Il Suo Template Dati per l'Elaborazione delle Paghe

L'ID Record Paga serve come identificatore di caso unico per l'intero processo delle paghe di un singolo dipendente in un dato ciclo di pagamento. Ogni ID rappresenta un percorso dall'invio dei dati orari al pagamento e alla reportistica.

Nel Process Mining, questo attributo è essenziale per collegare tutte le attività correlate in un flusso di processo end-to-end coerente. Consente l'analisi dei tempi di ciclo, delle variazioni e dei colli di bottiglia per i singoli record di paga. Senza un ID caso univoco, sarebbe impossibile tracciare la sequenza degli eventi e comprendere accuratamente le dinamiche del processo.

Questa è la chiave primaria che collega tutti gli eventi di processo in un unico caso, rendendo possibile analizzare il ciclo di paghe end-to-end per ogni record.

Tipicamente generato dal sistema paghe o può essere creato concatenando un identificatore di dipendente e un identificatore di periodo di paga dai dati delle transazioni delle paghe.

Il Nome dell'Attività descrive un'azione discreta eseguita all'interno del ciclo di vita delle paghe, come 'Dati Orari Approvati', 'Calcolo Lordo-Netto Eseguito' o 'Pagamento Eseguito'. Ogni attività rappresenta un nodo nella mappa di processo ed è associata a un timestamp specifico.

Questo attributo è fondamentale per il Process Mining in quanto costituisce la base della mappa di processo. L'analisi della sequenza, frequenza e durata di queste attività rivela il flusso di processo effettivo, identifica i percorsi comuni, evidenzia le deviazioni dalla procedura standard e individua i colli di bottiglia dove il processo rallenta.

Definisce i passaggi nella mappa di processo. Analizzare le attività è cruciale per comprendere cosa sta accadendo, scoprire colli di bottiglia e identificare cicli di rilavorazione.

Solitamente trovato nei log di sistema, nei registri di audit o nei campi di stato all'interno delle tabelle di transazione delle paghe. Potrebbe essere necessario mapparlo da codici evento tecnici a nomi più user-friendly.

Il Timestamp dell'Evento registra il momento esatto in cui un'attività è stata eseguita. Questo dato cronologico è essenziale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare la durata tra i diversi passaggi del processo.

Nel Process Mining, i timestamp sono utilizzati per costruire la sequenza degli eventi per ogni caso e per eseguire analisi temporali. Questo include il calcolo dei tempi di ciclo tra le attività, l'identificazione dei ritardi, la misurazione dei tempi di attesa e il monitoraggio delle prestazioni rispetto agli accordi sul livello di servizio (SLA). Timestamp accurati sono la base di qualsiasi analisi di processo legata alle prestazioni.

Questo attributo è critico per la corretta sequenza degli eventi e per tutte le analisi basate sul tempo, inclusi il calcolo dei tempi di ciclo, delle durate e l'identificazione dei colli di bottiglia.

Trovato nei log di audit di sistema o come campo 'data di creazione' o 'ora evento' nei record delle transazioni salariali.

Questo attributo identifica il sistema sorgente da cui sono stati registrati i dati dell'evento. In un panorama moderno delle paghe, i dati possono provenire da vari sistemi, come un sistema di Rilevazione Presenze, un HRIS o il motore di calcolo delle paghe stesso.

L'analisi del sistema sorgente aiuta a comprendere i punti di integrazione e i passaggi di dati all'interno del processo complessivo. Può essere utilizzata per filtrare il processo per eventi originati da una specifica applicazione, il che è utile per diagnosticare problemi di integrazione o confrontare processi gestiti in sistemi diversi.

Identifica dove si verifica ogni passaggio del processo, il che è cruciale per comprendere la frammentazione del processo e identificare colli di bottiglia specifici del sistema o ritardi di integrazione.

Spesso disponibile come campo standard negli estratti di dati, o può essere aggiunto durante il processo di estrazione dei dati in base all'origine delle tabelle dei dati.

Il Timestamp dell'Ultimo Aggiornamento Dati fornisce informazioni sulla freschezza dei dati. Indica l'ultima volta che il record è stato modificato nel sistema sorgente o quando è stato estratto nel dataset per l'analisi. Questo è distinto dal Timestamp dell'Evento, che registra quando l'attività aziendale è effettivamente avvenuta.

