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Il Suo Template per i dati di elaborazione delle paghe

ADP Workforce Now

Attributi dell’elaborazione delle paghe (17) Attività di elaborazione delle paghe (15) Guide all'estrazione (3)

Il Suo Template per i dati di elaborazione delle paghe

Questo Template fornisce un quadro completo per mappare i cicli delle paghe in ADP Workforce Now. Descrive gli Attributi e le attività essenziali necessari per creare un Event Log strutturato, consentendoLe di identificare i colli di bottiglia e garantire la conformità in tutta l'organizzazione. Seguendo queste linee guida, può trasformare i dati grezzi del sistema in una visualizzazione chiara delle effettive operazioni aziendali.

Attributi consigliati per un'analisi dettagliata
Fasi e tappe fondamentali del processo
Best practice per l'estrazione dei dati da ADP Workforce Now

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi dell’elaborazione delle paghe

Questi campi dati consigliati forniscono il contesto necessario affinché il Suo Event Log supporti un’analisi approfondita dei cicli paghe.

5 Obbligatorio 7 Consigliato 5 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Attività ActivityName	Il nome della fase o dell'evento di processo eseguito.
Descrizione Questo attributo registra l'azione specifica eseguita all'interno del Workflow delle paghe, ad esempio «Timesheet inviato», «Retribuzione lorda calcolata» o «File per il bonifico bancario generato». È fondamentale per la mappa del processo, poiché definisce i nodi del grafo e consente di visualizzare la sequenza del Workflow. Le variazioni nella sequenza delle attività evidenziano cicli di rilavorazione e deviazioni dalla procedura operativa standard. Perché è importante Definisce il «che cosa» del processo, consentendo di visualizzare i flussi e le varianti di processo. Dove reperirlo Audit trail o log della cronologia delle transazioni in ADP Workforce Now. Esempi Timesheet inviatoPayroll Record approvatoCorrezione dei dati eseguita
	Record delle paghe PayrollRecordId	Identificativo univoco della combinazione specifica di dipendente e periodo di paga.
Descrizione Il record delle paghe funge da identificativo centrale del caso per il processo. Rappresenta una singola istanza di pagamento di un dipendente per uno specifico ciclo, ad esempio il periodo di paga 12 per il dipendente X. Nell'analisi, questo attributo raggruppa tutti gli eventi distinti, dall'invio iniziale del timesheet fino alla presentazione finale della dichiarazione fiscale, in un percorso end-to-end coerente. Consente agli analisti di monitorare la rapidità e l'accuratezza del pagamento per ogni singolo record. Perché è importante È la chiave obbligatoria del caso che collega tutti i dati degli eventi e consente di ricostruire il processo. Dove reperirlo Consultare la documentazione di ADP Workforce Now Esempi PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Timestamp dell'evento EventDateTime	La data e l'ora specifiche in cui si è verificata l'attività.
Descrizione Questo attributo registra il momento esatto in cui un'attività è stata acquisita nel sistema. Viene utilizzato per ordinare cronologicamente gli eventi e calcolare la durata tra le diverse fasi. I timestamp precisi sono fondamentali per individuare i colli di bottiglia, misurare i tempi di attraversamento, ad esempio il tempo necessario per un'approvazione, e garantire il rispetto degli accordi sui livelli di servizio per l'elaborazione delle paghe. Perché è importante Fornisce la dimensione temporale necessaria per tutte le analisi dei tempi di ciclo e delle prestazioni. Dove reperirlo Timestamp di sistema associati ai log delle transazioni. Esempi 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	Sistema di origine SourceSystem	Il sistema di riferimento da cui ha avuto origine l'evento.
Descrizione Identifica l'ambiente software da cui sono stati estratti i dati, in questo caso «ADP Workforce Now». Negli ambienti complessi, in cui i dati possono essere combinati con quelli di altri sistemi HRIS o bancari, questo campo garantisce la tracciabilità dei dati e aiuta a isolare i problemi di integrazione specifici del sistema. Perché è importante Garantisce tracciabilità e contesto, soprattutto negli ambienti di Process Mining che coinvolgono più sistemi. Dove reperirlo Codificato durante il processo ETL. Esempi ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Timestamp che indica quando il record è stato modificato l'ultima volta nel sistema di origine.
Descrizione Indica il momento dell'ultima modifica del record di dati in ADP Workforce Now. Viene utilizzato per determinare l'aggiornamento dei dati e gestire i caricamenti incrementali, assicurando che l'analisi del processo rifletta lo stato attuale dei record delle paghe. Perché è importante È fondamentale per l'estrazione incrementale dei dati e per garantire che l'analisi si basi su dati aggiornati. Dove reperirlo Consultare la documentazione di ADP Workforce Now Esempi 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	È previsto un intervento manuale IsManualIntervention	Indicatore che segnala se l'attività ha comportato l'inserimento o la correzione manuale dei dati.
Descrizione Attributo booleano derivato dal nome dell'attività o dalla fonte della transazione, ad esempio «true» se l'attività è «Correzione dei dati eseguita». Alimenta il KPI «Tasso di correzione manuale», aiutando il management a individuare dove l'automazione non è efficace e dove si concentra maggiormente l'intervento umano. Perché è importante Supporta direttamente l'analisi del livello di automazione e dell'efficienza del processo. Dove reperirlo Derivato da ActivityName o da codici di transazione specifici. Esempi truefalse
	È retrospettivo IsRetrospective	Indicatore che segnala se il record delle paghe rappresenta una rettifica relativa a un periodo passato.
Descrizione Indica se l'elaborazione riguarda il periodo corrente o la correzione di un periodo precedentemente chiuso, cioè una retribuzione retroattiva. Supporta la Dashboard «Volume delle rettifiche retrospettive», mettendo in evidenza la stabilità del processo paghe e la frequenza degli errori rilevati dopo la pubblicazione. Perché è importante Distingue tra elaborazione standard e cicli di rilavorazione o correzione. Dove reperirlo Derivato da Pay Run Type o dal confronto tra Pay Period e Current Date. Esempi truefalse
