Votre modèle de données pour le traitement de la paie

L’horodatage de l’événement indique le moment exact où une activité a été réalisée. Ces données chronologiques sont indispensables pour remettre les événements dans le bon ordre et calculer la durée entre les différentes étapes du processus.

Dans le Process Mining, les horodatages servent à reconstituer la séquence des événements de chaque dossier et à effectuer des analyses temporelles. Ils permettent notamment de calculer les temps de cycle entre les activités, de repérer les retards, de mesurer les temps d’attente et de suivre les résultats au regard des accords de niveau de service (SLA). Des horodatages exacts sont indispensables à toute analyse des performances d’un processus.

Cet attribut est essentiel pour ordonner correctement les événements et réaliser toutes les analyses temporelles, notamment calculer les temps de cycle et les durées, et repérer les goulots d’étranglement.

Présent dans les journaux d’audit système ou dans les champs « date de création » ou « heure de l’événement » des enregistrements de transactions de paie.

L’identifiant du dossier de paie est l’identifiant de cas unique qui permet de suivre l’ensemble du processus de paie d’un salarié pour un cycle donné. Chaque identifiant correspond à un parcours allant de la soumission des données de temps jusqu’au paiement et aux déclarations.

En Process Mining, cet attribut est essentiel pour relier toutes les activités associées et reconstituer un flux de processus cohérent de bout en bout. Il permet d’analyser les temps de cycle, les variantes et les goulots d’étranglement pour chaque dossier de paie. Sans identifiant de cas unique, il serait impossible de retracer la séquence des événements et de comprendre précisément la dynamique du processus.

Il s’agit de la clé principale qui relie tous les événements du processus à un même cas et permet d’analyser le cycle de paie de bout en bout pour chaque dossier.

Généré généralement par le système de paie. Il peut aussi être créé en concaténant l’identifiant d’un employé et celui d’une période de paie à partir des données de transaction de paie.

Le nom de l’activité décrit une action précise du cycle de paie, par exemple « Données de temps approuvées », « Calcul du brut au net » ou « Paiement effectué ». Chaque activité correspond à un nœud de la cartographie du processus et est associée à un horodatage précis.

Cet attribut est fondamental pour le Process Mining, car il constitue la base de la cartographie du processus. L’analyse de l’ordre, de la fréquence et de la durée des activités révèle le déroulement réel du processus, met en évidence les parcours les plus fréquents et les écarts par rapport à la procédure standard, et permet de repérer les goulots d’étranglement qui ralentissent le processus.

Il définit les étapes de la cartographie du processus. L’analyse des activités est essentielle pour comprendre ce qui se passe, repérer les goulots d’étranglement et identifier les boucles de reprise.

Généralement présent dans les journaux système, les pistes d’audit ou les champs de statut des tables de transactions de paie. Il peut être nécessaire d’associer les codes d’événement techniques à des noms compréhensibles.

L’horodatage de la dernière mise à jour des données renseigne sur leur fraîcheur. Il indique la dernière modification de l’enregistrement dans le système source ou la dernière importation des données dans le jeu de données utilisé pour l’analyse. Il se distingue de l’horodatage de l’événement, qui indique le moment où l’activité métier a réellement eu lieu.

Cet attribut sert principalement à la gouvernance et à la validation des données. Il facilite la gestion des chargements incrémentiels et permet de vérifier que l’analyse repose sur des informations à jour. Bien qu’il ne soit généralement pas utilisé pour analyser directement le déroulement du processus, il est essentiel pour préserver l’intégrité et l’actualité du jeu de données de Process Mining.

Il permet de vérifier que les données sont à jour et facilite la gestion des chargements incrémentiels, afin de confirmer que l’analyse repose sur les informations les plus récentes disponibles.

Cet horodatage est généralement généré lors du processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), ou figure dans les tables du système source sous la forme d’un champ « date de dernière modification ».

Cet attribut indique le système source dans lequel les données d’événement ont été enregistrées. Dans un environnement de paie moderne, les données peuvent provenir de différents systèmes, comme un système de gestion des temps et des présences, un SIRH ou le moteur de paie lui-même.

