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Votre modèle de données pour le traitement de la paie

ADP Workforce Now

Attributs du traitement de la paie (17) Activités de traitement de la paie (15) Guides d’extraction (3)

Votre modèle de données pour le traitement de la paie

Ce modèle fournit un cadre complet pour représenter vos cycles de paie dans ADP Workforce Now. Il présente les attributs et les activités nécessaires à la création d’un journal d’événements fiable, afin de repérer les goulots d’étranglement et de veiller au respect des exigences dans toute votre organisation. Suivez ces recommandations pour transformer les données brutes du système en une représentation claire de vos opérations réelles.

Attributs recommandés pour une analyse détaillée
Étapes et jalons essentiels du processus
Bonnes pratiques d’extraction dans ADP Workforce Now

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Attributs du traitement de la paie

Ces champs de données recommandés apportent au journal d’événements le contexte nécessaire pour examiner en détail vos cycles de paie.

5 Obligatoire 7 Recommandé 5 Facultatif

	Nom	Description
	Activité ActivityName	Nom de l’étape du processus ou de l’événement réalisé.
Description Cet attribut décrit l’action précise effectuée dans le flux de travail de la paie, par exemple « Feuille de temps soumise », « Salaire brut calculé » ou « Fichier de virement bancaire généré ». Il est essentiel à la cartographie du processus : il définit les nœuds du graphe et permet de visualiser l’enchaînement des étapes. Les variations dans les séquences d’activités mettent en évidence les boucles de reprise et les écarts par rapport à la procédure opérationnelle standard. Pourquoi est-ce important ? Il définit le « quoi » du processus et permet de visualiser les flux et les variantes du processus. Où trouver ces données Pistes d’audit ou journaux de l’historique des transactions dans ADP Workforce Now. Exemples Feuille de temps soumiseDossier de paie approuvéCorrection des données effectuée
	Dossier de paie PayrollRecordId	Identifiant unique correspondant à un employé et à une période de paie donnés.
Description Le dossier de paie sert d’identifiant central du cas dans le processus. Il représente une opération de paie pour un employé donné et un cycle précis (par exemple, la période de paie 12 pour l’employé X). Dans les analyses, cet attribut regroupe tous les événements, de la soumission initiale de la feuille de temps à la déclaration fiscale finale, en un parcours cohérent de bout en bout. Il permet aux analystes de suivre la rapidité et l’exactitude du paiement pour chaque dossier. Pourquoi est-ce important ? Il s’agit de la clé de cas obligatoire qui relie toutes les données d’événement et permet de reconstituer le processus. Où trouver ces données Consulter la documentation d’ADP Workforce Now Exemples PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Horodatage de l’événement EventDateTime	Date et heure précises auxquelles l’activité a eu lieu.
Description Cet attribut enregistre le moment exact où une activité a été consignée dans le système. Il sert à ordonner les événements chronologiquement et à calculer les durées entre les étapes. Des horodatages précis sont indispensables pour repérer les goulots d’étranglement, mesurer les délais (par exemple, le temps nécessaire à une approbation) et vérifier le respect des accords de niveau de service pour le traitement de la paie. Pourquoi est-ce important ? Il fournit la dimension temporelle nécessaire à l’analyse des temps de cycle et des performances. Où trouver ces données Horodatages système associés aux journaux de transactions. Exemples 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage indiquant la dernière modification du dossier dans le système source.
Description Indique la date et l’heure de la dernière modification du dossier de données dans ADP Workforce Now. Cette information sert à vérifier l’actualité des données et à gérer les chargements incrémentiels. Elle garantit que l’analyse du processus reflète l’état actuel des dossiers de paie. Pourquoi est-ce important ? Indispensable à l’extraction incrémentielle des données et à la réalisation d’analyses fondées sur des données à jour. Où trouver ces données Consulter la documentation d’ADP Workforce Now Exemples 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	Système source SourceSystem	Système d’enregistrement à l’origine de l’événement.
