.name_type = 'GLOBAL'
    JOIN per_all_assignments_m paam ON papf.person_id = paam.person_id
    LEFT JOIN hr_all_organization_units_f_vl haouf ON paam.organization_id = haouf.organization_id
    LEFT JOIN per_jobs_f_vl pjfl ON paam.job_id = pjfl.job_id
    LEFT JOIN per_periods_of_service ppos ON paam.period_of_service_id = ppos.period_of_service_id
    LEFT JOIN per_termination_details_f ptdf ON ppos.period_of_service_id = ptdf.period_of_service_id
    LEFT JOIN per_reasons_vl pdp ON ptdf.termination_reason_id = pdp.reason_id
  WHERE
    paam.assignment_type IN ('E', 'C', 'N') AND paam.primary_flag = 'Y'
    AND SYSDATE BETWEEN papf.effective_start_date AND papf.effective_end_date
    AND SYSDATE BETWEEN ppnf.effective_start_date AND ppnf.effective_end_date
    AND SYSDATE BETWEEN paam.effective_start_date AND paam.effective_end_date
    AND SYSDATE BETWEEN haouf.effective_start_date(+) AND haouf.effective_end_date(+)
    AND SYSDATE BETWEEN pjfl.effective_start_date(+) AND pjfl.effective_end_date(+)
)
-- 1. Offer Accepted
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Offer Accepted' AS "ActivityName",
  CAST(offers.accepted_on AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  offers.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  subs.source_type AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM irc_offers offers
JOIN irc_submissions subs ON offers.submission_id = subs.submission_id
JOIN EmployeeData ed ON subs.person_id = ed.person_id
WHERE offers.offer_status = 'EXTENDED' AND offers.offer_resolution = 'ACCEPTED'
AND offers.accepted_on BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 2. Background Check Initiated & 3. Background Check Completed
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  CASE WHEN task.task_status = 'COMPLETED' THEN 'Background Check Completed' ELSE 'Background Check Initiated' END AS "ActivityName",
  CASE WHEN task.task_status = 'COMPLETED' THEN CAST(task.actual_completion_date AS TIMESTAMP) ELSE CAST(task.creation_date AS TIMESTAMP) END AS "EventTimestamp",
  CAST(task.actual_completion_date AS TIMESTAMP) AS "EventEndTime",
  task.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_allocated_tasks task
JOIN per_checklist_definitions_vl chk ON task.checklist_id = chk.checklist_id
JOIN EmployeeData ed ON task.person_id = ed.person_id
WHERE chk.category = 'ONBOARDING' AND chk.name LIKE '%Background Check%'
AND (task.creation_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD') OR task.actual_completion_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD'))

UNION ALL

-- 4. Onboarding Journey Initiated
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Onboarding Journey Initiated' AS "ActivityName",
  CAST(journey.creation_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  journey.created_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_allocated_checklists journey
JOIN per_checklist_definitions_vl chk ON journey.checklist_id = chk.checklist_id
JOIN EmployeeData ed ON journey.person_id = ed.person_id
WHERE chk.category IN ('ONBOARDING', '[Your Onboarding Journey Category]')
AND journey.creation_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 5. New Hire Data Submitted & 6. I-9 Verification Completed
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  CASE WHEN chk.name LIKE '%I-9%' THEN 'I-9 Verification Completed' ELSE 'New Hire Data Submitted' END AS "ActivityName",
  CAST(task.actual_completion_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  task.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_allocated_tasks task
JOIN per_checklist_definitions_vl chk ON task.checklist_id = chk.checklist_id
JOIN EmployeeData ed ON task.person_id = ed.person_id
WHERE chk.category = 'ONBOARDING' AND task.task_status = 'COMPLETED'
AND (chk.name LIKE '%Personal Data%' OR chk.name LIKE '%I-9%')
AND task.actual_completion_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 7. Employee Onboarded
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Employee Onboarded' AS "ActivityName",
  CAST(pao.actual_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  pao.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_action_occurrences pao
JOIN per_actions_vl pav ON pao.action_id = pav.action_id
JOIN EmployeeData ed ON pao.person_id = ed.person_id
WHERE pav.action_code = 'HIRE'
AND pao.actual_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 8. Payroll Setup Completed
SELECT 
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Payroll Setup Completed' AS "ActivityName",
  CAST(pra.effective_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  pra.created_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM pay_payroll_rel_actions pra
JOIN pay_payroll_assignments ppa ON pra.payroll_assignment_id = ppa.payroll_assignment_id
JOIN EmployeeData ed ON ppa.person_id = ed.person_id
WHERE pra.action_status = 'C' -- Completed
AND pra.action_type = 'H' -- Hire or Rehire
AND pra.effective_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 9. Training Assigned
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Training Assigned' AS "ActivityName",
  CAST(we.creation_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  CAST(we.completed_date AS TIMESTAMP) AS "EventEndTime",
  we.created_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM wlf_enrollments we
JOIN EmployeeData ed ON we.person_id = ed.person_id
WHERE we.creation_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 10. Performance Review Conducted
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Performance Review Conducted' AS "ActivityName",
  CAST(he.evaluation_complete_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  he.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM hra_evaluations he
JOIN EmployeeData ed ON he.person_id = ed.person_id
WHERE he.evaluation_status = 'COMPLETED'
AND he.evaluation_complete_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 11. Role Change Initiated & 12. Promotion Approved
SELECT 
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  CASE WHEN pao.action_reason = 'PROMOTION' THEN 'Promotion Approved' ELSE 'Role Change Initiated' END AS "ActivityName",
  CAST(pao.actual_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  pao.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  NULL AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_action_occurrences pao
JOIN per_actions_vl pav ON pao.action_id = pav.action_id
JOIN EmployeeData ed ON pao.person_id = ed.person_id
WHERE pav.action_code IN ('PROMOTION', 'TRANSFER', 'ASG_CHANGE')
AND pao.status = 'A' -- Approved
AND pao.actual_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 13. Termination Initiated
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  'Termination Initiated' AS "ActivityName",
  CAST(ptdf.creation_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  CAST(ptdf.actual_termination_date AS TIMESTAMP) AS "EventEndTime",
  ptdf.created_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  ed.termination_reason AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_termination_details_f ptdf
JOIN per_periods_of_service ppos ON ptdf.period_of_service_id = ppos.period_of_service_id
JOIN EmployeeData ed ON ppos.person_id = ed.person_id
WHERE ptdf.creation_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