L’analyse du système source aide à comprendre les points d’intégration et les transferts de données dans l’ensemble du processus. Vous pouvez filtrer les événements provenant d’une application donnée, ce qui permet de diagnostiquer des problèmes d’intégration ou de comparer des processus gérés dans différents systèmes.

Indique où se déroule chaque étape du processus, ce qui est essentiel pour comprendre sa fragmentation et repérer les goulots d’étranglement propres à un système ou les retards d’intégration.

Souvent disponible dans les extractions de données sous la forme d’un champ standard. Il peut aussi être ajouté lors de l’extraction, selon l’origine des tables de données.

Le centre de coûts est un attribut organisationnel qui rattache les dépenses de paie à une partie précise de l’entreprise, comme les ventes, l’informatique ou la production. Il constitue un élément fondamental du reporting financier et de la comptabilité de gestion.

Dans le Process Mining, le centre de coûts permet d’analyser les données du processus par unité opérationnelle. Vous pouvez ainsi déterminer si certains services rencontrent davantage de problèmes de paie, de retards ou de corrections manuelles que d’autres. Ces analyses aident à cibler les initiatives d’amélioration là où les besoins ou les effets attendus sont les plus importants.

Il permet d’analyser les résultats par service ou unité opérationnelle et de déterminer si les problèmes de paie, les retards ou les inefficacités se concentrent dans certaines parties de l’organisation.

Disponible dans les données de référence des employés, les structures organisationnelles RH ou les tables d’affectation financière du système de paie ou du SIRH.

Cet attribut indique par une valeur vraie ou fausse si un utilisateur a dû intervenir manuellement dans un processus qui devrait idéalement être automatisé. Il peut s’agir de saisir des données manquantes, de corriger des feuilles de temps ou d’ajuster des résultats calculés.

Les corrections manuelles révèlent directement des inefficacités, des risques et une mauvaise qualité des données. Comprendre où et pourquoi ces interventions ont lieu est essentiel pour améliorer le processus. En filtrant les corrections manuelles, les organisations peuvent en repérer les causes, identifier des possibilités d’automatisation et mesurer l’indicateur de rendement au premier passage (« First-Pass Yield »). Leur réduction rend le processus de paie plus efficace, plus précis et plus conforme.

Il mesure directement les difficultés et les inefficacités du processus. Un taux élevé de corrections manuelles peut révéler une mauvaise qualité des données, une automatisation défaillante et un risque accru en matière de conformité.

Peut être calculé à partir des journaux d’audit qui enregistrent les modifications apportées par les utilisateurs, ou de codes de transaction spécifiques signalant un ajustement manuel.

La date de fin de la période de paie marque la limite des données de temps et de présence prises en compte dans un cycle de paie donné. Elle définit la période de rémunération traitée.

Cet attribut permet d’analyser les tendances dans le temps. En regroupant les données selon la date de fin de période de paie, les analystes peuvent suivre des indicateurs clés, comme la durée de traitement, le taux d’erreur et le nombre de corrections manuelles, d’un mois ou d’un trimestre à l’autre. Cela aide à repérer les variations saisonnières, à mesurer les effets des changements apportés au processus et à suivre les performances dans la durée.

Il permet de suivre les performances de la paie dans le temps, de repérer les variations saisonnières et de mesurer les effets des améliorations d’un cycle de paie au suivant.

Attribut standard des calendriers de paie et des données de transaction de paie.

Un groupe de paie rassemble des employés rémunérés selon le même calendrier, par exemple « Salariés américains payés toutes les deux semaines » ou « Cadres britanniques payés mensuellement ». Cet attribut sert à gérer et à exécuter les cycles de paie pour différents segments du personnel.

Dans l’analyse des processus, le filtrage par groupe de paie permet de comparer les performances et l’efficacité des différents cycles de paie. Il peut révéler des problèmes propres à un groupe, comme un taux de correction plus élevé chez les employés rémunérés à l’heure chaque semaine que chez les salariés payés mensuellement. Il aide également à comprendre les liens entre les variations du processus, les calendriers de paie et les catégories d’employés.

