Su Template de datos para el procesamiento de nóminas

El nombre de la actividad describe una acción concreta del ciclo de nómina, como «Datos de tiempo aprobados», «Cálculo de bruto a neto» o «Pago ejecutado». Cada actividad representa un nodo del mapa del proceso y está asociada a una marca de tiempo específica.

Este atributo es fundamental para Process Mining, ya que constituye la base del mapa del proceso. Analizar la secuencia, la frecuencia y la duración de estas actividades permite conocer el flujo real del proceso, identificar las rutas más habituales, detectar desviaciones del procedimiento estándar y localizar cuellos de botella que ralentizan el proceso.

Define los pasos del mapa del proceso. Analizar las actividades es fundamental para entender qué ocurre, descubrir cuellos de botella e identificar ciclos de retrabajo.

Suele encontrarse en los registros del sistema, las pistas de auditoría o los campos de estado de las tablas de transacciones de nómina. Puede ser necesario asignar nombres fáciles de entender a los códigos técnicos de eventos.

El ID del registro de nómina funciona como identificador único del caso para todo el proceso de nómina de una persona empleada durante un ciclo de pago determinado. Cada ID representa un recorrido completo, desde el envío de los datos de tiempo hasta el pago y la generación de informes.

En Process Mining, este atributo es esencial para vincular todas las actividades relacionadas y formar un flujo de proceso coherente de principio a fin. Permite analizar los tiempos de ciclo, las variaciones y los cuellos de botella de cada registro de nómina. Sin un ID de caso único, sería imposible seguir la secuencia de eventos y comprender con precisión la dinámica del proceso.

Es la clave principal que vincula todos los eventos del proceso en un único caso y permite analizar el ciclo de nómina completo de cada registro.

Normalmente lo genera el sistema de nómina. También puede crearse concatenando el identificador del empleado y el del período de pago a partir de los datos de las transacciones de nómina.

La marca de tiempo del evento registra el momento exacto en que se realizó una actividad. Estos datos cronológicos son esenciales para ordenar correctamente los eventos y calcular la duración entre los distintos pasos del proceso.

En Process Mining, las marcas de tiempo permiten construir la secuencia de eventos de cada caso y realizar análisis temporales. Esto incluye calcular los tiempos de ciclo entre actividades, identificar retrasos, medir los tiempos de espera y supervisar el rendimiento frente a los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Las marcas de tiempo precisas son la base de cualquier análisis del rendimiento de un proceso.

Este atributo es fundamental para ordenar correctamente los eventos y realizar todos los análisis temporales, incluidos el cálculo de los tiempos de ciclo y las duraciones, así como la identificación de cuellos de botella.

Se encuentra en los registros de auditoría del sistema o en campos como «fecha de creación» o «hora del evento» de los registros de transacciones de nómina.

Este atributo identifica el sistema de origen en el que se registraron los datos del evento. En un entorno de nómina moderno, los datos pueden proceder de distintos sistemas, como uno de control de asistencia y tiempo, un sistema de información de recursos humanos (HRIS) o el propio motor de nómina.

Analizar el sistema de origen ayuda a entender los puntos de integración y las transferencias de datos dentro del proceso general. También permite filtrar los eventos procedentes de una aplicación específica, lo que resulta útil para diagnosticar problemas de integración o comparar procesos gestionados en distintos sistemas.

Identifica dónde tiene lugar cada paso del proceso, algo fundamental para entender su fragmentación y detectar cuellos de botella o retrasos de integración específicos de cada sistema.

Suele estar disponible como campo estándar en las extracciones de datos. También puede añadirse durante la extracción según el origen de las tablas de datos.

La marca de tiempo de la última actualización de los datos indica qué tan recientes son. Señala cuándo se modificó por última vez el registro en el sistema de origen o cuándo se incorporó al conjunto de datos para su análisis. Se diferencia de la marca de tiempo del evento, que registra cuándo tuvo lugar realmente la actividad empresarial.

