Datatemplate voor salarisverwerking

De activiteitsnaam beschrijft een afzonderlijke handeling in de levenscyclus van de salarisverwerking, zoals ‘Tijdgegevens goedgekeurd’, ‘Bruto-nettobedrag berekend’ of ‘Betaling uitgevoerd’. Elke activiteit is een knooppunt in de proceskaart en hoort bij een specifieke timestamp.

Dit attribuut vormt de basis van de proceskaart en is daarmee belangrijk voor process mining. Door de volgorde, frequentie en duur van activiteiten te analyseren, zie je hoe het proces werkelijk verloopt. Zo ontdek je veelvoorkomende routes en afwijkingen van de standaardprocedure, en vind je bottlenecks waar het proces vertraagt.

De activiteiten bepalen de stappen op de proceskaart. Door ze te analyseren, zie je wat er gebeurt, waar bottlenecks zitten en waar herstelwerk plaatsvindt.

Meestal te vinden in systeemlogboeken, auditsporen of statusvelden in tabellen met salaristransacties. Technische gebeurteniscodes moeten soms worden gekoppeld aan begrijpelijke namen.

Het ID van het salarisrecord is de unieke case-ID voor de volledige salarisverwerking van één medewerker in een bepaalde salariscyclus. Elke ID staat voor één traject, van het indienen van uren tot de betaling en rapportage.

Bij process mining is dit attribuut essentieel om alle bijbehorende activiteiten samen te voegen tot één samenhangende procesflow. Zo kun je doorlooptijden, variaties en bottlenecks per salarisrecord analyseren. Zonder een unieke case-ID kun je de volgorde van gebeurtenissen niet volgen en de werking van het proces niet goed begrijpen.

Dit is de primaire sleutel die alle procesgebeurtenissen aan één case koppelt. Zo kun je de volledige salariscyclus voor elk record analyseren.

Wordt meestal door het salarissysteem gegenereerd. Je kunt de waarde ook samenstellen uit een medewerkers-ID en een salarisperiode-ID uit de salaristransactiegegevens.

De timestamp van de gebeurtenis legt het exacte moment vast waarop een activiteit is uitgevoerd. Met deze chronologische data kun je gebeurtenissen in de juiste volgorde zetten en de tijd tussen processtappen berekenen.

Bij process mining gebruik je timestamps om per case de volgorde van gebeurtenissen vast te stellen en tijdsanalyses uit te voeren. Je kunt er bijvoorbeeld doorlooptijden tussen activiteiten mee berekenen, vertragingen opsporen, wachttijden meten en prestaties toetsen aan service level agreements (SLA’s). Nauwkeurige timestamps vormen de basis voor elke procesanalyse van prestaties.

Dit attribuut is belangrijk om gebeurtenissen in de juiste volgorde te zetten en tijdsanalyses uit te voeren, zoals het berekenen van doorlooptijden en duur en het opsporen van bottlenecks.

Te vinden in systeemlogboeken met auditgegevens of in een veld als ‘aanmaakdatum’ of ‘tijdstip van gebeurtenis’ in salaristransactieregistraties.

Dit attribuut geeft aan uit welk bronsysteem de gebeurtenisdata afkomstig is. In een moderne salarisverwerkingsomgeving kan data uit verschillende systemen komen, zoals een tijdregistratiesysteem, een HRIS of de salarisverwerkingsengine zelf.

Door het bronsysteem te analyseren, krijg je zicht op de integratiepunten en gegevensoverdrachten in het proces. Je kunt het proces filteren op gebeurtenissen uit een bepaalde applicatie. Dat is handig om integratieproblemen op te sporen of processen te vergelijken die in verschillende systemen worden beheerd.

Geeft aan waar elke processtap plaatsvindt. Zo kun je versnippering van het proces begrijpen en bottlenecks of integratievertragingen in specifieke systemen opsporen.

Vaak beschikbaar als standaardveld in data-extracten. Je kunt het ook tijdens de data-extractie toevoegen op basis van de herkomst van de datatabellen.

De timestamp van de laatste data-update geeft aan hoe actueel de data is. Je ziet wanneer de registratie voor het laatst in het bronsysteem is gewijzigd of aan de dataset voor analyse is toegevoegd. Dit is iets anders dan de timestamp van de gebeurtenis, die vastlegt wanneer de bedrijfsactiviteit daadwerkelijk plaatsvond.

