> Continu verbeteren van processen > Salarisverwerking > ADP Workforce Now > Datatemplate

Datatemplate voor salarisverwerking

ADP Workforce Now

Attributen voor salarisverwerking (17) Activiteiten voor salarisverwerking (15) Extractiegidsen (3)

Datatemplate voor salarisverwerking

Deze template biedt een kader om salariscycli in ADP Workforce Now in kaart te brengen. Je ziet welke attributen en activiteiten nodig zijn voor een bruikbaar event log, zodat je bottlenecks kunt opsporen en compliance binnen de organisatie kunt bewaken. Met deze richtlijnen zet je ruwe systeemdata om in een helder beeld van de werkelijke bedrijfsvoering.

Aanbevolen attributen voor gedetailleerde analyse
Belangrijke processtappen en mijlpalen
Aanbevolen werkwijzen voor data-extractie uit ADP Workforce Now

Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Template downloaden

Attributen voor salarisverwerking

Deze aanbevolen datavelden geven het event log de context die nodig is om de salariscycli nader te analyseren.

5 Verplicht 7 Aanbevolen 5 Optioneel

	Naam	Beschrijving
	Activiteit ActivityName	De naam van de processtap of gebeurtenis die heeft plaatsgevonden.
Beschrijving Dit attribuut legt de specifieke actie in de salarisworkflow vast, zoals ‘Urenstaat ingediend’, ‘Brutoloon berekend’ of ‘Bankoverschrijvingsbestand gegenereerd’. Het vormt de basis van de proceskaart: het bepaalt de knooppunten in de grafiek en maakt de volgorde van de workflow zichtbaar. Verschillen in activiteitenreeksen laten herstelwerk en afwijkingen van de standaardprocedure zien. Waarom dit belangrijk is Dit attribuut beschrijft wat er in het proces gebeurt en maakt processtromen en varianten zichtbaar. Waar vind je dit? Auditsporen of transactielogboeken in ADP Workforce Now. Voorbeelden Urenstaat ingediendSalarisrecord goedgekeurdGegevenscorrectie uitgevoerd
	Salarisrecord PayrollRecordId	Unieke identificatie van de combinatie van medewerker en salarisperiode.
Beschrijving Het salarisrecord is de centrale case-ID van het proces. Het staat voor één betaling aan een medewerker in een specifieke cyclus, bijvoorbeeld salarisperiode 12 voor medewerker X. Bij analyses groepeert dit attribuut alle afzonderlijke gebeurtenissen, van het indienen van de eerste urenstaat tot de laatste belastingaangifte, tot één samenhangend proces van begin tot eind. Zo kunnen analisten de snelheid en nauwkeurigheid van elke afzonderlijke betaling volgen. Waarom dit belangrijk is Dit is de verplichte case-sleutel die alle gebeurtenisgegevens aan elkaar koppelt, zodat het proces kan worden gereconstrueerd. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van ADP Workforce Now Voorbeelden PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	Tijdstip van gebeurtenis EventDateTime	De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.
Beschrijving Dit attribuut registreert het exacte moment waarop een activiteit in het systeem is vastgelegd. Het wordt gebruikt om gebeurtenissen chronologisch te ordenen en de tijd tussen stappen te berekenen. Nauwkeurige timestamps zijn belangrijk om bottlenecks te vinden, doorlooptijden te meten, zoals de tijd tot goedkeuring, en te controleren of de serviceafspraken voor salarisverwerking worden nagekomen. Waarom dit belangrijk is Dit attribuut levert de tijdsdimensie die nodig is voor analyses van doorlooptijden en prestaties. Waar vind je dit? Systeemtimestamps bij transactielogboeken. Voorbeelden 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	Bronsysteem SourceSystem	Het systeem waarin de gebeurtenis is ontstaan.
Beschrijving Identificeert de softwareomgeving waaruit de data is gehaald, in dit geval ‘ADP Workforce Now’. Als data uit verschillende HRIS- of banksystemen wordt gecombineerd, helpt dit veld de herkomst van de data te volgen en integratieproblemen in een specifiek systeem op te sporen. Waarom dit belangrijk is Dit zorgt voor traceerbaarheid en context, vooral bij process mining met meerdere systemen. Waar vind je dit? Vast ingesteld tijdens het ETL-proces. Voorbeelden ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	Laatste gegevensupdate LastDataUpdate	Timestamp die aangeeft wanneer het record voor het laatst in de bron is gewijzigd.
Beschrijving Geeft aan wanneer het gegevensrecord in ADP Workforce Now voor het laatst is gewijzigd. Dit wordt gebruikt om te bepalen hoe actueel de data is en om incrementele gegevensladingen te beheren. Zo is de procesanalyse gebaseerd op de actuele salarisrecords. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor incrementele data-extractie en analyses op basis van actuele data. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van ADP Workforce Now Voorbeelden 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	Afdeling DepartmentCode	De afdeling of het kostenplaatsnummer van de medewerker.
Beschrijving Geeft de organisatorische eenheid aan van de medewerker die wordt betaald. In ADP is dit vaak de ‘Home Department’. Dit attribuut is nodig voor de analyse ‘Procesverschillen per afdeling’. Zo kan de organisatie goedkeuringstijden en foutpercentages tussen bedrijfseenheden vergelijken. Waarom dit belangrijk is Belangrijk om prestaties tussen verschillende organisatorische eenheden te vergelijken. Waar vind je dit? Medewerkersstamgegevens of kostenplaatsvelden. Voorbeelden Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	Belastinggebied TaxJurisdictionCode	De specifieke regio- of staatcode voor belastingaangiften.
Beschrijving Geeft de belangrijkste belastingautoriteit of regio aan, bijvoorbeeld CA, NY of Federal, voor het salarisrecord. Nodig voor het dashboard ‘Benchmarks voor het afronden van belastingaangiften’. Hiermee kun je zien in welke regio’s wettelijke aangiften vertraging oplopen en controleren of aan lokale regels wordt voldaan. Waarom dit belangrijk is Essentieel voor compliancemonitoring en analyses van regionale prestaties. Waar vind je dit? Belastingprofiel of tabellen met salarisbelastinggegevens. Voorbeelden US-CAUS-NYUS-TX
	Brutoloonbedrag GrossPayAmount	Het berekende brutoloon voor het record, vóór inhoudingen.