Description Identifie l’environnement logiciel dont les données ont été extraites, en l’occurrence « ADP Workforce Now ». Dans les environnements complexes où les données peuvent être combinées à celles d’autres systèmes RH ou bancaires, ce champ garantit la traçabilité des données et aide à isoler les problèmes d’intégration propres à un système. Pourquoi est-ce important ? Il garantit la traçabilité et fournit le contexte nécessaire, notamment dans les environnements de Process Mining faisant intervenir plusieurs systèmes. Où trouver ces données Renseigné en dur pendant le processus ETL. Exemples ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Ajustement rétroactif IsRetrospective	Indique si ce dossier de paie correspond à un ajustement portant sur une période antérieure.
Description Indique si le traitement concerne la période en cours ou la correction d’une période déjà clôturée (rappel de salaire). Cet attribut alimente le Dashboard « Volume des ajustements rétroactifs », qui met en évidence la stabilité du processus de paie et la fréquence des erreurs détectées après publication. Pourquoi est-ce important ? Distingue le traitement standard des cycles de reprise et de correction. Où trouver ces données Déduit du type de cycle de paie ou de la comparaison entre la période de paie et la date actuelle. Exemples truefalse
	Groupe de paie PayGroupCode	Identifie le cycle ou le groupe de paie concerné (par exemple, paie bimensuelle aux États-Unis).
Description Répartit les employés en groupes de traitement selon la fréquence et le type de paie (par exemple, hebdomadaire, bimensuelle ou cadres dirigeants). Cet attribut permet de filtrer les analyses par cycle. Il est essentiel au Dashboard « Fréquence des corrections manuelles des données », qui permet de déterminer si certains groupes sont plus sujets aux erreurs que d’autres. Pourquoi est-ce important ? Permet de segmenter le processus selon la fréquence de paie et le type d’employé. Où trouver ces données Configuration du groupe de paie ou tables d’en-tête de paie. Exemples US_BiWeeklyCA_MonthlyUS_Executive
	Intervention manuelle IsManualIntervention	Indique si l’activité a nécessité une saisie ou une correction manuelle des données.
Description Attribut booléen déduit du nom de l’activité ou de la source de la transaction (par exemple, vrai si l’activité est « Correction des données effectuée »). Il alimente l’indicateur clé de performance « Taux de corrections manuelles » et aide la direction à repérer les défaillances de l’automatisation ainsi que les étapes qui mobilisent fortement les équipes. Pourquoi est-ce important ? Contribue directement à l’analyse du taux d’automatisation et de l’efficacité du processus. Où trouver ces données Déduit de ActivityName ou de codes de transaction spécifiques. Exemples truefalse
	Juridiction fiscale TaxJurisdictionCode	Code de la région ou de l’État concerné par la déclaration fiscale.
Description Indique l’administration fiscale ou la région principale concernée par le dossier de paie (par exemple, Californie, New York ou niveau fédéral). Cet attribut est nécessaire au Dashboard « Références de délai de traitement des déclarations fiscales » pour repérer les régions où les déclarations obligatoires sont retardées et vérifier le respect des réglementations locales. Pourquoi est-ce important ? Indispensable au suivi de la conformité et à l’analyse des performances régionales. Où trouver ces données Profil fiscal ou tables de paie et de fiscalité. Exemples US-CAUS-NYUS-TX
	Montant du salaire brut GrossPayAmount	Salaire brut calculé pour le dossier, avant déductions.
Description Rémunération totale calculée pour l’employé au titre de la période de paie concernée. Même s’il n’est pas toujours utilisé pour analyser les flux du processus, cet attribut apporte un contexte à « ActivityAmount » et aide à prioriser les dossiers de montant élevé lors de l’analyse des exceptions d’audit ou des ajustements rétroactifs. Pourquoi est-ce important ? Fournit le contexte financier et indique le montant associé au dossier de paie. Où trouver ces données Tables des résultats de paie. Exemples 2500.005430.501200.00
	Service DepartmentCode	Service ou centre de coûts associé à l’employé.