	Giurisdizione fiscale TaxJurisdictionCode	Il codice specifico della regione o dello Stato utilizzato ai fini della dichiarazione fiscale.
Descrizione Indica l'autorità fiscale o la regione principale, ad esempio CA, NY o federale, pertinente al record delle paghe. È necessario per la Dashboard «Benchmark del completamento delle dichiarazioni fiscali», che consente di individuare le regioni in cui si verificano ritardi nelle dichiarazioni previste dalla legge e di garantire la conformità alle normative locali. Perché è importante È essenziale per il monitoraggio della conformità e l'analisi delle prestazioni regionali. Dove reperirlo Profilo fiscale o tabelle delle imposte sulle paghe. Esempi US-CAUS-NYUS-TX
	Gruppo paghe PayGroupCode	Identifica lo specifico ciclo o gruppo paghe, ad esempio «USA bisettimanale».
Descrizione Segmenta i dipendenti in gruppi di elaborazione in base alla frequenza e al tipo di pagamento, ad esempio settimanale, bisettimanale o dirigenti. Viene utilizzato per filtrare l'analisi in base a cicli specifici ed è fondamentale per la Dashboard «Frequenza delle correzioni manuali dei dati», che consente di verificare se alcuni gruppi sono più soggetti a errori di altri. Perché è importante Consente di segmentare il processo in base alla frequenza di pagamento e al tipo di dipendente. Dove reperirlo Configurazione del gruppo paghe o tabelle di intestazione delle paghe. Esempi US_BiWeeklyCA_MonthlyUS_Executive
	Importo lordo GrossPayAmount	La retribuzione lorda calcolata per il record prima delle detrazioni.
Descrizione L'importo totale della retribuzione calcolato per il dipendente nello specifico periodo di paga. Sebbene non venga sempre utilizzato per l'analisi dei flussi di processo, fornisce il contesto per «ActivityAmount» e aiuta a dare priorità ai record di valore elevato nell'analisi delle eccezioni di audit o delle rettifiche retrospettive. Perché è importante Fornisce il contesto finanziario e l'entità economica del record delle paghe. Dove reperirlo Tabelle dei risultati delle paghe. Esempi 2500.005430.501200.00
	Reparto DepartmentCode	Il reparto o centro di costo associato al dipendente.
Descrizione Rappresenta l'unità organizzativa del dipendente retribuito. In ADP corrisponde spesso al «reparto di appartenenza». Questo attributo è essenziale per l'analisi «Variazione del processo per reparto», che consente all'organizzazione di confrontare i tempi di approvazione e i tassi di errore tra diverse unità aziendali. Perché è importante È fondamentale per confrontare le prestazioni tra diverse unità organizzative. Dove reperirlo Dati anagrafici principali dei dipendenti o campi del centro di costo. Esempi Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Specialista paghe PayrollSpecialistName	L'utente o l'agente di sistema responsabile dell'esecuzione dell'attività.
Descrizione Identifica la persona, ad esempio lo specialista paghe o il responsabile, oppure l'account di sistema automatizzato che ha eseguito l'attività. Questo attributo consente di alimentare la Dashboard «Prestazioni di produttività degli specialisti», contribuendo a bilanciare i carichi di lavoro e a individuare esigenze formative o colli di bottiglia causati da vincoli sulle risorse. Perché è importante Consente di analizzare le risorse, bilanciare i carichi di lavoro e verificare la segregazione dei compiti. Dove reperirlo Campi User ID o Actor nei log di audit. Esempi Jane DoeAmministratore di sistemaJohn Smith
	Centro di costo CostCenterId	Il codice del centro di costo finanziario a cui viene addebitata la retribuzione.
Descrizione Indica l'unità GL o il centro di costo specifico associato alla spesa per le paghe. Questo attributo offre una prospettiva finanziaria sul processo, consentendo all'organizzazione di correlare le inefficienze di elaborazione, come i costi di rilavorazione, a specifiche unità aziendali. Perché è importante Allinea l'analisi del processo alle strutture di rendicontazione finanziaria. Dove reperirlo Campi della distribuzione del lavoro. Esempi CC-500CC-900CC-120
	Data di fine del periodo di paga PayPeriodEndDate	La data di chiusura del ciclo di paga.
Descrizione Indica la fine del periodo per il quale il dipendente riceve la retribuzione. Viene utilizzata insieme ai timestamp degli eventi per determinare se l'elaborazione avviene secondo programma rispetto alla chiusura del periodo di paga. Perché è importante Punto di riferimento per calcolare il rispetto della pianificazione e i ritardi. Dove reperirlo Configurazione del ciclo di paga. Esempi 2023-10-152023-10-31
	ID del file bancario BankTransferFileId	Identificativo del file di pagamento generato e inviato alla banca.
Descrizione Il numero di riferimento univoco del file ACH o del bonifico generato durante l'attività «File per il bonifico bancario generato». Consente di collegare i singoli record delle paghe alla fase di esecuzione del pagamento cumulativo, abilitando l'analisi «Rapidità di erogazione e pubblicazione». Perché è importante Collega i singoli casi agli eventi di elaborazione in batch. Dove reperirlo Consultare la documentazione di ADP Workforce Now Esempi ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	ID dipendente EmployeeId	Identificativo univoco del dipendente retribuito.
Descrizione L'ID specifico del dipendente associato al record delle paghe. Mentre CaseId tiene traccia del record, Employee ID consente di analizzare nel tempo i dipendenti che inviano abitualmente timesheet in ritardo o richiedono frequenti correzioni manuali. Perché è importante Consente di analizzare i modelli comportamentali a livello di dipendente. Dove reperirlo AssociateOID o File Number in ADP. Esempi A102030000123456
	Tipo di eccezione di audit AuditExceptionType	Classificazione dell'avviso di conformità o dei dati segnalato.
Descrizione Specifica il tipo di problema rilevato durante la convalida, ad esempio «Retribuzione netta negativa» o «Codice fiscale mancante». Viene utilizzato nel monitor «Risoluzione delle eccezioni di audit» per analizzare quali tipi di errore causano i ritardi più lunghi e orientare l'analisi delle cause principali, migliorando la qualità dei dati a monte. Perché è importante Fornisce dettagli sul motivo per cui il processo è stato bloccato o segnalato. Dove reperirlo Consultare la documentazione di ADP Workforce Now Esempi Numero di previdenza sociale mancanteRetribuzione netta negativaIncongruenza nei benefit