UNION ALL

-- 14. Exit Interview Conducted & 15. Offboarding Tasks Completed
SELECT
  ed.person_number AS "EmployeeId",
  CASE WHEN chk.name LIKE '%Exit Interview%' THEN 'Exit Interview Conducted' ELSE 'Offboarding Tasks Completed' END AS "ActivityName",
  CAST(task.actual_completion_date AS TIMESTAMP) AS "EventTimestamp",
  NULL AS "EventEndTime",
  task.last_updated_by AS "UserId",
  ed.department_name AS "DepartmentName",
  ed.job_role AS "JobRole",
  NULL AS "RecruitmentSource",
  ed.termination_reason AS "TerminationReason",
  ed.original_date_of_hire AS "HireDate"
FROM per_allocated_tasks task
JOIN per_checklist_definitions_vl chk ON task.checklist_id = chk.checklist_id
JOIN EmployeeData ed ON task.person_id = ed.person_id
WHERE chk.category = 'OFFBOARDING' AND task.task_status = 'COMPLETED'
AND task.actual_completion_date BETWEEN TO_DATE(:p_start_date, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:p_end_date, 'YYYY-MM-DD')

Stappen

Open BI Cloud Connector (BICC): Log in op je Oracle Cloud Applications-instance en open de BICC-console. Deze staat meestal onder Tools en heet ‘BI Cloud Connector’.
Configureer externe opslag: Stel voordat je een extract maakt de opslaglocatie voor de databestanden in. Ga naar ‘Configure External Storage’ en maak verbinding met Oracle Universal Content Management (UCM) of een OCI Object Storage-bucket. BICC plaatst de geëxtraheerde CSV-bestanden op deze locatie.
Schakel HCM in: Selecteer in de BICC-console ‘Manage Offerings’. Controleer of de aanbieding ‘Human Capital Management’ is ingeschakeld. Dan zijn alle HCM-gerelateerde Public View Objects (PVO’s) beschikbaar voor extractie.
Zoek en selecteer PVO’s: Ga naar ‘Manage Extract Objects’. Zoek en selecteer de PVO’s die nodig zijn voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding. Belangrijke PVO’s bevatten gegevens over werving (aanbiedingen), onboarding (Journeys, Tasks), Core HR (Person, Assignments, Work Relationship), talent (prestaties) en leren (training). Raadpleeg het querygedeelte voor een volledige lijst.
Selecteer kolommen voor elke PVO: Klik bij elke geselecteerde PVO op het pictogram ‘Configure’. Schakel standaard alle kolommen uit en selecteer vervolgens alleen de kolommen die nodig zijn voor het event log, zoals Person ID, relevante datums (Hire Date, Task Completion Date, Offer Accepted Date) en attributen zoals Department, Job Role en Status. Zo beperk je de omvang en complexiteit van de extractie.
Maak een extractieschema: Ga naar ‘Manage Extract Schedules’ en maak een schema. Geef het een duidelijke naam, bijvoorbeeld ‘ProcessMining_HireToRetire_Extract’.
Voeg PVO’s aan het schema toe: Voeg de PVO’s uit stap 5 toe aan het nieuwe schema. Je kunt voor elke PVO geavanceerde filters instellen.
Pas datumfilters toe: Beperk de hoeveelheid data door te filteren op de kolom LastUpdatedDate, die in de meeste PVO’s beschikbaar is. Zo kun je incrementeel extraheren, wat belangrijk is voor doorlopende monitoring. Voor de eerste uitvoering heb je mogelijk een ruimer filter of helemaal geen filter nodig om historische data op te halen.
Plan de taak in en voer deze uit: Plan de taak automatisch in, bijvoorbeeld dagelijks, of start deze handmatig met de knop ‘Start’. Je kunt de voortgang volgen in het dashboard ‘Manage Extract Schedules’.
Haal de geëxtraheerde data op: Na een geslaagde uitvoering staan de data als gecomprimeerde CSV-bestanden op de externe opslaglocatie die je in stap 2 hebt ingesteld. Download de bestanden en pak ze uit.
Transformeer en voeg de data samen tot een event log: BICC maakt voor elke PVO een CSV-bestand. Verwerk de bestanden met bijvoorbeeld Python en de bibliotheek pandas, of met een ETL-tool. Lees elk bestand in en hernoem de kolommen zodat ze overeenkomen met het schema van het event log (EmployeeId, ActivityName, EventTimestamp). Bepaal ActivityName op basis van de inhoud van het bestand, bijvoorbeeld door alle rijen uit het OfferPVO-extract de activiteit ‘Offer Accepted’ te geven. Voeg de verwerkte data uit alle bestanden samen in één tabel.
Exporteer het definitieve event log: Sla de samengevoegde tabel op als één CSV-bestand. Controleer of de kolomkoppen overeenkomen met de vereiste attributen en of de timestamps hetzelfde formaat hebben. Het bestand is nu klaar om naar het ProcessMind-platform te uploaden.

