Votre Template de Données de Traitement de la Paie

L'ID de l'Enregistrement de Paie sert d'identifiant unique de cas pour l'ensemble du processus de paie d'un seul employé sur un cycle de paie donné. Chaque ID représente un parcours, de la soumission des données de temps au paiement et au reporting.

Dans le Process Mining, cet attribut est essentiel pour assembler toutes les activités connexes en un flux de processus de bout en bout cohérent. Il permet l'analyse des temps de cycle, des variations et des goulots d'étranglement pour les enregistrements de paie individuels. Sans un ID de cas unique, il serait impossible de tracer la séquence des événements et de comprendre précisément la dynamique du processus.

C'est la clé primaire qui relie tous les événements de processus en un seul cas, rendant possible l'analyse du cycle de paie de bout en bout pour chaque enregistrement.

Généralement généré par le système de paie ou peut être créé en concaténant un identifiant d'employé et un identifiant de période de paie à partir des données de transaction de paie.

Le Nom de l'Activité décrit une action discrète effectuée au sein du cycle de vie de la paie, telle que « Données de temps approuvées », « Calcul du brut au net » ou « Paiement exécuté ». Chaque activité représente un nœud dans la carte des processus et est associée à un horodatage spécifique.

Cet attribut est fondamental pour le Process Mining car il constitue la base de la carte des processus. L'analyse de la séquence, de la fréquence et de la durée de ces activités révèle le flux de processus réel, identifie les chemins courants, met en évidence les écarts par rapport à la procédure standard et identifie les goulots d'étranglement où le processus ralentit.

Il définit les étapes de la cartographie des processus. L'analyse des activités est cruciale pour comprendre ce qui se passe, découvrir les goulots d'étranglement et identifier les boucles de retravail.

Généralement trouvé dans les journaux système, les pistes d'audit ou les champs de statut dans les tables de transactions de paie. Il peut être nécessaire de le mapper des codes d'événements techniques à des noms conviviaux.

L'Horodatage de l'Événement enregistre le moment exact où une activité a été effectuée. Ces données chronologiques sont essentielles pour ordonner correctement les événements et calculer la durée entre les différentes étapes du processus.

Dans le Process Mining, les horodatages sont utilisés pour construire la séquence d'événements pour chaque cas et pour effectuer une analyse temporelle. Cela inclut le calcul des temps de cycle entre les activités, l'identification des retards, la mesure des temps d'attente et la surveillance de la performance par rapport aux accords de niveau de service (SLA). Des horodatages précis sont la base de toute analyse de processus liée à la performance.

Cet attribut est critique pour séquencer correctement les événements et pour toutes les analyses basées sur le temps, y compris le calcul des temps de cycle, des durées et l'identification des goulots d'étranglement.

Trouvé dans les journaux d'audit du système ou comme un champ 'date de création' ou 'heure de l'événement' dans les enregistrements de transactions de paie.

L'horodatage de la Dernière Mise à Jour des Données fournit des informations sur la fraîcheur des données. Il indique la dernière fois que l'enregistrement a été modifié dans le système source ou quand il a été intégré au jeu de données pour analyse. Il est distinct de l'Horodatage de l'Événement, qui enregistre le moment où l'activité commerciale s'est réellement produite.

Cet attribut est principalement utilisé pour la gouvernance et la validation des données. Il aide à gérer les chargements de données incrémentiels et à garantir que l'analyse est basée sur des informations à jour. Bien que non typiquement utilisé pour l'analyse directe du flux de processus, il est crucial pour maintenir l'intégrité et l'actualité du jeu de données de Process Mining.

Assure la fraîcheur des données et est essentiel pour gérer les chargements de données incrémentiels, aidant à confirmer que l'analyse reflète les informations les plus récentes disponibles.

Cet horodatage est généralement généré pendant le processus d'extraction, transformation et chargement (ETL) des données ou est disponible comme champ « date de dernière modification » dans les tables du système source.

Cet attribut identifie le système source à partir duquel les données d'événement ont été enregistrées. Dans un paysage de paie moderne, les données peuvent provenir de divers systèmes, tels qu'un système de gestion des temps, un SIRH, ou le moteur de paie central lui-même.