Dit attribuut wordt vooral gebruikt voor datagovernance en validatie. Het helpt bij het beheren van incrementele data-invoer en zorgt ervoor dat de analyse op actuele informatie is gebaseerd. Je gebruikt het meestal niet voor een directe analyse van de processtroom, maar het is wel belangrijk voor de betrouwbaarheid en actualiteit van de dataset voor process mining.

Houdt de data actueel en helpt bij het beheren van incrementele data-invoer. Zo kun je controleren of de analyse de meest recente beschikbare informatie bevat.

Deze timestamp wordt meestal aangemaakt tijdens het ETL-proces (extractie, transformatie en laden) of is beschikbaar als veld ‘datum laatste wijziging’ in tabellen van het bronsysteem.

Het brutosalaris is het totale inkomen van een medewerker over een specifieke salarisperiode. Dit financiële bedrag wordt tijdens de salarisrun berekend en vormt de basis voor de berekening van belastingen en inhoudingen.

Dit attribuut bepaalt de processtroom niet rechtstreeks, maar biedt wel nuttige context voor analyses. Je kunt cases bijvoorbeeld op bedrag indelen om te controleren of salarisregistraties met hoge bedragen anders worden verwerkt of extra controles krijgen. Ook is het belangrijk voor analyses van de financiële impact, zoals het berekenen van de totale waarde van betalingen die met fouten of vertraging zijn verwerkt.

Geeft financiële context aan het proces. Zo kun je de geldelijke impact van vertragingen, herstelwerk of uitzonderingen analyseren en cases op bedrag indelen.

Een standaarduitvoerveld van de stap waarin het brutobedrag naar het nettobedrag wordt berekend. Te vinden in salarisresultaten of tabellen met transactiegegevens.

De einddatum van de salarisperiode markeert de grens voor de tijdregistratiegegevens die in een specifieke salarisrun zijn opgenomen. Deze datum bepaalt over welke periode het salaris wordt verwerkt.

Dit attribuut is handig voor trendanalyses. Door data te groeperen op einddatum van de salarisperiode, kunnen analisten KPI’s zoals verwerkingstijd, foutpercentages en handmatige correcties over verschillende maanden of kwartalen volgen. Zo worden seizoenspatronen zichtbaar, kun je de impact van proceswijzigingen meten en prestaties op lange termijn volgen.

Maakt het mogelijk om de prestaties van de salarisverwerking in de tijd te volgen. Zo kun je seizoenspatronen herkennen en de impact van procesverbeteringen tussen salarisperioden meten.

Een standaardattribuut in configuraties van de salariskalender en gegevens over salaristransacties.

De gebruikersnaam geeft aan welke persoon of welk geautomatiseerd systeem een specifieke processtap heeft uitgevoerd. Dat kan een salarisadministrateur zijn, een manager die tijdgegevens goedkeurt of een systeemaccount dat een automatische berekening uitvoert.

Met dit attribuut bekijk je het proces vanuit het perspectief van medewerkers of systemen. Je kunt de werkverdeling, individuele prestaties en teamprestaties analyseren. Ook helpt het om opleidingsbehoeften te signaleren, bijvoorbeeld bij gebruikers die vaak afwijken van het standaardproces of veel herstelwerk veroorzaken. Bij geautomatiseerde stappen maakt het onderscheid tussen systeemactiviteiten en handmatige activiteiten.

Maakt analyses mogelijk van werkverdeling, teamprestaties en de mate van automatisering. Je ziet welke gebruikers of teams betrokken zijn bij herstelwerk of uitzonderingen.

Meestal te vinden in velden als ‘gebruikers-ID’, ‘verwerkt door’ of ‘gebruiker die de actie uitvoerde’ in systeemlogboeken of transactieregistraties.

Dit attribuut is een waar-onwaar-vlag die gebeurtenissen markeert waarbij een gebruiker handmatig moest ingrijpen in een proces dat idealiter automatisch verloopt. Denk aan ontbrekende gegevens handmatig invoeren, urenstaten corrigeren of berekende resultaten aanpassen.

Handmatige correcties wijzen rechtstreeks op inefficiëntie, risico’s en gebrekkige datakwaliteit. Door te analyseren waar en waarom ze voorkomen, kun je het proces verbeteren. Filter op handmatige correcties om de oorzaken van herstelwerk te vinden, kansen voor automatisering te signaleren en de KPI ‘First-Pass Yield’ te meten. Minder handmatige correcties maken de salarisverwerking efficiënter, nauwkeuriger en beter in lijn met de compliance-eisen.

Meet rechtstreeks waar het proces hapert en inefficiënt is. Veel handmatige correcties wijzen op gebrekkige datakwaliteit, niet-werkende automatisering en een groter compliancerisico.

Kan worden afgeleid uit auditlogboeken die wijzigingen door gebruikers registreren, of uit specifieke transactiecodes voor handmatige aanpassingen.

De kostenplaats is een organisatorisch attribuut dat salarisuitgaven koppelt aan een specifiek onderdeel van het bedrijf, zoals ‘Verkoop’, ‘IT’ of ‘Productie’. Het is een belangrijk onderdeel van financiële rapportage en management accounting.

Door de kostenplaats als dimensie in process mining te gebruiken, kun je procesdata per bedrijfseenheid uitsplitsen. Zo ontdek je of bepaalde afdelingen meer problemen, vertragingen of handmatige correcties bij de salarisverwerking hebben dan andere. Die inzichten helpen om verbeteringen te richten op de onderdelen waar de behoefte of impact het grootst is.

Maakt een analyse per afdeling of bedrijfseenheid mogelijk. Zo zie je of problemen, vertragingen of inefficiënties bij de salarisverwerking zich op bepaalde plekken concentreren.

Beschikbaar in stamgegevens van medewerkers, HR-organisatiestructuren of financiële toewijzingstabellen in het salaris- of HR-systeem.

Een salarisgroep is een verzameling medewerkers die volgens hetzelfde schema worden betaald, zoals ‘Tweewekelijks, vaste salarissen VS’ of ‘Maandelijks, directie VK’. Met dit attribuut beheer en verwerk je de salarisruns voor specifieke groepen medewerkers.

Door in de procesanalyse op salarisgroep te filteren, kun je de prestaties en efficiëntie van verschillende salariscycli vergelijken. Zo ontdek je problemen die bij een bepaalde groep spelen, zoals meer correcties bij medewerkers met een uurloon die wekelijks worden betaald dan bij medewerkers met een maandsalaris. Ook zie je hoe procesvariaties samenhangen met verschillende betaalschema’s of groepen medewerkers.

Maakt het mogelijk om verschillende salariscycli te vergelijken. Zo zie je of procesproblemen vooral voorkomen bij bepaalde groepen medewerkers of betaalfrequenties.

Te vinden in stamgegevens van medewerkers of configuratietabellen voor salarisverwerking, vaak onder de naam ‘Salarisgroep’, ‘Salarisgebied’ of een vergelijkbare term.

Het type salarisrun geeft aan om wat voor gebeurtenis in de salarisverwerking het gaat. Een ‘reguliere’ run hoort bij de standaardcyclus volgens schema. Een ‘tussentijdse’ run is een ongeplande betaling om een fout te corrigeren of een uit dienst getreden medewerker te betalen. Andere typen zijn bijvoorbeeld ‘bonus’ en ‘commissie’.

Dit is een nuttige dimensie voor vergelijkende analyses. Tussentijdse betalingen wijzen vaak op een probleem in de reguliere cyclus en kosten doorgaans meer tijd en geld om te verwerken. Door op runtype te filteren, kunnen organisaties de oorzaken van deze uitzonderingen onderzoeken, de frequentie en kosten meten en de efficiëntie van verschillende runtypen vergelijken.

Maakt onderscheid tussen reguliere en uitzonderlijke verwerking. Door tussentijdse runs te analyseren, krijg je zicht op procesfouten en kun je kostbare, afwijkende betalingen terugdringen.

Deze informatie is meestal beschikbaar in tabellen voor salarisruns of batchverwerking in het salarissysteem.

Het belastinggebied geeft de juridische of bestuurlijke regio aan waarvoor belastingen moeten worden berekend en afgedragen. De salarisverwerking kan per gebied sterk verschillen door uiteenlopende regels, belastingtarieven en aangiftevereisten.

Door het proces per belastinggebied te analyseren, kun je regionale problemen opsporen. Zo kan blijken dat de salarisverwerking in een bepaalde staat of een bepaald land steeds trager verloopt of vaker fouten bevat. Dat kan wijzen op een behoefte aan een betere systeemconfiguratie voor de regels in dat gebied of aan extra training voor de medewerkers die de salarisverwerking daar verzorgen.

Maakt het mogelijk om procesprestaties per geografisch of juridisch gebied te analyseren. Zo zie je of complexiteit of fouten zich in bepaalde gebieden concentreren.

Onderdeel van de belastinggegevens van de medewerker in het salaris- of HR-systeem.