Configuratie

Aanbiedingen: Schakel de aanbieding ‘Human Capital Management’ in BICC in om toegang te krijgen tot de benodigde dataobjecten.
Public View Objects (PVO’s): Selecteer zorgvuldig een verzameling PVO’s die de volledige levenscyclus van medewerkers bestrijkt. Belangrijke objecten zijn HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.RecruitingAM.OfferPVO, HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.OnboardingAM.ChecklistTaskPVO, HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.CoreAM.WorkRelationshipPVO, HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.CoreAM.AssignmentPVO, HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.TalentManagementAM.PerformanceDocumentPVO en HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.CoreAM.ActionPVO.
Kolommen selecteren: Selecteer alleen de kolommen uit elke PVO die nodig zijn voor het event log. Zo verbeter je de prestaties en beperk je de bestandsgrootte. Gebruik de optie ‘Select All’ niet.
Incrementele extracties: Gebruik het filter LastUpdatedDate in het extractieschema om na de eerste historische lading alleen nieuwe of gewijzigde records op te halen. Dit is belangrijk voor goede prestaties en efficiënte dagelijkse updates.
Datumbereik: Overweeg voor de eerste lading van historische data de afgelopen 6 tot 12 maanden te extraheren, zodat je een bruikbare procesbasis hebt. Bij volgende incrementele ladingen loopt het datumbereik vanaf de laatste geslaagde uitvoering.
Vereisten: Gebruikers die BICC-extracties configureren, hebben een rol met de benodigde rechten nodig, meestal de applicatierol ‘BI Cloud Connector Administrator’ (BICC_ADMIN).

Voorbeeldquery sql

/*
This is a configuration plan for Oracle BI Cloud Connector (BICC).
It is not a single executable SQL script. Instead, it details which PVOs
and columns to select within the BICC user interface to generate the raw
data files needed for the Hire to Retire event log.
The post-processing script mentioned in the 'howto' section will use these
files to construct the final event log by mapping columns and assigning
the correct ActivityName.
*/

-- PVO 1: Offer Data
-- Purpose: Capture Offer Accepted events.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.RecruitingAM.OfferPVO
COLUMNS:
  - PersonId (as EmployeeId)
  - OfferAcceptedDate (as EventTimestamp)
  - [RecruitmentSource] (as RecruitmentSource)
  - [DepartmentName] (as DepartmentName)
  - [JobRole] (as JobRole)
EVENT_LOG_MAPPING:
  - ActivityName: 'Offer Accepted'
  - Filter: OfferAcceptedDate IS NOT NULL AND OfferStatus = 'ORA_ACCEPTED'

