> Mejora continua de procesos > Procesamiento de nóminas > ADP Workforce Now > Template de datos

Su Template de datos de procesamiento de nóminas

ADP Workforce Now

Atributos del procesamiento de nóminas (17) Actividades del procesamiento de nóminas (15) Guías de extracción (3)

Su Template de datos de procesamiento de nóminas

Este Template ofrece un marco completo para mapear sus ciclos de nómina en ADP Workforce Now. Describe los atributos y las actividades esenciales necesarios para crear un Registro de eventos sólido, lo que le permite identificar cuellos de botella y garantizar el cumplimiento en toda su organización. Si sigue estas directrices, podrá transformar los datos sin procesar del sistema en una visualización clara de sus operaciones empresariales reales.

Atributos recomendados para un análisis detallado
Pasos y hitos críticos del proceso
Prácticas recomendadas para extraer datos de ADP Workforce Now

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

Descargar Template

Atributos del procesamiento de nóminas

Estos campos de datos recomendados proporcionan el contexto necesario para que su registro de eventos permita analizar en profundidad sus ciclos de nómina.

5 Obligatorio 7 Recomendado 5 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	El nombre del paso del proceso o del evento ejecutado.
Descripción Este atributo registra la acción específica realizada dentro del Workflow de nómina, como «Hoja de horas enviada», «Pago bruto calculado» o «Archivo de transferencia bancaria generado». Es fundamental para el mapa de procesos, ya que define los nodos del grafo y permite visualizar la secuencia del Workflow. Las variaciones en las secuencias de actividades ponen de manifiesto los ciclos de retrabajo y las desviaciones del procedimiento operativo estándar. Por qué es importante Define el «qué» del proceso y permite visualizar los flujos y las variantes del proceso. Dónde obtenerlo Pistas de auditoría o registros del historial de transacciones en ADP Workforce Now. Ejemplos Hoja de horas enviadaRegistro de nómina aprobadoCorrección de datos realizada
	Marca de tiempo del evento EventDateTime	La fecha y hora específicas en que ocurrió la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento exacto en que se registró una actividad en el sistema. Se utiliza para ordenar cronológicamente los eventos y calcular la duración entre los pasos. Las marcas de tiempo precisas son fundamentales para identificar cuellos de botella, medir los plazos, por ejemplo, el tiempo hasta la aprobación, y garantizar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio del procesamiento de nóminas. Por qué es importante Proporciona la dimensión temporal necesaria para analizar todos los tiempos de ciclo y el rendimiento. Dónde obtenerlo Marcas de tiempo del sistema asociadas a los registros de transacciones. Ejemplos 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	Registro de nómina PayrollRecordId	Identificador único de la combinación específica de empleado y periodo de pago.
Descripción El registro de nómina actúa como identificador central del caso para el proceso. Representa una instancia individual del pago a un empleado durante un ciclo específico, por ejemplo, el periodo de pago 12 del empleado X. En el análisis, este atributo agrupa todos los eventos independientes, desde el envío inicial de la hoja de horas hasta la presentación final de impuestos, en un recorrido integral y coherente. Permite a los analistas seguir la velocidad y la exactitud del pago de cada registro individual. Por qué es importante Es la clave de caso obligatoria que vincula todos los datos de eventos para permitir la reconstrucción del proceso. Dónde obtenerlo Consultar la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Sistema de origen SourceSystem	El sistema de registro en el que se originó el evento.
Descripción Identifica el entorno de software del que se extrajeron los datos, en este caso, «ADP Workforce Now». En entornos complejos donde los datos pueden combinarse con otros sistemas HRIS o bancarios, este campo garantiza la trazabilidad de los datos y ayuda a aislar los problemas de integración específicos de cada sistema. Por qué es importante Garantiza la trazabilidad y el contexto, especialmente en entornos de Process Mining con varios sistemas. Dónde obtenerlo Codificado durante el proceso ETL. Ejemplos ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo que indica cuándo se modificó por última vez el registro en el sistema de origen.