Beschrijving De totale vergoeding die voor de medewerker en de specifieke salarisperiode is berekend. Dit bedrag wordt niet altijd gebruikt voor analyses van processtromen, maar geeft context bij ‘ActivityAmount’. Ook helpt het om records met hoge bedragen voorrang te geven bij analyses van audituitzonderingen of correcties achteraf. Waarom dit belangrijk is Geeft financiële context en de omvang van het salarisrecord weer. Waar vind je dit? Tabellen met salarisresultaten. Voorbeelden 2500.005430.501200.00
	Correctie achteraf IsRetrospective	Markering die aangeeft of dit salarisrecord een correctie voor een eerdere periode is.
Beschrijving Geeft aan of de verwerking betrekking heeft op de huidige periode of een correctie is voor een eerder afgesloten periode (nabetaling). Dit ondersteunt het dashboard ‘Volume aan correcties achteraf’. Het laat zien hoe stabiel het salarisproces is en hoe vaak er na publicatie fouten worden ontdekt. Waarom dit belangrijk is Maakt onderscheid tussen standaardverwerking en herstel- of correctierondes. Waar vind je dit? Afgeleid van Pay Run Type of door Pay Period met Current Date te vergelijken. Voorbeelden truefalse
	Handmatige tussenkomst IsManualIntervention	Markering die aangeeft of bij de activiteit handmatige gegevensinvoer of correctie nodig was.
Beschrijving Een booleaans attribuut dat wordt afgeleid van de activiteitsnaam of de transactiebron, bijvoorbeeld true als de activiteit ‘Gegevenscorrectie uitgevoerd’ is. Dit attribuut vormt de basis voor de KPI ‘Percentage handmatige correcties’. Zo kan het management zien waar de automatisering tekortschiet en waar veel handmatig werk nodig is. Waarom dit belangrijk is Ondersteunt rechtstreeks de analyse van automatiseringspercentages en procesefficiëntie. Waar vind je dit? Afgeleid van ActivityName of specifieke transactiecodes. Voorbeelden truefalse
	Salarisadministrateur PayrollSpecialistName	De gebruiker of systeemaccount die verantwoordelijk is voor de activiteit.
Beschrijving Identificeert de persoon, bijvoorbeeld een salarisadministrateur of manager, of het geautomatiseerde systeemaccount dat de activiteit heeft uitgevoerd. Met dit attribuut kun je het dashboard ‘Prestaties van salarisadministrateurs’ gebruiken om de werkdruk te verdelen en opleidingsbehoeften of bottlenecks door beperkte capaciteit te vinden. Waarom dit belangrijk is Maakt bronanalyse, een evenwichtige werkverdeling en controle op functiescheiding mogelijk. Waar vind je dit? Velden voor gebruikers-ID of actor in auditlogboeken. Voorbeelden Jane DoeSysteembeheerderJohn Smith
	Salarisgroep PayGroupCode	Identificeert de specifieke salariscyclus of -groep, bijvoorbeeld tweewekelijkse betaling in de VS.
Beschrijving Deelt medewerkers in verwerkingsgroepen in op basis van betaalfrequentie en type, bijvoorbeeld wekelijks, tweewekelijks of directie. Je kunt hiermee analyses filteren op specifieke cycli. Dit is belangrijk voor het dashboard ‘Frequentie van handmatige gegevenscorrecties’, waarmee je ziet of bepaalde groepen vaker fouten maken. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk het proces op betaalfrequentie en type medewerker uit te splitsen. Waar vind je dit? Configuratie van de salarisgroep of tabellen met salarisgegevens. Voorbeelden US_BiWeeklyCA_MonthlyUS_Executive
	Bankbestand-ID BankTransferFileId	Identificatie van het betalingsbestand dat naar de bank is verstuurd.
Beschrijving Het unieke referentienummer van het ACH- of wire-bestand dat is aangemaakt tijdens de activiteit 'Bankbestand voor overboeking aangemaakt'. Zo koppel je afzonderlijke salarisrecords aan de batchbetaling. Daarmee kun je de analyse 'Snelheid van uitbetaling en publicatie' uitvoeren. Waarom dit belangrijk is Koppelt afzonderlijke cases aan batchverwerkingsgebeurtenissen. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van ADP Workforce Now Voorbeelden ACH-20231005-01ACH-20231005-02
	Einddatum salarisperiode PayPeriodEndDate	De einddatum van de salariscyclus.
Beschrijving Geeft het einde aan van de periode waarover de medewerker wordt betaald. In combinatie met gebeurtenistimestamps laat dit zien of de verwerking volgens planning verloopt ten opzichte van het einde van de salarisperiode. Waarom dit belangrijk is Referentiepunt voor het berekenen van de naleving van de planning en vertragingen. Waar vind je dit? Configuratie van de salariscyclus. Voorbeelden 2023-10-152023-10-31
	Kostenplaats CostCenterId	De financiële kostenplaatscode waarop de salarisuitgaven worden geboekt.
Beschrijving Geeft de specifieke grootboekeenheid of kostenplaats aan die bij de salarisuitgaven hoort. Dit attribuut biedt een financieel perspectief op het proces. Zo kan de organisatie inefficiënties in de verwerking, zoals kosten voor herstelwerk, koppelen aan specifieke bedrijfseenheden. Waarom dit belangrijk is Brengt procesanalyse in lijn met de financiële rapportagestructuur. Waar vind je dit? Velden voor de verdeling van loonkosten. Voorbeelden CC-500CC-900CC-120
	Medewerkers-ID EmployeeId	Unieke identificatie van de medewerker die wordt betaald.
Beschrijving De specifieke ID van de medewerker bij het salarisrecord. De Case-ID verwijst naar het record. Met de medewerkers-ID kun je dezelfde medewerker over langere tijd volgen, bijvoorbeeld om te zien wie vaak urenstaten te laat indient of regelmatig handmatige correcties nodig heeft. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk gedragspatronen per medewerker te analyseren. Waar vind je dit? AssociateOID of File Number in ADP. Voorbeelden A102030000123456
	Type audituitzondering AuditExceptionType	Categorie van de gemarkeerde compliancewaarschuwing of gegevenswaarschuwing.
Beschrijving Geeft aan welk probleem tijdens de validatie is gevonden, bijvoorbeeld ‘Negatief nettoloon’ of ‘Ontbrekend belastingnummer’. Wordt gebruikt in de ‘Audit Exception Resolution Monitor’ om te analyseren welke fouten de meeste vertraging veroorzaken en om oorzaakanalyses uit te voeren voor verbeteringen aan de datakwaliteit in eerdere stappen. Waarom dit belangrijk is Geeft aan waarom het proces is stilgezet of gemarkeerd. Waar vind je dit? Raadpleeg de documentatie van ADP Workforce Now Voorbeelden SSN ontbreektNegatief nettoloonAfwijking in arbeidsvoorwaarden

