給与計算処理データテンプレート

「アクティビティ名」は、「時間データ承認済み」、「総支給額から手取り額を計算済み」、または「支払い実行済み」といった給与計算ライフサイクル内で行われる個別の行動を記述します。各アクティビティはプロセスマップのノードを表し、特定のタイムスタンプに関連付けられています。

この属性は、プロセスマップの基盤となるため、プロセスマイニングにとって不可欠です。これらのアクティビティの順序、頻度、および期間を分析することで、実際のプロセスフローが明らかになり、一般的な経路、標準手順からの逸脱、およびプロセスが遅くなるボトルネックが特定されます。

これはプロセスマップ内のステップを定義します。アクティビティを分析することは、何が起こっているかを理解し、ボトルネックを発見し、手戻りループを特定するために不可欠です。

通常、給与取引テーブル内のシステムログ、監査証跡、またはステータスフィールドで見つかります。技術的なイベントコードからユーザーフレンドリーな名前にマッピングする必要がある場合があります。

イベントタイムスタンプは、アクティビティが実行された正確な時刻を記録します。この時系列データは、イベントを正しく順序付け、プロセスの異なるステップ間の期間を計算するために不可欠です。

プロセスマイニングでは、タイムスタンプは各ケースのイベントシーケンスを構築し、時間的分析を実行するために使用されます。これには、アクティビティ間のサイクルタイムの計算、遅延の特定、待機時間の測定、およびサービスレベル契約（SLA）に対するパフォーマンスの監視が含まれます。正確なタイムスタンプは、パフォーマンス関連のプロセス分析の基盤となります。

この属性は、イベントを正しく順序付け、サイクルタイムの計算、期間、ボトルネックの特定を含むすべての時間ベースの分析にとって不可欠です。

システム監査ログ、または給与計算トランザクション記録の「作成日」や「イベント``タイム」フィールドとして見られます。

給与記録IDは、特定の給与サイクルにおける単一従業員の給与計算プロセス全体のユニークなケース識別子として機能します。各IDは、時間データ提出から支払い、報告までの単一のプロセスジャーニーを表します。

プロセスマイニングにおいて、この属性はすべての関連アクティビティを一貫性のあるエンドツーエンドのプロセスフローに結合するために不可欠です。これにより、個別の給与記録におけるサイクルタイム、ばらつき、ボトルネックの分析が可能になります。一意のケースIDがなければ、イベントのシーケンスを追跡し、プロセスダイナミクスを正確に理解することは不可能です。

これは、すべてのプロセスイベントを単一のケースに接続する主キーであり、各記録のエンドツーエンドの給与計算サイクルを分析することを可能にします。

通常、給与計算システムによって生成されるか、給与取引データから従業員識別子と給与期間識別子を連結することで作成できます。

この属性は、イベントデータが記録されたソースシステムを識別します。現代の給与計算環境では、データは勤怠管理システム、HRIS、またはコア給与計算エンジン自体など、さまざまなシステムから供給される可能性があります。

ソースシステムを分析することで、全体プロセス内の統合ポイントとデータの引き渡しを理解するのに役立ちます。これは、特定のアプリケーションから発生するイベントでプロセスをフィルタリングするために使用でき、統合問題の診断や、異なるシステムで管理されているプロセスの比較に役立ちます。

各プロセスステップがどこで発生するかを特定します。これは、プロセスフラグメンテーションを理解し、システム固有のボトルネックや統合遅延を特定するために非常に重要です。

データ抽出の標準フィールドとして利用できることが多く、データ``テーブルの発生元に基づいてデータ抽出プロセス中に追加することもできます。

最終データ更新タイムスタンプは、データの鮮度に関する情報を提供します。これは、ソースシステムでレコードが最後に変更された時刻、または分析のためにデータセットに取り込まれた時刻を示します。これは、ビジネスアクティビティが実際に発生した時刻を記録するイベントタイムスタンプとは異なります。

この属性は主にデータガバナンスと検証に使用されます。増分データロードの管理と、分析が最新情報に基づいていることの確保に役立ちます。直接的なプロセスフロー分析には通常使用されませんが、プロセスマイニングデータセットの整合性と適時性を維持するために不可欠です。

データの鮮度を保証し、増分データ``ロードの管理に不可欠であり、分析が利用可能な最新の情報を反映していることを確認するのに役立ちます。

このタイムスタンプは通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成されるか、ソースシステムのテーブルで「最終更新日」フィールドとして利用できます。

コストセンターは、「営業」、「IT」、「製造」といった事業の特定の部門に給与費用を紐付ける組織属性です。これは、財務報告および管理会計における基本的な要素です。

プロセスマイニングでコストセンターをディメンションとして使用すると、事業部門別にプロセスデータを切り分け分析することができます。この分析により、他の部門と比較して特定の部門で給与関連の問題、遅延、または手作業による修正が多く発生しているかどうかを明らかにできます。これらの洞察は、最も必要性が高い、または影響の大きい領域にプロセス改善イニシアチブを集中させるのに役立ちます。

