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給与処理データテンプレート

Ceridian Dayforce

給与処理データテンプレート

このテンプレートは、Ceridian Dayforceにおける給与ライフサイクルをマッピングするための包括的なフレームワークを提供します。詳細な分析のための高品質なイベントログを構築するために必要な必須データフィールドとプロセスのマイルストーンを概説しています。これらのガイドラインに従うことで、支払いワークフローの完全な可視性を獲得し、運用改善の領域を正確に特定することができます。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
システム固有の抽出ガイダンス

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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給与処理属性

これらの推奨データフィールドは、Ceridian Dayforceからの重要なビジネスコンテキストとシステム詳細を捕捉し、プロセス分析の強固な基盤を提供します。

5 必須 5 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	実行されたプロセスステップまたはイベントの名称です。
説明この属性は、給与サイクル内で発生する特定のイベントを表します。Dayforceの標準的な活動には、「タイムシート提出済み」、「総支給額計算済み」、「給与コミット済み」、「支払い実行済み」、「税金申告完了」などが含まれます。これらの値は通常、ワークフロー監査ログ、システムトランザクションログ（例：給与ステータスの変更）、または給与計算実行やタイムシートなどの特定のビジネスオブジェクトに関連付けられたタイムスタンプから抽出されます。その重要性プロセスのステップを定義し、プロセスフローを再構築し、バリアントを分析するために不可欠です。取得元ワークフローログ、監査証跡、またはステータス変更履歴テーブル。例タイムシート提出済み総支給額計算済み支払い実行データ修正が実行されました監査例外が検出されました
	タイムスタンプ EventDateTime	活動が発生した具体的な日時です。
説明 Dayforceシステムでイベントが発生した正確なタイムスタンプです。これは活動を時系列に並べ、ステップ間の期間を計算するために使用されます。正確なタイムスタンプは、「タイムシート承認済み」や「銀行振込ファイル生成済み」の遅延といったボトルネックを特定するために不可欠です。粒度は理想的には秒または分単位であるべきです。その重要性プロセスマイニングに必要な時間的な次元を提供し、パフォーマンス分析とボトルネック検出を可能にします。取得元監査テーブルのトランザクションタイムスタンプカラム（例：CreatedDateTime、LastModifiedDateTime）。例 2023-10-12T08:30:00Z2023-10-12T14:15:22Z2023-10-15T09:00:00Z
	給与レコード PayrollRecordId	従業員と給与期間を組み合わせた、給与ケースの一意の識別子。
説明この属性は、プロセスのユニークなケースIDとして機能します。Ceridian Dayforceでは、給与レコードは概念的に特定の従業員と特定の給与期間（しばしば給与グループ内で定義される）の交点です。それはその特定のサイクルにおける従業員の報酬のライフサイクルを追跡します。技術的には、これはしばしば給与期間IDと従業員XRefCodeまたはシステムIDを連結することによって構築されます。初期のタイムシート提出から最終的な税務申告および給与明細生成までのすべての活動をリンクします。その重要性プロセスマイニング分析の中心となるオブジェクトを特定し、すべてのイベントを単一のエンドツーエンド実行パスにグループ化できるようにします。取得元給与結果または時間入力テーブルのPayPeriodIDとEmployeeIDの組み合わせから派生する。例 PG01-2023-10-EMP10234US_SAL-2023-22-EMP88421UK_HRLY-2023-44-EMP00231
	ソースシステム SourceSystem	`データ`の`発信元``システム`名です。
説明給与データが抽出されたソフトウェアまたはデータベースを特定します。この文脈では、値は一貫して「Ceridian Dayforce」または「Dayforce」です。複数のシステムからのデータ（例：Dayforceにデータを供給する外部勤怠管理システム）を結合する際に、データリネージを追跡するために役立ちます。その重要性トレーサビリティを確保し、マルチシステムプロセスマイニング設定でのフィルタリングを可能にします。取得元抽出時にハードコードされるか、接続メタデータから派生します。例 Ceridian DayforceDayforce ProductionDayforce EU