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di elaborazione delle paghe

Queste fasi essenziali del processo e queste tappe fondamentali descrivono il ciclo di vita di un’elaborazione paghe, dall’inserimento iniziale delle ore al pagamento finale.

9 Consigliato 6 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Cedolino pubblicato	Disponibilità del cedolino digitale per il dipendente tramite il portale self-service (iPay). Di norma viene programmata in relazione alla data di pagamento.
Perché è importante Supporta il valore 'Pay Slip Publication Lead Time' e l’analisi della soddisfazione dei dipendenti. Dove reperirlo Deducibile dalle impostazioni di sistema (regola di disponibilità del cedolino) applicate al Check Date. Acquisizione Derivare dal confronto tra il campo Check Date e la regola di pubblicazione Tipo di evento inferred
	Eccezione di audit segnalata	Indica che il sistema ha rilevato una violazione delle regole di convalida, ad esempio una retribuzione netta negativa o l’assenza della giurisdizione fiscale, durante il calcolo. Viene acquisita dalla generazione dei messaggi di errore nell’output del calcolo.
Perché è importante Alimenta il Dashboard 'Audit Exception Resolution Monitor'. Volumi elevati indicano problemi di qualità dei dati a monte. Dove reperirlo Log degli errori di elaborazione Payroll o report di output 'Verify Payroll'. Acquisizione Registrato quando il sistema genera un errore di convalida Tipo di evento explicit
	File per bonifico bancario generato	Creazione tecnica del file NACHA/ACH per i depositi diretti. Di norma viene attivata subito dopo il completamento della fase 'Finalize'.
Perché è importante Monitora il valore 'Time to Bank Transfer File Generation' per garantire che i passaggi tecnici tra sistemi non ritardino i pagamenti. Dove reperirlo Log di output/report; timestamp della generazione del file 'ACH File' o 'Direct Deposit File'. Acquisizione Registrato alla creazione del file di output Tipo di evento explicit
	Pagamento eseguito	La data effettiva in cui i fondi vengono rilasciati ai dipendenti. Spesso è un evento calcolato sulla base del Check Date definito nel batch payroll.
Perché è importante Il principale risultato del processo. È essenziale per calcolare il valore 'Tax Filing Compliance Lead Time'. Dove reperirlo Storico Payroll; campo 'Check Date'. Acquisizione Derivare dal confronto tra il campo Check Date e la data di sistema Tipo di evento calculated
	Payroll Record approvato	Accettazione formale del batch payroll, che lo blocca impedendo ulteriori modifiche e autorizza il trasferimento dei fondi. È il passaggio 'Finalize' in ADP WFN.
Perché è importante La milestone definitiva che conclude la fase di elaborazione e avvia quella di erogazione. Dove reperirlo Workflow del processo Payroll; modifica dello stato del batch a 'Finalized' o 'Committed'. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Finalize Payroll' Tipo di evento explicit
	Payroll Record inizializzato	Si verifica quando il batch payroll viene creato o aperto per il ciclo, istanziando di fatto il caso payroll del dipendente. Viene dedotto dal timestamp di creazione del record Paydata nel batch attivo.
Perché è importante Definisce l’inizio della specifica finestra di calcolo payroll. Misura il valore 'Incentive Data Integration Lag' se confrontato con i timestamp delle importazioni dei dati. Dove reperirlo Modulo Payroll; timestamp di creazione dell’intestazione del batch Paydata o prima voce nella griglia Paydata. Acquisizione Confrontare il campo di stato prima e dopo la creazione del batch Tipo di evento inferred
	Retribuzione lorda calcolata	Il sistema esegue la logica necessaria per moltiplicare le ore per le tariffe e aggiungere le componenti retributive supplementari. L’evento viene dedotto dal timestamp di completamento del processo batch 'Calculate Payroll'.
Perché è importante Fase centrale dell’elaborazione. Più occorrenze indicano cicli di rilavorazione, generalmente visualizzati nel Dashboard 'Payroll Preview Loop Analysis'. Dove reperirlo Traccia di audit Payroll; ora di completamento dell’azione 'Calculate' sullo specifico Pay Group Batch. Acquisizione Derivare dal timestamp di completamento del job di calcolo Tipo di evento inferred
	Timesheet approvato	Rappresenta l’approvazione del timecard da parte del manager, che autorizza le ore per l’elaborazione payroll. È un passaggio di controllo fondamentale, che trasferisce i dati da T&A al modulo Payroll.
