Einführung

Mit HCM Data Loader können Sie eine datumsabhängige Historie global laden und diese Historie verwalten.

Hinweis:

Es wird erwartet, dass Sie verstehen, wie Sie Dateien mit HCM Data Loader (HDL) erstellen und hochladen. Wenn Sie neu bei HDL sind, sollten Sie zuerst das Tutorial Daten mit HCM Data Loader (HDL) erstellen und verwalten durchführen.

Ziele

In diesem Tutorial führen Sie folgende Aufgaben aus:

  • Erstellen und laden Sie datumsabhängige Historie und Mehrfachänderungen pro Tag.
  • Korrigieren und aktualisieren Sie vorhandene datumsabhängige Datensätze.
  • Laden Sie historische Änderungen hoch, behalten Sie zukünftige Werte bei und überschreiben Sie zukünftige Werte.
  • Löschen Sie datumsabhängige Datensätze in der Historie.

Voraussetzungen

Um dieses Tutorial abzuschließen, benötigen Sie:

Es wird außerdem empfohlen, das Tutorial Daten mit HCM Data Loader (HDL) erstellen und verwalten auszufüllen, bevor Sie dieses Tutorial ausführen. Aufgabe 10 bezieht sich auf Daten, die Sie in diesem Tutorial erstellen würden.


Aufgabe 1: Objekt mit datumsabhängiger Historie erstellen

In diesem Schritt lernen Sie, wie Sie beim Erstellen eines neuen Objekts eine datumsabhängige Historie laden.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei mit einem beliebigen Texteditor, und geben Sie Folgendes ein:
    2. METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|Name|ActiveStatus|JobFamilyCode|RegularTemporary|FullPartTime|StandardWorkingHours|StandardWorkingFrequency
MERGE|Job|SALES|COMMON|2024/03/01|4712/12/31|Sales|ACTIVE|SALES|R|PART_TIME|24|W
MERGE|Job|SALES|COMMON|2020/01/01|2024/02/29|Sales|ACTIVE|SALES|R|PART_TIME|16|W
MERGE|Job|SALES|COMMON|2010/01/01|2019/12/31|Sales|ACTIVE||R|PART_TIME|16|W

    Diese drei Dateizeilen gelten für denselben Job, der durch die Attributwerte JobCode SALES und SetCode COMMON identifiziert wird.

    Tipp:

    Wenn ein Datensatz kein Enddatum aufweist, können Sie den Wert 4712/12/31 für das Attribut EffectiveEndDate angeben. Alternativ lassen Sie das Feld leer.

    Hinweis:

    Stellen Sie bei der Angabe der datumsabhängigen Historie sicher, dass die Datumsbereiche aufeinander folgen und keine Lücken im Datumsbereich bestehen. Alle Datensätze müssen gültig sein. HDL gruppiert diese Datensätze und lädt sie als einzelnes Objekt. Wenn ein Fehler in einem Datensatz im Objekt gefunden wird, kann das gesamte Objekt nicht geladen werden.
  2. Speichern Sie die Datei, und nennen Sie sie Job.dat.
  3. Laden Sie diese JobFamily.dat-Datei herunter.
  4. Komprimieren Sie die Dateien Job.dat und JobFamily.dat in eine ZIP-Datei namens 1 Create Job.zip.

    5. Hinweis:

    Die Datei Job.dat bezieht sich auf Jobfamilien, die von der Datei JobFamily.dat erstellt wurden.
  5. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Es werden folgende Daten erstellt:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze werden für den Vertriebsjob erstellt.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Mar-2024 Vertrieb SALES 24 PART_TIME
    1-Jan-2020 29-Feb-2024 Vertrieb SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2019 Vertrieb 16 PART_TIME

    Zusammenfassung:

    • Am 1. Januar 2010 wurde der Job geschaffen.
    • Am 1. Januar 2020 wurde der Tätigkeitsfeldschlüssel geladen.
    • Am 1. März 2024 stiegen die Standardarbeitszeiten von 16 auf 24.