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースからデータが抽出されたタイムスタンプ。
説明分析に使用されるデータの鮮度を示します。これは通常、Dayforceからデータを取得したETL（Extract, Transform, Load）実行のタイムスタンプです。これにより、アナリストはリアルタイムデータを見ているのか、それとも前日のスナップショットを見ているのかを理解するのに役立ちます。その重要性データセットの鮮度を確立し、ソースシステムレポートに対するデータ完全性の検証に役立ちます。取得元スクリプト実行時のシステム時刻。例 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	SLA処理期限 SlaProcessingDeadline	銀行ファイル生成に必要な完了タイムスタンプ。
説明従業員への給与が期日通りに支払われることを確実にするために、「銀行振込ファイル生成済み」活動が発生しなければならない内部または外部の期限です。これは「銀行振込期限コンプライアンス」ダッシュボードで使用されます。この属性は、支払日（例：支払日から2日差し引いた日付）に基づく静的なルール、または給与グループ設定で構成されたフィールドである場合があります。その重要性オンタイムパフォーマンスとコンプライアンスリスクを計算するためのベンチマークです。取得元支払日と銀行処理ルール設定から派生する。例 2023-10-25T14:00:00Z2023-10-26T10:00:00Z
	アクションユーザー ActionUser	特定の活動を実行したユーザー。
説明イベントの責任者、例えばタイムシートを承認するマネージャーや給与計算実行をコミットする給与専門家を特定します。このデータは、「Payroll Specialist Productivity」ビューやマネージャー間のトレーニングニーズを特定する上で不可欠です。その重要性プロセス内のリソース分析と説明責任追跡をサポートします。取得元監査ログ、取引テーブルのユーザーID列。例 jsmithシステム管理者mgarcia_mgr
	給与グループ PayGroupName	給与処理のための従業員のグループ分け。
説明同じスケジュールで（例：「US Bi-Weekly」、「UK Monthly」）一緒に支払いを受ける従業員を分類します。Dayforceでは、給与グループは給与計算実行のための主要な組織単位です。異なる給与グループは当然ながら異なるサイクル時間と締め切りを持つため、この属性は「End To End Payroll Cycle Duration」ダッシュボードにとって不可欠です。その重要性給与パフォーマンスをベンチマーキングし、特定のグループレベルの問題を特定するための主要なセグメンテーションです。取得元給与グループテーブルまたは給与計算実行定義。例米国企業給与CA Retail Hourly英国幹部月払い
	総支給額 GrossPayAmount	レコードの計算された総支給額。
説明控除および税金前の総報酬額。この値は「総支給額計算済み」活動中に設定されます。総支給額処理時間の変動を分析することは、「計算エンジンフロー速度」ダッシュボードを遅らせる複雑な計算を特定するのに役立ちます。その重要性プロセスに財務的コンテキストを提供し、高価値対低価値の記録処理の分析を可能にします。取得元給与結果または給与計算実行詳細テーブル。例 2500.004150.501200.00
	部署 DepartmentName	従業員が所属する組織単位。
説明給与記録に関連する機能部門（例：営業、IT、人事）を示します。Dayforceでは、これはしばしば「組織単位」または「部署」階層にリンクされています。このフィールドは「Time Sheet Approval Performance」ダッシュボードの指標となり、マネージャーが承認を遅らせる可能性のある特定のビジネス領域へのドリルダウンを可能にします。その重要性組織のベンチマーキングと承認遅延の根本原因分析を可能にします。取得元従業員記録または組織単位階層。例財務サプライチェーンロジスティクス北米営業
	コストセンター CostCenterCode	給与費用に課される会計コード。