Questo attributo è principalmente utilizzato per la data governance e la validazione. Aiuta a gestire i carichi di dati incrementali e a garantire che l'analisi sia basata su informazioni aggiornate. Anche se non tipicamente usato per l'analisi diretta del flusso di processo, è cruciale per mantenere l'integrità e la tempestività del dataset di Process Mining.

Garantisce l'aggiornamento dei dati ed è essenziale per la gestione dei caricamenti incrementali, contribuendo a confermare che l'analisi riflette le informazioni più recenti disponibili.

Questo timestamp è tipicamente generato durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o è disponibile come campo 'data ultima modifica' nelle tabelle del sistema sorgente.

Il Centro di Costo è un attributo organizzativo che collega le spese per le paghe a una specifica parte dell'azienda, come 'Vendite', 'IT' o 'Produzione'. È un elemento fondamentale per il reporting finanziario e la contabilità gestionale.

Utilizzare il Centro di Costo come dimensione nel Process Mining consente di segmentare e analizzare i dati del processo per unità di business. Questa analisi può rivelare se certi reparti riscontrano più problemi legati alle paghe, ritardi o correzioni manuali rispetto ad altri. Questi insight possono aiutare a indirizzare le iniziative di miglioramento dei processi verso le aree con il maggiore bisogno o impatto.

Consente un'analisi organizzativa per determinare se problemi, ritardi o inefficienze nella gestione delle paghe sono concentrati in specifici dipartimenti o unità aziendali.

Disponibile nei dati anagrafici dei dipendenti, nelle strutture organizzative HR o nelle tabelle di assegnazione finanziaria all'interno del sistema paghe o HR.

La Data di Fine Periodo di Paga segna la data limite per i dati di rilevazione presenze inclusi in una specifica esecuzione delle paghe. È una data critica che definisce l'arco temporale dei guadagni in elaborazione.

Questo attributo è utile per l'analisi delle tendenze nel tempo. Aggregando i dati in base alla data di fine periodo di paga, gli analisti possono monitorare KPI come tempi di elaborazione, tassi di errore e correzioni manuali attraverso diversi mesi o trimestri. Questo aiuta a identificare la stagionalità, misurare l'impatto dei cambiamenti di processo nel tempo e monitorare le prestazioni a lungo termine.

Consente l'analisi delle tendenze delle performance delle paghe nel tempo, aiutando a identificare la stagionalità o a misurare l'impatto dei miglioramenti del processo da un periodo di paga all'altro.

Un attributo standard nelle configurazioni del calendario paghe e nei dati delle transazioni salariali.

Questo attributo è un flag vero o falso che identifica gli eventi in cui un utente ha dovuto intervenire manualmente in quello che idealmente dovrebbe essere un processo automatizzato. Questo può includere l'inserimento manuale di dati mancanti, la correzione di fogli presenze o l'adeguamento dei risultati calcolati.

Le correzioni manuali sono un indicatore diretto di inefficienza del processo, rischio e scarsa qualità dei dati. Analizzare dove e perché si verificano questi interventi è fondamentale per il miglioramento del processo. Filtrando per le correzioni manuali, le organizzazioni possono individuare le cause profonde della rilavorazione, identificare opportunità di automazione e misurare il KPI 'First-Pass Yield'. La riduzione delle correzioni manuali porta a un processo delle paghe più efficiente, accurato e conforme.

Misura direttamente l'attrito e l'inefficienza del processo. Elevati tassi di correzione manuale indicano scarsa qualità dei dati, automazione interrotta e aumentato rischio di conformità.

Può essere derivato dai log di audit che tracciano le modifiche ai dati da parte degli utenti, o da codici di transazione specifici che indicano un aggiustamento manuale.

Un Gruppo di Paga (Pay Group) è una raccolta logica di dipendenti che vengono pagati secondo lo stesso calendario, come 'Salariati Bisettimanali USA' o 'Dirigenti Mensili UK'. Questo attributo è utilizzato per gestire ed eseguire le elaborazioni paghe per specifici segmenti della forza lavoro.\n\nNell'analisi dei processi, il filtraggio per Gruppo di Paga consente di confrontare le performance e l'efficienza dei diversi cicli di elaborazione paghe. Ciò può rivelare problemi specifici di un determinato gruppo, come tassi di correzione più elevati per i dipendenti orari settimanali rispetto a quelli salariati mensili. Aiuta anche a comprendere come le variazioni di processo si correlano con diversi calendari di paga o popolazioni di dipendenti.

