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給与処理データテンプレート

UKG Pro

給与計算処理の属性 (19) 給与計算処理のアクティビティ (15) 抽出ガイド (2)

給与処理データテンプレート

このテンプレートは、UKG Pro内の給与処理サイクルをマッピングし、具体的な改善案を得るための構成基盤です。詳細な分析に必要な属性、監視すべき具体的なプロセス手順、システム環境から情報を収集する方法をまとめています。データをこのテンプレートに合わせることで、非効率な箇所を正確に特定し、給与処理のコンプライアンスを確保できます。

給与分析に必要な標準化データ属性
UKG Proで追跡すべき主要なプロセスの節目
システム連携のための技術的な抽出ガイド

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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給与計算処理の属性

この表では、給与計算プロセスを分析するための詳細なイベントログを作成する際に必要な推奨データ項目とコンテキストメタデータを示します。

5 必須 11 推奨 3 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	給与プロセスで実行される具体的なイベントまたはステップです。
説明この属性には、給与ワークフロー内で発生するステップの名称を記録します。例として、Time Sheet Submitted、Gross Pay Calculated、Payment Executedなどがあります。プロセスマップ上の流れを定義する項目です。通常は、UKG Pro環境の監査ログ、システムステータス変更テーブル、またはタイムスタンプ付きのトランザクション更新から抽出します。プロセスグラフで読みやすく表示できるよう、データ変換時に一貫した命名規則を適用します。重要な理由プロセスマップのノードを定義する必須のActivity属性です。入手先システム監査ログ、ワークフロー履歴、またはトランザクションのタイムスタンプ列例タイムシート提出総支給額計算支払い実行
	ソースシステム SourceSystem	データの正式な記録元となるシステムです。
説明この属性は、データレコードの発生元を識別します。このケースでは、値をUKG Proに固定します。複数のインスタンスがある場合は、特定のインスタンス名を設定します。給与データとERPの総勘定元帳データを組み合わせるような、複数システムにまたがるプロセスマイニングでは欠かせません。給与プラットフォーム内で発生したステップだけを表示するのか、外部の勤怠管理システムから統合されたステップも含めるのかを、分析担当者がフィルタリングできるようにします。重要な理由データの系譜管理と複数システム分析に必要な必須属性です。入手先固定値またはシステム設定テーブル例 UKG ProUltiPro Legacy勤怠管理システム
	タイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した日時です。
説明この属性には、アクティビティが実行された正確な時刻を記録します。イベントを正しい順序に並べ、ステップ間の所要時間を計算するために欠かせません。短時間に連続して実行される自動処理を区別するため、高精度のタイムスタンプが推奨されます。給与プロセスでは、Cycle Time DistributionとSLA Complianceのダッシュボード分析に使用します。正確なタイムスタンプがなければ、Gross to Netの計算速度やTime Sheet Approvalsの遅延を測定できません。重要な理由イベントの順序付けに必要な必須のStartTime属性です。入手先トランザクションのステータス変更に関連付けられた日付／時刻列例 2023-10-01T09:15:00Z2023-10-01T14:30:45Z2023-10-03T08:00:00Z
	最終更新日 LastUpdateDate	データ行が最後に変更された日時です。
説明この属性は、データベース内のレコードが最後に変更された日時を示します。イベントのタイムスタンプと似ていますが、増分データの読み込みとデータ整合性の確認に使用します。給与担当者による遅れて行われた調整や遡及修正も取り込み、プロセスマイニングモデルを給与レコードの最新状態に保ちます。重要な理由増分データの更新に必要な必須属性です。入手先 LastModifiedDateなどのシステムメタデータ列例 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T09:00:00Z
	給与レコード PayrollRecordId	特定の給与期間における特定の従業員を識別する一意の識別子です。
説明 Payroll Recordは、プロセスマイニング分析における中心的なケース識別子です。概念上は、Employee IDとPay Period End Date（またはPay Groupのインスタンス）を組み合わせて作成します。これにより、従業員ごとの給与計算サイクルを個別のケースとして扱い、時間の経過に伴う繰り返しプロセスを分析できます。 UKG Proでは通常、Payroll Headerテーブルまたは同様のトランザクションレコードから作成した複合キーです。このIDでグループ化すると、タイムシートの提出から最終支払い、税務申告までの一連の流れを再構成できます。重要な理由すべての給与アクティビティをまとめ、1つのプロセスインスタンスとして扱うために必須のCase IDです。入手先 UKG ProのPayroll HeaderまたはEmployee Pay Historyテーブルから取得します例 EMP001-20231015EMP492-20231031EMP883-20231115
	SLA期限 SlaProcessingDeadline	支払い処理を完了する目標日時です。
説明この属性は、銀行振込を予定どおりに行うために給与プロセスを完了すべき社内または社外の期限を定義します。SLA Compliance and Deadline Monitorダッシュボードの中心となる属性です。実際のPayment Executedのタイムスタンプとこの期限を比較することで、期限内処理率を計算し、リスクのあるレコードに優先的に対応できます。重要な理由 SLAの遵守状況を計算するための基準点です。入手先給与カレンダー、または給与支払日から銀行処理日数を差し引いて算出例 2023-10-13T16:00:00Z2023-10-28T16:00:00Z
	SLA違反の有無 IsSlaBreached	期限後に支払いが実行されたかどうかを示すフラグです。
説明このブール属性は、「Payment Executed」のタイムスタンプと「SLA Deadline」を比較して算出する指標です。Payroll SLA Adherence Rate KPIを直接決定します。あらかじめ算出しておくことで、問題のあるケースだけをダッシュボードですぐに絞り込めます。期限を守れなかった原因の根本分析にも役立ちます。重要な理由コンプライアンス監視に使用するKPIの算出項目です。入手先算出式：PaymentTime > SlaDeadline 例 truefalse
	オフサイクルかどうか IsOffCycle	給与処理が標準スケジュール外で実行されたかどうかを示すフラグです。
説明このブール属性は、給与レコードがオフサイクル処理に該当するかどうかを示します。Off Cycle Payroll Volume KPIの計算に使用します。オフサイクル処理は通常、コストが高く、手作業も多くなります。Process Variant Path Analysisダッシュボードをこのフラグでフィルタリングすると、エラー修正や臨時支払いで選択された標準外の経路を確認できます。重要な理由プロセスの逸脱と手戻りを分析するための主要なフィルターです。入手先 Payroll Headerの「Check Date」と「Period End Date」のロジック例 truefalse
	原価センター CostCenter	財務配賦に使用する原価センターコードです。
