> Průběžné zlepšování procesů > Proces od objednávky k platbě při zpracování prodejních objednávek > NetSuite > Datová šablona

Šablona dat pro proces od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

NetSuite

← Zpět na průvodce zlepšováním

Atributy procesu od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek(21) Aktivity procesu od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek(14) Návody na extrakci dat(3)

Šablona dat pro proces od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Tato šablona vám poradí, jak shromáždit potřebná data pro analýzu procesu od objednávky po inkaso, konkrétně zpracování prodejních objednávek v NetSuite. Uvádí základní atributy a aktivity, které je třeba ze systému získat. Najdete v ní také praktické pokyny, jak data efektivně extrahovat a připravit je pro analýzu procesu.

Doporučené atributy pro podrobnou analýzu
Základní aktivity, které je třeba v procesu sledovat
Praktické pokyny k extrakci dat z NetSuite

Pracujete se záznamy událostí poprvé? Přečtěte si, jak vytvořit záznam událostí pro process mining.

Stáhnout šablonu

Atributy procesu od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Jde o doporučená datová pole, která zahrňte do záznamu událostí pro důkladnou analýzu procesu od objednávky po inkaso, konkrétně zpracování prodejních objednávek.

3 Povinné 8 Doporučené 10 Volitelné

	Název	Popis
	Čas události EventTime	Časové razítko určující, kdy aktivita nastala.
Popis Tento atribut uvádí přesné datum a čas každé aktivity v procesu. Tvoří chronologický základ záznamu událostí a umožňuje vypočítat dobu průchodu, trvání i čekací dobu mezi jednotlivými kroky. Přesná časová razítka jsou nezbytná pro analýzu výkonnosti, například pro měření doby od vytvoření objednávky po odeslání nebo pro odhalení prodlev při schvalování úvěru. Umožňují podrobně analyzovat efektivitu procesu a dodržování dohod o úrovni služeb. Proč je to důležité Časová razítka jsou nezbytná pro výpočet všech časových ukazatelů, včetně doby průchodu a trvání. Tyto údaje pomáhají odhalit úzká místa procesu. Kde data získat Odpovídá datovým polím v transakčních záznamech NetSuite, například „Date Created“ u prodejní objednávky, „Actual Ship Date“ u vyřízení položek nebo „Date“ u faktur a plateb. Příklady 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T14:30:00Z2023-04-16T09:00:00Z
	Název aktivity ActivityName	Název obchodní události nebo aktivity, která nastala v konkrétním okamžiku.
Popis Tento atribut popisuje konkrétní krok nebo změnu stavu v životním cyklu prodejní objednávky, například „Vytvoření prodejní objednávky“, „Odeslání zboží“ nebo „Přijetí platby“. Pořadí těchto aktivit tvoří základ mapy procesu. Analýza toku aktivit pomáhá odhalit běžné cesty procesem, odchylky a úzká místa. Znalost četnosti a pořadí aktivit je důležitá pro hledání možností, jak zjednodušit provoz a omezit ruční práci. Proč je to důležité Určuje jednotlivé kroky procesu a umožňuje znázornit a analyzovat jeho průběh. Kde data získat Obvykle se odvozuje ze změn stavu v systému, typů transakcí nebo konkrétních záznamů událostí v NetSuite. Často je potřeba namapovat pole se stavem nebo události vytvoření transakce na standardizované názvy aktivit. Příklady Vytvoření prodejní objednávkySchválení prodejní objednávkyOdeslání zbožíVytvoření fakturyPřijetí platby
	Prodejní objednávka SalesOrder	Jedinečný identifikátor každého dokladu prodejní objednávky.
Popis Sales Order slouží jako hlavní identifikátor případu a propojuje všechny následující aktivity od zadání objednávky zákazníkem přes dodání zboží až po závěrečnou platbu. Každá prodejní objednávka představuje jednu instanci celého procesu. V process mining je tento atribut základem pro rekonstrukci průběhu každé objednávky. Umožňuje analyzovat varianty procesu, dobu průchodu i úzká místa pro jednotlivé objednávky a poskytuje úplný přehled o životním cyklu každého požadavku zákazníka. Proč je to důležité Jde o hlavní identifikátor, který propojuje všechny související události do jedné instance procesu a umožňuje analyzovat proces od začátku do konce. Kde data získat Jde o interní ID záznamu transakce Sales Order v NetSuite. Obvykle ho najdete jako „Internal ID“ ve formuláři Sales Order nebo ve výsledcích vyhledávání. Příklady SO-100521SO-100522SO-100523
	Celková hodnota objednávky TotalOrderAmount	Celková peněžní hodnota prodejní objednávky.
Popis Tento atribut představuje celkovou finanční hodnotu prodejní objednávky včetně všech položek, daní a nákladů na dopravu. Jde o důležitý ukazatel ekonomického významu každé instance procesu. Analýza procesu podle hodnoty objednávky může odhalit důležité vzorce. Například objednávky s vysokou hodnotou mohou procházet jiným, více ručním schvalováním, zatímco objednávky s nízkou hodnotou mohou být z velké části automatizované. Díky této analýze lze při zlepšování procesů upřednostnit objednávky s největším dopadem. Proč je to důležité Umožňuje analyzovat proces podle hodnoty objednávky, upřednostnit objednávky s vysokou hodnotou a zjistit, jak efektivita procesu ovlivňuje tržby. Kde data získat Jde o pole „Total“ v záznamu transakce Sales Order v NetSuite. Příklady 1500.00250.5012500.75
	Číslo faktury InvoiceNumber	Jedinečný identifikátor faktury vystavené zákazníkovi.
Popis Tento atribut obsahuje referenční číslo faktury vytvořené z prodejní objednávky. Propojuje proces vyřízení prodeje s procesem správy pohledávek. Sledování čísla faktury je důležité pro finanční odsouhlasení i analýzy celého průběhu od objednávky po konečnou úhradu. Propojuje provozní činnosti spojené s expedicí zboží s finančním procesem inkasa. Proč je to důležité Propojuje prodejní objednávku s konkrétní finanční transakcí, která slouží k fakturaci, a umožňuje tak skutečnou analýzu procesu od objednávky po inkaso. Kde data získat Jde o pole „Invoice #“ nebo „Transaction ID“ v záznamu Invoice vytvořeném z prodejní objednávky. Příklady INV-2001INV-2002INV-2003
	Kategorie produktu ProductCategory	Kategorie hlavního produktu nebo služby v prodejní objednávce.
Popis Tento atribut zařazuje položky prodejní objednávky do širších kategorií, například „Hardware“, „Software“ nebo „Služby“. Pokud objednávka obsahuje více kategorií, lze hlavní kategorii určit podle hodnoty nebo počtu položek. Analýza procesu podle kategorií produktů může odhalit rozdíly ve způsobu vyřízení. Například služby mohou mít mnohem jednodušší proces než fyzický hardware, který je třeba vychystat, zabalit a odeslat. Toto členění je důležité při navrhování zlepšení pro jednotlivé kategorie. Proč je to důležité Členění procesu podle kategorie produktu pomáhá odhalit různé způsoby vyřízení a úzká místa specifická pro jednotlivé kategorie. Kde data získat Tato informace vychází ze záznamů „Item“ propojených s řádky prodejní objednávky. Pro získání kategorie může být nutné spojit je s kmenovými daty položek. Příklady ElektronikaSoftwarová licenceKonzultační služby
	Název zákazníka CustomerName	Název zákazníka, který zadal prodejní objednávku.
Popis Tento atribut obsahuje název právnické nebo fyzické osoby, která zakoupila zboží nebo služby. Propojuje proces prodejní objednávky s konkrétním zákaznickým účtem. Filtrování nebo členění analýzy podle zákazníka je důležité pro pochopení chování jednotlivých zákazníků, odhalení problémů u významných účtů a vyhodnocení úrovně služeb. Umožňuje sledovat proces z pohledu zákazníka a zjistit, u kterých zákazníků dochází k největším prodlevám nebo opakované práci. Proč je to důležité Umožňuje členit proces podle zákazníků, což je důležité pro analýzu jejich spokojenosti, odhalování problémů u významných účtů a přizpůsobení služeb. Kde data získat Jde o pole „Customer“ nebo „Entity“ v záznamu transakce Sales Order v NetSuite. Příklady Global Corp Inc.Innovate Solutions Ltd.Dynamic Tech
	Platební podmínky PaymentTerms	Dohodnuté podmínky úhrady faktury.
Popis Tento atribut určuje podmínky, za kterých má zákazník zaplatit za zboží nebo služby, například „Net 30“ nebo „Due on Receipt“. Podle těchto podmínek se vypočítá datum splatnosti faktury. Analýza podle platebních podmínek pomáhá zjistit, které podmínky souvisejí s pozdními platbami, a vyhodnotit finanční dopad úvěrové politiky. Tento údaj je základem pro analýzu v dashboardu „Míra dodržování platebních podmínek“ a pro pochopení peněžních toků. Proč je to důležité Umožňuje vypočítat data splatnosti a analyzovat platební chování zákazníků i míru dodržování podmínek. Kde data získat Jde o pole „Terms“ v záznamu transakce Sales Order nebo Invoice v NetSuite. Příklady Splatnost do 30 dnůSplatnost do 60 dnůSplatné při přijetí
	Požadované datum dodání RequestedDeliveryDate	Datum dodání, které požaduje zákazník.
Popis Tento atribut zaznamenává datum, kdy zákazník požaduje doručení zboží. Slouží jako výchozí hodnota pro měření včasnosti dodávek. Porovnáním tohoto data se skutečným datem dodání (časovým razítkem události „Goods Shipped“) vypočítáte KPI „Míra včasných dodávek“. Rozdíl mezi požadovaným a skutečným datem dodání může odhalit systémové problémy v prognózování, řízení zásob nebo logistice, které brání plnit očekávání zákazníků. Proč je to důležité Slouží jako základ pro měření včasnosti dodávek a spokojenosti zákazníků. Kde data získat Může jít o standardní nebo vlastní pole v záznamu Sales Order, často nazvané „Requested Delivery Date“ nebo podobně. Příklady 2023-05-202023-06-012023-06-15
	Stav prodejní objednávky SalesOrderStatus	Aktuální stav prodejní objednávky v jejím životním cyklu.
Popis Tento atribut uvádí aktuální stav prodejní objednávky, například „Pending Approval“, „Pending Fulfillment“ nebo „Billed“. Ukazuje, v jaké fázi celého procesu se objednávka nachází. Záznam aktivit zachycuje průběh v minulosti, zatímco aktuální stav se hodí k filtrování a vyhledávání objednávek, které jsou právě aktivní nebo uvízly. Analýza případů podle konečného stavu pomáhá pochopit výsledky procesu, například zda byla objednávka úspěšně uzavřena, zrušena, nebo se stále zpracovává. Proč je to důležité Umožňuje filtrovat případy podle aktuálního stavu, což je důležité při analýze otevřených objednávek a hledání těch, které jsou zablokované nebo se zpožďují. Kde data získat Jde o pole „Status“ v záznamu transakce Sales Order v NetSuite. Příklady Čeká na vyřízeníČeká na fakturaciVyfakturovánoUzavřeno
