Ihre Vorlage für Gehaltsabrechnungsdaten

Der Aktivitätsname beschreibt eine einzelne Aktion innerhalb des Lohn- und Gehaltsabrechnungszyklus, wie z.B. „Zeitdaten genehmigt“, „Brutto-zu-Netto berechnet“ oder „Zahlung ausgeführt“. Jede Aktivität stellt einen Knoten im Prozessmodell dar und ist mit einem bestimmten Zeitstempel verknüpft.

Dieses Attribut ist grundlegend für Process Mining, da es die Basis des Prozessmodells bildet. Die Analyse der Reihenfolge, Häufigkeit und Dauer dieser Aktivitäten deckt den tatsächlichen Prozessfluss auf, identifiziert häufige Pfade, hebt Abweichungen vom Standardverfahren hervor und zeigt Engpässe auf, an denen der Prozess sich verlangsamt.

Es definiert die Schritte in der Prozesskarte. Die Analyse von Aktivitäten ist entscheidend, um zu verstehen, was passiert, Engpässe aufzudecken und Nacharbeitszyklen zu identifizieren.

Typischerweise in Systemprotokollen, Audit-Trails oder Statusfeldern innerhalb von Gehaltsabrechnungstransaktionstabellen zu finden. Es kann erforderlich sein, technische Ereigniscodes auf benutzerfreundliche Namen abzubilden.

Der Ereignis-Zeitstempel erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem eine Aktivität ausgeführt wurde. Diese chronologischen Daten sind entscheidend für die korrekte Reihenfolge der Ereignisse und die Berechnung der Dauer zwischen verschiedenen Schritten im Prozess.

Im Process Mining werden Zeitstempel verwendet, um die Ereignisabfolge für jeden Case zu konstruieren und temporale Analysen durchzuführen. Dies umfasst die Berechnung von Durchlaufzeiten zwischen Aktivitäten, die Identifizierung von Verzögerungen, die Messung von Wartezeiten und die Überwachung der Performance im Vergleich zu Service Level Agreements (SLAs). Genaue Zeitstempel sind die Grundlage jeder performancebezogenen Prozessanalyse.

Dieses Attribut ist entscheidend für die korrekte Reihenfolge von Ereignissen und für alle zeitbasierten Analysen, einschließlich der Berechnung von Durchlaufzeiten, Dauern und der Identifizierung von Engpässen.

Zu finden in System-Audit-Logs oder als 'Erstellungsdatum' oder 'Ereigniszeit'-Feld in Gehaltsabrechnungstransaktionsdatensätzen.

Die Gehaltsdatensatz-ID dient als eindeutige Fallkennung für den gesamten Gehaltsabrechnungsprozess eines einzelnen Mitarbeiters in einem bestimmten Abrechnungszyklus. Jede ID repräsentiert eine Reise von der Zeiterfassungsdaten-Einreichung bis zur Zahlung und Berichterstattung.

Im Process Mining ist dieses Attribut essenziell, um alle zusammengehörigen Aktivitäten zu einem kohärenten End-to-End-Prozessfluss zusammenzufügen. Es ermöglicht die Analyse von Durchlaufzeiten, Variationen und Engpässen für individuelle Gehaltsdatensätze. Ohne eine eindeutige Case ID wäre es unmöglich, die Ereignisabfolge nachzuvollziehen und die Prozessdynamik genau zu verstehen.

Dies ist der Primärschlüssel, der alle Prozessereignisse zu einem einzigen Case verbindet und so die Analyse des End-to-End-Gehaltsabrechnungszyklus für jeden Datensatz ermöglicht.

Typischerweise vom Gehaltsabrechnungssystem generiert oder kann durch Verketten eines Mitarbeiteridentifikators und eines Abrechnungsperioden-Identifikators aus Gehaltsabrechnungstransaktionsdaten erstellt werden.

Der Zeitstempel der letzten Datenaktualisierung gibt Aufschluss über die Aktualität der Daten. Er zeigt an, wann der Datensatz zuletzt im Quellsystem geändert oder in den Datensatz zur Analyse geladen wurde. Dies unterscheidet sich vom Ereignis-Zeitstempel, der den Zeitpunkt aufzeichnet, zu dem die Geschäftsaktivität tatsächlich stattfand.

