급여 처리 데이터 템플릿

급여 기록 ID는 특정 급여 주기에 한 직원의 급여 프로세스 전체를 식별하는 고유 케이스 ID입니다. 각 ID는 근무 시간 데이터 제출부터 지급 및 보고까지 이어지는 하나의 처리 과정을 나타냅니다.

process mining에서는 이 속성을 사용해 관련 활동을 하나의 일관된 전체 프로세스 흐름으로 연결합니다. 이를 통해 급여 기록별 처리 시간, 변형, 병목을 분석할 수 있습니다. 고유한 케이스 ID가 없으면 이벤트 순서를 추적하고 프로세스의 작동 방식을 정확히 파악할 수 없습니다.

이 기본 키는 모든 프로세스 이벤트를 하나의 케이스로 연결하므로 기록별 급여 주기 전체를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 급여 시스템에서 생성하거나, 급여 거래 데이터의 직원 식별자와 급여 기간 식별자를 결합해 만들 수 있습니다.

이벤트 타임스탬프는 활동이 수행된 정확한 시점을 기록합니다. 이 시간 정보는 이벤트 순서를 올바르게 정하고 프로세스 단계 간 소요 시간을 계산하는 데 필요합니다.

process mining에서는 타임스탬프를 사용해 각 케이스의 이벤트 순서를 구성하고 시간 기반 분석을 수행합니다. 활동 간 처리 시간 계산, 지연 및 대기 시간 확인, 서비스 수준 협약(SLA) 대비 성과 모니터링 등에 활용됩니다. 정확한 타임스탬프는 성과를 분석하는 모든 프로세스 분석의 기반입니다.

이 속성은 이벤트 순서를 정확히 정하고 처리 시간과 소요 시간을 계산하거나 병목을 찾는 등 시간 기반 분석을 수행하는 데 중요합니다.

시스템 감사 로그에서 확인하거나 급여 거래 기록의 '생성일' 또는 '이벤트 시간' 필드에서 찾을 수 있습니다.

활동명은 '근무 시간 데이터 승인', '총액에서 실수령액 계산', '급여 지급 실행'과 같이 급여 처리 과정에서 수행된 개별 작업을 나타냅니다. 각 활동은 프로세스 맵의 노드가 되며, 특정 타임스탬프와 연결됩니다.

이 속성은 프로세스 맵의 기반이 되므로 process mining에서 중요합니다. 활동의 순서, 빈도, 소요 시간을 분석하면 실제 프로세스 흐름을 파악하고, 자주 나타나는 경로와 표준 절차에서 벗어나는 사례를 확인할 수 있습니다. 또한 프로세스가 지연되는 병목도 찾을 수 있습니다.

프로세스 맵의 단계를 정의합니다. 활동을 분석하면 실제 진행 상황을 파악하고, 병목과 재작업이 반복되는 구간을 찾을 수 있습니다.

일반적으로 시스템 로그, 감사 추적 또는 급여 거래 테이블의 상태 필드에서 확인할 수 있습니다. 기술 이벤트 코드를 사용자가 이해하기 쉬운 이름으로 매핑해야 할 수 있습니다.

이 속성은 이벤트 데이터가 기록된 소스 시스템을 식별합니다. 현대적인 급여 환경에서는 근태 관리 시스템, HRIS, 급여 처리 엔진 등 여러 시스템에서 데이터가 들어올 수 있습니다.

소스 시스템을 분석하면 전체 프로세스에서 시스템 간 연동 지점과 데이터 전달 과정을 파악할 수 있습니다. 특정 애플리케이션에서 발생한 이벤트만 필터링해 연동 문제를 진단하거나, 서로 다른 시스템에서 관리되는 프로세스를 비교할 수도 있습니다.

각 프로세스 단계가 어디에서 진행되는지 파악할 수 있습니다. 이는 프로세스가 여러 시스템으로 분산된 정도를 이해하고, 특정 시스템의 병목이나 연동 지연을 찾는 데 중요합니다.

데이터 추출 파일의 기본 필드로 제공되는 경우가 많습니다. 데이터 테이블의 출처를 기준으로 추출 과정에서 추가할 수도 있습니다.