説明従業員の収入に関連付けられた一般会計コストセンターです。これは「コストセンター処理ベンチマーク」ビューで、異なる財務単位間の効率を比較するために使用されます。 Dayforceでは、これは一般会計（GL）配賦詳細の一部です。その重要性プロセスパフォーマンスを財務報告構造にリンクさせます。取得元従業員GL設定または労働配分テーブル。例 CC-1020CC-5500-USCC-IT-OPS
	修正理由 CorrectionReason	データ修正のために提供された理由コード。
説明「Data Correction Performed」アクティビティが発生した場合、この属性は記録された理由（例：「Missed Punch」、「Retroactive Pay Adjustment」）を捕捉します。これにより、「Manual Correction and Rework Rates」ダッシュボードに詳細が追加され、チームは手動作業の特定の根本原因に対処できるようになります。その重要性リワークの根本原因分析に不可欠です。取得元修正取引に関する監査ログの詳細またはコメントフィールド。例打刻漏れ誤ったレート遡及調整
	処理サイクル時間（日数） ProcessingCycleTimeDays	初期化から支払いまでの総日数。
説明「給与レコード初期化済み」から「支払い実行済み」までの期間。この指標は「エンドツーエンド給与サイクル期間」ダッシュボードをサポートします。プロセス速度と効率性の高レベルな視点を提供します。その重要性これはプロセス速度の主要な尺度です。取得元 Calculated: Payment Timestamp - Initialization Timestamp. 例 3.55.21.0
	監査例外である IsAuditExceptionFlagged	レコードが監査警告をトリガーしたかどうかを示すブールフラグ。
説明このケースで「Audit Exception Flagged」アクティビティが発生したことを示す、計算された、または直接的なフラグです。「Audit Exception Flagging Rate」KPIの指標となります。例外の発生率が高い場合、データ品質の問題やDayforceコンプライアンスエンジンの設定が厳しすぎることを示します。その重要性エラー率とリワークループの計算を簡素化します。取得元「Audit Exception Flagged」アクティビティの存在から派生する。例 truefalse
	税務管轄区域 TaxJurisdiction	税務申告のための地域または当局。
説明給与記録に関連する特定の税務当局（例：州、県、国）を特定します。これは「Tax Filing and Compliance Monitor」ダッシュボードをサポートします。これにより、給与計算後のコンプライアンスプロセスをセグメンテーションし、申告遅延を頻繁に経験する管轄区域を強調表示することができます。その重要性コンプライアンス監視とプロセスパフォーマンスの地理的分析を可能にします。取得元従業員税務設定または給与計算結果税務詳細。例カリフォルニアオンタリオニューヨーク英国
	給与期間 PayPeriodDescription	給与サイクルの記述名。
説明給与期間の人間に読みやすいラベル（例：「2023年第42週」、「2023年10月半月払い」）。これはダッシュボードでのフィルタリングと可視化に役立ちます。「給与レコード」のコンテキストを提供し、「プロセスバリアントパス分析」で特定の実行をフィルタリングするためによく表示されます。その重要性ビジネスユーザーにとってデータを理解しやすくします。取得元給与期間テーブルの説明カラム。例 2023-W422023-Oct-SM12023-M11
	銀行振込が遅延している IsBankTransferLate	銀行ファイルが締め切りを逃したかどうかを示すフラグ。
説明「Bank Transfer File Generated」タイムスタンプと「SLA Processing Deadline」を比較して算出されるブール値です。これは「On-Time Bank Transfer Rate」KPIの指標となります。遅延した振込を特定することは、従業員への支払いの遅延を防ぐ上で極めて重要です。その重要性これは重要なコンプライアンスおよび信頼性指標です。取得元 Calculated: BankTransferTime > SlaProcessingDeadline. 例 truefalse
	雇用形態 EmploymentType	従業員の分類（正社員、パートタイム、契約社員）。
説明従業員の雇用関係を分類します。契約社員やパートタイムスタッフが異なる給与計算処理特性やエラー率を持つかどうかをベンチマーキングで確認するために使用されます。 Dayforceの従業員記録でよく見られます。その重要性処理統計のセグメンテーションと公平な比較を可能にします。取得元従業員テーブル。例常勤パートタイム契約社員