L'analyse du système source aide à comprendre les points d'intégration et les transferts de données au sein du processus global. Il peut être utilisé pour filtrer le processus pour les événements provenant d'une application spécifique, ce qui est utile pour diagnostiquer les problèmes d'intégration ou comparer les processus gérés dans différents systèmes.

Identifie où chaque étape du processus se produit, ce qui est crucial pour comprendre la fragmentation du processus et identifier les goulots d'étranglement spécifiques au système ou les retards d'intégration.

Souvent disponible comme champ standard dans les extractions de données, ou il peut être ajouté pendant le processus d'extraction de données en fonction de l'origine des tables de données.

Le Centre de Coût est un attribut organisationnel qui lie les dépenses de paie à une partie spécifique de l'entreprise, comme « Ventes », « TI » ou « Fabrication ». C'est un élément fondamental pour le reporting financier et la comptabilité de gestion.

Utiliser le Centre de Coût comme dimension dans le Process Mining permet de segmenter et d'analyser les données de processus par unité commerciale. Cette analyse peut révéler si certains départements rencontrent plus de problèmes de paie, de retards ou de corrections manuelles que d'autres. Ces informations peuvent aider à cibler les initiatives d'amélioration des processus vers les domaines ayant le plus grand besoin ou impact.

Permet une analyse organisationnelle pour déterminer si les problèmes de paie, les retards ou les inefficacités sont concentrés dans des départements ou unités commerciales spécifiques.

Disponible dans les données de base des employés, les structures organisationnelles RH ou les tables d'affectation financière au sein du système de paie ou RH.

La Date de Fin de la Période de Paie marque la date limite pour les données de temps et de présence incluses dans une exécution de paie spécifique. C'est une date critique qui définit la période des revenus traités.

Cet attribut est utile pour l'analyse des tendances au fil du temps. En agrégeant les données basées sur la date de fin de la période de paie, les analystes peuvent suivre des KPI tels que le temps de traitement, les taux d'erreur et les corrections manuelles sur différents mois ou trimestres. Cela aide à identifier la saisonnalité, à mesurer l'impact des changements de processus au fil du temps et à surveiller la performance à long terme.

Permet l'analyse des tendances de la performance de la paie au fil du temps, aidant à identifier la saisonnalité ou à mesurer l'impact des améliorations de processus d'une période de paie à l'autre.

Un attribut standard dans les configurations de calendrier de paie et les données de transaction de paie.

Cet attribut est un indicateur vrai ou faux qui identifie les événements où un utilisateur a dû intervenir manuellement dans ce qui devrait idéalement être un processus automatisé. Cela peut inclure la saisie manuelle de données manquantes, la correction de feuilles de temps ou l'ajustement des résultats calculés.

Les corrections manuelles sont un indicateur direct d'inefficacité du processus, de risque et de mauvaise qualité des données. L'analyse de l'endroit et des raisons pour lesquelles ces interventions se produisent est fondamentale pour l'amélioration des processus. En filtrant les corrections manuelles, les organisations peuvent identifier les causes profondes du retravail, identifier les opportunités d'automatisation et mesurer le KPI de « rendement du premier passage ». Réduire les corrections manuelles conduit à un processus de paie plus efficace, précis et conforme.

Mesure directement la friction et l'inefficacité des processus. Des taux élevés de correction manuelle indiquent une mauvaise qualité des données, une automatisation défaillante et un risque de non-conformité accru.

Peut être dérivé des journaux d'audit qui suivent les modifications de données par les utilisateurs, ou de codes de transaction spécifiques qui signalent un ajustement manuel.

Un groupe de paie est un regroupement logique d'employés rémunérés selon le même calendrier, comme 'Salariés bi-hebdomadaires US' ou 'Cadres mensuels UK'. Cet attribut est utilisé pour gérer et exécuter les cycles de paie pour des segments spécifiques de la main-d'œuvre.

Dans l'analyse des processus, le filtrage par groupe de paie permet de comparer la performance et l'efficacité de différents cycles de paie. Cela peut révéler des problèmes spécifiques à un certain groupe, comme des taux de correction plus élevés pour les employés horaires hebdomadaires par rapport aux employés salariés mensuels. Cela aide également à comprendre comment les variations de processus sont corrélées avec différents calendriers de paie ou populations d'employés.