給与計算の問題、遅延、または非効率性が特定の部署や事業ユニットに集中しているかどうかを判断するための組織分析を可能にします。

従業員マスターデータ、HR組織構造、または給与計算システムやHRシステム内の財務割り当てテーブルで利用可能です。

ペイグループとは、「隔週給与制米国」や「月給制英国役員」のように、同じスケジュールで給与が支払われる従業員の論理的な集合体です。この属性は、特定の労働力セグメントに対する給与計算ランを実行・管理するために使用されます。

プロセス分析において、ペイグループでフィルタリングすることで、異なる給与サイクル間のパフォーマンスと効率を比較できます。これにより、週払い時給制従業員と月給制従業員で修正率が高いなど、特定のグループに固有の問題を発見できます。また、プロセスのバリエーションが異なる支払いスケジュールや従業員層とどのように関連しているかを理解するのにも役立ちます。

異なる給与サイクル間の比較分析を可能にし、プロセス上の問題が特定の従業員層や支払い頻度に特有のものであるかどうかを特定するのに役立ちます。

従業員マスターデータまたは給与計算設定テーブルにあり、しばしば「ペイグループ」、「給与エリア」、または同様の用語でラベル付けされています。

ユーザー名は、特定のプロセスステップの実行責任者である個人または自動化されたシステムを識別します。これは、給与計算専門家、時間データを承認する管理者、または自動計算を実行するシステムアカウントである場合があります。

この属性は、プロセスの人間中心またはシステム中心の視点を提供します。ワークロードの分布、個人のパフォーマンス、およびチームの生産性を分析するために使用されます。また、標準プロセスから頻繁に逸脱したり、高い手戻り率に関連するユーザーを強調することで、トレーニングの機会を特定するのにも役立ちます。自動化されたステップについては、システム駆動型と手作業のアクティビティを区別するのに役立ちます。

ワークロード、チームパフォーマンス、自動化レベルの分析を可能にします。どのユーザーまたはチームが手戻りや例外に関与しているかを特定するのに役立ちます。

通常、システムログまたはトランザクション記録の「ユーザーID」、「処理者」、または「アクションユーザー」フィールドで見つかります。

この属性は、理想的には自動化されるべきプロセスにおいて、ユーザーが手動で介入しなければならなかったイベントを識別する真偽フラグです。これには、不足データを手動で入力したり、タイムシートを修正したり、計算結果を調整したりすることが含まれます。

手作業による修正は、プロセスの非効率性、リスク、およびデータ品質の悪さの直接的な指標です。これらの介入がどこでなぜ発生するのかを分析することは、プロセス改善の基本です。手作業による修正でフィルタリングすることで、組織は手戻りの根本原因を特定し、自動化の機会を特定し、「初回通過率」KPIを測定できます。手作業による修正を減らすことは、より効率的で正確、かつコンプライアンスに準拠した給与計算プロセスにつながります。

プロセスの摩擦と非効率性を直接測定します。手動修正の頻度が高いことは、データ品質の低さ、自動化の破綻、およびコンプライアンスリスクの増大を示します。

ユーザーによるデータ変更を追跡する監査ログ、または手動調整を示す特定のトランザクション``コードから導き出すことができます。

給与期間終了日は、特定の給与計算実行に含まれる勤怠データの締め切りをマークします。これは、処理される収入の時間枠を定義する重要な日付です。

この属性は、経時的な傾向分析に役立ちます。給与期間終了日に基づいてデータを集計することで、アナリストは処理時間、エラー率、手作業による修正などのKPIを異なる月や四半期で追跡できます。これは、季節性を特定し、経時的なプロセス変更の影響を測定し、長期的なパフォーマンス監視を行うのに役立ちます。

時間経過に伴う給与計算パフォーマンスのトレンド分析を可能にし、季節性を特定したり、ある給与期間から次の給与期間へのプロセス改善の影響を測定したりするのに役立ちます。

給与カレンダー設定および給与取引データにおける標準属性です。

給与計算実行タイプは、給与計算処理イベントを分類します。「定常実行」は、標準的な計画されたサイクルの一部です。「特別実行」は、エラーを修正したり、解雇された従業員に支払ったりするための予定外の支払いです。その他、「ボーナス」や「コミッション」の実行が含まれることもあります。

これは比較分析のための強力なディメンションです。特別実行の支払いは、定常サイクルにおけるプロセス障害の兆候であることが多く、通常、処理に費用と時間がかかります。実行タイプでフィルタリングすることで、組織はこれらの例外の根本原因を特定し分析し、その頻度とコストを測定し、異なる実行タイプの効率を比較できます。

標準処理と例外処理を区別します。オフサイクル``ランを分析することは、プロセス障害を理解し、費用のかかる非標準的な支払いを削減する上で重要です。

この情報は通常、給与計算システム内の給与計算実行またはバッチ処理テーブルで利用できます。

総支給額は、特定の給与期間における従業員の総収入を表します。これは給与計算ラン中に計算される主要な財務数値であり、その後の税金および控除計算の基礎となります。

プロセスフローの直接的なドライバーではありませんが、この属性は文脈分析に価値があります。例えば、高額の給与記録が異なる方法で処理されているか、またはより厳格なチェックの対象となっているかを確認するために、値を基準にケースをセグメント化するために使用できます。また、財務的影響分析にも不可欠です。例えば、エラーや遅延を伴って処理された支払いの総額を計算するなどが挙げられます。

