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Su `Template` de `Datos` de Procesamiento de Nómina

ADP Workforce Now

Atributos de Procesamiento de Nómina (18) Actividades de Procesamiento de Nómina (15) Guías de Extracción (3)

Su `Template` de `Datos` de Procesamiento de Nómina

Este `template` proporciona un marco integral para mapear sus ciclos de nómina dentro de ADP Workforce Now. Esquematiza los `atributos` y actividades esenciales requeridos para construir un `registro de eventos` robusto, lo que le permite identificar `cuellos de botella` y asegurar el `cumplimiento` en toda su organización. Siguiendo estas pautas, puede transformar los `datos` brutos del sistema en una visualización clara de sus operaciones comerciales reales.

Atributos recomendados para un análisis detallado
Pasos y hitos críticos del proceso
Mejores prácticas para la extracción de datos de ADP Workforce Now

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

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Atributos de Procesamiento de Nómina

Estos campos de `datos` recomendados proporcionan el contexto necesario para su `registro de eventos` para apoyar una inmersión profunda en sus ciclos de nómina.

5 Requerido 7 Recomendado 6 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	El nombre del paso del proceso o evento realizado.
Descripción Este `atributo` captura la acción específica realizada dentro del `workflow` de nómina, como 'Hoja de Tiempo Enviada', 'Salario Bruto Calculado' o 'Archivo de Transferencia Bancaria Generado'. Es fundamental para el mapa de proceso, definiendo los nodos en el gráfico y permitiendo la visualización de la secuencia del `workflow`. Las variaciones en las secuencias de actividad resaltan los bucles de retrabajo y las desviaciones del procedimiento operativo estándar. Por qué es importante Define el 'qué' del proceso, permitiendo la visualización de flujos y variantes del proceso. Dónde obtener Rastros de auditoría o registros de historial de transacciones en ADP Workforce Now. Ejemplos Hoja de Tiempo EnviadaRegistro de Nómina AprobadoCorrección de Datos Realizada
	Registro de Nómina PayrollRecordId	Identificador único para la combinación específica de empleado y período de pago.
Descripción El Registro de Nómina actúa como el identificador central del `case` para el proceso. Representa una única instancia de un empleado al que se le paga por un ciclo específico (por ejemplo, Período de Pago 12 para el Empleado X). En el análisis, este `atributo` agrupa todos los `event`s dispares —desde el envío inicial de la hoja de tiempo hasta la declaración de impuestos final— en un viaje cohesivo de extremo a extremo. Permite a los analistas rastrear la velocidad y la precisión del pago para cada registro individual. Por qué es importante Es la clave de caso obligatoria que une todos los datos de eventos para permitir la reconstrucción del proceso. Dónde obtener Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Timestamp del Evento EventDateTime	La fecha y hora específicas en que ocurrió la actividad.
Descripción Este `atributo` registra el momento exacto en que una actividad fue registrada en el sistema. Se utiliza para secuenciar `event`s cronológicamente y calcular duraciones entre pasos. Las `timestamps` precisas son críticas para identificar `cuellos de botella`, medir los tiempos de espera (por ejemplo, tiempo de aprobación) y asegurar que se cumplan los acuerdos de nivel de servicio para el procesamiento de la nómina. Por qué es importante Proporciona la dimensión temporal requerida para todo el análisis de tiempo de ciclo y rendimiento. Dónde obtener Las `timestamps` del sistema asociadas con los registros de transacciones. Ejemplos 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	Source System SourceSystem	El sistema de registro donde se originó el `event`.
Descripción Identifica el entorno de software del que se extrajeron los datos, en este caso, 'ADP Workforce Now'. En entornos complejos donde los datos podrían mezclarse con otros sistemas HRIS o bancarios, este campo asegura la trazabilidad de los datos y ayuda a aislar problemas de integración específicos del sistema. Por qué es importante Asegura la trazabilidad y el contexto, especialmente en entornos de Process Mining multisistema. Dónde obtener Codificado de forma rígida durante el proceso ETL. Ejemplos ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Última actualización de datos LastDataUpdate	`Timestamp` que indica cuándo se modificó por última vez el registro en el origen.