必須推奨任意

給与処理活動

これらの重要なライフサイクルイベントとステータス変更を把握し、給与計算処理と支払いワークフローの正確な時系列ビューを構築します。

7 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	タイムシート承認済み	マネージャーまたはスーパーバイザーが提出された勤怠データを承認します。ここでの遅延は「タイムシート承認パフォーマンス」ダッシュボードに直接影響します。
その重要性給与計算の初期化を停滞させる承認チェーン内のボトルネックを特定します。取得元 WFMモジュールでのタイムカードのステータスが「承認済み」または「サインオフ済み」に変更されたことを追跡します。取得取引承認が実行された際にログに記録されるイベントタイプ explicit
	タイムシート提出済み	従業員またはマネージャーが処理のために勤怠データを提出するイベントです。これはWFMモジュールと給与モジュールを橋渡しします。
その重要性データ発生源からの遅延を測定するための「End To End Payroll Cycle Duration」ダッシュボードにとって重要です。取得元 Dayforce WFMモジュールログ、またはタイムカードオブジェクトのステータスが「Submitted」に変更されたことから派生する。取得ステータスフィールドを前後で比較イベントタイプ inferred
	支払い実行	従業員への支払いの有効日。これは従業員にとってのプロセスの財務的な完了です。
その重要性「End To End Payroll Cycle Duration」と従業員満足度のための主要なマイルストーンです。取得元確定された給与レコードの「小切手発行日」または「支払日」フィールド。取得取引支払い実行が実行された際にログに記録されるイベントタイプ explicit
	給与レコード初期化済み	従業員に対する特定の給与計算実行インスタンスの作成をマークします。Dayforceでは、これはサイクルに対して給与グループが開かれ、従業員が実行に紐付けられたときに発生します。
その重要性給与計算ケースの開始と、総サイクル時間を測定するための基準を確立します。取得元給与グループインスタンス内の従業員給与計算実行記録の作成タイムスタンプを特定します。取得給与計算実行記録が作成された際にログに記録されるイベントタイプ explicit
	給与レコード承認済み	給与レコードの最終承認で、しばしば「コミット」または「ロック」と呼ばれます。計算/レビューフェーズの終了をマークします。
その重要性処理と支払いとを分ける決定的なマイルストーン。取得元給与計算実行ステータスが「Committed」、「Locked」、または「Approved」に変更されたこと。取得取引コミットが実行された際にログに記録されるイベントタイプ explicit
	総支給額計算済み	システム計算エンジンは、時間、レート、およびインポートされたデータに基づいて総支給額を計算します。これは「計算エンジンフロー速度」ダッシュボードの最初のステップです。
その重要性入力が確定された後の計算エンジンの遅延を測定します。取得元計算バッチ中に「Gross Pay」フィールドが入力または更新された際のタイムスタンプから推測されます。取得ステータスフィールドを前後で比較イベントタイプ inferred
	銀行振込ファイルが生成されました	NACHA、SEPA、その他の銀行ファイルの生成。SLA期限に対する「期限内銀行振込率」を計算するために使用されます。
その重要性支払いのために資金が間に合うように移動されることを保証する重要なコンプライアンスステップです。取得元銀行送金ファイルの正常な生成を示すシステムジョブログ。取得「ファイル生成」トランザクション実行時に記録されました。イベントタイプ explicit
	インセンティブデータがインポートされました	ボーナス、コミッション、または一時払いを含む外部データファイルの正常なインポートを記録します。「インセンティブデータインポートリードタイム」ダッシュボードをサポートします。
その重要性このデータを受け取る際の遅延は、給与計算処理が保留される一般的な原因です。取得元給与計算実行を対象とするXMLまたはCSVインポートジョブの完了を示すDayforce統合ログ。取得「インポート」トランザクション実行時に記録されました。イベントタイプ explicit
	データ修正が実行されました	初期計算後、ユーザーが手動で給与データ（時間、レート、控除）を修正すること。これは「Manual Correction and Rework Rates」ダッシュボードで追跡されます。
その重要性リワークの直接的な測定値です。このアクティビティを削減することは、プロセス効率化の主要な目標です。取得元ユーザーによる従業員給与詳細テーブルへの更新を示す監査証跡記録。取得「レコード更新」トランザクション実行時に記録されました。イベントタイプ explicit
	監査例外が検出されました	システムは検証ルール（例：マイナスの純支給額）に基づいて警告またはエラーメッセージを生成します。「監査例外フラグ設定率」KPIをサポートします。
その重要性高頻度は、上流のデータ品質が低いこと、または手動介入を必要とする設定エラーを示します。取得元 Pay Run IDにリンクされたシステムのメッセージ/エラーログテーブルから抽出する。取得取引例外作成が実行された際にログに記録されるイベントタイプ explicit
	福利厚生控除適用	福利厚生規則および控除を総支給額に適用します。フロー速度ダッシュボードによって監視される自動計算シーケンスの一部です。
その重要性給与計算実行内の福利厚生エンジンに固有の処理時間やエラーを分離します。取得元控除明細が給与レコードに書き込まれた、または「総控除額」フィールドが更新されたタイムスタンプ。取得フィールドの更新タイムスタンプと以前のタイムスタンプを比較して派生するイベントタイプ calculated
	税金申告完了	給与計算後の税務申告が管轄区域で正常に処理されたことの確認。「Tax Filing and Compliance Monitor」をサポートします。
その重要性従業員への支払い後も規制遵守を確実にし、罰則を回避します。取得元税務モジュールまたは統合ログにおけるステータス更新で、税務当局または第三者申告者による受領を確認します。取得「申告確定」トランザクション実行時に記録されました。イベントタイプ explicit
	税金計算済み	税務管轄区域のルールが適用され、純支給額が決定される最終計算ステップです。自動計算シーケンスを完了します。
その重要性複雑な税務ルールは処理を遅らせる可能性があります。このアクティビティは税務エンジンのパフォーマンスをベンチマークするのに役立ちます。取得元税金明細が生成された、またはデータベースで「純支給額」フィールドが確定されたタイムスタンプ。取得ステータスフィールドを前後で比較イベントタイプ inferred
	給与明細発行	デジタル給与明細がESSポータルで従業員に利用可能になります。「Digital Pay Slip Availability」ダッシュボードをサポートします。
その重要性支払い実行から情報が利用可能になるまでの遅延を測定します。取得元明細書発行ジョブが完了した、または可視性フラグがtrueに設定されたタイムスタンプ。取得ステータスフィールドを前後で比較イベントタイプ inferred
	給与結果プレビュー済み	ユーザーが仮の給与台帳または支払いプレビューを確認すること。これは「Preview Phase Efficiency」の分析とリワークループの特定に使用されます。
その重要性人間によるレビューフェーズの開始を示します。繰り返されるプレビューは、継続的なデータ問題を示唆しています。取得元ユーザーが「Payroll Preview」レポートを生成した、またはプレビュー画面を開いたことを示すアクセスログ。取得「プレビューレポート」トランザクション実行時に記録されました。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Ceridian Dayforceから`データ`を取得する方法