	Uživatel User	Uživatel nebo zaměstnanec, který provedl danou aktivitu.
Popis Tento atribut určuje osobu odpovědnou za konkrétní krok procesu, například obchodního zástupce, který vytvořil objednávku, nebo skladníka, který zboží zabalil. Může jít o jméno uživatele nebo jedinečné ID. Analýza podle uživatele pomáhá porozumět rozložení pracovní zátěže, určit potřeby školení a porovnat výkonnost jednotlivců nebo týmů. Při hledání příčin odchylek nebo prodlev souvisejících s konkrétními kroky uživatelů je tento atribut velmi užitečný. Proč je to důležité Umožňuje analyzovat výkonnost podle zaměstnance nebo role a pomáhá určit nejvýkonnější pracovníky, vhodné kandidáty na automatizaci i potřeby školení. Kde data získat Tyto informace najdete například v polích „Created By“, „Modified By“ nebo „Owner“ v různých transakčních záznamech NetSuite. Příklady Jan NovákJana NovotnáUživatel skladu 1
	Datum splatnosti PaymentDueDate	Datum, do kterého je třeba fakturu uhradit.
Popis Tento atribut představuje vypočítané datum, do kterého musí zákazník zaplatit. Vychází z data vystavení faktury a platebních podmínek. Například faktura vystavená 1. dubna s podmínkou „Net 30“ bude splatná 1. května. Toto datum je důležité pro finanční analýzu. Porovnává se s datem „Payment Received“, aby bylo možné určit, zda byla platba uhrazena včas. Je také jedním ze základních údajů pro výpočet KPI „Míra včasných plateb“ a řízení pohledávek. Proč je to důležité Slouží jako měřítko včasnosti plateb, která je důležitá pro řízení peněžních toků a pohledávek. Kde data získat Jde o pole „Due Date“ v záznamu transakce Invoice. NetSuite ho automaticky vypočítá podle data vystavení faktury a platebních podmínek. Příklady 2023-05-302023-06-152023-07-01
	Dodáno včas IsOnTimeDelivery	Příznak, který udává, zda byla objednávka doručena v požadovaném termínu nebo dříve.
Popis Tento vypočítaný booleovský atribut porovnává časové razítko události „Goods Shipped“ nebo skutečného dodání s atributem „RequestedDeliveryDate“. Hodnota je true, pokud bylo zboží doručeno včas nebo dříve, a false, pokud se dodání zpozdilo. Tento příznak je nezbytný pro výpočet KPI „Míra včasných dodávek“ a pro dashboard „Rozdíl mezi příslibem dodání a skutečností“. Zjednodušuje analýzu výkonnosti dodávek. Snadno tak můžete filtrovat a agregovat data a zjistit, co způsobuje pozdní expedici, například konkrétní produkty, regiony nebo úzká místa v procesu. Proč je to důležité Poskytuje jednoznačný výsledek pro vyhodnocení včasnosti dodávek. Zjednodušuje výpočet KPI i hledání příčin pozdních objednávek. Kde data získat Vypočítává se při transformaci dat porovnáním časového razítka aktivity „Goods Shipped“ s atributem „RequestedDeliveryDate“. Příklady truefalse
	Počet změn prodejní objednávky SalesOrderChangeCount	Počet změn prodejní objednávky od jejího vytvoření.
Popis Tato vypočítaná metrika počítá u každého případu výskyty aktivit „Sales Order Changed“. Vysoký počet změn ukazuje na opakovanou práci, kterou mohou způsobovat požadavky zákazníků, chyby při zadávání dat nebo úpravy cen. Tento atribut se přímo používá při výpočtu KPI „Míra opakovaného zpracování prodejních objednávek“ a v dashboardu „Varianty opakovaného zpracování prodejních objednávek“. Analýza objednávek s vysokým počtem změn pomáhá určit příčiny opakované práce, například problémy s konkrétními produkty, zákazníky nebo obchodními zástupci. Proč je to důležité Přímo měří opakovanou práci a pomáhá určit zdroje neefektivity, problémů s kvalitou dat a nestability procesu. Kde data získat Vypočítává se při transformaci dat jako počet událostí „Sales Order Changed“ pro každé ID případu „SalesOrder“. Příklady 013
	Poslední aktualizace dat LastDataUpdate	Časové razítko poslední aktualizace nebo získání dat ze zdrojového systému.
Popis Tento atribut uvádí, kdy byla datová sada naposledy aktualizována. Uživatelé tak vědí, jak aktuální data jsou a jaké období pokrývají dashboardy a analýzy process mining. Atribut se nepoužívá k analýze průběhu procesu, je však důležitou součástí metadat pro správu dat a důvěru uživatelů. Pomáhá posoudit aktuálnost zjištění a určit, kdy se v datech projeví nové informace. Proč je to důležité Informuje uživatele o aktuálnosti dat, což je důležité pro rozhodování na základě analýzy. Kde data získat Toto časové razítko se vytvoří a připojí k datové sadě při získávání dat z NetSuite. Příklady 2023-10-27T02:00:00Z
	Prodejní tým SalesTeam	Prodejní tým nebo skupina, které je prodejní objednávka přiřazena.
Popis Tento atribut určuje tým nebo oddělení odpovědné za prodej. Slouží k organizaci obchodních zástupců a správě prodejních regionů nebo produktových řad. V process mining pomáhá analýza výkonnosti jednotlivých prodejních týmů odhalit postupy úspěšných týmů nebo systémové problémy, které se týkají konkrétního týmu. Může upozornit na rozdíly v kvalitě zadávání dat, schvalování slev nebo jiných předchozích činnostech, které ovlivňují následné vyřízení objednávky. Proč je to důležité Umožňuje porovnat výkonnost prodejních týmů a najít osvědčené postupy i oblasti, kde je potřeba podpora. Kde data získat Může jít o standardní nebo vlastní pole v záznamu Sales Order, často propojené se záznamem zaměstnance v poli Sales Rep. Příklady Prodejní tým pro Severní AmerikuPodnikový tým EMEAPartnerský tým APAC
	Typ prodejní objednávky SalesOrderType	Zařazení prodejní objednávky, například standardní, urgentní nebo speciální.
Popis Tento atribut rozděluje prodejní objednávky podle typu, který často určuje průběh procesu a prioritu. Například „Rush Order“ může některé kroky vynechat nebo mít přísnější SLA než „Standard Order“. Analýza procesu podle typu objednávky pomáhá zjistit, zda jsou různé varianty procesu záměrné a účinné. Umožňuje vyhodnotit, zda zvláštní postupy pro určité typy objednávek skutečně vedou k rychlejším nebo lepším výsledkům a za jakou cenu. Proč je to důležité Umožňuje porovnat různé plánované průběhy procesu, například standardní a urgentní objednávky, a ověřit, zda dosahují očekávaných výsledků. Kde data získat Obvykle jde o vlastní pole „Order Type“ ve formuláři Sales Order. NetSuite standardně používá různé formuláře transakcí, například Standard Sales Order nebo Standard Sales Order - Cash Sale, nikoli jedno společné pole typu. Příklady Standardní objednávkaUrgentní objednávkaProjektová objednávka
	Úvěrový status CreditStatus	Udává, zda je prodejní objednávka blokována kvůli úvěrovému limitu.
Popis Tento atribut zachycuje úvěrový status zákazníka v době zpracování objednávky, například „On Hold“ nebo „Released“. Ovlivňuje počáteční fáze životního cyklu objednávky. Analýza tohoto atributu pomáhá zjistit, jak úvěrové kontroly ovlivňují celkovou dobu zpracování objednávky. Dashboard „Analýza doby úvěrové kontroly“ využívá tato data ke zjištění, kolik objednávek je pozastaveno a jak dlouho trvá jejich uvolnění. Pomáhá tak odhalit úzká místa v procesu správy úvěrů. Proč je to důležité Přímo ovlivňuje KPI „Doba úvěrové kontroly“ a pomáhá vysvětlit zpoždění v počáteční fázi zpracování objednávky. Kde data získat Může jít o standardní stavové pole nebo vlastní zaškrtávací pole, například „Credit Hold“, v záznamu Sales Order. Stav lze také odvodit z výskytu aktivit „Credit Hold Applied“ a „Credit Hold Released“. Příklady V pořádkuPozastavenoUvolněno
	Zaplaceno včas IsOnTimePayment	Příznak, který udává, zda byla faktura uhrazena v den splatnosti nebo dříve.
Popis Tento vypočítaný booleovský atribut porovnává časové razítko události „Payment Received“ s atributem „PaymentDueDate“. Hodnota je true, pokud byla platba provedena v den splatnosti nebo dříve, a false v opačném případě. Tento atribut je základem pro výpočet KPI „Míra včasných plateb“ a pro dashboard „Míra dodržování platebních podmínek“. Poskytuje jasný přehled o platebním chování zákazníků a umožňuje zjistit, kteří zákazníci, regiony nebo platební podmínky nejčastěji souvisejí s pozdními platbami. Proč je to důležité Přímo měří platební disciplínu zákazníků, která je důležitá pro řízení peněžních toků a posuzování úvěrového rizika. Kde data získat Vypočítává se při transformaci dat porovnáním časového razítka aktivity „Payment Received“ s atributem „PaymentDueDate“. Příklady truefalse
	Zdrojový systém SourceSystem	Určuje systém, ze kterého data pocházejí.
Popis Tento atribut určuje zdrojovou aplikaci, ve které data události vznikla. V tomto procesu půjde obvykle o „NetSuite“. Ve složitějším prostředí může pomoci rozlišit data z různých propojených systémů, například ze samostatného CRM nebo WMS. Při analýze pomáhá ověřit původ dat a je důležitý při spojování dat z více zdrojů do jednotného pohledu na proces. Zajišťuje správné přiřazení dat k jejich zdroji, což je důležité pro správu dat i řešení problémů. Proč je to důležité Poskytuje důležitý kontext o původu dat, zejména v prostředí s více propojenými systémy. Kde data získat Jde o statickou hodnotu („NetSuite“), která se přidává při získávání a transformaci dat. Příklady NetSuite
	Země doručení ShippingCountry	Země, do které se zásilka doručuje.
Popis Tento atribut obsahuje zemi, do které se zboží z objednávky odesílá. Vychází z dodací adresy uvedené u prodejní objednávky. Analýza podle země doručení může odhalit rozdíly ve výkonnosti procesu způsobené logistikou, celním řízením nebo efektivitou regionálních poboček. Umožňuje porovnat dobu přepravy, přesnost dodání a náklady na proces v různých zemích a regionech. Proč je to důležité Umožňuje geografickou analýzu, která pomáhá odhalit regionální úzká místa, porovnat výkonnost logistiky a porozumět specifikům mezinárodního provozu. Kde data získat Jde o součást pole „Shipping Address“ v záznamu transakce Sales Order. Příklady USANěmeckoJaponsko