Il permet de comparer les différents cycles de paie et de déterminer si les problèmes de processus concernent certaines catégories d’employés ou certaines fréquences de paie.

Présent dans les données de référence des employés ou les tables de configuration de la paie, sous un libellé tel que « groupe de paie », « zone de paie » ou équivalent.

Le montant brut de la paie correspond à la rémunération totale d’un employé pour une période donnée. Ce montant financier, calculé lors du cycle de paie, sert de base au calcul des impôts et des retenues.

Même s’il n’influence pas directement le déroulement du processus, cet attribut apporte un contexte utile à l’analyse. Il permet de répartir les dossiers selon leur montant, par exemple pour vérifier si les dossiers de paie les plus élevés suivent un traitement différent ou font l’objet de contrôles plus stricts. Il est également indispensable pour évaluer les conséquences financières, notamment calculer le montant total des paiements traités avec des erreurs ou des retards.

Il apporte un contexte financier à l’analyse du processus, permet d’évaluer les conséquences des retards, des reprises ou des exceptions, et de répartir les dossiers selon leur montant.

Champ de sortie standard de l’étape de calcul du brut au net, présent dans les résultats de paie ou les tables de transactions.

Le nom d’utilisateur identifie la personne ou le système automatisé responsable d’une étape précise du processus. Il peut s’agir d’un spécialiste de la paie, d’un responsable qui approuve les données de temps ou d’un compte système qui exécute un calcul automatisé.

Cet attribut permet d’analyser le processus du point de vue des personnes ou des systèmes. Il sert à étudier la répartition de la charge de travail, les performances individuelles et la productivité des équipes. Il peut aussi faire ressortir des besoins de formation, en identifiant les utilisateurs qui s’écartent souvent du processus standard ou sont associés à un nombre élevé de reprises. Pour les étapes automatisées, il permet de distinguer les activités effectuées par le système de celles réalisées manuellement.

Il permet d’analyser la charge de travail, les performances des équipes et le degré d’automatisation. Il aide à repérer les utilisateurs ou les équipes concernés par des reprises ou des exceptions.

Généralement présent dans les champs « identifiant utilisateur », « traité par » ou « utilisateur ayant effectué l’action » des journaux système ou des enregistrements de transactions.

Le type de cycle de paie classe l’opération de traitement de la paie. Un cycle « normal » suit le calendrier habituel. Un cycle « hors cycle » correspond à un paiement non planifié, destiné à corriger une erreur ou à rémunérer un employé dont le contrat a pris fin. D’autres types peuvent inclure les primes ou les commissions.

Cette dimension est particulièrement utile pour comparer les processus. Les paiements hors cycle signalent souvent un problème dans le cycle normal et leur traitement est généralement plus coûteux et plus long. En filtrant les données par type de cycle, les organisations peuvent isoler et analyser les causes de ces exceptions, en mesurer la fréquence et le coût, puis comparer l’efficacité des différents types de cycle.

Il distingue les traitements habituels des traitements exceptionnels. L’analyse des cycles hors cycle aide à comprendre les défaillances du processus et à réduire les paiements non standard coûteux.

Ces informations figurent généralement dans les tables de cycles de paie ou de traitement par lots du système de paie.

L’échéance du SLA indique le délai convenu pour terminer une étape essentielle du processus de paie, comme la génération du fichier de virement bancaire ou l’exécution des paiements. Elle sert de référence pour mesurer les performances réelles.

Cet attribut est essentiel au suivi du respect des SLA et à son analyse. En comparant l’horodatage réel de fin d’une activité à l’échéance du SLA, les organisations peuvent repérer les dépassements, mesurer l’ampleur des retards et gérer les risques de manière proactive. Il joue un rôle clé dans les Dashboards consacrés aux performances des paiements et à la fiabilité du processus.

Il définit l’objectif de performance et permet de mesurer le respect des SLA, de repérer les paiements en retard et d’analyser les causes des retards.

