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Su Template de datos para el 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 para el procesamiento de nóminas

Este Template ofrece un marco completo para representar los ciclos de nómina en ADP Workforce Now. Describe los atributos y las actividades necesarios para crear un Registro de eventos sólido, detectar cuellos de botella y garantizar el cumplimiento en toda la organización. Siga estas pautas para convertir los datos sin procesar del sistema en una representación clara de las operaciones reales de su empresa.

Atributos recomendados para un análisis detallado
Pasos y hitos clave 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 para Process Mining.

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Atributos del procesamiento de nóminas

Estos campos de datos recomendados aportan el contexto necesario al Registro de eventos para analizar en detalle los ciclos de nómina.

5 Obligatorio 7 Recomendado 5 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	Nombre del paso del proceso o del evento realizado.
Descripción Este atributo registra la acción concreta realizada en el flujo de trabajo de nómina, como «Hoja de horas enviada», «Salario bruto calculado» o «Archivo de transferencia bancaria generado». Es fundamental para el mapa del proceso: define los nodos del grafo y permite visualizar la secuencia del flujo de trabajo. Las variaciones en las secuencias de actividades ponen de manifiesto ciclos de retrabajo y 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 Registros de auditoría o historiales de transacciones de ADP Workforce Now. Ejemplos Hoja de horas enviadaRegistro de nómina aprobadoCorrección de datos realizada
	Marca de tiempo del evento EventDateTime	Fecha y hora exactas en que se produjo la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento exacto en que se anotó una actividad en el sistema. Se utiliza para ordenar cronológicamente los eventos y calcular la duración entre pasos. Las marcas de tiempo precisas son fundamentales para identificar cuellos de botella, medir los tiempos de entrega (por ejemplo, el tiempo hasta la aprobación) y garantizar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio para el procesamiento de nómina. Por qué es importante Proporciona la dimensión temporal necesaria para analizar 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 período de pago.
Descripción El registro de nómina funciona como identificador central del caso en el proceso. Representa un pago a un empleado en un ciclo específico (por ejemplo, el período de pago 12 para el empleado X). En el análisis, este atributo agrupa todos los eventos dispersos, desde el envío inicial de la hoja de horas hasta la declaración fiscal final, en un recorrido integral. Permite a los analistas hacer un seguimiento de la rapidez y la precisión del pago de cada registro. Por qué es importante Es la clave obligatoria del caso que vincula todos los datos de eventos y permite reconstruir el proceso. Dónde obtenerlo Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Sistema de origen SourceSystem	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 los de otros sistemas HRIS o bancarios, este campo garantiza la trazabilidad de los datos y ayuda a aislar problemas de integración específicos del sistema. Por qué es importante Garantiza la trazabilidad y aporta contexto, especialmente en entornos de Process Mining con varios sistemas. Dónde obtenerlo Codificado de forma fija durante el proceso ETL. Ejemplos ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	Marca de tiempo que indica cuándo se modificó por última vez el registro en el sistema de origen.
Descripción Indica cuándo se modificó por última vez el registro de datos en ADP Workforce Now. Se utiliza para determinar la actualidad de los datos y gestionar las cargas incrementales. Así, el análisis del proceso refleja 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 Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	Departamento DepartmentCode	Departamento o centro de costes asociado al empleado.
Descripción Representa la unidad organizativa del empleado al que se paga. En ADP, suele corresponder al «Departamento de origen». Este atributo es esencial para analizar las «Variaciones del proceso por departamento» y permite 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 costes. Ejemplos Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Es retroactivo IsRetrospective	Indicador de si este registro de nómina corresponde a un ajuste de un período anterior.
Descripción Identifica si el procesamiento corresponde al período actual o a una corrección de un período cerrado anteriormente (pago retroactivo). Este atributo permite utilizar el Dashboard «Volumen de ajustes retroactivos» para evaluar la estabilidad del proceso de nómina y la frecuencia de los errores posteriores a la publicación. Por qué es importante Distingue el procesamiento estándar de los ciclos de retrabajo o corrección. Dónde obtenerlo Se deriva del tipo de ejecución de nómina o de la comparación entre el período de pago y la fecha actual. Ejemplos truefalse