Povinné Doporučené Volitelné

Aktivity procesu od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Jde o důležité kroky a milníky procesu, které zachyťte v záznamu událostí pro přesné zjištění a analýzu průběhu procesu.

7 Doporučené 7 Volitelné

	Aktivita	Popis
	Odeslání zboží	Tento milník označuje okamžik, kdy zboží opustí sklad a je na cestě k zákazníkovi. Událost se odvozuje ze změny stavu záznamu „Item Fulfillment“ na „Shipped“.
Proč je to důležité Odeslání je důležitým předáním zásilky dopravci a zákazníkovi. Tato událost je zásadní pro sledování včasnosti dodávek a měření celkové doby vyřízení objednávky. Kde data získat Událost se odvozuje ze změny pole „Status“ v propojené transakci „Item Fulfillment“ na „Shipped“. Časovým razítkem události je datum této změny stavu. Zachycení Časové razítko změny stavu na „Shipped“ v záznamu Item Fulfillment. Typ události inferred
	Přijetí platby	Tato aktivita označuje přijetí platby zákazníka za fakturu. Zachytí se při vytvoření transakce „Customer Payment“ a jejím přiřazení k faktuře související s prodejní objednávkou.
Proč je to důležité Jako důležitá závěrečná událost je tato aktivita zásadní pro analýzu peněžního cyklu a včasnosti plateb. Označuje úspěšné finanční dokončení prodejní transakce. Kde data získat Jde o explicitní událost. Časové razítko odpovídá datu vytvoření transakce „Customer Payment“ (tabulka Transaction, Type='CustPymt') přiřazené k příslušné faktuře. Zachycení Použijte datum transakce ze záznamu Customer Payment přiřazeného k faktuře Invoice. Typ události explicit
	Schválení prodejní objednávky	Tento milník znamená, že prodejní objednávka prošla všemi interními kontrolami, například kontrolou úvěruschopnosti a zásob, a je připravena k vyřízení. Obvykle se odvozuje ze změny stavu objednávky na „Pending Fulfillment“.
Proč je to důležité Schválení je důležitým bodem procesu. Měřením doby do schválení lze odhalit prodlevy při interních kontrolách a rozhodování. Kde data získat Událost se odvozuje ze změny stavu záznamu Sales Order. Časové razítko se zaznamená při aktualizaci pole „Order Status“ na „Pending Fulfillment“ nebo na podobný vlastní stav schválení. Zachycení Časové razítko změny stavu na „Pending Fulfillment“ v systémových poznámkách k Sales Order. Typ události inferred
	Uzavření prodejní objednávky	Jde o závěrečnou aktivitu, která označuje, že prodejní objednávka byla plně vyřízena, vyfakturována a dokončena. Odvozuje se ze změny stavu prodejní objednávky na „Closed“.
Proč je to důležité Tato událost označuje provozní konec životního cyklu objednávky. Doba od vytvoření po uzavření poskytuje úplný přehled o délce celého procesu. Kde data získat Událost se odvozuje ze změny pole „Status“ v transakci Sales Order na „Closed“. Časové razítko se získá ze systémových poznámek k této závěrečné změně stavu. Zachycení Časové razítko změny stavu na „Closed“ v systémových poznámkách k Sales Order. Typ události inferred
	Vytvoření faktury	Označuje vytvoření účetní faktury za dodané zboží nebo služby. Jde o explicitní událost, která nastane při vytvoření transakce „Invoice“ propojené s prodejní objednávkou.
Proč je to důležité Tato aktivita je důležitým milníkem pro vykázání výnosů a označuje začátek platebního cyklu. Doba mezi odesláním zboží a vystavením faktury přímo ovlivňuje cash flow. Kde data získat Jde o explicitní událost zaznamenanou z pole „Date Created“ v záznamu transakce Invoice (tabulka Transaction, Type='CustInvc'), propojeném s Sales Order. Zachycení Použijte datum vytvoření propojené faktury Invoice. Typ události explicit
	Vytvoření prodejní objednávky	Tato aktivita označuje oficiální začátek procesu prodejní objednávky. Nastane při prvním uložení nové transakce prodejní objednávky v NetSuite a zachycuje původní požadavek zákazníka.
Proč je to důležité Jde o hlavní počáteční událost procesu Order to Cash. Doba od této události k následujícím aktivitám je důležitá pro měření celkové efektivity zpracování objednávek a délky jejich průchodu procesem. Kde data získat Jde o explicitní událost zaznamenanou z pole „Date Created“ v záznamu transakce Sales Order (tabulka Transaction, Type='SalesOrd'). Zachycení Použijte datum vytvoření transakce Sales Order. Typ události explicit
	Vytvoření záznamu o vyřízení objednávky	Tato aktivita označuje začátek fyzického vyřizování objednávky ve skladu. Nastane při vytvoření transakce „Item Fulfillment“ z prodejní objednávky.
Proč je to důležité Jde o důležitý milník, který propojuje prodejní proces s provozem skladu. Doba od schválení objednávky po vytvoření záznamu o vyřízení ukazuje, jak je provoz připraven. Kde data získat Jde o explicitní událost. Časové razítko odpovídá datu vytvoření záznamu „Item Fulfillment“, který je propojen s původní Sales Order. Zachycení Použijte datum vytvoření propojeného záznamu Item Fulfillment. Typ události explicit
	Pozastavení objednávky kvůli úvěrovému limitu	Tato událost nastane, když je prodejní objednávka automaticky nebo ručně pozastavena kvůli úvěrovému limitu a její vyřízení se přeruší. Obvykle se odvozuje ze změny stavu objednávky na „Pending Approval“ nebo na konkrétní stav „Credit Hold“.
Proč je to důležité Pro pochopení prodlev při vyřizování objednávek je důležité zjistit, kdy a proč jsou pozastaveny. Tato aktivita upozorňuje na úzká místa související s úvěrovými problémy zákazníků. Kde data získat Událost se odvozuje ze systémových poznámek nebo auditní stopy záznamu Sales Order. Hledají se zejména změny pole „Order Status“ na stav pozastavení. Zachycení Určete časové razítko změny stavu objednávky na stav pozastavení kvůli úvěrovému limitu. Typ události inferred
	Rezervace zásob	Tato událost označuje okamžik, kdy jsou zásoby oficiálně rezervovány pro prodejní objednávku a jsou tak k dispozici k vyřízení. Odvozuje se ze změn pole „Committed Quantity“ na řádcích objednávky.
Proč je to důležité Tato aktivita je důležitá pro analýzu efektivity přidělování zásob. Prodleva mezi schválením objednávky a rezervací zásob může vést k jejich nedostatku a ohrozit slíbené termíny dodání. Kde data získat Událost se odvozuje ze systémových poznámek k položkám Sales Order. Časové razítko odpovídá okamžiku, kdy se pole „Quantity Committed“ změní z nuly na kladnou hodnotu. Zachycení Časové razítko změny pole „Quantity Committed“ na řádcích objednávky. Typ události inferred
