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员工入职数据模板

SAP SuccessFactors入职流程

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员工入职属性(22) 员工入职活动(15) 数据提取指南(3)

员工入职数据模板

本模板提供完整指南，帮助您收集分析员工入职流程所需的数据，说明需要记录的关键属性、需要跟踪的重要活动，以及从系统提取数据的实用方法。借助本资源，您可以简化数据准备工作，开始流程分析。

建议收集的属性
建议跟踪的关键活动
数据提取指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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员工入职属性

建议将以下必要数据字段纳入事件日志，以便全面、深入地分析员工入职流程。

5 必填 7 建议填写 10 选填

	名称	说明
	事件时间戳 EventTimestamp	活动完成或达到里程碑的准确日期和时间。
说明事件时间戳记录活动发生的准确时刻。此数据对于正确排列事件顺序以及开展各类时间分析至关重要，例如计算周期时间、等待时间和不同步骤之间的时长。在流程挖掘中，时间戳用于排列每个案例中的活动，并准确呈现流程随时间的变化。它也是绩效分析、SLA监控和瓶颈识别的基础。重要性此属性对于计算所有时间相关指标至关重要，包括周期时间和瓶颈持续时间，这些指标是绩效分析的重要依据。获取途径通常在SAP SuccessFactors Onboarding模块的事件日志或审计跟踪中，与每项活动一同记录。示例 2023-10-01T09:00:00Z2023-10-03T14:30:00Z2023-10-05T11:25:10Z
	入职案例 OnboardingCaseId	用于汇总单名新员工入职流程中所有相关活动的唯一标识符。
说明入职案例ID是关联单名新员工入职过程中的所有事件和数据点的核心标识符。它从入职流程启动时开始，到流程标记为完成时结束。在流程挖掘中，此属性对于还原每位新员工的端到端流程至关重要。它支持按案例分析不同路径（变体）、周期时间和结果，是整个分析的基础。重要性这是界定分析范围的基本属性。没有它，就无法追踪新员工的入职过程，也无法衡量入职总时长等关键绩效指标。获取途径通常是在新员工入职流程启动时，由SAP SuccessFactors Onboarding模块生成的流程实例ID。示例 ONB-2024-00123ONB-2024-00124ONB-2024-00125
	活动名称 ActivityName	入职流程中发生的具体任务或里程碑的名称。
说明此属性描述入职工作流中的具体事件或步骤，例如“背景调查已启动”或“已分配经理任务”。这些活动构成流程图的基本要素。分析活动的顺序和频次，有助于识别实际流程、发现偏离标准过程的情况，并找出流程停滞的瓶颈。这是流程发现与分析的核心组成部分。重要性此属性定义流程图中的步骤。分析活动顺序是了解并优化入职工作流的主要方式。获取途径每个案例的相关信息记录在SAP SuccessFactors Onboarding模块的流程历史记录或审计跟踪表中。示例入职流程已启动背景调查已完成已提交IT资源配置请求已完成30天回访
	上次数据更新 LastDataUpdateTimestamp	表示此事件数据上次从源系统刷新或提取时间的时间戳。
说明此属性记录上次从源系统提取数据的日期和时间。它不表示事件发生的时间，而是表示用于分析的数据集中该事件记录上次更新的时间。这是了解数据时效性的关键元数据字段，可帮助分析人员和业务用户判断流程分析数据的时效，并了解仪表板何时会反映新数据。重要性帮助用户了解数据的时效性，这对于依据分析结果做出决策至关重要。获取途径通常在数据提取过程中生成此时间戳，并附加到每条记录中。示例 2024-06-10T05:00:00Z2024-06-11T05:00:00Z2024-06-12T05:00:00Z
	源系统 SourceSystem	标识数据提取自哪个系统。
说明此属性指定数据来源，本例中为“SAP SuccessFactors Onboarding”。如果需要整合多个系统的数据以全面了解流程，此属性尤其有用。在分析中，它有助于数据治理、问题排查，并确保数据正确归属来源。比较不同应用中的流程或数据时，它也能提供必要背景信息。重要性提供数据来源的重要背景信息，有助于数据治理、验证以及与其他系统集成。获取途径通常在数据提取和转换过程中添加一个固定值，用于标记数据集。示例 SAP SuccessFactors入职流程SFSF_ONB_PRODSuccessFactors_Onboarding_US
	入职协调员 OnboardingCoordinator	负责管理入职案例的人力资源专员或协调员。
说明此属性用于识别负责跟进新员工入职流程的人员，通常是人力资源团队成员。他们负责确保任务按时完成，并处理出现的问题。此数据对于人力资源团队的工作量管理和资源分配至关重要。“入职协调员工作量”仪表板会使用此属性平衡案例分配，并找出工作负荷过重或效率较高的协调员。重要性对于分析人力资源团队工作量、规划产能以及发现协调员的最佳实践至关重要。获取途径这通常是SAP SuccessFactors入职流程实例中的指定角色或用户字段。示例 Robert JohnsonEmily WhiteMichael Brown
	招聘经理 HiringManager	新员工的直属经理姓名。
说明此属性用于识别负责招聘的经理。入职期间，招聘经理通常需要完成特定任务，例如安排团队介绍或制定30天目标。按招聘经理分析数据，有助于发现与经理相关的瓶颈，并评估经理对入职流程的参与情况。此属性还可用于“经理负责的入职任务延迟”仪表板，找出可能需要额外支持或培训的经理。重要性帮助发现依赖经理完成的任务所造成的瓶颈，并衡量经理参与入职流程的情况。获取途径这是SAP SuccessFactors中定义的核心职位信息和汇报结构的一部分。示例 Jane DoeDavid LeeSusan Chen
	新员工ID NewHireEmployeeId	分配给新员工的唯一员工ID。
说明此属性是新员工在公司HR系统中的正式永久标识符。通常在HR档案创建后分配，并在员工任职期间保持不变。入职案例ID用于追踪流程，员工ID则将入职流程与员工的永久档案关联起来。借此可开展长期分析，例如研究入职体验与员工后续绩效或留任情况之间的关系。重要性将临时的入职流程与永久员工档案关联起来，以便分析长期影响。获取途径可在SAP SuccessFactors Onboarding或Employee Central模块的新员工数据记录中获取。示例 100523100524100525
	正式入职日期 OfficialStartDate	新员工正式开始工作的第一天。
说明此属性记录双方在合同中约定的新员工入职日期。许多入职前活动都以此日期为关键期限，例如IT资源配置、文件填写和背景调查。分析时，此日期可作为衡量入职前活动是否及时完成的基准。它对于“入职首日IT资源就绪率”KPI以及监控公司是否为新员工到岗做好准备的仪表板至关重要。重要性这是评估所有入职前活动是否及时完成及其成效的重要期限和基准。获取途径这是SAP SuccessFactors新员工任职记录中的关键日期字段。示例 2024-07-012024-07-152024-08-01
	结束时间 EndTime	标记活动完成时间的时间戳，尤其适用于持续时间可衡量的任务。
说明 StartTime（EventTimestamp）标记活动开始或发生的时间，EndTime则记录活动结束的时间。对于原子事件，两者可能相同；对于“背景调查”等活动，分别记录开始和结束时间至关重要。此属性可直接计算各项活动的处理时间，而不仅是活动之间的等待时间。这有助于区分实际工作时间和空闲时间，深入了解流程效率。重要性可准确计算活动处理时间，帮助识别具体哪些任务耗时较长。获取途径长时间运行的任务可能会在流程日志中记录此信息，也可以根据后续活动的开始时间推算。示例 2023-10-01T17:00:00Z2023-10-04T10:00:00Z2023-10-06T12:00:00Z