説明 Cost Center属性は、給与費用を総勘定元帳のどこに配賦するかを定義します。Departmentと似ていますが、より細かな財務上の視点を提供することが多い項目です。 Time Tracking Approval Performanceダッシュボードでは、特定の原価センターで承認階層に時間がかかっていないかを確認するために使用します。また、Gross to Netの計算段階で給与費用が正しい財務区分に計上されているかの検証にも役立ちます。重要な理由財務分析を支援し、予算単位ごとのボトルネックを特定します。入手先 Employee JobまたはAllocationテーブル例 CC-5001CC-9002間接費-全社
	監査例外の有無 HasAuditException	監査例外が発生したかどうかを示すフラグです。
説明このブール属性は、対象ケースでAudit Exception Flaggedアクティビティが一度でも発生したかどうかを示します。First Pass Payroll Accuracy Rate KPIを支援します。分析担当者は、介入が不要だった「クリーン」なケースと、対応が必要だったケースをすばやく分けられます。これにより、Audit Exception and Correction Trendsダッシュボードで手戻りの原因を分析しやすくなります。重要な理由対応が必要なケースを特定します。入手先「Audit Exception Flagged」アクティビティの存在から算出例 truefalse
	税務管轄 TaxJurisdiction	税務申告の主な州または地域です。
説明この属性は、給与レコードに関連付けられた主な税務管轄を識別します。Multi State Tax Filing Timelinesダッシュボードに欠かせない項目です。税務管轄別にプロセスの流れを分析すると、特定の州で申告完了までの時間が継続的に長くなっていないか、または複数の州で勤務する従業員が単一州の従業員より多くの監査例外を引き起こしていないかを、コンプライアンス担当者が確認できます。重要な理由コンプライアンスの監視と地域別分析に欠かせません。入手先 Tax LocationまたはEmployee Taxテーブル例 CANYTX
	給与グループ PayGroup	給与処理のために従業員を論理的にまとめたグループです。
説明 Pay Groupは、従業員グループの給与計算頻度（週次、隔週など）と処理ルールを決める、UKG Proの基本設定です。主要なバッチ識別子として機能します。 Payroll Cycle Time Distributionダッシュボードで重要な属性です。Executive PayrollとHourly Plant Workersなど、異なるグループ間で処理パフォーマンスを比較し、特定の設定が全体的な遅延を引き起こしていないかを確認できます。重要な理由給与パフォーマンスをグループ化して比較するための主要な分析軸です。入手先 Payroll HeaderまたはPay Group Configurationテーブル例米国-隔週CA-週次役員-月次
	給与期間終了日 PayPeriodEndDate	処理対象となる給与期間の最終日です。
説明この属性は、給与サイクルの締め日を示します。提出が遅れたかどうかを判断するための重要な基準です。 Time Sheet SubmittedアクティビティのStartTimeと組み合わせて遅延時間を算出し、Payroll Cycle Time Distributionダッシュボードの主要なグループ化項目として使用します。重要な理由給与サイクルの時間的な基準点です。入手先 Payroll HeaderまたはTime Period Configuration 例 2023-09-302023-10-15
	給与計算担当者 PayrollSpecialist	レコードを処理した担当者のユーザーIDまたは氏名です。
説明この属性は、レコードの承認、データ修正、支払い処理の実行を担当した給与管理者または専門担当者を識別します。Generic User属性にマッピングされます。 Specialist WorkloadとThroughputのダッシュボードに欠かせないデータです。チーム内の作業配分を可視化し、特定の担当者に負荷が集中していないか、承認段階でボトルネックになっていないかを管理者が確認できます。重要な理由リソース分析と作業負荷の平準化に役立つ情報を提供します。入手先監査ログまたはトランザクションテーブルの「ModifiedBy」列例 jsmithmdoeシステム管理者
	総支給額 GrossPayAmount	控除や税金を差し引く前に計算された支給額の合計です。
説明この属性は、レコードに対して計算された総支給額を金額として表します。コストに基づくプロセス分析を行うため、ActivityAmountにマッピングします。 Gross Pay Amountを分析すると、Gross To Net Calculation Velocityダッシュボードで処理速度を確認できます。ダッシュボードでは主に時間を測定しますが、支払いの複雑さや金額と所要時間を関連付けることで、高額な支払いや複雑なコミッション計算がパフォーマンス問題の原因になっていないかを把握できます。重要な理由バリューストリーム分析と外れ値の検出に役立ちます。入手先 Payroll ResultまたはPay Registerテーブル例 2500.0010500.50480.00
	部門 DepartmentCode	従業員に関連付けられた部門コードです。
説明この属性は、給与レコードを特定の組織単位に関連付けます。Audit Exception and Correction Trendsダッシュボードに欠かせない項目であり、どの部門でエラーや手動対応が繰り返し発生しているかを組織が確認できます。部門別にデータを分けることで、特定の管理者にタイムシート承認のトレーニングが必要か、または特定の事業部門で複雑な給与ルールが計算遅延を引き起こしているかを分析できます。重要な理由組織別のセグメント分析と根本原因分析に欠かせません。入手先 Employee MasterまたはJob Historyテーブル例 DEPT-100FINANCE-01OPS-WEST
	インセンティブのデータソース IncentiveSource	インセンティブデータの発生元です（例：SalesForce、Excelインポート）。
説明この属性は、給与レコードに取り込まれたインセンティブまたはコミッションデータのソースを識別します。Incentive Data Import Accuracyダッシュボードを支援します。この属性とIncentive Data Rework Frequency KPIを関連付けることで、特定の上流ファイル（例：Northeast Region Sales Report）で書式エラーやデータ品質の問題が繰り返し発生していないかを確認できます。重要な理由外部データ提供元まで品質問題を追跡できます。入手先インポートログのファイル名またはバッチIDの説明例営業コミッション連携賞与の手動アップロード役員報酬システム
	修正区分 CorrectionCategory	実施したデータ修正の種類です（例：時間、レート、控除）。
説明 Data Correction Performedアクティビティが発生した場合、この属性に修正内容を記録します。Manual Data Correction Rate KPIに欠かせない項目です。修正の大半が「Time Entry」に関するものか、「Benefit Deduction」に関するものかを把握することで、改善対象となる上流システムやチームを絞り込めます。重要な理由手戻りの理由を詳しく分析できます。入手先監査ログの「Field Changed」列例勤怠入力の調整遡及給与税コード更新
	従業員区分 EmployeeType	従業員の区分です（例：正社員、パートタイム、契約社員）。
説明この属性は、給与レコードに関連付けられた従業員を区分します。Time Tracking Approval Performanceダッシュボードで使用します。従業員区分によって、タイムシートの提出方法や承認ワークフローが異なることがあります。この属性でデータを分けると、全体的なプロセスの問題と、特定の従業員区分に固有の行動パターンを区別できます。重要な理由従業員区分ごとに分析を分けます。入手先 Employee Masterテーブル例フルタイムパートタイム契約社員