-- PVO 2: Onboarding and Offboarding Tasks
-- Purpose: Capture multiple task-based events from checklists.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.OnboardingAM.ChecklistTaskPVO
COLUMNS:
  - PersonId (as EmployeeId)
  - TaskName
  - TaskCreationDate
  - TaskCompletionDate
  - TaskPerformerPersonId (as UserId)
EVENT_LOG_MAPPING:
  - WHEN TaskName LIKE 'Background Check%' THEN ActivityName: 'Background Check Initiated', EventTimestamp: TaskCreationDate
  - WHEN TaskName LIKE 'Background Check%' AND TaskStatus = 'ORA_COMPLETED' THEN ActivityName: 'Background Check Completed', EventTimestamp: TaskCompletionDate
  - WHEN TaskName LIKE '%Personal Data%' AND TaskStatus = 'ORA_COMPLETED' THEN ActivityName: 'New Hire Data Submitted', EventTimestamp: TaskCompletionDate
  - WHEN TaskName LIKE '%I-9 Verification%' AND TaskStatus = 'ORA_COMPLETED' THEN ActivityName: 'I-9 Verification Completed', EventTimestamp: TaskCompletionDate
  - WHEN TaskName LIKE '%Payroll Setup%' AND TaskStatus = 'ORA_COMPLETED' THEN ActivityName: 'Payroll Setup Completed', EventTimestamp: TaskCompletionDate
  - WHEN TaskName LIKE '%Exit Interview%' AND TaskStatus = 'ORA_COMPLETED' THEN ActivityName: 'Exit Interview Conducted', EventTimestamp: TaskCompletionDate
  - WHEN [Category] = 'OFFBOARDING' AND TaskStatus = 'ORA_COMPLETED' THEN ActivityName: 'Offboarding Tasks Completed', EventTimestamp: TaskCompletionDate

-- PVO 3: Onboarding Journey Initiation
-- Purpose: Capture the start of the formal onboarding process.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.OnboardingAM.JourneyPVO
COLUMNS:
  - PersonId (as EmployeeId)
  - CreationDate (as EventTimestamp)
  - AssignorPersonId (as UserId)
  - JourneyStatus
EVENT_LOG_MAPPING:
  - ActivityName: 'Onboarding Journey Initiated'
  - Filter: JourneyStatus IS NOT NULL

-- PVO 4: Core HR Work Relationship
-- Purpose: Capture hire and termination events.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.CoreAM.WorkRelationshipPVO
COLUMNS:
  - PersonId (as EmployeeId)
  - DateStart (as HireDate, and as EventTimestamp for 'Employee Onboarded')
  - TerminationDate (as EventTimestamp for 'Termination Initiated')
  - [TerminationReason] (as TerminationReason)
EVENT_LOG_MAPPING:
  - ActivityName: 'Employee Onboarded', EventTimestamp: DateStart, Filter: DateStart IS NOT NULL
  - ActivityName: 'Termination Initiated', EventTimestamp: TerminationDate, Filter: TerminationDate IS NOT NULL

-- PVO 5: Learning Assignments
-- Purpose: Capture training assignment events.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.LearningManagementAM.LearningAssignmentPVO
COLUMNS:
  - PersonId (as EmployeeId)
  - AssignmentCreationDate (as EventTimestamp)
  - AssignerId (as UserId)
  - LearningItemTitle
EVENT_LOG_MAPPING:
  - ActivityName: 'Training Assigned'

-- PVO 6: Performance Reviews
-- Purpose: Capture performance review completion.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.TalentManagementAM.PerformanceDocumentPVO
COLUMNS:
  - WorkerPersonId (as EmployeeId)
  - CompletionDate (as EventTimestamp)
  - ManagerPersonId (as UserId)
  - DocumentStatus
EVENT_LOG_MAPPING:
  - ActivityName: 'Performance Review Conducted'
  - Filter: DocumentStatus = 'ORA_COMPLETED' AND CompletionDate IS NOT NULL

-- PVO 7: HR Actions
-- Purpose: Capture role changes and promotions.
PVO_NAME: HcmTopModelAnalyticsGlobalAM.CoreAM.ActionPVO
COLUMNS:
  - PersonId (as EmployeeId)
  - ActionCode
  - ActionName
  - ActionReasonCode
  - EffectiveDate (as EventTimestamp)
EVENT_LOG_MAPPING:
  - WHEN ActionCode IN ('PROMOTION', 'ORA_PROMOTION') THEN ActivityName: 'Promotion Approved', EventTimestamp: EffectiveDate
  - WHEN ActionCode IN ('TRANSFER', 'ORA_TRANSFER', 'ROLE_CHANGE') THEN ActivityName: 'Role Change Initiated', EventTimestamp: EffectiveDate