Verplicht Aanbevolen Optioneel

Activiteiten voor salarisverwerking

Deze belangrijke processtappen en mijlpalen laten het verloop van een salarisrun zien, van de eerste urenregistratie tot de uiteindelijke betaling.

9 Aanbevolen 6 Optioneel

	Activiteit	Beschrijving
	Audituitzondering gemarkeerd	Geeft aan dat het systeem tijdens de berekening een overtreding van validatieregels heeft vastgesteld, bijvoorbeeld een negatief nettoloon of een ontbrekend belastinggebied. Dit wordt vastgelegd wanneer er foutmeldingen in de berekeningsuitvoer worden gegenereerd.
Waarom dit belangrijk is Basis voor de ‘Audit Exception Resolution Monitor’. Een groot aantal meldingen wijst op problemen met de datakwaliteit in eerdere stappen. Waar vind je dit? Foutenlogboek voor salarisverwerking of het uitvoerrapport ‘Verify Payroll’. Vastleggen Vastgelegd wanneer het systeem een validatiefout genereert Gebeurtenistype explicit
	Bankoverschrijvingsbestand gegenereerd	Het technisch aanmaken van het NACHA/ACH-bestand voor automatische stortingen. Dit gebeurt meestal direct nadat de stap ‘Finalize’ is afgerond.
Waarom dit belangrijk is Houdt de ‘Tijd tot het genereren van het bankoverschrijvingsbestand’ bij om te voorkomen dat technische overdrachten betalingen vertragen. Waar vind je dit? Logboek met uitvoer en rapporten; timestamp van het genereren van het ‘ACH File’ of ‘Direct Deposit File’. Vastleggen Vastgelegd wanneer het uitvoerbestand wordt aangemaakt Gebeurtenistype explicit
	Betaling uitgevoerd	De datum waarop het geld beschikbaar wordt gesteld aan medewerkers. Dit is vaak een berekende gebeurtenis op basis van de betaaldatum in de salarisbatch.
Waarom dit belangrijk is Het belangrijkste resultaat van het proces. Essentieel voor het berekenen van de ‘Doorlooptijd tot naleving van belastingaangifteverplichtingen’. Waar vind je dit? Salarishistorie; veld ‘Check Date’. Vastleggen Afleiden door het veld Check Date te vergelijken met de systeemdatum Gebeurtenistype calculated
	Brutoloon berekend	Het systeem berekent het loon door de uren met de tarieven te vermenigvuldigen en aanvullende inkomsten toe te voegen. Dit wordt afgeleid uit de voltooiingstimestamp van het batchproces 'Calculate Payroll'.
Waarom dit belangrijk is Centrale verwerkingsstap. Meerdere uitvoeringen wijzen op herstelrondes, die meestal zichtbaar worden in de analyse 'Payroll Preview Loop Analysis'. Waar vind je dit? Auditspoor van Payroll; voltooiingstijd van de actie 'Calculate' voor de betreffende Pay Group Batch. Vastleggen Leid dit af uit de voltooiingstimestamp van de berekeningstaak Gebeurtenistype inferred
	Loonstrook gepubliceerd	De digitale loonstrook is beschikbaar voor de medewerker via het self-serviceportaal (iPay). Dit wordt meestal gepland ten opzichte van de betaaldatum.
Waarom dit belangrijk is Ondersteunt de analyse van de ‘Doorlooptijd tot publicatie van loonstroken’ en medewerkerstevredenheid. Waar vind je dit? Afgeleid uit de systeeminstelling (regel voor beschikbaarheid van loonstroken) die op de Check Date wordt toegepast. Vastleggen Afleiden door het veld Check Date te vergelijken met de publicatieregel Gebeurtenistype inferred
	Payrollrecord aangemaakt	Dit gebeurt wanneer de payrollbatch voor de cyclus wordt aangemaakt of geopend. Daarmee wordt het payrollrecord voor de medewerker gestart. Dit wordt afgeleid uit de aanmaaktimestamp van het Paydata-record in de actieve batch.
Waarom dit belangrijk is Bepaalt het begin van de berekeningsperiode voor de payroll. Door dit te vergelijken met de timestamps van gegevensimports, meet je de vertraging bij het verwerken van bonusgegevens. Waar vind je dit? Payroll-module; aanmaaktimestamp van de Paydata Batch Header of de eerste invoer in de Paydata Grid. Vastleggen Vergelijk het statusveld vóór en na het aanmaken van de batch Gebeurtenistype inferred
	Salarisrecord goedgekeurd	De formele goedkeuring van de salarisbatch. Hiermee wordt de batch vergrendeld, zodat er geen wijzigingen meer mogelijk zijn, en wordt de betaling geautoriseerd. Dit is de stap ‘Finalize’ in ADP WFN.
Waarom dit belangrijk is De definitieve mijlpaal die de verwerkingsfase afsluit en de uitbetalingsfase start. Waar vind je dit? Workflow voor salarisverwerking; statuswijziging van de batch naar ‘Finalized’ of ‘Committed’. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie ‘Finalize Payroll’ wordt uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Urenstaat goedgekeurd	Dit is de goedkeuring van de urenstaat door de manager, waarmee de uren worden vrijgegeven voor payrollverwerking. Deze belangrijke controle stap verplaatst de gegevens van T&A naar de Payroll-module.