Descripción Refleja la hora de la modificación más reciente del registro de datos en ADP Workforce Now. Se utiliza para determinar la vigencia de los datos y gestionar las cargas incrementales. Garantiza que el análisis del proceso refleje el estado actual de los registros de nómina. Por qué es importante Es fundamental para la extracción incremental de datos y para garantizar que el análisis se base en datos actuales. Dónde obtenerlo Consultar la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	¿Es retrospectivo? IsRetrospective	Indicador que señala si este registro de nómina corresponde a un ajuste de un periodo anterior.
Descripción Identifica si el procesamiento corresponde al periodo actual o a una corrección de un periodo cerrado anteriormente, es decir, un pago retroactivo. Este atributo respalda el Dashboard «Volumen de ajustes retrospectivos», que muestra la estabilidad del proceso de nómina y la frecuencia de los errores posteriores a la publicación. Por qué es importante Distingue entre el procesamiento estándar y los ciclos de retrabajo o corrección. Dónde obtenerlo Derivado de Pay Run Type o de la comparación entre Pay Period y Current Date. Ejemplos truefalse
	¿Es una intervención manual? IsManualIntervention	Indicador que señala si la actividad implicó la introducción o corrección manual de datos.
Descripción Atributo booleano derivado del nombre de la actividad o del origen de la transacción, por ejemplo, verdadero si la actividad es «Corrección de datos realizada». Este atributo alimenta el KPI «Tasa de correcciones manuales» y ayuda a la dirección a identificar dónde falla la automatización y dónde se concentra el esfuerzo humano. Por qué es importante Apoya directamente el análisis de las tasas de automatización y la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Derivado de ActivityName o de códigos de transacción específicos. Ejemplos truefalse
	Departamento DepartmentCode	El departamento o centro de costos asociado al empleado.
Descripción Representa la unidad organizativa del empleado al que se paga. En ADP, suele ser el «Departamento de origen». Este atributo es esencial para el análisis de la «Variación del proceso por departamento», ya que permite a la organización comparar los tiempos de aprobación y las tasas de error entre distintas unidades de negocio. Por qué es importante Es clave para comparar el rendimiento entre distintas unidades organizativas. Dónde obtenerlo Datos maestros del empleado o campos del centro de costos. Ejemplos Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Especialista de nómina PayrollSpecialistName	El usuario o agente del sistema responsable de ejecutar la actividad.
Descripción Identifica a la persona, por ejemplo, un especialista de nómina o un gerente, o a la cuenta automatizada del sistema que ejecutó la actividad. Este atributo permite crear el Dashboard «Rendimiento de procesamiento por especialista», que ayuda 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 analizar los recursos, equilibrar las cargas de trabajo y auditar la segregación de funciones. Dónde obtenerlo Campos de ID de usuario o 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 en EE. UU.
Descripción Segmenta a los empleados en grupos de procesamiento según la frecuencia y el tipo de pago, por ejemplo, semanal, quincenal o ejecutivo. Se utiliza para filtrar el análisis de ciclos específicos y es fundamental para el Dashboard «Frecuencia de correcciones manuales de datos», que permite comprobar si determinados grupos son más propensos a errores que otros. Por qué es importante Permite segmentar el proceso por frecuencia de pago y tipo de empleado. Dónde obtenerlo Configuración del grupo de pago o tablas de encabezados de nómina. Ejemplos US_BisemanalCA_MensualUS_Ejecutivo
	Importe bruto del pago GrossPayAmount	El pago bruto calculado para el registro antes de las deducciones.