Consente un'analisi comparativa tra diversi cicli di elaborazione paghe, aiutando a identificare se i problemi di processo sono specifici di determinate popolazioni di dipendenti o frequenze di pagamento.

Trovato nei dati anagrafici dei dipendenti o nelle tabelle di configurazione delle paghe, spesso etichettato come 'Gruppo di Paga' (Pay Group), 'Area Paghe', o un termine simile.

L'Importo Lordo della Paga rappresenta il guadagno totale di un dipendente per un periodo di paga specifico. È una cifra finanziaria chiave calcolata durante l'elaborazione paghe e serve come base per i successivi calcoli di tasse e deduzioni.\n\nSebbene non sia un motore diretto del flusso di processo, questo attributo è prezioso per l'analisi contestuale. Può essere utilizzato per segmentare i case per valore, ad esempio, per verificare se i record di paga di alto valore sono elaborati in modo diverso o sono soggetti a controlli più rigorosi. È anche essenziale per l'analisi dell'impatto finanziario, come il calcolo del valore totale dei pagamenti elaborati con errori o ritardi.

Fornisce contesto finanziario al processo, consentendo l'analisi dell'impatto monetario di ritardi, rilavorazioni o eccezioni, e per segmentare i case per valore.

Un campo di output standard dal passaggio di calcolo lordo-netto, presente nei risultati delle paghe o nelle tabelle dati delle transazioni.

Il Nome Utente identifica l'individuo o il sistema automatizzato responsabile dell'esecuzione di una specifica fase del processo. Questo potrebbe essere uno specialista delle paghe, un manager che approva i dati orari o un account di sistema che esegue un calcolo automatizzato.

Questo attributo fornisce una visione del processo centrata sull'uomo o sul sistema. È utilizzato per analizzare la distribuzione del carico di lavoro, le prestazioni individuali e la produttività del team. Può anche aiutare a identificare opportunità di formazione evidenziando gli utenti che deviano frequentemente dal processo standard o sono associati a tassi elevati di rilavorazione. Per le fasi automatizzate, aiuta a distinguere tra attività guidate dal sistema e manuali.

Consente l'analisi del carico di lavoro, delle performance del team e dei livelli di automazione. Aiuta a identificare quali utenti o team sono coinvolti in rilavorazioni o eccezioni.

Tipicamente trovato nei campi 'ID utente', 'elaborato da' o 'utente azione' nei log di sistema o nei record di transazione.

Il Tipo di Esecuzione delle Paghe classifica l'evento di elaborazione delle paghe. Un'esecuzione 'Regolare' fa parte del ciclo standard e programmato. Un'esecuzione 'Fuori Ciclo' è un pagamento non programmato per correggere un errore o pagare un dipendente cessato. Altri tipi potrebbero includere esecuzioni di 'Bonus' o 'Commissioni'.

Questa è una dimensione potente per l'analisi comparativa. I pagamenti fuori ciclo sono spesso un segnale di fallimento del processo nel ciclo regolare e sono tipicamente più costosi e dispendiosi in termini di tempo da elaborare. Filtrando per tipo di esecuzione, le organizzazioni possono isolare e analizzare le cause profonde di queste eccezioni, misurare la loro frequenza e costo e confrontare l'efficienza dei diversi tipi di esecuzione.

Distingue tra elaborazione standard ed eccezionale. L'analisi delle elaborazioni fuori ciclo è fondamentale per comprendere i fallimenti del processo e ridurre i pagamenti costosi e non standard.

Queste informazioni sono tipicamente disponibili nelle tabelle di esecuzione delle paghe o di elaborazione batch all'interno del sistema paghe.

La Giurisdizione Fiscale specifica la regione legale o amministrativa per la quale le imposte devono essere calcolate e versate. La complessità delle paghe può variare significativamente tra diverse giurisdizioni a causa di diverse normative, aliquote fiscali e requisiti di deposito.

Analizzare il processo per Giurisdizione Fiscale può aiutare a identificare sfide regionali. Ad esempio, potrebbe rivelare che l'elaborazione delle paghe per un determinato stato o paese è costantemente più lenta o più soggetta a errori. Questo potrebbe indicare la necessità di una migliore configurazione del sistema per le regole di quella giurisdizione, o di formazione aggiuntiva per gli specialisti che gestiscono tali regioni.

Consente l'analisi delle performance del processo per regione geografica o legale, aiutando a identificare se complessità o errori sono concentrati in specifiche giurisdizioni.

