Identificar variaciones en los datos es una tarea que los profesionales de HCM y nóminas deben hacer continuamente con cada cambio de configuración, paquete de soporte, nuevas implementaciones, conversiones de datos o cada vez que se cargan datos de una fuente de datos externa, se realizan validaciones diarias, copias de clientes, o incluso para aquellos en un escenario híbrido con SAP® SuccessFactors® Employee Central o SAP SuccessFactors Employee Central Payroll.
Los datos erróneos pueden detener el proceso de nómina, ocasionar el pago incorrecto a los empleados y poner en riesgo el cumplimiento de la normativa. Trabajar de forma proactiva para garantizar la calidad de los datos reducirá el tiempo dedicado a solucionar errores posteriores a la nómina. En resumen, los datos se utilizan para proporcionar información. Las empresas, cuando disponen de ellos, pueden mejorar la toma diaria de decisiones. Si las empresas no confían en la exactitud de sus datos, la información será escasa y las decisiones serán probablemente deficientes.
Tanto si su nómina se ejecuta de forma semanal, quincenal o mensual, siempre existe la posibilidad de que los cambios en los datos afecten seriamente al salario de uno o varios empleados. Disponer de un proceso que permita controlar las variaciones entre nóminas puede impedir que esto ocurra y se agrave.
La mayoría de las empresas tienen algún tipo de proceso de comprobación de errores que se ejecuta antes de salir de la nómina y realizar los pagos a los empleados. Ahora bien, ¿cuántos de estos procesos están automatizados y tienen en cuenta a toda la plantilla de empleados? Como consecuencia de cambios en la normativa, como SOX/BASLE, la auditoría se ha convertido en un requisito más que en una función "interesante". Debido al gran volumen de datos, la mayoría de los procesos implican la inspección de solamente subconjuntos de empleados y siempre existe el riesgo de pasar por alto un problema real. Los requisitos normativos han convertido la recuperación de los pagos incorrectos en un proceso que requiere mucho tiempo y trabajo en algunas regiones.
¿Cómo se puede reducir o erradicar este riesgo? Afortunadamente, tenemos una solución para este popular reto. Variance Monitor™ (VM) de EPI-USE Labs le ofrece la capacidad para comparar datos de RR. HH. y nóminas entre sistemas y períodos. Esto es excelente ya que SAP no proporciona una solución para ello y es una tarea compleja que requiere mucho tiempo y recursos con muchas probabilidades de cometer errores manuales. Variance Monitor™ le brinda la potencia y el control que necesita para destacar las variaciones en los datos de SAP HCM. El aspecto positivo es que está automatizado y es fácil de usar. Simplemente defina los niveles de tolerancia o especifique tablas y campos, y las comparaciones para nómina, tiempo, datos maestros y contabilizaciones financieras serán fáciles. Por otra parte, las comparaciones entre periodos y la comprobación de los paquetes de soporte son fáciles y absolutamente precisas. VM también puede detectar valores "nulos" e incluye comparaciones de muestras gratuitas para su uso desde el primer día.
Variance Monitor se ha diseñado para que pueda usarlo cualquier persona que trabaje habitualmente con datos en SAP HCM. Esto incluye a profesionales de nóminas, usuarios de recursos humanos, beneficios, tiempo, etc. También puede incluir a profesionales de HRIS y TI que tengan que validar datos para identificar diferencias. Tenga en cuenta que sus datos de SAP HCM están en riesgo cada vez que se introducen cambios, ya sean cambios de configuración, empresariales, técnicos o de landscape. VM le brinda la potencia y el control que necesita para identificar las variaciones en los datos de SAP HCM.
Variance Monitor revisa los datos de toda la plantilla y cuenta con reglas que pueden comprobar tanto el porcentaje como el valor de la variación, y profundizar en la búsqueda del motivo de la misma. Estas funciones le permitirán controlar por completo su exposición al riesgo.
Analicemos detenidamente cómo puede ayudarle este proceso. Supongamos que ha completado con éxito la nómina del período anterior y está a punto de comenzar este período. Le gustaría revisar la nómina de un empleado utilizando las siguientes reglas (este es solo un ejemplo; puede crear múltiples conjuntos de reglas):
Reglas como estas destacarán a los empleados con cambios importantes en sus datos, y le permitirán decidir cuáles son correctos o inadecuados. Los cambios pueden ser ocasionados por:
Si su proceso de salida de la nómina se limita a revisar un subconjunto de empleados, es muy fácil pasar por alto uno o varios de estos motivos. La capacidad de automatizar estos tipos de reglas le permitirá encontrar y corregir los errores antes de pagar la nómina, y puede (y en algunos casos, debe) convertirse en una parte integral de su proceso de nómina.
¿Cuánto le puede costar a su empresa el trabajo de encontrar, arreglar, volver a ejecutar la nómina, volver a emitir los pagos, recuperar los fondos que sobran, etc., algo que podría ahorrarse controlando por adelantado este tipo de variaciones?