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Votre modèle de données de traitement de la paie

ADP Workforce Now

Attributs du traitement de la paie (18) Activités de traitement de la paie (15) Guides d'extraction (3)

Votre modèle de données de traitement de la paie

Ce modèle fournit un cadre complet pour la cartographie de vos cycles de paie au sein d'ADP Workforce Now. Il décrit les attributs et activités essentiels nécessaires pour construire un journal d'événements robuste, vous permettant d'identifier les goulots d'étranglement et d'assurer la conformité dans l'ensemble de votre organisation. En suivant ces directives, vous pouvez transformer les données brutes du système en une visualisation claire de vos opérations commerciales réelles.

Attributs recommandés pour une analyse détaillée
Étapes clés du processus et jalons critiques
Bonnes pratiques d'extraction pour ADP Workforce Now

Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

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Attributs du traitement de la paie

Ces champs de données recommandés fournissent le contexte nécessaire à votre journal d'événements pour permettre une analyse approfondie de vos cycles de paie.

5 Obligatoire 7 Recommandé 6 Facultatif

	Nom	Description
	Activité ActivityName	Le nom de l'étape de processus ou de l'événement effectué.
Description Cet attribut capture l'action spécifique effectuée au sein du workflow de paie, telle que 'Feuille de temps soumise', 'Salaire brut calculé' ou 'Fichier de virement bancaire généré'. Il est fondamental pour la cartographie des processus, définissant les nœuds du graphique et permettant la visualisation de la séquence du workflow. Les variations dans les séquences d'activités mettent en évidence les boucles de retravail et les écarts par rapport à la procédure opérationnelle standard. Pourquoi c'est important Il définit le 'quoi' du processus, permettant la visualisation des flux et des variantes de processus. Où obtenir Pistes d'audit ou journaux d'historique des transactions dans ADP Workforce Now. Exemples Feuille de temps soumiseEnregistrement de paie approuvéCorrection de données effectuée
	Enregistrement de paie PayrollRecordId	Identifiant unique pour la combinaison employé et période de paie spécifique.
Description L'Enregistrement de Paie agit comme l'identifiant de cas central pour le processus. Il représente une instance unique d'un employé rémunéré pour un cycle spécifique (par exemple, Période de paie 12 pour l'Employé X). En analyse, cet attribut regroupe tous les événements disparates – 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 vélocité et la précision du paiement pour chaque enregistrement individuel. Pourquoi c'est important C'est la clé de cas obligatoire qui lie toutes les données d'événement entre elles pour permettre la reconstruction du processus. Où obtenir Consulter la documentation ADP Workforce Now Exemples PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Timestamp de l'événement EventDateTime	La date et l'heure spécifiques auxquelles l'activité s'est produite.
Description Cet attribut enregistre le moment exact où une activité a été journalisée dans le système. Il est utilisé pour séquencer les événements chronologiquement et calculer les durées entre les étapes. Des horodatages précis sont essentiels pour identifier les goulots d'étranglement, mesurer les délais (par exemple, le temps d'approbation) et garantir le respect des accords de niveau de service pour le traitement de la paie. Pourquoi c'est important Il fournit la dimension temporelle requise pour toutes les analyses de temps de cycle et de performance. Où obtenir 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 de l'enregistrement dans la source.
Description Reflète l'heure de la dernière modification de l'enregistrement de données dans ADP Workforce Now. Ceci est utilisé pour déterminer la fraîcheur des données et gérer les chargements de données incrémentiels. Cela garantit que l'analyse du processus reflète l'état actuel des enregistrements de paie. Pourquoi c'est important Crucial pour l'extraction incrémentale des données et pour garantir que l'analyse est basée sur des données actuelles. Où obtenir Consulter la documentation ADP Workforce Now Exemples 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	Système source SourceSystem	Le système source où l'événement a été créé.