최종 데이터 업데이트 타임스탬프는 데이터의 최신성을 보여줍니다. 소스 시스템에서 레코드가 마지막으로 변경된 시점이나 분석용 데이터셋에 가져온 시점을 나타냅니다. 실제 업무 활동이 발생한 시점을 기록하는 이벤트 타임스탬프와는 다릅니다.

이 속성은 주로 데이터 거버넌스와 검증에 사용됩니다. 증분 데이터 적재를 관리하고 최신 정보를 바탕으로 분석이 이루어지는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 프로세스 흐름을 직접 분석하는 데 사용되지는 않지만, process mining 데이터셋의 무결성과 최신성을 유지하는 데 중요합니다.

데이터의 최신성을 확인하고 증분 데이터 적재를 관리하는 데 필요합니다. 분석에 현재 이용 가능한 최신 정보가 반영되었는지 확인할 수 있습니다.

일반적으로 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정에서 타임스탬프가 생성되거나 소스 시스템 테이블의 '최종 수정일' 필드에 저장됩니다.

급여 그룹은 같은 일정에 급여를 받는 직원을 묶은 논리적 단위입니다. 예를 들어 '미국 격주 급여직'이나 '영국 월급 임원'이 있습니다. 이 속성은 특정 인력 집단의 급여 처리를 관리하고 실행하는 데 사용됩니다.

프로세스 분석에서 급여 그룹별로 필터링하면 급여 주기별 성과와 효율성을 비교할 수 있습니다. 예를 들어 주급을 받는 시급제 직원의 급여 정정률이 월급제 직원보다 높은지 확인할 수 있습니다. 급여 일정이나 직원 집단에 따라 프로세스가 어떻게 달라지는지도 파악할 수 있습니다.

급여 주기별 비교 분석을 통해 특정 직원 집단이나 급여 지급 주기에서만 문제가 발생하는지 확인할 수 있습니다.

직원 마스터 데이터나 급여 설정 테이블에서 확인할 수 있습니다. '급여 그룹', '급여 영역' 또는 이와 유사한 이름으로 표시되는 경우가 많습니다.

급여 기간 종료일은 특정 급여 처리에 포함되는 근태 데이터의 마감일입니다. 처리 대상 수입의 기간을 정하는 중요한 날짜입니다.

이 속성은 시간에 따른 추세 분석에 유용합니다. 급여 기간 종료일을 기준으로 데이터를 집계하면 분석 담당자가 월별 또는 분기별 처리 시간, 오류율, 수동 정정 건수와 같은 KPI를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 계절적 패턴을 찾고, 시간에 따른 프로세스 변경 효과를 측정하며, 장기 성과를 모니터링할 수 있습니다.

시간에 따른 급여 처리 성과를 분석해 계절적 패턴을 찾거나 급여 기간별 프로세스 개선 효과를 측정할 수 있습니다.

급여 일정 설정과 급여 거래 데이터에서 표준 속성으로 제공됩니다.

급여 실행 유형은 급여 처리 이벤트를 구분합니다. '정기' 실행은 예정된 표준 급여 주기에 해당합니다. '비정기' 실행은 오류를 정정하거나 퇴직자에게 급여를 지급하기 위해 예정 외로 처리하는 건입니다. 그 밖에 '보너스' 또는 '수수료' 지급이 있을 수 있습니다.

이 속성은 비교 분석에 유용합니다. 비정기 지급은 정기 급여 주기의 프로세스 실패를 나타내는 경우가 많으며, 처리 비용과 시간이 더 많이 들 수 있습니다. 실행 유형별로 필터링하면 예외가 발생한 근본 원인을 찾아 빈도와 비용을 측정하고, 유형별 처리 효율성을 비교할 수 있습니다.

표준 처리와 예외 처리를 구분합니다. 비정기 실행을 분석하면 프로세스 실패를 파악하고 비용이 많이 드는 비표준 지급을 줄이는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 급여 시스템의 급여 실행 또는 일괄 처리 테이블에서 확인할 수 있습니다.

사용자 이름은 특정 프로세스 단계를 수행한 개인 또는 자동화 시스템을 식별합니다. 급여 담당자, 근무 시간 데이터를 승인한 관리자, 자동 계산을 실행한 시스템 계정 등이 해당할 수 있습니다.