必須推奨任意

給与計算処理のアクティビティ

正確なプロセス発見とボトルネック特定のため、イベントログに記録すべき主要なプロセス手順と節目です。

4 推奨 11 任意

	アクティビティ	説明
	支払い実行	従業員への資金移動が実行される日付または実際の振込を示します。報酬の支払い義務が履行されたことを示すアクティビティです。
重要な理由「SLA遵守」を検証し、従業員に約束した日に支払われたことを確認するために使用します。入手先確定済みの給与ヘッダーレコードにある「Check Date」または「Advice Date」項目を使用します。取得 transaction payment_postの実行時に記録イベントタイプ explicit
	税務申告完了	連邦、州、地方など、該当する管轄区域への税務データの送信が正常に完了したことを示します。通常は支払い後に行われます。
重要な理由規制上のコンプライアンスを確保し、罰則を避けるため、「複数州の税務申告タイムライン」ダッシュボードに欠かせません。入手先税務申告インターフェースまたは支払いサービスログで、ステータスが「Filed」または「Accepted」になった更新を取得します。取得 transaction tax_file_transmitの実行時に記録イベントタイプ explicit
	給与レコード初期化	新しい給与グループの処理単位内で、従業員の個別の給与明細項目を作成するアクティビティです。従業員が有効になり、現在の処理サイクルに紐付いたことを示します。
重要な理由中核システム内で給与処理段階が正式に開始したことを示します。勤怠データの取得時間と、実際の給与処理時間を区別するうえで欠かせません。入手先対象の支払日について、従業員給与テーブルまたは小切手ヘッダーテーブルにレコードが挿入された時刻を特定します。取得 transaction pay_period_createの実行時に記録イベントタイプ explicit
	給与レコード承認	個別レコードまたは給与グループ全体に対する最終承認です。この操作によりレコードが変更できない状態になり、支払い生成のキューに入ります。
重要な理由作業段階と確定段階を分ける重要なマイルストーンです。「銀行振込ファイルのリードタイム」の計算に使用します。入手先給与期間管理テーブルで、給与グループまたは個別の小切手レコードのステータスが「Approved」または「Locked」に変わったことを取得します。取得 transaction approve_pay_groupの実行時に記録イベントタイプ explicit
	インセンティブデータインポート	コミッション、賞与、一時金など、外部の報酬データを取り込むアクティビティです。通常の勤務時間とは別に扱われ、バッチファイルのアップロードを伴うことがよくあります。
重要な理由このアクティビティ後の失敗率や手戻りが高い場合、データマッピングや外部ファイルの品質に問題がある可能性があります。給与遅延の一般的な原因です。入手先ファイルタイプが「Incentives」または「Additional Pay」に関連するシステムログまたはバッチインポート履歴から取得します。取得 transaction import_batch_dataの実行時に記録イベントタイプ explicit
	タイムシート承認	提出された勤務時間を管理者が承認し、支払い処理の対象として確定するアクティビティです。このステップにより、給与計算エンジンへのインポートが可能になります。
重要な理由このステップのボトルネックを分析すると、管理者による確認が原因の遅延を把握できます。遅延は、給与担当者がデータを処理できる時間に直接影響します。入手先ステータスが「Approved」または「Signed Off」に変わった勤怠管理履歴から取得します。取得 transaction time_card_approveの実行時に記録イベントタイプ explicit
	タイムシート提出	従業員または管理者が給与期間のタイムカードを提出するアクティビティです。これにより、実績時間の生データが給与ワークフローに取り込まれます。給与の中核システムに流れる前に、勤怠管理モジュールで発生する場合もあります。
重要な理由給与処理サイクル全体の開始時刻として、最も早いタイムスタンプを設定します。勤務実績の発生から給与データの取り込みまでの遅延を測定するうえで重要です。入手先ステータス項目が「Submitted」に変わった勤怠管理監査ログまたはタイムカード履歴テーブルから取得します。取得 transaction time_card_submitの実行時に記録イベントタイプ explicit
	データ修正実施	初回計算後、最終承認前に給与レコードへ行う手動変更です。勤務時間の調整や税金の上書きなどが該当します。
重要な理由手戻りを測定する主要な指標です。追跡することで「手動データ修正率」KPIを算出できます。入手先監査ログで、従業員給与明細または控除テーブルへの更新を取得します。ユーザーIDが「System」ではない更新が対象です。取得 transaction update_pay_detailの実行時に記録イベントタイプ explicit
	監査例外フラグ	システムまたはユーザーが、マイナス支給、税コードの欠落、SLA警告などの不一致を特定します。これにより、レコードは対応が必要な状態になります。
重要な理由「監査例外と修正の傾向」ダッシュボードに直接反映されます。件数が多い場合、上流のデータ品質に問題がある可能性があります。入手先特定の従業員IDに関連するシステム警告ログまたは給与期間メッセージテーブルのレコードを特定します。取得 transaction validation_warningの作成時に記録イベントタイプ explicit
	福利厚生控除適用	システムが総支給額に税引前および税引後の福利厚生控除（医療保険、401k）を適用します。通常は、総支給額の確定直後に実行されます。
重要な理由この段階でエラーが発生すると、手動修正が必要になることがよくあります。このステップを切り分けることで、遅延が福利厚生エンジンによるものか、設定上の問題によるものかを判断できます。入手先計算バッチのタイムスタンプ、または従業員控除履歴テーブルの作成時刻から推定します。取得項目calculation_stageを比較して算出イベントタイプ inferred
	税額計算	計算エンジンの最終段階で、複数州の税務ロジックを適用して手取り額を算出します。自動計算の段階はここで完了します。
重要な理由「Gross to Net」の一連の処理を完了します。ここで時間がかかる場合、税務エンジンのパフォーマンスや、複数の管轄区域にまたがる複雑な設定に問題がある可能性があります。入手先システムジョブログに記録された計算バッチ処理の「End Time」、または従業員税務テーブルのタイムスタンプから推定します。取得計算ジョブの終了前後でステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	給与明細公開	セルフサービスポータルで従業員が給与明細を確認できるようになります。これにより、通知の一連の流れが完了します。
重要な理由技術的に処理を止めるステップではありませんが、公開が遅れるとヘルプデスクへの問い合わせが増え、従業員満足度にも影響します。入手先給与グループ設定にある「Check Date」または特定の「Self Service Release Date」設定から推定します。取得項目check_dateとrelease_policyを比較して算出イベントタイプ inferred
	給与結果プレビュー	ユーザーが給与台帳またはプレビューレポートを開き、計算結果を検証します。自動処理から人による確認へ移行するアクティビティです。
重要な理由検証段階の開始を示します。計算からプレビューまでの間隔が長い場合、リソースの確保に問題がある可能性があります。入手先ユーザーが「Payroll Register」または「Pre-Check」レポートにアクセスした監査ログから取得します。取得 transaction report_view_previewの実行時に記録イベントタイプ explicit
	総支給額計算	勤務時間、単価、インセンティブデータに基づいて、システムが総収入を算出する最初の計算処理です。控除や税金が適用される前に実行されます。
重要な理由ここから「Taxes Calculated」までの時間を測定することで、システムパフォーマンス分析に必要な「総支給額から手取り額への計算速度」指標を算出できます。入手先システムジョブログに記録された計算バッチ処理の「Start Time」から推定します。取得計算ジョブの開始前後でステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	銀行振込ファイル生成	銀行へ送信するNACHAまたは口座振込ファイルを技術的に生成します。資金を移動できる状態にします。
重要な理由この段階の遅延は、銀行の締め切りに間に合わないリスクに直結します。「銀行振込生成速度」ダッシュボードを支える指標です。入手先システムジョブログで、ACHまたは口座振込ファイルの作成ジョブが完了した時刻を取得します。取得 transaction create_ach_fileの実行時に記録イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