	Uvolnění objednávky z úvěrového pozastavení	Označuje okamžik, kdy je prodejní objednávka uvolněna z úvěrového pozastavení a může pokračovat k vyřízení. Zachytí se změna stavu z pozastaveného na otevřený nebo schválený.
Proč je to důležité Doba úvěrového pozastavení je důležitý KPI. Tato událost umožňuje měřit, jak dlouho trvá vyřešení úvěrových problémů a jak ovlivňují celkový cyklus Order to Cash. Kde data získat Událost se odvozuje ze systémových poznámek nebo auditní stopy záznamu Sales Order. Zaznamená se časové razítko změny pole „Order Status“ z pozastaveného stavu. Zachycení Určete časové razítko změny stavu objednávky z úvěrového pozastavení na aktivní stav. Typ události inferred
	Vychystání zboží	Označuje, že položky objednávky byly vychystány z příslušných míst ve skladu. Jde o odvozenou událost založenou na změně stavu souvisejícího záznamu „Item Fulfillment“.
Proč je to důležité Měření doby vychystávání zboží je důležité pro zvyšování efektivity skladu. Tato aktivita pomáhá měřit a odhalovat úzká místa při vychystávání. Kde data získat Událost se odvozuje ze změny pole „Status“ v propojené transakci „Item Fulfillment“ na „Picked“. Časové razítko se převezme ze systémových poznámek k této změně stavu. Zachycení Časové razítko změny stavu na „Picked“ v záznamu Item Fulfillment. Typ události inferred
	Vytvoření dobropisu	Tato událost nastane při vystavení dobropisu k prodejní objednávce nebo faktuře, obvykle kvůli vrácení zboží, úpravě ceny nebo jiné kompenzaci. Zachytí se při vytvoření transakce „Credit Memo“.
Proč je to důležité Dobropisy často poukazují na problémy v procesu, například chyby při odeslání nebo vady výrobku. Analýza jejich četnosti a načasování pomáhá odhalit příčiny a zlepšit celkovou kvalitu. Kde data získat Jde o explicitní událost založenou na vytvoření transakce „Credit Memo“ (tabulka Transaction, Type='CredMemo'), kterou lze propojit s původní fakturou nebo prodejní objednávkou. Zachycení Použijte datum vytvoření propojeného dobropisu Credit Memo. Typ události explicit
	Zabalení zboží	Označuje, že vychystané položky jsou zabalené a připravené k odeslání. Zachytí se změna stavu záznamu „Item Fulfillment“ na „Packed“.
Proč je to důležité Tato aktivita pomáhá měřit efektivitu balicího pracoviště. Doba mezi vychystáním a zabalením může odhalit kapacitní omezení nebo neefektivní postupy. Kde data získat Událost se odvozuje ze změny pole „Status“ v propojené transakci „Item Fulfillment“ na „Packed“. Časové razítko se převezme ze systémových poznámek k této aktualizaci. Zachycení Časové razítko změny stavu na „Packed“ v záznamu Item Fulfillment. Typ události inferred
	Změna prodejní objednávky	Tato aktivita zachycuje každou významnou změnu prodejní objednávky po jejím vytvoření, například změnu množství, položek nebo ceny. Změny se sledují v systémových poznámkách nebo auditní stopě.
Proč je to důležité Časté změny mohou ukazovat na chyby při zadávání dat nebo nestálou poptávku zákazníků, což vede k opakované práci a neefektivitě procesu. Sledováním změn lze zjistit příčiny úprav objednávek. Kde data získat Aktivita se odvozuje ze systémových poznámek nebo auditní stopy transakce Sales Order. Každá zaznamenaná změna relevantního pole se může považovat za jednu instanci této aktivity. Zachycení V systémových poznámkách Sales Order vyhledejte změny polí provedené po prvotním vytvoření objednávky. Typ události inferred

Doporučené Volitelné

Návody na extrakci dat

Jak získat data z NetSuite

Kroky

Přihlášení a navigace: Přihlaste se ke svému účtu NetSuite s oprávněním zobrazovat záznamy transakcí a vytvářet uložená vyhledávání.
Otevření uložených vyhledávání: Přejděte na stránku pro vytvoření uloženého vyhledávání přes Reports > New Search. Jako typ vyhledávání vyberte Transaction.
Vyhledávání událostí prodejní objednávky: Nejprve vytvořte vyhledávání, které zachytí události přímo ze záznamu prodejní objednávky. Na kartě Criteria nastavte Type na Sales Order a Main Line na True. Přidejte filtr Date Created pro požadované období. Na kartě Results přidejte sloupce a vzorce uvedené níže v části „Saved Search 1“. Uložte vyhledávání jako ProcessMind_SalesOrder_Events.
Vyhledávání událostí plnění objednávky: Vytvořte nové vyhledávání typu Transaction. V části Criteria nastavte Type na Item Fulfillment a Main Line na True. Pomocí Created From : Date Created nastavte stejné období jako u prvního vyhledávání. V části Results přidejte požadované sloupce a zkontrolujte, že ID prodejní objednávky získáváte z polí Created From.... Použijte vzorce uvedené níže v části „Saved Search 2“. Uložte vyhledávání jako ProcessMind_Fulfillment_Events.
Vyhledávání fakturačních událostí: Vytvořte třetí vyhledávání typu Transaction. V části Criteria nastavte Type na Invoice a Credit Memo. Nastavte Main Line na True a filtrujte podle Date Created. V části Results přidejte požadované sloupce podle níže uvedené části „Saved Search 3“. ID prodejní objednávky získávejte z polí Created From.... Uložte vyhledávání jako ProcessMind_Billing_Events.
Vyhledávání platebních událostí: Vytvořte poslední vyhledávání typu Transaction. V části Criteria nastavte Type na Customer Payment a Main Line na True. Filtrujte podle Date Created. V části Results přidejte sloupce podle části „Saved Search 4“. Propojení s prodejní objednávkou vyžaduje spojení přes fakturu. Uložte vyhledávání jako ProcessMind_Payment_Events.
Spuštění a export vyhledávání: Spusťte každé ze čtyř uložených vyhledávání zvlášť. Na stránce s výsledky klikněte na ikonu Export - CSV a stáhněte data.
Spojení souborů CSV: Otevřete čtyři soubory CSV v tabulkovém nástroji, například Microsoft Excel, nebo ve skriptovacím jazyce, například Pythonu. Připojte řádky ze souborů o plnění, fakturaci a platbách k souboru s událostmi prodejních objednávek. Před spojením ověřte, že jsou záhlaví sloupců ve všech souborech totožná.
Dokončení záznamu událostí: Zkontrolujte spojený soubor a uložte výsledná data jako jeden soubor CSV. Tento soubor obsahuje záznam událostí připravený k nahrání.