이 속성을 사용하면 사람 또는 시스템을 기준으로 프로세스를 분석할 수 있습니다. 업무량 분배, 개인별 성과, 팀 생산성을 분석하는 데 활용됩니다. 표준 프로세스에서 자주 벗어나거나 재작업 비율이 높은 사용자를 확인해 교육이 필요한 부분을 찾을 수도 있습니다. 자동화된 단계에서는 시스템이 수행한 활동과 수동 활동을 구분할 수 있습니다.

업무량, 팀 성과, 자동화 수준을 분석할 수 있습니다. 재작업이나 예외 처리에 관여하는 사용자 또는 팀을 파악하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 시스템 로그나 거래 기록의 '사용자 ID', '처리자', '작업 사용자' 필드에서 확인할 수 있습니다.

이 속성은 자동화가 이상적인 프로세스에 사용자가 직접 개입했는지를 참 또는 거짓으로 표시합니다. 누락된 데이터를 직접 입력하거나, 근무 시간표를 정정하거나, 계산 결과를 조정하는 경우가 포함됩니다.

수동 정정은 프로세스 비효율, 위험, 낮은 데이터 품질을 직접 보여주는 지표입니다. 이러한 개입이 발생한 위치와 원인을 분석하는 일은 프로세스 개선에 중요합니다. 수동 정정 건을 필터링하면 재작업의 근본 원인을 찾고 자동화 기회를 파악하며 '최초 처리 성공률' KPI를 측정할 수 있습니다. 수동 정정을 줄이면 급여 프로세스의 효율성과 정확성, 규정 준수 수준을 높일 수 있습니다.

프로세스의 마찰과 비효율을 직접 측정합니다. 수동 정정 비율이 높으면 데이터 품질 저하, 자동화 오류, 규정 준수 위험 증가를 나타낼 수 있습니다.

사용자별 데이터 변경을 추적하는 감사 로그나 수동 조정을 나타내는 특정 거래 코드를 바탕으로 산출할 수 있습니다.

총 급여액은 특정 급여 기간에 직원이 받은 총 수입을 나타냅니다. 급여 처리 과정에서 계산되는 주요 재무 수치이며, 이후 세금과 공제액을 계산하는 기준이 됩니다.

이 속성이 프로세스 흐름을 직접 좌우하지는 않지만, 맥락을 고려한 분석에 유용합니다. 금액별로 케이스를 나누어 고액 급여 기록이 다르게 처리되거나 더 엄격한 검토를 받는지 확인할 수 있습니다. 오류나 지연이 발생한 지급액의 총합을 계산하는 등 재무 영향을 분석할 때도 필요합니다.

프로세스에 재무적 맥락을 더해 지연, 재작업, 예외 처리의 금전적 영향을 분석하고 금액별로 케이스를 구분할 수 있습니다.

총액에서 실수령액을 계산하는 단계의 표준 출력 필드로, 급여 결과 또는 거래 데이터 테이블에서 확인할 수 있습니다.

코스트 센터는 급여 비용을 영업, IT, 제조 등 사업의 특정 부문과 연결하는 조직 속성입니다. 재무 보고와 관리 회계의 기본 요소입니다.

process mining에서 코스트 센터를 분석 기준으로 사용하면 사업부별로 프로세스 데이터를 나누어 살펴볼 수 있습니다. 특정 부서에서 급여 문제가 더 자주 발생하거나 지연 또는 수동 정정이 많은지 확인할 수 있습니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 개선 필요성이나 효과가 큰 부서에 프로세스 개선 활동을 집중할 수 있습니다.

조직별로 분석해 급여 문제, 지연 또는 비효율이 특정 부서나 사업부에 집중되는지 확인할 수 있습니다.

직원 마스터 데이터, HR 조직 구조 또는 급여·HR 시스템의 재무 배부 테이블에서 확인할 수 있습니다.

SLA 마감 시한은 은행 이체 파일 생성이나 급여 지급 실행 등 급여 프로세스의 주요 단계를 완료하기로 한 시점을 나타내는 타임스탬프입니다. 실제 성과를 측정하는 기준으로 사용됩니다.

이 속성은 SLA 준수 여부를 모니터링하고 분석하는 데 필요합니다. 활동의 실제 완료 시점과 SLA 마감 시한을 비교하면 기한을 넘긴 건을 찾고 지연 정도를 측정해 위험에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 지급 성과와 프로세스 신뢰성을 보여주는 대시보드에도 활용됩니다.