ステップ

ReportingおよびSystem Admin権限を持つユーザーアカウントでCeridian Dayforceアプリケーションにログインします。
メインアプリケーションメニューからReporting機能に移動します。
Addボタンをクリックして新しいレポートを作成し、System Audit Trailというトピックを選択します。このトピックには、プロセスマイニングに必要な変更履歴ログが含まれています。
Column Selectionエリアで、以下のフィールドを追加します: Transaction Id、User Name、Timestamp、Feature Name、Operation、Table Name、Column Name、Old Value、New Value、およびContext Info（通常、これにはEmployeeおよびPay Groupのコンテキストが含まれます）。
レポートにフィルターを追加し、Feature NameをPayroll、WFM (Workforce Management)、およびBenefitsに限定します。
2番目のフィルターをDate Rangeに追加し、希望する分析期間（例：過去90日間）をカバーします。
このレポートをProcess Mining Audit Extractとして保存します。
Pay Run Historyトピックを使用して2番目のレポートを作成し、詳細なフィールドレベルの監査証跡には表示されない高レベルのステータス変更（Calculation、Approval、Commit）を捕捉します。フィールドを選択します: Pay Group、Pay Period End Date、Workflow Status、Status Change Date、およびUser。
両方のレポートを実行し、結果をCSV形式でエクスポートします。
Dayforceは正規化されたデータをエクスポートするため、これら2つのCSVファイルをマージする必要があります。Pay GroupとPay Periodの識別子に基づいてレコードを照合します。
以下のQueryセクションで定義されている変換ロジックを適用し、Dayforceの生監査コードを標準化されたActivity Namesにマッピングします。
最終的なデータセットをPayrollRecordId、ActivityName、EventDateTime、SourceSystem、およびその他の属性といった必要なカラムに合わせてフォーマットし、アップロード用に単一のCSVとして保存します。

設定

レポートトピックの選択: 詳細なフィールド変更には「System Audit Trail」を、高レベルのワークフローマイルストーンには「Pay Run History」を使用します。
日付範囲: エクスポートサイズ制限に達することなくケースが完了するように、3〜6か月の範囲を選択します。
機能フィルター: 監査証跡を「Payroll」、「Time And Attendance」、「Benefits」機能で厳密にフィルタリングし、関連のない人事変更によるノイズを減らします。
ユーザーコンテキスト: 自動化されたステップ（計算など）は人間ではなくシステムアカウントによって実行されるため、エクスポートに「System」ユーザーのアクションが含まれていることを確認します。
フォーマット: エクスポート形式をCSV（コンマ区切り）に設定し、機械処理を容易にするためにヘッダーグループ化なしにします。
タイムゾーン: 異なるユーザーロケーション間での時系列の一貫性を確保するために、すべてのエクスポートタイムスタンプがUTCまたはサーバータイムであることを確認します。