	职位名称 PositionTitle	新员工的正式职位名称，例如“软件工程师”或“客户经理”。
说明职位名称用于说明新员工受聘担任的具体岗位，比仅记录部门提供了更细致的信息。此属性可用于分析不同岗位的入职流程是否存在差异。例如，高管的入职流程可能包含不同的步骤或服务级别协议（SLA），与初级岗位有所不同。分析入职流程变体时，需要借助此属性了解不同岗位的流程偏差。重要性按岗位分析流程差异，帮助定制并规范入职体验。获取途径这是SAP SuccessFactors职位申请和新员工任职信息中的标准字段。示例高级软件工程师财务分析师人力资源业务伙伴销售开发代表
	部门 Department	新员工加入的部门或业务单元。
说明此属性指定新员工所属的组织单元，例如“销售”“工程”或“财务”，是组织数据的基本组成部分。按部门分析流程是常见需求。这有助于对标绩效、识别部门特有的瓶颈（例如工程师的IT资源配置耗时更长），并了解入职流程在组织内部的差异。此类细分是“部门入职基准”仪表板的关键。重要性支持在组织不同部门之间对入职流程进行关键细分和对标。获取途径此信息属于SAP SuccessFactors中的职位申请和新员工数据。示例销售与市场营销研发财务客户支持
	入职状态 OnboardingStatus	入职案例当前的整体状态，例如“进行中”或“已完成”。
说明此属性概述入职案例当前所处的生命周期阶段，显示流程是正在进行、已完成，还是因某种原因已取消。在仪表板中，可用此属性筛选数据，只查看进行中的案例，或分析已完成案例的结果。在“单个新员工入职进度”仪表板中，此状态可帮助您快速了解整体情况，再查看详细的活动历史。重要性便于筛选和报告入职案例的整体状态，帮助管理当前工作量。获取途径此状态通常由SAP SuccessFactors入职模块中的工作流引擎管理和更新。示例进行中已完成已取消暂停
	入职首日是否就绪 IsDayOneReady	通过计算得出的标记，用于判断IT资源是否在新员工入职当天或之前准备就绪。
说明此布尔属性通过比较关键入职前活动的完成时间戳与“正式入职日期”得出，例如“已请求配置IT资源”和“设备已送达”。值为“true”表示新员工入职首日所需的一切均已准备就绪。此属性是“入职首日IT资源就绪情况”仪表板中的关键绩效指标，为IT和人力资源团队设定了明确、可衡量的目标，并直接反映他们为新员工做好准备的成效。重要性直接衡量入职前活动的成效，而这些活动会显著影响新员工的工作效率和初期体验。获取途径此字段不在源系统中，而是在流程挖掘工具中按以下逻辑计算：(Timestamp('Equipment Delivered') <= OfficialStartDate) AND (Timestamp('IT Provisioning Completed') <= OfficialStartDate)。示例 truefalse
	合规截止日期 ComplianceDueDate	完成所有强制性合规活动的截止日期。
说明此属性用于指定完成背景调查或强制培训等关键合规任务的目标日期。该日期通常由公司政策或监管要求确定。此属性可用于衡量合规要求的落实情况，也是“合规文档完成率”KPI的重要组成部分。将合规活动的实际完成日期与截止日期进行比较，系统即可标记逾期任务，并衡量流程的整体合规状况。重要性明确合规政策的完成期限，帮助您主动发现存在风险的案例。获取途径此日期可能由入职工作流根据新员工的入职日期和任务类型动态设置，也可能是固定字段。示例 2024-06-302024-07-142024-07-31
	工作地点 Location	新员工的实际工作地点、办公室或所在国家/地区。
说明此属性用于指定新员工的工作地点。入职要求可能因地点或国家/地区而异，例如合规文件要求或IT设备寄送安排。按地点分析流程，有助于发现不同地区在效率和合规方面的差异。例如，某些国家/地区的背景调查可能耗时更长，或需要不同的法律文件。按地区细分数据，有助于调整和改进当地的入职流程。重要性帮助发现并解决不同地区在入职流程、合规要求和绩效方面的差异。获取途径此信息属于SAP SuccessFactors中新员工的职位和地点数据。示例美国纽约英国伦敦新加坡德国柏林
	新员工姓名 NewHireName	正在办理入职的新员工全名。
说明此属性存储新员工的全名，为案例提供易读的标识，方便HR业务伙伴或入职协调员等用户查找和讨论具体的入职实例。在仪表板和报告中，将新员工姓名与案例ID一同显示，可让需要跟踪个人进度的运营人员更容易理解和使用数据。重要性为单个案例提供便于识别的标识，提升仪表板在运营监控中的易用性。获取途径这是SAP SuccessFactors Onboarding中新员工档案的标准字段。示例 John SmithMaria Garcia陈伟
	是否存在合规逾期 IsComplianceOverdue	通过计算得出的标记；如果合规活动在截止日期之后完成，则值为true。
说明此布尔属性通过比较合规活动（例如“背景调查已完成”）的实际完成时间戳与对应的“合规截止日期”得出。如果活动在截止日期之后完成，此标记将设为“true”。此属性对于“关键合规监控”仪表板至关重要。它便于识别和量化合规违规情况，帮助组织降低风险并改进政策和法规的落实情况。重要性清晰、及时地识别和报告合规问题，帮助您主动管理风险。获取途径此属性在流程挖掘工具中按以下逻辑计算：Timestamp(ComplianceActivity) > ComplianceDueDate。示例 truefalse
	是否自动执行 IsAutomated	用于标记活动由系统还是人工用户执行。
说明此布尔属性用于区分系统自动执行的活动（例如“已发送入职前第1天文件”）和用户手动完成的活动（例如“已完成30天回访”）。分析此属性有助于了解流程的自动化程度，并通过识别重复的手动任务，发现进一步自动化的机会。它还可帮助准确区分系统处理时间和人工处理时间。重要性帮助衡量流程的自动化程度，并发现将手动任务改为自动化工作流的机会。获取途径通常可根据事件关联的“用户”推断此信息。如果用户是系统或服务账户，则该事件由系统自动执行。示例 truefalse
	用户ID UserId	执行活动的用户标识。
说明此属性记录执行流程中特定任务的人员或系统账户ID。执行者可能是新员工、招聘经理、人力资源协调员，也可能是负责自动化步骤的系统用户。此属性可用于分析用户层面的工作分配和绩效。例如，可据此了解哪些入职协调员处理的任务最多，或哪些经理最快完成分配的工作，为资源分析和用户绩效分析提供依据。重要性支持按个人用户或用户组详细分析工作量分配和绩效。获取途径此信息通常可在SAP SuccessFactors入职模块的审计跟踪或事件日志中找到，字段名称可能为“完成者”或“用户”。示例 jdoedleeSYSTEM
	背景调查状态 BackgroundCheckStatus	背景调查的结果或当前状态。
说明此属性记录背景调查的结果。背景调查是合规流程中的关键环节，可能的值包括“已发起”“进行中”“通过”或“发现不利信息”。此数据对于监控潜在瓶颈和合规风险至关重要。“背景调查周期时间”和“关键合规监控”仪表板会使用此状态跟踪进度，并标记需要立即处理的案例。重要性跟踪入职流程中关键且通常耗时较长的合规环节的进度和结果。获取途径此信息通常在入职模块中更新，也可能通过与第三方背景调查服务商的集成进行更新。示例通过待处理发现不利信息未发起
	雇佣类型 EmploymentType	表示新员工的雇佣状态，例如全职、兼职或合同工。
说明此属性根据雇佣合同对新员工进行分类。入职流程可能因雇佣类型而有明显差异，例如，合同工的流程可能更简单、步骤更少。流程分析可按此属性细分数据，比较不同类型员工的工作流和效率。这有助于了解流程变体，并确保每种雇佣类型都采用合适的入职路径。重要性可比较并优化不同类别员工的入职流程，例如全职员工与合同工。获取途径这是SAP SuccessFactors员工职位信息中的标准字段。示例全职员工兼职员工合同工实习生