성과 목표를 정의해 SLA 준수 여부를 측정하고, 지급 지연을 확인하며, 지연의 근본 원인을 분석할 수 있습니다.

급여 주기 설정에 따라 시스템에 고정된 필드로 제공될 수 있습니다. 또는 급여 기간 종료일에 영업일 3일을 더하는 등의 업무 규칙으로 산출할 수 있습니다.

이 속성은 정의된 서비스 수준 협약을 기준으로 케이스의 성과를 분류합니다. 일반적으로 '은행 이체 파일 생성'과 같은 주요 활동의 실제 타임스탬프를 'SLA 마감 시한'과 비교해 산출합니다.

대시보드와 보고서에서 성과를 즉시 파악할 수 있는 명확한 지표로 활용됩니다. SLA 준수 상태를 분석하면 마감 시한을 놓친 규모를 수치화하고, 지연된 케이스와 제시간에 완료된 케이스의 프로세스 특성을 한 단계 아래로 내려가 살펴볼 수 있습니다. 이를 통해 지연의 근본 원인을 찾고 급여 프로세스의 신뢰성과 예측 가능성을 높일 수 있습니다.

목표 대비 성과를 간단하고 직접적으로 측정합니다. 규정 준수 현황을 쉽게 보고하고, 마감 시한을 지키지 못한 케이스에 분석을 집중할 수 있습니다.

이 속성은 소스 시스템에 직접 저장되지 않습니다. 주요 활동의 EventTimestamp와 SlaDeadline 속성을 비교해 산출합니다.

급여 프로세스 중 자동 감사를 실행하면 사전 정의된 규칙을 위반한 기록이 표시될 수 있습니다. 이 속성은 '세금 ID 누락', '승인되지 않은 초과 근무', '총 급여 이상'과 같은 예외 유형을 기록합니다.

감사 예외의 유형과 빈도를 분석하면 데이터 품질 및 규정 준수 문제를 직접 파악할 수 있습니다. 예를 들어 '세금 ID 누락' 예외가 급증한 원인이 잘못된 입사 처리 프로세스인지 분석할 수 있습니다. 이러한 예외를 추적하는 일은 '감사 및 규정 준수 모니터' 대시보드를 운영하고 위험을 줄이는 데 중요합니다.

데이터 품질 및 규정 준수 문제를 측정하고 분류해, 정확성을 높이고 위험을 줄이기 위한 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다.

급여 시스템의 내부 감사 또는 검증 엔진에서 생성되며, 일반적으로 감사 로그나 예외 보고서에 저장됩니다.

과세 관할 지역은 세금을 계산하고 납부해야 하는 법적 또는 행정적 지역을 지정합니다. 규정, 세율, 신고 요건이 다르므로 지역에 따라 급여 처리의 복잡성이 크게 달라질 수 있습니다.

과세 관할 지역별로 프로세스를 분석하면 지역별 문제를 찾는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 특정 주나 국가의 급여 처리가 지속적으로 느리거나 오류가 많은지 확인할 수 있습니다. 해당 지역의 규정에 맞게 시스템 설정을 개선하거나 그 지역을 담당하는 직원에게 추가 교육을 제공해야 한다는 신호일 수 있습니다.

지리적 또는 법적 지역별로 프로세스 성과를 분석해 복잡성이나 오류가 특정 관할 지역에 집중되는지 확인할 수 있습니다.

급여 또는 HR 시스템에서 직원의 세금 정보를 설정할 때 입력하는 항목입니다.

직원 유형은 HR 마스터 데이터에서 인력을 분류하는 속성입니다. 직원 유형에 따라 급여 프로세스, 필요한 데이터, 적용되는 규정이 다를 수 있습니다.

이 속성을 분석 기준으로 사용하면 프로세스 성과의 차이를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 시급제 직원의 급여 처리는 근무 시간 데이터 연동이 더 복잡하고, 급여직 직원의 처리보다 오류가 발생하기 쉬울 수 있습니다. 직원 유형별 처리 시간이나 정정률과 같은 KPI를 비교하면 각 집단의 특성에 맞춰 프로세스를 개선할 수 있습니다.

직원 유형별로 프로세스를 나누어 시급제와 급여직 등 각 인력 집단에 특화된 차이와 문제를 확인할 수 있습니다.

HR 또는 급여 시스템의 직원 마스터 레코드에 있는 표준 필드입니다.