Description Identifie l'environnement logiciel à partir duquel les données ont été extraites, dans ce cas, 'ADP Workforce Now'. Dans des environnements complexes où les données peuvent être combinées avec d'autres systèmes RH ou bancaires, ce champ assure la traçabilité des données et aide à isoler les problèmes d'intégration spécifiques au système. Pourquoi c'est important Il assure la traçabilité et le contexte, en particulier dans les environnements de Process Mining multi-systèmes. Où obtenir Codé en dur pendant le processus ETL. Exemples ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Département DepartmentCode	Le département ou centre de coûts associé à l'employé.
Description Représente l'unité organisationnelle de l'employé payé. Chez ADP, il s'agit souvent du 'Département d'origine'. Cet attribut est essentiel pour l'analyse des 'Variances de processus départementales', permettant à l'organisation de comparer les temps d'approbation et les taux d'erreur entre les différentes unités commerciales. Pourquoi c'est important Clé pour l'analyse comparative des performances entre différentes unités organisationnelles. Où obtenir Champs des données de base des employés ou du centre de coûts. Exemples Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Est rétrospectif IsRetrospective	Indicateur signalant si cet enregistrement de paie est un ajustement pour une période passée.
Description Identifie si le traitement concerne une période actuelle ou une correction d'une période précédemment clôturée (paiement rétroactif). Ceci prend en charge le tableau de bord 'Volume d'ajustements rétrospectifs', mettant en évidence la stabilité du processus de paie et la fréquence des erreurs post-publication. Pourquoi c'est important Distingue le traitement standard des cycles de reprise/correction. Où obtenir Dérivé du type d'exécution de paie ou de la comparaison de la période de paie par rapport à la date actuelle. Exemples truefaux
	Est une intervention manuelle IsManualIntervention	Indicateur signalant si l'activité a impliqué une saisie ou une correction manuelle de données.
Description Un attribut booléen dérivé du nom de l'activité ou de la source de transaction (par exemple, vrai si l'activité est 'Correction de données effectuée'). Ceci alimente l'indicateur clé de performance (KPI) 'Taux de correction manuelle', aidant la direction à identifier où l'automatisation échoue et où l'effort humain est fortement concentré. Pourquoi c'est important Soutient directement l'analyse des taux d'automatisation et l'efficacité des processus. Où obtenir Dérivé de ActivityName ou de codes de transaction spécifiques. Exemples truefaux
	Groupe de paie PayGroupCode	Identifie le cycle de paie ou le groupe spécifique (par exemple, bihebdomadaire US).
Description Segmente les employés en groupes de traitement basés sur la fréquence et le type de paie (par exemple, Hebdomadaire, Bi-hebdomadaire, Cadre). Utilisé pour filtrer l'analyse pour des cycles spécifiques et est essentiel pour le tableau de bord 'Fréquence de correction manuelle des données' afin de voir si certains groupes sont plus sujets aux erreurs que d'autres. Pourquoi c'est important Permet la segmentation du processus par fréquence de paie et type d'employé. Où obtenir Configuration du groupe de paie ou tables d'en-tête de paie. Exemples US_BiWeeklyCA_MonthlyUS_Executive
	Juridiction fiscale TaxJurisdictionCode	Le code spécifique de la région ou de l'état à des fins de déclaration fiscale.
Description Indique l'autorité fiscale ou la région principale (par exemple, CA, NY, Fédéral) pertinente pour l'enregistrement de paie. Requis pour le tableau de bord 'Benchmarks d'achèvement des déclarations fiscales' afin d'identifier les régions qui connaissent des retards dans les déclarations légales et d'assurer la conformité avec les réglementations locales. Pourquoi c'est important Essentiel pour le suivi de la conformité et l'analyse des performances régionales. Où obtenir Profil fiscal ou tables d'impôts sur la paie. Exemples US-CAUS-NYUS-TX
	Montant du salaire brut GrossPayAmount	Le salaire brut calculé pour l'enregistrement avant déductions.
Description Le montant total de la rémunération calculé pour l'employé pour la période de paie spécifique. Bien qu'il ne soit pas toujours utilisé pour l'analyse du flux de processus, il fournit un contexte pour le 'Montant de l'activité' et aide à prioriser les enregistrements de grande valeur lors de l'analyse des exceptions d'audit ou des ajustements rétrospectifs. Pourquoi c'est important Fournit le contexte financier et l'ampleur de l'enregistrement de paie. Où obtenir Tables de résultats de paie. Exemples 2500.005430.501200.00