Descripción Refleja la hora de modificación más reciente del registro de `datos` en ADP Workforce Now. Esto se utiliza para determinar la frescura de los `datos` y gestionar las cargas de `datos` incrementales. Asegura que el análisis del proceso refleje el estado actual de los registros de nómina. Por qué es importante Fundamental para la extracción incremental de datos y para asegurar que el análisis se base en datos actuales. Dónde obtener Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	Departamento DepartmentCode	El departamento o centro de costos asociado al empleado.
Descripción Representa la unidad organizativa del empleado al que se le paga. En ADP, a menudo es el 'Departamento de Origen'. Este `atributo` es esencial para el análisis de 'Varianza del Proceso Departamental', lo que permite a la organización comparar los tiempos de aprobación y las tasas de error en diferentes unidades de negocio. Por qué es importante Clave para la evaluación comparativa del rendimiento entre diferentes unidades organizacionales. Dónde obtener Datos maestros del empleado o campos del centro de costos. Ejemplos Ventas-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Es Intervención Manual IsManualIntervention	Indicador que señala si la actividad implicó la entrada manual de datos o una corrección.
Descripción Un atributo booleano derivado del nombre de la actividad o de la fuente de la transacción (ej., verdadero si la actividad es 'Corrección de Datos Realizada'). Esto impulsa el KPI de 'Tasa de Corrección Manual', ayudando a la gerencia a identificar dónde falla la automatización y dónde se concentra fuertemente el esfuerzo humano. Por qué es importante Apoya directamente el análisis de las tasas de automatización y la eficiencia del proceso. Dónde obtener Derivado de ActivityName o códigos de transacción específicos. Ejemplos truefalse
	Es Retrospectivo IsRetrospective	Indicador que señala si este registro de nómina es un ajuste para un período anterior.
Descripción Identifica si el procesamiento es para un período actual o una corrección de un período previamente cerrado (pago retroactivo). Esto apoya el dashboard de 'Volumen de Ajustes Retrospectivos', destacando la estabilidad del proceso de nómina y la frecuencia de errores posteriores a la publicación. Por qué es importante Distingue entre el procesamiento estándar y los ciclos de retrabajo/corrección. Dónde obtener Derivado del 'Tipo de Ejecución de Pago' o de la comparación del 'Período de Pago' con la 'Fecha Actual'. Ejemplos truefalse
	Especialista de Nómina PayrollSpecialistName	El usuario o agente del sistema responsable de realizar la actividad.
Descripción Identifica al individuo (por ejemplo, Especialista en Nómina, Gerente) o la cuenta del sistema automatizado que ejecutó la actividad. Este atributo habilita el dashboard de 'Rendimiento de Procesamiento de Especialistas', ayudando a equilibrar las cargas de trabajo e identificar necesidades de capacitación o cuellos de botella causados por limitaciones de recursos. Por qué es importante Permite el análisis de recursos, el equilibrio de la carga de trabajo y la auditoría de la segregación de funciones. Dónde obtener ID de Usuario o campos de Actor en los registros de auditoría. Ejemplos Jane DoeAdministrador del SistemaJohn Smith
	Grupo de Pago PayGroupCode	Identifica el ciclo o grupo de nómina específico (por ejemplo, Quincenal EE. UU.).
Descripción Segmenta a los empleados en grupos de procesamiento basados en la frecuencia y el tipo de pago (por ejemplo, Semanal, Bisemanal, Ejecutivo). Se utiliza para filtrar el análisis por ciclos específicos y es fundamental para el `dashboard` de 'Frecuencia de Corrección Manual de `Datos`' para ver si ciertos grupos son más propensos a errores que otros. Por qué es importante Permite la segmentación del proceso por frecuencia de pago y tipo de empleado. Dónde obtener Configuración de Grupo de Pago o tablas de Encabezado de Nómina. Ejemplos US_BisemanalCA_MonthlyUS_Ejecutivo
	Jurisdicción Fiscal TaxJurisdictionCode	El código de región o estado específico para fines de declaración de impuestos.