Description Représente l’unité organisationnelle de l’employé payé. Dans ADP, il s’agit souvent du « Home Department ». Cet attribut est essentiel à l’analyse des « écarts de processus entre services » : il permet à l’organisation de comparer les délais d’approbation et les taux d’erreur entre différentes unités opérationnelles. Pourquoi est-ce important ? Indispensable pour comparer les performances entre différentes unités organisationnelles. Où trouver ces données Données de référence des employés ou champs du centre de coûts. Exemples Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Spécialiste de la paie PayrollSpecialistName	Utilisateur ou agent système chargé d’effectuer l’activité.
Description Identifie la personne (par exemple, un spécialiste de la paie ou un responsable) ou le compte système automatisé qui a exécuté l’activité. Cet attribut alimente le Dashboard « Débit de traitement des spécialistes », qui aide à répartir les charges de travail et à repérer les besoins de formation ou les goulots d’étranglement liés au manque de ressources. Pourquoi est-ce important ? Il permet d’analyser les ressources, de répartir les charges de travail et de vérifier la séparation des tâches. Où trouver ces données Champs User ID ou Actor dans les journaux d’audit. Exemples Jane DoeAdministrateur systèmeJohn Smith
	Centre de coûts CostCenterId	Code du centre de coûts auquel la charge de paie est imputée.
Description Indique l’unité du grand livre ou le centre de coûts associé à la charge de paie. Cet attribut apporte une perspective financière sur le processus et permet à l’organisation de mettre en relation les inefficacités de traitement, comme le coût des reprises, avec des unités opérationnelles précises. Pourquoi est-ce important ? Aligne l’analyse du processus sur les structures de reporting financier. Où trouver ces données Champs de répartition des coûts de main-d’œuvre. Exemples CC-500CC-900CC-120
	Date de fin de la période de paie PayPeriodEndDate	Date de clôture du cycle de paie.
Description Marque la fin de la période au titre de laquelle l’employé est rémunéré. Associée aux horodatages des événements, cette date permet de vérifier si le traitement respecte le calendrier prévu à la clôture de la période de paie. Pourquoi est-ce important ? Point de référence pour calculer le respect du calendrier et les retards. Où trouver ces données Configuration du cycle de paie. Exemples 2023-10-152023-10-31
	Identifiant de l’employé EmployeeId	Identifiant unique de l’employé payé.
Description Identifiant précis de l’employé associé au dossier de paie. L’ID de cas désigne le dossier, tandis que l’identifiant de l’employé permet d’analyser dans la durée les cas d’employés qui soumettent régulièrement leurs feuilles de temps en retard ou nécessitent de fréquentes corrections manuelles. Pourquoi est-ce important ? Permet d’analyser les comportements à l’échelle de chaque employé. Où trouver ces données AssociateOID ou numéro de dossier dans ADP. Exemples A102030000123456
	Identifiant du fichier bancaire BankTransferFileId	Identifiant du fichier de paiement généré et envoyé à la banque.
Description Numéro de référence unique du fichier ACH ou du virement généré lors de l’activité « Fichier de virement bancaire généré ». Il permet de relier les fiches de paie individuelles à l’étape de traitement des paiements groupés et de réaliser l’analyse « Vitesse de versement et de publication ». Pourquoi est-ce important ? Relie les cas individuels aux événements de traitement par lots. Où trouver ces données Consulter la documentation d’ADP Workforce Now Exemples ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	Type d’exception d’audit AuditExceptionType	Catégorie de l’alerte de conformité ou de qualité des données signalée.
Description Précise le type de problème détecté lors de la validation (par exemple, « salaire net négatif » ou « numéro d’identification fiscale manquant »). Utilisé dans le « Suivi de la résolution des exceptions d’audit » pour déterminer quels types d’erreurs entraînent les retards les plus longs et orienter l’analyse des causes profondes afin d’améliorer la qualité des données en amont. Pourquoi est-ce important ? Précise la raison de l’interruption ou du signalement du processus. Où trouver ces données Consulter la documentation d’ADP Workforce Now Exemples Numéro de sécurité sociale manquantSalaire net négatifIncohérence des avantages sociaux