Stappen

Vereisten en omgeving instellen: Zorg dat Python 3.6 of hoger is geïnstalleerd. Installeer de benodigde bibliotheken met pip: pip install requests pandas. Het script gebruikt requests voor communicatie met de Oracle HCM REST API’s en pandas om de data in een event log te structureren.
Beveiliging van Oracle HCM configureren: Maak een aparte integratiegebruiker aan in Oracle HCM Cloud. Ken deze gebruiker de rol Human Capital Management Integration Specialist toe. Deze rol biedt ruime leestoegang tot de benodigde API’s. Noteer de gebruikersnaam en het wachtwoord voor het script.
Zoek de API-URL van HCM Cloud: Bepaal de basis-URL van je Oracle HCM Cloud-instance. Deze heeft meestal de vorm https://[instance_name].fa.em2.oraclecloud.com. Alle API-aanroepen zijn op deze URL gebaseerd.
Configureer het Python-script: Kopieer het meegeleverde Python-script naar een bestand, bijvoorbeeld extract_hcm_data.py. Werk de tijdelijke variabelen bovenaan het script bij: HCM_BASE_URL, USERNAME, PASSWORD, START_DATE en END_DATE. Het datumbereik bepaalt welke periode wordt geëxtraheerd.
Bekijk de API-eindpunten: Het script is ingesteld om meerdere REST API-eindpunten aan te roepen en gegevens over de volledige levenscyclus van medewerkers op te halen. Belangrijke eindpunten zijn /workers voor basisgegevens van medewerkers en toewijzingen, /recruitingCECandidateOffers voor gegevens over aanbiedingen en /onboardingJourneys voor de status van onboarding- en offboardingtaken.
Voer het extractiescript uit: Start het script vanaf de opdrachtregel met python extract_hcm_data.py. Het script meldt zich aan, stuurt verzoeken naar elk eindpunt, verwerkt paginering om alle records op te halen en toont de voortgang in de console.
Verwerk API-antwoorden: Het script verwerkt het JSON-antwoord van elke API-aanroep. Het doorloopt de geretourneerde items, zoals medewerkers, taken en aanbiedingen, en haalt de benodigde velden voor het event log eruit.
Koppel data aan activiteiten: Het script koppelt verschillende datapunten aan de gestandaardiseerde activiteitsnamen die process mining vereist. De HireDate van een medewerker wordt bijvoorbeeld de activiteit ‘Employee Onboarded’ en de AcceptedDate van een aanbieding de activiteit ‘Offer Accepted’.
Structureer het event log: De geëxtraheerde en gekoppelde data uit alle bronnen wordt verzameld in één lijst met gebeurtenissen. Met pandas wordt deze lijst omgezet in een gestructureerde DataFrame met alle vereiste en aanbevolen kolommen.
Exporteer het definitieve CSV-bestand: Nadat alle data is verwerkt, slaat het script de DataFrame op in een CSV-bestand met de naam hire_to_retire_event_log.csv. Dit bestand is correct opgemaakt om rechtstreeks naar het ProcessMind-platform te uploaden.

Configuratie

Vereisten: Je hebt een Oracle HCM Cloud-gebruiker nodig met de rol Human Capital Management Integration Specialist of gelijkwaardige API-toegang. Python 3.6 of hoger en de bibliotheken requests en pandas moeten zijn geïnstalleerd.
Authenticatie: Het script gebruikt Basic Authentication. Controleer of de opgegeven inloggegevens horen bij een gebruiker met voldoende rechten voor de modules HR, Recruiting, Onboarding, Learning en Performance.
Basis-URL van de API: Stel de variabele HCM_BASE_URL in op de URL van je Oracle Cloud-instance. Dit is de belangrijkste configuratie-instelling.
Datumbereik: Met de variabelen START_DATE en END_DATE stel je de extractieperiode in. Voor de eerste uitvoering wordt een periode van 3 tot 6 maanden aanbevolen, zodat de hoeveelheid data beheersbaar blijft en de uitvoering niet te lang duurt. Gebruik de notatie YYYY-MM-DD.
Limiet voor paginering: Het script haalt per API-verzoek maximaal 100 records op om het geheugengebruik te beperken en de API niet te zwaar te belasten. Je kunt deze waarde aanpassen, maar 100 is een veilige standaard.
Velden selecteren: Met de queryparameter fields vraagt het script bij API-aanroepen alleen de benodigde data-attributen op. Dat verbetert de prestaties doordat het JSON-antwoord van de server kleiner wordt.
Prestaties: In omgevingen met honderdduizenden medewerkersrecords kan de volledige extractie veel tijd kosten. Voer het script bij voorkeur buiten piekuren uit.

Voorbeeldquery 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 Oracle HCM Cloud instance URL
HCM_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your_instance_name].fa.em2.oraclecloud.com"
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your integration user credentials
USERNAME = class="hl-string">"your_api_username"
PASSWORD = class="hl-string">"your_api_password"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- End of Configuration --- #

class=class="hl-string">"hl-comment"># Global list to hold all event data
event_log = []

def get_paginated_data(endpoint, params={}):
    class="hl-string">"""Helper function to handle pagination for Oracle HCM REST API calls."""
    all_items = []
    url = fclass="hl-string">"{HCM_BASE_URL}{endpoint}"
    params.setdefault(class="hl-string">'limit', 100)
    offset = 0
    
    while True:
        params[class="hl-string">'offset'] = offset
        print(fclass="hl-string">"Fetching from {url} with offset {offset}...")
        try:
            response = requests.get(url, auth=(USERNAME, PASSWORD), params=params)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_items.extend(items)
            
