Datatemplate voor onboarding van medewerkers

Dit attribuut beschrijft één stap of gebeurtenis in het grotere onboardingproces. Voorbeelden zijn ‘Aanbod geaccepteerd’, ‘Achtergrondcontrole afgerond’ en ‘IT-inrichting aangevraagd’. Met duidelijke, vaste namen voor activiteiten kun je een nauwkeurige en begrijpelijke proceskaart maken.

Bij analyses gebruik je de activiteitsnaam om het procesverloop weer te geven, bottlenecks tussen specifieke stappen te vinden en te meten hoe vaak elke activiteit voorkomt. De activiteitsnaam vormt de basis van de proceskaart en laat zien wat er in elke fase van de onboarding gebeurt. Door de volgorde en frequentie van activiteiten te analyseren, ontdek je procesafwijkingen en inefficiënties.

De activiteitsnaam beschrijft de afzonderlijke processtappen. Daarmee kun je een proceskaart maken en de workflow, bottlenecks en afwijkingen analyseren.

Afkomstig uit event logs, taakbeheermodules of auditsporen in HR-, IT- en onboardingsystemen.

De onboarding-case-ID is de primaire sleutel waarmee je het volledige onboardingtraject van één nieuwe medewerker van begin tot eind volgt. Elk afzonderlijk onboardingproces krijgt een unieke identificatiecode, van de eerste acceptatie van het aanbod tot de afronding van alle vereiste taken. Deze ID koppelt alle bijbehorende gebeurtenissen, taken en mijlpalen aan elkaar.

Bij process mining is dit attribuut essentieel om gebeurtenissen aan de juiste case te koppelen. De software kan zo voor iedere nieuwe medewerker het volledige proces reconstrueren. Gebeurtenissen zoals ‘Achtergrondcontrole gestart’ en ‘Apparatuur geleverd’ komen daardoor samen in één doorlopende tijdlijn. Zonder een betrouwbare case-ID kun je processen niet op caseniveau analyseren.

Dit is de sleutel waarmee je alle gebeurtenissen in het onboardingtraject van één nieuwe medewerker aan elkaar koppelt. Zo wordt analyse van het volledige proces mogelijk.

Meestal wordt deze ID aangemaakt door het centrale HR- of onboardingbeheersysteem wanneer voor een medewerker een nieuw aannameproces start.

Het tijdstip van de gebeurtenis is de timestamp die het exacte moment van een activiteit vastlegt. Je gebruikt deze timestamp om gebeurtenissen chronologisch te ordenen en de tijd tussen processtappen te berekenen. De timestamp hoort het moment weer te geven waarop een activiteit is afgerond of een gebeurtenis plaatsvond.

Dit attribuut vormt de basis voor alle tijdsanalyses in process mining. Je gebruikt het om belangrijke prestatiemaatstaven te berekenen, zoals doorlooptijden, wachttijden en verwerkingstijden. Door de timestamps te analyseren, kun je bottlenecks vinden, de procesprestaties toetsen aan service level agreements en zien wanneer activiteiten plaatsvinden.

Deze timestamp is nodig om gebeurtenissen te ordenen, tijdsmetingen zoals doorlooptijd en wachttijd te berekenen en bottlenecks in het proces te vinden.

Te vinden in systeemlogs of transactieregistraties bij onboardingtaken en mijlpalen. Het veld heet vaak ‘Afrondingsdatum’ of ‘Aanmaakdatum’.

Dit attribuut geeft aan uit welk informatiesysteem elke gebeurtenis in de dataset afkomstig is, bijvoorbeeld een HRIS, een Applicant Tracking System (ATS) of een IT Service Management-tool (ITSM). Omdat onboardingprocessen vaak meerdere systemen omvatten, is het belangrijk de bron bij te houden. Zo kun je de data controleren en zien hoe systemen met elkaar samenwerken.

Bij process mining helpt kennis van het bronsysteem om problemen met de datakwaliteit op te sporen en overdrachten tussen platforms te begrijpen. Zo kan een analyse van de tijd tussen een activiteit in het HR-systeem en de bijbehorende activiteit in het IT-systeem integratieproblemen of vertraging door handmatige gegevensoverdracht aan het licht brengen. De bron geeft context bij het verloop van processtappen.

Dit attribuut geeft aan waar elke gebeurtenis vandaan komt. Dat is belangrijk om problemen met de datakwaliteit op te lossen en overdrachten tussen bedrijfssystemen te analyseren.