Este atributo se utiliza principalmente para la gobernanza y validación de datos. Ayuda a gestionar las cargas incrementales y a garantizar que el análisis se base en información actualizada. Aunque no suele utilizarse directamente para analizar el flujo del proceso, es fundamental para mantener la integridad y la vigencia del conjunto de datos de Process Mining.

Permite comprobar que los datos estén actualizados y es esencial para gestionar las cargas incrementales y confirmar que el análisis refleje la información más reciente disponible.

Esta marca de tiempo suele generarse durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) o estar disponible en las tablas del sistema de origen como campo de «fecha de última modificación».

Este atributo es un indicador de verdadero o falso que identifica los eventos en los que un usuario tuvo que intervenir manualmente en un proceso que, idealmente, debería estar automatizado. Esto puede incluir introducir datos faltantes, corregir hojas de horas o ajustar resultados calculados.

Las correcciones manuales indican directamente ineficiencias en el proceso, riesgos y una baja calidad de los datos. Analizar dónde y por qué se producen estas intervenciones es fundamental para mejorar el proceso. Al filtrar las correcciones manuales, las organizaciones pueden encontrar las causas del retrabajo, identificar oportunidades de automatización y medir el KPI de «rendimiento a la primera». Reducir las correcciones manuales permite que el proceso de nómina sea más eficiente, preciso y conforme a los requisitos.

Mide directamente las fricciones y las ineficiencias del proceso. Una tasa elevada de correcciones manuales indica problemas de calidad de los datos, automatizaciones que no funcionan y un mayor riesgo de incumplimiento.

Puede derivarse de registros de auditoría que registran los cambios realizados por los usuarios o de códigos de transacción específicos que indican un ajuste manual.

El centro de coste es un atributo organizativo que vincula los gastos de nómina con una parte específica de la empresa, como «Ventas», «TI» o «Producción». Es un elemento fundamental para la elaboración de informes financieros y la contabilidad de gestión.

Utilizar el centro de coste como dimensión en Process Mining permite segmentar los datos del proceso por unidad de negocio. El análisis puede revelar si algunos departamentos tienen más problemas, retrasos o correcciones manuales en la nómina que otros. Esta información ayuda a orientar las iniciativas de mejora hacia las áreas que más las necesitan o donde pueden tener mayor impacto.

Permite analizar la organización para determinar si los problemas, retrasos o ineficiencias de nómina se concentran en departamentos o unidades de negocio específicos.

Está disponible en los datos maestros de empleados, las estructuras organizativas de recursos humanos o las tablas de asignación financiera del sistema de nómina o de recursos humanos.

La fecha de fin del período de pago marca el límite de los datos de asistencia y tiempo incluidos en un ciclo de nómina específico. Es una fecha clave que define el período de los ingresos que se procesan.

Este atributo resulta útil para analizar tendencias a lo largo del tiempo. Al agrupar los datos según la fecha de fin del período de pago, los analistas pueden hacer un seguimiento de los KPI, como el tiempo de procesamiento, la tasa de errores y las correcciones manuales, durante distintos meses o trimestres. Esto ayuda a identificar patrones estacionales, medir el impacto de los cambios en el proceso y supervisar el rendimiento a largo plazo.

Permite analizar las tendencias del rendimiento de nómina a lo largo del tiempo, identificar patrones estacionales y medir el impacto de las mejoras del proceso de un período de pago al siguiente.

Atributo estándar en las configuraciones del calendario de nómina y en los datos de transacciones de nómina.

Un grupo de nómina es un conjunto lógico de empleados a quienes se paga con la misma periodicidad, como «Personal asalariado de EE. UU. con pago quincenal» o «Personal ejecutivo del Reino Unido con pago mensual». Este atributo se utiliza para gestionar y ejecutar los ciclos de nómina de segmentos específicos de la plantilla.

En el análisis de procesos, filtrar por grupo de nómina permite comparar el rendimiento y la eficiencia de distintos ciclos. Así se pueden detectar problemas propios de un grupo, como una mayor tasa de correcciones entre el personal por horas con pago semanal que entre el personal asalariado con pago mensual. También ayuda a entender cómo se relacionan las variaciones del proceso con las distintas frecuencias de pago o poblaciones de empleados.