Waarom dit belangrijk is Nodig voor het dashboard 'Doorlooptijden van goedkeuring van urenstaten'. Hiermee worden knelpunten bij managers zichtbaar die de verwerkingsplanning in gevaar brengen. Waar vind je dit? Auditspoor van ADP Time & Attendance; filter op 'Status Change' naar 'Approved'. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie 'Approve Timecard' is uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Urenstaat ingediend	Dit is het moment waarop een medewerker of manager de uren- en aanwezigheidsgegevens voor de loonperiode indient. De gebeurtenis wordt rechtstreeks vastgelegd in de auditlogs van de module Time & Attendance in ADP Workforce Now.
Waarom dit belangrijk is Hier begint de klok voor de doorlooptijd van de payrollcyclus. Vertragingen in deze stap werken door in de rest van het proces en laten payrollspecialisten minder tijd om de gegevens te controleren. Waar vind je dit? Auditspoor van ADP Time & Attendance; filter op 'Status Change' naar 'Submitted' voor Timecard-objecten. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie 'Submit Timecard' is uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Belastingaangifte afgerond	Geeft aan dat de wettelijke belastingaangiften voor de salarisperiode zijn afgerond. Voor klanten van ADP Tax Service is dit het moment waarop ADP bevestigt dat het aangiftepakket is afgesloten.
Waarom dit belangrijk is Houdt compliancerisico’s bij. Vertragingen kunnen leiden tot boetes. Waar vind je dit? Belastingmodule; statusupdate van de aangifte aan het einde van het kwartaal of de periode. Vastleggen Vereist systeemanalyse Gebeurtenistype inferred
	Bonusgegevens geïmporteerd	Legt vast wanneer externe loongegevens, zoals commissies of bonussen, via de ADP-importfunctie worden ingelezen. Deze gebeurtenis registreert wanneer aanvullende inkomsten aan het payrollrecord worden toegevoegd.
Waarom dit belangrijk is Belangrijk om vertragingen bij gegevenskoppelingen te vinden. Late imports leiden vaak tot herberekeningen en herstelwerk. Waar vind je dit? ADP Integration/Import Logs; succes-timestamp van de taak 'Paydata Import'. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie 'Import Paydata' is uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Correctie achteraf geboekt	Dit gebeurt wanneer een historische correctie wordt toegepast op een afgesloten salarisrecord, meestal met gevolgen voor de volgende cyclus. Zo worden fouten zichtbaar die pas na de officiële afronding van het proces zijn ontdekt.
Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor de analyse van het ‘Volume aan correcties achteraf’. Een hoog volume wijst erop dat kwaliteitscontroles in eerdere stappen fouten niet hebben ontdekt. Waar vind je dit? Salarishistorie; nieuwe transacties geboekt met een ‘Effective Date’ in het verleden. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie ‘Post Adjustment’ wordt uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Gegevenscorrectie uitgevoerd	Een salarisadministrateur wijzigt handmatig gegevens in het Paydata Grid om fouten op te lossen of bedragen aan te passen. Dit wordt vastgelegd in het auditspoor op veldniveau.
Waarom dit belangrijk is Belangrijke metriek voor ‘Frequentie van handmatige gegevenscorrecties’. Veel correcties kunnen wijzen op problemen met de automatisering. Waar vind je dit? Auditspoor van het Paydata Grid; gebruikersacties ‘Update’ op salarisregels. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie ‘Update Paydata’ wordt uitgevoerd Gebeurtenistype explicit
	Inhoudingen voor secundaire arbeidsvoorwaarden toegepast	De toepassing van arbeidsvoorwaarden (medische verzekering, 401(k)) op het brutoloon. Dit gebeurt meestal tegelijk met de berekening, maar is voor auditdoeleinden een afzonderlijke stap.
Waarom dit belangrijk is Wordt gecombineerd met ‘Audit Exception Flagged’ om vast te stellen of de regels voor arbeidsvoorwaarden compliancefouten veroorzaken. Waar vind je dit? Afgeleid uit het aanmaken of bijwerken van inhoudingsregels in het Paydata Grid na een berekening. Vastleggen Vergelijk de inhoudingsvelden vóór en na de berekening Gebeurtenistype inferred
	Salarisresultaat bekeken	Het genereren van het overzicht of de rapporten ‘Preview Payroll’ voor menselijke controle. In deze stap worden de berekeningsresultaten gecontroleerd voordat ze definitief worden gemaakt.
Waarom dit belangrijk is Gebruikt in ‘Analyse van de salarisvoorbeeldlus’. Veel voorbeelden kunnen erop wijzen dat er weinig vertrouwen is in de gegevens. Waar vind je dit? Systeemlogboeken; timestamp van het genereren van het rapport ‘Preview Payroll’. Vastleggen Vastgelegd wanneer de transactie ‘Generate Preview’ wordt uitgevoerd Gebeurtenistype explicit