Deze informatie wordt meestal toegevoegd tijdens het proces van data-extractie, transformatie en laden (ETL). Soms staat ze al in een standaardveld in een centraal datawarehouse.

Dit attribuut bevat een timestamp van het laatste moment waarop de data vanuit het bronsysteem is gesynchroniseerd. Het is een metadataveld dat laat zien hoe actueel de geanalyseerde data is. Dit is iets anders dan de Event Time, die vastlegt wanneer de bedrijfsactiviteit daadwerkelijk plaatsvond.

De timestamp van de laatste data-update is belangrijk voor datagovernance en om te controleren of analyses op actuele informatie zijn gebaseerd. Gebruikers van dashboards zien zo of ze realtime data bekijken of een momentopname. De timestamp is ook nuttig bij het opsporen van problemen in datapijplijnen en om te controleren of data volgens schema wordt opgehaald.

Dit geeft aan hoe actueel de data is. Dat is belangrijk voor datagovernance en om te zorgen dat procesanalyses de meest recente stand van zaken in de bedrijfsvoering weergeven.

Deze timestamp wordt meestal tijdens het inlezen van data aangemaakt en vastgelegd door de ETL-tool of datapijplijn.

Dit attribuut geeft aan bij welke organisatie-eenheid de nieuwe medewerker hoort, zoals 'Verkoop', 'Engineering' of 'Financiën'. Het geeft elke onboarding-case belangrijke bedrijfscontext.

Bij process mining is de afdeling een belangrijke dimensie om op te filteren en te vergelijken. Analisten kunnen onboardingprocessen per afdeling bekijken en zien hoe de prestaties binnen de organisatie verschillen. Zo kun je de gemiddelde onboarding-doorlooptijd van Engineering vergelijken met die van Marketing om goede werkwijzen of afdelingen die ondersteuning nodig hebben te vinden. De afdeling helpt ook bij het analyseren van de inzet van bronnen en het opsporen van bottlenecks in specifieke onboardingtrajecten.

Hiermee kun je de efficiëntie van onboarding, verschillen in processen en ervaringen van nieuwe medewerkers tussen bedrijfseenheden vergelijken. Zo zie je waar standaardisatie mogelijk is.

Meestal afkomstig uit het personeelsprofiel van de nieuwe medewerker of de vacaturegegevens in het HR-systeem.

De eindtijd van een gebeurtenis geeft aan wanneer een activiteit met een bepaalde duur is afgerond. Veel onboardinggebeurtenissen vinden direct plaats, maar sommige taken, zoals 'Achtergrondcontrole' of 'Verplichte training', hebben een duidelijk begin en einde. Dit attribuut legt het eindmoment van zulke taken vast.

Met zowel een begin- als eindtijd kun je in process mining de verwerkingstijd van een activiteit nauwkeurig berekenen. Dat is iets anders dan wachttijd, de tijd tussen activiteiten. Door de verwerkingstijd te analyseren, zie je welke taken de meeste tijd kosten, in plaats van alleen lange vertragingen tussen stappen. Dit is belangrijk voor nauwkeurige modellen van het gebruik van bronnen en voor een gedetailleerde bottleneckanalyse van afzonderlijke taken.

Hiermee kun je precies berekenen hoelang specifieke activiteiten duren (de verwerkingstijd). Dat is belangrijk voor bronanalyse en om inefficiënte taken op te sporen.

Meestal te vinden in taakbeheer- of workflowsystemen waarin een activiteit verschillende statussen heeft, zoals 'Bezig' en 'Voltooid'.

Het attribuut Functietitel bevat de officiële titel van de functie die de nieuwe medewerker gaat vervullen, zoals 'Software-engineer', 'Accountmanager' of 'HR-medewerker'. Deze informatie maakt de analyse van het onboardingproces gedetailleerder.

Door het proces per functietitel of functieniveau te analyseren, kun je belangrijke patronen ontdekken. De onboarding voor leidinggevende functies kan bijvoorbeeld heel anders verlopen en langer duren dan voor startersfuncties. Met dit attribuut kun je procesweergaven maken voor verschillende groepen medewerkers. Zo vergelijk je vergelijkbare functies en kun je onboardingtrajecten per functie inrichten.