	Es una intervención manual IsManualIntervention	Indicador de si la actividad incluyó el ingreso o la corrección manual de datos.
Descripción Atributo booleano derivado del nombre de la actividad o del origen de la transacción (por ejemplo, es 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 trabajo manual. Por qué es importante Contribuye directamente al análisis de las tasas de automatización y la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Se deriva de ActivityName o de códigos de transacción específicos. Ejemplos truefalse
	Especialista en nómina PayrollSpecialistName	Usuario o agente del sistema responsable de realizar la actividad.
Descripción Identifica a la persona (por ejemplo, un especialista en nómina o un gerente) o a la cuenta automatizada del sistema que realizó la actividad. Este atributo permite crear el Dashboard «Rendimiento de los especialistas», que ayuda a equilibrar las cargas de trabajo e identificar necesidades de formación o cuellos de botella causados por la falta 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 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 Agrupa a los empleados según la frecuencia y el tipo de pago (por ejemplo, semanal, quincenal o ejecutivo). Se utiliza para filtrar el análisis por ciclos específicos y es fundamental para el Dashboard «Frecuencia de correcciones manuales de datos», que permite comprobar si algunos grupos son más propensos a errores que otros. Por qué es importante Permite segmentar el proceso según la frecuencia de pago y el tipo de empleado. Dónde obtenerlo Configuración del grupo de pago o tablas de encabezados de nómina. Ejemplos US_BiWeeklyCA_MonthlyUS_Executive
	Importe del salario bruto GrossPayAmount	Salario bruto calculado para el registro antes de las deducciones.
Descripción Remuneración total calculada para el empleado durante el período de pago específico. Aunque no siempre se utiliza para analizar el flujo del proceso, aporta contexto a «ActivityAmount» y ayuda a priorizar los registros de mayor valor al analizar excepciones de auditoría o ajustes retroactivos. Por qué es importante Aporta contexto financiero y permite conocer la magnitud del registro de nómina. Dónde obtenerlo Tablas de resultados de nómina. Ejemplos 2500.005430.501200.00
	Jurisdicción fiscal TaxJurisdictionCode	Código específico de la región o el estado para presentar declaraciones fiscales.
Descripción Indica la autoridad fiscal o región principal (por ejemplo, CA, NY o Federal) correspondiente al registro de nómina. Es necesario para el Dashboard «Referencias de finalización de declaraciones fiscales», que permite identificar las regiones donde se producen retrasos en las declaraciones obligatorias y garantizar el cumplimiento de las normativas locales. Por qué es importante Es esencial para supervisar el cumplimiento y analizar el rendimiento por región. Dónde obtenerlo Perfil fiscal o tablas de impuestos de nómina. Ejemplos US-CAUS-NYUS-TX
	Centro de costes CostCenterId	Código del centro de costes financieros al que se carga la nómina.
Descripción Indica la unidad del libro mayor o el centro de costes específico asociado al gasto de nómina. Este atributo ofrece una perspectiva financiera del proceso y permite relacionar las ineficiencias del procesamiento, como los costes del 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 costes laborales. Ejemplos CC-500CC-900CC-120
	Fecha de fin del período de pago PayPeriodEndDate	Fecha de cierre del ciclo de pago.
Descripción Indica el final del período 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 período 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 Número de referencia único del archivo ACH o de transferencia bancaria generado durante la actividad «Archivo de transferencia bancaria generado». Permite vincular los registros individuales de nómina con el proceso de pago por lotes y realizar el análisis de «Velocidad de desembolso y publicación». Por qué es importante Vincula casos individuales con eventos de procesamiento por lotes. Dónde obtenerlo Consulte 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 ID específico del empleado asociado al registro de nómina. Mientras que CaseId identifica el registro, el ID del empleado permite analizar a lo largo del tiempo a quienes suelen enviar tarde sus hojas de horas o necesitan correcciones manuales frecuentes. Por qué es importante Permite analizar patrones de comportamiento a nivel de empleado. Dónde obtenerlo AssociateOID o número de archivo 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 detectado durante la validación (por ejemplo, «Salario neto negativo» o «Falta el número de identificación fiscal»). Se utiliza en el «Monitor de resolución de excepciones de auditoría» para analizar qué tipos de errores provocan los retrasos más largos y orientar el análisis de causas raíz para mejorar la calidad de los datos en etapas anteriores. Por qué es importante Detalla por qué se detuvo o se marcó el proceso. Dónde obtenerlo Consulte la documentación de ADP Workforce Now Ejemplos Falta el número de Seguro SocialSalario neto negativoDiscrepancia en los beneficios