Konfigurace

Oprávnění: Je vyžadována uživatelská role s přístupem pro čtení k Sales Orders, Item Fulfillments, Invoices, Customer Payments a System Notes. Dále je nutné oprávnění vytvářet a spouštět uložená vyhledávání typu „Transaction“.
Definice uložených vyhledávání: Tato metoda vyžaduje vytvoření čtyř samostatných uložených vyhledávání pro události prodejních objednávek, expedice, fakturace a plateb. Jejich výsledky se následně sloučí mimo NetSuite. Všechna vyhledávání jsou typu Transaction.
Filtrování podle data: Ve všech vyhledáváních je nutné použít stejné období, aby byl soubor dat úplný. Filtrujte podle pole Date Created hlavní transakce, například podle data vytvoření Sales Order v prvním vyhledávání a podle Created From : Date Created ve vyhledávání expedice.
Kritérium Main Line: V kritériích vyhledávání nastavte filtr Main Line na True. Získáte tak jednu událost na záznam transakce, nikoli jednu na každou položku, což zjednoduší záznam událostí.
Vzorce pro aktivity: Sloupce ActivityName a EventTime se vytvářejí pomocí polí Formula (Text) a Formula (DateTime) s příkazy CASE. Upravte vzorce podle vlastních polí nebo hodnot stavů ve vaší firmě, například pro blokace kvůli úvěrovému limitu.
Plánované exporty: Chcete-li proces automatizovat, nastavte v každém uloženém vyhledávání pravidelné zasílání výsledků e-mailem. V definici uloženého vyhledávání přejděte na podkartu Email, zaškrtněte Send Email Alerts When Records are Created/Updated a nastavte plán a příjemce.

Ukázkový dotaz sql

-- This configuration describes the settings for four separate NetSuite Saved Searches.
-- The CSV results must be combined externally into a single file.

-- =========================================================================
-- Saved Search 1: ProcessMind_SalesOrder_Events
-- =========================================================================

-- Type: Transaction

-- Criteria:
--   Type = is "Sales Order"
--   Main Line = is true
--   System Notes : Field = is any of "Status", "[Your Custom Field for Credit Hold]"
--   Date Created = is within [Specify Date Range]

-- Results (Columns):
--   1. Formula (Text): {tranid} -> Header: SalesOrder
--   2. Formula (Text): CASE WHEN {systemnotes.type} = 'Create' THEN 'Sales Order Created' WHEN {systemnotes.field} = 'Status' AND {systemnotes.newvalue} like 'Pending Fulfillment%' THEN 'Sales Order Approved' WHEN {systemnotes.field} = 'Status' AND {systemnotes.newvalue} like '%Credit Hold%' THEN 'Credit Hold Applied' WHEN {systemnotes.field} = 'Status' AND {systemnotes.oldvalue} like '%Credit Hold%' THEN 'Credit Hold Released' WHEN {systemnotes.field} = 'Status' AND {systemnotes.newvalue} like 'Closed' THEN 'Sales Order Closed' WHEN {systemnotes.type} = 'Change' THEN 'Sales Order Changed' ELSE NULL END -> Header: ActivityName
--   3. Formula (DateTime): {systemnotes.date} -> Header: EventTime
--   4. System Notes : Set By -> Header: User
--   5. Name -> Header: CustomerName
--   6. Amount -> Header: TotalOrderAmount
--   7. Status -> Header: SalesOrderStatus
--   8. [Your Formula for Product Category] -> Header: ProductCategory
--   9. Ship Date -> Header: RequestedDeliveryDate
--   10. Terms -> Header: PaymentTerms
--   11. Created From : Document Number -> Header: InvoiceNumber

-- =========================================================================
-- Saved Search 2: ProcessMind_Fulfillment_Events
-- =========================================================================

-- Type: Transaction

-- Criteria:
--   Type = is "Item Fulfillment"
--   Main Line = is true
--   Created From : Date Created = is within [Specify Date Range]
--   System Notes : Field = is "Status"

-- Results (Columns):
--   1. Formula (Text): {createdfrom.tranid} -> Header: SalesOrder
--   2. Formula (Text): CASE WHEN {systemnotes.type} = 'Create' THEN 'Order Fulfillment Created' WHEN {systemnotes.newvalue} like 'Picked' THEN 'Goods Picked' WHEN {systemnotes.newvalue} like 'Packed' THEN 'Goods Packed' WHEN {systemnotes.newvalue} like 'Shipped' THEN 'Goods Shipped' ELSE NULL END -> Header: ActivityName
--   3. Formula (DateTime): {systemnotes.date} -> Header: EventTime
--   4. System Notes : Set By -> Header: User
--   5. Created From : Name -> Header: CustomerName
--   6. Created From : Amount -> Header: TotalOrderAmount
--   7. Created From : Status -> Header: SalesOrderStatus
--   8. [Your Formula for Product Category] -> Header: ProductCategory
--   9. Created From : Ship Date -> Header: RequestedDeliveryDate
--   10. Created From : Terms -> Header: PaymentTerms
--   11. NULL -> Header: InvoiceNumber

-- =========================================================================
-- Saved Search 3: ProcessMind_Billing_Events
-- =========================================================================

-- Type: Transaction

-- Criteria:
--   Type = is any of "Invoice", "Credit Memo"
--   Main Line = is true
--   Date Created = is within [Specify Date Range]

-- Results (Columns):
--   1. Formula (Text): {createdfrom.tranid} -> Header: SalesOrder
--   2. Formula (Text): CASE WHEN {type} = 'Invoice' THEN 'Invoice Created' WHEN {type} = 'Credit Memo' THEN 'Credit Memo Created' ELSE NULL END -> Header: ActivityName
--   3. Formula (DateTime): {datecreated} -> Header: EventTime
--   4. Created By -> Header: User
--   5. Name -> Header: CustomerName
--   6. Created From : Amount -> Header: TotalOrderAmount
--   7. Created From : Status -> Header: SalesOrderStatus
--   8. [Your Formula for Product Category] -> Header: ProductCategory
--   9. Created From : Ship Date -> Header: RequestedDeliveryDate
--   10. Terms -> Header: PaymentTerms
--   11. Document Number -> Header: InvoiceNumber

-- =========================================================================
-- Saved Search 4: ProcessMind_Payment_Events
-- =========================================================================

-- Type: Transaction

-- Criteria:
--   Type = is "Customer Payment"
--   Main Line = is true
--   Date Created = is within [Specify Date Range]

-- Results (Columns):
--   1. Formula (Text): {appliedtotransaction.createdfrom} -> Header: SalesOrder
--   2. Formula (Text): 'Payment Received' -> Header: ActivityName
--   3. Formula (DateTime): {datecreated} -> Header: EventTime
--   4. Created By -> Header: User
--   5. Customer : Company Name -> Header: CustomerName
--   6. Applied To Transaction : Created From : Amount -> Header: TotalOrderAmount
--   7. Applied To Transaction : Created From : Status -> Header: SalesOrderStatus
--   8. [Your Formula for Product Category] -> Header: ProductCategory
--   9. Applied To Transaction : Created From : Ship Date -> Header: RequestedDeliveryDate
--   10. Applied To Transaction : Terms -> Header: PaymentTerms
--   11. Applied To Transaction : Document Number -> Header: InvoiceNumber

Kroky

Zapnutí SuiteAnalytics Connect: Přihlaste se do NetSuite jako správce. Přejděte na Setup > Company > Enable Features. Na podkartě Analytics zaškrtněte SuiteAnalytics Connect a změny uložte.
Stažení a instalace ovladače ODBC: V NetSuite najděte odkaz „Set Up SuiteAnalytics Connect“ v portletu Settings na hlavním dashboardu. Stáhněte ovladač ODBC pro svůj operační systém (Windows, macOS nebo Linux) a nainstalujte ho do počítače, na kterém budete spouštět SQL dotaz.
Nastavení zdroje dat ODBC (DSN): V počítači otevřete ODBC Data Source Administrator. Pomocí nainstalovaného ovladače NetSuite přidejte nový User DSN nebo System DSN. Zadejte Service Host, Port, Data Source, Account ID a Role ID. Tyto údaje najdete na stránce „Set Up SuiteAnalytics Connect“ v NetSuite.
Ověření a připojení: Pomocí SQL klienta, například DBeaveru, Microsoft Power BI nebo skriptu Python s knihovnou pyodbc, se připojte k nastavenému DSN. Zadejte své uživatelské jméno a heslo k NetSuite.
Příprava SQL dotazu: Zkopírujte celý SQL dotaz z části dotazu v tomto dokumentu do editoru SQL klienta.
Úprava parametrů dotazu: Na začátku dotazu najděte klauzuli WHERE T.Date_Created >= '[START_DATE_YYYY-MM-DD]'. Zástupný text [START_DATE_YYYY-MM-DD] nahraďte skutečným počátečním datem období, za které chcete data získat.
Spuštění dotazu: Spusťte upravený SQL dotaz nad databází NetSuite. Podle rozsahu období a objemu dat může jeho dokončení trvat několik minut.
Kontrola výsledků: Dotaz vrátí jednu sjednocenou tabulku představující záznam událostí. Každý řádek odpovídá konkrétní aktivitě v životním cyklu prodejní objednávky. Zkontrolujte případné chyby a ověřte, že sloupce (SalesOrder, ActivityName, EventTime atd.) obsahují očekávané hodnoty.
Export záznamu událostí: Exportujte výsledky dotazu z SQL klienta do souboru CSV. Ověřte, že je kódování souboru UTF-8 a názvy sloupců odpovídají názvům atributů požadovaným v ProcessMind.
Nahrání do ProcessMind: Výsledný soubor CSV je připravený k přímému nahrání do ProcessMind pro analýzu procesů.