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de traitement de la paie

Ces étapes et jalons essentiels retracent le cycle de paie, de la saisie initiale des heures au paiement final.

9 Recommandé 6 Facultatif

	Activité	Description
	Bulletin de paie publié	Mise à disposition du bulletin de paie numérique à l’employé sur le portail en libre-service iPay. Elle est généralement programmée par rapport à la date de paiement.
Pourquoi est-ce important ? Permet de suivre le « délai de publication des bulletins de paie » et d’analyser la satisfaction des employés. Où trouver ces données Déduit du paramètre système « Pay Statement Availability Rule » appliqué à la date de paiement. Données à recueillir Déduire en comparant le champ Check Date à la règle de publication Type d’événement inferred
	Dossier de paie approuvé	Acceptation officielle du lot de paie, qui le verrouille pour empêcher toute modification ultérieure et autorise le transfert des fonds. Dans ADP WFN, il s’agit de l’étape « Finalize ».
Pourquoi est-ce important ? Jalon définitif qui clôt la phase de traitement et marque le début de la phase de versement. Où trouver ces données Flux de travail du processus de paie ; changement de statut du lot à « Finalized » ou « Committed ». Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Finalize Payroll » Type d’événement explicit
	Dossier de paie initialisé	Se produit lorsque le lot de paie est créé ou ouvert pour le cycle, ce qui crée le dossier de paie du collaborateur. L’événement est déduit de l’horodatage de création de l’enregistrement Paydata dans le lot actif.
Pourquoi est-ce important ? Définit le début de la période de calcul de paie concernée. Permet de mesurer le « retard d’intégration des données de primes » en le comparant aux horodatages d’importation des données. Où trouver ces données Module Payroll ; horodatage de création de l’en-tête du lot Paydata ou première entrée dans la grille Paydata. Données à recueillir Comparer le champ d’état avant et après la création du lot. Type d’événement inferred
	Exception d’audit signalée	Indique que le système a détecté une violation des règles de validation pendant le calcul (par exemple, un salaire net négatif ou une juridiction fiscale manquante). L’événement est repéré à partir des messages d’erreur générés dans le résultat du calcul.
Pourquoi est-ce important ? Indicateur utilisé par le « Suivi de la résolution des exceptions d’audit ». Un volume élevé signale des problèmes de qualité des données en amont. Où trouver ces données Journal des erreurs de traitement de la paie ou rapport de sortie « Vérifier la paie ». Données à recueillir Enregistré lorsque le système génère une erreur de validation Type d’événement explicit
	Feuille de temps approuvée	Indique que le responsable a approuvé la feuille de temps et autorisé la prise en compte des heures dans le traitement de la paie. Cette étape de contrôle fait passer les données du module T&A au module Payroll.
Pourquoi est-ce important ? Indispensable au Dashboard « Temps de cycle d’approbation des feuilles de temps ». Repère les goulots d’étranglement liés aux responsables qui menacent le calendrier de traitement. Où trouver ces données Piste d’audit ADP Time & Attendance ; filtrez sur « Status Change » vers « Approved ». Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Approve Timecard ». Type d’événement explicit
	Feuille de temps soumise	Indique le moment où un collaborateur ou un responsable soumet les données de temps et de présence pour la période de paie. Cet événement est extrait des journaux d’audit du module Time & Attendance d’ADP Workforce Now.
Pourquoi est-ce important ? Lance le décompte du délai du cycle de paie. Tout retard à cette étape réduit le temps dont disposent les spécialistes de la paie pour valider les données. Où trouver ces données Piste d’audit ADP Time & Attendance ; filtrez les objets Timecard sur « Status Change » vers « Submitted ». Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Submit Timecard ». Type d’événement explicit
	Fichier de virement bancaire généré	Création technique du fichier NACHA/ACH pour les virements directs. Elle est généralement déclenchée dès que l’étape « Finalize » est terminée.
Pourquoi est-ce important ? Suit le « délai de génération du fichier de virement bancaire » afin de vérifier que les transferts techniques ne retardent pas les paiements. Où trouver ces données Journal des sorties et des rapports ; horodatage de la génération du fichier « ACH File » ou « Direct Deposit File ». Données à recueillir Enregistré lors de la création du fichier de sortie Type d’événement explicit
	Paiement effectué	Date effective à laquelle les fonds sont versés aux employés. Il s’agit souvent d’un événement calculé à partir de la date de paiement définie dans le lot de paie.