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades del procesamiento de nóminas

Estos pasos e hitos clave reflejan el ciclo completo 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 los depósitos directos. Suele activarse inmediatamente después de completar el paso «Finalizar».
Por qué es importante Supervisa el «Tiempo hasta la generación del archivo de transferencia bancaria» para garantizar que los traspasos técnicos no retrasen los pagos. Dónde obtenerlo Registro de resultados e informes; marca de tiempo de generación del «Archivo ACH» o del «Archivo de depósito directo». Capturar Se registra cuando se crea el archivo de salida Tipo de evento explicit
	Excepción de auditoría detectada	Indica que el sistema detectó una infracción de las reglas de validación durante el cálculo (por ejemplo, un salario neto negativo o la falta de una jurisdicción fiscal). Se registra cuando se generan mensajes de error en el resultado del cálculo.
Por qué es importante Es el indicador de «Monitor de resolución de excepciones de auditoría». Un volumen elevado apunta a problemas de calidad de los datos en etapas anteriores. Dónde obtenerlo Registro de errores de procesamiento de nómina o informe de resultados de «Verificar nómina». Capturar Se registra cuando el sistema genera un error de validación Tipo de evento explicit
	Hoja de horas aprobada	Representa la aprobación de la hoja de horas por parte del responsable, que autoriza las horas para el procesamiento de nómina. Es un paso de control fundamental que transfiere los datos de T&A al módulo de nómina.
Por qué es importante Esencial para el Dashboard «Tiempos de ciclo de aprobación de hojas de horas». Permite identificar cuellos de botella en la gestión que ponen en riesgo el calendario de procesamiento. Dónde obtenerlo Registro de auditoría de ADP Time & Attendance; filtre por el cambio de estado a «Aprobado». Capturar 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 horas y asistencia del periodo de pago. Se obtiene directamente de los registros de auditoría del módulo Time & Attendance de ADP Workforce Now.
Por qué es importante Inicia el cómputo del tiempo de ciclo de nómina. Los retrasos en esta etapa repercuten en las siguientes 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 el cambio de estado a «Enviado» en los objetos Timecard. Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción «Submit Timecard». Tipo de evento explicit
	Pago ejecutado	Fecha efectiva en que se liberan los fondos para los empleados. A menudo se calcula a partir de la fecha de pago definida en el lote de nómina.
Por qué es importante Resultado principal del proceso. Es esencial para calcular el «Tiempo de entrega para el cumplimiento de las declaraciones fiscales». Dónde obtenerlo Historial de nómina; campo «Fecha de pago». Capturar Se obtiene al comparar el campo «Fecha de pago» con la fecha del sistema Tipo de evento calculated
	Recibo de nómina publicado	Disponibilidad del recibo de nómina digital para el empleado en el portal de autoservicio (iPay). Suele programarse en función de la fecha de pago.
Por qué es importante Permite analizar el «Tiempo de entrega para la publicación de recibos de nómina» y la satisfacción de los empleados. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la configuración del sistema (regla de disponibilidad del recibo de nómina) aplicada a la fecha de pago. Capturar Se obtiene al comparar el campo «Fecha de pago» con la regla de publicación Tipo de evento inferred
	Registro de nómina aprobado	Aceptación formal del lote de nómina, que lo bloquea para impedir cambios posteriores y autoriza el movimiento de fondos. En ADP WFN, este es el paso «Finalizar».
Por qué es importante Hito definitivo que pone fin a la fase de procesamiento y da inicio a la fase de desembolso. Dónde obtenerlo Flujo de trabajo del proceso de nómina; cambio del estado del lote a «Finalizado» o «Confirmado». Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción «Finalizar nómina» Tipo de evento explicit
	Registro de nómina inicializado	Se produce cuando se crea o se abre el lote de nómina para el ciclo, lo que inicia 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 del periodo de cálculo de nómina correspondiente. Permite medir el retraso en la integración de datos de incentivos al compararlo con las marcas de tiempo de importación de datos. Dónde obtenerlo Módulo de nómina; marca de tiempo de creación del encabezado del lote Paydata o primera entrada en la cuadrícula Paydata. Capturar Compare el campo de estado antes y después de crear el lote. Tipo de evento inferred
	Salario bruto calculado	El sistema calcula las horas multiplicadas por las tarifas y suma los ingresos complementarios. Se infiere a partir de la marca de tiempo de finalización del proceso por lotes «Calculate Payroll».
Por qué es importante Etapa central del procesamiento. Las ejecuciones repetidas indican ciclos de corrección que suelen visualizarse en el análisis de ciclos de vista previa de nómina. Dónde obtenerlo Registro de auditoría de nómina; hora de finalización de la acción «Calculate» en el lote del grupo de pago correspondiente. Capturar Se obtiene 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 siguiente ciclo. Permite identificar errores detectados después de que el proceso haya finalizado oficialmente.