            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            offset += len(items)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    print(fclass="hl-string">"Fetched a total of {len(all_items)} items from {endpoint}.")
    return all_items

def extract_recruiting_and_onboarding_events():
    class="hl-string">"""Extracts events from Recruiting and Onboarding modules."""
    print(class="hl-string">"\n--- Starting Recruiting and Onboarding Extraction ---")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch Offer Data
    offer_params = {
        class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"AcceptedDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'",
        class="hl-string">'fields': class="hl-string">'OfferId,AcceptedDate,CandidateNumber,assignments'
    }
    offers = get_paginated_data(class="hl-string">'/hcmRestApi/resources/11.13.18.05/recruitingCECandidateOffers', offer_params)
    for offer in offers:
        if offer.get(class="hl-string">'AcceptedDate'):
            event_log.append({
                class="hl-string">'EmployeeId': offer.get(class="hl-string">'CandidateNumber'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Using CandidateNumber as early identifier
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Accepted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': offer[class="hl-string">'AcceptedDate'],
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserId': None, 
                class="hl-string">'DepartmentName': offer.get(class="hl-string">'assignments', [{}])[0].get(class="hl-string">'DepartmentName'),
                class="hl-string">'JobRole': offer.get(class="hl-string">'assignments', [{}])[0].get(class="hl-string">'JobName'),
                class="hl-string">'RecruitmentSource': offer.get(class="hl-string">'assignments', [{}])[0].get(class="hl-string">'RecruitingSource'),
                class="hl-string">'TerminationReason': None,
                class="hl-string">'HireDate': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch Onboarding/Offboarding Journey Data
    journey_params = {
        class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"CreationDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'",
        class="hl-string">'fields': class="hl-string">'PersonNumber,JourneyType,CreationDate,CreatedBy,tasks;fields=TaskName,TaskStatus,ActualCompletionDate,LastUpdatedBy'
    }
    journeys = get_paginated_data(class="hl-string">'/hcmRestApi/resources/11.13.18.05/onboardingJourneys', journey_params)
    for journey in journeys:
        person_id = journey.get(class="hl-string">'PersonNumber')
        journey_type = journey.get(class="hl-string">'JourneyType')
        
        activity_name = class="hl-string">'Onboarding Journey Initiated' if journey_type == class="hl-string">'ONBOARD' else class="hl-string">'Offboarding Journey Initiated'
        
        event_log.append({
            class="hl-string">'EmployeeId': person_id,
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'EventTimestamp': journey[class="hl-string">'CreationDate'],
            class="hl-string">'EventEndTime': None,
            class="hl-string">'UserId': journey.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'DepartmentName': None,
            class="hl-string">'JobRole': None,
            class="hl-string">'RecruitmentSource': None,
            class="hl-string">'TerminationReason': None,
            class="hl-string">'HireDate': None
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process tasks within the journey
        for task in journey.get(class="hl-string">'tasks', []):
            task_activity = None
            task_name_lower = task.get(class="hl-string">'TaskName', class="hl-string">'').lower()
            if class="hl-string">'background check' in task_name_lower:
                task_activity = class="hl-string">'Background Check Initiated' if task[class="hl-string">'TaskStatus'] != class="hl-string">'COMPLETED' else class="hl-string">'Background Check Completed'
            elif class="hl-string">'personal data' in task_name_lower and task[class="hl-string">'TaskStatus'] == class="hl-string">'COMPLETED':
                task_activity = class="hl-string">'New Hire Data Submitted'
            elif class="hl-string">'i-9' in task_name_lower and task[class="hl-string">'TaskStatus'] == class="hl-string">'COMPLETED':
                task_activity = class="hl-string">'I-9 Verification Completed'
            elif class="hl-string">'exit interview' in task_name_lower and task[class="hl-string">'TaskStatus'] == class="hl-string">'COMPLETED':
                task_activity = class="hl-string">'Exit Interview Conducted'
            
            if task_activity and task.get(class="hl-string">'ActualCompletionDate'):
                event_log.append({
                    class="hl-string">'EmployeeId': person_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': task_activity,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': task[class="hl-string">'ActualCompletionDate'],
                    class="hl-string">'EventEndTime': task[class="hl-string">'ActualCompletionDate'],
                    class="hl-string">'UserId': task.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'),
                    class="hl-string">'DepartmentName': None,
                    class="hl-string">'JobRole': None,
                    class="hl-string">'RecruitmentSource': None,
                    class="hl-string">'TerminationReason': None,
                    class="hl-string">'HireDate': None
                })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Offboarding Tasks Completed (approximated by last task completion)
        if journey_type == class="hl-string">'OFFBOARD':
            completed_tasks = [t for t in journey.get(class="hl-string">'tasks', []) if t.get(class="hl-string">'ActualCompletionDate')]
            if completed_tasks and all(t[class="hl-string">'TaskStatus'] == class="hl-string">'COMPLETED' for t in journey.get(class="hl-string">'tasks', [])):
                last_completion_date = max(t[class="hl-string">'ActualCompletionDate'] for t in completed_tasks)
                event_log.append({
                    class="hl-string">'EmployeeId': person_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offboarding Tasks Completed',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': last_completion_date,
                    class="hl-string">'EventEndTime': last_completion_date,
                    class="hl-string">'UserId': None,
                    class="hl-string">'DepartmentName': None, class="hl-string">'JobRole': None, class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': None
                })

