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Ihr Daten-Template für die Gehaltsabrechnung

ADP Workforce Now

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Attribute der Gehaltsabrechnung (17) Aktivitäten der Gehaltsabrechnung (15) Anleitungen zum Datenexport (3)

Ihr Daten-Template für die Gehaltsabrechnung

Dieses Template bietet einen umfassenden Rahmen, um Ihre Abrechnungszyklen in ADP Workforce Now abzubilden. Es beschreibt die erforderlichen Attribute und Aktivitäten für den Aufbau eines aussagekräftigen Event Logs. Damit können Sie Engpässe erkennen und die Compliance in Ihrer gesamten Organisation sicherstellen. Mit diesen Empfehlungen wandeln Sie Rohdaten aus dem System in eine klare Darstellung Ihrer tatsächlichen Geschäftsabläufe um.

Empfohlene Attribute für detaillierte Analysen
Wichtige Prozessschritte und Meilensteine
Bewährte Vorgehensweisen für den Datenexport aus ADP Workforce Now

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Attribute der Gehaltsabrechnung

Diese empfohlenen Datenfelder liefern den nötigen Kontext für Ihr Event Log und ermöglichen eine detaillierte Analyse Ihrer Abrechnungszyklen.

5 Erforderlich 7 Empfohlen 5 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivität ActivityName	Bezeichnung des ausgeführten Prozessschritts oder Ereignisses.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst die konkrete Aktion im Workflow der Gehaltsabrechnung, zum Beispiel „Stundenzettel eingereicht“, „Bruttogehalt berechnet“ oder „Banküberweisungsdatei erstellt“. Es ist eine grundlegende Komponente der Prozesslandkarte: Es definiert die Knoten im Graphen und ermöglicht die Visualisierung der Workflow-Abfolge. Abweichungen in der Aktivitätsfolge machen Nacharbeitsschleifen und Abweichungen von der Standardvorgehensweise sichtbar. Warum das wichtig ist Es beschreibt das „Was“ des Prozesses und ermöglicht die Visualisierung von Prozessabläufen und Varianten. Woher beziehen Audit-Trails oder Transaktionsverlaufsprotokolle in ADP Workforce Now. Beispiele Stundenzettel eingereichtGehaltsabrechnungsdatensatz genehmigtDatenkorrektur durchgeführt
	Ereignis-Timestamp EventDateTime	Datum und Uhrzeit, zu denen die Aktivität stattgefunden hat.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem eine Aktivität im System protokolliert wurde. Es dient dazu, Ereignisse chronologisch zu ordnen und die Dauer zwischen Prozessschritten zu berechnen. Präzise Timestamps sind entscheidend, um Engpässe zu erkennen, Durchlaufzeiten zu messen, etwa die Zeit bis zur Genehmigung, und die Einhaltung der Service-Level-Vereinbarungen für die Gehaltsabrechnung sicherzustellen. Warum das wichtig ist Liefert die zeitliche Dimension, die für alle Analysen von Zykluszeiten und Leistung erforderlich ist. Woher beziehen System-Timestamps aus Transaktionsprotokollen. Beispiele 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	Gehaltsabrechnungsdatensatz PayrollRecordId	Eindeutige Kennung für die Kombination aus Mitarbeitendem und Abrechnungszeitraum.
Beschreibung Der Gehaltsabrechnungsdatensatz dient als zentrale Case-ID des Prozesses. Er bildet einen einzelnen Abrechnungsvorgang für einen Mitarbeitenden in einem bestimmten Zyklus ab, zum Beispiel Abrechnungszeitraum 12 für Mitarbeiter X. In der Analyse fasst dieses Attribut alle unterschiedlichen Ereignisse zu einem durchgängigen Ablauf zusammen, von der ersten Einreichung des Stundenzettels bis zur abschließenden Steuereinreichung. So können Analysten Geschwindigkeit und Genauigkeit der Zahlung für jeden einzelnen Datensatz verfolgen. Warum das wichtig ist Dieser obligatorische Case-Schlüssel verknüpft alle Ereignisdaten und ermöglicht so die Rekonstruktion des Prozesses. Woher beziehen Dokumentation zu ADP Workforce Now konsultieren Beispiele PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Timestamp, der angibt, wann der Datensatz zuletzt im Quellsystem geändert wurde.
Beschreibung Gibt an, wann der Datensatz zuletzt in ADP Workforce Now geändert wurde. Dieser Wert dient dazu, die Aktualität der Daten zu bestimmen und inkrementelle Datenladungen zu steuern. So basiert die Prozessanalyse auf dem aktuellen Stand der Gehaltsabrechnungsdatensätze. Warum das wichtig ist Entscheidend für die inkrementelle Datenextraktion und dafür, dass die Analyse auf aktuellen Daten beruht. Woher beziehen Dokumentation zu ADP Workforce Now konsultieren Beispiele 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	System, in dem das Ereignis ursprünglich erfasst wurde.
Beschreibung Gibt die Softwareumgebung an, aus der die Daten extrahiert wurden, in diesem Fall „ADP Workforce Now“. In komplexen Systemlandschaften, in denen Daten mit anderen HRIS- oder Banksystemen zusammengeführt werden, gewährleistet dieses Feld die Datenherkunft und hilft, systemspezifische Integrationsprobleme einzugrenzen. Warum das wichtig ist Sorgt für Rückverfolgbarkeit und Kontext, insbesondere in Process-Mining-Umgebungen mit mehreren Systemen. Woher beziehen Während des ETL-Prozesses fest codiert. Beispiele ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Abrechnungsgruppe PayGroupCode	Gibt den jeweiligen Abrechnungszyklus oder die Abrechnungsgruppe an, zum Beispiel zweiwöchentliche Abrechnung in den USA.
Beschreibung Teilt Mitarbeitende anhand der Zahlungshäufigkeit und der Beschäftigtengruppe in Abrechnungsgruppen ein, zum Beispiel wöchentlich, zweiwöchentlich oder Führungskräfte. Dient dazu, die Analyse auf bestimmte Abrechnungszyklen zu beschränken. Für das Dashboard „Häufigkeit manueller Datenkorrekturen“ ist das Attribut wichtig, um zu erkennen, ob bestimmte Gruppen häufiger von Fehlern betroffen sind. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Aufschlüsselung des Prozesses nach Zahlungshäufigkeit und Beschäftigtengruppe. Woher beziehen Konfiguration der Abrechnungsgruppe oder Tabellen mit Abrechnungskopfdaten. Beispiele US_ZweiwöchentlichCA_MonatlichUS_Führungskräfte
	Abteilung DepartmentCode	Abteilung oder Kostenstelle des Mitarbeitenden.
Beschreibung Bezeichnet die Organisationseinheit des Mitarbeitenden, für den die Zahlung erfolgt. In ADP ist dies häufig die „Stammabteilung“. Dieses Attribut ist wichtig für die Analyse „Prozessabweichungen nach Abteilung“. Damit kann die Organisation Genehmigungszeiten und Fehlerquoten zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten vergleichen. Warum das wichtig ist Wichtig für den Leistungsvergleich zwischen verschiedenen Organisationseinheiten. Woher beziehen Stammdaten des Mitarbeitenden oder Kostenstellenfelder. Beispiele Vertrieb-101IT-Entwicklung-200Personalverwaltung-001