Pourquoi est-ce important ? Résultat principal du processus. Indispensable au calcul du « délai de traitement des déclarations fiscales ». Où trouver ces données Historique de paie ; champ « Check Date ». Données à recueillir Déduire en comparant le champ Check Date à la date système Type d’événement calculated
	Salaire brut calculé	Le système calcule le salaire en multipliant les heures par les taux et en ajoutant les rémunérations complémentaires. L’événement est déduit de l’horodatage de fin du traitement par lot « Calculate Payroll ».
Pourquoi est-ce important ? Étape centrale du traitement. Plusieurs occurrences indiquent des reprises, généralement visualisées dans l’analyse « Payroll Preview Loop Analysis ». Où trouver ces données Piste d’audit Payroll ; heure de fin de l’action « Calculate » pour le lot Pay Group concerné. Données à recueillir Déduire l’événement de l’horodatage de fin de la tâche de calcul. Type d’événement inferred
	Ajustement rétroactif comptabilisé	Se produit lorsqu’une correction historique est appliquée à un dossier de paie clôturé, généralement avec un effet sur le cycle suivant. Cet événement permet de repérer les erreurs découvertes après la clôture officielle du processus.
Pourquoi est-ce important ? Indicateur essentiel pour l’analyse du « volume des ajustements rétroactifs », qui révèle des défaillances des contrôles qualité en amont. Où trouver ces données Historique de paie ; nouvelles transactions comptabilisées avec une « Effective Date » antérieure. Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Post Adjustment » Type d’événement explicit
	Correction des données effectuée	Modification manuelle de la grille Paydata par un spécialiste de la paie afin de corriger des erreurs ou d’ajuster des montants. Repérée dans la piste d’audit au niveau des champs.
Pourquoi est-ce important ? Indicateur clé de la « Fréquence des corrections manuelles des données ». Un taux élevé de corrections peut signaler des défaillances de l’automatisation. Où trouver ces données Piste d’audit de la grille Paydata ; actions « Update » de l’utilisateur sur les lignes de paie. Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Update Paydata » Type d’événement explicit
	Déclaration fiscale terminée	Marque la fin des déclarations fiscales obligatoires pour la période de paie. Pour les clients du service fiscal ADP, cet événement correspond à la confirmation par ADP de la clôture du dossier de déclaration.
Pourquoi est-ce important ? Suit les risques de non-conformité. Tout retard à cette étape peut entraîner des pénalités. Où trouver ces données Module fiscal ; mise à jour du statut de déclaration en fin de trimestre ou de période. Données à recueillir Nécessite une analyse du système Type d’événement inferred
	Données de primes importées	Enregistre l’importation de données de rémunération externes, comme les commissions ou les primes, à l’aide de l’utilitaire ADP Import. Cet événement indique à quel moment des sources de revenus complémentaires sont associées au dossier de paie.
Pourquoi est-ce important ? Essentiel pour repérer les retards d’intégration. Les imports tardifs entraînent souvent des recalculs et des reprises. Où trouver ces données Journaux ADP Integration/Import ; horodatage de réussite de la tâche « Paydata Import ». Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Import Paydata ». Type d’événement explicit
	Résultat de paie prévisualisé	Génération du registre ou des rapports « Preview Payroll » à des fins de vérification humaine. Cette étape permet de valider les résultats du calcul avant leur finalisation.
Pourquoi est-ce important ? Utilisé dans l’« Analyse des boucles de prévisualisation de la paie ». Un nombre excessif de prévisualisations peut traduire un manque de confiance dans les données. Où trouver ces données Journaux système ; horodatage de la génération du rapport « Preview Payroll ». Données à recueillir Enregistré lors de l’exécution de la transaction « Generate Preview » Type d’événement explicit
	Retenues liées aux avantages sociaux appliquées	Application des règles relatives aux avantages sociaux (assurance maladie, 401k) au salaire brut. Cette étape a généralement lieu en même temps que le calcul, mais elle en est distincte sur le plan logique à des fins d’audit.
Pourquoi est-ce important ? À mettre en relation avec « Exception d’audit signalée » pour déterminer si les règles de calcul des avantages sociaux provoquent des erreurs de conformité. Où trouver ces données Déduite de la création ou de la mise à jour des lignes de retenue dans la grille Paydata après un calcul. Données à recueillir Comparer les champs de retenue avant et après le calcul Type d’événement inferred