    Tipp:

    Sie können datumsabhängige Datensätze in beliebiger Reihenfolge in der DAT-Datei angeben. Datumswechsel sind jedoch nicht möglich.

    Hinweis:

    Wenn Sie ein datumsabhängiges Objekt erstellen, wird nur der erste datumsabhängige Datensatz als neuer Datensatz verarbeitet. Datensätze mit späterem Datum sind Aktualisierungen des ersten Datensatzes. Um Werte aus dem vorherigen datumsabhängigen Datensatz beizubehalten, können Sie diese Attribute leer lassen oder den Wert wiederholen, der fortgesetzt werden soll.


Aufgabe 2: Aktuellen datumsabhängigen Datensatz korrigieren

In diesem Schritt laden Sie eine Korrektur in den letzten datumsabhängigen Datensatz für Ihre Tätigkeit hoch.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|StandardWorkingHours
MERGE|Job|SALES|COMMON|2024/03/01|4712/12/31|32

    Da ein Datensatz für die Tätigkeit bereits am 1. März 2024 vorhanden ist, wird er korrigiert, anstatt eine neue datumsabhängige Aufteilung zu erstellen.

    Tipp:

    Da nur die StandardWorkingHours korrigiert wird, müssen Sie nur dieses Attribut angeben. Andere Attribute bleiben unverändert.
  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 2 Correct Job.zip
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Mar-2024 Vertrieb SALES 32 PART_TIME
    1-Jan-2020 28-Feb-2024 Vertrieb SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2019 Vertrieb 16 PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Am 1. März 2024 wurden die Standardarbeitszeiten von 24 auf 32 korrigiert.
    • Es wurden keine Änderungen an anderen Attributen in diesem Datensatz vorgenommen.


Aufgabe 3: Datumsabhängige Aktualisierung erstellen

In dieser Aufgabe laden Sie eine datumsabhängige Aktualisierung für Ihren Job hoch.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|StandardWorkingHours
MERGE|Job|SALES|COMMON|2024/03/15|40

    Da Sie eine EffectiveStartDate angegeben haben, die noch nicht für den Job vorhanden ist, wird eine neue datumsabhängige Aufteilung erstellt.

    Tipp:

    Wenn Sie keinen Wert für die EffectiveEndDate angeben, wird die Änderung bis zum Ende der Zeit ausgeführt.
  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 3 Update Job.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    15-Mar-2024 Vertrieb SALES 40 PART_TIME
    1-Mar-2024 14-Mar-2024 Vertrieb SALES 32 PART_TIME
    1-Jan-2020 28-Feb-2024 Vertrieb SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2019 Vertrieb 16 PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Eine neue datumsabhängige Aktualisierung wird am 15. März 2024 erstellt, wodurch die Standardarbeitszeit auf 40 erhöht wird.
    • Das Gültigkeitsende des Records, der zuvor bis zum Ende der Zeit ausgeführt wurde, wird auf den 14. März 2024 aktualisiert, den Tag vor dem neuen Gültigkeitsbeginn.


Aufgabe 4: Zukünftige datumsabhängige Aufteilungen löschen

In dieser Aufgabe ersetzen Sie die letzten beiden datumsabhängigen Aufteilungen durch einen neuen Datensatz.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. SET PURGE_FUTURE_CHANGES Y
METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|StandardWorkingHours|FullPartTime
MERGE|Job|SALES|COMMON|2024/01/01|40|FULL_TIME

    Die Anweisung SET PURGE_FUTURE_CHANGES Y weist HDL an, alle datumsabhängigen Datensätze zu ersetzen, die innerhalb des Datumsbereichs vorhanden sind, der durch die Attribute EffectiveStartDate und EffectiveEndDate angegeben wird.