Descripción Es el importe total de la compensación calculada para el empleado durante el periodo de pago específico. Aunque no siempre se utiliza para analizar el flujo del proceso, proporciona contexto para «ActivityAmount» y ayuda a priorizar los registros de mayor valor al analizar excepciones de auditoría o ajustes retrospectivos. Por qué es importante Proporciona contexto financiero y una medida del importe del registro de nómina. Dónde obtenerlo Tablas de resultados de nómina. Ejemplos 2500.005430.501200.00
	Jurisdicción fiscal TaxJurisdictionCode	El código de la región o estado específico utilizado para la presentación de impuestos.
Descripción Indica la autoridad fiscal o región principal, por ejemplo, CA, NY o federal, relevante para el registro de nómina. Es necesario para el Dashboard «Referencias de finalización de presentaciones fiscales», que permite identificar las regiones donde se producen retrasos en las presentaciones reglamentarias y garantizar el cumplimiento de las normativas locales. Por qué es importante Es esencial para supervisar el cumplimiento y analizar el rendimiento regional. Dónde obtenerlo Perfil fiscal o tablas de impuestos de nómina. Ejemplos US-CAUS-NYUS-TX
	Centro de costos CostCenterId	El código del centro de costos financieros al que se carga la nómina.
Descripción Indica la unidad del libro mayor o el centro de costos específico asociado al gasto de nómina. Este atributo proporciona una perspectiva financiera del proceso y permite a la organización relacionar las ineficiencias del procesamiento, como los costos de retrabajo, con unidades de negocio específicas. Por qué es importante Alinea el análisis del proceso con las estructuras de informes financieros. Dónde obtenerlo Campos de distribución de costos laborales. Ejemplos CC-500CC-900CC-120
	Fecha de finalización del periodo de pago PayPeriodEndDate	La fecha de cierre del ciclo de pago.
Descripción Marca el final del periodo por el que se remunera al empleado. Se utiliza junto con las marcas de tiempo de los eventos para determinar si el procesamiento se realiza según lo previsto con respecto al cierre del periodo de pago. Por qué es importante Punto de referencia para calcular el cumplimiento del calendario y los retrasos. Dónde obtenerlo Configuración del ciclo de pago. Ejemplos 2023-10-152023-10-31
	ID del archivo bancario BankTransferFileId	Identificador del archivo de pagos generado y enviado al banco.
Descripción El número de referencia único del archivo ACH o de transferencia bancaria generado durante la actividad «Archivo de transferencia bancaria generado». Ayuda a vincular los registros individuales de nómina con el paso de ejecución del pago masivo y permite realizar el análisis de «Velocidad de desembolso y publicación». Por qué es importante Vincula los casos individuales con los eventos de procesamiento por lotes. Dónde obtenerlo Consultar la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	ID del empleado EmployeeId	Identificador único del empleado al que se paga.
Descripción El ID específico del empleado asociado al registro de nómina. Mientras CaseId realiza el seguimiento del registro, Employee ID permite analizar longitudinalmente a empleados concretos que pueden enviar hojas de horas tarde de forma habitual o necesitar correcciones manuales frecuentes. Por qué es importante Permite analizar patrones de comportamiento a nivel de empleado. Dónde obtenerlo AssociateOID o File Number en ADP. Ejemplos A102030000123456
	Tipo de excepción de auditoría AuditExceptionType	Clasificación de la advertencia de cumplimiento o de datos detectada.
Descripción Especifica el tipo de problema encontrado durante la validación, por ejemplo, «Pago neto negativo» o «ID fiscal faltante». Se utiliza en el «Monitor de resolución de excepciones de auditoría» para analizar qué tipos de errores provocan los retrasos más prolongados y orientar el análisis de causa raíz para mejorar la calidad de los datos de origen. Por qué es importante Proporciona información detallada sobre el motivo por el que el proceso se detuvo o se marcó. Dónde obtenerlo Consultar la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos Número de la Seguridad Social ausenteSalario neto negativoDiscrepancia en beneficios