	Bruttogehalt GrossPayAmount	Das für den Datensatz berechnete Bruttogehalt vor Abzügen.
Beschreibung Gesamtvergütung, die für den Mitarbeitenden im jeweiligen Abrechnungszeitraum berechnet wurde. Auch wenn dieser Wert nicht immer für die Analyse des Prozessablaufs verwendet wird, liefert er Kontext für „Aktivitätsbetrag“ und hilft dabei, bei der Analyse von Prüfausnahmen oder rückwirkenden Anpassungen Datensätze mit hohen Beträgen zu priorisieren. Warum das wichtig ist Liefert den finanziellen Kontext und die Größenordnung des Gehaltsabrechnungsdatensatzes. Woher beziehen Tabellen mit Abrechnungsergebnissen. Beispiele 2500.005430.501200.00
	Fachkraft für Gehaltsabrechnung PayrollSpecialistName	Benutzer oder Systemkonto, das für die Ausführung der Aktivität verantwortlich ist.
Beschreibung Gibt an, welche Person, zum Beispiel eine Fachkraft für Gehaltsabrechnung oder eine Führungskraft, oder welches automatisierte Systemkonto die Aktivität ausgeführt hat. Dieses Attribut ermöglicht das Dashboard „Leistung der Fachkräfte im Durchsatz“ und hilft dabei, Arbeitslasten auszugleichen sowie Schulungsbedarf oder durch knappe Ressourcen verursachte Engpässe zu erkennen. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Ressourcenanalyse, den Ausgleich der Arbeitslast und die Prüfung der Funktionstrennung. Woher beziehen Benutzer-ID oder Akteursfelder in Audit-Protokollen. Beispiele Jane DoeSystemadministratorJohn Smith
	Manueller Eingriff IsManualIntervention	Kennzeichen dafür, ob die Aktivität eine manuelle Dateneingabe oder -korrektur umfasste.
Beschreibung Boolesches Attribut, abgeleitet aus dem Aktivitätsnamen oder der Transaktionsquelle, zum Beispiel „true“, wenn die Aktivität „Datenkorrektur durchgeführt“ lautet. Dieser Wert fließt in die KPI „Rate manueller Korrekturen“ ein. So kann die Leitung erkennen, wo die Automatisierung nicht greift und wo besonders viel manuelle Arbeit anfällt. Warum das wichtig ist Unterstützt direkt die Analyse des Automatisierungsgrads und der Prozesseffizienz. Woher beziehen Abgeleitet aus ActivityName oder bestimmten Transaktionscodes. Beispiele truefalse
	Rückwirkend IsRetrospective	Kennzeichen dafür, ob es sich bei diesem Gehaltsabrechnungsdatensatz um eine Anpassung für einen vergangenen Zeitraum handelt.
Beschreibung Gibt an, ob die Verarbeitung einen aktuellen Zeitraum oder die Korrektur eines bereits abgeschlossenen Zeitraums betrifft (rückwirkende Gehaltszahlung). Unterstützt das Dashboard „Volumen rückwirkender Anpassungen“ und macht die Stabilität des Gehaltsabrechnungsprozesses sowie die Häufigkeit von Fehlern nach der Veröffentlichung sichtbar. Warum das wichtig ist Unterscheidet zwischen der regulären Verarbeitung und Nacharbeits- oder Korrekturzyklen. Woher beziehen Abgeleitet aus dem Abrechnungslauftyp oder durch Vergleich des Abrechnungszeitraums mit dem aktuellen Datum. Beispiele truefalse
	Steuerzuständigkeit TaxJurisdictionCode	Region oder Bundesstaat, der für die Steuereinreichung maßgeblich ist.
Beschreibung Gibt die primär zuständige Steuerbehörde oder Region an, zum Beispiel Kalifornien, New York oder die Bundesebene. Wird für das Dashboard „Benchmarks zum Abschluss der Steuereinreichung“ benötigt. Damit lässt sich erkennen, in welchen Regionen sich gesetzlich vorgeschriebene Einreichungen verzögern und ob die lokalen Vorschriften eingehalten werden. Warum das wichtig ist Unverzichtbar für die Überwachung der Compliance und die regionale Leistungsanalyse. Woher beziehen Steuerprofil oder Tabellen zur Lohnsteuer. Beispiele US-CAUS-NYUS-TX
	Art der Prüfausnahme AuditExceptionType	Kategorisierung der erkannten Compliance- oder Datenwarnung.
Beschreibung Gibt die Art des bei der Validierung festgestellten Problems an, zum Beispiel „Negatives Nettogehalt“ oder „Fehlende Steuer-ID“. Wird im „Monitor zur Behebung von Prüfausnahmen“ verwendet, um zu analysieren, welche Fehler die längsten Verzögerungen verursachen und die Ursachenanalyse zur Verbesserung der vorgelagerten Datenqualität zu unterstützen. Warum das wichtig ist Zeigt im Detail, warum der Prozess angehalten oder gekennzeichnet wurde. Woher beziehen Dokumentation zu ADP Workforce Now konsultieren Beispiele SSN fehltNegatives NettogehaltAbweichung bei Leistungen
	Bankdatei-ID BankTransferFileId	Kennung der erzeugten Zahlungsdatei, die an die Bank gesendet wird.
Beschreibung Die eindeutige Referenznummer der ACH- oder Überweisungsdatei, die bei der Aktivität „Banküberweisungsdatei erstellt“ erzeugt wird. Damit lassen sich einzelne Gehaltsabrechnungen dem Sammelzahlungsschritt zuordnen. So wird die Analyse von Auszahlung und Veröffentlichungsgeschwindigkeit ermöglicht. Warum das wichtig ist Ordnet einzelne Cases Sammelverarbeitungsvorgängen zu. Woher beziehen Dokumentation zu ADP Workforce Now konsultieren Beispiele ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	Enddatum des Abrechnungszeitraums PayPeriodEndDate	Letzter Tag des Abrechnungszyklus.
Beschreibung Kennzeichnet das Ende des Zeitraums, für den der Mitarbeitende vergütet wird. Zusammen mit den Ereignis-Timestamps lässt sich damit feststellen, ob die Verarbeitung planmäßig bis zum Ende des Abrechnungszeitraums erfolgt. Warum das wichtig ist Referenzpunkt zur Berechnung der Termineinhaltung und von Verspätungen. Woher beziehen Konfiguration des Abrechnungszyklus. Beispiele 2023-10-152023-10-31
	Kostenstelle CostCenterId	Finanzielle Kostenstellenkennung, der die Gehaltsabrechnung belastet wird.
Beschreibung Gibt die zugehörige Hauptbuch-Einheit oder Kostenstelle für den Gehaltsaufwand an. Dieses Attribut ermöglicht eine finanzielle Betrachtung des Prozesses. So kann die Organisation Ineffizienzen in der Verarbeitung, etwa Kosten durch Nacharbeit, bestimmten Geschäftseinheiten zuordnen. Warum das wichtig ist Stimmt die Prozessanalyse mit den Strukturen der Finanzberichterstattung ab. Woher beziehen Felder zur Kostenverteilung auf Mitarbeitende. Beispiele KS-500KS-900CC-120
	Mitarbeiter-ID EmployeeId	Eindeutige Kennung des Mitarbeitenden, für den die Zahlung erfolgt.
Beschreibung Die eindeutige ID des Mitarbeitenden, der dem Gehaltsabrechnungsdatensatz zugeordnet ist. Während die Case-ID den Datensatz nachverfolgt, ermöglicht die Mitarbeiter-ID eine langfristige Analyse. So lassen sich Mitarbeitende erkennen, die wiederholt Stundenzettel verspätet einreichen oder häufig manuelle Korrekturen benötigen. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Analyse von Verhaltensmustern auf Mitarbeiterebene. Woher beziehen AssociateOID oder Dateinummer in ADP. Beispiele A102030000123456