UKG Proからデータを取得する方法

ステップ

Business Intelligence（BI）Authoring権限を持つアカウントでUKG Proにログインします。
Administrationに移動し、Business Intelligenceを選択してIBM Cognos Analyticsを起動します。
新しいReportを作成し、Blankテンプレートを選択します。最初にListビジュアライゼーションを選択します。
Data Modulesを追加します。データが複数の領域にまたがるため、複数クエリの構成を作成する必要があります。CognosのQuery Explorerビューに移動します。
一覧にある各アクティビティに対して、15個のQuery subjectを個別に作成します（例：Query_TimeSubmit、Query_PayCalc）。それぞれのソースパッケージをマッピングします。時間に関するアクティビティにはTime Management、計算・支払いに関するアクティビティにはPayroll、変更と承認にはSystem Auditを使用します。
各Query subjectで、関連するタイムスタンプと識別子をData Itemsペインにドラッグします。各クエリにActivityNameという計算済みデータ項目を作成し、固定文字列を設定します（例：Time Sheet Submitted）。
すべてのクエリがまったく同じ列を出力することを確認します。PayrollRecordId（EmployeeIDとPayDateを連結）、ActivityName、EventTimestamp、およびその他の必須属性を含めます。特定のステップに関係しない指標には0またはNULLを使用し、列の位置をそろえます。
Query ExplorerでUnion Queryを作成します。15個の個別クエリをすべてこのUnion Queryにドラッグします。これにより、データを縦方向に積み重ねるUNION ALL処理が実行されます。
Report Pageのデザインビューに戻ります。Listオブジェクトの参照先として、作成したUnion Queryを指定します。
レポートにフィルターを追加し、レポート性能を維持するため、Pay Period End Dateを希望する抽出期間（例：Last 90 Days）に制限します。
まずレポートをHTML形式で実行し、データ行を検証します。異なるアクティビティ種別で列が正しくそろっていることを確認します。
レポートをProcessMind_Extraction_Reportとして保存します。レポートが毎週実行され、出力がCSVファイルとしてSFTPサーバーに配信されるようスケジュールを設定し、ProcessMindに取り込めるようにします。

設定

データパッケージ：UKG Business Intelligence内のPayroll、Time Management、System Auditのデータパッケージへのアクセスが必要です。
権限：レポートを実行するユーザーには、機密性の高い給与データ（Gross Pay）と監査ログを表示するためのセキュリティアクセス権が必要です。
期間：ケースの履歴全体を保持するため、「Transaction Date」ではなく「Pay Period End Date」でのフィルターを推奨します。まずは直近6か月の期間で開始してください。
識別子の生成：Case ID（PayrollRecordId）は一貫している必要があります。サイクルを一意に識別できるよう、従業員番号とPay Period End Dateを連結して使用してください（形式：EMP123-20231031）。
パフォーマンス：System Auditテーブルは非常に大きくなる場合があります。タイムアウトを防ぐため、Auditクエリには特に厳格な日付フィルターを適用してください。
タイムゾーン：UKG Proでは、時刻がUTCまたはサーバー時刻で保存されることがよくあります。オフセットを確認し、イベントログで現地時刻が必要な場合は計算（例：_add_hours）を適用してください。

a サンプルクエリ sql

/* 
   UKG PRO COGNOS ANALYTICS - REPORT SPECIFICATION LOGIC 
   Language: Cognos Expression / Pseudo-SQL Configuration
   NOTE: This logic represents the 15 segments required in the Union Query.
   Each block represents a separate Query Subject in Cognos that must be Unioned.
*/