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades del procesamiento de nóminas

Estos pasos y hitos esenciales del proceso capturan el ciclo de vida de una ejecución de nómina, desde el registro inicial de horas hasta el pago final.

9 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Archivo de transferencia bancaria generado	Creación técnica del archivo NACHA/ACH para depósitos directos. Normalmente se activa inmediatamente después de completar el paso 'Finalize'.
Por qué es importante Supervisa el 'Time to Bank Transfer File Generation' para garantizar que las transferencias técnicas no retrasen los pagos. Dónde obtenerlo Registro de resultados/informes; marca de tiempo de generación de 'ACH File' o 'Direct Deposit File'. Recopilar Se registra cuando se crea el archivo de resultados Tipo de evento explicit
	Excepción de auditoría señalada	Indica que el sistema detectó una infracción de las reglas de validación, como un salario neto negativo o la ausencia de una jurisdicción fiscal, durante el cálculo. Se captura a partir de la generación de mensajes de error en el resultado del cálculo.
Por qué es importante Es el indicador principal de 'Audit Exception Resolution Monitor'. Un volumen elevado señala problemas de calidad de datos en etapas anteriores. Dónde obtenerlo Registro de errores de procesamiento de nómina o informe de resultados de 'Verify Payroll'. Recopilar Se registra cuando el sistema genera un error de validación Tipo de evento explicit
	Hoja de horas aprobada	Representa la aprobación de la tarjeta de horas por parte del responsable, que autoriza las horas para el procesamiento de nómina. Es un paso de control crítico que transfiere los datos de T&A al módulo Payroll.
Por qué es importante Es esencial para el Dashboard 'Timesheet Approval Cycle Times'. Identifica los cuellos de botella de los responsables que ponen en riesgo la cronología del procesamiento. Dónde obtenerlo Registro de auditoría de ADP Time & Attendance; filtre por 'Status Change' a 'Approved'. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Approve Timecard' Tipo de evento explicit
	Hoja de horas enviada	Indica el momento en que un empleado o responsable envía los datos de tiempo y asistencia del periodo de pago. Se captura explícitamente a partir de los registros de auditoría del módulo Time & Attendance de ADP Workforce Now.
Por qué es importante Inicia el reloj del plazo del ciclo de nómina. Los retrasos en este punto se propagan a las etapas posteriores y reducen el tiempo disponible para que los especialistas de nómina validen los datos. Dónde obtenerlo Registro de auditoría de ADP Time & Attendance; filtre por 'Status Change' a 'Submitted' en los objetos Timecard. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Submit Timecard' Tipo de evento explicit
	Pago ejecutado	Fecha efectiva en la que se liberan los fondos a los empleados. A menudo es un evento calculado a partir de la Check Date definida en el lote de nómina.
Por qué es importante Resultado principal del proceso. Es esencial para calcular 'Tax Filing Compliance Lead Time'. Dónde obtenerlo Historial de nómina; campo 'Check Date'. Recopilar Derivar comparando el campo Check Date con System Date Tipo de evento calculated
	Recibo de nómina publicado	Disponibilidad del recibo de nómina digital para el empleado a través del portal de autoservicio (iPay). Normalmente se programa en relación con la Payment Date.
Por qué es importante Admite el análisis de 'Pay Slip Publication Lead Time' y de la satisfacción de los empleados. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de System Settings (Pay Statement Availability Rule) aplicado a Check Date. Recopilar Derivar comparando el campo Check Date con Publication Rule Tipo de evento inferred
	Registro de nómina aprobado	Aceptación formal del lote de nómina, que lo bloquea frente a cambios posteriores y autoriza el movimiento de fondos. Es el paso 'Finalize' de ADP WFN.
Por qué es importante Hito definitivo que pone fin a la fase de procesamiento e inicia la fase de desembolso. Dónde obtenerlo Workflow del proceso de nómina; cambio de estado del lote a 'Finalized' o 'Committed'. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Finalize Payroll' Tipo de evento explicit
	Registro de nómina inicializado	Se produce cuando se crea o abre el lote de nómina para el ciclo, lo que crea el caso de nómina del empleado. Se infiere a partir de la marca de tiempo de creación del registro Paydata en el lote activo.
Por qué es importante Establece el inicio de la ventana de cálculo del ciclo de nómina específico. Permite medir el 'Incentive Data Integration Lag' al compararlo con las marcas de tiempo de importación de datos. Dónde obtenerlo Módulo Payroll; marca de tiempo de creación de Paydata Batch Header o primera entrada en Paydata Grid. Recopilar Compare el campo de estado antes y después de crear el lote Tipo de evento inferred
	Salario bruto calculado	El sistema ejecuta la lógica para multiplicar las horas por las tarifas y añadir los ingresos complementarios. Se infiere a partir de la marca de tiempo de finalización del proceso por lotes 'Calculate Payroll'.
Por qué es importante Paso central del procesamiento. Varias apariciones indican bucles de retrabajo que normalmente se visualizan en 'Payroll Preview Loop Analysis'. Dónde obtenerlo Registro de auditoría de Payroll; hora de finalización de la acción 'Calculate' en el Pay Group Batch específico. Recopilar Derivar de la marca de tiempo de finalización del trabajo de cálculo Tipo de evento inferred