	Spécialiste de la paie PayrollSpecialistName	L'utilisateur ou l'agent système responsable de l'exécution de l'activité.
Description Identifie l'individu (par exemple, spécialiste de la paie, manager) ou le compte système automatisé qui a exécuté l'activité. Cet attribut permet le tableau de bord 'Performance de débit des spécialistes', aidant à équilibrer les charges de travail et à identifier les besoins en formation ou les goulots d'étranglement causés par des contraintes de ressources. Pourquoi c'est important Il permet l'analyse des ressources, l'équilibrage des charges de travail et l'audit de la ségrégation des tâches. Où obtenir Champs 'ID utilisateur' ou 'Acteur' dans les journaux d'audit. Exemples Jane DoeAdministrateur SystèmeJohn Smith
	Centre de coûts CostCenterId	Le code du centre de coûts financier imputé à la paie.
Description Indique l'unité GL ou le centre de coûts spécifique associé à la dépense de paie. Cet attribut offre une vue financière du processus, permettant à l'organisation de corréler les inefficacités de traitement (comme les coûts de reprise) avec des unités commerciales spécifiques. Pourquoi c'est important Aligner l'analyse des processus avec les structures de rapports financiers. Où obtenir Champs de répartition de la main-d'œuvre. Exemples CC-500CC-900CC-120
	Date de fin de période de paie PayPeriodEndDate	La date de clôture du cycle de paie.
Description Marque la fin de la période pour laquelle l'employé est rémunéré. Utilisé conjointement avec les horodatages d'événement pour déterminer si le traitement est effectué dans les délais prévus par rapport à la clôture de la période de paie. Pourquoi c'est important Point de référence pour le calcul du respect des délais et des retards. Où obtenir Configuration du cycle de paie. Exemples 2023-10-152023-10-31
	ID de fichier bancaire BankTransferFileId	Identifiant du fichier de paiement généré et envoyé à la banque.
Description Le numéro de référence unique pour le fichier ACH ou de virement généré lors de l'activité 'Fichier de virement bancaire généré'. Cela aide à lier les enregistrements de paie individuels à l'étape d'exécution des paiements en masse, permettant l'analyse de la 'Vitesse de décaissement et de publication'. Pourquoi c'est important Lie les cas individuels aux événements de traitement par lots. Où obtenir Consulter la documentation ADP Workforce Now Exemples ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	ID employé EmployeeId	Identifiant unique de l'employé rémunéré.
Description L'ID spécifique de l'employé associé à l'enregistrement de paie. Alors que l'ID de cas (CaseId) suit l'enregistrement, l'ID d'employé permet une analyse longitudinale des employés spécifiques qui peuvent soumettre chroniquement des feuilles de temps en retard ou nécessiter des corrections manuelles fréquentes. Pourquoi c'est important Permet l'analyse des schémas de comportement au niveau de l'employé. Où obtenir AssociateOID ou Numéro de dossier dans ADP. Exemples A102030000123456
	Temps de cycle (Jours) CycleTimeDays	La durée totale du cas du début à la fin.
Description Une métrique calculée représentant le nombre de jours entre le premier événement (par exemple, Soumission de la feuille de temps) et le dernier (par exemple, Paiement exécuté). Elle sert d'indicateur de performance de haut niveau pour le tableau de bord 'Tendances du cycle de paie de bout en bout', permettant le suivi de la vitesse et de l'efficacité globales du processus. Pourquoi c'est important Métrique de haut niveau pour la vitesse globale du processus. Où obtenir Calculé lors de la transformation des données. Exemples 3.55.02.1
	Type d'exception d'audit AuditExceptionType	Catégorisation de l'avertissement de conformité ou de données signalé.
Description Spécifie le type de problème détecté lors de la validation (par exemple, 'Salaire net négatif', 'ID fiscal manquant'). Utilisé dans le 'Moniteur de résolution des exceptions d'audit' pour analyser quels types d'erreurs causent les plus longs retards et pour guider l'analyse des causes profondes pour l'amélioration de la qualité des données en amont. Pourquoi c'est important Fournit des détails sur les raisons pour lesquelles le processus a été interrompu ou signalé. Où obtenir Consulter la documentation ADP Workforce Now Exemples Numéro de sécurité sociale manquantSalaire net négatifDésaccord sur les avantages sociaux