Perché è importante È essenziale per il Dashboard 'Timesheet Approval Cycle Times'. Individua i colli di bottiglia manageriali che mettono a rischio la tempistica di elaborazione. Dove reperirlo Traccia di audit ADP Time & Attendance; filtrare per 'Status Change' a 'Approved'. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Approve Timecard' Tipo di evento explicit
	Timesheet inviato	Indica il momento in cui un dipendente o un manager invia i dati relativi alle ore lavorate e alle presenze del periodo di pagamento. Viene acquisito esplicitamente dai log di audit del modulo Time & Attendance di ADP Workforce Now.
Perché è importante Avvia il conteggio del tempo di attraversamento del ciclo payroll. I ritardi in questa fase si ripercuotono sulle attività successive, riducendo il tempo disponibile per la convalida dei dati da parte degli specialisti payroll. Dove reperirlo Traccia di audit ADP Time & Attendance; filtrare per 'Status Change' a 'Submitted' sugli oggetti Timecard. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Submit Timecard' Tipo di evento explicit
	Adempimenti fiscali completati	Indica il completamento degli adempimenti fiscali previsti dalla legge per il periodo di pagamento. Per i clienti ADP Tax Service, corrisponde al momento in cui ADP conferma la chiusura del pacchetto di invio.
Perché è importante Monitora il rischio di conformità. I ritardi in questa fase possono comportare sanzioni. Dove reperirlo Modulo Tax; aggiornamento dello stato degli invii di fine trimestre o fine periodo. Acquisizione Richiede un’analisi del sistema Tipo di evento inferred
	Correzione dei dati eseguita	Modifica manuale della griglia Paydata eseguita da uno specialista payroll per risolvere errori o adeguare gli importi. Viene acquisita tramite la traccia di audit a livello di campo.
Perché è importante Metrica chiave per 'Manual Data Correction Frequency'. Tassi elevati di correzione suggeriscono problemi nelle automazioni. Dove reperirlo Traccia di audit della griglia Paydata; azioni 'Update' dell’utente sulle righe retributive. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Update Paydata' Tipo di evento explicit
	Dati sugli incentivi importati	Registra l’acquisizione di dati retributivi esterni, come commissioni o bonus, tramite l’utility ADP Import. Questo evento monitora il momento in cui le fonti di reddito secondarie vengono associate al record payroll.
Perché è importante È fondamentale per individuare i ritardi di integrazione. Le importazioni tardive spesso obbligano a eseguire nuovamente i calcoli e generano cicli di rilavorazione. Dove reperirlo Log di integrazione/importazione ADP; timestamp di completamento del job 'Paydata Import'. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Import Paydata' Tipo di evento explicit
	Detrazioni per benefit applicate	Applicazione delle regole relative ai benefit, come assistenza sanitaria e 401k, alla retribuzione lorda. Di norma avviene contemporaneamente al calcolo, ma è logicamente distinta ai fini dell’audit.
Perché è importante Viene correlata con 'Audit Exception Flagged' per determinare se la logica dei benefit genera errori di conformità. Dove reperirlo Deducibile dalla creazione o dall’aggiornamento delle voci di detrazione nella griglia Paydata dopo un evento di calcolo. Acquisizione Confrontare i campi delle detrazioni prima e dopo il calcolo Tipo di evento inferred
	Rettifica retroattiva registrata	Si verifica quando una correzione storica viene applicata a un record payroll chiuso, generalmente con effetto sul ciclo successivo. Identifica gli errori rilevati dopo la conclusione ufficiale del processo.
Perché è importante È fondamentale per l’analisi del 'Retrospective Adjustment Volume' e indica controlli di qualità a monte non riusciti. Dove reperirlo Storico Payroll; nuove transazioni registrate con una 'Effective Date' nel passato. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Post Adjustment' Tipo di evento explicit
	Risultato payroll visualizzato in anteprima	Generazione del registro o dei report 'Preview Payroll' per la verifica da parte degli operatori. Questo passaggio convalida i risultati del calcolo prima della finalizzazione.
Perché è importante Utilizzato nel Dashboard 'Payroll Preview Loop Analysis'. Un numero eccessivo di anteprime indica una scarsa fiducia nella qualità dei dati. Dove reperirlo Log di sistema; timestamp della generazione del report 'Preview Payroll'. Acquisizione Registrato all’esecuzione della transazione 'Generate Preview' Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all'estrazione