Descripción Indica la autoridad fiscal principal o la región (por ejemplo, CA, NY, Federal) relevante para el registro de nómina. Requerido para el dashboard de 'Benchmarks de Finalización de Declaración de Impuestos' para identificar qué regiones están experimentando retrasos en la declaración legal y para asegurar el cumplimiento de las regulaciones locales. Por qué es importante Esencial para el monitoreo de cumplimiento y el análisis de rendimiento regional. Dónde obtener Perfil Fiscal o tablas de Impuestos de Nómina. Ejemplos US-CAUS-NYUS-TX
	Monto de Salario Bruto GrossPayAmount	El salario bruto calculado para el registro antes de las deducciones.
Descripción El monto total de compensación calculado para el empleado para el período de pago específico. Aunque no siempre se utiliza para el análisis del flujo de procesos, proporciona contexto para 'ActivityAmount' y ayuda a priorizar los registros de alto valor al analizar excepciones de auditoría o ajustes retrospectivos. Por qué es importante Proporciona contexto financiero y magnitud para el registro de nómina. Dónde obtener Tablas de resultados de nómina. Ejemplos 2500.005430.501200.00
	Centro de Costos CostCenterId	El código del centro de costos financiero cargado para la nómina.
Descripción Indica la unidad de contabilidad general (GL) o centro de costos específico asociado con el gasto de nómina. Este atributo proporciona una visión financiera del proceso, permitiendo a la organización correlacionar las ineficiencias del procesamiento (como los costos de retrabajo) con unidades de negocio específicas. Por qué es importante Alinea el análisis de procesos con las estructuras de informes financieros. Dónde obtener Campos de Distribución de Mano de Obra. Ejemplos CC-500CC-900CC-120
	Fecha Fin de Período de Pago PayPeriodEndDate	La fecha de cierre del ciclo de pago.
Descripción Marca el fin del período por el cual se compensa al empleado. Se utiliza junto con las `timestamps` de los `event`s para determinar si el procesamiento se está realizando a tiempo en relación con el cierre del período de pago. Por qué es importante Punto de referencia para calcular el cumplimiento del horario y los retrasos. Dónde obtener Configuración del Ciclo de Pago. Ejemplos 2023-10-152023-10-31
	ID de Archivo Bancario BankTransferFileId	Identificador del archivo de pago generado enviado al banco.
Descripción El número de referencia único para el archivo ACH o wire generado durante la actividad 'Archivo de Transferencia Bancaria Generado'. Esto ayuda a vincular los registros de nómina individuales al paso de ejecución de pago masivo, habilitando el análisis de 'Velocidad de Desembolso y Publicación'. Por qué es importante Vincula casos individuales a eventos de procesamiento por lotes. Dónde obtener Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	ID de Empleado EmployeeId	Identificador único del empleado al que se le paga.
Descripción El ID específico del empleado asociado con el registro de nómina. Mientras que el CaseId rastrea el registro, el ID de Empleado permite un análisis longitudinal de empleados específicos que pueden presentar hojas de tiempo tardías crónicamente o requerir correcciones manuales frecuentes. Por qué es importante Permite el análisis de patrones de comportamiento a nivel de empleado. Dónde obtener AssociateOID o Número de Expediente en ADP. Ejemplos A102030000123456
	Tiempo de Ciclo (Días) CycleTimeDays	La duración total del `case` de principio a fin.
Descripción Una métrica calculada que representa el número de días desde el primer evento (ej., 'Hoja de Horas Enviada') hasta el último (ej., 'Pago Ejecutado'). Sirve como un indicador de rendimiento de alto nivel para el dashboard de 'Tendencias del Ciclo de Nómina de Extremo a Extremo', permitiendo el monitoreo de la velocidad y eficiencia general del proceso. Por qué es importante Métrica de alto nivel para la velocidad general del proceso. Dónde obtener Calculado durante la transformación de datos. Ejemplos 3.55.02.1
	Tipo de Excepción de Auditoría AuditExceptionType	Categorización de la advertencia de cumplimiento o de datos marcada.
Descripción Especifica el tipo de problema encontrado durante la validación (por ejemplo, 'Salario Neto Negativo', 'ID Fiscal Faltante'). Se utiliza en el 'Monitor de Resolución de Excepciones de Auditoría' para analizar qué tipos de errores están causando los mayores retrasos y para guiar el análisis de la causa raíz para mejoras en la calidad de los `datos` previos (`upstream`). Por qué es importante Proporciona detalles sobre por qué el proceso se detuvo o fue marcado. Dónde obtener Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos SSN FaltanteSalario Neto NegativoDiscrepancia de Beneficios