	Ajuste retroactivo registrado	Se produce cuando se aplica una corrección histórica a un registro de nómina cerrado, normalmente con efecto en el ciclo siguiente. Identifica errores detectados después de que el proceso haya finalizado oficialmente.
Por qué es importante Es fundamental para el análisis de 'Retrospective Adjustment Volume', ya que indica fallos en los controles de calidad de etapas anteriores. Dónde obtenerlo Historial de nómina; nuevas transacciones registradas con una 'Effective Date' anterior. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Post Adjustment' Tipo de evento explicit
	Corrección de datos realizada	Modificación manual de Paydata Grid realizada por un especialista de nómina para resolver errores o ajustar importes. Se captura mediante el registro de auditoría a nivel de campo.
Por qué es importante Métrica clave de 'Manual Data Correction Frequency'. Un porcentaje elevado de correcciones sugiere fallos de automatización. Dónde obtenerlo Registro de auditoría de Paydata Grid; acciones de 'Update' del usuario en las líneas de pago. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Update Paydata' Tipo de evento explicit
	Datos de incentivos importados	Registra la incorporación de datos externos de remuneración, como comisiones o bonificaciones, mediante la utilidad ADP Import. Este evento indica cuándo se adjuntan fuentes de ingresos secundarias al registro de nómina.
Por qué es importante Es fundamental para identificar retrasos de integración. Las importaciones tardías suelen obligar a realizar nuevos cálculos y bucles de retrabajo. Dónde obtenerlo Registros de integración/importación de ADP; marca de tiempo de éxito del trabajo 'Paydata Import'. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Import Paydata' Tipo de evento explicit
	Deducciones de beneficios aplicadas	Aplicación de las reglas de beneficios, como atención médica y 401k, al salario bruto. Normalmente ocurre al mismo tiempo que el cálculo, pero es lógicamente distinta a efectos de auditoría.
Por qué es importante Se correlaciona con 'Audit Exception Flagged' para determinar si la lógica de beneficios está provocando errores de cumplimiento. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la creación o actualización de las líneas de deducción en Paydata Grid después de un evento de cálculo. Recopilar Compare los campos de deducción antes y después del cálculo Tipo de evento inferred
	Presentación fiscal completada	Indica la finalización de las declaraciones fiscales reglamentarias del periodo de pago. Para los clientes de ADP Tax Service, corresponde al momento en que ADP confirma el cierre del paquete de presentación.
Por qué es importante Realiza un seguimiento del riesgo de cumplimiento. Los retrasos en este punto pueden provocar sanciones. Dónde obtenerlo Módulo Tax; actualización del estado de presentación de Quarter-End o Period-End. Recopilar Requiere análisis del sistema Tipo de evento inferred
	Resultado de nómina previsualizado	Generación del registro o de los informes de 'Preview Payroll' para su verificación manual. Este paso valida los resultados del cálculo antes de finalizarlos.
Por qué es importante Se utiliza en 'Payroll Preview Loop Analysis'. Un exceso de vistas previas indica una falta de confianza en los datos. Dónde obtenerlo Registros del sistema; marca de tiempo de generación del informe 'Preview Payroll'. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción 'Generate Preview' 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 permisos de Administrador o Payroll Practitioner.
Vaya a Reports & Analytics y seleccione Custom Reports en el menú del Dashboard.
Haga clic en New Custom Report y seleccione el dominio de datos Payroll. Según su versión, puede aparecer como Pay Data o Payroll Register.
En el paso Field Selection, localice y añada el identificador único del caso. Seleccione File Number o Associate ID combinado con Pay Frequency y Pay Period Number para construir PayrollRecordId.
Seleccione todos los campos de fecha relevantes necesarios para mapear las actividades. Debe incluir Pay Period Start Date, Pay Period End Date, Check Date, Period End Date y Calculation Date. Tenga en cuenta que algunos campos de auditoría, como Timecard Approval Date, pueden tener que incorporarse desde el módulo Time & Attendance si no aparecen en la vista principal.
Añada los campos financieros y dimensionales, incluidos Gross Pay, Net Pay, Department, Cost Center y Tax Jurisdiction.
Añada el bloque Audit Trail o Field Changes al diseño del informe, si está disponible. Esto es fundamental para capturar eventos manuales como Data Correction Performed. Si no se puede combinar en un solo informe, debe crear un Audit Report independiente y unirlo externamente mediante Employee ID y Pay Period.
Configure filtros para excluir cheques anulados y limitar el intervalo de fechas al periodo de análisis deseado, por ejemplo, Last 12 Months.
Vaya al paso Sort & Total y ordene primero por Pay Period Start Date y después por Associate ID para garantizar un orden lógico de los datos.
Continúe con el paso Run/Schedule. Seleccione Run Now para realizar una prueba y, después, configure un Schedule recurrente para exportar el archivo en formato CSV o Excel.
Una vez generado el informe sin procesar en formato ancho, utilice una herramienta ETL o un script para transformar los datos. Debe desagrupar las columnas de fecha para que cada campo de fecha se convierta en una fila independiente del Registro de eventos (Activity).
Compruebe que el CSV final contiene las columnas necesarias: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime y SourceSystem antes de cargarlo en ProcessMind.