Erforderlich Empfohlen Optional

Aktivitäten der Gehaltsabrechnung

Diese wichtigen Prozessschritte und Meilensteine bilden den Ablauf eines Abrechnungslaufs ab, von der ersten Zeiterfassung bis zur abschließenden Zahlung.

9 Empfohlen 6 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Banküberweisungsdatei erstellt	Technische Erstellung der NACHA-/ACH-Datei für Direktüberweisungen. Wird üblicherweise unmittelbar nach Abschluss des Schritts „Abschließen“ ausgelöst.
Warum das wichtig ist Überwacht die „Zeit bis zur Erstellung der Banküberweisungsdatei“, damit technische Übergaben die Zahlungen nicht verzögern. Woher beziehen Protokoll der Ausgaben und Reports; Timestamp der Erstellung der „ACH-Datei“ oder „Direktüberweisungsdatei“. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Ausgabedatei erstellt wird. Ereignistyp explicit
	Bruttolohn berechnet	Das System berechnet den Lohn, indem es die Arbeitsstunden mit den Vergütungssätzen multipliziert und zusätzliche Vergütungsbestandteile hinzurechnet. Der Zeitpunkt wird anhand des Abschlusszeitstempels des Payroll-Laufs 'Calculate Payroll' ermittelt.
Warum das wichtig ist Zentraler Verarbeitungsschritt. Mehrere Ausführungen weisen auf Nachbearbeitungsschleifen hin, die üblicherweise in der 'Payroll Preview Loop Analysis' visualisiert werden. Woher beziehen Payroll-Prüfpfad; Abschlusszeitpunkt der Aktion 'Calculate' für den jeweiligen Pay Group Batch. Erfassung Anhand des Abschlusszeitstempels des Berechnungsauftrags ermitteln. Ereignistyp inferred
	Gehaltsabrechnung veröffentlicht	Die digitale Gehaltsabrechnung steht den Mitarbeitenden über das Self-Service-Portal (iPay) zur Verfügung. Die Veröffentlichung wird üblicherweise auf das Zahlungsdatum abgestimmt.
Warum das wichtig ist Unterstützt die Analyse der „Vorlaufzeit bis zur Veröffentlichung der Gehaltsabrechnung“ und der Mitarbeiterzufriedenheit. Woher beziehen Abgeleitet aus der Systemeinstellung „Regel zur Verfügbarkeit der Gehaltsabrechnung“, angewendet auf das Scheckdatum. Erfassung Durch Vergleich des Felds „Scheckdatum“ mit der Veröffentlichungsregel ermitteln. Ereignistyp inferred
	Gehaltsabrechnungsdatensatz genehmigt	Formelle Freigabe des Gehaltsabrechnungslaufs. Dadurch wird er für weitere Änderungen gesperrt und die Auszahlung autorisiert. In ADP WFN ist dies der Schritt „Abschließen“.
Warum das wichtig ist Der maßgebliche Meilenstein, der die Verarbeitungsphase beendet und die Auszahlungsphase einleitet. Woher beziehen Workflow der Gehaltsabrechnung; Statusänderung des Abrechnungslaufs zu „Abgeschlossen“ oder „Festgeschrieben“. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion „Gehaltsabrechnung abschließen“ ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Payroll-Datensatz initialisiert	Tritt ein, wenn der Payroll-Lauf für den Zyklus erstellt oder geöffnet wird. Damit wird der Payroll-Case für die beschäftigte Person angelegt. Der Zeitpunkt wird anhand des Erstellungszeitstempels des Paydata-Datensatzes im aktiven Lauf ermittelt.
Warum das wichtig ist Legt den Beginn des Berechnungszeitraums für die jeweilige Payroll fest. Vergleichen Sie diesen Zeitpunkt mit den Importzeitstempeln, um die 'Incentive Data Integration Lag' zu messen. Woher beziehen Payroll-Modul; Erstellungszeitstempel des Paydata Batch Header oder erster Eintrag im Paydata Grid. Erfassung Vergleichen Sie das Statusfeld vor und nach der Erstellung des Payroll-Laufs. Ereignistyp inferred
	Prüfausnahme erkannt	Zeigt an, dass das System während der Berechnung einen Verstoß gegen Validierungsregeln erkannt hat, etwa ein negatives Nettogehalt oder eine fehlende Steuerzuständigkeit. Erfasst anhand der Fehlermeldungen in der Berechnungsausgabe.
Warum das wichtig ist Grundlage für den „Monitor zur Behebung von Prüfausnahmen“. Hohe Fallzahlen weisen auf Probleme mit der Datenqualität in vorgelagerten Schritten hin. Woher beziehen Fehlerprotokoll der Gehaltsabrechnung oder Ausgabereport „Gehaltsabrechnung prüfen“. Erfassung Wird protokolliert, wenn das System einen Validierungsfehler erzeugt. Ereignistyp explicit
	Stundenzettel eingereicht	Kennzeichnet den Zeitpunkt, zu dem eine beschäftigte Person oder eine Führungskraft die Arbeitszeit- und Anwesenheitsdaten für den Zahlungszeitraum einreicht. Die Daten stammen direkt aus den Prüfprotokollen des Moduls Time & Attendance in ADP Workforce Now.
Warum das wichtig ist Startet die Messung der Durchlaufzeit des Payroll-Zyklus. Verzögerungen an dieser Stelle wirken sich auf die folgenden Schritte aus und verkürzen die Zeit, die Payroll-Spezialisten für die Datenprüfung haben. Woher beziehen Prüfpfad von ADP Time & Attendance; filtern Sie bei Timecard-Objekten nach 'Status Change' zu 'Submitted'. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion 'Submit Timecard' ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Stundenzettel freigegeben	Zeigt die Freigabe des Stundenzettels durch die Führungskraft an. Damit werden die Stunden für die Payroll-Verarbeitung bestätigt. Dieser entscheidende Prüfschritt überträgt die Daten aus T&A in das Payroll-Modul.