Aanbevolen Optioneel

Extractiegidsen

Zo haal je data op uit ADP Workforce Now

Stappen

Log in op ADP Workforce Now met beheerdersrechten of toegangsrechten voor salarisverwerking.
Ga naar Reports & Analytics en kies Custom Reports in het dashboardmenu.
Klik op New Custom Report en selecteer het datadomein Payroll. Afhankelijk van je versie heet dit mogelijk Pay Data of Payroll Register.
Zoek bij Field Selection de unieke identificatie van de case en voeg deze toe. Selecteer File Number of Associate ID in combinatie met Pay Frequency en Pay Period Number om PayrollRecordId samen te stellen.
Selecteer alle datumvelden die nodig zijn om de activiteiten in kaart te brengen. Neem Pay Period Start Date, Pay Period End Date, Check Date, Period End Date en Calculation Date op. Sommige auditvelden, zoals Timecard Approval Date, moet je mogelijk uit de module Time & Attendance toevoegen als ze niet in de hoofdweergave staan.
Voeg financiële velden en dimensies toe, waaronder Gross Pay, Net Pay, Department, Cost Center en Tax Jurisdiction.
Voeg het blok Audit Trail of Field Changes toe aan de rapportindeling als dat beschikbaar is. Dit is nodig om handmatige gebeurtenissen, zoals Data Correction Performed, vast te leggen. Kun je dit niet in één rapport koppelen, maak dan een apart Audit Report en koppel dit extern op Employee ID en Pay Period.
Stel filters in om geannuleerde cheques uit te sluiten en beperk de periode tot het gewenste analysevenster, bijvoorbeeld de laatste 12 maanden.
Ga naar Sort & Total en sorteer op Pay Period Start Date en daarna op Associate ID, zodat de data in een logische volgorde staat.
Ga naar Run/Schedule. Kies Run Now om te testen en stel daarna een terugkerend schema in om het bestand als CSV of Excel te exporteren.
Verwerk het brede ruwe rapport na het genereren met een ETL-tool of script. Zet de datumkolommen om naar rijen, zodat elk datumveld een aparte rij in het event log wordt (Activity).
Controleer of de uiteindelijke CSV de vereiste kolommen bevat: PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime en SourceSystem. Upload het bestand daarna naar ProcessMind.

Configuratie

Rapporttype: standaard aangepast rapport
Datadomein: Payroll / Pay Data Dictionary
Uitvoerformaat: door komma’s gescheiden waarden (CSV)
Aanbevolen periode: voortschrijdende periode van 12 tot 24 maanden voor trendanalyse
Belangrijke filters: Pay Group Code (selecteer de relevante groepen), Company Code (bij meerdere entiteiten), Status is Active of Leave
Detailniveau: één rij per medewerker per salarisperiode (ruwe data), omgezet naar meerdere rijen per medewerker (definitieve data)
Vereiste machtigingen: View Payroll Data, View Audit Trails, Create Custom Reports
Lokalisatie: stel de datumnotatie in de gebruikersvoorkeuren in op ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) om onduidelijkheid te voorkomen

a Voorbeeldquery sql

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

Stappen

Vraag API-inloggegevens aan via ADP Marketplace, waaronder Client ID, Client Secret en het SSL-clientcertificaat (PEM- en Key-bestanden) dat bij je applicatie hoort.
Controleer of je applicatie de benodigde machtigingen heeft: Payroll (read), Worker (read) en Time (read).
Installeer de vereiste Python-bibliotheken met pip: requests, pandas en pyOpenSSL (vaak nodig voor wederzijdse TLS-verificatie).
Vul het onderstaande Python-script in met de juiste ADP API-eindpunten en paden naar de inloggegevensbestanden.
Het script start een beveiligde sessie met wederzijdse TLS-verificatie om zich aan te melden bij het ADP Token Endpoint.
Eerst bevraagt het de Time and Labor Management API om statuswijzigingen van urenstaten voor de gekozen periode op te halen.
Daarna bevraagt het de Payroll Output API (payroll-v1) om voor elke medewerker de gedetailleerde Pay Statement-JSON op te halen.
Het script doorloopt de geneste JSON-structuur om tijdstippen van specifieke gebeurtenissen te vinden, zoals berekening, goedkeuring en bestandsaanmaak.
Met voorwaardelijke logica leidt het script activiteiten zoals Audit Exception Flagged af door de meldings- en waarschuwingslijsten in het antwoord te controleren.
Data uit Time en Payroll worden samengevoegd op basis van AssociateOID, de unieke identificatie van een medewerker in ADP.
De uiteindelijke lijst met gebeurtenissen wordt omgezet in een Pandas DataFrame en opgemaakt volgens het eventlogschema van ProcessMind.
Voer het script uit om het uitvoerbestand als CSV te genereren. Controleer vóór het uploaden naar ProcessMind of de kolomkoppen aan de vereisten voldoen.

Configuratie

Client ID en Secret: haal deze op in het ADP Developer Portal voor je applicatie.
SSL-certificaten: het pad naar de bestanden client.pem en client.key. ADP vereist wederzijdse TLS-verificatie (mTLS) voor API-communicatie.
API-basis-URL: meestal https://api.adp.com, maar dit kan per omgeving verschillen, bijvoorbeeld wfn-api.adp.com.
Periode: aanbevolen extractieperiode is 3 tot 6 maanden per run, binnen de limieten voor API-paginering en time-outs.
Paginagrootte: stel de parameter $top (limiet) in op 50 of 100 records per aanvraag om de doorvoer te verbeteren en time-outs te voorkomen.
Bedrijfscode: filter op Organization Unit of Company Code als je ADP-omgeving meerdere juridische entiteiten bevat.
AssociateOID: dit is de primaire sleutel om Time- en Payroll-data te koppelen. Deze verschilt van de zichtbare Employee ID.

a Voorbeeldquery python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
import uuid

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace these placeholders with your actual ADP credentials and paths
ADP_CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your ADP Client ID]"
ADP_CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your ADP Client Secret]"
CERT_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_certificate.pem"
KEY_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_private_key.key"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/auth/oauth/v2/token"
PAYROLL_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/payroll/v1/payroll-output"
TIME_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/time/v1/time-cards"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output File
OUTPUT_FILENAME = class="hl-string">"ADP_Payroll_Event_Log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ADP requires mutual TLS (mTLS) for authentication
    payload = {
        class="hl-string">'client_id': ADP_CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': ADP_CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials'
    }
    try:
        response = requests.post(
            TOKEN_URL,
            data=payload,
            cert=(CERT_PATH, KEY_PATH),
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {str(e)}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === DATA EXTRACTION ===
def fetch_adp_data(url, token, params=None):
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    all_records = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple pagination loop (ADP uses class="hl-string">'skip' and class="hl-string">'top' or class="hl-string">'next' links)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a simplified implementation assuming standard offset pagination
    skip = 0
    limit = 50
    fetching = True
    
    while fetching:
        current_params = params.copy() if params else {}
        current_params[class="hl-string">'$skip'] = skip
        current_params[class="hl-string">'$top'] = limit
        
        try:
            response = requests.get(
                url, 
                headers=headers, 
                params=current_params, 
                cert=(CERT_PATH, KEY_PATH)
            )
            if response.status_code != 200:
                break
                