Konfigurace

Předpoklady: Potřebujete přístup k účtu NetSuite se zapnutou funkcí SuiteAnalytics Connect. Uživatel připojující se přes ODBC musí mít dostatečná oprávnění k zobrazení záznamů transakcí, systémových poznámek, údajů o subjektech a informací o zaměstnancích.
Ovladač ODBC: Na klientském počítači musí být nainstalován a nastaven správný ovladač ODBC pro NetSuite. Údaje pro připojení (Account ID, Role ID, Server) najdete na stránce nastavení SuiteAnalytics Connect v NetSuite.
Filtrování podle období: Hlavním nástrojem pro omezení rozsahu dat a zkrácení doby zpracování je klauzule WHERE T.Date_Created >= '[START_DATE_YYYY-MM-DD]' v úvodním Common Table Expression (CTE). Nastavte konkrétní počáteční datum, abyste se vyhnuli dotazování celé historie, které může trvat velmi dlouho. Doporučujeme začít obdobím 3 až 6 měsíců.
Typy transakcí: Dotaz výslovně filtruje standardní typy transakcí NetSuite, například 'SalesOrd', 'ItemShip', 'CustInvc', 'CustCred' a 'CustPymt'. Pokud vaše organizace používá pro proces Order to Cash vlastní typy transakcí, přidejte je do příslušných klauzulí WHERE.
System Notes: Mnoho důležitých aktivit, například změny stavů a blokace, se odvozuje z tabulky System_Notes. Aby se tyto události zaznamenávaly správně, musí být u transakčních záznamů zapnuté auditování pole 'Status'.
Dopad na výkon: Dotaz spojuje několik rozsáhlých tabulek, včetně Transaction a System_Notes. V účtech NetSuite s velkým objemem transakcí může být náročný na zdroje. Doporučujeme spouštět ho mimo špičku.

Ukázkový dotaz sql

WITH SalesOrders AS (
    SELECT
        T.Transaction_ID,
        T.TranID AS SalesOrder_Number,
        T.Foreign_Total AS Total_Amount,
        T.Status AS Current_Status,
        T.Ship_Date AS Requested_Delivery_Date,
        CUST.Company_Name AS Customer_Name,
        TERMS.Term_Name AS Payment_Terms,
        (SELECT LIST_AGG(IT.Display_Name, ', ') FROM Transaction_Lines TL JOIN Item IT ON TL.Item_ID = IT.Item_ID WHERE TL.Transaction_ID = T.Transaction_ID) AS Product_Category_List -- Simplified product category
    FROM
        "Transaction" T
    JOIN
        Entity CUST ON T.Entity_ID = CUST.Entity_ID
    LEFT JOIN
        Terms ON T.Terms_ID = TERMS.Terms_ID
    WHERE
        T.Type = 'SalesOrd'
        AND T.Date_Created >= TO_TIMESTAMP_NTZ('[START_DATE_YYYY-MM-DD]', 'YYYY-MM-DD')
)
-- 1. Sales Order Created
SELECT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Sales Order Created' AS "ActivityName",
    T.Date_Created AS "EventTime",
    E.First_Name || ' ' || E.Last_Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    T.Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM
    "Transaction" T
JOIN
    SalesOrders SO ON T.Transaction_ID = SO.Transaction_ID
LEFT JOIN
    Employee E ON T.Created_By_ID = E.Employee_ID

UNION ALL

-- 2, 3, 4, 14. Status Changes (Credit Hold, Released, Approved, Closed)
SELECT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    CASE
        WHEN SN.New_Value LIKE '%Pending Approv%' OR SN.New_Value LIKE '%Credit Hold%' THEN 'Credit Hold Applied'
        WHEN SN.Old_Value LIKE '%Pending Approv%' AND SN.New_Value LIKE '%Pending Fulfill%' THEN 'Credit Hold Released'
        WHEN SN.New_Value LIKE '%Pending Fulfill%' THEN 'Sales Order Approved'
        WHEN SN.New_Value LIKE '%Closed%' OR SN.New_Value LIKE '%Billed%' THEN 'Sales Order Closed'
    END AS "ActivityName",
    SN.Date AS "EventTime",
    SN.Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SN.New_Value AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM
    System_Notes SN
JOIN
    SalesOrders SO ON SN.Transaction_ID = SO.Transaction_ID
WHERE
    SN.Field = 'TRANSACTION.STATUS' AND "ActivityName" IS NOT NULL

UNION ALL

-- 5. Sales Order Changed
SELECT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Sales Order Changed' AS "ActivityName",
    SN.Date AS "EventTime",
    SN.Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM
    System_Notes SN
JOIN
    SalesOrders SO ON SN.Transaction_ID = SO.Transaction_ID
WHERE 
    SN.Record_Type_ID = -30 -- Sales Order Transaction Type ID
    AND SN.Field NOT IN ('TRANSACTION.STATUS', 'TRANSACTION.MEMO') -- Exclude simple status or memo changes
    AND SN.Date > (SELECT T.Date_Created FROM "Transaction" T WHERE T.Transaction_ID = SO.Transaction_ID)

UNION ALL

-- 6. Inventory Committed
SELECT DISTINCT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Inventory Committed' AS "ActivityName",
    SN.Date AS "EventTime",
    SN.Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM
    System_Notes SN
JOIN
    Transaction_Lines TL ON SN.Transaction_Line_ID = TL.Transaction_Line_ID AND SN.Transaction_ID = TL.Transaction_ID
JOIN
    SalesOrders SO ON TL.Transaction_ID = SO.Transaction_ID
WHERE
    SN.Field = 'TRANSACTION_LINES.QUANTITY_COMMITTED'
    AND SN.New_Value > 0 AND (SN.Old_Value = 0 OR SN.Old_Value IS NULL)

UNION ALL

-- 7. Order Fulfillment Created
SELECT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Order Fulfillment Created' AS "ActivityName",
    IFF.Date_Created AS "EventTime",
    E.First_Name || ' ' || E.Last_Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM
    "Transaction" IFF
JOIN
    Transaction_Links TL ON IFF.Transaction_ID = TL.Transaction_ID
JOIN
    SalesOrders SO ON TL.Previous_Transaction_ID = SO.Transaction_ID
LEFT JOIN
    Employee E ON IFF.Created_By_ID = E.Employee_ID
WHERE
    IFF.Type = 'ItemShip'

UNION ALL

-- 8, 9, 10. Goods Picked, Packed, Shipped
SELECT 
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    CASE 
        WHEN SN.New_Value = 'Picked' THEN 'Goods Picked'
        WHEN SN.New_Value = 'Packed' THEN 'Goods Packed'
        WHEN SN.New_Value = 'Shipped' THEN 'Goods Shipped'
    END AS "ActivityName",
    SN.Date AS "EventTime",
    SN.Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM 
    System_Notes SN
JOIN 
    "Transaction" IFF ON SN.Transaction_ID = IFF.Transaction_ID
JOIN 
    Transaction_Links TL ON IFF.Transaction_ID = TL.Transaction_ID
JOIN 
    SalesOrders SO ON TL.Previous_Transaction_ID = SO.Transaction_ID
WHERE 
    IFF.Type = 'ItemShip'
    AND SN.Field = 'TRANSACTION.STATUS'
    AND "ActivityName" IS NOT NULL

UNION ALL

-- 11. Invoice Created
SELECT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Invoice Created' AS "ActivityName",
    INV.Date_Created AS "EventTime",
    E.First_Name || ' ' || E.Last_Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    INV.TranID AS "InvoiceNumber"
FROM
    "Transaction" INV
JOIN
    Transaction_Links TL ON INV.Transaction_ID = TL.Transaction_ID
JOIN
    SalesOrders SO ON TL.Previous_Transaction_ID = SO.Transaction_ID
LEFT JOIN
    Employee E ON INV.Created_By_ID = E.Employee_ID
WHERE
    INV.Type = 'CustInvc'

UNION ALL

-- 12. Credit Memo Created
SELECT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Credit Memo Created' AS "ActivityName",
    CM.Date_Created AS "EventTime",
    E.First_Name || ' ' || E.Last_Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    NULL AS "InvoiceNumber"
FROM
    "Transaction" CM
JOIN
    Transaction_Links TL ON CM.Transaction_ID = TL.Transaction_ID
JOIN
    SalesOrders SO ON TL.Previous_Transaction_ID = SO.Transaction_ID
LEFT JOIN
    Employee E ON CM.Created_By_ID = E.Employee_ID
WHERE
    CM.Type = 'CustCred'