Warum das wichtig ist Wichtig für das Dashboard 'Timesheet Approval Cycle Times'. Zeigt Engpässe bei Führungskräften, die den Zeitplan der Verarbeitung gefährden. Woher beziehen Prüfpfad von ADP Time & Attendance; filtern Sie nach 'Status Change' zu 'Approved'. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion 'Approve Timecard' ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Zahlung ausgeführt	Datum, an dem die Gelder den Mitarbeitenden tatsächlich zur Verfügung gestellt werden. Dieses Ereignis wird häufig anhand des im Abrechnungslauf festgelegten Scheckdatums berechnet.
Warum das wichtig ist Das zentrale Prozessergebnis. Unverzichtbar für die Berechnung der „Durchlaufzeit bis zur Einhaltung der Steuerfristen“. Woher beziehen Abrechnungshistorie; Feld „Scheckdatum“. Erfassung Durch Vergleich des Felds „Scheckdatum“ mit dem Systemdatum ermitteln. Ereignistyp calculated
	Abzüge für Leistungen angewendet	Anwendung von Leistungsregeln (Krankenversicherung, 401(k)) auf das Bruttogehalt. Erfolgt üblicherweise gleichzeitig mit der Berechnung, ist für Prüfzwecke jedoch ein eigenständiger Schritt.
Warum das wichtig ist Wird mit „Prüfausnahme erkannt“ abgeglichen, um festzustellen, ob die Leistungslogik Compliance-Fehler auslöst. Woher beziehen Abgeleitet aus dem Anlegen oder Aktualisieren von Abzugspositionen im Paydata Grid nach einem Berechnungsereignis. Erfassung Abzugsfelder vor und nach der Berechnung vergleichen Ereignistyp inferred
	Daten zu variablen Vergütungen importiert	Erfasst den Import externer Vergütungsdaten wie Provisionen oder Boni über das ADP-Importprogramm. Dieses Ereignis zeigt, wann zusätzliche Einkommensquellen dem Payroll-Datensatz hinzugefügt werden.
Warum das wichtig ist Entscheidend, um Verzögerungen bei der Integration zu erkennen. Verspätete Importe führen häufig zu Neuberechnungen und Nachbearbeitungsschleifen. Woher beziehen ADP-Integrations- und Importprotokolle; Erfolgszeitstempel des Auftrags 'Paydata Import'. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion 'Import Paydata' ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Datenkorrektur durchgeführt	Manuelle Änderung im Paydata Grid durch eine Fachkraft für Gehaltsabrechnung, um Fehler zu beheben oder Beträge anzupassen. Erfasst über den Audit-Trail auf Feldebene.
Warum das wichtig ist Zentrale Kennzahl für die „Häufigkeit manueller Datenkorrekturen“. Hohe Korrekturraten deuten auf Fehler in der Automatisierung hin. Woher beziehen Audit-Trail des Paydata Grid; Benutzeraktionen vom Typ „Aktualisieren“ bei Gehaltspositionen. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion „Paydata aktualisieren“ ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Gehaltsabrechnungsergebnis in der Vorschau angezeigt	Erstellung des Registers oder der Reports „Gehaltsabrechnungsvorschau“ zur manuellen Prüfung. Mit diesem Schritt werden die Berechnungsergebnisse vor dem Abschluss validiert.
Warum das wichtig ist Wird für die „Analyse der Vorschleifen bei der Gehaltsabrechnung“ verwendet. Eine übermäßige Zahl an Vorschauen deutet auf mangelndes Vertrauen in die Daten hin. Woher beziehen Systemprotokolle; Timestamp der Erstellung des Reports „Gehaltsabrechnungsvorschau“. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion „Vorschau erstellen“ ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Rückwirkende Anpassung gebucht	Tritt auf, wenn ein abgeschlossener Gehaltsabrechnungsdatensatz nachträglich korrigiert wird, meist mit Auswirkungen auf den nächsten Abrechnungslauf. So werden Fehler erfasst, die erst nach dem offiziellen Prozessabschluss entdeckt wurden.
Warum das wichtig ist Wichtig für die Analyse des „Volumens rückwirkender Anpassungen“, das auf fehlgeschlagene vorgelagerte Qualitätsprüfungen hinweist. Woher beziehen Abrechnungshistorie; neue Transaktionen mit einem in der Vergangenheit liegenden „Gültigkeitsdatum“. Erfassung Wird protokolliert, wenn die Transaktion „Anpassung buchen“ ausgeführt wird. Ereignistyp explicit
	Steuererklärung abgeschlossen	Kennzeichnet den Abschluss der gesetzlich vorgeschriebenen Steuererklärungen für den Abrechnungszeitraum. Bei Kunden des ADP Tax Service ist dies der Zeitpunkt, an dem ADP den Abschluss des Einreichungspakets bestätigt.
Warum das wichtig ist Dient der Überwachung von Compliance-Risiken. Verzögerungen können zu Strafzahlungen führen. Woher beziehen Steuermodul; Statusaktualisierung für die Einreichung zum Quartals- oder Periodenende. Erfassung Erfordert eine Systemanalyse. Ereignistyp inferred