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment extraire vos données d’ADP Workforce Now

Étapes

Connectez-vous à ADP Workforce Now avec des droits d’administrateur ou de gestionnaire de paie.
Accédez à Reports & Analytics, puis sélectionnez Custom Reports dans le menu du Dashboard.
Cliquez sur New Custom Report et sélectionnez le domaine de données Payroll. Selon votre version, il peut s’appeler Pay Data ou Payroll Register.
À l’étape Field Selection, repérez et ajoutez l’identifiant unique du cas. Sélectionnez File Number ou Associate ID, puis associez-le à Pay Frequency et Pay Period Number pour créer PayrollRecordId.
Sélectionnez tous les champs de date nécessaires pour représenter les activités. Vous devez inclure Pay Period Start Date, Pay Period End Date, Check Date, Period End Date et Calculation Date. Certains champs d’audit, comme Timecard Approval Date, devront peut-être être associés depuis le module Time & Attendance s’ils ne figurent pas dans la vue principale.
Ajoutez les champs financiers et dimensionnels, notamment Gross Pay, Net Pay, Department, Cost Center et Tax Jurisdiction.
Ajoutez le bloc Audit Trail ou Field Changes à la mise en page du rapport, s’il est disponible. Il est indispensable pour enregistrer les événements manuels tels que Data Correction Performed. Si ce bloc ne peut pas être associé dans un seul rapport, créez un rapport d’audit distinct et associez-le en externe à l’aide de Employee ID et Pay Period.
Configurez des filtres pour exclure les chèques annulés et limiter la période à la fenêtre d’analyse souhaitée, par exemple les 12 derniers mois.
Accédez à l’étape Sort & Total et triez d’abord par Pay Period Start Date, puis par Associate ID, afin d’obtenir un ordre logique.
Passez à l’étape Run/Schedule. Sélectionnez Run Now pour effectuer un test, puis configurez une exécution récurrente afin d’exporter le fichier au format CSV ou Excel.
Une fois le rapport brut au format large généré, utilisez un outil ETL ou un script pour transformer les données. Vous devez dépivoter les colonnes de date afin que chaque champ de date devienne une ligne distincte du journal d’événements (Activity).
Vérifiez que le fichier CSV final contient les colonnes requises : PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime et SourceSystem, avant de l’importer dans ProcessMind.

Configuration

Type de rapport : rapport personnalisé standard
Domaine de données : Payroll / Pay Data Dictionary
Format de sortie : valeurs séparées par des virgules (CSV)
Période recommandée : 12 à 24 mois glissants pour analyser les tendances
Filtres clés : Pay Group Code (sélectionnez les groupes concernés), Company Code (en cas de plusieurs entités), statut Active ou Leave
Granularité : une ligne par employé et par période de paie dans les données brutes, puis plusieurs lignes par employé après transformation
Autorisations requises : consultation des données de paie, des pistes d’audit et création de rapports personnalisés
Paramètres régionaux : définissez le format des dates sur ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) dans les préférences utilisateur pour éviter toute ambiguïté

a Exemple de requête 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"]
        )
    }
  }
}

Étapes

Obtenez les identifiants d’API d’ADP Marketplace, notamment le Client ID, le Client Secret et le certificat client SSL (fichiers PEM et Key) associés à votre application.
Vérifiez que les autorisations de portée nécessaires sont activées pour votre application : Payroll (read), Worker (read) et Time (read).
Installez les bibliothèques Python requises avec pip : requests, pandas et pyOpenSSL, souvent nécessaire pour gérer le protocole TLS mutuel.
Configurez le script Python fourni ci-dessous avec les points de terminaison de l’API ADP et les chemins d’accès à vos fichiers d’identifiants.
Le script ouvre une session sécurisée utilisant le protocole TLS mutuel pour s’authentifier auprès du point de terminaison de jetons ADP.
Il interroge d’abord l’API Time and Labor Management pour récupérer les changements de statut des feuilles de temps sur la période concernée.
Il interroge ensuite l’API Payroll Output (payroll-v1) pour récupérer le détail des relevés de paie JSON de chaque employé.
Le script parcourt la structure JSON imbriquée pour repérer les horodatages d’événements précis, comme le calcul, l’approbation et la génération de fichiers.
Il applique une logique conditionnelle pour déduire des activités telles que Audit Exception Flagged, en vérifiant les tableaux de notifications et d’avertissements de la réponse.
Les données des sources Time et Payroll sont fusionnées à partir de AssociateOID, l’identifiant unique de l’employé dans ADP.
La liste finale des événements est convertie en DataFrame Pandas et mise en forme selon le schéma du journal d’événements de ProcessMind.
Exécutez le script pour générer le fichier CSV de sortie, puis vérifiez que les en-têtes de colonnes correspondent aux exigences avant de l’importer dans ProcessMind.