  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 4 Replace DE Split in Job.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Jan-2024 Vertrieb SALES 40 FULL_TIME
    1-Jan-2020 31-Dec-2022 Vertrieb SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2019 Vertrieb 16 PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Die datumsabhängigen Datensätze, die am 1. März 2024 und am 15. März 2024 beginnen, werden gelöscht, wie sie nach dem EffectiveStartDate von 1. Januar 2024 vorhanden waren.
    • Aus dem 1. Januar 2024 wird ein neuer Datensatz erstellt, in dem die Werte für Standardarbeitszeit und Vollzeit aktualisiert werden.
    • Für das Gültigkeitsende des Datensatzes, das unmittelbar vor dem 1. Januar 2024 liegt, wurde das Gültigkeitsende auf den 31. Dezember 2022 aktualisiert.
    • Attribute, die nicht mit Werten in der Datei angegeben werden, werden nicht aktualisiert, sondern aus dem vorher datierten Record, z.B. dem Tätigkeitsfeldschlüssel, übernommen.


Aufgabe 5: Historische Änderungen mit zukünftigen Werten hochladen

In diesem Schritt fügen Sie einen datumsabhängigen Datensatz ein, ohne Werte für zukünftige Datensätze zu überschreiben.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. SET PURGE_FUTURE_CHANGES N
METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|Name
MERGE|Job|SALES|COMMON|2015/01/01|#RETAIN|Sales Consultant

    Die Anweisung SET PURGE_FUTURE_CHANGES N weist HDL an, alle zukünftigen datumsabhängigen Aufteilungen beizubehalten.

    Der Wert #RETAIN, der für das Attribut EffectiveEndDate angegeben wird, weist HDL an, die Attributwerte für alle zukünftigen datumsabhängigen Datensätze beizubehalten.

  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei mit dem Namen 5 Zukünftige Änderungen beibehalten Job.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Jan-2024 Vertrieb SALES 40 FULL_TIME
    1-Jan-2020 31-Dec-2022 Vertrieb SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2015 31-Dec-2019 Verkaufsberater 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2014 Vertrieb 16 PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Am 1. Januar 2015 wird ein neuer Datensatz erstellt, in dem Name auf Sales Consultant gesetzt wird.
    • Der neue Datensatz hat ein Gültigkeitsende, das am Tag vor dem Gültigkeitsbeginn des nächsten datierten Datensatzes abgeleitet wird. Das heißt, der nächste vorhandene Datensatz beginnt am 1. Januar 2020. Der neue Datensatz endet also am 31. Dezember 2019.
    • Alle zukünftigen Datensätze werden gespeichert. Der Wert Name wird aufgrund der Verwendung des Tokens #RETAIN, das für das Attribut EffectiveEndDate bereitgestellt wird, nicht weitergeleitet.
    • Attribute, die nicht mit Werten in der Datei angegeben werden, erben ihre Werte aus dem Datensatz, der zuvor im 1-Jan-2015 vorhanden war. Der Wert des in der Datei angegebenen Attributs EffectiveStartDate.


Aufgabe 6: Historische Änderungen zur Aktualisierung zukünftiger Datensätze hochladen

In diesem Schritt korrigieren Sie alle vorhandenen datumsabhängigen Datensätze ab dem Startdatum, das mit dem Attribut EffectiveStartDate angegeben wird.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. SET PURGE_FUTURE_CHANGES N
METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|Name
MERGE|Job|SALES|COMMON|2010/01/01|#ALL|Sales Consultant

    Die Anweisung SET PURGE_FUTURE_CHANGES N weist HDL an, alle zukünftigen datumsabhängigen Aufteilungen beizubehalten.

    Der #ALL-Wert, der an das Attribut EffectiveEndDate übergeben wird, weist HDL an, die angegebenen Attributwerte für alle zukünftigen datumsabhängigen Datensätze weiterzuleiten.