Anleitungen zum Datenexport

So exportieren Sie Ihre Daten aus ADP Workforce Now

Schritte

Melden Sie sich mit Administrator- oder Payroll-Practitioner-Berechtigungen bei ADP Workforce Now an.
Öffnen Sie „Reports & Analytics“ und wählen Sie im Dashboard-Menü „Custom Reports“ aus.
Klicken Sie auf „New Custom Report“ und wählen Sie den Datenbereich „Payroll“ aus. Je nach Version heißt dieser möglicherweise „Pay Data“ oder „Payroll Register“.
Suchen Sie im Schritt „Field Selection“ die eindeutige Case-Kennung und fügen Sie sie hinzu. Wählen Sie „File Number“ oder „Associate ID“ zusammen mit „Pay Frequency“ und „Pay Period Number“, um die PayrollRecordId zu erstellen.
Wählen Sie alle Datumsfelder aus, die für die Abbildung der Aktivitäten erforderlich sind. Dazu gehören „Pay Period Start Date“, „Pay Period End Date“, „Check Date“, „Period End Date“ und „Calculation Date“. Beachten Sie, dass einige Audit-Felder, etwa „Timecard Approval Date“, gegebenenfalls aus dem Modul „Time & Attendance“ verknüpft werden müssen, wenn sie in der Hauptansicht fehlen.
Fügen Sie Finanz- und Dimensionsfelder hinzu, darunter „Gross Pay“, „Net Pay“, „Department“, „Cost Center“ und „Tax Jurisdiction“.
Fügen Sie, sofern verfügbar, den Block „Audit Trail“ oder „Field Changes“ zum Berichtslayout hinzu. So lassen sich manuelle Ereignisse wie „Data Correction Performed“ erfassen. Falls sich dieser Block nicht in einem Bericht verknüpfen lässt, erstellen Sie einen separaten Audit-Bericht und verknüpfen Sie ihn extern über „Employee ID“ und den Abrechnungszeitraum.
Richten Sie Filter ein, um stornierte Schecks auszuschließen und den Zeitraum auf das gewünschte Analysefenster zu begrenzen, zum Beispiel auf die letzten 12 Monate.
Öffnen Sie den Schritt „Sort & Total“ und sortieren Sie zuerst nach „Pay Period Start Date“ und anschließend nach „Associate ID“, damit die Daten sinnvoll geordnet sind.
Fahren Sie mit dem Schritt „Run/Schedule“ fort. Wählen Sie zum Testen „Run Now“ und richten Sie anschließend einen wiederkehrenden Zeitplan ein, um die Datei als CSV oder Excel zu exportieren.
Nachdem der Rohbericht im Breitformat erstellt wurde, wandeln Sie die Daten mit einem ETL-Tool oder Skript um. Überführen Sie die Datumsspalten in Zeilen, sodass jedes Datumsfeld als eigene Zeile im Event Log (Aktivität) erscheint.
Prüfen Sie, ob die fertige CSV die erforderlichen Spalten enthält: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime und SourceSystem. Laden Sie die Datei anschließend in ProcessMind hoch.

Konfiguration

Berichtstyp: Standardbericht mit benutzerdefinierten Feldern
Datenbereich: Payroll / Pay Data Dictionary
Ausgabeformat: durch Kommas getrennte Werte (CSV)
Empfohlener Zeitraum: rollierende 12 bis 24 Monate für die Trendanalyse
Wichtige Filter: Pay Group Code (relevante Gruppen auswählen), Company Code (bei mehreren Unternehmen), Status ist Active oder Leave
Granularität: eine Zeile pro Mitarbeiter und Abrechnungszeitraum (Rohdaten), umgewandelt in mehrere Zeilen pro Mitarbeiter (Endformat)
Erforderliche Berechtigungen: View Payroll Data, View Audit Trails, Create Custom Reports
Lokalisierung: Stellen Sie in den Benutzereinstellungen das Datumsformat ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) ein, um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden.

a Beispielabfrage sql

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

Schritte

Beschaffen Sie die API-Zugangsdaten aus dem ADP Marketplace, darunter Client ID, Client Secret und das SSL-Clientzertifikat (PEM- und Schlüsseldateien), das Ihrer Anwendung zugeordnet ist.
Prüfen Sie, ob für Ihre Anwendung die erforderlichen Berechtigungsbereiche aktiviert sind: Payroll (read), Worker (read) und Time (read).
Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken mit pip: requests, pandas und pyOpenSSL (häufig für die Verarbeitung von gegenseitigem TLS erforderlich).
Konfigurieren Sie das unten bereitgestellte Python-Skript mit den passenden ADP-API-Endpunkten und den Pfaden zu den Zugangsdaten.
Das Skript richtet eine sichere Sitzung mit gegenseitigem TLS ein, um sich beim ADP Token Endpoint zu authentifizieren.
Zunächst fragt es die Time and Labor Management API ab, um Statusänderungen von Stundenzetteln für den ausgewählten Zeitraum abzurufen.
Anschließend fragt es die Payroll Output API (payroll-v1) ab, um für jeden Mitarbeiter die detaillierten Pay Statement-Daten im JSON-Format abzurufen.
Das Skript durchläuft die verschachtelte JSON-Struktur und ermittelt Zeitstempel für bestimmte Ereignisse wie Berechnung, Freigabe und Dateierstellung.
Mithilfe bedingter Logik leitet es Aktivitäten wie „Audit Exception Flagged“ ab, indem es die Benachrichtigungs- und Warnungslisten in der Antwort prüft.
Die Daten aus den Quellen Time und Payroll werden anhand der AssociateOID zusammengeführt, einer eindeutigen Mitarbeiterkennung in ADP.
Die Ereignisliste wird in einen Pandas DataFrame umgewandelt und an das Schema des ProcessMind Event Logs angepasst.
Führen Sie das Skript aus, um die CSV-Ausgabedatei zu erstellen. Prüfen Sie vor dem Upload zu ProcessMind, ob die Spaltenüberschriften den Anforderungen entsprechen.

Konfiguration

Client ID und Secret: Rufen Sie diese für Ihre Anwendung im ADP Developer Portal ab.
SSL-Zertifikate: Pfad zu den Dateien client.pem und client.key. Für die API-Kommunikation verlangt ADP gegenseitiges TLS (mTLS).
API-Basis-URL: In der Regel https://api.adp.com, kann sich jedoch je nach Umgebung unterscheiden, zum Beispiel wfn-api.adp.com.
Zeitraum: Empfohlen wird ein Exportzeitraum von 3 bis 6 Monaten pro Lauf, um die Grenzen für API-Seitenaufrufe und Zeitüberschreitungen einzuhalten.
Seitengröße: Setzen Sie den Parameter $top (Limit) auf 50 oder 100 Datensätze pro Anfrage, um den Durchsatz zu optimieren und Zeitüberschreitungen zu vermeiden.
Unternehmenscode: Filtern Sie nach Organisationseinheit oder Unternehmenscode, wenn Ihre ADP-Instanz mehrere Rechtsträger umfasst.
AssociateOID: Dieser Schlüssel dient zur Verknüpfung von Time- und Payroll-Daten und unterscheidet sich von der sichtbaren Employee ID.