Permite comparar distintos ciclos de nómina y determinar si los problemas del proceso afectan a poblaciones específicas de empleados o a determinadas frecuencias de pago.

Se encuentra en los datos maestros de empleados o en las tablas de configuración de nómina, a menudo con nombres como «Grupo de nómina», «Área de nómina» u otros similares.

El importe bruto del salario representa los ingresos totales de un empleado durante un período de pago específico. Es una cifra financiera clave que se calcula durante el ciclo de nómina y sirve de base para calcular los impuestos y las deducciones posteriores.

Aunque no determina directamente el flujo del proceso, este atributo aporta un contexto valioso para el análisis. Permite segmentar los casos por importe y comprobar, por ejemplo, si los registros de nómina de mayor valor se procesan de otra manera o están sujetos a controles más rigurosos. También es esencial para analizar el impacto financiero, como calcular el valor total de los pagos procesados con errores o retrasos.

Aporta contexto financiero al proceso y permite analizar el impacto económico de los retrasos, el retrabajo o las excepciones, así como segmentar los casos por importe.

Campo de salida estándar del paso de cálculo de bruto a neto, disponible en los resultados de nómina o en las tablas de datos de transacciones.

El nombre de usuario identifica a la persona o al sistema automatizado responsable de ejecutar un paso específico del proceso. Puede tratarse de un especialista en nómina, un gerente que aprueba los datos de tiempo o una cuenta del sistema que ejecuta un cálculo automatizado.

Este atributo ofrece una perspectiva centrada en las personas o en los sistemas. Se utiliza para analizar la distribución de la carga de trabajo, el rendimiento individual y la productividad de los equipos. También puede ayudar a detectar necesidades de formación, al señalar a quienes se desvían con frecuencia del proceso estándar o están asociados a un alto nivel de retrabajo. En los pasos automatizados, permite distinguir las actividades realizadas por el sistema de las manuales.

Permite analizar la carga de trabajo, el rendimiento de los equipos y el nivel de automatización. Ayuda a identificar qué usuarios o equipos participan en retrabajos o excepciones.

Suele encontrarse en campos como «ID de usuario», «procesado por» o «usuario que realizó la acción» en los registros del sistema o de las transacciones.

El tipo de ciclo de nómina clasifica el proceso de pago. Un ciclo «regular» forma parte de la periodicidad estándar programada. Un ciclo «extraordinario» corresponde a un pago no programado para corregir un error o pagar a un empleado que dejó la empresa. También puede haber ciclos de «bonificación» o de «comisiones».

Esta dimensión resulta útil para realizar análisis comparativos. Los pagos extraordinarios suelen indicar un fallo en el ciclo regular y, por lo general, son más costosos y requieren más tiempo de procesamiento. Al filtrar por tipo de ciclo, las organizaciones pueden aislar y analizar las causas de estas excepciones, medir su frecuencia y coste, y comparar la eficiencia de los distintos tipos de ciclo.

Distingue entre el procesamiento estándar y el excepcional. Analizar los ciclos extraordinarios es clave para entender los fallos del proceso y reducir los pagos no estándar, que son costosos.

Esta información suele estar disponible en las tablas de ciclos de nómina o de procesamiento por lotes del sistema de nómina.

Este atributo clasifica el rendimiento de un caso en relación con el acuerdo de nivel de servicio definido. Suele calcularse comparando la marca de tiempo real de una actividad clave, como «Archivo de transferencias bancarias generado», con la «Fecha límite del SLA».

Ofrece un indicador claro e inmediato del rendimiento que puede utilizarse en Dashboards e informes. Analizar el estado de cumplimiento del SLA ayuda a cuantificar los incumplimientos de fechas límite y permite examinar las características del proceso en los casos atrasados frente a los completados a tiempo. Esto es fundamental para identificar las causas de los retrasos y mejorar la fiabilidad y previsibilidad del proceso de nómina.

Ofrece una medida sencilla y directa del rendimiento frente a los objetivos, facilita la elaboración de informes de cumplimiento y permite centrar el análisis en los casos que no cumplieron las fechas límite.