Configuration

Client ID et Secret : récupérez-les dans le portail ADP Developer pour votre application.
Certificats SSL : indiquez le chemin d’accès à vos fichiers client.pem et client.key. ADP exige le protocole TLS mutuel (mTLS) pour les communications avec l’API.
URL de base de l’API : généralement https://api.adp.com, mais elle peut varier selon l’environnement, par exemple wfn-api.adp.com.
Période : il est recommandé d’extraire les données sur une période de 3 à 6 mois par exécution, afin de respecter les limites de pagination et de délai d’attente de l’API.
Taille de page : définissez le paramètre $top (limite) sur 50 ou 100 enregistrements par requête pour optimiser le débit sans dépasser les délais d’attente.
Code de l’entreprise : filtrez par unité organisationnelle ou par Company Code si votre instance ADP héberge plusieurs entités juridiques.
AssociateOID : il s’agit de la clé principale pour associer les données Time et Payroll, distincte de l’Employee ID visible.

a Exemple de requête 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.")

Étapes

Vérifiez que les fonctionnalités d’interface du grand livre, de paie, de gestion des temps et des présences, d’audit, d’importation, de création de rapports et de services fiscaux applicables sont activées dans l’environnement concerné d’ADP Workforce Now. Assurez-vous que les autorisations nécessaires pour l’audit et les rapports de paie sont disponibles. Les noms de menus et les identifiants de transaction varient selon la configuration. Documentez les chemins applicables à l’aide de [Configure based on your system].
Configurez l’association de l’interface du grand livre pour l’entreprise, le groupe de paie, les rémunérations, les retenues, les impôts, les services et les codes de compte requis. Conservez le fichier d’interface généré ainsi que ses métadonnées de traitement. Le fichier GL est la source principale des montants de paie et des dimensions comptables, tandis que les extractions complémentaires fournissent les horodatages des événements et les éléments attestant les activités.
Extrayez les jeux de données sources pour la période sélectionnée depuis [Your table name] ou depuis l’export correspondant d’ADP Workforce Now. Les catégories de sources requises sont les événements d’audit Time & Attendance, les enregistrements Paydata, les importations d’incitations, les résultats de calcul de la paie, les résultats des retenues, les messages de validation, les enregistrements d’audit au niveau des champs, les registres préliminaires, les enregistrements de finalisation, les fichiers bancaires, les paiements, les publications de relevés de paie, les confirmations de déclarations fiscales, les ajustements rétroactifs et le fichier d’interface GL.
Remplacez chaque référence de source entre crochets dans la requête par la table, la vue, le rapport ou l’export intermédiaire réellement disponible dans l’environnement. Associez les champs sources aux champs logiques indiqués dans la requête. Ne considérez pas les horodatages déduits comme des preuves d’audit directes sans documenter la règle de déduction.
Normalisez tous les horodatages sources dans un même fuseau horaire, de préférence UTC, et convertissez les identifiants sources en valeurs textuelles cohérentes. Normalisez les noms d’activité exactement comme indiqué dans la requête. Convertissez les montants dans un type numérique cohérent et les indicateurs booléens en TRUE ou FALSE.
Exécutez la requête sur une période contrôlée, généralement de trois à six mois. Utilisez l’identifiant de fiche de paie comme clé de cas. Conservez plusieurs lignes pour un même cas si une activité se produit plusieurs fois : ProcessMind lit le journal d’événements tel quel et ne déduit pas d’événements supplémentaires.
Vérifiez la gestion des doublons, l’ordre des horodatages et la priorité des sources. La requête utilise volontairement UNION ALL afin que chaque activité extraite explicitement reste une ligne d’événement. Lorsqu’une activité ne dispose pas d’événement source direct, ne conservez l’horodatage source déduit que si la source configurée permet cette déduction et que celle-ci est documentée.
Vérifiez que les 15 noms d’activité sont présents, que les attributs requis sont renseignés lorsque la source le permet et que la période des événements correspond aux paramètres d’extraction. Rapprochez les totaux de paie et les dimensions comptables du fichier d’interface du grand livre et du registre de paie applicable.
Exportez le résultat dans un fichier CSV UTF-8 à plat ou dans un autre format de journal d’événements pris en charge par ProcessMind. Incluez les colonnes PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention et IsRetrospective. Importez le fichier dans ProcessMind en définissant PayrollRecordId comme identifiant de cas, ActivityName comme activité et EventDateTime comme horodatage de l’événement.