/* 1. Time Sheet Submitted */
SELECT
  ([TimeMgmt].[EmployeeID] + '-' + [TimeMgmt].[PayPeriodEnd]) AS PayrollRecordId,
  'Time Sheet Submitted' AS ActivityName,
  [TimeMgmt].[Timecard_Submission_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Time' AS SourceSystem,
  [TimeMgmt].[Last_Updated] AS LastUpdateDate,
  [TimeMgmt].[Approver_ID] AS PayrollSpecialist,
  [TimeMgmt].[Gross_Pay_Est] AS GrossPayAmount,
  [TimeMgmt].[Department] AS DepartmentCode,
  [TimeMgmt].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Time Management Package]
WHERE [TimeMgmt].[Status] = 'Submitted'

UNION ALL

/* 2. Time Sheet Approved */
SELECT
  ([TimeMgmt].[EmployeeID] + '-' + [TimeMgmt].[PayPeriodEnd]) AS PayrollRecordId,
  'Time Sheet Approved' AS ActivityName,
  [TimeMgmt].[Timecard_Approval_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Time' AS SourceSystem,
  [TimeMgmt].[Last_Updated] AS LastUpdateDate,
  [TimeMgmt].[Manager_ID] AS PayrollSpecialist,
  [TimeMgmt].[Gross_Pay_Est] AS GrossPayAmount,
  [TimeMgmt].[Department] AS DepartmentCode,
  [TimeMgmt].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Time Management Package]
WHERE [TimeMgmt].[Status] = 'Approved'

UNION ALL

/* 3. Payroll Record Initialized */
SELECT
  ([PayRegister].[EmployeeID] + '-' + [PayRegister].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Payroll Record Initialized' AS ActivityName,
  [PayRegister].[Record_Creation_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Payroll' AS SourceSystem,
  [PayRegister].[Last_Mod_Date] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  0 AS GrossPayAmount,
  [PayRegister].[Home_Dept] AS DepartmentCode,
  [PayRegister].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll Data Package]

UNION ALL

/* 4. Incentive Data Imported */
SELECT
  ([PayDetail].[EmployeeID] + '-' + [PayDetail].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Incentive Data Imported' AS ActivityName,
  [PayDetail].[Import_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Payroll' AS SourceSystem,
  [PayDetail].[Import_Date] AS LastUpdateDate,
  [PayDetail].[User_ID] AS PayrollSpecialist,
  [PayDetail].[Amount] AS GrossPayAmount,
  [PayDetail].[Department] AS DepartmentCode,
  [PayDetail].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll Detail Package]
WHERE [PayDetail].[Source_Type] = 'Import' AND [PayDetail].[Earn_Ded_Type] = 'Earning'

UNION ALL

/* 5. Gross Pay Calculated */
SELECT
  ([PayHistory].[EmployeeID] + '-' + [PayHistory].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Gross Pay Calculated' AS ActivityName,
  [PayHistory].[Calculation_Time] AS EventTimestamp,
  'UKG Calc Engine' AS SourceSystem,
  [PayHistory].[Calculation_Time] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  [PayHistory].[Total_Gross] AS GrossPayAmount,
  [PayHistory].[Department] AS DepartmentCode,
  [PayHistory].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll History Package]

UNION ALL

/* 6. Benefits Deductions Applied */
SELECT
  ([PayHistory].[EmployeeID] + '-' + [PayHistory].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Benefits Deductions Applied' AS ActivityName,
  _add_seconds([PayHistory].[Calculation_Time], 5) AS EventTimestamp,
  'UKG Calc Engine' AS SourceSystem,
  [PayHistory].[Calculation_Time] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  [PayHistory].[Total_Gross] AS GrossPayAmount,
  [PayHistory].[Department] AS DepartmentCode,
  [PayHistory].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll History Package]
WHERE [PayHistory].[Total_Deductions] > 0

UNION ALL

/* 7. Taxes Calculated */
SELECT
  ([PayHistory].[EmployeeID] + '-' + [PayHistory].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Taxes Calculated' AS ActivityName,
  _add_seconds([PayHistory].[Calculation_Time], 10) AS EventTimestamp,
  'UKG Tax Engine' AS SourceSystem,
  [PayHistory].[Calculation_Time] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  [PayHistory].[Total_Gross] AS GrossPayAmount,
  [PayHistory].[Department] AS DepartmentCode,
  [PayHistory].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll History Package]
WHERE [PayHistory].[Total_Taxes] > 0

UNION ALL

/* 8. Payroll Result Previewed */
SELECT
  ([AuditLog].[Target_EmployeeID] + '-' + [AuditLog].[Context_Date]) AS PayrollRecordId,
  'Payroll Result Previewed' AS ActivityName,
  [AuditLog].[Access_Time] AS EventTimestamp,
  'UKG Audit' AS SourceSystem,
  [AuditLog].[Access_Time] AS LastUpdateDate,
  [AuditLog].[User_Name] AS PayrollSpecialist,
  0 AS GrossPayAmount,
  [AuditLog].[Department] AS DepartmentCode,
  [AuditLog].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [System Audit Package]
WHERE [AuditLog].[Action] = 'View Report' AND [AuditLog].[Report_Name] LIKE '%Pay Register%'