Permet une analyse comparative entre différents cycles de paie, aidant à identifier si les problèmes de processus sont spécifiques à certaines populations d'employés ou fréquences de paie.

Trouvé dans les données de base des employés ou les tables de configuration de paie, souvent étiqueté comme 'Groupe de paie', 'Zone de paie' ou un terme similaire.

Le montant de la paie brute représente le total des gains d'un employé pour une période de paie spécifique. C'est un chiffre financier clé calculé pendant le cycle de paie et qui sert de base aux calculs ultérieurs des impôts et des déductions.

Bien qu'il ne soit pas un moteur direct du flux de processus, cet attribut est précieux pour l'analyse contextuelle. Il peut être utilisé pour segmenter les cas par valeur, par exemple, pour vérifier si les enregistrements de paie de grande valeur sont traités différemment ou sont soumis à des contrôles plus rigoureux. Il est également essentiel pour l'analyse de l'impact financier, comme le calcul de la valeur totale des paiements traités avec des erreurs ou des retards.

Fournit un contexte financier au processus, permettant l'analyse de l'impact monétaire des retards, du retravail ou des exceptions, et pour la segmentation des cas par valeur.

Un champ de sortie standard de l'étape de calcul du brut au net, trouvé dans les résultats de paie ou les tables de données de transaction.

Le Nom d'Utilisateur identifie l'individu ou le système automatisé responsable de l'exécution d'une étape de processus spécifique. Il peut s'agir d'un spécialiste de la paie, d'un gestionnaire approuvant les données de temps, ou d'un compte système exécutant un calcul automatisé.

Cet attribut offre une vue du processus centrée sur l'humain ou sur le système. Il est utilisé pour analyser la répartition de la charge de travail, la performance individuelle et la productivité de l'équipe. Il peut également aider à identifier les opportunités de formation en mettant en évidence les utilisateurs qui s'écartent fréquemment du processus standard ou qui sont associés à des taux élevés de retravail. Pour les étapes automatisées, il aide à distinguer les activités pilotées par le système des activités manuelles.

Permet l'analyse de la charge de travail, de la performance des équipes et des niveaux d'automatisation. Il aide à identifier quels utilisateurs ou équipes sont impliqués dans le retravail ou les exceptions.

Généralement trouvé dans les champs « ID utilisateur », « traité par » ou « utilisateur action » dans les journaux système ou les enregistrements de transactions.

Le Type d'Exécution de Paie classe l'événement de traitement de la paie. Une exécution « régulière » fait partie du cycle standard et planifié. Une exécution « hors cycle » est un paiement non planifié pour corriger une erreur ou payer un employé licencié. D'autres types peuvent inclure des exécutions de « bonus » ou de « commissions ».

C'est une dimension puissante pour l'analyse comparative. Les paiements hors cycle sont souvent un signe d'échec du processus dans le cycle régulier et sont généralement plus coûteux et chronophages à traiter. En filtrant par type d'exécution, les organisations peuvent isoler et analyser les causes profondes de ces exceptions, mesurer leur fréquence et leur coût, et comparer l'efficacité des différents types d'exécution.

Distingue le traitement standard du traitement exceptionnel. L'analyse des exécutions hors cycle est essentielle pour comprendre les défaillances des processus et réduire les paiements coûteux et non standards.

Ces informations sont généralement disponibles dans les tables d'exécution de paie ou de traitement par lots au sein du système de paie.

Le Délai SLA est un horodatage qui représente l'engagement pour l'achèvement d'une partie critique du processus de paie, telle que la génération du fichier de virement bancaire ou l'exécution des paiements. Il sert de référence par rapport à laquelle la performance réelle est mesurée.

Cet attribut est essentiel pour surveiller et analyser la conformité aux SLA. En comparant l'horodatage d'achèvement réel d'une activité avec son Délai SLA, les organisations peuvent identifier les manquements, mesurer l'étendue des retards et gérer les risques de manière proactive. C'est un composant clé pour les dashboards liés à la performance des paiements et à la fiabilité des processus.