  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei mit dem Namen 6 Zukünftige Änderungen ersetzen Job.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Jan-2024 Verkaufsberater SALES 40 FULL_TIME
    1-Jan-2020 31-Dec-2022 Verkaufsberater SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2015 31-Dec-2019 Verkaufsberater 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2014 Verkaufsberater 16 PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Alle datumsabhängigen Aufteilungen werden beibehalten.
    • Alle Datensätze aus der EffectiveStartDate-Datei werden in Zukunft mit der Namensänderung für den Sales Consultant korrigiert, mit Ausnahme des Datensatzes vom 1. Januar 2015, da keine Änderungen vorgenommen werden konnten.
    • Nur die in der Datei angegebenen Attributwerte werden vorwärts gerollt.


Aufgabe 7: Datumsabhängigen Datensatz löschen

In diesem Schritt löschen Sie den nicht erforderlichen datumsabhängigen Datensatz, der am 1. Januar 2015 beginnt, da die Attributwerte mit dem Datensatz identisch sind, der unmittelbar davor liegt.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. SET PURGE_FUTURE_CHANGES Y
METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate
MERGE|Job|SALES|COMMON|2010/01/01|2019/12/31

    Die Anweisung SET PURGE_FUTURE_CHANGES Y weist HDL an, alle datumsabhängigen Datensätze zu ersetzen, die innerhalb des durch die Attribute EffectiveStartDate und EffectiveEndDate angegebenen Datumsbereichs vorhanden sind.

    Da nur die Attribute zur Identifizierung des Jobs angegeben werden, werden von dieser Datei keine Korrekturen oder Aktualisierungen an Attributen vorgenommen.

  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 7 Delete Date Effective Splits.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Jan-2024 Verkaufsberater SALES 40 FULL_TIME
    1-Jan-2020 31-Dec-2022 Verkaufsberater SALES 16 PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2019 Verkaufsberater 16 PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Um einen datumsabhängigen Datensatz zu löschen, geben Sie in der EffectiveStartDate das Gültigkeitsstartdatum des letzten Datensatzes an, den Sie beibehalten möchten. Geben Sie die EffectiveEndDate mit dem Gültigkeitsende des letzten Datensatzes an, den Sie löschen müssen.
    • In diesem Beispiel ist nur der Datensatz ab dem 1. Januar 2015 zu löschen:
      • Geben Sie 2010/01/01 in EffectiveStartDate an. Dies ist der Gültigkeitsbeginn des letzten Datensatzes, der beibehalten werden soll. Dadurch wird sichergestellt, dass keine neuen Datumsbereiche erstellt werden, da der Datensatz vom 1. Januar 2010 bereits vorhanden ist.
      • Geben Sie 2022/12/31 in EffectiveEndDate an. Dies ist das Gültigkeitsende des letzten zu löschenden Datensatzes. Dadurch wird sichergestellt, dass nach diesem Datum keine Änderungen an Datensätzen mehr vorgenommen werden.


Aufgabe 8: Attributwerte löschen

In diesem Schritt löschen Sie den Wert eines Attributs für einen Datumsbereich.

  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. SET PURGE_FUTURE_CHANGES N
METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|StandardWorkingHours|StandardWorkingFrequency
MERGE|Job|SALES|COMMON|2010/01/01|#ALL|#NULL|#NULL

    Die Anweisung SET PURGE_FUTURE_CHANGES N weist HDL an, alle zukünftigen datumsabhängigen Aufteilungen beizubehalten.

    Der Wert #NULL, der an die Attribute StandardWorkingHours und StandardWorkingFrequency übergeben wird, weist HDL an, den Wert für diese Attribute zu entfernen.

    Der #ALL-Wert, der an das Attribut EffectiveEndDate übergeben wird, weist HDL an, die Attributwerte für alle vorhandenen zukünftigen datumsabhängigen Datensätze weiterzuleiten.