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Procesamiento de Nómina

Estos pasos esenciales del proceso y hitos capturan el ciclo de vida de una ejecución de nómina desde la entrada de tiempo inicial hasta el pago final.

9 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Archivo de Transferencia Bancaria Generado	La creación técnica del archivo NACHA/ACH para depósitos directos. Usualmente se activa inmediatamente después de que el paso 'Finalizar' se completa.
Por qué es importante Supervisa el 'Tiempo de Generación del Archivo de Transferencia Bancaria' para asegurar que los traspasos técnicos no retrasen los pagos. Dónde obtener Log de Salida/Reportes; `Timestamp` de generación del 'Archivo ACH' o 'Archivo de Depósito Directo'. Capturar Registrado al crearse el archivo de salida Tipo de evento explicit
	Excepción de Auditoría Marcada	Indica que el sistema detectó una violación de las reglas de validación (por ejemplo, pago neto negativo, jurisdicción fiscal faltante) durante el cálculo. Capturado a partir de la generación de mensajes de error en la salida del cálculo.
Por qué es importante Impulsor del 'Monitor de Resolución de Excepciones de Auditoría'. Los altos volúmenes indican problemas de calidad de datos previos. Dónde obtener Log de Errores de Procesamiento de Nómina o informe de salida 'Verificar Nómina'. Capturar Registrado cuando el sistema genera un error de validación Tipo de evento explicit
	Hoja de Tiempo Aprobada	Representa la aprobación del gerente de la tarjeta de tiempo, autorizando las horas para el procesamiento de la nómina. Este es un paso de control crítico que transfiere `datos` del módulo de Tiempo y Asistencia (T&A) al módulo de Nómina.
Por qué es importante Esencial para el dashboard de 'Tiempos de Ciclo de Aprobación de Hojas de Horas'. Identifica cuellos de botella gerenciales que ponen en riesgo el cronograma de procesamiento. Dónde obtener Pista de Auditoría de Tiempo y Asistencia de ADP; filtro para 'Cambio de Estado' a 'Aprobado'. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Aprobar Hoja de Horas' Tipo de evento explicit
	Hoja de Tiempo Enviada	Marca el momento en que un empleado o gerente envía los `datos` de tiempo y asistencia para el período de pago. Capturado explícitamente de los registros de auditoría del módulo de Time & Attendance dentro de ADP Workforce Now.
Por qué es importante Inicia el reloj del tiempo de ciclo de nómina. Los retrasos aquí se propagan `downstream`, reduciendo el tiempo disponible para que los especialistas de nómina validen los `datos`. Dónde obtener Pista de Auditoría de Tiempo y Asistencia de ADP; filtro para 'Cambio de Estado' a 'Enviado' en objetos de Tarjeta de Tiempo. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Enviar Hoja de Horas' Tipo de evento explicit
	Pago Ejecutado	La fecha efectiva en que los fondos se liberan a los empleados. Este es a menudo un `event` calculado basado en la Fecha del Cheque definida en el lote de nómina.
Por qué es importante El resultado primario del proceso. Esencial para calcular el 'Tiempo de `Cumplimiento` de Presentación de Impuestos'. Dónde obtener Historial de Nómina; campo 'Fecha de Cheque'. Capturar Derivado de la comparación del campo 'Fecha del Cheque' con la 'Fecha del Sistema' Tipo de evento calculated
	Recibo de Pago Publicado	La disponibilidad del extracto de pago digital para el empleado a través del portal de `self-service` (iPay). Generalmente programado en relación con la Fecha de Pago.
Por qué es importante Apoya el 'Tiempo de Publicación del Recibo de Pago' y el análisis de satisfacción del empleado. Dónde obtener Inferido de la Configuración del Sistema (Regla de Disponibilidad de Recibos de Pago) aplicada a la Fecha del Cheque. Capturar Derivado de la comparación del campo 'Fecha del Cheque' con la 'Regla de Publicación' Tipo de evento inferred
	Registro de Nómina Aprobado	La aceptación formal del lote de nómina, bloqueándolo contra cambios posteriores y autorizando el movimiento de dinero. Este es el paso de 'Finalizar' en ADP WFN.
Por qué es importante El hito definitivo que finaliza la fase de procesamiento y comienza la fase de desembolso. Dónde obtener Flujo de Trabajo del Proceso de Nómina; Cambio de estado del Lote a 'Finalizado' o 'Comprometido'. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Finalizar Nómina' Tipo de evento explicit
	Registro de Nómina Inicializado	Ocurre cuando el lote de nómina se crea o abre para el ciclo, instanciando efectivamente el `case` de nómina para el empleado. Se infiere de la `timestamp` de creación del registro de Paydata en el lote activo.