Définit la cible de performance, permettant de mesurer la conformité aux SLA, d'identifier les paiements tardifs et d'analyser les causes profondes des retards.

Il peut s'agir d'un champ fixe dans le système basé sur la configuration du cycle de paie ou peut être dérivé en fonction de règles métier (par exemple, Date de Fin de Période de Paie plus trois jours ouvrables).

La Juridiction Fiscale spécifie la région légale ou administrative pour laquelle les impôts doivent être calculés et versés. La complexité de la paie peut varier considérablement entre les différentes juridictions en raison de réglementations, de taux d'imposition et d'exigences de déclaration distincts.

L'analyse du processus par Juridiction Fiscale peut aider à identifier les défis régionaux. Par exemple, elle peut révéler que le traitement de la paie pour un État ou un pays particulier est constamment plus lent ou plus sujet aux erreurs. Cela pourrait indiquer un besoin d'une meilleure configuration du système pour les règles de cette juridiction, ou d'une formation supplémentaire pour les spécialistes gérant ces régions.

Permet l'analyse de la performance des processus par région géographique ou légale, aidant à identifier si la complexité ou les erreurs sont concentrées dans des juridictions spécifiques.

Cela fait partie de la configuration des informations fiscales de l'employé au sein du système de paie ou de RH.

Cet attribut catégorise la performance d'un cas par rapport à son Accord de Niveau de Service défini. Il est typiquement dérivé en comparant l'horodatage réel d'une activité jalon, comme « Fichier de virement bancaire généré », avec le « Délai SLA ».

Ceci fournit un indicateur de performance clair et immédiat qui peut être utilisé dans les dashboards et les rapports. L'analyse du Statut de Conformité SLA aide à quantifier l'ampleur des délais non respectés et permet d'approfondir les caractéristiques du processus des cas en retard par rapport aux cas à temps. C'est crucial pour identifier les causes profondes des retards et améliorer la fiabilité et la prévisibilité du processus de paie.

Fournit une mesure simple et directe de la performance par rapport aux objectifs, facilitant le reporting sur la conformité et la concentration de l'analyse sur les cas qui n'ont pas respecté les délais.

Cet attribut ne se trouve pas directement dans les systèmes sources. Il est dérivé en comparant l'horodatage d'événement d'une activité jalon avec l'attribut SlaDeadline.

Le type d'employé est un attribut des données de base RH qui catégorise la main-d'œuvre. Différents types d'employés suivent souvent des processus de paie différents, ont des exigences de données différentes et sont soumis à des réglementations différentes.

L'utilisation de cet attribut comme dimension d'analyse peut révéler des différences significatives dans la performance des processus. Par exemple, le processus pour les employés horaires peut impliquer une intégration de données de temps plus complexe et être plus sujet aux erreurs que le processus pour les employés salariés. La comparaison de KPIs tels que le temps de cycle ou le taux de correction entre différents types d'employés aide à adapter les améliorations de processus aux besoins spécifiques de chaque groupe.

Aide à segmenter le processus pour révéler les variations et les problèmes spécifiques aux différentes catégories de main-d'œuvre, tels que les employés horaires par rapport aux employés salariés.

Il s'agit d'un champ standard dans l'enregistrement principal de l'employé au sein du système de RH ou de paie.

Lorsque des audits automatisés sont exécutés pendant le processus de paie, ils peuvent signaler des enregistrements qui violent des règles prédéfinies. Cet attribut capture la catégorie de l'exception, telle que « ID fiscal manquant », « Heures supplémentaires non approuvées » ou « Anomalie de paie brute ».

L'analyse du type et de la fréquence des exceptions d'audit fournit un aperçu direct des problèmes de qualité des données et de conformité. Cette information permet aux organisations d'effectuer une analyse des causes profondes, par exemple, de déterminer si un pic d'exceptions « ID fiscal manquant » est dû à un processus d'intégration défectueux. Le suivi de ces exceptions est crucial pour le dashboard « Moniteur d'Audit et de Conformité » et pour la réduction des risques.

Fournit un moyen direct de mesurer et de catégoriser les problèmes de qualité des données et de conformité, permettant une analyse ciblée des causes profondes pour améliorer la précision et réduire les risques.

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