Por qué es importante Es fundamental para analizar el «Volumen de ajustes retroactivos» e indica que fallaron los controles de calidad en etapas anteriores. Dónde obtenerlo Historial de nómina; nuevas transacciones registradas con una «Fecha efectiva» anterior. Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción «Registrar ajuste» Tipo de evento explicit
	Corrección de datos realizada	Modificación manual de la cuadrícula Paydata realizada por un especialista en nómina para resolver errores o ajustar importes. Se registra en el historial de auditoría a nivel de campo.
Por qué es importante Métrica clave para «Frecuencia de correcciones manuales de datos». Una tasa elevada de correcciones puede indicar fallos en la automatización. Dónde obtenerlo Historial de auditoría de la cuadrícula Paydata; acciones «Actualizar» del usuario en las líneas de pago. Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción «Actualizar Paydata» Tipo de evento explicit
	Datos de incentivos importados	Registra la incorporación de datos de pago externos, como comisiones o bonificaciones, mediante la utilidad de importación de ADP. Este evento indica cuándo se añaden otras fuentes de ingresos al registro de nómina.
Por qué es importante Es fundamental para identificar retrasos en la integración. Las importaciones tardías suelen obligar a recalcular y repetir tareas. Dónde obtenerlo Registros de integración e importación de ADP; marca de tiempo de finalización correcta del trabajo «Paydata Import». Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción «Import Paydata». Tipo de evento explicit
	Declaración fiscal completada	Indica que se completaron las declaraciones fiscales obligatorias del período de pago. Para los clientes de ADP Tax Service, corresponde al momento en que ADP confirma el cierre del paquete de declaraciones.
Por qué es importante Permite hacer un seguimiento del riesgo de incumplimiento. Los retrasos en esta etapa pueden acarrear sanciones. Dónde obtenerlo Módulo fiscal; actualización del estado de las declaraciones de fin de trimestre o de período. Capturar Requiere un análisis del sistema Tipo de evento inferred
	Deducciones de beneficios aplicadas	Aplicación de las reglas de beneficios (médicos, 401k) al salario bruto. Suele realizarse al mismo tiempo que el cálculo, pero es una operación distinta desde el punto de vista lógico para fines de auditoría.
Por qué es importante Se correlaciona con «Excepción de auditoría detectada» para determinar si la lógica de beneficios está generando errores de cumplimiento. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de la creación o actualización de partidas de deducción en la cuadrícula Paydata después de un cálculo. Capturar Comparar los campos de deducción antes y después del cálculo Tipo de evento inferred
	Vista previa del resultado de nómina	Generación del registro o de los informes de «Vista previa de nómina» para su verificación por una persona. Este paso valida los resultados del cálculo antes de finalizar el proceso.
Por qué es importante Se utiliza en el «Análisis del ciclo de vista previa de nómina». Un número excesivo de vistas previas puede indicar falta de confianza en los datos. Dónde obtenerlo Registros del sistema; marca de tiempo de generación del informe «Vista previa de nómina». Capturar Se registra 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 permisos de administrador o de especialista en nóminas.
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 junto con Pay Frequency y Pay Period Number para crear PayrollRecordId.
Seleccione todos los campos de fecha necesarios para representar las actividades. Debe incluir Pay Period Start Date, Pay Period End Date, Check Date, Period End Date y Calculation Date. Algunos campos de auditoría, como Timecard Approval Date, quizá deban incorporarse desde el módulo Time & Attendance si no aparecen en la vista principal.
Añada campos financieros y dimensionales, como Gross Pay, Net Pay, Department, Cost Center y Tax Jurisdiction.
Si está disponible, añada el bloque Audit Trail o Field Changes a la disposición del informe. Es fundamental para registrar eventos manuales como Data Correction Performed. Si no se puede combinar en un solo informe, cree un informe de auditoría aparte y únalo externamente por Employee ID y Pay Period.
Configure filtros para excluir los cheques anulados y limitar el intervalo de fechas al período de análisis deseado, por ejemplo, Last 12 Months.
Vaya al paso Sort & Total y ordene primero por Pay Period Start Date y luego por Associate ID para organizar los datos de forma lógica.
Continúe al paso Run/Schedule. Seleccione Run Now para hacer una prueba y, después, configure una Schedule periódica 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 desnormalizar las columnas de fecha para que cada campo de fecha se convierta en una fila independiente del Registro de eventos (Activity).
Compruebe que el archivo CSV final incluya las columnas necesarias: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime y SourceSystem. Después, cárguelo en ProcessMind.