Come ottenere i dati da ADP Workforce Now

Passaggi

Acceda ad ADP Workforce Now con diritti di accesso da Amministratore o Payroll Practitioner.
Acceda a Reports & Analytics e selezioni Custom Reports dal menu della Dashboard.
Faccia clic su New Custom Report e selezioni il dominio dati Payroll. A seconda della versione, potrebbe essere denominato Pay Data o Payroll Register.
Nella fase Field Selection, individui e aggiunga l'identificatore univoco del caso. Selezioni File Number oppure Associate ID insieme a Pay Frequency e Pay Period Number per creare PayrollRecordId.
Selezioni tutti i campi data pertinenti necessari per mappare le attività. Deve includere Pay Period Start Date, Pay Period End Date, Check Date, Period End Date e Calculation Date. Tenga presente che alcuni campi di audit, come Timecard Approval Date, potrebbero dover essere collegati dal modulo Time & Attendance se non sono presenti nella vista principale.
Aggiunga i campi finanziari e dimensionali, tra cui Gross Pay, Net Pay, Department, Cost Center e Tax Jurisdiction.
Aggiunga il blocco Audit Trail o Field Changes al layout del report, se disponibile. È fondamentale per acquisire eventi manuali come Data Correction Performed. Se non è possibile collegarlo in un unico report, deve creare un Audit Report separato e collegarlo esternamente tramite Employee ID e Pay Period.
Configuri i filtri per escludere gli assegni annullati e limitare l'intervallo di date alla finestra di analisi desiderata, ad esempio Last 12 Months.
Acceda alla fase Sort & Total e ordini prima per Pay Period Start Date e poi per Associate ID, così da garantire un ordinamento logico dei dati.
Proceda alla fase Run/Schedule. Scelga Run Now per eseguire un test, quindi configuri una Schedule ricorrente per esportare il file in formato CSV o Excel.
Una volta generato il report grezzo in formato wide, utilizzi uno strumento ETL o uno script per trasformare i dati. Deve effettuare l'unpivot delle colonne data, in modo che ogni campo data diventi una riga separata nell'Event Log (Activity).
Verifichi che il CSV finale contenga le colonne richieste: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime e SourceSystem, prima di caricarlo in ProcessMind.