Questo fa parte della configurazione delle informazioni fiscali del dipendente all'interno del sistema paghe o HR.

La Scadenza SLA è un timestamp che rappresenta l'impegno per il completamento di una parte critica del processo delle paghe, come la generazione del file di bonifico bancario o l'esecuzione dei pagamenti. Serve come benchmark rispetto al quale vengono misurate le prestazioni effettive.

Questo attributo è essenziale per monitorare e analizzare la conformità agli SLA. Confrontando il timestamp di completamento effettivo di un'attività con la sua Scadenza SLA, le organizzazioni possono identificare le violazioni, misurare l'entità dei ritardi e gestire proattivamente i rischi. È un componente chiave per i dashboard relativi alle prestazioni di pagamento e all'affidabilità del processo.

Definisce l'obiettivo di performance, rendendo possibile misurare la conformità agli SLA, identificare i pagamenti in ritardo e analizzare le cause alla base dei ritardi.

Questo può essere un campo fisso nel sistema basato sulla configurazione del ciclo di pagamento o può essere derivato in base a regole di business (ad esempio, Data di Fine Periodo di Paga più tre giorni lavorativi).

Questo attributo classifica la performance di un caso rispetto al suo Accordo sul Livello di Servizio definito. È tipicamente derivato confrontando il timestamp effettivo di un'attività milestone, come 'File di Bonifico Bancario Generato', con la 'Scadenza SLA'.

Questo fornisce un indicatore di performance chiaro e immediato che può essere utilizzato in dashboard e report. L'analisi dello Stato di Conformità SLA aiuta a quantificare l'entità dei mancati rispetto delle scadenze e consente di approfondire le caratteristiche di processo dei casi in ritardo rispetto ai casi puntuali. Questo è cruciale per identificare le cause profonde dei ritardi e migliorare l'affidabilità e la prevedibilità del processo delle paghe.

Fornisce una misura semplice e diretta delle performance rispetto agli obiettivi, rendendo facile la reportistica sulla conformità e focalizzando l'analisi sui case che non hanno rispettato le scadenze.

Questo attributo non si trova direttamente nei sistemi sorgente. È derivato confrontando l'EventTimestamp di un'attività milestone con l'attributo SlaDeadline.

Il Tipo di Dipendente è un attributo dai dati anagrafici HR che categorizza la forza lavoro. Diversi tipi di dipendenti spesso seguono processi di gestione delle paghe differenti, hanno requisiti di dati diversi e sono soggetti a regolamentazioni diverse.\n\nL'utilizzo di questo attributo come dimensione per l'analisi può rivelare differenze significative nelle performance del processo. Ad esempio, il processo per i dipendenti orari può comportare un'integrazione più complessa dei dati orari ed essere più incline a errori rispetto al processo per i dipendenti salariati. Confrontare KPI come il tempo di ciclo o il tasso di correzione tra diversi tipi di dipendenti aiuta a personalizzare i miglioramenti del processo alle esigenze specifiche di ogni gruppo.

Aiuta a segmentare il processo per rivelare variazioni e problemi specifici a diverse categorie di forza lavoro, come dipendenti orari rispetto a quelli salariati.

Questo è un campo standard nel record anagrafico del dipendente all'interno del sistema HR o paghe.

Quando gli audit automatizzati vengono eseguiti durante il processo delle paghe, possono segnalare record che violano regole predefinite. Questo attributo cattura la categoria dell'eccezione, come 'ID Fiscale Mancante', 'Straordinario Non Approvato' o 'Anomalia Retribuzione Lorda'.

L'analisi del tipo e della frequenza delle eccezioni di audit fornisce un insight diretto sulla qualità dei dati e sui problemi di conformità. Questa informazione consente alle organizzazioni di eseguire analisi delle cause profonde, ad esempio, determinare se un picco di eccezioni 'ID Fiscale Mancante' è dovuto a un processo di onboarding difettoso. Il monitoraggio di queste eccezioni è cruciale per la dashboard 'Audit e Monitoraggio Conformità' e per la riduzione del rischio.

Fornisce un modo diretto per misurare e categorizzare la qualità dei dati e i problemi di conformità, consentendo un'analisi mirata delle cause alla base per migliorare l'accuratezza e ridurre il rischio.

Questi dati sono generati dal motore di audit interno o di validazione del sistema paghe e sono tipicamente memorizzati nei log di audit o nei report delle eccezioni.