Configuración

Tipo de informe: informe personalizado estándar
Dominio de datos: Payroll / Pay Data Dictionary
Formato de salida: valores separados por comas (CSV)
Intervalo de fechas recomendado: período móvil de 12 a 24 meses para analizar tendencias
Filtros clave: Pay Group Code (seleccione los grupos pertinentes), Company Code (si hay varias entidades), Status es Active o Leave
Granularidad: una fila por persona asociada y período de pago (datos sin procesar), transformada en varias filas por persona asociada (resultado final)
Permisos necesarios: View Payroll Data, View Audit Trails, Create Custom Reports
Configuración regional: establezca el formato de fecha ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) en las preferencias de usuario para evitar ambigüedades

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 certificado de cliente SSL (archivos PEM y Key) asociados a su aplicación.
Compruebe que su aplicación tenga habilitados los permisos de ámbito necesarios: Payroll (read), Worker (read) y Time (read).
Instale las bibliotecas de Python necesarias con pip: requests, pandas y pyOpenSSL (a menudo necesaria para gestionar TLS mutuo).
Configure el script de Python que aparece a continuación con los endpoints específicos de la API de ADP y las rutas de los archivos de credenciales.
El script inicia una sesión segura mediante TLS mutuo para autenticarse en el endpoint de tokens de ADP.
Primero consulta la API de Time and Labor Management para obtener los cambios de estado de las hojas de horas del período seleccionado.
A continuación, consulta la API Payroll Output (payroll-v1) para obtener el JSON detallado de Pay Statement de cada empleado.
El script recorre la 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 revisión de las matrices de notificaciones y advertencias de la respuesta.
Combina los datos de Time y Payroll mediante AssociateOID, un identificador único de empleado en ADP.
Convierte la lista final de eventos en un DataFrame de Pandas y le da el formato del esquema del Registro de eventos de ProcessMind.
Ejecute el script para generar el archivo CSV de salida y compruebe que los encabezados de columna cumplan los requisitos antes de cargarlo en ProcessMind.

Configuración

Client ID y Secret: obténgalos en ADP Developer Portal para su aplicación.
Certificados SSL: ruta a los archivos client.pem y client.key. ADP requiere TLS mutuo (mTLS) para la comunicación con la API.
URL base de la API: suele ser https://api.adp.com, aunque puede variar según el entorno (por ejemplo, wfn-api.adp.com).
Intervalo de fechas: se recomienda extraer datos de 3 a 6 meses por ejecución para respetar los límites de paginación y tiempo de espera de la API.
Tamaño de página: establezca el parámetro $top (límite) en 50 o 100 registros por solicitud para optimizar el rendimiento sin alcanzar el tiempo de espera.
Código de empresa: filtre por unidad organizativa o código de empresa si su instancia de ADP incluye varias entidades legales.
AssociateOID: es la clave principal para combinar los datos de Time y Payroll y no coincide con el ID de empleado visible.