Hiermee kun je analyseren hoe onboarding verschilt per functie. Zo ontdek je waar procesoptimalisatie of aanpassingen per functie nodig zijn.

Afkomstig uit de vacaturegegevens of de functiegegevens van de medewerker in het HR-informatiesysteem (HRIS).

Het attribuut Leidinggevende geeft aan wie rechtstreeks leidinggeeft aan de nieuwe medewerker. Deze persoon is vooral verantwoordelijk voor de integratie, training en eerste prestaties van de medewerker.

Door activiteiten per leidinggevende te analyseren, kun je bij process mining verschillen in betrokkenheid en effectiviteit tijdens onboarding zien. Zo ontdek je welke managers onboardingtaken efficiënt afronden en wie mogelijk extra ondersteuning of training nodig heeft. Deze informatie helpt managers verantwoordelijk te houden en zorgt voor een consistentere ervaring voor nieuwe medewerkers, die sterk wordt beïnvloed door de direct leidinggevende.

Hiermee kun je beoordelen hoe managers hun onboardingverantwoordelijkheden uitvoeren en hoe consistent ze daarin zijn. Dat heeft direct invloed op de ervaring van nieuwe medewerkers en de tijd tot ze productief zijn.

Afkomstig uit de vacaturegegevens of de rapportagelijn van de medewerker in het HR-systeem.

Dit attribuut geeft aan op welke geografische of fysieke locatie de nieuwe medewerker werkt. Dat kan een stad, land, specifiek kantoorgebouw of aanduiding als 'Op afstand' zijn.

Locatie is een belangrijke dimensie voor analyses. Onboardingprocessen kunnen per regio sterk verschillen door andere wettelijke vereisten, kantoorlogistiek of regionale managementpraktijken. Door processen per locatie te filteren of te vergelijken, kunnen organisaties regionale verschillen opsporen, voldoen aan lokale regelgeving en de onboarding waar dat past standaardiseren. Dit is vooral belangrijk voor internationale bedrijven die lokale behoeften willen combineren met bedrijfsbrede standaarden.

Hiermee kun je geografische verschillen in het onboardingproces analyseren. Dat is belangrijk om te voldoen aan regelgeving en de onboardingervaring binnen een internationale organisatie te standaardiseren.

Deze informatie staat meestal in het personeelsprofiel in het HR-systeem en wordt vaak bepaald door de vacature.

De medewerker-ID is de unieke code die een nieuwe medewerker krijgt zodra die officieel in het HR-informatiesysteem (HRIS) van het bedrijf wordt opgenomen. Deze identificatiecode verschilt van de onboarding-case-ID en is de primaire sleutel van het permanente personeelsdossier.

De onboarding-case-ID volgt het proces, terwijl de medewerker-ID de onboardingactiviteiten koppelt aan een specifieke persoon. Zo kun je op lange termijn bijvoorbeeld onderzoeken hoe de onboarding samenhangt met prestaties, betrokkenheid of behoud van medewerkers. Je kunt de onboardingdata ook aanvullen met andere personeelsgegevens uit het centrale HR-systeem, zoals diensttijd of functiewijzigingen.

De medewerker-ID koppelt het onboardingproces aan het permanente personeelsdossier. Zo kun je op lange termijn analyseren hoe onboarding samenhangt met het behoud en de prestaties van medewerkers.

Afkomstig uit het centrale HR-informatiesysteem (HRIS) of het personeelsbestand, zodra het profiel van de nieuwe medewerker is aangemaakt.

Dit attribuut bevat de officiële datum waarop de nieuwe medewerker in dienst treedt. Het is een belangrijke mijlpaal in het onboardingproces en een referentiepunt voor veel prestatiecijfers.

De startdatum van de medewerker markeert het verschil tussen de periode vóór en na de start. Je hebt deze datum nodig om KPI’s te berekenen, zoals 'Klaar voor de eerste werkdag' en 'Doorlooptijd vóór indiensttreding'. Door timestamps van activiteiten zoals 'Apparatuur geleverd' te vergelijken met de startdatum, kunnen bedrijven meten hoe goed ze de komst van een nieuwe medewerker voorbereiden. Deze datum is de deadline voor alle activiteiten vóór de eerste werkdag.

Deze belangrijke datum markeert het verschil tussen activiteiten vóór en na de start. Je hebt de datum nodig om 'Klaar voor de eerste werkdag' en andere belangrijke KPI’s te meten.