必填建议填写选填

员工入职活动

为准确发现流程并识别瓶颈，建议在事件日志中跟踪以下关键流程步骤和重要里程碑。

8 建议填写 7 选填

	活动	说明
	HR档案已创建	此活动表示已在核心HRIS系统SAP SuccessFactors Employee Central中创建新员工的正式员工档案。当“Manage Pending Hires”流程完成且员工记录变为活跃状态时，系统会记录此事件。
重要性 HR档案创建是关键的集成节点，可启用薪资、福利和其他核心HR功能。跟踪此活动有助于监控HR行政效率，并识别重复操作造成的返工。获取途径 Employee Central中的员工档案会明确记录此事件及其创建时间戳。通常由HR管理员通过“Manage Pending Hires”工具执行此操作。采集根据用户Employee Central档案的创建日期获取。事件类型 explicit
	入职流程已启动	此活动标志着新员工入职流程开始。通常，候选人在SAP SuccessFactors Recruiting模块中的状态变为“Ready to Hire”后，系统会自动触发此活动，并将其数据传递至Onboarding模块。
重要性这是入职案例的主要开始事件，可用于衡量入职总周期时间，并作为后续所有流程步骤的基准。获取途径通常从SuccessFactors Onboarding模块中，新员工记录或流程实例的创建时间戳获取此事件。系统一般会明确记录启动日期和时间。采集根据入职流程实例的创建时间戳获取。事件类型 explicit
	入职流程已完成	这是最后一项活动，标志着系统中的新员工入职案例已成功关闭。当HR管理员或自动化流程将入职流程状态更新为最终的“Completed”状态时，系统会记录此事件。
重要性此活动正式结束流程，是分析中的主要结束事件，可用于计算端到端周期时间和完成率。获取途径根据SuccessFactors Onboarding模块中整体入职流程状态更新为“Completed”或“Hired”时的时间戳推断。采集根据整体入职流程状态变为终止状态时最后一次变更的时间戳推断。事件类型 inferred
	入职首日前文书已完成	此活动表示新员工已通过入职门户完成所有必需的入职前表单和任务。当系统确认“Pre-Day 1”或“New Hire Paperwork”步骤中的所有任务均已完成时，会记录此事件。
重要性这是重要里程碑，表明新员工已参与入职流程并完成必要的行政手续。此后即可开展HR档案创建和IT资源配置等后续活动。获取途径当文书收集流程或一组相关任务的状态变为“Completed”时，系统会记录此事件。也可以使用最后一项必需任务的完成时间戳。采集根据系统将上级“Paperwork”任务组标记为已完成时的时间戳推断。事件类型 inferred
	入职首日已到	此计算事件表示新员工的正式入职日期。它并非由用户操作直接触发，而是根据入职案例关联的“Official Start Date”属性推导得出。
重要性这是分析入职首日前后活动的重要里程碑，也是评估IT设置和入职培训等活动是否及时完成的关键参照点。获取途径这是一个计算事件，直接根据Onboarding或Employee Central模块中新员工记录中的“Official Start Date”字段推导得出。采集根据员工记录中的“Official Start Date”属性推导得出。事件类型 calculated
	已分配经理任务	此活动表示向招聘经理分配一组入职职责的时间。当系统自动触发并向经理分配“Prepare Workspace”或“Schedule Team Welcome”等任务时，会记录此事件。
重要性经理的参与对顺利完成入职至关重要。此活动有助于分析经理收到通知的速度，并衡量其后续任务的完成时间。获取途径可根据入职流程工作流中分配给招聘经理角色的首项任务的分配时间戳识别此事件。采集流程实例中创建并分配经理专属任务的时间戳。事件类型 explicit
	已完成30天回访	此活动表示新员工与经理或HR按计划完成了一次回访，通常安排在入职约30天时。当经理或HR代表将相应清单项目标记为已完成时，系统会记录此事件。
重要性此活动通常用于表示高强度初期入职阶段结束，是衡量新员工达到工作效率所需时间和整体流程周期的重要里程碑。获取途径可根据SuccessFactors入职流程清单中特定“30-Day Check-in”任务或表单的完成时间戳推断。采集根据“30-Day Check-in”任务的完成时间戳推断。事件类型 inferred
	背景调查已完成	标志着背景筛查完成并已收到结果。当SuccessFactors Onboarding模块中的背景调查任务状态更新为“Completed”或“Cleared”时，系统会记录此事件。
重要性这是重要的合规里程碑，也是许多组织最终确定录用的前提条件。此处延误可能显著影响新员工的入职日期和整体入职周期。获取途径可根据背景调查任务状态更新为“Completed”等最终状态时的时间戳推断。此状态通常通过第三方供应商的API更新。采集根据入职计划中背景调查任务的完成时间戳推断。事件类型 inferred
	入职首日前发送文书	此活动表示向新员工发送首批必需文件和表单的时间，例如合规表单和个人信息收集表。通常，这是SuccessFactors预定义入职工作流中的自动步骤。
重要性跟踪此活动有助于衡量行政准备工作的效率。从此步骤到“文书已完成”的时间是关键KPI，可用于识别系统或新员工造成的延误。获取途径这通常是Onboarding流程对象中“New Hire Activities”或类似任务的明确事件或状态变更。一般可以获取任务分配或触发时的时间戳。采集根据文书任务在新员工入职门户中分配或启动时的时间戳识别。事件类型 explicit
	已分配必修培训	此活动表示已将必修合规培训或岗位培训分配至新员工的学习计划。当SuccessFactors Onboarding与学习管理系统（LMS）集成并分配课程时，系统会记录此事件。
重要性此活动启动合规培训流程。分析从分配培训到完成培训的时长，有助于了解学习参与情况并识别合规风险。获取途径根据SuccessFactors Learning模块中必修培训项目的分配日期时间戳获取，并与新员工的用户ID关联。采集根据集成的SuccessFactors Learning模块中的课程分配日期获取。事件类型 explicit
	已提交IT资源配置请求	此活动标志着正式申请为新员工配置IT资源，例如用户账户、电子邮件和系统访问权限。通常在文书完成后自动触发，并通过集成或手动记录的任务捕获。
重要性这是决定新员工能否在入职首日投入工作的关键路径起点。跟踪此活动有助于衡量并优化IT准备周期。获取途径这通常是入职流程中的一项具体任务。系统根据“IT Provisioning”任务的创建或启动时间戳记录此事件，该任务可能会向ServiceNow等服务台系统发送通知。采集根据IT资源配置请求或任务的创建时间戳获取。事件类型 explicit
	必修培训已完成	此活动标志着新员工已完成所有分配的必修培训。当SuccessFactors Learning模块将所有必修课程的状态更新为“Completed”时，系统会记录此事件。
重要性完成必修培训是重要的一致性检查点。跟踪这一里程碑对于审计以及确保公司履行监管义务至关重要。获取途径根据SuccessFactors Learning模块中最后一项必修培训的完成日期时间戳获取。采集根据集成的SuccessFactors Learning模块中的课程完成日期获取。事件类型 explicit
	背景调查已启动	此活动表示正式启动背景调查，通常通过集成的第三方服务进行。当SuccessFactors工作流中相应任务或流程步骤被触发时，系统会记录此事件。
重要性背景调查是关键且通常耗时较长的合规步骤。衡量从启动到完成的时长，有助于发现内部流程或外部供应商造成的瓶颈。获取途径通常记录为Onboarding流程工作流中特定“Background Check”任务的状态变更。状态变更时间戳即为事件时间。采集根据背景调查任务状态变为“In Progress”或类似状态时的时间戳推断。事件类型 inferred
	设备已订购	此活动表示已提交实体设备申请，例如笔记本电脑或手机。系统根据SuccessFactors Onboarding清单中设备申请任务的时间戳记录此事件。
重要性确保新员工在入职首日拿到设备，对其工作效率和入职体验至关重要。跟踪此活动有助于发现采购和硬件配置流程中的延误。获取途径可根据入职流程中“Order Equipment”任务的状态变更推断。状态变为“Submitted”或“Completed”时的时间戳即为事件时间。采集根据经理或IT清单中“Order Equipment”任务的完成时间戳推断。事件类型 inferred
	设备已送达	确认新员工所需的实体设备已成功送达指定地点。当IT团队成员或经理将“Equipment Delivery”任务状态更新为“Completed”时，系统会记录此事件。
重要性此活动是衡量入职首日准备度的重要指标。将事件时间戳与员工入职日期进行比较，可用于衡量“入职首日IT资源准备就绪率”KPI。获取途径根据入职流程计划中“Equipment Delivered”或“Equipment Setup”任务状态标记为“Completed”时的时间戳推断。采集根据设备送达确认任务的完成时间戳推断。事件类型 inferred