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de traitement de la paie

Ces étapes de processus et jalons essentiels saisissent le cycle de vie d'une exécution de paie, de la saisie initiale du temps au paiement final.

9 Recommandé 6 Facultatif

	Activité	Description
	Enregistrement de paie approuvé	L'acceptation formelle du lot de paie, le verrouillant contre toute modification ultérieure et autorisant le mouvement des fonds. Il s'agit de l'étape de 'Finalisation' dans ADP WFN.
Pourquoi c'est important Le jalon définitif marquant la fin de la phase de traitement et le début de la phase de décaissement. Où obtenir Workflow du processus de paie ; Changement de statut du lot en 'Finalisé' ou 'Validé'. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Finaliser la paie' est exécutée Type d'événement explicit
	Enregistrement de paie initialisé	Se produit lorsque le lot de paie est créé ou ouvert pour le cycle, instanciant ainsi le dossier de paie pour l'employé. Déduit de l'horodatage de création de l'enregistrement de données de paie (Paydata) dans le lot actif.
Pourquoi c'est important Établir le début de la fenêtre de calcul de paie spécifique. Mesure le 'Retard d'intégration des données d'incitation' par rapport aux horodatages d'importation de données. Où obtenir Module de paie ; Horodatage de création de l'en-tête de lot de données de paie ou première entrée dans la grille de données de paie. Capture Comparer le champ de statut avant/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 (par exemple, salaire net négatif, juridiction fiscale manquante) pendant le calcul. Capturé à partir de la génération de messages d'erreur dans le résultat du calcul.
Pourquoi c'est important Pilote pour le 'Moniteur de résolution des exceptions d'audit'. Des volumes élevés indiquent des problèmes de qualité des données en amont. Où obtenir Journal d'erreurs du traitement de la paie ou rapport de sortie 'Vérifier la paie'. Capture Enregistré lorsque le système génère une erreur de validation Type d'événement explicit
	Feuille de temps approuvée	Représente l'approbation de la feuille de temps par le responsable, autorisant les heures pour le traitement de la paie. Il s'agit d'une étape de validation cruciale qui transfère les données du module T&A vers le module de Paie.
Pourquoi c'est important Essentiel pour le tableau de bord 'Temps de cycle d'approbation des feuilles de temps'. Identifie les goulots d'étranglement managériaux qui mettent en péril le calendrier de traitement. Où obtenir Piste d'audit de temps et présence ADP ; filtre pour 'Changement de statut' à 'Approuvé'. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Approuver la feuille de temps' est exécutée Type d'événement explicit
	Feuille de temps soumise	Marque le moment où un employé ou un gestionnaire soumet les données de temps et de présence pour la période de paie. Capturé explicitement à partir des journaux d'audit du module de Temps et Présence au sein d'ADP Workforce Now.
Pourquoi c'est important Démarre le chronomètre du délai du cycle de paie. Les retards à ce niveau se répercutent en aval, réduisant le temps dont disposent les spécialistes de la paie pour valider les données. Où obtenir Piste d'audit de temps et présence ADP ; filtre pour 'Changement de statut' à 'Soumis' sur les objets de feuille de temps. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Soumettre la feuille de temps' est exécutée Type d'événement explicit
	Fiche de paie publiée	La disponibilité du relevé de paie numérique pour l'employé via le portail en libre-service (iPay). Généralement programmé par rapport à la Date de Paiement.
Pourquoi c'est important Soutient l'analyse du 'Délai de publication des fiches de paie' et de la satisfaction des employés. Où obtenir Déduit des paramètres système (règle de disponibilité du relevé de paie) appliqués à la date du chèque. Capture Dériver en comparant le champ Date du chèque à la Règle de publication Type d'événement inferred
	Fichier de virement bancaire généré	La création technique du fichier NACHA/ACH pour les virements directs. Généralement déclenchée immédiatement après l'achèvement de l'étape 'Finaliser'.
Pourquoi c'est important Surveille le 'Délai de génération du fichier de virement bancaire' pour s'assurer que les transferts techniques ne retardent pas les paiements. Où obtenir Journal des sorties/rapports ; Horodatage de la génération du fichier 'ACH' ou 'Virement bancaire direct'. Capture Enregistré lors de la création du fichier de sortie Type d'événement explicit
	Paiement effectué	La date effective à laquelle les fonds sont versés aux employés. Il s'agit souvent d'un événement calculé basé sur la Date du Chèque définie dans le lot de paie.