UNION ALL

/* 9. Audit Exception Flagged */
SELECT
  ([PayMessages].[EmployeeID] + '-' + [PayMessages].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Audit Exception Flagged' AS ActivityName,
  [PayMessages].[Message_Time] AS EventTimestamp,
  'UKG Payroll' AS SourceSystem,
  [PayMessages].[Message_Time] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  0 AS GrossPayAmount,
  [PayMessages].[Department] AS DepartmentCode,
  [PayMessages].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll Messages Package]
WHERE [PayMessages].[Severity] IN ('Warning', 'Error')

UNION ALL

/* 10. Data Correction Performed */
SELECT
  ([AuditData].[EmployeeID] + '-' + [AuditData].[Target_Period_End]) AS PayrollRecordId,
  'Data Correction Performed' AS ActivityName,
  [AuditData].[Change_Time] AS EventTimestamp,
  'UKG Audit' AS SourceSystem,
  [AuditData].[Change_Time] AS LastUpdateDate,
  [AuditData].[User_Changed_By] AS PayrollSpecialist,
  0 AS GrossPayAmount,
  [AuditData].[Department] AS DepartmentCode,
  [AuditData].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Data Audit Package]
WHERE [AuditData].[Table_Name] = 'PayData' AND [AuditData].[Operation] = 'Update'

UNION ALL

/* 11. Payroll Record Approved */
SELECT
  ([PayControl].[EmployeeID] + '-' + [PayControl].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Payroll Record Approved' AS ActivityName,
  [PayControl].[Approval_Time] AS EventTimestamp,
  'UKG Payroll' AS SourceSystem,
  [PayControl].[Approval_Time] AS LastUpdateDate,
  [PayControl].[Approver_ID] AS PayrollSpecialist,
  [PayControl].[Final_Gross] AS GrossPayAmount,
  [PayControl].[Department] AS DepartmentCode,
  [PayControl].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Payroll Control Package]
WHERE [PayControl].[Status] = 'Finalized'

UNION ALL

/* 12. Bank Transfer File Generated */
SELECT
  ([AchFile].[EmployeeID] + '-' + [AchFile].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Bank Transfer File Generated' AS ActivityName,
  [AchFile].[File_Creation_Timestamp] AS EventTimestamp,
  'UKG Banking' AS SourceSystem,
  [AchFile].[File_Creation_Timestamp] AS LastUpdateDate,
  [AchFile].[Generated_By] AS PayrollSpecialist,
  [AchFile].[Net_Pay] AS GrossPayAmount,
  [AchFile].[Department] AS DepartmentCode,
  [AchFile].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Banking / ACH Package]

UNION ALL

/* 13. Payment Executed */
SELECT
  ([CheckRegister].[EmployeeID] + '-' + [CheckRegister].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Payment Executed' AS ActivityName,
  [CheckRegister].[Check_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Payment' AS SourceSystem,
  [CheckRegister].[Check_Date] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  [CheckRegister].[Gross_Amount] AS GrossPayAmount,
  [CheckRegister].[Department] AS DepartmentCode,
  [CheckRegister].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Check Register Package]

UNION ALL

/* 14. Pay Slip Published */
SELECT
  ([CheckRegister].[EmployeeID] + '-' + [CheckRegister].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Pay Slip Published' AS ActivityName,
  [CheckRegister].[Advice_Available_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Self Service' AS SourceSystem,
  [CheckRegister].[Advice_Available_Date] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  0 AS GrossPayAmount,
  [CheckRegister].[Department] AS DepartmentCode,
  [CheckRegister].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Check Register Package]
WHERE [CheckRegister].[Is_Void] = 'False'

UNION ALL

/* 15. Tax Filing Completed */
SELECT
  ([TaxHistory].[EmployeeID] + '-' + [TaxHistory].[PeriodEndDate]) AS PayrollRecordId,
  'Tax Filing Completed' AS ActivityName,
  [TaxHistory].[Filing_Submission_Date] AS EventTimestamp,
  'UKG Tax' AS SourceSystem,
  [TaxHistory].[Last_Update] AS LastUpdateDate,
  'System' AS PayrollSpecialist,
  0 AS GrossPayAmount,
  [TaxHistory].[Department] AS DepartmentCode,
  [TaxHistory].[PayGroup] AS PayGroup
FROM [Tax Filing Package]
WHERE [TaxHistory].[Status] = 'Filed'

ステップ

前提条件と認証：UKG Pro管理者から、Client ID、Client Secret、API Keyを含むUKG Pro Web Services APIの認証情報を取得します。関連付けられたサービスアカウントに、PayrollおよびAudit APIスコープの権限があることを確認します。対象エンドポイントの例は、/payroll/pay-history/pay-summaries、/payroll/pay-statements、/platform/v1/audit/logsです。
Python環境の設定：コンピューターにPythonをインストールします。ターミナルでpip install requests pandasを実行し、APIリクエストとデータ処理に必要なライブラリをインストールします。
Pythonスクリプトの作成：'query'セクションに記載されたPythonコードをextract_ukg_payroll.pyというファイル名で保存します。同じディレクトリに.envファイルを作成してAPI認証情報を安全に保存するか、システムの環境変数として設定します。
スクリプトパラメーターの設定：スクリプトを開き、プレースホルダー値を変更します。API_BASE_URLを組織のUKG ProインスタンスURLに設定します。START_DATEとEND_DATEの変数を調整し、直近3～6か月など、希望する抽出期間を指定します。
スクリプトの実行：ターミナルでpython extract_ukg_payroll.pyコマンドを使用してスクリプトを実行します。スクリプトは認証を行い、関連するUKG Proエンドポイントからデータを取得し、ページネーションを自動的に処理します。
データの取得と変換：スクリプトはまずアクセストークンを取得します。次に、指定した日付範囲内の給与サマリーデータと監査ログを取得します。これらのレコードを順に処理し、必要なアクティビティに対応するイベントのリストを作成します。
アクティビティ行の生成：各給与レコードについて、15個のアクティビティそれぞれに個別の行を生成します。ステータス変更やタイムスタンプなどのAPIデータ項目を、Gross Pay Calculated、Payroll Record Approved、Payment Executedなどの特定のアクティビティにマッピングします。
派生属性の計算：初期イベントログを作成した後、追加の属性を計算します。給与処理の初期化から支払いまでのCycleTimeDaysを算出し、支払日とSLA期限に基づいてIsSlaBreachedフラグを設定します。
イベントログのエクスポート：生成したすべてのイベントをpandas DataFrameに統合し、ukg_payroll_event_log.csvという名前のCSVファイルとして保存します。このファイルはProcessMindに直接アップロードできる形式です。
確認とアップロード：生成されたCSVファイルを開き、データの完全性と正確性を確認します。検証が完了したら、ProcessMindプロジェクトにファイルをアップロードして、プロセスマイニング分析を開始します。