a Beispielabfrage python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace these placeholders with your actual ADP credentials and paths
ADP_CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your ADP Client ID]"
ADP_CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your ADP Client Secret]"
CERT_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_certificate.pem"
KEY_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_private_key.key"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/auth/oauth/v2/token"
PAYROLL_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/payroll/v1/payroll-output"
TIME_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/time/v1/time-cards"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output File
OUTPUT_FILENAME = class="hl-string">"ADP_Payroll_Event_Log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ADP requires mutual TLS (mTLS) for authentication
    payload = {
        class="hl-string">'client_id': ADP_CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': ADP_CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials'
    }
    try:
        response = requests.post(
            TOKEN_URL,
            data=payload,
            cert=(CERT_PATH, KEY_PATH),
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {str(e)}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === DATA EXTRACTION ===
def fetch_adp_data(url, token, params=None):
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    all_records = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple pagination loop (ADP uses class="hl-string">'skip' and class="hl-string">'top' or class="hl-string">'next' links)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a simplified implementation assuming standard offset pagination
    skip = 0
    limit = 50
    fetching = True
    
    while fetching:
        current_params = params.copy() if params else {}
        current_params[class="hl-string">'$skip'] = skip
        current_params[class="hl-string">'$top'] = limit
        
        try:
            response = requests.get(
                url, 
                headers=headers, 
                params=current_params, 
                cert=(CERT_PATH, KEY_PATH)
            )
            if response.status_code != 200:
                break
                
            data = response.json()
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust key based on actual API response structure (e.g., class="hl-string">'payrollOutputs', class="hl-string">'timeCards')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Using generic list detection for the script
            key = next((k for k in data.keys() if isinstance(data[k], list)), None)
            
            if not key or len(data[key]) == 0:
                fetching = False
            else:
                all_records.extend(data[key])
                skip += limit
                
        except Exception:
            fetching = False
            
    return all_records

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EVENT LOG GENERATION ===
def generate_event_log(payroll_data, time_data):
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Index time data by AssociateOID for quick lookup
    time_map = {item.get(class="hl-string">'associateOID'): item for item in time_data}

    for pay_record in payroll_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic Attributes
        associate_id = pay_record.get(class="hl-string">'associateOID', class="hl-string">'Unknown')
        pay_period_start = pay_record.get(class="hl-string">'payPeriodStartDate', class="hl-string">'')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a unique Case ID using AssociateID and Pay Period
        case_id = fclass="hl-string">"{associate_id}-{pay_period_start}"
        
        dept_code = pay_record.get(class="hl-string">'worker', {}).get(class="hl-string">'homeOrganizationalUnits', [{}])[0].get(class="hl-string">'nameCode', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        pay_group = pay_record.get(class="hl-string">'payrollGroupCode', class="hl-string">'Main')
        gross_pay = pay_record.get(class="hl-string">'grossPayAmount', 0.0)
        tax_jur = pay_record.get(class="hl-string">'taxJurisdiction', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'US')
        last_update = datetime.now().isoformat() class=class="hl-string">"hl-comment"># Using extraction time as fallback if record update time missing

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(activity, timestamp, specialist=None, manual=False, retro=False):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'PayrollRecordId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventDateTime': timestamp,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'ADP Workforce Now',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update,
                    class="hl-string">'PayrollSpecialistName': specialist if specialist else class="hl-string">'System Agent',
                    class="hl-string">'DepartmentCode': dept_code,
                    class="hl-string">'PayGroupCode': pay_group,
                    class="hl-string">'GrossPayAmount': gross_pay,
                    class="hl-string">'TaxJurisdictionCode': tax_jur,
                    class="hl-string">'IsManualIntervention': manual,
                    class="hl-string">'IsRetrospective': retro
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 1: Time Sheet Submitted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        t_card = time_map.get(associate_id)
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'submissionDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Submitted", t_card[class="hl-string">'submissionDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'submittedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 2: Time Sheet Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'approvalDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Approved", t_card[class="hl-string">'approvalDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'approvedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 3: Payroll Record Initialized ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Creation of the pay data record
        create_time = pay_record.get(class="hl-string">'creationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Initialized", create_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 4: Incentive Data Imported ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for specific earnings codes related to incentives
        earnings = pay_record.get(class="hl-string">'earnings', [])
        for earn in earnings:
            if earn.get(class="hl-string">'typeCode') in [class="hl-string">'BONUS', class="hl-string">'COMMISSION']:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Use entry time of the specific line item
                add_event(class="hl-string">"Incentive Data Imported", earn.get(class="hl-string">'entryDateTime', create_time))
                break class=class="hl-string">"hl-comment"># Capture once per case to avoid duplicates or refine logic for multiple

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 5: Gross Pay Calculated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># When the calculation engine finished
        calc_time = pay_record.get(class="hl-string">'calculationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Gross Pay Calculated", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 6: Benefits Deductions Applied ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually happens same time as calc, but logically distinct
        class=class="hl-string">"hl-comment"># We look for deduction processing timestamp
        deductions = pay_record.get(class="hl-string">'deductions', [])
        if deductions and calc_time:
             add_event(class="hl-string">"Benefits Deductions Applied", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 7: Audit Exception Flagged ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check notification messages
        msgs = pay_record.get(class="hl-string">'notificationMessages', [])
        if msgs:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Take the timestamp of the first warning
            add_event(class="hl-string">"Audit Exception Flagged", msgs[0].get(class="hl-string">'generationDateTime', calc_time))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 8: Data Correction Performed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Compare modification time vs creation time. If significantly different, assume correction.
        mod_time = pay_record.get(class="hl-string">'modificationDateTime')
        if mod_time and create_time and mod_time > create_time:
            add_event(class="hl-string">"Data Correction Performed", mod_time, manual=True)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 9: Payroll Result Previewed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Report generation time
        report_time = pay_record.get(class="hl-string">'reportGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Result Previewed", report_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 10: Payroll Record Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Final approval timestamp
        approve_time = pay_record.get(class="hl-string">'approvalDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Approved", approve_time, specialist=class="hl-string">"Payroll Manager")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 11: Bank Transfer File Generated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Distribution file generation
        dist_time = pay_record.get(class="hl-string">'distribution', {}).get(class="hl-string">'fileGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Bank Transfer File Generated", dist_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 12: Payment Executed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># The actual check date or payment date
        pay_date = pay_record.get(class="hl-string">'paymentDate')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert date-only string to datetime (assuming 9 AM local)
        if pay_date:
            pay_dt_time = fclass="hl-string">"{pay_date}T09:00:00"
            add_event(class="hl-string">"Payment Executed", pay_dt_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 13: Pay Slip Published ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually available on Check Date
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Or specific class="hl-string">'publicationDate' if available
        pub_date = pay_record.get(class="hl-string">'payStatementAvailableDateTime')
        if not pub_date and pay_date:
             pub_date = fclass="hl-string">"{pay_date}T08:00:00"
        add_event(class="hl-string">"Pay Slip Published", pub_date)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 14: Tax Filing Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Tax filing status date
        tax_file_time = pay_record.get(class="hl-string">'taxFiling', {}).get(class="hl-string">'completionDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Tax Filing Completed", tax_file_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 15: Retrospective Adjustment Posted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if this record is marked as a retro adjustment
        is_retro = pay_record.get(class="hl-string">'isRetroactive', False)
        if is_retro:
            retro_time = pay_record.get(class="hl-string">'postingDateTime', calc_time)
            add_event(class="hl-string">"Retrospective Adjustment Posted", retro_time, retro=True)