Configuración

Tipo de informe: Standard Custom Report
Dominio de datos: Payroll / Pay Data Dictionary
Formato de salida: Comma Separated Values (CSV)
Intervalo de fechas recomendado: de 12 a 24 meses móviles para analizar tendencias
Filtros clave: Pay Group Code (seleccione los grupos relevantes), Company Code (si hay varias entidades), Status is Active or Leave
Granularidad: una fila por Associate y Pay Period (sin procesar), transformada en varias filas por Associate (final)
Permisos necesarios: View Payroll Data, View Audit Trails, Create Custom Reports
Localización: asegúrese de que los formatos de fecha estén configurados como ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) en las preferencias del usuario para evitar ambigüedades

a Consulta de ejemplo 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"]
        )
    }
  }
}

Pasos

Obtenga las credenciales de la API de ADP Marketplace, incluidos Client ID, Client Secret y el SSL Client Certificate (archivos PEM y Key) asociados a su aplicación.
Compruebe que su aplicación tiene habilitados los permisos de ámbito necesarios: Payroll (read), Worker (read) y Time (read).
Instale las bibliotecas de Python necesarias mediante pip: requests, pandas y pyOpenSSL, que suele ser necesaria para gestionar TLS mutuo.
Configure el script de Python proporcionado a continuación con sus endpoints específicos de la API de ADP y las rutas de los archivos de credenciales.
El script inicializa una sesión segura mediante TLS mutuo para autenticarse en el ADP Token Endpoint.
Primero consulta la API de Time and Labor Management para recuperar los cambios de estado de las tarjetas de tiempo del periodo objetivo.
A continuación, consulta la Payroll Output API (payroll-v1) para obtener el JSON detallado de Pay Statement de cada empleado.
El script recorre 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 Audit Exception Flagged mediante la comprobación de las matrices de notificaciones y advertencias de la respuesta.
Los datos de Time y Payroll se combinan mediante AssociateOID, un identificador único de empleado en ADP.
La lista final de eventos se convierte en un DataFrame de Pandas y se formatea para ajustarse al esquema del Registro de eventos de ProcessMind.
Ejecute el script para generar el archivo CSV de salida y compruebe que los encabezados de las columnas cumplen los requisitos antes de cargarlo en ProcessMind.