設定

前提条件：APIアクセス権を持つUKG Proサービスアカウントが必要です。アカウントには/payroll/および/platform/v1/audit/スコープへの読み取り権限が必要です。
API認証情報：Client ID、Client Secret、API Key、API Hostname（Base URL）を環境変数またはスクリプトに直接設定する必要があります。
日付範囲：スクリプトではSTART_DATEとEND_DATEを設定する必要があります。初期分析では、データ量と性能のバランスを考慮し、3～6か月の範囲を推奨します。
フィルタリング：APIリクエストURL内のcompanyIdやpayGroupなどのパラメーターでフィルターするよう、スクリプトをカスタマイズできます。これにより、対象となる従業員集団に絞り込めます。
ページネーション処理：スクリプトはAPIのページネーションを自動的に処理するよう構成されています。通常、1回の呼び出しで100件程度という上限を超える場合でも、指定した日付範囲のすべてのレコードを取得できます。
エンドポイントへの依存：承認や訂正などのワークフローアクティビティの抽出品質は、/platform/v1/audit/logsエンドポイントの利用可否とデータの充実度に大きく左右されます。UKG Proインスタンスで有効化され、関連イベントを取得できるよう設定されていることを確認してください。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
import os
import json
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Load credentials from environment variables for security
CLIENT_ID = os.environ.get(class="hl-string">'UKG_CLIENT_ID', class="hl-string">'YOUR_CLIENT_ID')
CLIENT_SECRET = os.environ.get(class="hl-string">'UKG_CLIENT_SECRET', class="hl-string">'YOUR_CLIENT_SECRET')
API_KEY = os.environ.get(class="hl-string">'UKG_API_KEY', class="hl-string">'YOUR_API_KEY')
API_BASE_URL = os.environ.get(class="hl-string">'UKG_BASE_URL', class="hl-string">'https://api.ukg.com') class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust if you have a different base URL

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the desired date range for the extraction
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30T23:59:59Z'

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with UKG Pro and retrieves a bearer token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/auth/token"
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json', class="hl-string">'x-api-key': API_KEY}
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': class="hl-string">'payroll'
    }
    try:
        response = requests.post(auth_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
        response.raise_for_status()
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error getting access token: {e}")
        return None

def fetch_paginated_data(url, headers):
    class="hl-string">"""Fetches all pages of data from a UKG Pro API endpoint."""
    all_records = []
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_records.extend(data)

            class=class="hl-string">"hl-comment"># UKG Pro uses a class="hl-string">'Link' header for pagination
            next_link = response.headers.get(class="hl-string">'Link')
            url = None
            if next_link:
                links = next_link.split(class="hl-string">',')
                for link in links:
                    if class="hl-string">'rel="next"' in link:
                        url = link[link.find(class="hl-string">'<')+1:link.find(class="hl-string">'>')]
                        break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break
    return all_records

def main():
    class="hl-string">"""Main function to extract, transform, and save payroll data."""
    token = get_access_token()
    if not token:
        print(class="hl-string">"Failed to authenticate. Exiting.")
        return

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'x-api-key': API_KEY
    }

    print(class="hl-string">"Fetching payroll history summaries...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This endpoint provides core pay calculation and payment data.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># We filter by payPeriodEndDate for a relevant time slice.
    pay_history_url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/v1/payroll/pay-history/pay-summaries?payPeriodEndDate_from={START_DATE}&payPeriodEndDate_to={END_DATE}&per_page=100"
    pay_records = fetch_paginated_data(pay_history_url, headers)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: A comprehensive audit log endpoint is assumed for workflow steps.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The exact endpoint and filter parameters may vary. This is a representative example.
    print(class="hl-string">"Fetching audit log data for workflow events...")
    audit_log_url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/platform/v1/audit/logs?startTime={START_DATE}&endTime={END_DATE}&per_page=100"
    audit_logs = fetch_paginated_data(audit_log_url, headers)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process audit logs into a dictionary for easy lookup
    audit_events_by_record = {}
    for log in audit_logs:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumption: The audit log contains a reference to the payroll record ID
        record_id = log.get(class="hl-string">'entityId')
        if record_id:
            if record_id not in audit_events_by_record:
                audit_events_by_record[record_id] = []
            audit_events_by_record[record_id].append(log)

    events = []
    print(fclass="hl-string">"Processing {len(pay_records)} payroll records...")
    for record in pay_records:
        payroll_record_id = fclass="hl-string">"{record.get('employeeId')}-{record.get('payPeriodEndDate')}"
        pay_date = datetime.fromisoformat(record.get(class="hl-string">'checkDate').replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
        pay_period_end_date = datetime.fromisoformat(record.get(class="hl-string">'payPeriodEndDate').replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Heuristic: Assume initialization happens 1 day after period end
        initialized_ts = pay_period_end_date + timedelta(days=1)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Heuristic: Assume calculation happens 3 days after period end
        calculated_ts = pay_period_end_date + timedelta(days=3)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Use a placeholder for SLA deadline, e.g., 1 day before pay date
        sla_deadline = pay_date - timedelta(days=1)