Por qué es importante Establece el inicio de la ventana de cálculo de nómina específica. Mide el 'Retraso en la Integración de Datos de Incentivos' al compararse con las marcas de tiempo de importación de datos. Dónde obtener Módulo de Nómina; `Timestamp` de creación del Encabezado del Lote de `Datos` de Pago o primera entrada en la Cuadrícula de `Datos` de Pago. Capturar Comparar campo de estado antes/después de la creación del lote Tipo de evento inferred
	Salario Bruto Calculado	El sistema ejecuta la lógica para multiplicar horas por tarifas y agregar ganancias suplementarias. Esto se infiere de la `timestamp` de finalización del proceso por lotes de 'Calcular Nómina'.
Por qué es importante Paso de procesamiento central. Múltiples ocurrencias indican bucles de reprocesamiento que generalmente se visualizan en el 'Análisis de Bucles de Vista Previa de Nómina'. Dónde obtener Registro de Auditoría de Nómina; tiempo de finalización de la acción 'Calcular' en el Lote de Grupo de Pago específico. Capturar Derivado de la marca de tiempo de finalización del trabajo de cálculo Tipo de evento inferred
	Ajuste Retrospectivo Registrado	Ocurre cuando se aplica una corrección histórica a un registro de nómina cerrado, afectando típicamente el siguiente ciclo. Esto identifica errores encontrados después de que el proceso terminó oficialmente.
Por qué es importante Crítico para el análisis del 'Volumen de Ajustes Retrospectivos', indicando fallas en las verificaciones de calidad previas. Dónde obtener Historial de Nómina; Nuevas transacciones registradas con una 'Fecha Efectiva' en el pasado. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Publicar Ajuste' Tipo de evento explicit
	Corrección de Datos Realizada	Una modificación manual en la 'Cuadrícula de Datos de Pago' ejecutada por un especialista de nómina para resolver errores o ajustar montos. Capturado a través de la pista de auditoría a nivel de campo.
Por qué es importante Métrica clave para la 'Frecuencia de Corrección Manual de Datos'. Tasas de corrección altas sugieren fallos en la automatización. Dónde obtener Registro de Auditoría de Cuadrícula de `Datos` de Pago; Acciones de 'Actualización' del usuario en las líneas de pago. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Actualizar Datos de Pago' Tipo de evento explicit
	Datos de Incentivos Importados	Registra la ingesta de `datos` de pago externos, como comisiones o bonificaciones, a través de la utilidad de Importación de ADP. Este `event` rastrea cuándo se adjuntan fuentes de ingresos secundarias al registro de nómina.
Por qué es importante Crucial para identificar retrasos en la integración. Las importaciones tardías a menudo fuerzan recálculos y bucles de retrabajo. Dónde obtener Registros de Integración/Importación de ADP; marca de tiempo de éxito para el trabajo de 'Importación de Datos de Pago'. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Importar Datos de Pago' Tipo de evento explicit
	Deducciones de Beneficios Aplicadas	La aplicación de reglas de beneficios (médicos, 401k) al salario bruto. Generalmente ocurre simultáneamente con el cálculo, pero es lógicamente distinto para fines de auditoría.
Por qué es importante Se correlaciona con 'Excepción de Auditoría Marcada' para determinar si la lógica de beneficios está provocando errores de cumplimiento. Dónde obtener Inferido de la creación o actualización de elementos de línea de deducción en la Cuadrícula de Datos de Pago (Paydata Grid) después de un evento de cálculo. Capturar Comparar campos de deducción antes/después del cálculo Tipo de evento inferred
	Presentación de Impuestos Completada	Marca la finalización de las declaraciones de impuestos obligatorias para el período de pago. Para los clientes de ADP Tax Service, esto ocurre cuando ADP confirma que el paquete de presentación está cerrado.
Por qué es importante Rastrea el riesgo de `cumplimiento`. Los retrasos aquí pueden resultar en sanciones. Dónde obtener Módulo de Impuestos; Actualización del estado de presentación de Fin de Trimestre o Fin de Período. Capturar Requiere análisis del sistema Tipo de evento inferred
	Resultado de Nómina Previsualizado	La generación del registro o informes de 'Previsualizar Nómina' para verificación humana. Este paso valida los resultados del cálculo antes de finalizar.
Por qué es importante Utilizado en el 'Análisis de Bucle de Vista Previa de Nómina'. Las vistas previas excesivas implican una falta de confianza en los `datos`. Dónde obtener Logs del Sistema; `timestamp` de generación del informe 'Previsualizar Nómina'. Capturar Registrado cuando se ejecuta la transacción 'Generar Vista Previa' Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus `datos` de `ADP Workforce Now`