Configuration

Période : commencez par trois à six mois de paie clôturés. Incluez suffisamment d’historique pour couvrir les paies régulières, les ajustements, les incitations, les opérations fiscales et les corrections rétroactives. Utilisez [Start date parameter] et [End date parameter] pour les extractions incrémentielles.
Filtres sur l’entreprise et le groupe de paie : limitez l’extraction au Company Code, au Pay Group Code, à l’entité juridique et au calendrier de paie requis. Utilisez [Company filter] si l’environnement comprend plusieurs entreprises.
Périmètre des sources : incluez le fichier d’interface du grand livre ainsi que les sources complémentaires de paie, Time & Attendance, importation, audit, calcul, paiement, relevés de paie, fiscalité et ajustements. Le fichier GL seul ne permet généralement pas d’attester toutes les activités du cycle.
Filtrage des activités : utilisez exactement les 15 valeurs ActivityName de la requête. Ne regroupez pas les activités en catégories plus larges, car ProcessMind ne reconstitue pas les événements manquants.
Règles relatives aux horodatages : définissez le fuseau horaire des sources et convertissez de manière cohérente toutes les valeurs EventDateTime et LastDataUpdate. Si la traçabilité est requise, conservez l’horodatage source d’origine dans une couche intermédiaire.
Configuration des montants et de la comptabilité : vérifiez les rémunérations, les retenues, les impôts, les services, les centres de coûts et les associations de comptes dans la configuration de l’interface GL. Rapprochez GrossPayAmount de la source de calcul ou du registre de paie, sans supposer que chaque ligne GL correspond à un salaire brut.
Conservation des données d’audit : activez ou obtenez la conservation des journaux d’audit Time & Attendance, des enregistrements d’audit Paydata au niveau des champs, des messages de calcul, des enregistrements de finalisation et de paiement, ainsi que des confirmations de déclarations fiscales.
Performances : filtrez par période de paie, entreprise et groupe de paie avant d’associer les sources. Lorsque cela est possible, indexez ou partitionnez les données intermédiaires selon PayrollRecordId, la période de paie, l’horodatage de l’événement et l’identifiant du lot. Traitez les longues périodes par étapes.
Autorisations : obtenez l’accès aux données de paie, Time & Attendance, de l’interface du grand livre, d’audit, d’importation, de paiement, de relevés de paie et de services fiscaux. Les rôles, licences, chemins de menu et identifiants de transaction exacts dépendent de la configuration d’ADP Workforce Now.
Contrôle des déductions : indiquez clairement dans la documentation technique les événements déduits, notamment Payroll Record Initialized, Gross Pay Calculated, Benefits Deductions Applied et Payment Executed. Si les sources ne permettent pas de déduire un événement, excluez la ligne au lieu de fabriquer un horodatage.
Gestion des fichiers : conservez le fichier d’interface GL d’origine, les extractions sources, les paramètres d’extraction, la version de la requête et l’horodatage d’exécution à des fins de rapprochement et d’audit.

a Exemple de requête 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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