Configuración

Client ID y Secret: obténgalos en el ADP Developer Portal para su aplicación específica.
SSL Certificates: indique la ruta de los archivos client.pem y client.key. ADP requiere TLS mutuo (mTLS) para la comunicación con la API.
API Base URL: normalmente es https://api.adp.com, aunque puede variar según el entorno, por ejemplo, wfn-api.adp.com.
Date Range: se recomienda extraer de 3 a 6 meses por ejecución para respetar los límites de paginación y tiempo de espera de la API.
Page Size: establezca el parámetro $top (límite) en 50 o 100 registros por solicitud para optimizar el rendimiento sin alcanzar los tiempos de espera.
Company Code: filtre por Organization Unit o Company Code si su instancia de ADP aloja varias entidades legales.
AssociateOID: es la clave principal para unir los datos de Time y Payroll, y es distinta del Employee ID 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

Confirme que las capacidades General Ledger Interface, Payroll, Time & Attendance, auditoría, importación, informes y los servicios fiscales aplicables de ADP Workforce Now están habilitados para el entorno objetivo. Confirme que dispone de las autorizaciones necesarias para auditoría e informes de nómina. Los nombres de los menús y los identificadores de las transacciones varían según la configuración, por lo que debe documentar las rutas aplicables mediante [Configure based on your system].
Configure la asignación de General Ledger Interface para la empresa, el grupo de pago, los conceptos salariales, las deducciones, los impuestos, los departamentos y los códigos de cuenta necesarios. Conserve la salida de la interfaz generada y sus metadatos de procesamiento. El archivo GL es la fuente principal de los importes de nómina y las dimensiones contables, mientras que las extracciones de apoyo proporcionan las marcas de tiempo de los eventos y la evidencia de las actividades.
Extraiga los conjuntos de datos de origen del periodo seleccionado desde [Your table name] o desde la exportación correspondiente de ADP Workforce Now. Las categorías de origen necesarias son eventos de auditoría de Time & Attendance, registros de Paydata, registros de importación de incentivos, resultados del cálculo de nómina, resultados de deducciones, mensajes de validación, registros de auditoría a nivel de campo, registros de vista previa, registros de finalización, registros de archivos bancarios, registros de pagos, registros de publicación de recibos de nómina, confirmaciones de presentación de impuestos, registros de ajustes retroactivos y salida de General Ledger Interface.
Sustituya cada referencia de origen entre corchetes de la consulta por la tabla, vista, informe o exportación preparada disponible en el entorno. Asigne los campos de origen a los campos lógicos mostrados en la consulta. No trate las marcas de tiempo inferidas como evidencia directa de auditoría sin documentar la regla de inferencia.
Normalice todas las marcas de tiempo de origen a una única zona horaria, preferiblemente UTC, y convierta los identificadores de origen en valores de texto coherentes. Normalice los nombres de las actividades exactamente como aparecen en la consulta. Convierta los campos de importes a un tipo numérico coherente y normalice los indicadores booleanos a TRUE o FALSE.
Ejecute la consulta para un intervalo de fechas controlado, normalmente de tres a seis meses. Utilice el identificador del registro de nómina como clave del caso. Conserve varias filas para el mismo caso cuando una actividad se produzca más de una vez, porque ProcessMind lee el Registro de eventos tal como está y no infiere eventos adicionales.
Revise la gestión de duplicados, el orden de las marcas de tiempo y la precedencia de las fuentes. La consulta utiliza UNION ALL de forma intencionada para que cada actividad extraída explícitamente permanezca como una fila de evento. Cuando una actividad no tenga un evento de origen directo, conserve la marca de tiempo de origen inferida documentada solo si la fuente configurada permite esa inferencia.
Valide que estén presentes los 15 nombres de actividad, que los atributos necesarios estén completos cuando la fuente los admita y que el intervalo de fechas de los eventos coincida con los parámetros de extracción. Concilie los totales de nómina y las dimensiones contables con la salida de General Ledger Interface y el registro de nómina correspondiente.
Exporte el resultado como un CSV plano en UTF-8 u otro formato de Registro de eventos compatible con ProcessMind. Incluya las columnas PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention e IsRetrospective. Cargue el archivo en ProcessMind con PayrollRecordId configurado como identificador del caso, ActivityName como actividad y EventDateTime como marca de tiempo del evento.