Dieses Attribut wird primär für Data Governance und Validierung verwendet. Es hilft bei der Verwaltung inkrementeller Datenladungen und stellt sicher, dass die Analyse auf aktuellen Informationen basiert. Obwohl es typischerweise nicht für die direkte Prozessflussanalyse verwendet wird, ist es entscheidend für die Aufrechterhaltung der Integrität und Aktualität des Process Mining Datensatzes.

Stellt die Aktualität der Daten sicher und ist essenziell für die Verwaltung inkrementeller Datenladungen, was hilft zu bestätigen, dass die Analyse die aktuellsten verfügbaren Informationen widerspiegelt.

Dieser Zeitstempel wird typischerweise während des Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesses (ETL) generiert oder ist als Feld „letzte Änderungsdatum“ in Quellsystemtabellen verfügbar.

Dieses Attribut identifiziert das Quellsystem, aus dem die Ereignisdaten aufgezeichnet wurden. In einer modernen Gehaltsabrechnungslandschaft können Daten aus verschiedenen Systemen stammen, wie z.B. einem Zeiterfassungssystem, einem HRIS oder dem Kernmodul der Gehaltsabrechnung selbst.

Die Analyse des Quellsystems hilft, die Integrationspunkte und Datenübergaben innerhalb des Gesamtprozesses zu verstehen. Es kann verwendet werden, um den Prozess nach Ereignissen zu filtern, die aus einer spezifischen Anwendung stammen, was nützlich ist, um Integrationsprobleme zu diagnostizieren oder Prozesse zu vergleichen, die in verschiedenen Systemen verwaltet werden.

Identifiziert, wo jeder Prozessschritt stattfindet, was entscheidend ist für das Verständnis der Prozessfragmentierung und die Identifizierung systemspezifischer Engpässe oder Integrationsverzögerungen.

Oft als Standardfeld in Datenextrakten verfügbar, oder es kann während des Datenextraktionsprozesses basierend auf dem Ursprung der Datentabellen hinzugefügt werden.

Der Benutzername identifiziert die Person oder das automatisierte System, das für die Ausführung eines spezifischen Prozessschritts verantwortlich ist. Dies könnte ein Gehaltsabrechnungsspezialist, ein Manager, der Zeitdaten genehmigt, oder ein Systemkonto sein, das eine automatisierte Berechnung durchführt.

Dieses Attribut bietet eine personen- oder systemzentrierte Sichtweise des Prozesses. Es wird verwendet, um die Arbeitslastverteilung, die individuelle Leistung und die Teamproduktivität zu analysieren. Es kann auch helfen, Schulungsmöglichkeiten zu identifizieren, indem Benutzer hervorgehoben werden, die häufig vom Standardprozess abweichen oder mit hohen Raten an Nacharbeit verbunden sind. Bei automatisierten Schritten hilft es, zwischen systemgesteuerten und manuellen Aktivitäten zu unterscheiden.

Ermöglicht die Analyse von Arbeitslast, Teamleistung und Automatisierungsgrad. Es hilft zu identifizieren, welche Benutzer oder Teams an Nacharbeiten oder Ausnahmen beteiligt sind.

Typischerweise in Feldern wie „Benutzer-ID“, „bearbeitet von“ oder „Aktions-Benutzer“ in Systemprotokollen oder Transaktionsdatensätzen zu finden.

Gross Pay Amount repräsentiert das Gesamtverdienst eines Mitarbeiters für eine bestimmte Abrechnungsperiode. Es ist eine zentrale Finanzkennzahl, die während des Gehaltsabrechnungslaufs berechnet wird und als Grundlage für nachfolgende Steuer- und Abzugsberechnungen dient.

Obwohl es kein direkter Treiber des Prozessflusses ist, ist dieses Attribut für die Kontextanalyse wertvoll. Es kann verwendet werden, um Fälle nach Wert zu segmentieren, z.B. um zu prüfen, ob hochbezahlte Gehaltsabrechnungsdatensätze anders verarbeitet werden oder strengeren Prüfungen unterliegen. Es ist auch unerlässlich für die finanzielle Wirkungsanalyse, wie die Berechnung des Gesamtwerts von Zahlungen, die mit Fehlern oder Verzögerungen verarbeitet wurden.

Bietet einen finanziellen Kontext zum Prozess und ermöglicht die Analyse der monetären Auswirkungen von Verzögerungen, Nacharbeiten oder Ausnahmen sowie die Segmentierung von Fällen nach Wert.

Ein Standardausgabefeld aus dem Brutto-Netto-Berechnungsschritt, das in Gehaltsabrechnungsergebnissen oder Transaktionsdatentabellen zu finden ist.