Pasos

Inicie sesión en ADP Workforce Now con derechos de acceso de Administrador o Profesional de Nómina.
Navegue a Informes y Análisis y seleccione Informes Personalizados desde el menú del dashboard.
Haga clic en Nuevo Informe Personalizado y seleccione el dominio de datos de Nómina. Dependiendo de su versión, esto puede etiquetarse como 'Datos de Pago' o 'Registro de Nómina'.
En el paso de Selección de Campos, localice y añada el identificador único para el caso. Seleccione 'Número de Expediente' o 'ID de Asociado' combinado con 'Frecuencia de Pago' y 'Número de Período de Pago' para construir el PayrollRecordId.
Seleccione todos los campos de fecha relevantes necesarios para mapear las actividades. Debe incluir 'Fecha de Inicio del Período de Pago', 'Fecha de Fin del Período de Pago', 'Fecha del Cheque', 'Fecha de Fin del Período' y 'Fecha de Cálculo'. Tenga en cuenta que algunos campos de auditoría, como 'Fecha de Aprobación de la Hoja de Tiempo', pueden necesitar ser unidos desde el módulo de 'Tiempo y Asistencia' si no están presentes en la vista principal.
Añada campos financieros y de dimensión, incluyendo 'Salario Bruto', 'Salario Neto', 'Departamento', 'Centro de Costos' y 'Jurisdicción Fiscal'.
Añada el bloque 'Pista de Auditoría' o 'Cambios de Campo' al diseño del informe si está disponible. Esto es crucial para capturar eventos manuales como 'Corrección de Datos Realizada'. Si esto no se puede unir en un solo informe, debe crear un 'Informe de Auditoría' separado y unirlo por 'ID de Empleado' y 'Período de Pago' externamente.
Configure filtros para excluir cheques anulados y restrinja el rango de fechas a la ventana de análisis deseada (ej., Últimos 12 Meses).
Navegue al paso 'Ordenar y Totalizar' y ordene por 'Fecha de Inicio del Período de Pago' y luego por 'ID de Asociado' para asegurar que los datos estén ordenados lógicamente.
Continúe con el paso 'Ejecutar/Programar'. Elija 'Ejecutar Ahora' para probar, luego configure un 'Programa' recurrente para exportar el archivo en formato CSV o Excel.
Una vez generado el informe en formato ancho original, use una herramienta ETL o script para transformar los datos. Debe anular la dinamización de las columnas de fecha para que cada campo de fecha se convierta en una fila separada en el registro de eventos (Actividad).
Verifique que el CSV final contenga las columnas requeridas: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime y SourceSystem antes de subirlo a ProcessMind.