Configuración

Intervalo de fechas: comience con entre tres y seis meses de nómina completados. Incluya suficiente historial para cubrir nóminas ordinarias, ajustes, incentivos, actividad fiscal y correcciones retroactivas. Utilice [Start date parameter] y [End date parameter] para las extracciones incrementales.
Filtros de empresa y grupo de pago: limite la extracción al Company Code, Pay Group Code, entidad legal y calendario de nómina necesarios. Utilice [Company filter] cuando el entorno contenga varias empresas.
Alcance de las fuentes: incluya la salida de General Ledger Interface y las fuentes de nómina, Time & Attendance, importación, auditoría, cálculo, pagos, recibos de nómina, impuestos y ajustes. Por lo general, el archivo GL por sí solo no puede demostrar todas las actividades del ciclo de vida.
Filtrado de actividades: utilice los 15 valores exactos de ActivityName de la consulta. No agrupe las actividades en categorías más amplias, porque ProcessMind no deriva los eventos que faltan.
Política de marcas de tiempo: defina la zona horaria de origen y convierta todos los valores de EventDateTime y LastDataUpdate de forma coherente. Conserve la marca de tiempo original en una capa de preparación si necesita trazabilidad de auditoría.
Configuración de importes y contabilidad: confirme los conceptos salariales, las deducciones, los impuestos, los departamentos, los centros de costos y las asignaciones de cuentas en la configuración de GL Interface. Concilie GrossPayAmount con la fuente del cálculo de nómina o del registro, en lugar de asumir que cada línea de GL representa el salario bruto.
Conservación de auditoría: habilite u obtenga la conservación de los registros de auditoría de Time & Attendance, los registros de auditoría de Paydata a nivel de campo, los mensajes de cálculo, los registros de finalización, los registros de pagos y las confirmaciones de presentación de impuestos.
Rendimiento: filtre por periodo de nómina, empresa y grupo de pago antes de unir las fuentes. Indexe o particione los datos de preparación por PayrollRecordId, periodo de nómina, marca de tiempo del evento e identificador del lote cuando sea posible. Procese los intervalos grandes de forma incremental.
Autorizaciones: obtenga acceso a los datos de nómina, Time & Attendance, General Ledger Interface, auditoría, importación, pagos, recibos de nómina y servicios fiscales. Los roles, las licencias, las rutas de menú y los identificadores de transacción exactos dependen de la configuración de ADP Workforce Now.
Controles de inferencia: etiquete claramente Payroll Record Initialized, Gross Pay Calculated, Benefits Deductions Applied, Payment Executed y otros eventos inferidos en la documentación técnica. Si la fuente no permite realizar una inferencia, excluya la fila en lugar de inventar una marca de tiempo.
Gestión de archivos: conserve el archivo original de la interfaz GL, las extracciones de origen, los parámetros de extracción, la versión de la consulta y la marca de tiempo de ejecución para fines de conciliación y auditoría.

a Consulta de ejemplo 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;

¿Listo para comenzar?

Descargue hoy el Template para comenzar a transformar sus datos de nómina en un mapa visual de sus operaciones empresariales reales.

Volver a la guía de mejora Descargar Template

Corrija hoy los retrasos del procesamiento de nóminas en ADP Workforce Now

Reduzca el tiempo de ciclo un 30 % y elimine las correcciones manuales de datos

Iniciar la prueba gratuita

No necesita tarjeta de crédito. La configuración solo tarda unos minutos.

Su Template de datos de procesamiento de nóminas

Su Template de datos de procesamiento de nóminas

Atributos del procesamiento de nóminas

Actividades del procesamiento de nóminas

Guías de extracción

Exportación de informes personalizados de ADP Workforce Now

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

Script de Python de la API de nóminas de ADP Workforce Now

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

Extracción de archivos de la interfaz del mayor general

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

¿Listo para comenzar?

Corrija hoy los retrasos del procesamiento de nóminas en ADP Workforce Now

Su Template de datos de procesamiento de nóminas

Su Template de datos de procesamiento de nóminas

Atributos del procesamiento de nóminas

Actividades del procesamiento de nóminas

Guías de extracción

Exportación de informes personalizados de ADP Workforce Now

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

Script de Python de la API de nóminas de ADP Workforce Now

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

Extracción de archivos de la interfaz del mayor general

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

¿Listo para comenzar?

Corrija hoy los retrasos del procesamiento de nóminas en ADP Workforce Now

Valoramos su privacidad