Este atributo no se encuentra directamente en los sistemas de origen. Se calcula comparando la marca de tiempo del evento de una actividad clave con el atributo de fecha límite del SLA.

La fecha límite del SLA es una marca de tiempo que representa el compromiso de completar una parte crítica del proceso de nómina, como generar el archivo de transferencias bancarias o ejecutar los pagos. Sirve como referencia para medir el rendimiento real.

Este atributo es esencial para supervisar y analizar el cumplimiento de los SLA. Al comparar la marca de tiempo real de finalización de una actividad con la fecha límite del SLA, las organizaciones pueden detectar incumplimientos, medir la duración de los retrasos y gestionar los riesgos de forma proactiva. Es un componente clave de los Dashboards relacionados con el rendimiento de los pagos y la fiabilidad del proceso.

Define el objetivo de rendimiento y permite medir el cumplimiento de los SLA, detectar pagos atrasados y analizar las causas de los retrasos.

Puede ser un campo fijo del sistema basado en la configuración del ciclo de pago o calcularse según reglas de negocio, por ejemplo, tres días hábiles después de la fecha de fin del período de pago.

La jurisdicción fiscal especifica la región legal o administrativa para la que deben calcularse y liquidarse los impuestos. La complejidad de la nómina puede variar considerablemente entre jurisdicciones debido a las diferencias en normativas, tasas impositivas y requisitos de presentación.

Analizar el proceso por jurisdicción fiscal ayuda a identificar dificultades regionales. Por ejemplo, puede revelar que el procesamiento de nómina de un estado o país concreto es sistemáticamente más lento o propenso a errores. Esto podría indicar que es necesario configurar mejor el sistema para las normas de esa jurisdicción o impartir formación adicional a quienes gestionan esas regiones.

Permite analizar el rendimiento del proceso por región geográfica o legal y determinar si la complejidad o los errores se concentran en jurisdicciones específicas.

Forma parte de la configuración de la información fiscal del empleado en el sistema de nómina o de recursos humanos.

El tipo de empleado es un atributo de los datos maestros de recursos humanos que clasifica a la plantilla. Los distintos tipos de empleados suelen seguir procesos de nómina diferentes, tener requisitos de datos distintos y estar sujetos a normativas diferentes.

Utilizar este atributo como dimensión de análisis puede revelar diferencias importantes en el rendimiento del proceso. Por ejemplo, el proceso para el personal por horas puede requerir una integración más compleja de los datos de tiempo y ser más propenso a errores que el del personal asalariado. Comparar KPI como el tiempo de ciclo o la tasa de correcciones entre los distintos tipos de empleados ayuda a adaptar las mejoras del proceso a las necesidades específicas de cada grupo.

Ayuda a segmentar el proceso para detectar variaciones y problemas propios de distintas categorías de empleados, como el personal por horas y el asalariado.

Es un campo estándar del registro maestro del empleado en el sistema de recursos humanos o de nómina.

Durante el proceso de nómina, las auditorías automatizadas pueden detectar registros que incumplen reglas predefinidas. Este atributo indica la categoría de la excepción, como «Falta el número de identificación fiscal», «Horas extra sin aprobar» o «Anomalía en el salario bruto».

Analizar el tipo y la frecuencia de las excepciones de auditoría aporta información directa sobre la calidad de los datos y los problemas de cumplimiento. Esto permite realizar análisis de causa raíz, por ejemplo, determinar si el aumento de las excepciones por falta de identificación fiscal se debe a fallos en el proceso de incorporación. Hacer un seguimiento de estas excepciones es fundamental para el Dashboard de «Supervisión de auditoría y cumplimiento» y para reducir los riesgos.

Permite medir y clasificar directamente los problemas de calidad de los datos y de cumplimiento, lo que facilita el análisis de causa raíz para mejorar la precisión y reducir los riesgos.

Estos datos los genera el motor interno de auditoría o validación del sistema de nómina y suelen almacenarse en registros de auditoría o informes de excepciones.