Configuración

Tipo de Informe: Informe Personalizado Estándar
Dominio de Datos: Nómina / Diccionario de Datos de Pago
Formato de Salida: Valores Separados por Comas (CSV)
Rango de Fechas Recomendado: De 12 a 24 meses continuos para análisis de tendencias
Filtros Clave: Código de Grupo de Pago (seleccione grupos relevantes), Código de Empresa (si es multi-entidad), Estado Activo o Permiso
Granularidad: Una fila por Asociado por Período de Pago (Original), transformada a múltiples filas por Asociado (Final)
Permisos Requeridos: Ver Datos de Nómina, Ver Pistas de Auditoría, Crear Informes Personalizados
Localización: Asegure que los formatos de fecha estén configurados a ISO 8601 (AAAA-MM-DD HH:MM:SS) en las preferencias de usuario para evitar ambigüedades

a Consulta de ejemplo config

/* 
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"]
        )
    }
  }
}

Pasos

Obtenga las credenciales de la API de ADP Marketplace, incluyendo el ID de Cliente, el Secreto de Cliente y el Certificado de Cliente SSL (archivos PEM y Key) asociados con su aplicación.
Verifique que su aplicación tenga habilitados los permisos de alcance necesarios: Nómina (lectura), Trabajador (lectura) y Tiempo (lectura).
Instale las librerías de Python requeridas usando pip: requests, pandas y pyOpenSSL (a menudo necesario para el manejo de TLS mutuo).
Configure el script de Python proporcionado a continuación con sus puntos finales de API de ADP específicos y las rutas de los archivos de credenciales.
El script inicializa una sesión segura utilizando TLS mutuo para autenticarse contra el Punto Final de Tokens de ADP.
Primero consulta la API de Gestión de Tiempo y Mano de Obra para recuperar los cambios de estado de las tarjetas de tiempo para el período objetivo.
A continuación, consulta la API de Salida de Nómina (payroll-v1) para obtener los datos JSON detallados del recibo de pago para cada empleado.
El script itera a través de la compleja estructura JSON anidada para identificar las marcas de tiempo de eventos específicos como el cálculo, la aprobación y la generación de archivos.
Aplica lógica condicional para inferir actividades como 'Excepción de Auditoría Marcada' verificando los arreglos de notificación/advertencia en la respuesta.
Los datos de las fuentes de Tiempo y Nómina se fusionan basándose en el AssociateOID (un identificador único de empleado en ADP).
La lista final de eventos se convierte en un DataFrame de Pandas y se formatea para que coincida con el esquema de registro de eventos de ProcessMind.
Ejecute el script para generar el archivo CSV de salida y verifique que los encabezados de columna coincidan con los requisitos antes de subirlo a ProcessMind.

Configuración

ID de Cliente y Secreto: Obténgalos del Portal para Desarrolladores de ADP para su aplicación específica.
Certificados SSL: Ruta a sus archivos client.pem y client.key. ADP requiere TLS mutuo (mTLS) para la comunicación de API.
URL Base de la API: Generalmente https://api.adp.com, pero puede variar para entornos específicos (ej. wfn-api.adp.com).
Rango de Fechas: La ventana de extracción recomendada es de 3 a 6 meses por ejecución para cumplir con la paginación de la API y los límites de tiempo de espera.
Tamaño de Página: Establezca el parámetro $top (límite) en 50 o 100 registros por solicitud para optimizar el rendimiento sin alcanzar los tiempos de espera.
Código de Empresa: Filtre por Unidad Organizacional o Código de Empresa si su instancia de ADP aloja múltiples entidades legales.
AssociateOID: Esta es la clave primaria para unir datos de Tiempo y Nómina, distinta del ID de Empleado visible.

a Consulta de ejemplo 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.")