            data = response.json()
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust key based on actual API response structure (e.g., class="hl-string">'payrollOutputs', class="hl-string">'timeCards')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Using generic list detection for the script
            key = next((k for k in data.keys() if isinstance(data[k], list)), None)
            
            if not key or len(data[key]) == 0:
                fetching = False
            else:
                all_records.extend(data[key])
                skip += limit
                
        except Exception:
            fetching = False
            
    return all_records

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EVENT LOG GENERATION ===
def generate_event_log(payroll_data, time_data):
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Index time data by AssociateOID for quick lookup
    time_map = {item.get(class="hl-string">'associateOID'): item for item in time_data}

    for pay_record in payroll_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic Attributes
        associate_id = pay_record.get(class="hl-string">'associateOID', class="hl-string">'Unknown')
        pay_period_start = pay_record.get(class="hl-string">'payPeriodStartDate', class="hl-string">'')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a unique Case ID using AssociateID and Pay Period
        case_id = fclass="hl-string">"{associate_id}-{pay_period_start}"
        
        dept_code = pay_record.get(class="hl-string">'worker', {}).get(class="hl-string">'homeOrganizationalUnits', [{}])[0].get(class="hl-string">'nameCode', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        pay_group = pay_record.get(class="hl-string">'payrollGroupCode', class="hl-string">'Main')
        gross_pay = pay_record.get(class="hl-string">'grossPayAmount', 0.0)
        tax_jur = pay_record.get(class="hl-string">'taxJurisdiction', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'US')
        last_update = datetime.now().isoformat() class=class="hl-string">"hl-comment"># Using extraction time as fallback if record update time missing

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(activity, timestamp, specialist=None, manual=False, retro=False):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'PayrollRecordId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventDateTime': timestamp,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'ADP Workforce Now',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update,
                    class="hl-string">'PayrollSpecialistName': specialist if specialist else class="hl-string">'System Agent',
                    class="hl-string">'DepartmentCode': dept_code,
                    class="hl-string">'PayGroupCode': pay_group,
                    class="hl-string">'GrossPayAmount': gross_pay,
                    class="hl-string">'TaxJurisdictionCode': tax_jur,
                    class="hl-string">'IsManualIntervention': manual,
                    class="hl-string">'IsRetrospective': retro
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 1: Time Sheet Submitted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        t_card = time_map.get(associate_id)
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'submissionDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Submitted", t_card[class="hl-string">'submissionDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'submittedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 2: Time Sheet Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'approvalDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Approved", t_card[class="hl-string">'approvalDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'approvedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 3: Payroll Record Initialized ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Creation of the pay data record
        create_time = pay_record.get(class="hl-string">'creationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Initialized", create_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 4: Incentive Data Imported ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for specific earnings codes related to incentives
        earnings = pay_record.get(class="hl-string">'earnings', [])
        for earn in earnings:
            if earn.get(class="hl-string">'typeCode') in [class="hl-string">'BONUS', class="hl-string">'COMMISSION']:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Use entry time of the specific line item
                add_event(class="hl-string">"Incentive Data Imported", earn.get(class="hl-string">'entryDateTime', create_time))
                break class=class="hl-string">"hl-comment"># Capture once per case to avoid duplicates or refine logic for multiple

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 5: Gross Pay Calculated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># When the calculation engine finished
        calc_time = pay_record.get(class="hl-string">'calculationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Gross Pay Calculated", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 6: Benefits Deductions Applied ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually happens same time as calc, but logically distinct
        class=class="hl-string">"hl-comment"># We look for deduction processing timestamp
        deductions = pay_record.get(class="hl-string">'deductions', [])
        if deductions and calc_time:
             add_event(class="hl-string">"Benefits Deductions Applied", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 7: Audit Exception Flagged ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check notification messages
        msgs = pay_record.get(class="hl-string">'notificationMessages', [])
        if msgs:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Take the timestamp of the first warning
            add_event(class="hl-string">"Audit Exception Flagged", msgs[0].get(class="hl-string">'generationDateTime', calc_time))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 8: Data Correction Performed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Compare modification time vs creation time. If significantly different, assume correction.
        mod_time = pay_record.get(class="hl-string">'modificationDateTime')
        if mod_time and create_time and mod_time > create_time:
            add_event(class="hl-string">"Data Correction Performed", mod_time, manual=True)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 9: Payroll Result Previewed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Report generation time
        report_time = pay_record.get(class="hl-string">'reportGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Result Previewed", report_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 10: Payroll Record Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Final approval timestamp
        approve_time = pay_record.get(class="hl-string">'approvalDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Approved", approve_time, specialist=class="hl-string">"Payroll Manager")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 11: Bank Transfer File Generated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Distribution file generation
        dist_time = pay_record.get(class="hl-string">'distribution', {}).get(class="hl-string">'fileGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Bank Transfer File Generated", dist_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 12: Payment Executed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># The actual check date or payment date
        pay_date = pay_record.get(class="hl-string">'paymentDate')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert date-only string to datetime (assuming 9 AM local)
        if pay_date:
            pay_dt_time = fclass="hl-string">"{pay_date}T09:00:00"
            add_event(class="hl-string">"Payment Executed", pay_dt_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 13: Pay Slip Published ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually available on Check Date
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Or specific class="hl-string">'publicationDate' if available
        pub_date = pay_record.get(class="hl-string">'payStatementAvailableDateTime')
        if not pub_date and pay_date:
             pub_date = fclass="hl-string">"{pay_date}T08:00:00"
        add_event(class="hl-string">"Pay Slip Published", pub_date)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 14: Tax Filing Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Tax filing status date
        tax_file_time = pay_record.get(class="hl-string">'taxFiling', {}).get(class="hl-string">'completionDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Tax Filing Completed", tax_file_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 15: Retrospective Adjustment Posted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if this record is marked as a retro adjustment
        is_retro = pay_record.get(class="hl-string">'isRetroactive', False)
        if is_retro:
            retro_time = pay_record.get(class="hl-string">'postingDateTime', calc_time)
            add_event(class="hl-string">"Retrospective Adjustment Posted", retro_time, retro=True)