Das Enddatum der Abrechnungsperiode markiert den Stichtag für die Zeiterfassungs- und Anwesenheitsdaten, die in einem bestimmten Gehaltsabrechnungslauf enthalten sind. Es ist ein kritisches Datum, das den Zeitrahmen der zu verarbeitenden Einkünfte definiert.

Dieses Attribut ist nützlich für Trendanalysen über die Zeit. Durch die Aggregation von Daten basierend auf dem Enddatum der Abrechnungsperiode können Analysten KPIs wie Bearbeitungszeit, Fehlerquoten und manuelle Korrekturen über verschiedene Monate oder Quartale hinweg verfolgen. Dies hilft bei der Identifizierung von Saisonalität, der Messung der Auswirkungen von Prozessänderungen über die Zeit und der langfristigen Leistungsüberwachung.

Ermöglicht eine Trendanalyse der Gehaltsabrechnungsleistung im Zeitverlauf und hilft dabei, Saisonalität zu identifizieren oder die Auswirkungen von Prozessverbesserungen von einer Abrechnungsperiode zur nächsten zu messen.

Ein Standardattribut in Gehaltsabrechnungskalenderkonfigurationen und Gehaltsabrechnungstransaktionsdaten.

Dieses Attribut ist ein Wahr/Falsch-Flag, das Ereignisse identifiziert, bei denen ein Benutzer manuell eingreifen musste, obwohl es idealerweise ein automatisierter Prozess sein sollte. Dies kann das manuelle Eingeben fehlender Daten, das Korrigieren von Zeiterfassungen oder das Anpassen berechneter Ergebnisse umfassen.

Manuelle Korrekturen sind ein direkter Indikator für Prozesseffizienz, Risiko und schlechte Datenqualität. Die Analyse, wo und warum diese Interventionen auftreten, ist grundlegend für die Prozessverbesserung. Durch das Filtern nach manuellen Korrekturen können Organisationen die Grundursachen für Nacharbeit identifizieren, Automatisierungsmöglichkeiten erkennen und den KPI „First-Pass Yield“ messen. Die Reduzierung manueller Korrekturen führt zu einem effizienteren, genaueren und compliance-konformen Gehaltsabrechnungsprozess.

Misst direkt Prozessreibung und Ineffizienz. Hohe Raten manueller Korrekturen deuten auf schlechte Datenqualität, fehlerhafte Automatisierung und erhöhtes Compliance-Risiko hin.

Kann aus Audit-Logs abgeleitet werden, die Datenänderungen durch Benutzer verfolgen, oder aus spezifischen Transaktionscodes, die eine manuelle Anpassung kennzeichnen.

Die Kostenstelle ist ein organisatorisches Attribut, das Gehaltskosten einem bestimmten Geschäftsbereich zuordnet, wie z.B. „Vertrieb“, „IT“ oder „Fertigung“. Sie ist ein grundlegendes Element für die Finanzberichterstattung und das Management-Accounting.

Die Nutzung der Kostenstelle als Dimension im Process Mining ermöglicht es, die Prozessdaten nach Geschäftsbereichen zu segmentieren und aufzuschlüsseln. Diese Analyse kann aufdecken, ob bestimmte Abteilungen mehr Probleme bei der Gehaltsabrechnung, Verzögerungen oder manuelle Korrekturen erfahren als andere. Diese Erkenntnisse können helfen, Prozessverbesserungsinitiativen auf die Bereiche mit dem größten Bedarf oder Einfluss auszurichten.

Ermöglicht eine Organisationsanalyse, um festzustellen, ob Gehaltsabrechnungsprobleme, Verzögerungen oder Ineffizienzen in bestimmten Abteilungen oder Geschäftsbereichen konzentriert sind.

Verfügbar in den Stammdaten der Mitarbeiter, HR-Organisationsstrukturen oder Finanzzuweisungstabellen innerhalb des Gehaltsabrechnungs- oder HR-Systems.

Eine Pay Group ist eine logische Zusammenfassung von Mitarbeitern, die nach dem gleichen Zeitplan bezahlt werden, z.B. 'Zweiwöchentlich Angestellte US' oder 'Monatlich Führungskräfte UK'. Dieses Attribut wird verwendet, um Gehaltsabrechnungsläufe für bestimmte Segmente der Belegschaft zu verwalten und durchzuführen.