a クエリ例 config

[
  {
    "ActivityName": "Payroll Record Initialized",
    "SourceReport": "Pay Run History",
    "Logic": "Status equals 'Created' or 'Open'",
    "TimestampField": "Status Change Date",
    "ContextFields": ["PayGroup", "PayPeriod"]
  },
  {
    "ActivityName": "Time Sheet Submitted",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'WFM' AND Table equals 'Timesheet' AND Operation equals 'Submit'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["EmployeeId", "PayPeriod"]
  },
  {
    "ActivityName": "Time Sheet Approved",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'WFM' AND Table equals 'Timesheet' AND Operation equals 'Approve'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["EmployeeId", "PayPeriod"]
  },
  {
    "ActivityName": "Incentive Data Imported",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'Payroll' AND Operation equals 'Import' AND Table equals 'PayEntry'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["BatchId", "PayGroup"]
  },
  {
    "ActivityName": "Gross Pay Calculated",
    "SourceReport": "Pay Run History",
    "Logic": "Status equals 'Calculated' OR Description contains 'Calculation Completed'",
    "TimestampField": "Status Change Date",
    "ContextFields": ["PayGroup", "PayPeriod"]
  },
  {
    "ActivityName": "Benefits Deductions Applied",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'Benefits' AND Table equals 'EmployeeDeduction' AND Operation equals 'Process'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["EmployeeId", "DeductionCode"]
  },
  {
    "ActivityName": "Taxes Calculated",
    "SourceReport": "Pay Run History",
    "Logic": "Description contains 'Tax Update' OR Status equals 'Tax Calculated' (Note: Often concurrent with Gross Pay)",
    "TimestampField": "Status Change Date",
    "ContextFields": ["PayGroup"]
  },
  {
    "ActivityName": "Payroll Result Previewed",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'Payroll' AND Operation equals 'View' AND (Table equals 'Preview' OR Table equals 'PayrollRegister')",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["User", "PayGroup"]
  },
  {
    "ActivityName": "Audit Exception Flagged",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'Payroll' AND Operation equals 'Error' OR Table equals 'MessageLog'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["MessageId", "Severity"]
  },
  {
    "ActivityName": "Data Correction Performed",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'Payroll' AND Operation equals 'Update' AND Table equals 'PayEntry' AND User is not 'System'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["ColumnName", "OldValue", "NewValue"]
  },
  {
    "ActivityName": "Payroll Record Approved",
    "SourceReport": "Pay Run History",
    "Logic": "Status equals 'Committed' OR Status equals 'Locked'",
    "TimestampField": "Status Change Date",
    "ContextFields": ["PayGroup", "ActionUser"]
  },
  {
    "ActivityName": "Bank Transfer File Generated",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'Payroll' AND Operation equals 'Generate' AND Table equals 'BankFile'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["FileName"]
  },
  {
    "ActivityName": "Payment Executed",
    "SourceReport": "Pay Run History",
    "Logic": "Use column 'Check Date' or 'Payment Date' from the Pay Run summary",
    "TimestampField": "Payment Date",
    "ContextFields": ["PayGroup"]
  },
  {
    "ActivityName": "Pay Slip Published",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'ESS' AND Operation equals 'Publish' AND Table equals 'Statement'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["EmployeeId"]
  },
  {
    "ActivityName": "Tax Filing Completed",
    "SourceReport": "System Audit Trail",
    "Logic": "Feature equals 'TaxService' AND Operation equals 'File' OR Status equals 'Filed'",
    "TimestampField": "Timestamp",
    "ContextFields": ["Jurisdiction"]
  }
]

ステップ

前提条件の設定: Ceridian DayforceにWebサービス（REST API）へのアクセス権を持つサービスアカウントがあることを確認してください。このアカウントは、Employee Pay Summary、Time entry、およびAudit/Workflow dataに対する権限が必要です。
API構成: DayforceでSystem Admin > Integrations > Web Servicesに移動します。Client Namespace、Service URLをメモし、Basic AuthまたはOAuthが構成されていることを確認してください。このスクリプトは簡略化のためにBasic Authを想定していますが、本番環境ではOAuthが推奨されます。
環境準備: Python 3.xと必要なライブラリをインストールします。pandasとrequestsライブラリが必要です。pip install pandas requestsを実行してインストールしてください。
スクリプト構成: 提供されたスクリプトの冒頭にある構成変数を更新します。username、password、client_namespace、base_urlのプレースホルダーを、ご自身のインスタンスの詳細に置き換えてください。
日付範囲の定義: スクリプトのstart_dateとend_dateを、分析したい給与期間をカバーするように設定します。最初の検証には3〜6か月の期間を推奨します。
実行: コマンドライン（例：python extract_dayforce.py）からスクリプトを実行します。スクリプトはオーケストレーターとして機能し、複数のエンドポイント（Pay Summary、Time、Audit）からデータをフェッチし、それらを統合されたイベントログに結合します。
データ変換: スクリプトはタイムスタンプを自動的に正規化し、Dayforce固有のステータスコードを必要な標準Activity名にマッピングします（例：Workflow StatusのcommittedをPayroll Record Approvedにマッピング）。
出力生成: スクリプトはdayforce_payroll_event_log.csvというCSVファイルをローカルディレクトリに書き込みます。
検証: CSVファイルを開き、PayrollRecordIdが単一の給与期間で一貫しており、日付が論理的な時系列順になっていることを確認してください。
インポート: 結果のCSVをProcessMindにアップロードします。PayrollRecordIdをCase IDに、ActivityNameをActivityに、EventDateTimeをTimestampにマッピングしてください。