Pourquoi c'est important Le résultat principal du processus. Essentiel pour calculer le 'Délai de conformité de la déclaration fiscale'. Où obtenir Historique de la paie ; Champ 'Date du chèque'. Capture Dériver en comparant le champ Date du chèque à la Date système Type d'événement calculated
	Salaire brut calculé	Le système exécute la logique de multiplication des heures par les taux et d'ajout des revenus supplémentaires. Cela est déduit de l'horodatage d'achèvement du processus par lots 'Calculer la paie'.
Pourquoi c'est important Étape de traitement fondamentale. Des occurrences multiples indiquent des boucles de reprise, généralement visualisées dans l'« Analyse des boucles de prévisualisation de la paie ». Où obtenir Piste d'audit de la paie ; Heure d'achèvement de l'action 'Calculer' sur le lot de groupe de paie spécifique. Capture Dériver de l'horodatage de fin de la tâche de calcul Type d'événement inferred
	Ajustement rétrospectif enregistré	Se produit lorsqu'une correction historique est appliquée à un enregistrement de paie clos, affectant généralement le cycle suivant. Cela identifie les erreurs découvertes après la fin officielle du processus.
Pourquoi c'est important Critique pour l'analyse du 'Volume d'ajustements rétrospectifs', indiquant des contrôles de qualité en amont défaillants. Où obtenir Historique de la paie ; Nouvelles transactions enregistrées avec une 'Date d'entrée en vigueur' passée. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Publier l'ajustement' est exécutée Type d'événement explicit
	Correction de données effectuée	Une modification manuelle de la grille de données de paie exécutée par un spécialiste de la paie pour résoudre des erreurs ou ajuster des montants. Capturée via la piste d'audit au niveau du champ.
Pourquoi c'est important Métrique clé pour la 'Fréquence des corrections manuelles de données'. Des taux de correction élevés suggèrent des échecs d'automatisation. Où obtenir Piste d'audit de la grille de données de paie ; Actions d''Mise à jour' de l'utilisateur sur les lignes de paie. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Mettre à jour les données de paie' est exécutée Type d'événement explicit
	Déclaration fiscale complétée	Marque l'achèvement des déclarations fiscales obligatoires pour la période de paie. Pour les clients d'ADP Tax Service, c'est le moment où ADP confirme que le dossier de déclaration est clos.
Pourquoi c'est important Suivre le risque de conformité. Les retards ici peuvent entraîner des pénalités. Où obtenir Module fiscal ; Mise à jour du statut de déclaration de fin de trimestre ou de fin de période. Capture Nécessite une analyse du système Type d'événement inferred
	Déductions d'avantages sociaux appliquées	L'application des règles de prestations (médicales, 401k) au salaire brut. Se produit généralement simultanément avec le calcul mais est logiquement distinct à des fins d'audit.
Pourquoi c'est important Corrélé avec 'Exception d'audit signalée' pour déterminer si la logique des avantages sociaux déclenche des erreurs de conformité. Où obtenir Déduit de la création ou de la mise à jour des postes de déduction dans la grille de données de paie suite à un événement de calcul. Capture Comparer les champs de déduction avant/après le calcul Type d'événement inferred
	Données d'incitation importées	Enregistre l'ingestion de données de paie externes telles que les commissions ou les bonus via l'utilitaire d'importation ADP. Cet événement suit le moment où des sources de revenus secondaires sont attachées à l'enregistrement de paie.
Pourquoi c'est important Crucial pour identifier les retards d'intégration. Les importations tardives forcent souvent des recalculs et des boucles de reprise. Où obtenir Journaux d'intégration/importation ADP ; horodatage de succès pour la tâche 'Importation de données de paie'. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Importer les données de paie' est exécutée Type d'événement explicit
	Résultat de paie prévisualisé	La génération du registre ou des rapports de 'Prévisualisation de la paie' pour vérification humaine. Cette étape valide les résultats du calcul avant la finalisation.
Pourquoi c'est important Utilisé dans l''Analyse des boucles de prévisualisation de la paie'. Des prévisualisations excessives impliquent un manque de confiance dans les données. Où obtenir Journaux système ; Horodatage de la génération du rapport 'Prévisualisation de la paie'. Capture Enregistré lorsque la transaction 'Générer la prévisualisation' est exécutée Type d'événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment obtenir vos `données` d'ADP Workforce Now