In der Prozessanalyse ermöglicht das Filtern nach Pay Group den Vergleich der Leistung und Effizienz verschiedener Gehaltsabrechnungszyklen. Dies kann spezifische Probleme einer bestimmten Gruppe aufdecken, wie z.B. höhere Korrekturraten bei wöchentlichen Stundenmitarbeitern im Vergleich zu monatlich angestellten Mitarbeitern. Es hilft auch zu verstehen, wie Prozessvariationen mit unterschiedlichen Zahlungsplänen oder Mitarbeiterpopulationen korrelieren.

Ermöglicht vergleichende Analysen zwischen verschiedenen Gehaltsabrechnungszyklen und hilft zu identifizieren, ob Prozessprobleme spezifisch für bestimmte Mitarbeiterpopulationen oder Zahlungsfrequenzen sind.

Zu finden in Stammdaten der Mitarbeiter oder Gehaltsabrechnungskonfigurationstabellen, oft als 'Pay Group', 'Payroll Area' oder einem ähnlichen Begriff bezeichnet.

Der Abrechnungslauf-Typ klassifiziert das Ereignis der Gehaltsabrechnung. Ein „Regulärer“ Lauf ist Teil des Standard-, geplanten Zyklus. Ein „Außerplanmäßiger“ Lauf ist eine nicht terminierte Zahlung zur Korrektur eines Fehlers oder zur Auszahlung eines gekündigten Mitarbeiters. Andere Typen könnten „Bonus“- oder „Provisions“-Läufe sein.

Dies ist eine leistungsstarke Dimension für vergleichende Analysen. Außerplanmäßige Zahlungen sind oft ein Zeichen für Prozessfehler im regulären Zyklus und sind typischerweise teurer und zeitaufwändiger in der Bearbeitung. Durch das Filtern nach Lauftyp können Organisationen die Grundursachen dieser Ausnahmen isolieren und analysieren, deren Häufigkeit und Kosten messen und die Effizienz verschiedener Lauftypen vergleichen.

Unterscheidet zwischen Standard- und Ausnahmebearbeitung. Die Analyse von Off-Cycle-Läufen ist entscheidend, um Prozessfehler zu verstehen und kostspielige, nicht-standardisierte Zahlungen zu reduzieren.

Diese Informationen sind typischerweise in den Tabellen für Gehaltsabrechnungsläufe oder die Stapelverarbeitung innerhalb des Gehaltsabrechnungssystems verfügbar.

Der Mitarbeitertyp ist ein Attribut aus den HR-Stammdaten, das die Belegschaft kategorisiert. Verschiedene Mitarbeitertypen folgen oft unterschiedlichen Gehaltsabrechnungsprozessen, haben unterschiedliche Datenanforderungen und unterliegen unterschiedlichen Vorschriften.

Die Verwendung dieses Attributs als Dimension für die Analyse kann signifikante Unterschiede in der Prozessleistung aufzeigen. Zum Beispiel kann der Prozess für Stundenmitarbeiter eine komplexere Zeitdatenintegration umfassen und anfälliger für Fehler sein als der Prozess für Angestellte. Der Vergleich von KPIs wie Zykluszeit oder Korrekturrate über verschiedene Mitarbeitertypen hinweg hilft, Prozessverbesserungen auf die spezifischen Bedürfnisse jeder Gruppe zuzuschneiden.

Hilft, den Prozess zu segmentieren, um Variationen und Probleme aufzudecken, die spezifisch für verschiedene Belegschaftskategorien sind, wie Stunden- vs. Angestellte.

Dies ist ein Standardfeld im Mitarbeiterstammsatz innerhalb des HR- oder Gehaltsabrechnungssystems.

Dieses Attribut kategorisiert die Performance eines Cases gegenüber seinem definierten Service Level Agreement. Es wird typischerweise abgeleitet, indem der tatsächliche Zeitstempel einer Meilensteinaktivität, wie „Banküberweisungsdatei generiert“, mit der „SLA-Frist“ verglichen wird.

Dies bietet einen klaren und unmittelbaren Leistungsindikator, der in Dashboards und Berichten verwendet werden kann. Die Analyse des SLA-Compliance-Status hilft, das Ausmaß von Fristüberschreitungen zu quantifizieren und ermöglicht das Eintauchen in die Prozessmerkmale von verspäteten gegenüber pünktlichen Cases. Dies ist entscheidend für die Identifizierung der Grundursachen für Verzögerungen und die Verbesserung der Zuverlässigkeit und Vorhersehbarkeit des Gehaltsabrechnungsprozesses.