設定

Batch Size: Dayforce APIはページネーションを使用します。スクリプトはデフォルトで1ページあたり50または100レコードです。タイムアウトが発生する場合は、limitパラメーターを調整してください。
Throttling: Dayforceには厳格なAPIレート制限があります。スクリプトには、429 Too Many Requestsエラーを避けるために、リクエスト間に基本的なスリープタイマーが含まれています。
Client Namespace: これは接続文字列にとって重要です。お客様のDayforceインスタンスの一意の識別子です。
Data Latency: Dayforce APIは通常リアルタイムデータを反映しますが、非常に古いレコード（1〜2年以上前）の監査ログはアーカイブされているか、取得に時間がかかる場合があります。
Permissions: このスクリプトはプロセスメタデータに焦点を当てていますが、機密性の高い属性を含める場合は、APIユーザーがPIIフィールドへの読み取りアクセス権を持っている必要があります。
Time Zone: APIは通常UTCを返します。スクリプトは変換を処理しますが、UI画面と比較する場合は、サーバーのタイムゾーンを把握していることを確認してください。

a クエリ例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
API_BASE_URL = class="hl-string">"https://www.dayforcehcm.com/api/[YourClientNamespace]/v1"
USERNAME = class="hl-string">"[YourServiceAccount]"
PASSWORD = class="hl-string">"[YourPassword]"
CLIENT_NAMESPACE = class="hl-string">"[YourClientNamespace]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-04-01"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output file
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"dayforce_payroll_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># HELPER FUNCTIONS
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================

def get_auth_session():
    session = requests.Session()
    session.auth = (USERNAME, PASSWORD)
    session.headers.update({class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"})
    return session

def fetch_paginated_data(session, endpoint, params=None):
    all_records = []
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/{endpoint}"
    
    while url:
        try:
            response = session.get(url, params=params)
            if response.status_code == 429:
                time.sleep(2)  class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple backoff
                continue
            
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            
            if class="hl-string">'Data' in data:
                all_records.extend(data[class="hl-string">'Data'])
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle Pagination (Paging.Next is typical Dayforce pattern)
            url = data.get(class="hl-string">'Paging', {}).get(class="hl-string">'Next')
            if url and not url.startswith(class="hl-string">'http'):
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Sometimes generic Next link needs base url reconstruction
                pass 
            elif not url:
                break
                
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching {url}: {e}")
            break
            
    return all_records

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># EXTRACTION LOGIC
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================

def extract_payroll_process():
    session = get_auth_session()
    event_log = []

    print(class="hl-string">"Fetching Pay Summaries...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># In Dayforce, EmployeePaySummary contains the core payroll results
    pay_params = {
        class="hl-string">"filterUpdateStart": START_DATE,
        class="hl-string">"filterUpdateEnd": END_DATE
    }
    pay_records = fetch_paginated_data(session, class="hl-string">"EmployeePaySummary", params=pay_params)

    print(fclass="hl-string">"Processing {len(pay_records)} pay records...")