        common_attributes = {
            class="hl-string">'PayrollRecordId': payroll_record_id,
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'UKG Pro',
            class="hl-string">'PayrollSpecialist': record.get(class="hl-string">'processingUser', class="hl-string">'System'),
            class="hl-string">'DepartmentCode': record.get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'CostCenter': record.get(class="hl-string">'costCenter'),
            class="hl-string">'PayGroup': record.get(class="hl-string">'payGroup'),
            class="hl-string">'GrossPayAmount': record.get(class="hl-string">'grossEarnings'),
            class="hl-string">'TaxJurisdiction': record.get(class="hl-string">'primaryTaxState'),
            class="hl-string">'SlaProcessingDeadline': sla_deadline.isoformat(),
            class="hl-string">'IsOffCycle': record.get(class="hl-string">'isOffCycle', False),
            class="hl-string">'PayPeriodEndDate': pay_period_end_date.isoformat(),
            class="hl-string">'HasAuditException': False, class=class="hl-string">"hl-comment"># To be updated by audit events
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Time Sheet Submitted (from audit)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Time Sheet Approved (from audit)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># These events are highly dependent on audit log content. Using placeholders.
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Time Sheet Submitted', class="hl-string">'EventTimestamp': (initialized_ts - timedelta(hours=12)).isoformat()})
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Time Sheet Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': (initialized_ts - timedelta(hours=6)).isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Payroll Record Initialized
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payroll Record Initialized', class="hl-string">'EventTimestamp': initialized_ts.isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Incentive Data Imported (from audit)
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incentive Data Imported', class="hl-string">'EventTimestamp': (initialized_ts + timedelta(days=1)).isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 5-7. Calculation Steps
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Gross Pay Calculated', class="hl-string">'EventTimestamp': calculated_ts.isoformat()})
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Benefits Deductions Applied', class="hl-string">'EventTimestamp': (calculated_ts + timedelta(seconds=10)).isoformat()})
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Taxes Calculated', class="hl-string">'EventTimestamp': (calculated_ts + timedelta(seconds=20)).isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Payroll Result Previewed (from audit)
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payroll Result Previewed', class="hl-string">'EventTimestamp': (calculated_ts + timedelta(hours=1)).isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 9-10. Audit/Correction Events (from audit log)
        record_audits = audit_events_by_record.get(payroll_record_id, [])
        for audit_event in record_audits:
            event_ts = audit_event.get(class="hl-string">'eventDateTime')
            if class="hl-string">'Exception' in audit_event.get(class="hl-string">'eventName', class="hl-string">''):
                events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Audit Exception Flagged', class="hl-string">'EventTimestamp': event_ts, class="hl-string">'HasAuditException': True})
            if class="hl-string">'Correction' in audit_event.get(class="hl-string">'eventName', class="hl-string">''):
                events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Data Correction Performed', class="hl-string">'EventTimestamp': event_ts})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Payroll Record Approved
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Heuristic: Approval happens 2 days before pay date
        approved_ts = pay_date - timedelta(days=2)
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payroll Record Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': approved_ts.isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Bank Transfer File Generated
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Heuristic: File is generated the day before pay date
        bank_file_ts = pay_date - timedelta(days=1, hours=4)
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Bank Transfer File Generated', class="hl-string">'EventTimestamp': bank_file_ts.isoformat()})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Payment Executed
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Executed', class="hl-string">'EventTimestamp': pay_date.isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Pay Slip Published
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumption: Published on the pay date
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Pay Slip Published', class="hl-string">'EventTimestamp': (pay_date + timedelta(hours=8)).isoformat()})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Tax Filing Completed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Heuristic: Filing completed 2 days after pay date
        tax_filed_ts = pay_date + timedelta(days=2)
        events.append({**common_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Tax Filing Completed', class="hl-string">'EventTimestamp': tax_filed_ts.isoformat()})

    if not events:
        print(class="hl-string">"No events generated. Check API response or date range.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and add final attributes
    df = pd.DataFrame(events)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'PayrollRecordId', class="hl-string">'EventTimestamp']).reset_index(drop=True)

    df[class="hl-string">'LastUpdateDate'] = datetime.now().isoformat()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate cycle time and SLA breach
    start_times = df[df[class="hl-string">'ActivityName'] == class="hl-string">'Payroll Record Initialized'][[class="hl-string">'PayrollRecordId', class="hl-string">'EventTimestamp']].rename(columns={class="hl-string">'EventTimestamp': class="hl-string">'StartTime'})
    end_times = df[df[class="hl-string">'ActivityName'] == class="hl-string">'Payment Executed'][[class="hl-string">'PayrollRecordId', class="hl-string">'EventTimestamp']].rename(columns={class="hl-string">'EventTimestamp': class="hl-string">'EndTime'})
    sla_deadlines = df[[class="hl-string">'PayrollRecordId', class="hl-string">'SlaProcessingDeadline']].drop_duplicates()

    df = df.merge(start_times, on=class="hl-string">'PayrollRecordId', how=class="hl-string">'left')
    df = df.merge(end_times, on=class="hl-string">'PayrollRecordId', how=class="hl-string">'left')
    df = df.merge(sla_deadlines, on=class="hl-string">'PayrollRecordId', how=class="hl-string">'left')

    df[class="hl-string">'CycleTimeDays'] = (df[class="hl-string">'EndTime'] - df[class="hl-string">'StartTime']).dt.total_seconds() / (24 * 3600)
    df[class="hl-string">'IsSlaBreached'] = df[class="hl-string">'EndTime'] > pd.to_datetime(df[class="hl-string">'SlaProcessingDeadline'])
    
    df.drop(columns=[class="hl-string">'StartTime', class="hl-string">'EndTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
    final_columns = [
        class="hl-string">'PayrollRecordId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastUpdateDate',
        class="hl-string">'PayrollSpecialist', class="hl-string">'DepartmentCode', class="hl-string">'CostCenter', class="hl-string">'PayGroup', class="hl-string">'GrossPayAmount',
        class="hl-string">'TaxJurisdiction', class="hl-string">'SlaProcessingDeadline', class="hl-string">'IsOffCycle', class="hl-string">'HasAuditException',
        class="hl-string">'PayPeriodEndDate', class="hl-string">'IsSlaBreached', class="hl-string">'CycleTimeDays'
    ]
    df = df[final_columns]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'ukg_payroll_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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