Bietet ein einfaches, direktes Maß für die Leistung im Vergleich zu Zielen, was die Berichterstattung über Compliance erleichtert und die Analyse auf Fälle konzentriert, die Fristen nicht eingehalten haben.

Dieses Attribut ist nicht direkt in Quellsystemen zu finden. Es wird abgeleitet, indem der EventTimestamp einer Meilensteinaktivität mit dem SlaDeadline-Attribut verglichen wird.

Die SLA-Frist ist ein Zeitstempel, der die Verpflichtung zur Fertigstellung eines kritischen Teils des Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozesses darstellt, wie z.B. die Erstellung der Banküberweisungsdatei oder die Ausführung von Zahlungen. Sie dient als Benchmark, an dem die tatsächliche Leistung gemessen wird.

Dieses Attribut ist essenziell für die Überwachung und Analyse der SLA-Compliance. Durch den Vergleich des tatsächlichen Abschluss-Zeitstempels einer Aktivität mit ihrer SLA-Frist können Organisationen Verstöße identifizieren, das Ausmaß von Verzögerungen messen und Risiken proaktiv managen. Es ist eine Schlüsselkomponente für Dashboards, die sich auf die Zahlungs-Performance und Prozesszuverlässigkeit beziehen.

Definiert das Leistungsziel und ermöglicht es, die SLA-Compliance zu messen, verspätete Zahlungen zu identifizieren und die Ursachen von Verzögerungen zu analysieren.

Dies kann ein festes Feld im System sein, basierend auf der Abrechnungszykluskonfiguration, oder es kann basierend auf Geschäftsregeln abgeleitet werden (z.B. Enddatum der Abrechnungsperiode plus drei Werktage).

Das Steuergebiet bezeichnet die rechtliche oder administrative Region, für die Steuern berechnet und abgeführt werden müssen. Die Komplexität der Lohn- und Gehaltsabrechnung kann aufgrund unterschiedlicher Vorschriften, Steuersätze und Meldeanforderungen erheblich zwischen verschiedenen Jurisdiktionen variieren.

Die Analyse des Prozesses nach Steuergebiet kann helfen, regionale Herausforderungen zu identifizieren. So könnte sich beispielsweise zeigen, dass die Lohn- und Gehaltsabrechnung für einen bestimmten Bundesstaat oder ein Land durchweg langsamer oder fehleranfälliger ist. Dies könnte auf die Notwendigkeit einer besseren Systemkonfiguration für die Regeln dieser Jurisdiktion oder auf zusätzliche Schulungen für Spezialisten hindeuten, die diese Regionen betreuen.

Ermöglicht die Analyse der Prozessleistung nach geografischer oder rechtlicher Region und hilft zu identifizieren, ob Komplexität oder Fehler in bestimmten Gerichtsbarkeiten konzentriert sind.

Dies ist Teil der Steuersetup-Informationen des Mitarbeiters innerhalb des Gehaltsabrechnungs- oder HR-Systems.

Wenn automatisierte Audits während des Gehaltsabrechnungsprozesses durchgeführt werden, können sie Datensätze markieren, die vordefinierte Regeln verletzen. Dieses Attribut erfasst die Kategorie der Ausnahme, wie z.B. „Fehlende Steuer-ID“, „Nicht genehmigte Überstunden“ oder „Brutto-Gehaltsanomalie“.

Die Analyse der Art und Häufigkeit von Prüfausnahmen bietet direkten Einblick in Datenqualität und Compliance-Probleme. Diese Informationen ermöglichen es Organisationen, eine Grundursachenanalyse durchzuführen, z.B. um festzustellen, ob ein Anstieg der Ausnahmen „Fehlende Steuer-ID“ auf einen fehlerhaften Onboarding-Prozess zurückzuführen ist. Die Verfolgung dieser Ausnahmen ist entscheidend für das „Audit- und Compliance-Monitor“-Dashboard und zur Risikoreduzierung.

Bietet eine direkte Möglichkeit, Datenqualität und Compliance-Probleme zu messen und zu kategorisieren, was eine gezielte Ursachenanalyse zur Verbesserung der Genauigkeit und Risikoreduzierung ermöglicht.

Diese Daten werden vom internen Audit- oder Validierungsmodul des Gehaltsabrechnungssystems generiert und typischerweise in Audit-Protokollen oder Ausnahmereports gespeichert.