def extract_worker_and_lifecycle_events():
    class="hl-string">"""Extracts core worker data and major lifecycle events like hire, promotion, termination."""
    print(class="hl-string">"\n--- Starting Worker and Lifecycle Extraction ---")
    worker_params = {
        class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"(workRelationships.assignments.CreationDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}') or (workRelationships.TerminationDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}')",
        class="hl-string">'onlyData': class="hl-string">'true',
        class="hl-string">'fields': class="hl-string">'PersonNumber,workRelationships;fields=assignments;fields=CreationDate,LastUpdateDate,ActionCode,JobId,DepartmentId,BusinessUnitId,JobName,DepartmentName,EffectiveStartDate,assignmentsDFF,HireDate,TerminationDate,TerminationReason'
    }
    workers = get_paginated_data(class="hl-string">'/hcmRestApi/resources/11.13.18.05/workers', worker_params)
    for worker in workers:
        person_id = worker.get(class="hl-string">'PersonNumber')
        for rel in worker.get(class="hl-string">'workRelationships', []):
            hire_date = rel.get(class="hl-string">'HireDate')
            for assign in rel.get(class="hl-string">'assignments', []):
                if hire_date and hire_date.startswith(START_DATE[:4]): class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple check for new hires
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'EmployeeId': person_id, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Employee Onboarded', class="hl-string">'EventTimestamp': hire_date,
                        class="hl-string">'EventEndTime': None, class="hl-string">'UserId': None, class="hl-string">'DepartmentName': assign.get(class="hl-string">'DepartmentName'),
                        class="hl-string">'JobRole': assign.get(class="hl-string">'JobName'), class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': hire_date
                    })
                
                action = assign.get(class="hl-string">'ActionCode')
                if action in (class="hl-string">'PROMOTION', class="hl-string">'ASG_CHANGE_PROMOTION'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'EmployeeId': person_id, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Promotion Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': assign.get(class="hl-string">'EffectiveStartDate'),
                        class="hl-string">'EventEndTime': None, class="hl-string">'UserId': None, class="hl-string">'DepartmentName': assign.get(class="hl-string">'DepartmentName'), 
                        class="hl-string">'JobRole': assign.get(class="hl-string">'JobName'), class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': hire_date
                    })
                elif action in (class="hl-string">'TRANSFER', class="hl-string">'GLB_TRANSFER', class="hl-string">'POS_CHANGE', class="hl-string">'ASG_CHANGE'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'EmployeeId': person_id, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Role Change Initiated', class="hl-string">'EventTimestamp': assign.get(class="hl-string">'EffectiveStartDate'),
                        class="hl-string">'EventEndTime': None, class="hl-string">'UserId': None, class="hl-string">'DepartmentName': assign.get(class="hl-string">'DepartmentName'),
                        class="hl-string">'JobRole': assign.get(class="hl-string">'JobName'), class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': hire_date
                    })
            
            if rel.get(class="hl-string">'TerminationDate'):
                event_log.append({
                    class="hl-string">'EmployeeId': person_id, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Termination Initiated', class="hl-string">'EventTimestamp': rel[class="hl-string">'TerminationDate'],
                    class="hl-string">'EventEndTime': None, class="hl-string">'UserId': None, class="hl-string">'DepartmentName': rel.get(class="hl-string">'assignments', [{}])[0].get(class="hl-string">'DepartmentName'),
                    class="hl-string">'JobRole': rel.get(class="hl-string">'assignments', [{}])[0].get(class="hl-string">'JobName'), class="hl-string">'RecruitmentSource': None,
                    class="hl-string">'TerminationReason': rel.get(class="hl-string">'TerminationReason'), class="hl-string">'HireDate': hire_date
                })