UNION ALL

-- 13. Payment Received
SELECT DISTINCT
    SO.SalesOrder_Number AS "SalesOrder",
    'Payment Received' AS "ActivityName",
    PAY.Date_Created AS "EventTime",
    E.First_Name || ' ' || E.Last_Name AS "User",
    SO.Customer_Name AS "CustomerName",
    SO.Total_Amount AS "TotalOrderAmount",
    SO.Current_Status AS "SalesOrderStatus",
    SO.Product_Category_List AS "ProductCategory",
    SO.Requested_Delivery_Date AS "RequestedDeliveryDate",
    SO.Payment_Terms AS "PaymentTerms",
    INV.TranID AS "InvoiceNumber"
FROM 
    "Transaction" PAY
JOIN 
    Transaction_Links PAY_LINK ON PAY.Transaction_ID = PAY_LINK.Transaction_ID -- Payment to Invoice link
JOIN 
    "Transaction" INV ON PAY_LINK.Previous_Transaction_ID = INV.Transaction_ID AND INV.Type = 'CustInvc'
JOIN 
    Transaction_Links INV_LINK ON INV.Transaction_ID = INV_LINK.Transaction_ID -- Invoice to SO link
JOIN 
    SalesOrders SO ON INV_LINK.Previous_Transaction_ID = SO.Transaction_ID
LEFT JOIN
    Employee E ON PAY.Created_By_ID = E.Employee_ID
WHERE 
    PAY.Type = 'CustPymt'
ORDER BY "SalesOrder", "EventTime";

Kroky

Předpoklad: Nastavení NetSuite pro přístup přes API a. Přejděte na Setup > Integration > Manage Integrations > New. b. Vytvořte nový záznam Integration. Zapněte Token-Based Authentication a poznamenejte si vygenerované hodnoty Consumer Key a Consumer Secret. c. Přejděte na Setup > Users/Roles > Manage Roles > New. d. Vytvořte novou roli s oprávněními pro Transactions (Sales Order, Item Fulfillment, Invoice atd.), Lists (Customers, Employees), Setup (Log in using Access Tokens) a SuiteAnalytics Connect. Přiřaďte tuto roli konkrétnímu uživateli. e. Přejděte na Setup > Users/Roles > Access Tokens > New. f. Vytvořte nový Access Token a vyberte výše vytvořené záznamy Integration, User a Role. Poznamenejte si vygenerované hodnoty Token ID a Token Secret. g. Account ID najdete v části Setup > Integration > SOAP Web Services Preferences. Bude uvedeno jako Account ID.
Nastavení místního prostředí Pythonu a. Ověřte, že máte nainstalovaný Python 3.6 nebo novější. b. Otevřete terminál nebo příkazový řádek a nainstalujte potřebné knihovny: pip install requests requests_oauthlib pandas.
Vytvoření skriptu pro extrakci dat v Pythonu a. Vytvořte nový soubor Pythonu, například extract_netsuite_otc.py. b. Zkopírujte do něj celý skript Pythonu z níže uvedené části dotazu.
Nastavení parametrů skriptu a. Otevřete skript a najděte zástupné hodnoty v jeho horní části. b. Doplňte ACCOUNT_ID, CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET, TOKEN_ID a TOKEN_SECRET z NetSuite, které jste získali v kroku 1. c. Nastavte START_DATE a END_DATE, které určují období extrakce. Očekává se formát 'YYYY-MM-DD'.
Spuštění skriptu pro extrakci dat a. Spusťte skript v terminálu: python extract_netsuite_otc.py. b. Skript se připojí k NetSuite REST API, spustí dotaz SuiteQL a pomocí stránkování načte všechna data. c. Průběh se zobrazí v konzoli. Zprávy vás budou informovat o právě načítané stránce dat.
Kontrola nezpracovaných dat a. Po dokončení skript vytvoří ve stejné složce soubor netsuite_otc_event_log.csv.
Transformace a příprava dat a. Skript automaticky provede potřebné transformace a namapuje výsledky dotazu na určené názvy sloupců: SalesOrder, ActivityName, EventTime, User, CustomerName atd. b. Skript zajistí, aby sloupec EventTime používal standardní formát časového razítka.
Příprava souboru k nahrání do ProcessMind a. Výstupní soubor netsuite_otc_event_log.csv bude vytvořen ve správném formátu. b. Ověřte, že názvy sloupců odpovídají požadovaným a doporučeným atributům. c. Soubor je připravený k nahrání do ProcessMind k analýze.

Konfigurace

Přihlašovací údaje: Ve skriptu Pythonu musíte zadat NetSuite Account ID, Consumer Key, Consumer Secret, Token ID a Token Secret. Tyto údaje se generují v záznamech Integration a Access Token v NetSuite.
Koncový bod API: Skript používá koncový bod NetSuite SuiteQL pro dotazy: [your_account_specific_domain]/services/rest/query/v1/suiteql.
Období: Je nutné nastavit START_DATE a END_DATE. Pro úvodní analýzu doporučujeme období 3 až 6 měsíců, které vyvažuje objem dat a přínos analýzy procesu. U rozsáhlých instancí začněte kratším obdobím, například 1 měsícem, a ověřte výkon.
Filtr podle dceřiné společnosti: Dodaný dotaz SuiteQL obsahuje zástupný text /* AND t.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */. Pokud pracujete s více dceřinými společnostmi, odkomentujte tento řádek v každém příkazu SELECT a upravte ho tak, aby filtroval požadovanou společnost.
Výkon: Extrakce načítá data po stránkách, ve výchozím nastavení po 1 000 záznamech, aby omezila využití paměti a dodržela limity API. U velmi rozsáhlých datových sad pokrývajících několik let může extrakce kvůli limitům počtu požadavků API v NetSuite trvat dlouho.
Předpoklady: Role NetSuite přiřazená k přístupovému tokenu musí mít dostatečná oprávnění k zobrazení záznamů Sales Orders, Item Fulfillments, Invoices, Credit Memos, Customer Payments, Customers, Employees a System Notes. Je také nutný přístup k SuiteAnalytics Connect.