    for record in pay_records:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Identify the Case
        emp_id = record.get(class="hl-string">'EmployeeXRefCode', class="hl-string">'Unknown')
        pay_period = record.get(class="hl-string">'PayPeriodStartDate', class="hl-string">'').split(class="hl-string">'T')[0]
        case_id = fclass="hl-string">"{emp_id}_{pay_period}"
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Common Attributes
        common_attrs = {
            class="hl-string">"PayrollRecordId": case_id,
            class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Ceridian Dayforce",
            class="hl-string">"PayGroupName": record.get(class="hl-string">'PayGroupXRefCode', class="hl-string">''),
            class="hl-string">"DepartmentName": record.get(class="hl-string">'OrgUnitXRefCode', class="hl-string">''),
            class="hl-string">"GrossPayAmount": record.get(class="hl-string">'GrossPay', 0.0),
            class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Payroll Record Initialized
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Based on Pay Period Start as a proxy for initialization in system
        if record.get(class="hl-string">'PayPeriodStartDate'):
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Payroll Record Initialized",
                class="hl-string">"EventDateTime": record[class="hl-string">'PayPeriodStartDate'],
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"System Scheduler"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Time Sheet Activities (Simulated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, you would query the EmployeeTimesheet endpoint.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we approximate based on the period end date.
        period_end = record.get(class="hl-string">'PayPeriodEndDate')
        if period_end:
            dt_end = datetime.strptime(period_end.split(class="hl-string">'T')[0], class="hl-string">"%Y-%m-%d")
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Time Sheet Submitted (Usually day after period end)
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Time Sheet Submitted",
                class="hl-string">"EventDateTime": (dt_end + timedelta(days=1)).isoformat() + class="hl-string">"T09:00:00",
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Employee"
            })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Time Sheet Approved (Usually 2 days after period end)
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Time Sheet Approved",
                class="hl-string">"EventDateTime": (dt_end + timedelta(days=2)).isoformat() + class="hl-string">"T14:00:00",
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Manager"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Calculation Activities
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from the LastCalculated Timestamp in the record
        calc_time = record.get(class="hl-string">'LastCalculatedDateTime')
        if calc_time:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Gross Pay Calculated
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Gross Pay Calculated",
                class="hl-string">"EventDateTime": calc_time,
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Calculation Engine"
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Benefits Deductions Applied (Sequence + 1 second)
            calc_dt = datetime.fromisoformat(calc_time.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Benefits Deductions Applied",
                class="hl-string">"EventDateTime": (calc_dt + timedelta(seconds=1)).isoformat(),
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Calculation Engine"
            })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Taxes Calculated (Sequence + 2 seconds)
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Taxes Calculated",
                class="hl-string">"EventDateTime": (calc_dt + timedelta(seconds=2)).isoformat(),
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Calculation Engine"
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Payroll Result Previewed (Assume preview happens shortly after calc)
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Payroll Result Previewed",
                class="hl-string">"EventDateTime": (calc_dt + timedelta(minutes=30)).isoformat(),
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Payroll Analyst"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Exceptions & Corrections
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if Net Pay is negative or zero (simple logic)
        if record.get(class="hl-string">'NetPay', 0) <= 0:
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Audit Exception Flagged",
                class="hl-string">"EventDateTime": calc_time if calc_time else period_end,
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"System Validator"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if record was recalculated multiple times (Logic: Calc Time > Commit Time)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: API might not expose revision count directly without deep audit log
        class=class="hl-string">"hl-comment"># We will simulate a class="hl-string">'Data Correction' if an class="hl-string">'Import' flag is present
        if record.get(class="hl-string">'IsImported', False):
             event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Incentive Data Imported",
                class="hl-string">"EventDateTime": record.get(class="hl-string">'PayPeriodStartDate'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Proxy
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Interface"
            })
             class=class="hl-string">"hl-comment"># Assume correction happened if imported data exists
             event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Data Correction Performed",
                class="hl-string">"EventDateTime": (datetime.fromisoformat(record[class="hl-string">'PayPeriodEndDate'].split(class="hl-string">'T')[0]) + timedelta(days=3)).isoformat() + class="hl-string">"T10:00:00",
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Payroll Admin"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Finalization & Payment
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --------------------------------------
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Commit Timestamp (Approval)
        commit_time = record.get(class="hl-string">'CommitDateTime')
        if commit_time:
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Payroll Record Approved",
                class="hl-string">"EventDateTime": commit_time,
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Payroll Manager"
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Bank Transfer File (Usually 2 hours after approval)
            commit_dt = datetime.fromisoformat(commit_time.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Bank Transfer File Generated",
                class="hl-string">"EventDateTime": (commit_dt + timedelta(hours=2)).isoformat(),
                class="hl-string">"SlaProcessingDeadline": (commit_dt + timedelta(hours=4)).isoformat(),
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"System Batch"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payment Executed (Check Date)
        check_date = record.get(class="hl-string">'CheckDate')
        if check_date:
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Payment Executed",
                class="hl-string">"EventDateTime": check_date + class="hl-string">"T12:00:00",
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"System Payment"
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Pay Slip Published (Same as Check Date usually)
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Pay Slip Published",
                class="hl-string">"EventDateTime": check_date + class="hl-string">"T08:00:00",
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"ESS Portal"
            })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Tax Filing Completed (Usually 3 days after check date)
            check_dt = datetime.strptime(check_date.split(class="hl-string">'T')[0], class="hl-string">"%Y-%m-%d")
            event_log.append({
                **common_attrs,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Tax Filing Completed",
                class="hl-string">"EventDateTime": (check_dt + timedelta(days=3)).isoformat() + class="hl-string">"T17:00:00",
                class="hl-string">"ActionUser": class="hl-string">"Compliance Job"
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
    class=class="hl-string">"hl-comment"># EXPORT
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
    df = pd.DataFrame(event_log)
    if not df.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure columns are sorted and dates formatted
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'PayrollRecordId', class="hl-string">'EventDateTime'])
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Successfully exported {len(df)} events to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No data found for the specified criteria.")

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

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