    Tipp:

    Sie können auch das Enddatum für die Änderung angeben, z.B. 4712/12/31, um diese Änderung bis zum Ende der Zeit voranzutreiben. Wenn das Objekt jedoch ein Enddatum hat, d.h. das letzte Gültigkeitsdatum etwas anderes als 4712/12/31 ist, schlägt die Aktualisierung fehl.
  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 8 Delete Attribute Values.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Jan-2024 Verkaufsberater SALES FULL_TIME
    1-Jan-2020 31-Dec-2022 Verkaufsberater SALES PART_TIME
    1-Jan-2010 31-Dec-2019 Verkaufsberater PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Werte für die Standardarbeitszeit und die Standardarbeitshäufigkeit (die in dieser Tabelle nicht angezeigt wird) werden beide aus dem Gültigkeitsbeginn für alle Datensätze mit einem späteren Gültigkeitsdatum gelöscht.


Aufgabe 9: Logisches Startdatum ändern

In diesem Schritt ändern Sie den ersten Gültigkeitsbeginn der Tätigkeit. Dadurch wird die erste vorhandene datumsabhängige Aufteilung ersetzt.

Tipp:

Mit der Aufgabe Geschäftsobjekte anzeigen können Sie bestimmen, ob ein Objekt Aktualisierungen am ersten oder letzten Gültigkeitsdatum unterstützt.
  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. SET PURGE_FUTURE_CHANGES Y
METADATA|Job|JobCode|SetCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|ReplaceFirstEffectiveStartDate|Name
MERGE|Job|SALES|COMMON|2000/01/01|2019/12/31|Y|Sales Consultant

    Die SET PURGE_FUTURE_CHANGES Y-Anweisung weist HDL an, alle zukünftigen datumsabhängigen Aufteilungen zu ersetzen, die innerhalb des durch die Attribute EffectiveStartDate und EffectiveEndDate angegebenen Datumsbereichs vorhanden sind.

    Wenn das Attribut ReplaceFirstEffectiveStartDate auf Y gesetzt ist, passt HDL das logische Startdatum an das durch das Attribut EffectiveStartDate angegebene Datum an.

    Hinweis:

    Da der Tätigkeitsname erforderlich und übersetzt ist, müssen Sie auch das Attribut Name angeben, damit auch der erste Gültigkeitsbeginn des Übersetzungsdatensatzes angepasst werden kann.
  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Job.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 9 Adjust Start Date.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dies hat folgende Auswirkungen auf Ihren Job:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für den Vertriebsjob vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Name Tätigkeitsfeld - Code Standardarbeitszeit Voll-/Teilzeit
    1-Jan-2024 Verkaufsberater SALES FULL_TIME
    1-Jan-2020 31-Dec-2022 Verkaufsberater SALES PART_TIME
    1-Jan-2000 31-Dec-2019 Verkaufsberater PART_TIME

    4. Zusammenfassung:

    • Der erste Gültigkeitsbeginn wird in die in der Datei angegebene EffectiveStartDate-Datei geändert.
    • Die in diesem Beispiel angegebene EffectiveEndDate war das Enddatum des vorhandenen ersten datumsabhängigen Datensatzes 31. Dez. 2019.

Hinweis:

Wenn Sie vorhandene Aufteilungen beibehalten und einen neuen Datensatz vor den Aufteilungen ab dem neuen Startdatum erstellen möchten, verwenden Sie stattdessen die Anweisung SET PURGE_FUTURE_CHANGES N, um zukünftige Datensätze beizubehalten.

Tipp:

Sie können das Gültigkeitsende für Objekte, die es unterstützen, mit dem Attribut ReplaceLastEffectiveEndDate korrigieren.

Aufgabe 10: Mehrere Änderungen pro Tag laden

Die Beschäftigungsbedingungen und Arbeitsstellendatensätze in der Objekthierarchie des Mitarbeiters unterstützen mehrere Änderungen pro Tag (MCPD). Auf diese Weise können Sie einzelne Aktualisierungen verfolgen, die am selben Gültigkeitsbeginn vorgenommen wurden.