De SLA-deadline is een timestamp die aangeeft wanneer een belangrijk onderdeel van de salarisverwerking uiterlijk moet zijn afgerond, zoals het aanmaken van het bankbestand of het uitvoeren van betalingen. Je gebruikt deze als norm om de werkelijke prestaties mee te vergelijken.

Dit attribuut is belangrijk om de naleving van SLA’s te volgen en te analyseren. Vergelijk de werkelijke timestamp waarop een activiteit is afgerond met de SLA-deadline om overschrijdingen vast te stellen, de vertraging te meten en risico’s proactief te beheren. Het is een belangrijk onderdeel van dashboards over betalingsprestaties en de betrouwbaarheid van het proces.

Legt de prestatiedoelstelling vast. Zo kun je SLA-naleving meten, te late betalingen opsporen en de oorzaken van vertragingen analyseren.

Dit kan een vast veld in het systeem zijn op basis van de configuratie van de salariscyclus. Je kunt de deadline ook afleiden uit bedrijfsregels, bijvoorbeeld de einddatum van de salarisperiode plus drie werkdagen.

Dit attribuut geeft aan hoe een case presteert ten opzichte van de afgesproken service level agreement. Meestal wordt de status afgeleid door de werkelijke timestamp van een mijlpaal, zoals ‘Bankbestand aangemaakt’, te vergelijken met de ‘SLA-deadline’.

De status geeft in dashboards en rapporten meteen een helder beeld van de prestaties. Door de SLA-nalevingsstatus te analyseren, zie je hoe vaak deadlines worden gemist. Je kunt ook inzoomen op de kenmerken van cases die te laat zijn afgerond en die vergelijken met cases die op tijd klaar waren. Zo vind je de oorzaken van vertragingen en verbeter je de betrouwbaarheid en voorspelbaarheid van de salarisverwerking.

Meet eenvoudig en rechtstreeks hoe de prestaties zich verhouden tot de doelstellingen. Zo kun je naleving rapporteren en de analyse richten op cases waarin de deadline niet is gehaald.

Dit attribuut staat niet rechtstreeks in de bronsystemen. Je leidt het af door de EventTimestamp van een mijlpaalactiviteit te vergelijken met het attribuut SlaDeadline.

Automatische controles tijdens de salarisverwerking kunnen registraties markeren die niet aan vooraf bepaalde regels voldoen. Dit attribuut legt de categorie van de uitzondering vast, zoals ‘Ontbrekend fiscaal identificatienummer’, ‘Niet-goedgekeurd overwerk’ of ‘Afwijkend brutobedrag’.

Door het type en de frequentie van audituitzonderingen te analyseren, krijg je rechtstreeks zicht op problemen met datakwaliteit en compliance. Zo kunnen organisaties de oorzaken onderzoeken, bijvoorbeeld om te bepalen of een toename van uitzonderingen wegens ontbrekende fiscale identificatienummers komt door een gebrekkig onboardingproces. Het volgen van deze uitzonderingen is belangrijk voor het dashboard ‘Controle- en compliancemonitor’ en helpt risico’s te beperken.

Biedt een directe manier om problemen met datakwaliteit en compliance te meten en in categorieën in te delen. Zo kun je gericht de oorzaken onderzoeken, de nauwkeurigheid verbeteren en risico’s beperken.

Deze data wordt gegenereerd door de interne controle- of validatie-engine van het salarissysteem en staat meestal in auditlogboeken of uitzonderingsrapporten.

Het type medewerker is een attribuut uit de HR-stamgegevens dat de medewerkersgroep indeelt. Verschillende typen medewerkers volgen vaak andere salarisprocessen, hebben andere gegevens nodig en vallen onder andere regels.

Door dit attribuut als dimensie te gebruiken, kun je verschillen in procesprestaties ontdekken. Zo kan de salarisverwerking van medewerkers op uurbasis ingewikkeldere integratie van tijdgegevens vereisen en foutgevoeliger zijn dan die van medewerkers met een vast salaris. Door KPI’s zoals doorlooptijd of correctiepercentage per type medewerker te vergelijken, kun je verbeteringen afstemmen op de behoeften van elke groep.

Helpt het proces uit te splitsen en verschillen en problemen per groep medewerkers zichtbaar te maken, bijvoorbeeld tussen medewerkers op uurbasis en medewerkers met een vast salaris.

Een standaardveld in de stamgegevens van medewerkers in het HR- of salarissysteem.