Pasos

Inicie sesión en ADP Workforce Now con derechos de acceso de Administrador o Profesional de Nómina.
Navegue a Informes y Análisis y seleccione Informes Personalizados desde el menú del dashboard.
Haga clic en Nuevo Informe Personalizado y seleccione el dominio de datos de Nómina. Dependiendo de su versión, esto puede etiquetarse como 'Datos de Pago' o 'Registro de Nómina'.
En el paso de Selección de Campos, localice y añada el identificador único para el caso. Seleccione 'Número de Expediente' o 'ID de Asociado' combinado con 'Frecuencia de Pago' y 'Número de Período de Pago' para construir el PayrollRecordId.
Seleccione todos los campos de fecha relevantes necesarios para mapear las actividades. Debe incluir 'Fecha de Inicio del Período de Pago', 'Fecha de Fin del Período de Pago', 'Fecha del Cheque', 'Fecha de Fin del Período' y 'Fecha de Cálculo'. Tenga en cuenta que algunos campos de auditoría, como 'Fecha de Aprobación de la Hoja de Tiempo', pueden necesitar ser unidos desde el módulo de 'Tiempo y Asistencia' si no están presentes en la vista principal.
Añada campos financieros y de dimensión, incluyendo 'Salario Bruto', 'Salario Neto', 'Departamento', 'Centro de Costos' y 'Jurisdicción Fiscal'.
Añada el bloque 'Pista de Auditoría' o 'Cambios de Campo' al diseño del informe si está disponible. Esto es crucial para capturar eventos manuales como 'Corrección de Datos Realizada'. Si esto no se puede unir en un solo informe, debe crear un 'Informe de Auditoría' separado y unirlo por 'ID de Empleado' y 'Período de Pago' externamente.
Configure filtros para excluir cheques anulados y restrinja el rango de fechas a la ventana de análisis deseada (ej., Últimos 12 Meses).
Navegue al paso 'Ordenar y Totalizar' y ordene por 'Fecha de Inicio del Período de Pago' y luego por 'ID de Asociado' para asegurar que los datos estén ordenados lógicamente.
Continúe con el paso 'Ejecutar/Programar'. Elija 'Ejecutar Ahora' para probar, luego configure un 'Programa' recurrente para exportar el archivo en formato CSV o Excel.
Una vez generado el informe en formato ancho original, use una herramienta ETL o script para transformar los datos. Debe anular la dinamización de las columnas de fecha para que cada campo de fecha se convierta en una fila separada en el registro de eventos (Actividad).
Verifique que el CSV final contenga las columnas requeridas: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime y SourceSystem antes de subirlo a ProcessMind.

Configuración

Tipo de Informe: Informe Personalizado Estándar
Dominio de Datos: Nómina / Diccionario de Datos de Pago
Formato de Salida: Valores Separados por Comas (CSV)
Rango de Fechas Recomendado: De 12 a 24 meses continuos para análisis de tendencias
Filtros Clave: Código de Grupo de Pago (seleccione grupos relevantes), Código de Empresa (si es multi-entidad), Estado Activo o Permiso
Granularidad: Una fila por Asociado por Período de Pago (Original), transformada a múltiples filas por Asociado (Final)
Permisos Requeridos: Ver Datos de Nómina, Ver Pistas de Auditoría, Crear Informes Personalizados
Localización: Asegure que los formatos de fecha estén configurados a ISO 8601 (AAAA-MM-DD HH:MM:SS) en las preferencias de usuario para evitar ambigüedades

a Consulta de ejemplo config

/* 
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"]
        )
    }
  }
}

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