Configurazione

Tipo di report: Standard Custom Report
Dominio dati: Payroll / Pay Data Dictionary
Formato di output: Comma Separated Values (CSV)
Intervallo di date consigliato: 12-24 mesi mobili per l'analisi delle tendenze
Filtri chiave: Pay Group Code (selezioni i gruppi pertinenti), Company Code (in caso di più entità), Status impostato su Active o Leave
Granularità: una riga per Associate per Pay Period (grezza), trasformata in più righe per Associate (finale)
Autorizzazioni richieste: View Payroll Data, View Audit Trails, Create Custom Reports
Localizzazione: verifichi che i formati data siano impostati su ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) nelle preferenze utente, per evitare ambiguità

a Query di esempio sql

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

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

TRANSFORMATION_CONFIG {

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

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Passaggi

Ottenga le credenziali API di ADP Marketplace, inclusi Client ID, Client Secret e il certificato client SSL (file PEM e Key) associato alla Sua applicazione.
Verifichi che per la Sua applicazione siano abilitate le autorizzazioni necessarie: Payroll (read), Worker (read) e Time (read).
Installi le librerie Python richieste utilizzando pip: requests, pandas e pyOpenSSL, spesso necessario per la gestione del mutual TLS.
Configuri lo script Python riportato di seguito con gli endpoint API ADP e i percorsi dei file delle credenziali specifici della Sua configurazione.
Lo script inizializza una sessione sicura utilizzando il mutual TLS per autenticarsi con il Token Endpoint di ADP.
Esegue innanzitutto una query all'API Time and Labor Management per recuperare le modifiche di stato delle schede orarie relative al periodo di riferimento.
Successivamente, interroga la Payroll Output API (payroll-v1) per recuperare il Pay Statement JSON dettagliato di ogni dipendente.
Lo script analizza la complessa struttura JSON annidata per individuare i timestamp di eventi specifici, come calcolo, approvazione e generazione del file.
Applica una logica condizionale per dedurre attività come Audit Exception Flagged, verificando gli array di notifiche e avvisi nella risposta.
I dati provenienti dalle fonti Time e Payroll vengono uniti in base ad AssociateOID, l'identificatore univoco del dipendente in ADP.
L'elenco finale degli eventi viene convertito in un Pandas DataFrame e formattato secondo lo schema dell'Event Log di ProcessMind.
Esegua lo script per generare il file CSV di output e verifichi che le intestazioni delle colonne corrispondano ai requisiti prima di caricarlo in ProcessMind.

Configurazione

Client ID e Secret: li ottenga dall'ADP Developer Portal per la Sua applicazione specifica.
Certificati SSL: percorso dei file client.pem e client.key. ADP richiede il mutual TLS (mTLS) per le comunicazioni API.
URL di base dell'API: in genere https://api.adp.com, ma può variare per ambienti specifici, ad esempio wfn-api.adp.com.
Intervallo di date: la finestra di estrazione consigliata è da 3 a 6 mesi per esecuzione, per rispettare i limiti di paginazione e timeout dell'API.
Dimensione della pagina: imposti il parametro $top (limite) su 50 o 100 record per richiesta, così da ottimizzare il throughput senza raggiungere i timeout.
Company Code: filtri per Organization Unit o Company Code se l'istanza ADP ospita più entità giuridiche.
AssociateOID: è la chiave primaria per unire i dati Time e Payroll, distinta dall'Employee ID visibile.

a Query di esempio 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.")