Wenn Sie die datumsabhängige Historie für ein Objekt mit mehreren Änderungen an einem einzelnen Datum laden, muss der Wert EffectiveSequence bei 1 beginnen und nacheinander erhöht werden. Sie können weder einen EffectiveSequence-Wert für dasselbe logische Objekt am selben Datum wiederholen, noch können Lücken in der Sequenz vorhanden sein. Wenn nur eine Änderung für einen Gültigkeitsbeginn vorhanden ist, muss EffectiveSequence 1 sein.

Beispiel: 

METADATA|Assignment|SourceSystemId|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|EffectiveSequence|EffectiveLatestChange|...
MERGE|Assignment|2724|2012/06/02||1|Y|...
MERGE|Assignment|2724|2012/03/04|2012/06/01||3|Y...
MERGE|Assignment|2724|2012/03/04|2012/03/04|2|N|...
MERGE|Assignment|2724|2012/03/04|2012/03/04|1|N|...
MERGE|Assignment|2724|2010/06/08|2012/03/03|1|Y|...

In diesem Beispiel werden folgende Regeln beachtet:

  • In den Datumsangaben sind keine Lücken vorhanden.
  • Der eindeutige Schlüssel ist für alle datumsabhängigen Datensätze identisch.
  • EffectiveSequence beginnt für alle neuen Gültigkeitsbeginnsdaten bei 1 und ist für den Abgleich von Gültigkeitsbeginn sequenziell.
  • EffectiveLatestChange ist Y, wenn der Datensatz die letzte Änderung an einem Gültigkeitsbeginn ist. Andernfalls ist EffectiveLatestChange N.
  • Die EffectiveEndDate entspricht der EffectiveStartDate, wenn EffectiveLatestChange auf N gesetzt ist.
  1. Erstellen Sie eine neue Datei, und geben Sie Folgendes ein:
    2. METADATA|Worker|SourceSystemOwner|SourceSystemId|EffectiveStartDate|PersonNumber|StartDate|DateOfBirth|ActionCode
MERGE|Worker|EMP|MCPD|2005/02/08|HDL-MCPD|2005/02/08|1966/04/21|HIRE

METADATA|PersonName|SourceSystemOwner|SourceSystemId|EffectiveStartDate|PersonId(SourceSystemId)|NameType|LegislationCode|Title|LastName|FirstName
MERGE|PersonName|EMP|MCPD_NME|2005/02/08|MCPD|GLOBAL|US|MRS.|Hugh|Lorraine

METADATA|WorkRelationship|SourceSystemOwner|SourceSystemId|PersonId(SourceSystemId)|LegalEmployerName|DateStart|WorkerType|PrimaryFlag
MERGE|WorkRelationship|EMP|MCPD_POS|MCPD|Vision Corporation|2005/02/08|E|Y

METADATA|WorkTerms|SourceSystemOwner|SourceSystemId|PeriodOfServiceId(SourceSystemId)|ActionCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|EffectiveSequence|EffectiveLatestChange|AssignmentName|AssignmentNumber|PrimaryWorkTermsFlag
MERGE|WorkTerms|EMP|MCPD_TRM|MCPD_POS|WORK_HOURS_CHANGE|2010/05/10|4712/12/31|2|Y|ET-MCPD|ET-MCPD|Y
MERGE|WorkTerms|EMP|MCPD_TRM|MCPD_POS|JOB_CHANGE|2010/05/10|2010/05/10|1|N|ET-MCPD|ET-MCPD|Y
MERGE|WorkTerms|EMP|MCPD_TRM|MCPD_POS|HIRE|2005/02/08|2010/05/09|1|Y|ET-MCPD|ET-MCPD|Y