Dit standaarddatumveld staat in het contract of profiel van de medewerker in het HR-informatiesysteem (HRIS).

Dit attribuut geeft aan wie of wat een bepaalde activiteit heeft uitgevoerd. Dat kan een specifieke gebruiker zijn, zoals de leidinggevende, een rol zoals 'IT-ondersteuning' of een geautomatiseerd systeem of bot. Deze informatie is belangrijk om te begrijpen welke bronnen bij het proces betrokken zijn en waar overdrachten plaatsvinden.

Met een analyse van de uitvoerder van gebeurtenissen kun je een sociaal netwerk of organisatiekaart maken die interacties en werkbelasting laat zien. Je ziet welke afdelingen of personen bottlenecks vormen en waar automatisering mogelijk is, bijvoorbeeld bij terugkerende handmatige taken. Weten wie wat doet, is belangrijk om bronnen beter in te zetten en de samenwerking tussen afdelingen te verbeteren.

Laat zien wie elke taak uitvoert. Zo kun je de verdeling van werkbelasting en de efficiëntie van overdrachten analyseren en mogelijkheden voor automatisering vinden.

Te vinden in het auditspoor of event log van het bronsysteem, vaak vastgelegd als 'Gebruikers-ID', 'Gewijzigd door' of 'Systeemagent'.

Dit attribuut bevat de volledige naam van de nieuwe medewerker. Zo krijgt elke onboarding-case een herkenbare naam en kunnen gebruikers specifieke gevallen onderzoeken zonder eerst ID-nummers op te zoeken.

De naam van de nieuwe medewerker wordt meestal niet gebruikt voor geaggregeerde procesanalyses, maar is wel handig voor operationele monitoring en om individuele cases nader te bekijken. Een live dashboard met de voortgang van onboarding kan bijvoorbeeld laten zien welke nieuwe medewerkers bij een bepaalde stap vastlopen. HR-medewerkers of managers kunnen dan ingrijpen. Dit maakt procesminingdashboards praktischer in gebruik.

Geeft individuele cases een herkenbare naam, zodat managers en HR-medewerkers specifieke onboardingtrajecten makkelijker kunnen volgen en onderzoeken.

Afkomstig uit het profiel van de nieuwe medewerker in het Applicant Tracking System (ATS) of het HR-informatiesysteem (HRIS).

Dit attribuut geeft op hoofdlijnen aan waar de onboarding-case zich in de levenscyclus bevindt. Veelvoorkomende statussen zijn 'Bezig', 'Voltooid', 'Geannuleerd' en 'In de wacht'. Dit is vaak een case-attribuut dat verandert naarmate het proces vordert.

De onboardingstatus is handig voor operationele monitoring en dashboards op hoofdlijnen. Betrokkenen zien snel hoeveel onboardingtrajecten actief of afgerond zijn, of problemen hebben. Bij process mining kun je filteren op onvoltooide of geannuleerde cases en een oorzaakanalyse uitvoeren om te begrijpen waarom sommige onboardingprocessen niet goed worden afgerond.

Geeft op hoofdlijnen inzicht in de voortgang van cases. Zo kun je onvoltooide of geannuleerde onboardingprocessen monitoren en de oorzaken ervan analyseren.

Deze status wordt meestal beheerd en bijgewerkt in het primaire onboarding- of HR-workflowsysteem.

Dit attribuut geeft aan welk type dienstverband de nieuwe medewerker bij het bedrijf heeft. Veelvoorkomende waarden zijn 'Voltijd', 'Deeltijd', 'Contractant' en 'Stagiair'. Het type dienstverband bepaalt vaak hoe complex het onboardingproces is en welke stappen nodig zijn.

Door het proces per type dienstverband te analyseren, krijg je inzicht in verschillen. De onboarding van een contractant kan bijvoorbeeld veel korter zijn en andere juridische en IT-stappen omvatten dan die van een medewerker in vaste dienst. Door de analyse op dit attribuut te segmenteren, kun je prestatiecijfers eerlijk vergelijken en verschillende onboardingtrajecten voor verschillende groepen medewerkers optimaliseren.

Hiermee kun je onboardingprocessen voor verschillende groepen medewerkers apart analyseren. Zo vergelijk je prestaties eerlijk en kun je verschillende procesroutes optimaliseren.

Dit is een standaardattribuut in de functie- of positiegegevens van de medewerker in het centrale HR-systeem.