Passaggi

Confermi che nell'ambiente di riferimento siano abilitate le funzionalità ADP Workforce Now General Ledger Interface, Payroll, Time & Attendance, audit, import, reporting e i servizi fiscali applicabili. Confermi inoltre la disponibilità delle autorizzazioni necessarie per l'audit e il reporting delle paghe. I nomi dei menu e gli identificatori delle transazioni variano in base alla configurazione; documenti quindi i percorsi applicabili utilizzando [Configure based on your system].
Configuri la mappatura della General Ledger Interface per l'azienda, il pay group, le voci retributive, le trattenute, le imposte, i reparti e i codici conto richiesti. Conservi l'output generato dall'interfaccia e i relativi metadati di elaborazione. Il file GL è la fonte principale per gli importi delle paghe e le dimensioni contabili, mentre le estrazioni di supporto forniscono i timestamp degli eventi e le evidenze delle attività.
Estragga i dataset di origine relativi al periodo selezionato da [Your table name] o dall'esportazione ADP Workforce Now corrispondente. Le categorie di origine richieste sono eventi di audit Time & Attendance, record Paydata, record di importazione degli incentivi, risultati del calcolo delle paghe, risultati delle trattenute, messaggi di convalida, record di audit a livello di campo, registri di anteprima, record di finalizzazione, record dei file bancari, record dei pagamenti, record di pubblicazione dei cedolini, conferme degli adempimenti fiscali, record delle rettifiche retroattive e output della GL interface.
Sostituisca ogni riferimento all'origine tra parentesi quadre nella query con la tabella, la vista, il report o l'esportazione temporanea effettivamente disponibile nell'ambiente. Mappi i campi di origine ai campi logici mostrati nella query. Non consideri i timestamp dedotti come evidenze dirette di audit senza documentare la regola di deduzione.
Normalizzi tutti i timestamp di origine in un unico fuso orario, preferibilmente UTC, e converta gli identificatori di origine in valori di testo coerenti. Normalizzi i nomi delle attività esattamente come elencati nella query. Converta i campi importo in un tipo numerico coerente e normalizzi gli indicatori Boolean in TRUE o FALSE.
Esegua la query su un intervallo di date controllato, in genere da tre a sei mesi. Utilizzi l'identificatore del record paghe come chiave del caso. Conservi più righe per lo stesso caso quando la stessa attività si verifica più volte, perché ProcessMind legge l'Event Log così com'è e non deduce eventi aggiuntivi.
Verifichi la gestione dei duplicati, l'ordinamento dei timestamp e la precedenza delle fonti. La query utilizza intenzionalmente UNION ALL affinché ogni attività estratta esplicitamente rimanga una riga evento. Quando un'attività non dispone di un evento diretto nella fonte, conservi il timestamp di origine dedotto e documentato solo se la fonte configurata supporta tale deduzione.
Convalidi la presenza di tutti i 15 nomi delle attività, la compilazione degli Attributi richiesti quando supportati dalla fonte e la corrispondenza dell'intervallo delle date degli eventi con i parametri di estrazione. Riconcili i totali delle paghe e le dimensioni contabili con l'output della General Ledger Interface e con il registro paghe applicabile.
Esporti il risultato come CSV flat UTF-8 o in un altro formato di Event Log supportato da ProcessMind. Includa le colonne PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention e IsRetrospective. Carichi il file in ProcessMind configurando PayrollRecordId come identificatore del caso, ActivityName come attività ed EventDateTime come timestamp dell'evento.

Configurazione

Intervallo di date: inizi con tre-sei mesi di paghe completati. Includa una cronologia sufficiente a coprire paghe ordinarie, rettifiche, incentivi, attività fiscali e correzioni retroattive. Utilizzi [Start date parameter] e [End date parameter] per l'estrazione incrementale.
Filtri per azienda e pay group: limiti l'estrazione a Company Code, Pay Group Code, entità giuridica e calendario paghe richiesti. Utilizzi [Company filter] quando l'ambiente contiene più aziende.
Ambito delle fonti: includa l'output della General Ledger Interface e le fonti di supporto relative a paghe, Time & Attendance, importazioni, audit, calcoli, pagamenti, cedolini, imposte e rettifiche. In genere il solo file GL non è sufficiente a dimostrare ogni attività del ciclo di vita.
Filtro delle attività: utilizzi gli esatti 15 valori di ActivityName presenti nella query. Non accorpi le attività in categorie più ampie, perché ProcessMind non ricava gli eventi mancanti.
Criteri per i timestamp: definisca il fuso orario di origine e converta in modo coerente tutti i valori EventDateTime e LastDataUpdate. Conservi il timestamp originale della fonte in un livello di staging se è richiesta la tracciabilità a fini di audit.
Configurazione degli importi e della contabilità: confermi le mappature di voci retributive, trattenute, imposte, reparti, centri di costo e conti nella configurazione della GL Interface. Riconcili GrossPayAmount con la fonte del calcolo delle paghe o del registro, senza presumere che ogni riga GL rappresenti la retribuzione lorda.
Conservazione degli audit: abiliti o acquisisca la conservazione dei log di audit Time & Attendance, dei record di audit Paydata a livello di campo, dei messaggi di calcolo, dei record di finalizzazione, dei record dei pagamenti e delle conferme degli adempimenti fiscali.
Prestazioni: applichi i filtri per periodo paghe, azienda e pay group prima di unire le fonti. Indicizzi o partizioni i dati di staging per PayrollRecordId, periodo paghe, timestamp dell'evento e identificatore del batch, ove supportato. Elabori gli intervalli ampi in modo incrementale.
Autorizzazioni: ottenga l'accesso ai dati di paghe, Time & Attendance, General Ledger Interface, audit, importazione, pagamenti, cedolini e servizi fiscali. Ruoli, licenze, percorsi dei menu e identificatori delle transazioni dipendono dalla configurazione di ADP Workforce Now.
Controlli sulle deduzioni: indichi chiaramente nella documentazione tecnica gli eventi Payroll Record Initialized, Gross Pay Calculated, Benefits Deductions Applied, Payment Executed e gli altri eventi dedotti. Se la fonte non supporta una deduzione, escluda la riga anziché inventare un timestamp.
Gestione dei file: conservi il file originale dell'interfaccia GL, le estrazioni di origine, i parametri di estrazione, la versione della query e il timestamp di esecuzione per le attività di riconciliazione e audit.