    return pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXECUTION ===
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Authenticate
    token = get_access_token()
    
    if token:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Data
        print(class="hl-string">"Fetching Payroll Data...")
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for last 90 days - example
        payroll_raw = fetch_adp_data(PAYROLL_API_URL, token)
        
        print(class="hl-string">"Fetching Time Data...")
        time_raw = fetch_adp_data(TIME_API_URL, token)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Transform
        print(class="hl-string">"Generating Event Log...")
        df_events = generate_event_log(payroll_raw, time_raw)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Export
        if not df_events.empty:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure timestamp format
            df_events[class="hl-string">'EventDateTime'] = pd.to_datetime(df_events[class="hl-string">'EventDateTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            df_events.to_csv(OUTPUT_FILENAME, index=False)
            print(fclass="hl-string">"Success! Event log written to {OUTPUT_FILENAME} with {len(df_events)} rows.")
        else:
            print(class="hl-string">"No events generated.")

Schritte

Prüfen Sie, ob die Funktionen für die General-Ledger-Schnittstelle, Payroll, Time & Attendance, Audit, Import, Reporting und die relevanten Steuerdienste in der Zielumgebung von ADP Workforce Now aktiviert sind. Stellen Sie außerdem sicher, dass die erforderlichen Berechtigungen für Audit- und Payroll-Berichte vorliegen. Menünamen und Transaktionskennungen unterscheiden sich je nach Konfiguration. Dokumentieren Sie daher die passenden Pfade anhand von [Configure based on your system].
Konfigurieren Sie die Zuordnung der General-Ledger-Schnittstelle für die benötigten Unternehmen, Abrechnungsgruppen, Bezüge, Abzüge, Steuern, Abteilungen und Kontencodes. Bewahren Sie die erzeugte Schnittstellenausgabe samt Verarbeitungsmetadaten auf. Die GL-Datei ist die primäre Quelle für Gehaltsbeträge und Buchungsdimensionen. Ergänzende Quellexporte liefern Zeitstempel und Belege zu den Aktivitäten.
Exportieren Sie die Quelldatensätze für den ausgewählten Zeitraum aus [Your table name] oder dem entsprechenden ADP Workforce Now-Export. Benötigte Quellkategorien sind Audit-Ereignisse aus Time & Attendance, Paydata-Datensätze, Importdatensätze für Anreize, Ergebnisse der Gehaltsberechnung, Abzugsergebnisse, Validierungsmeldungen, Audit-Datensätze auf Feldebene, Vorschauabrechnungen, Abschlussdatensätze, Bankdateidatensätze, Zahlungsdatensätze, Veröffentlichungsdatensätze für Gehaltsabrechnungen, Bestätigungen von Steuererklärungen, rückwirkende Anpassungsdatensätze und die Ausgabe der GL-Schnittstelle.
Ersetzen Sie jeden in eckigen Klammern angegebenen Quellverweis in der Abfrage durch die tatsächlich verfügbare Tabelle, Ansicht, Bericht oder bereitgestellte Exportdatei. Ordnen Sie die Quellfelder den logischen Feldern in der Abfrage zu. Verwenden Sie abgeleitete Zeitstempel nicht als direkten Audit-Nachweis, ohne die Ableitungsregel zu dokumentieren.
Vereinheitlichen Sie alle Zeitstempel aus den Quellen auf eine Zeitzone, vorzugsweise UTC, und wandeln Sie Quellkennungen in einheitliche Textwerte um. Verwenden Sie für Aktivitätsnamen genau die in der Abfrage aufgeführten Bezeichnungen. Überführen Sie Betragsfelder in einen einheitlichen numerischen Datentyp und boolesche Angaben in TRUE oder FALSE.
Führen Sie die Abfrage für einen begrenzten Zeitraum aus, üblicherweise drei bis sechs Monate. Verwenden Sie die Kennung der Gehaltsabrechnung als Case-Schlüssel. Behalten Sie mehrere Zeilen für denselben Case bei, wenn eine Aktivität mehrfach auftritt. ProcessMind übernimmt das Event Log unverändert und leitet keine zusätzlichen Ereignisse ab.
Prüfen Sie den Umgang mit Duplikaten, die Reihenfolge der Zeitstempel und die Priorität der Quellen. Die Abfrage verwendet bewusst UNION ALL, damit jede ausdrücklich exportierte Aktivität als Ereigniszeile erhalten bleibt. Gibt es für eine Aktivität kein direktes Quellereignis, behalten Sie den dokumentierten abgeleiteten Quellzeitstempel nur bei, wenn die konfigurierte Quelle diese Ableitung stützt.
Prüfen Sie, ob alle 15 Aktivitätsnamen enthalten sind, die erforderlichen Attribute ausgefüllt sind, sofern die Quelle sie bereitstellt, und der Ereigniszeitraum den Exportparametern entspricht. Stimmen Sie die Gehaltssummen und Buchungsdimensionen mit der Ausgabe der General-Ledger-Schnittstelle und dem entsprechenden Payroll-Register ab.
Exportieren Sie das Ergebnis als einfache UTF-8-CSV-Datei oder in einem anderen von ProcessMind unterstützten Event-Log-Format. Fügen Sie die Spalten PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention und IsRetrospective ein. Laden Sie die Datei in ProcessMind hoch und legen Sie PayrollRecordId als Case-Kennung, ActivityName als Aktivität und EventDateTime als Ereignis-Timestamp fest.