Il peut s’agir d’un champ fixe du système, défini selon la configuration du cycle de paie, ou d’une valeur calculée à partir de règles métier, par exemple la date de fin de la période de paie plus trois jours ouvrés.

La juridiction fiscale désigne la région administrative ou légale pour laquelle les impôts doivent être calculés et versés. La complexité de la paie peut varier considérablement d’une juridiction à l’autre, en raison des différences de réglementation, de taux d’imposition et d’obligations déclaratives.

L’analyse du processus par juridiction fiscale aide à repérer les difficultés propres à certaines régions. Elle peut, par exemple, montrer que le traitement de la paie est systématiquement plus lent ou plus sujet aux erreurs dans un État ou un pays donné. Cela peut indiquer qu’il faut mieux configurer le système en fonction des règles locales ou former davantage les spécialistes qui gèrent ces régions.

Il permet d’analyser les performances du processus par région géographique ou juridique et de déterminer si la complexité ou les erreurs se concentrent dans certaines juridictions.

Ces informations font partie des paramètres fiscaux de l’employé dans le système de paie ou le SIRH.

Cet attribut classe les résultats d’un dossier au regard de l’accord de niveau de service défini. Il est généralement calculé en comparant l’horodatage réel d’une activité jalon, comme « Fichier de virement bancaire généré », à l’« échéance du SLA ».

Ce statut fournit un indicateur clair et immédiat des performances, utilisable dans les Dashboards et les rapports. L’analyse du statut de conformité au SLA permet de quantifier les échéances manquées et d’examiner les caractéristiques des dossiers en retard par rapport à ceux traités à temps. Elle aide ainsi à repérer les causes des retards et à améliorer la fiabilité et la prévisibilité du processus de paie.

Il mesure directement les résultats au regard des objectifs, facilite le suivi de la conformité et permet de concentrer l’analyse sur les dossiers qui n’ont pas respecté les échéances.

Cet attribut n’est pas directement disponible dans les systèmes sources. Il est calculé en comparant l’horodatage de l’événement d’une activité jalon à l’attribut d’échéance du SLA.

Le type d’employé est un attribut issu des données de référence RH qui classe les membres du personnel. Les différentes catégories suivent souvent des processus de paie distincts, nécessitent des données différentes et sont soumises à des réglementations spécifiques.

L’utilisation de cet attribut comme dimension d’analyse peut révéler des écarts importants dans les performances du processus. Par exemple, le traitement de la paie des employés rémunérés à l’heure peut nécessiter une intégration plus complexe des données de temps et être davantage sujet aux erreurs que celui des salariés. La comparaison d’indicateurs comme le temps de cycle ou le taux de correction selon le type d’employé aide à adapter les améliorations aux besoins de chaque catégorie.

Il permet de segmenter le processus pour repérer les variations et les problèmes propres aux différentes catégories de personnel, par exemple entre les employés rémunérés à l’heure et les salariés.

Champ standard de la fiche de référence de l’employé dans le système RH ou de paie.

Lors des contrôles automatisés effectués pendant le processus de paie, certains enregistrements peuvent être signalés parce qu’ils ne respectent pas des règles prédéfinies. Cet attribut indique la catégorie de l’exception, par exemple « Identifiant fiscal manquant », « Heures supplémentaires non approuvées » ou « Anomalie du montant brut ».

L’analyse du type et de la fréquence des exceptions d’audit renseigne directement sur la qualité des données et les problèmes de conformité. Elle permet d’en rechercher les causes, par exemple pour déterminer si la hausse des exceptions liées à un identifiant fiscal manquant est due à un processus d’intégration défaillant. Le suivi de ces exceptions est essentiel au Dashboard de suivi des audits et de la conformité, ainsi qu’à la réduction des risques.

Il permet de mesurer et de classer les problèmes de qualité des données et de conformité, afin d’en rechercher les causes et d’améliorer la précision tout en réduisant les risques.

Ces données sont générées par le moteur d’audit ou de validation interne du système de paie et sont généralement stockées dans les journaux d’audit ou les rapports d’exception.