> 持续流程改进 > 薪资处理 > Ceridian Dayforce > 数据模板

您的薪资处理数据模板

Ceridian Dayforce

← 返回改进指南

薪资处理属性 (18) 薪资处理活动 (15) 提取指南 (2)

您的薪资处理数据模板

此模板为您在 Ceridian Dayforce 内映射薪资生命周期提供了一个全面的框架。它概述了构建高质量事件日志以进行深度分析所需的关键数据字段和流程里程碑。遵循这些指南，您可以获得薪资发放工作流的全方位透明度，并精准定位运营改进点。

建议收集的属性
需要追踪的关键活动
特定系统的提取指南

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

下载模板

薪资处理属性

这些推荐的数据字段捕获了来自 Ceridian Dayforce 的关键业务背景和系统详情，为您进行流程分析奠定了坚实基础。

5 必填 5 推荐 8 可选

	名称	描述
	Timestamp EventDateTime	活动发生的具体日期和时间。
描述记录事件在 Dayforce 系统中发生的确切 timestamp。这用于按时间顺序排列活动，并计算各步骤之间的持续时间。准确的 timestamp 对于识别瓶颈至关重要，例如“工时表已审批”或“银行转账文件已生成”的延迟。精度理想情况下应达到秒或分。为何重要它提供了 Process Mining 所需的时间维度，从而实现绩效分析和瓶颈检测。获取方式审计表中的交易 timestamp 列（例如 CreatedDateTime、LastModifiedDateTime）。示例 2023-10-12T08:30:00Z2023-10-12T14:15:22Z2023-10-15T09:00:00Z
	活动 ActivityName	所执行流程步骤或事件的名称。
描述此属性代表薪资周期内发生的具体事件。Dayforce 中的标准活动包括“工时表已提交”、“税前工资已计算”、“薪资已提交”、“支付已执行”以及“税务申报已完成”。这些值通常从工作流审计日志、系统交易日志（例如薪资状态变更）或与特定业务对象（如薪资运行或工时表）关联的 timestamp 中提取。为何重要它定义了流程的步骤，对于重构流程流和分析变体至关重要。获取方式工作流日志、审计追踪或状态变更历史表。示例工时表已提交Gross Pay Calculated已执行付款Data Correction PerformedAudit Exception Flagged
	薪资记录 PayrollRecordId	薪资个案的唯一标识符，结合了员工和薪资周期。
描述此属性用作流程的唯一 Case ID。在 Ceridian Dayforce 中，薪资记录在概念上是特定员工与特定薪资周期（通常在薪资组中定义）的交集。它追踪该员工在该特定周期的报酬生命周期。在技术上，这通常由薪资周期 ID 与员工参考代码 (XRefCode) 或系统 ID 拼接而成。它关联了从初始工时表提交到最终税务申报和工资条生成的全过程活动。为何重要它识别了 Process Mining 分析的核心对象，使得所有事件都能归组到单个端到端执行路径中。获取方式根据 Payroll Result 或 Time Entry 表中的 PayPeriodID 和 EmployeeID 组合得出。示例 PG01-2023-10-EMP10234US_SAL-2023-22-EMP88421UK_HRLY-2023-44-EMP00231
	最后数据更新 LastDataUpdate	从源系统提取数据的 timestamp。
描述指示用于分析的数据的新鲜度。通常是从 Dayforce 拉取数据的 ETL（提取、转换、加载）运行的 timestamp。它帮助分析师了解所看的是实时数据还是前一天的快照。为何重要它确定了数据集的时效性，并有助于根据源系统报告验证数据完整性。获取方式脚本执行时刻的系统时间。示例 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	源系统 SourceSystem	数据来源系统的名称。
描述识别薪资数据的提取源软件或数据库。在此背景下，该值始终为“Ceridian Dayforce”或“Dayforce”。当整合多个系统的数据（例如：外部考勤系统向 Dayforce 馈送数据）以追踪数据血缘时，此字段非常有用。为何重要它确保了可追溯性，并允许在多系统的 Process Mining 设置中进行过滤。获取方式在提取过程中硬编码或从连接元数据中派生。示例 Ceridian DayforceDayforce ProductionDayforce EU
	SLA 处理截止期限 SlaProcessingDeadline	银行文件生成要求的完成时间戳。
描述为确保员工按时领薪，必须完成“银行转账文件已生成”活动的内部或外部截止日期。此属性用于“银行转账截止日期合规性”仪表板。该属性可以是基于发薪日期的静态规则（例如，发薪日期减 2 天），也可以是薪资组设置中的配置字段。为何重要它是计算准时率绩效和合规风险的基准。获取方式根据支付日期和银行处理规则配置得出。示例 2023-10-25T14:00:00Z2023-10-26T10:00:00Z
	操作用户 ActionUser	执行特定活动的用户。
描述识别负责该事件的个人，例如审批工时表的经理或提交薪资运行的薪资专员。此数据对于“薪资专员生产力”视图以及识别经理的培训需求至关重要。为何重要它支持流程内的资源分析和责任追踪。获取方式审计日志，交易表中的 User ID 列。示例 jsmith系统管理员mgarcia_mgr
	税前工资总额 GrossPayAmount	该记录计算出的税前工资总额。
描述扣除税费前的总报酬金额。该值在“税前工资已计算”活动中生成。分析税前工资处理时间的差异，有助于识别导致“计算引擎流程速度”仪表板变慢的复杂计算环节。为何重要它为流程提供了财务背景，并支持对高价值与低价值记录处理的分析。获取方式 Payroll Result 或 Pay Run Details 表。示例 2500.004150.501200.00
	薪资组 PayGroupName	用于薪资处理的员工分组。
描述将按相同进度表支付的员工进行分类（例如：“美国双周结”、“英国月结”）。在 Dayforce 中，薪资组 (Pay Group) 是发薪运行的主要组织单位。此属性对于“端到端薪资周期时长”仪表板至关重要，因为不同薪资组自然拥有不同的处理周期和截止日期。为何重要它是对薪资绩效进行基准测试并识别特定组级别问题的首要细分维度。获取方式 PayGroup 表或 PayRun 定义。示例美国公司月薪制CA Retail Hourly英国高管月薪
	部门 DepartmentName	员工所属的组织单位。
描述指示与薪资记录关联的职能部门（例如：销售、IT、人力资源）。在 Dayforce 中，这通常链接到“组织单位 (Org Unit)”或“部门 (Department)”层级。此字段驱动“工时表审批绩效”仪表板，允许深入钻取特定业务领域，查看哪些经理可能存在延误审批的情况。为何重要它支持组织基准测试以及审批延误的根源分析。获取方式员工记录或组织单位层级。示例财务供应链物流北美销售
	修正原因 CorrectionReason	为数据修正提供的理由代码。
描述如果发生了“Data Correction Performed”活动，此属性将捕获记录的原因（例如：“漏打卡”、“追溯性薪资调整”）。这为“手动修正与返工率”仪表板增加了细节，使团队能够解决手动操作的特定根源问题。为何重要这对于返工的根源分析至关重要。获取方式审计日志详情或修正交易中的备注字段。示例漏打卡费率错误溯及调整
	处理周期时长（天） ProcessingCycleTimeDays	从初始化到支付的总天数。
描述 “薪资记录已初始化”与“支付已执行”之间的时间跨度。此指标支持“端到端薪资周期时长”仪表板。它提供了流程速度和效率的高层级视图。为何重要它是衡量流程速度的主要指标。获取方式计算得出：支付 timestamp - 初始化 timestamp。示例 3.55.21.0
	成本中心 CostCenterCode	薪资支出所记入的财务代码。
描述与员工收入关联的总账成本中心。用于“成本中心处理基准”视图，以比较不同财务部门的效率。在 Dayforce 中，这是总账 (GL) 分摊详情的一部分。为何重要它将流程绩效与财务报告结构联系起来。获取方式员工总账设置或人工成本分配表。示例 CC-1020CC-5500-USCC-IT-OPS
	是否为审计异常 IsAuditExceptionFlagged	指示记录是否触发了审计警告的布尔标志。
描述一个计算或直接标志，表示此 case 发生了“Audit Exception Flagged”活动。它驱动“审计异常触发率”KPI。高异常率通常意味着数据质量问题，或者是 Dayforce 合规引擎中的配置过于严格。为何重要它简化了错误率和返工循环的计算。获取方式根据“Audit Exception Flagged”活动的存在而得出。示例 truefalse
	税务管辖区 TaxJurisdiction	税务申报的地区或机构。
描述识别与薪资记录相关的特定税务机关（例如：州、省、国家）。这支持“税务申报与合规监控”仪表板。它允许对发薪后合规流程进行细分，突出显示经常出现申报延误的辖区。为何重要它支持合规性监控以及流程绩效的地理分析。获取方式员工税务设置或薪资结果税务详情。示例加利福尼亚州安大略省纽约英国
	薪资周期 PayPeriodDescription	薪资周期的描述性名称。
描述易于理解的薪资周期标签（例如“2023 第 42 周”、“2023 年 10 月半月薪”）。这有助于在仪表板上进行过滤和可视化。它为“薪资记录”提供上下文，常在“流程变体路径分析”中用于过滤特定运行。为何重要它使数据对业务用户而言易于理解。获取方式 PayPeriod 表的描述列。示例 2023-W422023-Oct-SM12023-M11
	银行转账是否延迟 IsBankTransferLate	指示银行文件是否错过截止日期的标志。
描述通过比较“Bank Transfer File Generated”的 timestamp 与“SLA Processing Deadline”计算得出的布尔值。它驱动“准时银行转账率”KPI。识别延迟转账对于防止员工工资延期发放至关重要。为何重要这是一个关键的合规性和可靠性指标。获取方式计算得出：BankTransferTime > SlaProcessingDeadline。示例 truefalse
	雇佣类型 EmploymentType	员工分类（全职、兼职、承包商）。
描述对员工的工作关系进行分类。用于基准测试，观察承包商或兼职员工是否具有不同的薪资处理特征或错误率。该信息通常位于 Dayforce 的员工记录中。为何重要它支持对处理统计数据进行细分和公平比较。获取方式员工表。示例全职兼职合同工

必填推荐可选

薪资处理活动

捕捉这些关键的生命周期事件和状态变更，以构建薪资处理和发放工作流的准确时间线视图。

7 推荐 8 可选

	活动	描述
	Gross Pay Calculated	系统计算引擎根据工时、费率和导入的数据计算税前工资总额。这是“计算引擎流程速度”仪表板的第一步。
为何重要衡量输入定稿后计算引擎的响应延迟。获取方式根据计算批次期间填充或更新“Gross Pay”字段的 timestamp 推断得出。捕获比较状态字段的前后变化事件类型 inferred
	工时表已审批	经理或主管审批提交的工时数据。此处的延迟将直接影响“工时表审批绩效”仪表板。
为何重要识别审批链中导致薪资计算初始化停滞的瓶颈。获取方式追踪 WFM 模块中工时卡状态变更为“已审批”或“已结账”的过程。捕获执行 Approved 交易时记录事件类型 explicit
	工时表已提交	员工或经理提交考勤数据以待处理的事件。这连接了 WFM（劳动力管理）模块与薪资模块。
为何重要对于“端到端薪资周期时长”仪表板衡量从数据源头开始的延迟至关重要。获取方式源自 Dayforce WFM 模块日志，或工时卡对象状态变更为“Submitted”。捕获比较状态字段的前后变化事件类型 inferred
	已执行付款	向员工支付的生效日期。对员工而言，这是该流程在财务上的终点。
为何重要 “端到端薪资周期时长”和员工满意度的关键里程碑。获取方式已定稿薪资记录上的“支票日期”或“付款日期”字段。捕获执行 Disbursement 交易时记录事件类型 explicit
	薪资记录已初始化	标记员工特定薪资运行实例的创建。在 Dayforce 中，这发生在当薪资组（Pay Group）在该周期开启且员工被关联到此次运行之时。
为何重要确定薪资 case 的起点，作为衡量总周期时间的基准。获取方式识别薪资组实例中员工薪资运行记录的创建 timestamp。捕获发薪运行记录创建时记录事件类型 explicit
	薪资记录已审批	薪资记录的最终授权，通常称为“提交”或“锁定”薪资运行。标志着计算/审核阶段的结束。
为何重要区分处理阶段与发放阶段的决定性里程碑。获取方式发薪状态变更为“Committed”、“Locked”或“Approved”。捕获执行 Commit 交易时记录事件类型 explicit
	银行转账文件已生成	生成 NACHA、SEPA 或其他银行文件。用于根据 SLA 截止日期计算“准时银行转账率”。
为何重要关键合规步骤，确保资金在支付前及时划转。获取方式系统作业日志显示银行传输文件已成功生成。捕获执行“文件生成”交易时记录事件类型 explicit
	Audit Exception Flagged	系统根据校验规则（例如实发工资为负数）生成警告或错误消息。支持“审计异常标记率”KPI。
为何重要高频率通常意味着上游数据质量差或配置错误，需要人工干预。获取方式从链接到 Pay Run ID 的系统消息/错误日志表中提取。捕获执行 Exception Created 交易时记录事件类型 explicit
	Benefits Deductions Applied	将福利规则和扣款应用于税前工资。这是“流程速度”仪表板监控的自动化计算序列的一部分。
为何重要隔离发薪运行中福利引擎特有的处理时间或错误。获取方式扣款行写入薪资记录或“总扣款”字段更新时的 timestamp。捕获通过比较字段 Update Timestamp 与 Previous Timestamp 得出事件类型 calculated
	Data Correction Performed	用户在初始计算后手动修改薪资数据（小时数、税率、扣除额）。用于跟踪“手动修正与返工率”仪表板。
为何重要返工的直接度量；减少此类活动是提升流程效率的首要目标。获取方式审计追踪记录显示用户更新了员工薪资详情表。捕获执行“记录更新”交易时记录事件类型 explicit
	Incentive Data Imported	记录包含奖金、佣金或一次性支付的外部数据文件的成功导入。支持“激励数据导入提前期”仪表板。
为何重要接收此数据时的延误是导致薪资处理停滞的常见原因。获取方式 Dayforce 集成日志显示针对该发薪任务的 XML 或 CSV 导入作业已完成。捕获执行“导入”交易时记录事件类型 explicit
	工资条已发布	电子薪资报表在 ESS 门户中可供员工查看。支持“电子工资单可用性”仪表板。
为何重要衡量支付执行与信息发布之间的延迟。获取方式对账单发布作业完成或可见性标记设为 true 时的 timestamp。捕获比较状态字段的前后变化事件类型 inferred
	税务申报已完成	确认该辖区的发薪后税务申报已成功处理。支持“税务申报与合规监控”仪表板。
为何重要确保员工领薪后的监管合规，避免罚款。获取方式税务模块或集成日志中的状态更新，确认税务机关或第三方申报人已收到。捕获执行“申报确认”交易时记录事件类型 explicit
	税额已计算	应用税务管辖规则以确定税后工资的最终计算步骤。完成自动化计算序列。
为何重要复杂的税务规则可能会减慢处理速度；此活动有助于衡量税务引擎的性能表现。获取方式税额行生成或数据库中“实发工资”字段定稿时的 timestamp。捕获比较状态字段的前后变化事件类型 inferred
	薪资结果已预览	用户查看初步薪资登记表或薪资预览。用于分析“预览阶段效率”并识别返工循环。
为何重要标志着人工审核阶段的开始；重复预览通常意味着存在持续的数据问题。获取方式访问日志显示用户生成了“Payroll Preview”报告或打开了预览屏幕。捕获执行“预览报告”交易时记录事件类型 explicit

推荐可选

提取指南

如何从 Ceridian Dayforce 获取数据

步骤

使用具有报告 (Reporting) 和系统管理 (System Admin) 权限的用户账号登录 Ceridian Dayforce。
从主菜单导航至“报告 (Reporting)”功能。
点击“添加”按钮创建新报告，并选择名为“System Audit Trail”的主题。该主题包含 Process Mining 所需的历史变更日志。
在列选择区域，添加以下字段：Transaction Id、User Name、Timestamp、Feature Name、Operation、Table Name、Column Name、Old Value、New Value 以及 Context Info（通常包含员工和薪资组上下文）。
为报告添加过滤器，将 Feature Name 限制为包含 Payroll、WFM (工作量管理) 和 Benefits。
添加第二个日期范围过滤器，覆盖所需的分析期间（例如：过去 90 天）。
将此报告保存为“Process Mining Audit Extract”。
使用“Pay Run History”主题创建第二份报告，以捕获可能未出现在细粒度字段级审计追踪中的高层状态变更（计算、审批、提交）。选择字段：Pay Group、Pay Period End Date、Workflow Status、Status Change Date 和 User。
运行这两份报告并将结果导出为 CSV 格式。
由于 Dayforce 导出的是规范化数据，您必须合并这两个 CSV 文件。根据薪资组和薪资周期标识符匹配记录。
应用下方“查询”部分定义的转换逻辑，将原始 Dayforce 审计代码映射为标准化的 Activity 名称。
格式化最终数据集以匹配所需的列：PayrollRecordId、ActivityName、EventDateTime、SourceSystem 及其他属性，然后保存为单个 CSV 文件以便上传。

配置

报告主题选择：使用“System Audit Trail”获取细颗粒度的字段变更，使用“Pay Run History”获取高层级的 workflow 里程碑。
日期范围：选择 3 到 6 个月的时间范围，确保 case 完整的同时不超出导出大小限制。
功能筛选：对 Audit Trail 进行严格过滤，仅保留“Payroll”、“Time And Attendance”和“Benefits”，以减少无关 HR 变更带来的干扰。
用户上下文：确保导出内容包含“System”用户的操作，因为自动执行的步骤（如计算）是由系统账号而非人工执行的。
格式设置：将导出格式设为 CSV（逗号分隔），且不带标题分组，以便于机器处理。
时区：确认所有导出的 timestamp 均采用 UTC 或服务器时间，以确保不同地区用户间的时间线一致性。

a 查询示例 config

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

步骤

前提条件设置：确保在 Ceridian Dayforce 中拥有一个可访问 Web Services (REST API) 的服务账号。该账号需要 Employee Pay Summary、Time entry 以及 Audit/Workflow 数据的访问权限。
API 配置：在 Dayforce 中前往“系统管理 > 集成 > Web Services”。记录您的客户端命名空间 (Client Namespace)、服务 URL，并确保已配置基本身份验证 (Basic Auth) 或 OAuth。为简便起见，本脚本采用基本身份验证，但生产环境建议使用 OAuth。
环境准备：安装 Python 3.x 及所需库。您需要 pandas 和 requests 库，可通过运行 pip install pandas requests 进行安装。
脚本配置：更新所提供脚本顶部的配置变量。将用户名、密码、client_namespace 和 base_url 占位符替换为您实例的详细信息。
定义日期范围：在脚本中设置 start_date 和 end_date，覆盖您想分析的薪资周期。建议初始验证时选择 3-6 个月的时间窗口。
执行脚本：通过命令行运行脚本（例如：python extract_dayforce.py）。该脚本作为编排器，从多个端点（薪资摘要、工时、审计）获取数据，并将其合并为统一的事件日志 (event log)。
数据转换：脚本会自动标准化 timestamp，并将 Dayforce 特有的状态代码映射到所需的标准 Activity 名称（例如，将 committed 的 Workflow 状态映射为 Payroll Record Approved）。
生成输出：脚本会在本地目录写入一个名为 dayforce_payroll_event_log.csv 的文件。
数据验证：打开 CSV 文件，验证单个发薪周期内的 PayrollRecordId 是否一致，且日期是否符合逻辑时间顺序。
导入系统：将生成的 CSV 上传至 ProcessMind。将 PayrollRecordId 映射到 Case ID，ActivityName 映射到 Activity，并将 EventDateTime 映射到 timestamp。

配置

批次大小 (Batch Size)：Dayforce API 采用分页机制。脚本默认每页抓取 50 或 100 条记录。如果出现超时，请调整 limit 参数。
频率限制 (Throttling)：Dayforce 对 API 调用频率有严格限制。脚本在请求之间包含基本的休眠计时器，以避免触发 429 Too Many Requests 错误。
客户端命名空间 (Client Namespace)：这是连接字符串的关键，是您 Dayforce 实例的唯一标识符。
数据延迟：Dayforce API 通常反映实时数据，但 1-2 年前的旧记录审计日志可能已被存档，检索速度较慢。
权限：如果您打算包含敏感属性，API 用户必须具有 PII 字段的读取权限，尽管此脚本主要关注流程元数据。
时区：API 通常返回 UTC 时间。脚本负责转换，但如果要与 UI 界面对比，请确保了解服务器时区。

a 查询示例 python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

您的薪资处理数据模板

您的薪资处理数据模板

薪资处理属性

薪资处理活动

提取指南

Dayforce 即时报告薪资数据导出

步骤

配置

a 查询示例 config

通过 Dayforce REST API 进行 Python 脚本提取

步骤

配置

a 查询示例 python

准备好开始了吗？

停止薪资处理延迟，立即开始优化

您的薪资处理数据模板

您的薪资处理数据模板

薪资处理属性

薪资处理活动

提取指南

Dayforce 即时报告薪资数据导出

步骤

配置

a 查询示例 config

通过 Dayforce REST API 进行 Python 脚本提取

步骤

配置

a 查询示例 python

我们重视您的隐私

准备好开始了吗？

停止薪资处理延迟，立即开始优化