建议填写选填

数据提取指南

如何从SAP SuccessFactors Onboarding获取数据

步骤

登录SAP SuccessFactors：使用具有Admin Center和Integration Center权限的用户账号访问您的实例。
打开Integration Center：在Admin Center中使用搜索栏查找并打开Integration Center。
创建新集成：点击“My Integrations”，选择“Create”，再选择“More Integration Types”。选择“Scheduled Simple File Output Integration”格式。
选择流程事件的起始实体：对于核心流程事件，请选择OData实体ONB2Process作为起始实体，以捕获整个入职案例的开始和结束。
配置流程事件集成：在“Configure Fields”选项卡中创建集成，提取“Onboarding Process Initiated”和“Onboarding Process Completed”活动。您需要创建计算字段，根据processStatus字段的值有条件地输出正确的活动名称和时间戳。例如，“Onboarding Process Initiated”事件的时间戳为ONB2Process实体的createdDate。
选择任务事件的起始实体：另建一个独立集成，这次选择OData实体ONB2ProcessTask作为起始实体。该实体包含大多数单项入职活动的数据。
配置任务事件集成：在“Configure Fields”选项卡中拖放所需字段。从ONB2ProcessTask关联到父级ONB2Process，获取案例级属性，例如NewHireEmployeeId、部门和HiringManager。OnboardingCaseId对应process.processId字段。
映射任务活动：为ActivityName创建计算字段。使用一系列If/Then/Else语句或Choose/When逻辑块，将SuccessFactors中的技术任务名称（例如“bgc_task”“paperwork_sign”）映射为易于业务理解的活动名称（例如“已发起背景调查”“已发送入职首日前文件”）。
映射任务时间戳：为EventTimestamp创建计算字段，根据任务类型或状态使用条件逻辑选择相应的日期字段。例如，“已发起”或“已发送”活动使用任务创建日期；“已完成”活动使用任务完成日期（completedDate）。
处理计算得出的事件：“入职首日”并非标准任务。请在基于ONB2Process的第一个集成中创建计算字段，将ActivityName设为“入职首日”，并将EventTimestamp设为ONB2Process实体中的targetDate（正式入职日期）。
配置目标位置和计划：对于每个集成，前往“Destination Settings”选项卡，配置用于存放输出CSV文件的SFTP服务器。在“Scheduling”选项卡中设置提取频率，例如每天或每周。
合并并整理数据：两个集成运行后，您会获得多个输出文件（例如流程事件文件和任务事件文件）。使用外部脚本或数据准备工具将文件合并为一个事件日志。上传到ProcessMind前，请确保列标题与所需属性（OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestamp等）一致。

配置

起始OData实体：主要实体为ONB2Process（整个案例）和ONB2ProcessTask（单项活动）。您至少需要创建两个独立集成，并合并生成的文件。
集成类型：建议使用Scheduled Simple File Output Integration，在SFTP服务器上生成CSV文件。
输出文件格式：将输出配置为带标题行的CSV，使用逗号分隔符和UTF-8编码，以确保广泛兼容。
筛选：必须应用筛选条件控制数据量。在“Filter”选项卡中，按ONB2Process的最后修改日期（lastModifiedDate）筛选，仅提取近期变更（例如最近7天）。首次全量提取时，可分批提取较小时间段的数据，例如每次3至6个月。
计算字段：需要大量使用计算字段，将技术任务名称映射为易于业务理解的活动名称，并为每个事件选择正确的时间戳（例如创建日期或完成日期）。
前提条件：配置集成的用户需要拥有Integration Center管理权限和OData API访问权限。API用户必须拥有ONB2Process、ONB2ProcessTask、用户和EmpJob实体的读取权限。

查询示例 sql

/*
This SQL-like pseudo-code represents the logic to be built across multiple Integration Center jobs.
The final event log is created by combining the output of these logical blocks.
Replace '{StartDate}' and '{EndDate}' with the desired date range for the extraction.
*/

-- Block 1: From the ONB2Process based Integration
SELECT
  p.processId AS OnboardingCaseId,
  'Onboarding Process Initiated' AS ActivityName,
  p.createdDate AS EventTimestamp,
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  p.createdDate AS EndTime,
  u.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  p.processor AS OnboardingCoordinator,
  p.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2Process AS p
LEFT JOIN User AS u ON p.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE p.createdDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- Block 2: From the ONB2Process based Integration (Calculated Event)
SELECT
  p.processId AS OnboardingCaseId,
  'First Day Occurred' AS ActivityName,
  p.targetDate AS EventTimestamp,
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  p.targetDate AS EndTime,
  u.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  p.processor AS OnboardingCoordinator,
  p.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2Process AS p
LEFT JOIN User AS u ON p.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE p.targetDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- Block 3: From the ONB2ProcessTask based Integration (multiple mappings)
SELECT
  t.process.processId AS OnboardingCaseId,
  CASE 
    WHEN t.taskName = '[Task name for Paperwork Sent]' THEN 'Pre-Day 1 Paperwork Sent'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Background Check]' AND t.taskStatus = 'STARTED' THEN 'Background Check Initiated'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Background Check]' AND t.taskStatus = 'COMPLETED' THEN 'Background Check Completed'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Paperwork Completion]' THEN 'Pre-Day 1 Paperwork Completed'
    WHEN t.taskName = '[Task name for HR Profile Creation]' THEN 'HR Profile Created'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Manager Tasks]' AND t.taskStatus = 'STARTED' THEN 'Manager Tasks Assigned'
    WHEN t.taskName = '[Task name for IT Request]' THEN 'IT Provisioning Requested'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Equipment Order]' THEN 'Equipment Ordered'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Equipment Delivery]' THEN 'Equipment Delivered'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Training Assignment]' THEN 'Mandatory Training Assigned'
    WHEN t.taskName = '[Task name for Training Completion]' THEN 'Mandatory Training Completed'
    WHEN t.taskName = '[Task name for 30-Day Check-in]' THEN '30-Day Check-in Performed'
  END AS ActivityName,
  t.completedDate AS EventTimestamp, -- Or t.createdDate depending on the activity
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  t.completedDate AS EndTime,
  t.process.processTrigger.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  t.process.processor AS OnboardingCoordinator,
  t.process.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2ProcessTask AS t
LEFT JOIN User AS u ON t.process.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE t.lastModifiedDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}' AND ActivityName IS NOT NULL

UNION ALL

-- Block 4: From the ONB2Process based Integration
SELECT
  p.processId AS OnboardingCaseId,
  'Onboarding Process Completed' AS ActivityName,
  p.lastModifiedDate AS EventTimestamp, -- Assuming last modification on a completed status marks the end
  'SAP SuccessFactors' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdateTimestamp,
  p.lastModifiedDate AS EndTime,
  u.userId AS NewHireEmployeeId,
  ej.department AS Department,
  ej.position AS PositionTitle,
  ej.managerId AS HiringManager,
  p.processor AS OnboardingCoordinator,
  p.targetDate AS OfficialStartDate
FROM ONB2Process AS p
LEFT JOIN User AS u ON p.processTrigger.userId = u.userId
LEFT JOIN EmpJob AS ej ON u.userId = ej.userId AND ej.isPrimary = 'true'
WHERE p.processStatus = 'COMPLETED' AND p.lastModifiedDate BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}';

步骤

确认已启用SAP SuccessFactors Report Center、Ad Hoc Reporting、SAP SuccessFactors Onboarding，以及所需的Employee Central和Learning集成。检查报告用户是否有权限查看入职流程数据、任务状态数据、员工数据、入职日期，以及集成的背景调查、IT、设备或培训记录。
在Report Center中，使用您所在环境提供的入职实体和字段创建自定义表格报告。实体和字段是否可用取决于具体实施情况，因此请选用已配置的相应对象，涵盖入职案例、流程任务、任务状态、员工档案、经理、部门、职位、入职日期、培训和签到数据。不要仅因某字段存在于其他SuccessFactors环境中，就假定当前环境也提供该字段。
将报告范围设为滚动提取时间段，通常为三至六个月。使用[开始日期参数]和[结束日期参数]作为可配置的报告筛选条件。加入组织使用的相关公司、法人实体、业务单元、文档类型、入职流程类型和状态筛选条件。如果需要包含已完成案例，请勿只筛选当前未结案例。
添加所需输出列：OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem和LastDataUpdateTimestamp。字段可用时，也添加建议列：EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator和OfficialStartDate。使用您所在环境中配置的准确标签和字段映射。
为每项所需活动配置一个专属报告视图或查询分支。将活动名称映射到对应的已配置事件、任务、状态转换或日期属性。对于First Day Occurred，请将OfficialStartDate用作EventTimestamp，因为这是推导出的里程碑，而非明确的用户操作。
确保每个活动分支针对每个入职案例返回一条事件记录。如果源数据中同一活动有多条任务记录，请采用环境认可的去重规则，通常根据活动定义保留最早的发起或完成记录。只有在重复记录代表需要单独分析的不同业务事件时，才予以保留。
将所有时间戳统一为同一时区和格式。建议使用包含时区信息的ISO 8601格式等一致的表示方式。若记录来自Employee Central、Learning或获批的集成数据源，请将SourceSystem填为SAP SuccessFactors Onboarding，或使用已配置的数据源标签。
将LastDataUpdateTimestamp设为源数据刷新、提取或报告执行时间。除非源系统明确将事件时间戳定义为最后一次数据刷新时间，否则不要用EventTimestamp填充此字段。
在Report Center中将完成的表格报告导出为CSV。如果当前环境不支持在单个报告中包含所有活动分支，请分别导出已配置的活动报告，再通过受控的数据转换步骤合并，并确保列顺序和数据类型一致。
根据以下检查项验证导出文件：确认15个活动名称均已包含、必填标识符均已填充、时间戳有效，并且每个入职案例都能组成连贯的事件序列。
将规范化后的CSV作为事件日志上传到ProcessMind。将OnboardingCaseId映射为案例标识符，ActivityName映射为活动，EventTimestamp映射为事件时间戳，其余列映射为事件或案例属性。ProcessMind会按原样读取事件日志，不会推断缺失的活动，因此可视化所需的每项活动都必须明确包含在一条记录中。

配置

**报告类型：**在Report Center中使用自定义表格报告，并基于您所在环境提供的入职实体和字段。请在Report Center字段选择器中确认准确的实体名称、字段名称和关联关系。
**案例标识符：**将已配置的入职案例标识符映射到OnboardingCaseId。除非候选人ID、员工ID或任务ID明确是入职案例的唯一标识符，否则不要用这些值替代。
**活动映射：**为全部15项活动配置明确映射：Onboarding Process Initiated、Pre-Day 1 Paperwork Sent、Background Check Initiated、Background Check Completed、Pre-Day 1 Paperwork Completed、HR Profile Created、Manager Tasks Assigned、IT Provisioning Requested、Equipment Ordered、Equipment Delivered、First Day Occurred、Mandatory Training Assigned、Mandatory Training Completed、30-Day Check-in Performed和Onboarding Process Completed。
**日期范围：**先提取三至六个月的数据。验证报告性能和数据量后，再延长时间范围。如果分析需要完整案例生命周期，请纳入足够的历史数据，以涵盖在报告期开始前发起、但在报告期内完成的案例。
**日期筛选：**按相关事件日期或案例日期筛选，而不只是按报告执行日期筛选。使用[开始日期参数]和[结束日期参数]作为可配置值的专业占位符。
**业务筛选：**仅在分析需要时，按公司代码、法人实体、业务单元、入职流程类型、文档类型、国家和状态筛选。应用筛选前，请确认准确的已配置字段名称。
**时间戳处理：**统一时区和时间戳格式。对于First Day Occurred，将EventTimestamp设为OfficialStartDate。如果OfficialStartDate仅包含日期，请采用所在环境认可的时间约定并记录下来。
**建议属性：**如果相应字段可用且已获授权，请纳入EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator和OfficialStartDate。
**源数据刷新：**将LastDataUpdateTimestamp设为报告刷新或数据提取时间。如果报告不提供行级刷新时间戳，请使用统一的受控提取时间戳，并记录该约定。
**性能：**限制日期范围，只选择必需列，避免不必要的多对多关联。如果报告运行缓慢或超出导出限制，请按公司、时间段或活动拆分提取。
**前提条件：**确认已获得所需的Onboarding、Employee Central、Recruiting和Learning功能许可，并在适用时完成配置。确认已具备Report Center、报告域、入职数据、员工数据、任务数据及集成流程结果的访问权限。
**集成依赖：**背景调查、IT配置、设备和Learning事件可能存储在集成系统中，也可能仅以SuccessFactors任务状态的形式呈现。请确认权威数据源，并且仅在已配置的可报告实体提供相关数据时纳入。
**导出格式：**导出带标题行的CSV，使用稳定的列名称、UTF-8编码和明确的时间戳值。空值应保留为空字段，不要导致列错位。

查询示例 sql

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Onboarding Process Initiated' AS ActivityName,
    OnboardingProcessInitiatedTimestamp AS EventTimestamp,
    OnboardingProcessInitiatedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE OnboardingProcessInitiatedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND OnboardingProcessInitiatedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Pre-Day 1 Paperwork Sent' AS ActivityName,
    PreDay1PaperworkSentTimestamp AS EventTimestamp,
    PreDay1PaperworkSentEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE PreDay1PaperworkSentTimestamp >= [Start date parameter]
  AND PreDay1PaperworkSentTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Background Check Initiated' AS ActivityName,
    BackgroundCheckInitiatedTimestamp AS EventTimestamp,
    BackgroundCheckInitiatedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE BackgroundCheckInitiatedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND BackgroundCheckInitiatedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Background Check Completed' AS ActivityName,
    BackgroundCheckCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    BackgroundCheckCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE BackgroundCheckCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND BackgroundCheckCompletedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Pre-Day 1 Paperwork Completed' AS ActivityName,
    PreDay1PaperworkCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    PreDay1PaperworkCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE PreDay1PaperworkCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND PreDay1PaperworkCompletedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'HR Profile Created' AS ActivityName,
    HRProfileCreatedTimestamp AS EventTimestamp,
    HRProfileCreatedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE HRProfileCreatedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND HRProfileCreatedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Manager Tasks Assigned' AS ActivityName,
    ManagerTasksAssignedTimestamp AS EventTimestamp,
    ManagerTasksAssignedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE ManagerTasksAssignedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND ManagerTasksAssignedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'IT Provisioning Requested' AS ActivityName,
    ITProvisioningRequestedTimestamp AS EventTimestamp,
    ITProvisioningRequestedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE ITProvisioningRequestedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND ITProvisioningRequestedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Equipment Ordered' AS ActivityName,
    EquipmentOrderedTimestamp AS EventTimestamp,
    EquipmentOrderedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE EquipmentOrderedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND EquipmentOrderedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Equipment Delivered' AS ActivityName,
    EquipmentDeliveredTimestamp AS EventTimestamp,
    EquipmentDeliveredEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE EquipmentDeliveredTimestamp >= [Start date parameter]
  AND EquipmentDeliveredTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'First Day Occurred' AS ActivityName,
    OfficialStartDate AS EventTimestamp,
    OfficialStartDate AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE OfficialStartDate >= [Start date parameter]
  AND OfficialStartDate < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Mandatory Training Assigned' AS ActivityName,
    MandatoryTrainingAssignedTimestamp AS EventTimestamp,
    MandatoryTrainingAssignedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE MandatoryTrainingAssignedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND MandatoryTrainingAssignedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Mandatory Training Completed' AS ActivityName,
    MandatoryTrainingCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    MandatoryTrainingCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE MandatoryTrainingCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND MandatoryTrainingCompletedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    '30-Day Check-in Performed' AS ActivityName,
    ThirtyDayCheckInPerformedTimestamp AS EventTimestamp,
    ThirtyDayCheckInPerformedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE ThirtyDayCheckInPerformedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND ThirtyDayCheckInPerformedTimestamp < [End date parameter]

UNION ALL

SELECT
    OnboardingCaseId,
    'Onboarding Process Completed' AS ActivityName,
    OnboardingProcessCompletedTimestamp AS EventTimestamp,
    OnboardingProcessCompletedEndTime AS EndTime,
    SourceSystem,
    LastDataUpdateTimestamp,
    NewHireEmployeeId,
    Department,
    PositionTitle,
    HiringManager,
    OnboardingCoordinator,
    OfficialStartDate
FROM [Your onboarding case source]
WHERE OnboardingProcessCompletedTimestamp >= [Start date parameter]
  AND OnboardingProcessCompletedTimestamp < [End date parameter];

步骤

前提条件和环境设置：确保系统已安装Python 3.6或更高版本。运行命令pip install pandas requests安装所需的pandas和requests库。向SuccessFactors管理员申请所需的API凭据，包括API服务器URL、公司ID、专用API用户名以及相应的密码或客户端密钥。
配置API用户权限：在SAP SuccessFactors Admin Center中创建或确认已有专用API用户。该用户必须获准访问OData API，并分配到具有“Onboarding 2.0 OData API”访问权限的角色，同时拥有提取所需实体的读取权限，例如ONB2Process、ONB2ProcessTask和用户。
确定关键任务名称：背景调查、设备订单或30天签到等具体入职任务的名称由您所在的SuccessFactors实例单独配置。请前往Admin Center中的Onboarding 2.0清单或流程配置，确认这些任务的准确名称，并将其填入Python脚本的筛选条件。
自定义Python脚本：将提供的Python脚本复制到文件中，例如extract_onboarding.py。更新脚本开头的占位变量，填入您的API凭据、公司ID以及上一步确认的任务名称。调整start_date和end_date变量，设定所需的数据提取时间段。
运行提取脚本：在命令行中运行python extract_onboarding.py。脚本将连接SuccessFactors API并完成身份验证，然后开始获取各项指定活动的数据。处理每项活动时，脚本会在控制台输出进度信息。
处理API分页：脚本会自动处理API分页。它分批获取数据，并根据API响应中的__next链接继续请求，直到获取指定查询的全部数据。因此，即使数据量较大，也能完整提取数据集。
转换并汇总数据：对于每项活动，脚本会获取原始JSON数据、解析内容，并将其转换为结构化格式（pandas DataFrame）。随后，脚本会统一列名称，使其符合事件日志架构。所有活动处理完毕后，再将各个数据框合并为完整的事件日志。
检查并导出事件日志：脚本运行完成后，会在同一目录下生成名为sfsf_onboarding_event_log.csv的CSV文件。上传到流程挖掘工具前，请打开文件检查数据是否完整、准确。

配置

API凭据：需要使用具有强密码或客户端密钥的专用API用户。该用户应仅配置API访问权限。
OData API权限：分配的权限角色必须包含“Onboarding 2.0 OData API”，并具有以下实体的读取权限：ONB2Process、ONB2ProcessTask、用户。还需要具备查看用户相关字段（如部门、职位和经理）的权限。
日期范围筛选：脚本根据流程创建日期（createdDate）进行日期筛选。建议先选择较短时间范围，例如3至6个月，以控制初始数据量并验证结果，再提取更长时间的历史数据。
任务名称配置：脚本中包含[您的背景调查任务名称]等占位符。请将其替换为公司入职流程配置中的准确任务名称，以便脚本识别相应事件。
API端点URL：脚本需要使用您所在SuccessFactors数据中心的API Center URL，例如apiX.successfactors.com。请确认使用的URL与您的实例相符。
性能：受API速率限制和网络延迟影响，长时间范围的数据提取可能耗时较长。提取大量历史数据时，建议在非高峰时段运行脚本。

查询示例 python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import json
import sys

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration: Replace with your SuccessFactors details ---
SF_API_CENTER_URL = class="hl-string">"https://apiX.successfactors.com/odata/v2" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., api2.successfactors.eu
COMPANY_ID = class="hl-string">"[Your Company ID]"
API_USERNAME = class="hl-string">"[Your API Username]"
API_PASSWORD = class="hl-string">"[Your API Password]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Date Range for Extraction ---
start_date = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"
end_date = class="hl-string">"2023-12-31T23:59:59Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Customizable Task Names from your Onboarding Process ---
TASK_NAMES = {
    class="hl-string">"BACKGROUND_CHECK_INITIATED": class="hl-string">"[Your Background Check Task Name]",
    class="hl-string">"BACKGROUND_CHECK_COMPLETED": class="hl-string">"[Your Background Check Task Name]",
    class="hl-string">"MANAGER_TASKS_ASSIGNED": class="hl-string">"[Your Manager Welcome Tasks Group Name]",
    class="hl-string">"IT_PROVISIONING_REQUESTED": class="hl-string">"[Your IT Provisioning Task Name]",
    class="hl-string">"EQUIPMENT_ORDERED": class="hl-string">"[Your Equipment Order Task Name]",
    class="hl-string">"EQUIPMENT_DELIVERED": class="hl-string">"[Your Equipment Delivery Task Name]",
    class="hl-string">"TRAINING_ASSIGNED": class="hl-string">"[Your Mandatory Training Task Name]",
    class="hl-string">"TRAINING_COMPLETED": class="hl-string">"[Your Mandatory Training Task Name]",
    class="hl-string">"30_DAY_CHECKIN": class="hl-string">"[Your 30-Day Check-in Task Name]"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Helper function for paginated OData calls ---
def fetch_odata_records(endpoint_url):
    records = []
    url = endpoint_url
    print(fclass="hl-string">"Fetching from: {url.split('?')[0]}...")
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, auth=(fclass="hl-string">"{API_USERNAME}@{COMPANY_ID}", API_PASSWORD), headers={class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'})
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
            data = response.json()[class="hl-string">'d']
            records.extend(data.get(class="hl-string">'results', [data])) class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle single and multiple results
            url = data.get(class="hl-string">'__next', None)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {e}", file=sys.stderr)
            if response:
                print(fclass="hl-string">"Response content: {response.text}", file=sys.stderr)
            return [] class=class="hl-string">"hl-comment"># Return empty on error
    print(fclass="hl-string">"Fetched {len(records)} records.")
    return records

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    all_events = []
    last_update_ts = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Base query for ONB2Process to get main case data
    process_query_url = (
        fclass="hl-string">"{SF_API_CENTER_URL}/ONB2Process?" 
        fclass="hl-string">"$select=processId,createdDateTime,processStatus,completionDate,subjectUser,hiringManager,onboardingCoordinator,onboardingExternalUser/startDate,subjectUser/userId,subjectUser/department,subjectUser/jobTitle&" 
        fclass="hl-string">"$expand=subjectUser,hiringManager,onboardingCoordinator,onboardingExternalUser&" 
        fclass="hl-string">"$filter=createdDateTime ge datetime'{start_date}' and createdDateTime le datetime'{end_date}'"
    )
    processes = fetch_odata_records(process_query_url)
    if not processes:
        print(class="hl-string">"No onboarding processes found for the given date range. Exiting.")
        return