プロセスに財務的文脈を提供し、遅延、手戻り、または例外による金銭的影響の分析、および値を基準としたケースのセグメント化を可能にします。

総支給額から手取り額への計算ステップからの標準出力フィールドで、給与計算結果またはトランザクション``データ``テーブルで確認できます。

この属性は、定義されたサービスレベル契約に対するケースのパフォーマンスを分類します。通常、「銀行振込ファイル生成済み」のようなマイルストーンアクティビティの実際のタイムスタンプを「SLA期限」と比較することで導き出されます。

これにより、ダッシュボードやレポートで使用できる明確かつ即時のパフォーマンス指標が提供されます。SLAコンプライアンスステータスを分析することで、期限切れの規模を定量化し、遅延ケースと時間通りに処理されたケースのプロセス特性を深掘りできます。これは、遅延の根本原因を特定し、給与計算プロセスの信頼性と予測可能性を向上させるために不可欠です。

ターゲットに対するパフォーマンスをシンプルかつ直接的に測定する方法を提供し、コンプライアンスに関するレポート作成を容易にし、期日を守れなかったケースに分析を集中できるようにします。

この属性はソースシステムに直接存在するものではありません。マイルストーンアクティビティのEventTimestampをSlaDeadline属性と比較することで導き出されます。

SLA期限は、銀行振込ファイルの生成や支払い実行など、給与計算プロセスの重要な部分を完了するためのコミットメントを表すタイムスタンプです。これは、実際のパフォーマンスが測定されるベンチマークとして機能します。

この属性は、SLAコンプライアンスの監視と分析に不可欠です。アクティビティの実際の完了タイムスタンプをSLA期限と比較することで、組織は違反を特定し、遅延の程度を測定し、リスクをプロアクティブに管理できます。これは、支払いパフォーマンスとプロセス信頼性に関連するダッシュボードの主要なコンポーネントです。

パフォーマンスターゲットを定義し、SLAコンプライアンスの測定、遅延支払いの特定、および遅延の根本原因分析を可能にします。

これは、給与サイクル設定に基づいてシステム内の固定フィールドである場合もあれば、ビジネスルール（例：給与期間終了日プラス3営業日）に基づいて導き出される場合もあります。

従業員タイプは、HRマスターデータからの属性であり、労働力を分類します。異なるタイプの従業員は、しばしば異なる給与計算プロセスに従い、異なるデータ要件を持ち、異なる規制の対象となります。

この属性を分析のディメンションとして使用することで、プロセスパフォーマンスに顕著な違いが明らかになることがあります。例えば、時給制従業員のプロセスは、月給制従業員のプロセスよりも複雑な時間データ統合を伴い、エラーが発生しやすい可能性があります。異なる従業員タイプ間でKPIs（サイクルタイムや修正率）を比較することは、各グループの特定のニーズに合わせてプロセス改善を調整するのに役立ちます。

プロセスをセグメント化し、時給制従業員と月給制従業員など、異なる労働力カテゴリに固有のバリエーションや問題を明らかにするのに役立ちます。

これは、人事または給与計算システム内の従業員マスター記録にある標準フィールドです。

給与計算プロセス中に自動監査が実行されると、事前定義されたルールに違反する記録にフラグが立てられることがあります。この属性は、「納税者番号不足」、「未承認残業」、または「総支給額異常」などの例外のカテゴリを捕捉します。

監査例外の種類と頻度を分析することで、データ品質とコンプライアンスの問題に直接的な洞察が得られます。この情報により、組織は根本原因分析を実行でき、例えば「納税者番号不足」例外の急増が不完全なオンボーディングプロセスに起因するかどうかを判断できます。これらの例外を追跡することは、「監査およびコンプライアンスモニター」ダッシュボードにとって、またリスクを低減するために不可欠です。

データ品質とコンプライアンスの問題を測定および分類する直接的な方法を提供し、正確性を向上させ、リスクを低減するためのターゲットを絞った根本原因分析を可能にします。

このデータは、給与計算システムの内部監査または検証エンジンによって生成され、通常、監査ログまたは例外レポートに保存されます。

税務管轄とは、税金を計算し納付する必要がある法的または行政的な地域を指します。異なる規制、税率、申告要件により、各管轄区域間で給与計算の複雑さは大きく異なる場合があります。

税務管轄別にプロセスを分析することで、地域ごとの課題を特定できます。例えば、特定の州や国での給与計算処理が一貫して遅い、あるいはエラーが多いといった状況が明らかになることがあります。これは、その管轄区域のルールに対するより良いシステム設定の必要性、または当該地域を担当する専門家への追加トレーニングの必要性を示唆している可能性があります。

地理的または法的地域ごとのプロセスパフォーマンス分析を可能にし、複雑さやエラーが特定の管轄区域に集中しているかどうかを特定するのに役立ちます。

これは、給与計算または人事システム内の従業員の税務情報設定の一部です。