METADATA|Assignment|SourceSystemOwner|SourceSystemId|ActionCode|EffectiveStartDate|EffectiveEndDate|EffectiveSequence|EffectiveLatestChange|WorkTermsAssignmentId(SourceSystemId)|AssignmentName|AssignmentNumber|AssignmentStatusTypeCode|PersonTypeCode|BusinessUnitShortCode|PrimaryAssignmentFlag|JobId(SourceSystemId)|JobId(SourceSystemOwner)|StandardHours|StandardFrequencyDB
MERGE|Assignment|EMP|MCPD_ASG|WORK_HOURS_CHANGE|2010/05/10|4712/12/31|2|Y|MCPD_TRM|MCPD Example|E-MCPD|ACTIVE_PROCESS|Employee|Vision Operations|Y|MGR|VISION|37.5|W
MERGE|Assignment|EMP|MCPD_ASG|JOB_CHANGE|2010/05/10|2010/05/10|1|N|MCPD_TRM|MCPD Example|E-MCPD|ACTIVE_PROCESS|Employee|Vision Operations|Y|MGR|VISION|37.5|W
MERGE|Assignment|EMP|MCPD_ASG|HIRE|2005/02/08|2010/05/09|1|Y|MCPD_TRM|MCPD Example|E-MCPD|ACTIVE_PROCESS|Employee|Vision Operations|Y|SCN|VISION|40|W

    Tipp:

    Die von dieser Datei referenzierten Jobs werden im Tutorial Daten mit HCM Data Loader (HDL) erstellen und verwalten erstellt.

    Außerdem müssen Sie den Wert des Attributs LegalEmployerName in der WorkRelationship und der BusinessUnitShortCode in den Zuweisungsdatensätzen auf den Wert aktualisieren, der in Ihrer Umgebung verfügbar ist.

    Hinweis:

    Stellen Sie sicher, dass Sie den Quellsystemeigentümer in der Anwendung erstellen, bevor Sie diese Datei laden, oder ändern Sie SourceSystemOwner in einen Wert, der bereits vorhanden ist.
  2. Speichern Sie die Datei unter der Bezeichnung Worker.dat, und komprimieren Sie sie in einer ZIP-Datei namens 10 MCPD.zip.
  3. Importieren und laden Sie die ZIP-Datei. Dadurch wird ein Mitarbeiter mit den folgenden datumsabhängigen Datensätzen für die Arbeitsstelle erstellt:
    Die folgenden datumsabhängigen Datensätze sind für die Arbeitsstelle des Mitarbeiters vorhanden.
    Gültigkeitsstartdatum Gültig bis Gültigkeitsfolge Aktion Job Standardstunden
    10-May-2010 2 WORK_HOURS_CHANGE MGR 37,5
    10-May-2010 10-May-2010 1 JOB_CHANGE MGR 40
    8-Feb-2005 9-May-2010 1 HIRE SCN 40

    4. Tipp:

    Wenn Sie datumsabhängige Änderungen an einem Zuweisungsdatensatz angeben, müssen Sie dieselben datumsabhängigen Aufteilungen im Datensatz WorkTerms erstellen.

Nächste Schritte

In den folgenden Tutorials wird Ihr HCM Data Loader-Wissen weiter vertieft:

Die neuesten Tutorials zu HDL und HSDL finden Sie in diesem Thema auf Cloud Customer Connect:

Weitere Informationen finden Sie in diesem Hilfethema:

Danksagungen

  • Autoren - Ema Johnson (Senior Principal Product Manager)

Weitere Lernressourcen

Sehen Sie sich weitere Übungen zu docs.oracle.com/learn an, oder greifen Sie auf weitere kostenlose Lerninhalte im Oracle Learning YouTube-Kanal zu. Besuchen Sie außerdem education.oracle.com/learning-explorer, um ein Oracle Learning Explorer zu werden.

Die Produktdokumentation finden Sie im Oracle Help Center.