    return pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXECUTION ===
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Authenticate
    token = get_access_token()
    
    if token:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Data
        print(class="hl-string">"Fetching Payroll Data...")
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for last 90 days - example
        payroll_raw = fetch_adp_data(PAYROLL_API_URL, token)
        
        print(class="hl-string">"Fetching Time Data...")
        time_raw = fetch_adp_data(TIME_API_URL, token)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Transform
        print(class="hl-string">"Generating Event Log...")
        df_events = generate_event_log(payroll_raw, time_raw)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Export
        if not df_events.empty:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure timestamp format
            df_events[class="hl-string">'EventDateTime'] = pd.to_datetime(df_events[class="hl-string">'EventDateTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            df_events.to_csv(OUTPUT_FILENAME, index=False)
            print(fclass="hl-string">"Success! Event log written to {OUTPUT_FILENAME} with {len(df_events)} rows.")
        else:
            print(class="hl-string">"No events generated.")

Stappen

Controleer of de General Ledger Interface, Payroll, Time & Attendance, audit-, import- en rapportagefuncties en de toepasselijke belastingdiensten van ADP Workforce Now zijn ingeschakeld voor de doelomgeving. Controleer ook of de benodigde machtigingen voor audit- en salarisrapportages beschikbaar zijn. Menunamen en transactiecodes verschillen per configuratie. Leg daarom de relevante paden vast met [Configure based on your system].
Configureer de koppeling van de General Ledger Interface voor de vereiste bedrijven, salarisgroepen, verdiensten, inhoudingen, belastingen, afdelingen en rekeningcodes. Bewaar de gegenereerde interface-uitvoer en de bijbehorende verwerkingsmetadata. Het GL-bestand is de primaire bron voor salarisbedragen en boekhoudkundige dimensies. De ondersteunende extracties leveren tijdstippen en bewijs van activiteiten.
Haal de brondatasets voor de gekozen periode op uit [Your table name] of de bijbehorende ADP Workforce Now-export. Vereiste broncategorieën zijn auditgebeurtenissen uit Time & Attendance, Paydata-records, importrecords voor incentives, salarisberekeningsresultaten, inhoudingsresultaten, validatiemeldingen, auditrecords op veldniveau, voorbeeldregisters, afsluitrecords, bankbestandsrecords, betalingsrecords, publicatierecords van loonstroken, bevestigingen van belastingaangiften, correctierecords met terugwerkende kracht en uitvoer van de GL-interface.
Vervang elke bronverwijzing tussen vierkante haken in de query door de daadwerkelijke tabel, weergave, het rapport of de gefaseerde export die in de omgeving beschikbaar is. Koppel bronvelden aan de logische velden in de query. Beschouw afgeleide tijdstippen niet als rechtstreeks auditbewijs zonder de afleidingsregel vast te leggen.
Zet alle tijdstippen uit de bronnen om naar één tijdzone, bij voorkeur UTC, en converteer bronidentificaties naar consistente tekstwaarden. Gebruik exact de activiteitnamen uit de query. Zet bedragvelden om naar één consistent numeriek datatype en normaliseer booleaanse waarden naar TRUE of FALSE.
Voer de query uit voor een afgebakende periode, meestal drie tot zes maanden. Gebruik de identificatie van het salarisrecord als case-sleutel. Behoud meerdere rijen voor dezelfde case als een activiteit meer dan eens voorkomt. ProcessMind leest het event log zoals het is en leidt geen extra gebeurtenissen af.
Controleer de verwerking van duplicaten, de volgorde van tijdstippen en de prioriteit van bronnen. De query gebruikt bewust UNION ALL, zodat elke expliciet opgehaalde activiteit als gebeurtenisrij behouden blijft. Heeft een activiteit geen directe brongebeurtenis, gebruik dan alleen het gedocumenteerde afgeleide tijdstip als de geconfigureerde bron die afleiding ondersteunt.
Controleer of alle 15 activiteitnamen aanwezig zijn, de vereiste attributen zijn ingevuld waar de bron dat toelaat en de periode van de gebeurtenissen overeenkomt met de extractieparameters. Vergelijk de salaristotalen en boekhoudkundige dimensies met de uitvoer van de General Ledger Interface en het toepasselijke salarisregister.
Exporteer het resultaat als een platte UTF-8-CSV of een ander door ProcessMind ondersteund eventlogformaat. Neem de kolommen PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention en IsRetrospective op. Upload het bestand naar ProcessMind en stel PayrollRecordId in als case-ID, ActivityName als activiteit en EventDateTime als timestamp van de gebeurtenis.