def extract_other_hcm_events():
    class="hl-string">"""Extracts events from other modules like Performance, Learning, and Payroll."""
    print(class="hl-string">"\n--- Starting Ancillary HCM Event Extraction ---")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Performance Reviews
    perf_params = {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"ReviewPeriodEndDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}' and DocumentStatus='COMPLETED'", class="hl-string">'fields': class="hl-string">'PersonNumber,OverallRating,ReviewPeriodEndDate,ManagerPersonNumber'}
    reviews = get_paginated_data(class="hl-string">'/hcmRestApi/resources/11.13.18.05/performanceDocuments', perf_params)
    for review in reviews:
        event_log.append({
            class="hl-string">'EmployeeId': review.get(class="hl-string">'PersonNumber'), class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Performance Review Conducted', class="hl-string">'EventTimestamp': review.get(class="hl-string">'ReviewPeriodEndDate'),
            class="hl-string">'EventEndTime': review.get(class="hl-string">'ReviewPeriodEndDate'), class="hl-string">'UserId': review.get(class="hl-string">'ManagerPersonNumber'),
            class="hl-string">'DepartmentName': None, class="hl-string">'JobRole': None, class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Learning Assignments
    learn_params = {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"AssignedOn between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'", class="hl-string">'fields': class="hl-string">'LearnerPersonNumber,AssignedOn,LearningItemName'}
    learnings = get_paginated_data(class="hl-string">'/learningRestApi/resources/latest/learnerLearningRecords', learn_params)
    for item in learnings:
        event_log.append({
            class="hl-string">'EmployeeId': item.get(class="hl-string">'LearnerPersonNumber'), class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Training Assigned', class="hl-string">'EventTimestamp': item.get(class="hl-string">'AssignedOn'),
            class="hl-string">'EventEndTime': None, class="hl-string">'UserId': None,
            class="hl-string">'DepartmentName': None, class="hl-string">'JobRole': None, class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Payroll Setup (Approximation)
    payroll_params = {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"CreationDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'", class="hl-string">'fields': class="hl-string">'PersonNumber,CreationDate'}
    pay_records = get_paginated_data(class="hl-string">'/hcmRestApi/resources/11.13.18.05/personalPaymentMethods', payroll_params)
    for record in pay_records:
        event_log.append({
            class="hl-string">'EmployeeId': record.get(class="hl-string">'PersonNumber'), class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payroll Setup Completed', class="hl-string">'EventTimestamp': record.get(class="hl-string">'CreationDate'),
            class="hl-string">'EventEndTime': None, class="hl-string">'UserId': None,
            class="hl-string">'DepartmentName': None, class="hl-string">'JobRole': None, class="hl-string">'RecruitmentSource': None, class="hl-string">'TerminationReason': None, class="hl-string">'HireDate': None
        })

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting Hire to Retire data extraction from Oracle HCM Cloud...")
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Execute extraction functions
    extract_recruiting_and_onboarding_events()
    extract_worker_and_lifecycle_events()
    extract_other_hcm_events()
    
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the given criteria. Exiting.")
    else:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and perform final transformations
        df = pd.DataFrame(event_log)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert timestamps to consistent format
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'], errors=class="hl-string">'coerce').dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        df[class="hl-string">'EventEndTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventEndTime'], errors=class="hl-string">'coerce').dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        df.dropna(subset=[class="hl-string">'EmployeeId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill missing employee attributes by forward/backward filling within each employee's history
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'EmployeeId', class="hl-string">'EventTimestamp'])
        df[class="hl-string">'DepartmentName'] = df.groupby(class="hl-string">'EmployeeId')[class="hl-string">'DepartmentName'].fillna(method=class="hl-string">'ffill').fillna(method=class="hl-string">'bfill')
        df[class="hl-string">'JobRole'] = df.groupby(class="hl-string">'EmployeeId')[class="hl-string">'JobRole'].fillna(method=class="hl-string">'ffill').fillna(method=class="hl-string">'bfill')
        df[class="hl-string">'HireDate'] = df.groupby(class="hl-string">'EmployeeId')[class="hl-string">'HireDate'].fillna(method=class="hl-string">'ffill').fillna(method=class="hl-string">'bfill')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Define final column order
        final_columns = [
            class="hl-string">'EmployeeId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'UserId',
            class="hl-string">'DepartmentName', class="hl-string">'JobRole', class="hl-string">'RecruitmentSource', class="hl-string">'TerminationReason', class="hl-string">'HireDate'
        ]
        df = df[final_columns]

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
        output_filename = class="hl-string">'hire_to_retire_event_log.csv'
        df.to_csv(output_filename, index=False)
        print(fclass="hl-string">"\nExtraction complete. Event log saved to '{output_filename}'. Total events: {len(df)}")

Klaar om te beginnen?

Met deze template heb je alles wat nodig is om het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding te optimaliseren. Begin vandaag met het verbeteren van de medewerkersreis.

Terug naar de verbetergids

Template downloaden

Optimaliseer vandaag het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Verkort de doorlooptijd van indiensttreding tot uitdiensttreding met 30% en verbeter de medewerkerservaring.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. Binnen enkele minuten ingesteld.

De datatemplate voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

De datatemplate voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Attributen voor het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Activiteiten in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding

Extractiegidsen

Data-extractie met Oracle HCM BI Publisher-rapporten

Stappen

Configuratie

Voorbeeldquery sql

Bulkdata-extractie met Oracle BI Cloud Connector (BICC)

Stappen

Configuratie

Voorbeeldquery sql

Data-extractie met een Python-script via Oracle HCM REST API’s

Stappen

Configuratie

Voorbeeldquery python

Klaar om te beginnen?

Optimaliseer vandaag het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding