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您的员工入职数据模板

SAP SuccessFactors入职

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员工入职属性 (22) 员工入职活动 (15) 提取指南 (3)

您的员工入职数据模板

此模板全面介绍收集员工入职流程分析所需数据的方法，包括应采集的关键属性、应跟踪的核心活动，以及从系统中提取数据的实用指导。使用此资源简化数据准备，开启流程分析。

建议采集的属性
需要跟踪的关键活动
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

以下是建议纳入事件日志的关键数据字段，用于全面、深入地分析员工入职流程。

5 必需 7 建议 10 可选

	名称	说明
	事件时间戳 EventTimestamp	活动完成或里程碑达成的准确日期和时间。
说明事件时间戳记录活动发生的准确时刻。该数据对于正确排列事件顺序以及开展周期时间、等待时间和步骤间时长等所有基于时间的分析至关重要。在流程挖掘中，时间戳用于排列每个案例中的活动，并构建准确的流程时序表示。它们是绩效分析、SLA监控和瓶颈识别的基础。为什么重要该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。获取位置通常会与每项活动一同记录在SAP SuccessFactors Onboarding模块的事件日志或审计跟踪中。示例 2023-10-01T09:00:00Z2023-10-03T14:30:00Z2023-10-05T11:25:10Z
	入职案例 OnboardingCaseId	用于标识单个新员工入职流程的唯一标识符，汇总所有相关活动。
说明入职案例ID是连接单个新员工入职旅程中所有事件和数据点的核心标识符。它在入职流程启动时生成，并在流程标记为完成时结束。在流程挖掘中，该属性对于重建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。为什么重要这是定义分析范围的基础属性。没有它，就无法追踪新员工的入职旅程，也无法衡量总入职时长等关键绩效指标。获取位置通常是新员工启动入职流程时，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。
说明该属性描述入职工作流中的具体事件或步骤，例如“Background Check Initiated”或“Manager Tasks Assigned”。这些活动构成流程图的基本单元。分析活动的顺序和频率，有助于识别实际流程、发现与标准流程的偏差，并定位流程停滞的瓶颈。这是流程发现和分析的核心要素。为什么重要它定义流程图中的各个步骤。分析活动顺序是理解和优化入职工作流的主要方法。获取位置该信息会针对每个案例记录在SAP SuccessFactors Onboarding模块的流程历史或审计跟踪表中。示例入职流程启动背景调查完成IT资源配置已请求已完成30天回访
	数据最后更新时间 LastDataUpdateTimestamp	表示该事件数据最近一次刷新或从源系统提取时间的时间戳。
说明该属性记录从源系统最后一次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最后一次更新的时间。这是了解数据新鲜度的重要元数据字段。它帮助分析师和业务用户了解流程分析的时效性，以及何时能在仪表板中看到新数据。为什么重要确保用户了解数据的时效性，这对于基于分析结果进行决策至关重要。获取位置该时间戳通常在数据提取过程中生成，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。
说明该属性说明数据来源，本例中为“SAP SuccessFactors Onboarding”。在需要合并多个系统数据以获得更完整流程视图的环境中，这一属性尤其有用。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于来源系统。在比较不同应用中的流程或数据时，它还能提供必要的上下文。为什么重要提供数据来源的重要上下文，有助于数据治理、验证以及与其他系统集成。获取位置通常是在数据提取和转换过程中添加的静态值，用于标记数据集。示例 SAP SuccessFactors入职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业人员或协调员。
说明此属性用于识别负责监督新员工入职流程的人员，通常是人力资源人员。他们负责确保任务按时完成，并解决流程中出现的问题。这项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。Onboarding Coordinator Workload仪表板依靠此属性平衡案例分配，并识别工作量过大或效率突出的协调员。为什么重要对于分析人力资源团队工作量、规划产能以及识别协调员的最佳实践至关重要。获取位置这通常是SAP SuccessFactors Onboarding流程实例中的已分配角色或用户字段。示例 Robert JohnsonEmily WhiteMichael Brown
	招聘经理 HiringManager	新员工将向其汇报的经理姓名。
说明此属性用于识别负责新员工的招聘经理。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，有助于识别管理相关瓶颈并评估经理在入职流程中的参与度。它直接支持Managerial Onboarding Task Delays仪表板，帮助发现可能需要额外支持或培训的经理。为什么重要帮助识别依赖经理完成的任务所产生的瓶颈，并衡量经理在入职流程中的参与度。获取位置这是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
	新员工员工ID NewHireEmployeeId	分配给新员工的唯一员工ID。
说明该属性是新员工在企业HR系统中的正式且永久标识符。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。这支持长期分析，例如将入职体验与员工未来的绩效或留任情况进行关联。为什么重要将临时的入职流程与永久员工档案关联起来，从而支持长期影响分析。获取位置可在SAP SuccessFactors的Onboarding或Employee Central模块中新员工的数据记录中获取。示例 100523100524100525
	正式入职日期 OfficialStartDate	新员工正式开始工作的第一天。
说明此属性是合同约定的新员工入职日期。它是IT资源配置、文件完成和背景调查等多项入职前活动的重要截止日期。在分析中，该日期用于衡量入职前活动是否按时完成。它是Day One IT Resource Readiness Rate KPI以及监控公司是否准备好迎接新员工的仪表板的重要依据。为什么重要作为重要截止日期和基准，用于评估所有入职前活动的及时性和完成效果。获取位置这是SAP SuccessFactors新员工雇佣记录中的关键日期字段。示例 2024-07-012024-07-152024-08-01
	结束时间 EndTime	标志活动完成的时间戳，尤其适用于具有可衡量持续时间的任务。
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，StartTime和EndTime可能相同。对于“Background Check”等活动，明确区分开始和结束时间至关重要。该属性支持直接计算单项活动的处理时间，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，从而深入了解流程效率。为什么重要支持精确计算活动处理时间，帮助识别具体哪些任务耗时较长。获取位置长时间运行的任务可能会在流程日志中提供该字段，也可以根据后续活动的开始时间推导得出。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”。
说明职位名称用于描述新员工受聘担任的具体角色。相比仅使用部门名称，它能提供更细致的信息。此属性用于分析不同角色的入职流程是否存在差异。例如，高管的流程可能包含不同步骤，或与初级职位适用不同的SLA。要理解基于角色的流程偏差，Onboarding Process Variant Analysis仪表板离不开这一属性。为什么重要支持基于职位角色分析流程差异，从而定制并标准化入职体验。获取位置这是SAP SuccessFactors职位申请和新员工雇佣信息中的标准字段。示例高级软件工程师财务分析师HR业务伙伴销售开发代表
	部门 Department	新员工即将加入的部门或业务单元。
说明该属性指定新员工所属的组织单元，例如“Sales”“Engineering”或“Finance”。这是组织数据的基础组成部分。按部门分析流程是常见需求。它支持绩效对标、识别部门特有的瓶颈（例如工程部门的IT资源配置耗时更长），并了解入职流程在不同组织中的差异。这种细分是Departmental Onboarding Benchmarks仪表板的关键。为什么重要支持在组织不同部门之间对入职流程进行关键细分和绩效对标。获取位置此信息属于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	入职案例当前的总体状态，例如“进行中”或“已完成”。
说明此属性概括入职案例当前所处的生命周期阶段，表明流程仍在进行、已经完成，或因某种原因被取消。它可用于仪表板中的数据筛选，仅关注活跃案例，或分析已完成案例的结果。在Individual New Hire Onboarding Progress仪表板中，该状态可在深入查看详细活动历史之前提供快速概览。为什么重要支持按入职案例总体状态进行筛选和报告，帮助管理当前工作量。获取位置此状态通常由SAP SuccessFactors Onboarding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中
	合规截止日期 ComplianceDueDate	所有强制性合规活动必须完成的截止日期。
说明此属性规定完成背景调查或强制培训等关键合规任务的目标日期。该截止日期通常由公司政策或监管要求确定。它用于衡量合规执行情况，也是Compliance Documentation Rate KPI的重要组成部分。将合规活动的实际完成日期与该截止日期进行比较，系统即可标记逾期任务，并衡量流程整体的合规状况。为什么重要为衡量合规政策执行情况提供明确期限，并帮助主动识别存在风险的案例。获取位置此日期可能由Onboarding工作流根据新员工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
	合规是否逾期 IsComplianceOverdue	如果某项合规活动在截止日期之后完成，则该计算字段为true。
说明此布尔属性通过比较合规相关活动的实际完成时间戳，例如“背景调查已完成”，与对应的“合规截止日期”得出。如果完成时间晚于截止日期，则该标记设为“true”。此属性对于Critical Compliance Monitoring仪表板至关重要。它支持快速识别并量化合规违规，帮助组织降低风险并改进政策和法规的执行情况。为什么重要提供清晰、及时的方式来识别和报告合规失败，从而支持主动风险管理。获取位置此字段由流程挖掘工具计算。逻辑为：Timestamp(ComplianceActivity) > ComplianceDueDate。示例 truefalse
	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所在地。合规文件、IT设备寄送等入职要求可能因地点或国家/地区而显著不同。按地点分析流程，有助于识别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，或需要提供不同的法律文件。通过这种分组，可以针对不同地区定制并改进入职流程。为什么重要帮助识别并解决不同地区在入职流程、合规要求和绩效方面的差异。获取位置此信息属于SAP SuccessFactors中的新员工职位和地点数据。示例美国纽约英国伦敦新加坡德国柏林
	新员工姓名 NewHireName	正在进行入职流程的新员工的全名。
说明该属性存储新员工的全名，为案例提供易于阅读的标识，方便HR业务伙伴或入职协调员查找和讨论具体入职实例。在仪表板和报告中，将新员工姓名与案例ID结合使用，可让需要监控个人进度的运营用户更容易理解和使用数据。为什么重要为单个案例提供易于使用的标识，提升仪表板在运营监控中的易用性。获取位置这是SAP SuccessFactors Onboarding中新员工档案的标准字段。示例 John SmithMaria GarciaChen Wei
	是否自动化 IsAutomated	用于标识某项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“第1天前发送入职文件”，以及用户手动完成的活动，例如“完成30天回访”。分析此属性有助于了解流程的自动化程度。通过突出显示手动且重复的任务，可以发现进一步自动化的机会。同时，它还能帮助准确区分系统处理时间和人工处理时间。为什么重要帮助衡量流程自动化程度，并识别以自动化工作流替代手动任务的机会。获取位置通常可以根据与事件关联的“User”推断。如果用户是系统账户或服务账户，则该事件为自动执行。示例 truefalse
	用户ID UserId	执行该活动的用户标识符。
说明此属性记录执行特定流程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，也可能是负责自动步骤的系统用户。它支持在用户层面分析工作分配和绩效。例如，可以识别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职责。它为资源分析和用户级绩效分析提供基础。为什么重要支持按个人用户或用户组详细分析工作量分配和绩效。获取位置此信息通常可在SAP SuccessFactors Onboarding模块的审计轨迹或事件日志中找到，字段名称通常为“Completed By”或“User”。示例 jdoedleeSYSTEM
	第1天是否准备就绪 IsDayOneReady	用于标识IT资源是否在新员工入职日期当天或之前准备就绪的计算字段。
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IT资源配置”和“设备已交付”。值为“true”表示新员工第一天所需的全部事项均已准备就绪。这是IT Resource Readiness for Day One仪表板使用的关键绩效指标。它为IT和人力资源团队提供明确、可衡量的目标，并直接评估其为新员工做好准备的成效。为什么重要直接衡量入职前活动的完成效果，而这些活动会显著影响新员工的工作效率和初期体验。获取位置源系统中没有此字段。它由流程挖掘工具根据以下逻辑计算：(Timestamp('Equipment Delivered') <= OfficialStartDate) AND (Timestamp('IT Provisioning Completed') <= OfficialStartDate)。示例 truefalse
	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流程的结果，这是关键的合规步骤。可能的取值包括“已发起”“进行中”“通过”或“发现不利信息”。这项数据对于监控潜在的关键瓶颈和合规风险至关重要。Background Check Cycle Time和Critical Compliance Monitoring仪表板利用此状态跟踪进度，并标记需要立即处理的案例。为什么重要跟踪入职流程中关键且通常耗时较长的合规步骤的进度和结果。获取位置此信息通常在Onboarding模块中更新，往往通过与第三方背景调查供应商的集成完成。示例无异常待处理发现不利情况未启动
	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。
说明此属性根据新员工的雇佣合同对其进行分类。不同雇佣类型的入职流程可能存在显著差异，例如合同工可能适用步骤更少的简化流程。在流程分析中，该属性用于分组比较不同类型新员工的工作流和效率。这有助于理解流程变体，并确保每种雇佣类型都遵循适当的入职路径。为什么重要支持比较和优化不同员工类别的入职流程，例如全职员工与合同工的流程。获取位置这是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

必需建议可选

员工入职活动

以下是应在事件日志中跟踪的关键流程步骤和重要里程碑，用于准确发现流程并识别瓶颈。

8 建议 7 可选

	活动	说明
	HR档案已创建	此活动表示在核心HRIS，即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动状态时，系统会记录该事件。
为什么重要 HR档案创建是启用薪资、福利及其他核心HR功能的关键集成节点。跟踪该活动有助于监控HR行政效率，并识别重复创建时产生的返工。获取位置该事件会在Employee Central员工档案中明确记录创建时间戳。通常由HR管理员通过“Manage Pending Hires”工具执行。采集取自用户Employee Central档案的创建日期。事件类型 explicit
	入职流程启动	此活动标志着新员工入职流程的开始。通常，当候选人在SAP SuccessFactors Recruiting模块中的状态变更为“Ready to Hire”，且其数据传递至Onboarding模块时，系统会自动触发该活动。
为什么重要这是入职案例的主要开始事件，可用于衡量完整入职周期时间，并作为后续所有流程步骤的基准。获取位置该事件通常取自SuccessFactors Onboarding模块中新员工记录或流程实例的创建时间戳（Process对象）。启动日期和时间通常会被明确记录。采集取自入职流程实例的创建时间戳。事件类型 explicit
	入职流程完成	这是最后一项活动，标志着系统中新员工入职案例成功关闭。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，系统会记录该事件。
为什么重要该活动正式结束流程，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。获取位置根据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最后一次变更为终止状态时的时间戳推断。事件类型 inferred
	入职首日前材料已完成	表示新员工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，记录该事件。
为什么重要这是表明新员工积极参与并完成关键行政步骤的重要里程碑，同时会解除HR档案创建和IT资源配置等后续活动的阻塞。获取位置当材料收集流程或相关任务组的状态变为“Completed”时记录。也可以使用最后一个必需任务的完成时间戳。采集根据系统中父级“Paperwork”任务组被标记为完成时的时间戳推断。事件类型 inferred
	入职首日已到	这是表示新员工正式入职日期的计算事件。它不是明确的用户操作，而是根据与入职案例关联的“Official Start Date”属性推导得出。
为什么重要这是分析入职首日前后活动的重要里程碑，也是评估IT设置和入职培训等其他活动及时性的关键参考点。获取位置这是一个计算事件，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。事件类型 calculated
	已完成30天回访	表示新员工与其管理者或HR按计划完成回访，通常发生在入职约30天时。当管理者或HR代表将相应清单项目标记为完成时，系统会记录该事件。
为什么重要该活动通常作为初始强化入职阶段结束的替代指标，也是衡量新员工生产力提升时间和整体流程时长的重要里程碑。获取位置根据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
	管理者任务已分配	表示一组入职职责被分配给招聘管理者的时点。当系统自动触发并将“Prepare Workspace”或“Schedule Team Welcome”等任务分配给管理者时，记录该事件。
为什么重要管理者的参与对成功的入职体验至关重要。此活动有助于分析管理者收到通知的速度，并衡量其后续任务的完成时间。获取位置可根据入职流程工作流中分配给招聘管理者角色的第一个任务的分配时间戳确定。采集流程实例中管理者专属任务创建并分配时的时间戳。事件类型 explicit
	背景调查完成	标志着背景筛查流程完成并收到结果。当SuccessFactors Onboarding模块中的背景调查任务状态更新为“Completed”或“Cleared”时，系统会记录该事件。
为什么重要这是重要的合规里程碑，也是许多企业完成录用流程的前提。此处延误可能显著影响新员工的入职日期和整体入职时长。获取位置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。该状态通常通过API由第三方供应商更新。采集根据入职计划中背景调查任务对应的完成时间戳推断。事件类型 inferred
	IT资源配置已请求	标志着正式请求为新员工配置IT资源，例如用户账户、电子邮件和系统访问权限。通常在材料完成后自动触发，也可以通过集成或手动记录的任务捕获。
为什么重要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。跟踪该活动有助于衡量并优化IT设置周期。获取位置通常对应入职流程中的特定任务。系统根据“IT Provisioning”任务的创建或启动时间戳记录该事件，该任务可能会向ServiceNow等服务台系统发送通知。采集取自IT资源配置请求或任务的创建时间戳。事件类型 explicit
	入职首日前材料已发送	表示向新员工发送首批必需文件和表单的时刻，例如合规表单和个人数据收集表。通常，这是SuccessFactors预定义入职工作流中的自动化步骤。
为什么重要跟踪此活动有助于衡量行政准备工作的效率。从该步骤到“Paperwork Completed”的时间，是识别系统或新员工导致延误的重要KPI。获取位置这通常表现为Onboarding流程对象中“New Hire Activities”或类似任务的明确事件或状态变更。系统通常会提供任务分配或触发时的时间戳。采集根据入职门户中材料任务被分配或启动时的时间戳确定。事件类型 explicit
	强制培训已分配	表示将必需的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，系统会记录该事件。
为什么重要此活动启动合规培训流程。分析从该时点到培训完成的时间，有助于了解学习参与度并识别合规风险。获取位置根据SuccessFactors Learning模块中与新员工用户ID关联的必修培训项目分配日期时间戳捕获。采集取自集成SuccessFactors Learning模块中的课程分配日期。事件类型 explicit
	强制培训已完成	此活动标志着新员工完成所有已分配的强制培训。当SuccessFactors Learning模块将所有必修课程的状态更新为“Completed”时，系统会记录该事件。
为什么重要完成必修培训是关键的一致性检查点。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。获取位置根据SuccessFactors Learning模块中最后一个必修培训项目的完成日期时间戳捕获。采集取自集成SuccessFactors Learning模块中的课程完成日期。事件类型 explicit
	背景调查启动	此活动表示背景调查流程正式开始，通常通过集成的第三方服务启动。当SuccessFactors工作流中的相应任务或流程步骤被触发时，系统会记录该事件。
为什么重要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，有助于识别内部流程或外部供应商造成的瓶颈。获取位置通常记录为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该事件时间。采集根据背景调查任务状态变更为“In Progress”或类似状态时的时间戳推断。事件类型 inferred
	设备已交付	确认新员工的实体设备已成功交付至指定地点。当IT团队成员或管理者将“Equipment Delivery”任务状态更新为“Completed”时，系统会记录该事件。
为什么重要这是衡量入职首日准备情况的重要指标。将该事件时间戳与员工入职日期进行比较，有助于衡量“Day One IT Resource Readiness Rate”KPI。获取位置根据入职流程计划中“Equipment Delivered”或“Equipment Setup”任务被标记为“Completed”时的时间戳推断。采集根据设备交付确认任务的完成时间戳推断。事件类型 inferred
	设备已订购	表示提交笔记本电脑或手机等实体硬件请求的时点。该事件取自SuccessFactors Onboarding清单中设备请求任务的时间戳。
为什么重要确保设备在新员工入职首日准备就绪，对生产力和积极体验至关重要。跟踪该活动有助于识别采购和硬件配置流程中的延误。获取位置可根据入职流程中“Order Equipment”任务的状态变更推断。状态变为“Submitted”或“Completed”时的时间戳即为该事件时间。采集根据管理者或IT清单中“Order Equipment”任务的完成时间戳推断。事件类型 inferred

建议可选

提取指南

如何从SAP SuccessFactors Onboarding获取数据

步骤

登录SAP SuccessFactors：使用具备管理中心和集成中心权限的用户账户访问您的实例。
进入集成中心：在管理中心使用搜索栏查找并打开集成中心。
创建新集成：点击“My Integrations”，然后选择“Create”，再选择“More Integration Types”。选择格式“Scheduled Simple File Output Integration”。
选择流程事件的起始实体：对于核心流程事件，选择ONB2Process OData实体作为起始点。该实体会捕获整个入职案例的开始和结束。
配置流程事件集成：在“配置字段”选项卡中，创建一个集成以提取“入职流程已启动”和“入职流程已完成”活动。您需要创建计算字段，根据processStatus字段有条件地输出正确的活动名称和时间戳。例如，“入职流程已启动”事件的时间戳是ONB2Process实体的createdDate。
选择任务事件的起始实体：创建第二个独立集成。这次选择ONB2ProcessTask OData实体作为起始点。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“配置字段”选项卡中拖放所需字段。从ONB2ProcessTask返回其父实体ONB2Process，获取NewHireEmployeeId、部门和HiringManager等案例级属性。OnboardingCaseId使用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”）映射到所需的业务友好型活动名称（例如“背景调查已启动”“首日前文件已发送”）。
映射任务时间戳：为EventTimestamp创建计算字段。根据任务类型或状态，使用条件逻辑选择适当的日期字段。例如，对于“已启动”或“已发送”活动，使用任务创建日期；对于“已完成”活动，使用任务完成日期（completedDate）。
处理计算事件：“首日已发生”事件不是标准任务。在基于ONB2Process的第一个集成中，创建计算字段，将ActivityName设为“首日已发生”，将EventTimestamp设为ONB2Process实体中的targetDate（正式开始日期）。
配置目标和计划：对于每个集成，进入“目标设置”选项卡，配置用于存放输出CSV文件的SFTP服务器。在“计划”选项卡中设置提取周期，例如每天或每周。
合并并格式化数据：两个集成运行后，您将获得多个输出文件，例如一个流程事件文件和一个任务事件文件。使用外部脚本或数据准备工具将这些文件合并为一个事件日志。上传到ProcessMind前，请确保列标题符合所需属性（OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestamp等）。

配置

起始OData实体：主要实体为ONB2Process（用于整体案例）和ONB2ProcessTask（用于单项活动）。您至少需要创建两个独立集成，并连接生成的文件。
集成类型：建议使用Scheduled Simple File Output Integration，在SFTP服务器上创建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：必须应用筛选来控制数据量。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）。首次完整加载时，请分批提取数据，例如每次提取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业务友好的活动名称，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用户必须拥有对ONB2Process、ONB2ProcessTask、用户和EmpJob实体的读取权限。

a 示例查询 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。确认报表用户有权查看入职流程数据、任务状态数据、员工数据、入职日期，以及已集成的背景调查、IT、设备或培训记录。
在Report Center中，使用您租户提供的Onboarding实体和字段创建自定义表格报表。实体和字段的可用性因实施情况而异，因此请选择与入职案例、流程任务、任务状态、员工档案、经理、部门、职位、入职日期、培训和签到数据对应的已配置对象。不要仅因某字段存在于其他SuccessFactors租户中，就假定当前租户也提供该字段。
配置报表范围，使用滚动提取周期，通常为三至六个月。使用[Start date parameter]和[End date parameter]作为可配置的报表筛选条件。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，请勿只筛选当前开放的案例。
添加所需输出列：OnboardingCaseId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem和LastDataUpdateTimestamp。在可用时添加推荐列：EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator和OfficialStartDate。使用您租户中配置的准确标签和字段映射。
为每项所需活动配置一个活动专用报表视图或查询分支。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，请使用OfficialStartDate作为EventTimestamp，因为这是派生里程碑，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和每次活动发生返回一行事件。如果源数据中同一活动存在多条任务记录，请应用租户批准的去重规则，通常根据活动定义保留最早的发起记录或完成记录。只有当重复发生代表应单独分析的不同业务事件时，才保留这些记录。
将所有时间戳统一为单一时区和格式。使用带时区信息的一致时间戳表示方式，例如ISO 8601。SourceSystem填入SAP SuccessFactors Onboarding；如果记录来自Employee Central、Learning或批准的集成源，则填入已配置的来源标签。
使用源数据刷新时间、提取时间或报表执行时间填充LastDataUpdateTimestamp。除非源系统明确将事件时间戳定义为最后数据刷新时间，否则不要使用EventTimestamp填充此字段。
将完成的表格报表从Report Center导出为CSV。如果租户不支持包含所有活动分支的单一报表，请分别导出已配置的活动报表，并在受控转换步骤中合并，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个活动名称全部存在，必填标识符已填充，时间戳有效，并且每个入职案例都能组成连贯的事件序列。
将标准化CSV作为事件日志上传到ProcessMind。将OnboardingCaseId映射为案例标识符，将ActivityName映射为活动，将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，不会推断缺失活动，因此可视化所需的每项活动都必须明确作为一行记录存在。

配置

**报表类型：**在Report Center中使用自定义表格报表，基于您租户公开的Onboarding实体和字段。必须在Report Center字段选择器中确认准确的实体名称、字段名称和连接关系。
**案例标识符：**将已配置的入职案例标识符映射为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，否则不要使用这些值替代。
**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：**从三至六个月开始。验证报表性能和数据量后再延长周期。如果分析需要完整案例生命周期，请纳入足够历史数据，以覆盖在报表周期前发起、但在周期内完成的案例。
**日期筛选：**按相关事件日期或案例日期筛选，而不仅是报表执行日期。使用[Start date parameter]和[End date parameter]作为可配置值的专业占位符。
**业务筛选：**仅在分析需要时，应用Company Code、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。应用前请确认准确的已配置字段名称。
**时间戳处理：**使用一致的时区和时间戳格式。对于First Day Occurred，从OfficialStartDate设置EventTimestamp。如果OfficialStartDate仅包含日期，请采用租户批准的时间约定并记录该约定。
**推荐属性：**在相应字段可用且已获授权时，加入EndTime、NewHireEmployeeId、Department、PositionTitle、HiringManager、OnboardingCoordinator和OfficialStartDate。
**源数据刷新：**使用报表刷新时间或提取时间填充LastDataUpdateTimestamp。如果报表不提供行级刷新时间戳，请使用统一应用于导出的受控提取时间，并记录该约定。
**性能：**限制日期范围，仅选择必需列，避免不必要的多对多连接。当报表运行缓慢或超过导出限制时，按公司、周期或活动拆分提取。
**前提条件：**确认所需的Onboarding、Employee Central、Recruiting和Learning功能已获许可，并在适用时完成配置。确认用户拥有Report Center、报表域、入职数据、员工数据、任务数据和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任务状态表示。确认权威数据源，并仅在已配置的可报表实体提供数据时纳入。
**导出格式：**导出带标题行的CSV，使用稳定的列名、UTF-8编码和明确的时间戳值。空值应保留为空字段，不得导致列错位。

a 示例查询 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安装所需库pandas和requests。从SuccessFactors管理员处获取必要的API凭据，包括API Server URL、Company ID、专用API Username，以及对应的密码或客户端密钥。
配置API用户权限：在SAP SuccessFactors Admin Center中创建或确认专用API用户。该用户必须获授OData API访问权限，并分配到可访问“Onboarding 2.0 OData API”的权限角色，同时拥有提取所需特定实体（如ONB2Process、ONB2ProcessTask和User）的读取权限。
识别关键任务名称：背景调查、设备订购或30天签到等具体入职任务的名称由您的SuccessFactors实例单独配置。进入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。您需要将这些名称填入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和上一步确认的任务名称。调整start_date和end_date变量，定义所需的数据提取周期。
执行提取脚本：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。它按数据块提取数据，并持续跟随响应中的__next链接，直到获取某个查询的全部数据。即使数据量较大，也能确保提取完整数据集。
转换并汇总数据：对于每项活动，脚本获取原始JSON数据，将其解析并转换为结构化格式（pandas DataFrame），同时将列名标准化为所需事件日志架构。处理完所有活动后，脚本会将各个DataFrame合并为一个完整事件日志。
检查并导出事件日志：脚本完成后，会将最终事件日志保存为同一目录下名为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的完整性和准确性。

配置

API凭据：需要一个专用API用户，并设置强密码或客户端密钥。该用户应仅配置为用于API访问。
OData API权限：分配的权限角色必须包含“Onboarding 2.0 OData API”，并对以下实体具有读取权限：ONB2Process、ONB2ProcessTask、用户。还需要具备查看部门、职位和经理等用户相关字段的权限。
日期范围筛选：脚本根据流程创建日期（createdDate）使用日期筛选条件。建议先使用3至6个月等有限日期范围，以控制初始数据量，并在执行更大范围的历史数据提取前验证结果。
Task名称配置：脚本包含[Your Background Check Task Name]等占位符。必须将其替换为公司入职流程配置中使用的准确Task名称，以便脚本识别正确事件。
API端点URL：脚本需要使用SuccessFactors数据中心对应的API Center URL，例如apiX.successfactors.com。请确保使用与您的实例匹配的正确URL。
性能：由于API速率限制和网络延迟，提取较长时间范围的数据可能耗时较久。大规模历史数据加载最好安排在业务低峰期执行。

a 示例查询 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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