Konfiguration

Zeitraum: Beginnen Sie mit drei bis sechs abgeschlossenen Abrechnungsmonaten. Berücksichtigen Sie genügend Historie, um reguläre Abrechnungen, Anpassungen, Anreize, Steueraktivitäten und rückwirkende Korrekturen abzudecken. Verwenden Sie [Start date parameter] und [End date parameter] für inkrementelle Exporte.
Filter für Unternehmen und Abrechnungsgruppen: Beschränken Sie den Export auf den benötigten Company Code, Pay Group Code, Rechtsträger und Abrechnungskalender. Verwenden Sie [Company filter], wenn die Umgebung mehrere Unternehmen umfasst.
Quellenumfang: Berücksichtigen Sie die Ausgabe der General-Ledger-Schnittstelle sowie die ergänzenden Quellen für Payroll, Time & Attendance, Import, Audit, Berechnung, Zahlung, Gehaltsabrechnung, Steuern und Anpassungen. Die GL-Datei allein belegt in der Regel nicht alle Aktivitäten im Prozessablauf.
Aktivitätsfilter: Verwenden Sie genau die 15 ActivityName-Werte aus der Abfrage. Fassen Sie Aktivitäten nicht zu übergeordneten Kategorien zusammen, da ProcessMind fehlende Ereignisse nicht ableitet.
Zeitstempelrichtlinie: Legen Sie die Zeitzone der Quellen fest und vereinheitlichen Sie alle Werte für EventDateTime und LastDataUpdate. Bewahren Sie den ursprünglichen Quellzeitstempel in einer Staging-Ebene auf, wenn Auditfähigkeit erforderlich ist.
Beträge und Buchhaltungskonfiguration: Prüfen Sie die Zuordnungen von Bezügen, Abzügen, Steuern, Abteilungen, Kostenstellen und Konten in der Konfiguration der GL-Schnittstelle. Stimmen Sie GrossPayAmount mit der Quelle für Gehaltsberechnungen oder dem Abrechnungsregister ab, statt anzunehmen, dass jede GL-Zeile dem Bruttogehalt entspricht.
Aufbewahrung von Audit-Daten: Stellen Sie die Aufbewahrung von Audit-Protokollen aus Time & Attendance, Paydata-Audit-Datensätzen auf Feldebene, Berechnungsmeldungen, Abschlussdatensätzen, Zahlungsdatensätzen und Bestätigungen von Steuererklärungen sicher.
Leistung: Filtern Sie nach Abrechnungszeitraum, Unternehmen und Abrechnungsgruppe, bevor Sie Quellen verknüpfen. Indizieren oder partitionieren Sie Staging-Daten, sofern unterstützt, nach PayrollRecordId, Abrechnungszeitraum, Ereigniszeitstempel und Stapelkennung. Verarbeiten Sie große Zeiträume schrittweise.
Berechtigungen: Sorgen Sie für Zugriff auf Daten aus Payroll, Time & Attendance, General-Ledger-Schnittstelle, Audit, Import, Zahlung, Gehaltsabrechnung und Steuerdiensten. Die genauen Rollen, Lizenzen, Menüpfade und Transaktionskennungen hängen von der ADP Workforce Now-Konfiguration ab.
Regeln für Ableitungen: Kennzeichnen Sie Payroll Record Initialized, Gross Pay Calculated, Benefits Deductions Applied, Payment Executed und weitere abgeleitete Ereignisse in der technischen Dokumentation eindeutig. Unterstützt die Quelle eine Ableitung nicht, schließen Sie die Zeile aus, statt einen Zeitstempel zu erfinden.
Dateiverwaltung: Bewahren Sie die ursprüngliche GL-Schnittstellendatei, Quellexporte, Exportparameter, Abfrageversion und Ausführungszeitstempel für Abstimmungen und Audits auf.

a Beispielabfrage sql

WITH
params AS (
    SELECT
        CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP) AS start_datetime,
        CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP) AS end_datetime
),

time_sheet_submitted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)) AS PayrollRecordId,
        'Time Sheet Submitted' AS ActivityName,
        CAST(t.SubmittedDateTime AS TIMESTAMP) AS EventDateTime,
        'ADP Workforce Now' AS SourceSystem,
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)) AS PayrollSpecialistName,
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)) AS DepartmentCode,
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)) AS PayGroupCode,
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)) AS GrossPayAmount,
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)) AS TaxJurisdictionCode,
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsManualIntervention,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsRetrospective
    FROM [Your time and attendance audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.SubmittedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.SubmittedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Submitted'
),

time_sheet_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Time Sheet Approved',
        CAST(t.ApprovedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your time and attendance approval table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ApprovedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ApprovedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Approved'
),

payroll_record_initialized AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Initialized',
        CAST(t.PaydataCreatedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaydataCreatedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaydataCreatedDateTime < p.end_datetime
),

incentive_data_imported AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Incentive Data Imported',
        CAST(t.ImportedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your incentive import table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ImportedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ImportedDateTime < p.end_datetime
),

gross_pay_calculated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Gross Pay Calculated',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ProcessName = 'Calculate Payroll'
),

benefits_deductions_applied AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Benefits Deductions Applied',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll deduction result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.DeductionCategory IN ('Medical', '401k')
),

audit_exception_flagged AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Audit Exception Flagged',
        CAST(t.ErrorGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation error table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ErrorGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ErrorGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

data_correction_performed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Data Correction Performed',
        CAST(t.ChangedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        TRUE,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata field level audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ChangedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ChangedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ChangeSource = 'Paydata Grid'
),

payroll_result_previewed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Result Previewed',
        CAST(t.PreviewGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll preview register table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PreviewGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PreviewGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payroll_record_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Approved',
        CAST(t.FinalizedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll finalization table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FinalizedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FinalizedDateTime < p.end_datetime
),

bank_transfer_file_generated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Bank Transfer File Generated',
        CAST(t.FileGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your bank transfer file table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FileGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FileGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payment_executed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payment Executed',
        CAST(t.PaymentDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payment execution table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaymentDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaymentDateTime < p.end_datetime
),

pay_slip_published AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Pay Slip Published',
        CAST(t.PublishedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your pay statement publication table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PublishedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PublishedDateTime < p.end_datetime
),

tax_filing_completed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Tax Filing Completed',
        CAST(t.FilingCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your tax filing confirmation table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FilingCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FilingCompletedDateTime < p.end_datetime
),

retrospective_adjustment_posted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Retrospective Adjustment Posted',
        CAST(t.AdjustmentPostedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        TRUE
    FROM [Your retrospective adjustment table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.AdjustmentPostedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.AdjustmentPostedDateTime < p.end_datetime
)

SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_submitted
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_initialized
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM incentive_data_imported
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM gross_pay_calculated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM benefits_deductions_applied
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM audit_exception_flagged
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM data_correction_performed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_result_previewed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM bank_transfer_file_generated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payment_executed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM pay_slip_published
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM tax_filing_completed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM retrospective_adjustment_posted
ORDER BY PayrollRecordId, EventDateTime, ActivityName;

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