Étapes

Connectez-vous à ADP Workforce Now avec des droits d'accès d'administrateur ou de professionnel de la paie.
Naviguez vers Rapports & Analyses et sélectionnez Rapports personnalisés dans le menu du tableau de bord.
Cliquez sur Nouveau rapport personnalisé et sélectionnez le domaine de données de paie. Selon votre version, cela peut être étiqueté comme Données de paie ou Registre de paie.
À l'étape Sélection des champs, localisez et ajoutez l'identifiant unique du cas. Sélectionnez Numéro de dossier ou ID d'associé combiné avec la Fréquence de paie et le Numéro de période de paie pour construire le PayrollRecordId.
Sélectionnez tous les champs de date pertinents requis pour mapper les activités. Vous devez inclure la Date de début de période de paie, la Date de fin de période de paie, la Date du chèque, la Date de fin de période et la Date de calcul. Notez que certains champs d'audit comme la Date d'approbation de la feuille de temps peuvent devoir être joints depuis le module de Temps et Présence s'ils ne sont pas présents dans la vue principale.
Ajoutez des champs financiers et dimensionnels, y compris le Salaire brut, le Salaire net, le Département, le Centre de coûts et la Juridiction fiscale.
Ajoutez le bloc Piste d'audit ou Modifications de champ à la mise en page du rapport si disponible. Ceci est crucial pour capturer les événements manuels comme la Correction de données effectuée. Si cela ne peut pas être joint dans un seul rapport, vous devez créer un rapport d'audit distinct et le joindre par ID d'employé et Période de paie en externe.
Configurez les filtres pour exclure les chèques annulés et restreindre la plage de dates à la fenêtre d'analyse souhaitée (par exemple, les 12 derniers mois).
Naviguez vers l'étape Trier et Totaliser et triez par Date de début de période de paie, puis par ID d'associé pour garantir que les données sont ordonnées logiquement.
Passez à l'étape Exécuter/Planifier. Choisissez Exécuter maintenant pour tester, puis configurez une Planification récurrente pour 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 dé-pivoter les colonnes de date afin que chaque champ de date devienne une ligne distincte dans le journal d'événements (Activité).
Vérifiez que le fichier CSV final contient les colonnes requises : PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime et SourceSystem avant de le télécharger sur ProcessMind.

Configuration

Type de rapport : Rapport personnalisé standard
Domaine de données : Paie / Dictionnaire des données de paie
Format de sortie : Valeurs séparées par des virgules (CSV)
Plage de dates recommandée : 12 à 24 mois glissants pour l'analyse des tendances
Filtres clés : Code de groupe de paie (sélectionnez les groupes pertinents), Code d'entreprise (si multi-entité), Statut Actif ou Congé
Granularité : Une ligne par Associé par Période de paie (Brute), transformée en plusieurs lignes par Associé (Finale)
Permissions requises : Afficher les données de paie, Afficher les pistes d'audit, Créer des rapports personnalisés
Localisation : Assurez-vous que les formats de date sont définis sur ISO 8601 (AAAA-MM-JJ HH:MM:SS) dans les préférences utilisateur pour éviter toute ambiguïté

a Exemple de requête config

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

Étapes

Obtenez les identifiants d'API ADP Marketplace, y compris l'ID client (Client ID), le secret client (Client Secret) et le certificat client SSL (fichiers PEM et Key) associés à votre application.
Vérifiez que votre application dispose des permissions de portée nécessaires activées : Paie (lecture), Travailleur (lecture) et Temps (lecture).
Installez les bibliothèques Python requises à l'aide de pip : requests, pandas et pyOpenSSL (souvent nécessaires pour la gestion du TLS mutuel).
Configurez le script Python fourni ci-dessous avec vos points de terminaison d'API ADP spécifiques et les chemins de fichiers d'identifiants.
Le script initialise une session sécurisée à l'aide du TLS mutuel pour s'authentifier auprès du point de terminaison de jeton ADP.
Il interroge d'abord l'API de gestion du temps et du travail pour récupérer les changements de statut des feuilles de temps pour la période cible.
Ensuite, il interroge l'API de sortie de paie (payroll-v1) pour récupérer les données JSON détaillées du relevé de paie pour chaque employé.
Le script itère à travers la structure JSON imbriquée complexe pour identifier les horodatages des événements spécifiques comme le calcul, l'approbation et la génération de fichiers.
Il applique une logique conditionnelle pour inférer des activités telles que 'Audit Exception Flagged' en vérifiant les tableaux de notification/avertissement dans la réponse.
Les données des sources de temps et de paie sont fusionnées en fonction de l'AssociateOID (un identifiant d'employé unique dans ADP).
La liste finale des événements est convertie en un DataFrame Pandas et formatée pour correspondre au schéma du journal d'événements ProcessMind.
Exécutez le script pour générer le fichier CSV de sortie et vérifiez que les en-têtes de colonne correspondent aux exigences avant de le télécharger sur ProcessMind.