Configuratie

Periode: begin met drie tot zes afgeronde salarismaanden. Neem voldoende historie op voor reguliere salarisruns, correcties, incentives, belastingactiviteiten en correcties met terugwerkende kracht. Gebruik [Start date parameter] en [End date parameter] voor incrementele extractie.
Filters voor bedrijf en salarisgroep: beperk de extractie tot de vereiste Company Code, Pay Group Code, juridische entiteit en salarisagenda. Gebruik [Company filter] als de omgeving meerdere bedrijven bevat.
Bronnen: neem de uitvoer van de General Ledger Interface op, samen met de ondersteunende bronnen voor salarisverwerking, Time & Attendance, import, audit, berekening, betaling, loonstroken, belasting en correcties. Alleen het GL-bestand bevat doorgaans niet genoeg bewijs voor alle activiteiten in de levenscyclus.
Activiteiten filteren: gebruik exact de 15 ActivityName-waarden uit de query. Voeg activiteiten niet samen in bredere categorieën, want ProcessMind leidt ontbrekende gebeurtenissen niet af.
Beleid voor tijdstippen: leg de tijdzone van de bron vast en converteer alle waarden van EventDateTime en LastDataUpdate op dezelfde manier. Bewaar het oorspronkelijke tijdstip in een staginglaag als je het auditspoor nodig hebt.
Bedragen en boekhouding: controleer de configuratie van verdiensten, inhoudingen, belastingen, afdelingen, kostenplaatsen en rekeningkoppelingen in de GL Interface. Vergelijk GrossPayAmount met de bron voor salarisberekeningen of het salarisregister. Ga er niet van uit dat elke GL-regel het brutoloon bevat.
Auditbewaring: zorg dat auditlogs van Time & Attendance, Paydata-auditrecords op veldniveau, berekeningsmeldingen, afsluitrecords, betalingsrecords en bevestigingen van belastingaangiften worden bewaard of beschikbaar zijn.
Prestaties: filter op salarisperiode, bedrijf en salarisgroep voordat je bronnen koppelt. Indexeer of partitioneer stagingdata waar mogelijk op PayrollRecordId, salarisperiode, tijdstip van de gebeurtenis en batch-ID. Verwerk grote perioden stapsgewijs.
Machtigingen: regel toegang tot data over salarisverwerking, Time & Attendance, General Ledger Interface, audit, import, betalingen, loonstroken en belastingdiensten. De precieze rollen, licenties, menupaden en transactiecodes hangen af van de ADP Workforce Now-configuratie.
Regels voor afleidingen: vermeld in de technische documentatie duidelijk welke gebeurtenissen zijn afgeleid, zoals Payroll Record Initialized, Gross Pay Calculated, Benefits Deductions Applied en Payment Executed. Ondersteunt de bron een afleiding niet, neem de rij dan niet op in plaats van een tijdstip te verzinnen.
Bestandsbeheer: bewaar het oorspronkelijke GL-interfacebestand, de bronextracties, extractieparameters, queryversie en uitvoeringstijdstip voor reconciliatie en auditdoeleinden.

a Voorbeeldquery sql

WITH
params AS (
    SELECT
        CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP) AS start_datetime,
        CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP) AS end_datetime
),

time_sheet_submitted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)) AS PayrollRecordId,
        'Time Sheet Submitted' AS ActivityName,
        CAST(t.SubmittedDateTime AS TIMESTAMP) AS EventDateTime,
        'ADP Workforce Now' AS SourceSystem,
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)) AS PayrollSpecialistName,
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)) AS DepartmentCode,
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)) AS PayGroupCode,
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)) AS GrossPayAmount,
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)) AS TaxJurisdictionCode,
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsManualIntervention,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsRetrospective
    FROM [Your time and attendance audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.SubmittedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.SubmittedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Submitted'
),

time_sheet_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Time Sheet Approved',
        CAST(t.ApprovedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your time and attendance approval table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ApprovedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ApprovedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Approved'
),

payroll_record_initialized AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Initialized',
        CAST(t.PaydataCreatedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaydataCreatedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaydataCreatedDateTime < p.end_datetime
),

incentive_data_imported AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Incentive Data Imported',
        CAST(t.ImportedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your incentive import table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ImportedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ImportedDateTime < p.end_datetime
),

gross_pay_calculated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Gross Pay Calculated',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ProcessName = 'Calculate Payroll'
),

benefits_deductions_applied AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Benefits Deductions Applied',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll deduction result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.DeductionCategory IN ('Medical', '401k')
),

audit_exception_flagged AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Audit Exception Flagged',
        CAST(t.ErrorGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation error table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ErrorGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ErrorGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

data_correction_performed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Data Correction Performed',
        CAST(t.ChangedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        TRUE,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata field level audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ChangedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ChangedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ChangeSource = 'Paydata Grid'
),

payroll_result_previewed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Result Previewed',
        CAST(t.PreviewGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll preview register table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PreviewGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PreviewGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payroll_record_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Approved',
        CAST(t.FinalizedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll finalization table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FinalizedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FinalizedDateTime < p.end_datetime
),

bank_transfer_file_generated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Bank Transfer File Generated',
        CAST(t.FileGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your bank transfer file table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FileGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FileGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payment_executed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payment Executed',
        CAST(t.PaymentDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payment execution table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaymentDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaymentDateTime < p.end_datetime
),

pay_slip_published AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Pay Slip Published',
        CAST(t.PublishedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your pay statement publication table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PublishedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PublishedDateTime < p.end_datetime
),

tax_filing_completed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Tax Filing Completed',
        CAST(t.FilingCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your tax filing confirmation table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FilingCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FilingCompletedDateTime < p.end_datetime
),

retrospective_adjustment_posted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Retrospective Adjustment Posted',
        CAST(t.AdjustmentPostedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        TRUE
    FROM [Your retrospective adjustment table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.AdjustmentPostedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.AdjustmentPostedDateTime < p.end_datetime
)

SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_submitted
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_initialized
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM incentive_data_imported
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM gross_pay_calculated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM benefits_deductions_applied
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM audit_exception_flagged
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM data_correction_performed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_result_previewed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM bank_transfer_file_generated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payment_executed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM pay_slip_published
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM tax_filing_completed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM retrospective_adjustment_posted
ORDER BY PayrollRecordId, EventDateTime, ActivityName;

Klaar om te beginnen?

Download vandaag de template en zet je salarisdata om in een visuele weergave van de werkelijke bedrijfsvoering.

Terug naar de verbetergids Template downloaden

Los vertragingen in de salarisverwerking van ADP Workforce Now vandaag nog op

Verkort de doorlooptijd met 30% en voorkom handmatige datacorrecties

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. De installatie duurt enkele minuten.

Datatemplate voor salarisverwerking

Datatemplate voor salarisverwerking

Attributen voor salarisverwerking

Activiteiten voor salarisverwerking

Extractiegidsen

Aangepaste rapportage-export van ADP Workforce Now

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Python-script voor de ADP Workforce Now Payroll API

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Extractie van het grootboekinterfacebestand

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Klaar om te beginnen?

Los vertragingen in de salarisverwerking van ADP Workforce Now vandaag nog op

Datatemplate voor salarisverwerking

Datatemplate voor salarisverwerking

Attributen voor salarisverwerking

Activiteiten voor salarisverwerking

Extractiegidsen

Aangepaste rapportage-export van ADP Workforce Now

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Python-script voor de ADP Workforce Now Payroll API

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Extractie van het grootboekinterfacebestand

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Klaar om te beginnen?

Los vertragingen in de salarisverwerking van ADP Workforce Now vandaag nog op

We gaan zorgvuldig om met je privacy