a Query di esempio sql

WITH
params AS (
    SELECT
        CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP) AS start_datetime,
        CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP) AS end_datetime
),

time_sheet_submitted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)) AS PayrollRecordId,
        'Time Sheet Submitted' AS ActivityName,
        CAST(t.SubmittedDateTime AS TIMESTAMP) AS EventDateTime,
        'ADP Workforce Now' AS SourceSystem,
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)) AS PayrollSpecialistName,
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)) AS DepartmentCode,
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)) AS PayGroupCode,
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)) AS GrossPayAmount,
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)) AS TaxJurisdictionCode,
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsManualIntervention,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsRetrospective
    FROM [Your time and attendance audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.SubmittedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.SubmittedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Submitted'
),

time_sheet_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Time Sheet Approved',
        CAST(t.ApprovedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your time and attendance approval table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ApprovedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ApprovedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Approved'
),

payroll_record_initialized AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Initialized',
        CAST(t.PaydataCreatedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaydataCreatedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaydataCreatedDateTime < p.end_datetime
),

incentive_data_imported AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Incentive Data Imported',
        CAST(t.ImportedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your incentive import table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ImportedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ImportedDateTime < p.end_datetime
),

gross_pay_calculated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Gross Pay Calculated',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ProcessName = 'Calculate Payroll'
),

benefits_deductions_applied AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Benefits Deductions Applied',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll deduction result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.DeductionCategory IN ('Medical', '401k')
),

audit_exception_flagged AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Audit Exception Flagged',
        CAST(t.ErrorGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation error table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ErrorGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ErrorGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

data_correction_performed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Data Correction Performed',
        CAST(t.ChangedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        TRUE,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata field level audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ChangedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ChangedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ChangeSource = 'Paydata Grid'
),

payroll_result_previewed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Result Previewed',
        CAST(t.PreviewGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll preview register table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PreviewGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PreviewGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payroll_record_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Approved',
        CAST(t.FinalizedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll finalization table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FinalizedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FinalizedDateTime < p.end_datetime
),

bank_transfer_file_generated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Bank Transfer File Generated',
        CAST(t.FileGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your bank transfer file table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FileGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FileGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payment_executed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payment Executed',
        CAST(t.PaymentDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payment execution table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaymentDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaymentDateTime < p.end_datetime
),

pay_slip_published AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Pay Slip Published',
        CAST(t.PublishedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your pay statement publication table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PublishedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PublishedDateTime < p.end_datetime
),

tax_filing_completed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Tax Filing Completed',
        CAST(t.FilingCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your tax filing confirmation table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FilingCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FilingCompletedDateTime < p.end_datetime
),

retrospective_adjustment_posted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Retrospective Adjustment Posted',
        CAST(t.AdjustmentPostedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        TRUE
    FROM [Your retrospective adjustment table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.AdjustmentPostedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.AdjustmentPostedDateTime < p.end_datetime
)

SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_submitted
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_initialized
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM incentive_data_imported
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM gross_pay_calculated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM benefits_deductions_applied
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM audit_exception_flagged
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM data_correction_performed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_result_previewed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM bank_transfer_file_generated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payment_executed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM pay_slip_published
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM tax_filing_completed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM retrospective_adjustment_posted
ORDER BY PayrollRecordId, EventDateTime, ActivityName;

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