Configuration

Client ID et Secret : Obtenez-les depuis le Portail Développeur ADP pour votre application spécifique.
Certificats SSL : Chemin vers vos fichiers client.pem et client.key. ADP exige un TLS mutuel (mTLS) pour la communication API.
URL de base de l'API : Généralement https://api.adp.com, mais peut varier pour des environnements spécifiques (par exemple, wfn-api.adp.com).
Plage de dates : La fenêtre d'extraction recommandée est de 3 à 6 mois par exécution pour respecter la pagination de l'API et les limites de délai d'attente.
Taille de page : Définissez le paramètre $top (limite) à 50 ou 100 enregistrements par requête pour optimiser le débit sans atteindre les délais d'attente.
Code d'entreprise : Filtrez par Unité d'organisation ou Code d'entreprise si votre instance ADP héberge plusieurs entités légales.
AssociateOID : Il s'agit de la clé primaire pour joindre les données de Temps et de Paie, distincte de l'ID Employé 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

Connectez-vous à ADP Workforce Now avec des droits d'accès d'administrateur ou de professionnel de la paie.
Naviguez vers Rapports & Analyses et sélectionnez Rapports personnalisés dans le menu du tableau de bord.
Cliquez sur Nouveau rapport personnalisé et sélectionnez le domaine de données de paie. Selon votre version, cela peut être étiqueté comme Données de paie ou Registre de paie.
À l'étape Sélection des champs, localisez et ajoutez l'identifiant unique du cas. Sélectionnez Numéro de dossier ou ID d'associé combiné avec la Fréquence de paie et le Numéro de période de paie pour construire le PayrollRecordId.
Sélectionnez tous les champs de date pertinents requis pour mapper les activités. Vous devez inclure la Date de début de période de paie, la Date de fin de période de paie, la Date du chèque, la Date de fin de période et la Date de calcul. Notez que certains champs d'audit comme la Date d'approbation de la feuille de temps peuvent devoir être joints depuis le module de Temps et Présence s'ils ne sont pas présents dans la vue principale.
Ajoutez des champs financiers et dimensionnels, y compris le Salaire brut, le Salaire net, le Département, le Centre de coûts et la Juridiction fiscale.
Ajoutez le bloc Piste d'audit ou Modifications de champ à la mise en page du rapport si disponible. Ceci est crucial pour capturer les événements manuels comme la Correction de données effectuée. Si cela ne peut pas être joint dans un seul rapport, vous devez créer un rapport d'audit distinct et le joindre par ID d'employé et Période de paie en externe.
Configurez les filtres pour exclure les chèques annulés et restreindre la plage de dates à la fenêtre d'analyse souhaitée (par exemple, les 12 derniers mois).
Naviguez vers l'étape Trier et Totaliser et triez par Date de début de période de paie, puis par ID d'associé pour garantir que les données sont ordonnées logiquement.
Passez à l'étape Exécuter/Planifier. Choisissez Exécuter maintenant pour tester, puis configurez une Planification récurrente pour 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 dé-pivoter les colonnes de date afin que chaque champ de date devienne une ligne distincte dans le journal d'événements (Activité).
Vérifiez que le fichier CSV final contient les colonnes requises : PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime et SourceSystem avant de le télécharger sur ProcessMind.

Configuration

Type de rapport : Rapport personnalisé standard
Domaine de données : Paie / Dictionnaire des données de paie
Format de sortie : Valeurs séparées par des virgules (CSV)
Plage de dates recommandée : 12 à 24 mois glissants pour l'analyse des tendances
Filtres clés : Code de groupe de paie (sélectionnez les groupes pertinents), Code d'entreprise (si multi-entité), Statut Actif ou Congé
Granularité : Une ligne par Associé par Période de paie (Brute), transformée en plusieurs lignes par Associé (Finale)
Permissions requises : Afficher les données de paie, Afficher les pistes d'audit, Créer des rapports personnalisés
Localisation : Assurez-vous que les formats de date sont définis sur ISO 8601 (AAAA-MM-JJ HH:MM:SS) dans les préférences utilisateur pour éviter toute ambiguïté

a Exemple de requête config

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

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