    process_df = pd.json_normalize(processes)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns for clarity
    process_df.rename(columns={
        class="hl-string">'processId': class="hl-string">'OnboardingCaseId',
        class="hl-string">'subjectUser.userId': class="hl-string">'NewHireEmployeeId',
        class="hl-string">'subjectUser.department': class="hl-string">'Department',
        class="hl-string">'subjectUser.jobTitle': class="hl-string">'PositionTitle',
        class="hl-string">'hiringManager.fullName': class="hl-string">'HiringManager',
        class="hl-string">'onboardingCoordinator.fullName': class="hl-string">'OnboardingCoordinator',
        class="hl-string">'onboardingExternalUser.startDate': class="hl-string">'OfficialStartDate'
    }, inplace=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure OfficialStartDate is a clean date string if it exists
    if class="hl-string">'OfficialStartDate' in process_df.columns:
        process_df[class="hl-string">'OfficialStartDate'] = process_df[class="hl-string">'OfficialStartDate'].apply(lambda x: pd.to_datetime(int(x.replace(class="hl-string">'/Date(',class="hl-string">'').replace(class="hl-string">')/',class="hl-string">'')), unit=class="hl-string">'ms').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') if pd.notna(x) else None)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Onboarding Process Initiated
    df = process_df[[class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'createdDateTime']].copy()
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Onboarding Process Initiated'
    df.rename(columns={class="hl-string">'createdDateTime': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
    all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Pre-Day 1 Paperwork Sent (Approximated by process initiation)
    df = process_df[[class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'createdDateTime']].copy()
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Pre-Day 1 Paperwork Sent'
    df.rename(columns={class="hl-string">'createdDateTime': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
    all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Pre-Day 1 Paperwork Completed
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming this corresponds to a specific process status change
    df = process_df.loc[process_df[class="hl-string">'processStatus'] == class="hl-string">'ONB2ProcessStatus/READY_TO_HIRE', [class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'completionDate']].copy()
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Pre-Day 1 Paperwork Completed'
        df.rename(columns={class="hl-string">'completionDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
        all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. HR Profile Created (Approximated by completion of class="hl-string">'Manage Pending Hires' step)
    df = process_df.loc[process_df[class="hl-string">'processStatus'] == class="hl-string">'ONB2ProcessStatus/HIRED', [class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'completionDate']].copy()
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'HR Profile Created'
        df.rename(columns={class="hl-string">'completionDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
        all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. First Day Occurred
    df = process_df[[class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'OfficialStartDate']].dropna().copy()
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'First Day Occurred'
    df.rename(columns={class="hl-string">'OfficialStartDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
    all_events.append(df)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Onboarding Process Completed
    df = process_df.loc[process_df[class="hl-string">'processStatus'] == class="hl-string">'ONB2ProcessStatus/COMPLETED', [class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'completionDate']].copy()
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Onboarding Process Completed'
        df.rename(columns={class="hl-string">'completionDate': class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
        all_events.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch all tasks for the relevant processes
    process_ids_str = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"','".join(process_df[class="hl-string">'OnboardingCaseId'].astype(str)) + class="hl-string">"'"
    tasks_query_url = (
        fclass="hl-string">"{SF_API_CENTER_URL}/ONB2ProcessTask?"
        fclass="hl-string">"$select=process/processId,taskName,createdDate,completedDate,taskStatus&"
        fclass="hl-string">"$expand=process&"
        fclass="hl-string">"$filter=process/processId in [{process_ids_str}]"
    )
    tasks = fetch_odata_records(tasks_query_url)
    
    if tasks:
        tasks_df = pd.json_normalize(tasks)
        tasks_df.rename(columns={class="hl-string">'process.processId': class="hl-string">'OnboardingCaseId'}, inplace=True)

        def extract_task_events(task_name_key, activity_name, timestamp_col):
            task_name = TASK_NAMES[task_name_key]
            filter_condition = (tasks_df[class="hl-string">'taskName'] == task_name)
            if timestamp_col == class="hl-string">'completedDate':
                 filter_condition &= (tasks_df[class="hl-string">'taskStatus'] == class="hl-string">'ONB2TaskStatus/COMPLETED')

            df = tasks_df.loc[filter_condition, [class="hl-string">'OnboardingCaseId', timestamp_col]].copy()
            if not df.empty:
                df[class="hl-string">'ActivityName'] = activity_name
                df.rename(columns={timestamp_col: class="hl-string">'EventTimestamp'}, inplace=True)
                return df
            return None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Background Check Initiated
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'BACKGROUND_CHECK_INITIATED', class="hl-string">'Background Check Initiated', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Background Check Completed
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'BACKGROUND_CHECK_COMPLETED', class="hl-string">'Background Check Completed', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Manager Tasks Assigned
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'MANAGER_TASKS_ASSIGNED', class="hl-string">'Manager Tasks Assigned', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. IT Provisioning Requested
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'IT_PROVISIONING_REQUESTED', class="hl-string">'IT Provisioning Requested', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Equipment Ordered
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'EQUIPMENT_ORDERED', class="hl-string">'Equipment Ordered', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Equipment Delivered
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'EQUIPMENT_DELIVERED', class="hl-string">'Equipment Delivered', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Mandatory Training Assigned
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'TRAINING_ASSIGNED', class="hl-string">'Mandatory Training Assigned', class="hl-string">'createdDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Mandatory Training Completed
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'TRAINING_COMPLETED', class="hl-string">'Mandatory Training Completed', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. 30-Day Check-in Performed
        event_df = extract_task_events(class="hl-string">'30_DAY_CHECKIN', class="hl-string">'30-Day Check-in Performed', class="hl-string">'completedDate')
        if event_df is not None: all_events.append(event_df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine all events
    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and API responses.")
        return

    final_df = pd.concat(all_events, ignore_index=True)
    final_df.dropna(subset=[class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'OnboardingCaseId'], inplace=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean timestamp format
    final_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = final_df[class="hl-string">'EventTimestamp'].apply(lambda x: pd.to_datetime(int(x.replace(class="hl-string">'/Date(',class="hl-string">'').replace(class="hl-string">')/',class="hl-string">'')), unit=class="hl-string">'ms').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') if isinstance(x, str) and class="hl-string">'/Date(' in x else x)
    final_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(final_df[class="hl-string">'EventTimestamp']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')[:-3] + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge with process attributes
    attributes_to_merge = [
        class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'NewHireEmployeeId', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'PositionTitle',
        class="hl-string">'HiringManager', class="hl-string">'OnboardingCoordinator', class="hl-string">'OfficialStartDate'
    ]
    final_df = pd.merge(final_df, process_df[attributes_to_merge], on=class="hl-string">'OnboardingCaseId', how=class="hl-string">'left')
    final_df[class="hl-string">'EndTime'] = final_df[class="hl-string">'EventTimestamp']
    final_df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'SAP SuccessFactors Onboarding'
    final_df[class="hl-string">'LastDataUpdateTimestamp'] = last_update_ts

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns
    final_df = final_df[[
        class="hl-string">'OnboardingCaseId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'EndTime',
        class="hl-string">'NewHireEmployeeId', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'PositionTitle', class="hl-string">'HiringManager',
        class="hl-string">'OnboardingCoordinator', class="hl-string">'OfficialStartDate', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdateTimestamp'
    ]]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    final_df.to_csv(class="hl-string">'sfsf_onboarding_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"\nExtraction complete. Event log saved to 'sfsf_onboarding_event_log.csv'")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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