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 el entorno seleccionado tenga habilitadas las funciones de interfaz del libro mayor, nómina, Time & Attendance, auditoría, importación, informes y los servicios fiscales pertinentes de ADP Workforce Now. Compruebe que estén disponibles las autorizaciones necesarias para auditoría e informes de nómina. Los nombres de los menús y los identificadores de transacción varían según la configuración; documente las rutas aplicables con [Configure based on your system].
Configure la asignación de la interfaz del libro mayor para la empresa, el grupo de pago, los ingresos, las deducciones, los impuestos, los departamentos y los códigos de cuenta necesarios. Conserve el resultado generado por la interfaz y sus metadatos de procesamiento. El archivo GL es la fuente principal de los importes de nómina y las dimensiones contables; las extracciones complementarias aportan las marcas de tiempo de los eventos y las pruebas de actividad.
Extraiga los conjuntos de datos de origen del período 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 de cálculos 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 comprobantes de pago, confirmaciones de presentación de impuestos, registros de ajustes retroactivos y resultados de la interfaz del libro mayor.
Sustituya cada referencia de origen entre corchetes en la consulta por la tabla, vista, informe o exportación provisional disponible en el entorno. Asigne los campos de origen a los campos lógicos que aparecen en la consulta. No considere las marcas de tiempo inferidas como pruebas directas de auditoría sin documentar la regla de inferencia.
Normalice todas las marcas de tiempo de origen a una misma zona horaria, preferiblemente UTC, y convierta los identificadores de origen a valores de texto coherentes. Normalice los nombres de las actividades exactamente como aparecen en la consulta. Convierta los campos de importe a un tipo numérico uniforme y normalice los indicadores booleanos como 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 las filas duplicadas cuando una misma actividad ocurra más de una vez en un caso, ya que ProcessMind lee el Registro de eventos tal como está y no infiere eventos adicionales.
Revise el tratamiento de duplicados, el orden de las marcas de tiempo y la prioridad de las fuentes. La consulta utiliza UNION ALL de forma intencionada para conservar como fila de evento cada actividad extraída explícitamente. Si una actividad no tiene un evento de origen directo, conserve la marca de tiempo de origen inferida y documentada solo cuando la fuente configurada permita esa inferencia.
Compruebe que estén presentes los 15 nombres de actividad, que los atributos necesarios estén completos cuando la fuente los proporcione 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 los resultados de la interfaz del libro mayor y el registro de nómina correspondiente.
Exporte el resultado como un archivo CSV UTF-8 sin formato 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 y configure PayrollRecordId 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 ya cerrados. Incluya suficiente historial para abarcar nóminas regulares, 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] si el entorno incluye varias empresas.
Alcance de las fuentes: incluya los resultados de la interfaz del libro mayor y las fuentes complementarias de nómina, Time & Attendance, importación, auditoría, cálculo, pagos, comprobantes de pago, impuestos y ajustes. Por lo general, el archivo GL por sí solo no permite demostrar todas las actividades del ciclo.
Filtrado de actividades: utilice exactamente los 15 valores de ActivityName de la consulta. No agrupe las actividades en categorías más amplias, ya que ProcessMind no genera los eventos que faltan.
Política de marcas de tiempo: defina la zona horaria de origen y convierta de forma coherente todos los valores de EventDateTime y LastDataUpdate. Si necesita mantener la trazabilidad de auditoría, conserve la marca de tiempo original en una capa provisional.
Configuración de importes y contabilidad: confirme los ingresos, las deducciones, los impuestos, los departamentos, los centros de costes y las asignaciones de cuentas en la configuración de la interfaz del libro mayor. Concilie GrossPayAmount con la fuente de cálculo o registro de nómina, en lugar de asumir que todas las líneas del libro mayor corresponden al salario bruto.
Conservación de auditorías: habilite o solicite 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 y pago, y las confirmaciones de presentación de impuestos.
Rendimiento: filtre por período de nómina, empresa y grupo de pago antes de combinar las fuentes. Cuando sea posible, indexe o particione los datos provisionales por PayrollRecordId, período de nómina, marca de tiempo del evento e identificador del lote. Procese los intervalos extensos de forma incremental.
Autorizaciones: obtenga acceso a los datos de nómina, Time & Attendance, la interfaz del libro mayor, auditoría, importación, pagos, comprobantes de pago y servicios fiscales. Los roles, las licencias, las rutas de menú y los identificadores de transacción dependen de la configuración de ADP Workforce Now.
Control de inferencias: indique claramente en la documentación técnica los eventos inferidos, como Payroll Record Initialized, Gross Pay Calculated, Benefits Deductions Applied y Payment Executed. Si la fuente no permite inferir un evento, excluya la fila en lugar de inventar una marca de tiempo.
Gestión de archivos: conserve el archivo original de la interfaz del libro mayor, 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.

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;

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