Ukázkový dotaz python

import requests
from requests_oauthlib import OAuth1
import json
import pandas as pd
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Section --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your NetSuite account-specific details
ACCOUNT_ID = class="hl-string">'[Your NetSuite Account ID]'
CONSUMER_KEY = class="hl-string">'[Your Consumer Key]'
CONSUMER_SECRET = class="hl-string">'[Your Consumer Secret]'
TOKEN_ID = class="hl-string">'[Your Token ID]'
TOKEN_SECRET = class="hl-string">'[Your Token Secret]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># The base URL for the REST API, typically requires replacing hyphens with underscores in the account ID for the domain
class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., if your account ID is 1234567-sb1, the domain part would be 1234567_sb1.suitetalk.api.netsuite.com
class=class="hl-string">"hl-comment"># For production accounts, it's just the account ID, e.g., 1234567.suitetalk.api.netsuite.com
BASE_URL = fclass="hl-string">'https://{ACCOUNT_ID.replace("-", "_")}.suitetalk.api.netsuite.com/services/rest/query/v1/suiteql'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Extraction Parameters --- #
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01' class=class="hl-string">"hl-comment"># Inclusive
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31'   class=class="hl-string">"hl-comment"># Inclusive
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'netsuite_otc_event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- SuiteQL Query --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># This query unions data from multiple sources to create a comprehensive event log.
SUITEQL_QUERY = fclass="hl-string">"""
-- 1. Sales Order Created
SELECT
    t.tranId AS SalesOrder,
    'Sales Order Created' AS ActivityName,
    t.createdDate AS EventTime,
    BUILTIN.DF(t.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(t.salesRep) AS User,
    t.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(t.status) AS SalesOrderStatus,
    BUILTIN.DF(tl.item) AS ProductCategory, -- Simplified, assumes first line item category is representative
    t.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(t.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS t
    JOIN TransactionLine AS tl ON t.id = tl.transaction
WHERE
    t.type = 'SalesOrd'
    AND tl.mainLine = 'F'
    AND tl.item IS NOT NULL
    AND t.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND t.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 2. Credit Hold Applied / 3. Credit Hold Released / 4. Sales Order Approved / 14. Sales Order Closed
SELECT
    t.tranId AS SalesOrder,
    CASE 
        WHEN sn.newValue LIKE '%Pending Approv%' THEN 'Credit Hold Applied'
        WHEN sn.oldValue LIKE '%Pending Approv%' AND sn.newValue LIKE '%Pending Fulfill%' THEN 'Credit Hold Released'
        WHEN sn.newValue LIKE '%Pending Fulfill%' THEN 'Sales Order Approved'
        WHEN sn.newValue LIKE '%Closed%' THEN 'Sales Order Closed'
    END AS ActivityName,
    sn.date AS EventTime,
    BUILTIN.DF(t.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(sn.author) AS User,
    t.total AS TotalOrderAmount,
    sn.newValue AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    t.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(t.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS t
    JOIN SystemNote AS sn ON sn.recordId = t.id
WHERE
    t.type = 'SalesOrd'
    AND sn.field = 'TRANSACTION.STATUS'
    AND t.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    AND CASE 
        WHEN sn.newValue LIKE '%Pending Approv%' THEN 1
        WHEN sn.oldValue LIKE '%Pending Approv%' AND sn.newValue LIKE '%Pending Fulfill%' THEN 1
        WHEN sn.newValue LIKE '%Pending Fulfill%' THEN 1
        WHEN sn.newValue LIKE '%Closed%' THEN 1
        ELSE 0
    END = 1
    /* AND t.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 5. Sales Order Changed
SELECT
    t.tranId AS SalesOrder,
    'Sales Order Changed' AS ActivityName,
    sn.date AS EventTime,
    BUILTIN.DF(t.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(sn.author) AS User,
    t.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(t.status) AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    t.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(t.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS t
    JOIN SystemNote AS sn ON sn.recordId = t.id
WHERE
    t.type = 'SalesOrd'
    AND sn.field IN ('TRANSACTION.TRANDATE', 'TRANSACTION.SHIPDATE', 'TRANSACTIONLINE.QUANTITY', 'TRANSACTIONLINE.RATE')
    AND t.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND t.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 6. Inventory Committed (approximated by 'Sales Order Approved' event)
SELECT
    t.tranId AS SalesOrder,
    'Inventory Committed' AS ActivityName,
    sn.date AS EventTime,
    BUILTIN.DF(t.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(sn.author) AS User,
    t.total AS TotalOrderAmount,
    sn.newValue AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    t.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(t.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS t
    JOIN SystemNote AS sn ON sn.recordId = t.id
WHERE
    t.type = 'SalesOrd'
    AND sn.field = 'TRANSACTION.STATUS'
    AND sn.newValue LIKE '%Pending Fulfill%'
    AND t.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND t.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 7. Order Fulfillment Created
SELECT
    so.tranId AS SalesOrder,
    'Order Fulfillment Created' AS ActivityName,
    ful.createdDate AS EventTime,
    BUILTIN.DF(so.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(ful.createdby) AS User,
    so.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(so.status) AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    so.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(so.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS ful
    JOIN TransactionLink AS tl ON ful.id = tl.id
    JOIN Transaction AS so ON so.id = tl.previousdoc
WHERE
    ful.type = 'ItemShip'
    AND so.type = 'SalesOrd'
    AND so.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND so.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 8. Goods Picked / 9. Goods Packed / 10. Goods Shipped
SELECT
    so.tranId AS SalesOrder,
    CASE 
        WHEN sn.newValue LIKE '%Picked%' THEN 'Goods Picked'
        WHEN sn.newValue LIKE '%Packed%' THEN 'Goods Packed'
        WHEN sn.newValue LIKE '%Shipped%' THEN 'Goods Shipped'
    END AS ActivityName,
    sn.date AS EventTime,
    BUILTIN.DF(so.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(sn.author) AS User,
    so.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(so.status) AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    so.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(so.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS ful
    JOIN SystemNote AS sn ON sn.recordId = ful.id
    JOIN TransactionLink AS tl ON ful.id = tl.id
    JOIN Transaction AS so ON so.id = tl.previousdoc
WHERE
    ful.type = 'ItemShip'
    AND so.type = 'SalesOrd'
    AND sn.field = 'TRANSACTION.STATUS'
    AND so.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND so.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 11. Invoice Created
SELECT
    so.tranId AS SalesOrder,
    'Invoice Created' AS ActivityName,
    inv.createdDate AS EventTime,
    BUILTIN.DF(so.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(inv.createdby) AS User,
    so.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(so.status) AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    so.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(so.terms) AS PaymentTerms,
    inv.tranId AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS inv
    JOIN TransactionLink AS tl ON inv.id = tl.id
    JOIN Transaction AS so ON so.id = tl.previousdoc
WHERE
    inv.type = 'CustInvc'
    AND so.type = 'SalesOrd'
    AND so.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND so.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 12. Credit Memo Created
SELECT 
    so.tranId AS SalesOrder,
    'Credit Memo Created' AS ActivityName,
    cm.createdDate AS EventTime,
    BUILTIN.DF(so.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(cm.createdby) AS User,
    so.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(so.status) AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    so.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(so.terms) AS PaymentTerms,
    NULL AS InvoiceNumber
FROM 
    Transaction cm
    JOIN TransactionLink tl ON cm.id = tl.id
    JOIN Transaction so ON tl.previousdoc = so.id
WHERE 
    cm.type = 'CustCred'
    AND so.type = 'SalesOrd'
    AND so.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND so.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */

UNION ALL

-- 13. Payment Received
SELECT
    so.tranId AS SalesOrder,
    'Payment Received' AS ActivityName,
    payment.createdDate AS EventTime,
    BUILTIN.DF(so.entity) AS CustomerName,
    BUILTIN.DF(payment.createdby) AS User,
    so.total AS TotalOrderAmount,
    BUILTIN.DF(so.status) AS SalesOrderStatus,
    NULL AS ProductCategory,
    so.shipDate AS RequestedDeliveryDate,
    BUILTIN.DF(so.terms) AS PaymentTerms,
    inv.tranId AS InvoiceNumber
FROM
    Transaction AS payment
    JOIN TransactionLink AS paymentLink ON payment.id = paymentLink.id
    JOIN Transaction AS inv ON paymentLink.previousdoc = inv.id
    JOIN TransactionLink AS invLink ON inv.id = invLink.id
    JOIN Transaction AS so ON invLink.previousdoc = so.id
WHERE
    payment.type = 'CustPymt'
    AND inv.type = 'CustInvc'
    AND so.type = 'SalesOrd'
    AND so.createdDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    /* AND so.subsidiary = '[Your Subsidiary ID]' */
"""

def execute_suiteql_query(query):
    class="hl-string">"""Executes a SuiteQL query and handles pagination."""
    all_results = []
    offset = 0
    limit = 1000

    oauth = OAuth1(
        client_key=CONSUMER_KEY,
        client_secret=CONSUMER_SECRET,
        resource_owner_key=TOKEN_ID,
        resource_owner_secret=TOKEN_SECRET,
        realm=ACCOUNT_ID,
        signature_method=class="hl-string">'HMAC-SHA256'
    )

    while True:
        paginated_query = {
            class="hl-string">'q': query
        }

        headers = {
            class="hl-string">'Prefer': fclass="hl-string">'transient, odata.maxpagesize={limit}',
            class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
        }

        rest_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}?limit={limit}&offset={offset}"

        try:
            print(fclass="hl-string">"Fetching data... Page offset: {offset}")
            response = requests.post(rest_url, headers=headers, json=paginated_query, auth=oauth)
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

            data = response.json()
            results = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_results.extend(results)

            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                print(class="hl-string">"No more pages to fetch.")
                break

            offset += limit
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect API concurrency limits
            time.sleep(1)

        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error: {e}")
            print(fclass="hl-string">"Response Body: {e.response.text}")
            break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error: {e}")
            break
        except json.JSONDecodeError:
            print(fclass="hl-string">"JSON Decode Error. Response was: {response.text}")
            break

    return all_results

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting NetSuite Order-to-Cash extraction...")
    
    results = execute_suiteql_query(SUITEQL_QUERY)

    if results:
        df = pd.json_normalize(results)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns to match ProcessMind requirements
        df.columns = [c.replace(class="hl-string">'.', class="hl-string">'_') for c in df.columns] class=class="hl-string">"hl-comment"># Flatten nested names
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'salesorder': class="hl-string">'SalesOrder',
            class="hl-string">'activityname': class="hl-string">'ActivityName',
            class="hl-string">'eventtime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'customername': class="hl-string">'CustomerName',
            class="hl-string">'user': class="hl-string">'User',
            class="hl-string">'totalorderamount': class="hl-string">'TotalOrderAmount',
            class="hl-string">'salesorderstatus': class="hl-string">'SalesOrderStatus',
            class="hl-string">'productcategory': class="hl-string">'ProductCategory',
            class="hl-string">'requesteddeliverydate': class="hl-string">'RequestedDeliveryDate',
            class="hl-string">'paymentterms': class="hl-string">'PaymentTerms',
            class="hl-string">'invoicenumber': class="hl-string">'InvoiceNumber'
        }, inplace=True)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all required columns exist
        required_cols = [class="hl-string">'SalesOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'CustomerName', class="hl-string">'User', class="hl-string">'TotalOrderAmount', class="hl-string">'SalesOrderStatus', class="hl-string">'ProductCategory', class="hl-string">'RequestedDeliveryDate', class="hl-string">'PaymentTerms', class="hl-string">'InvoiceNumber']
        for col in required_cols:
            if col not in df.columns:
                df[col] = None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert EventTime to datetime and format it
        df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'SalesOrder', class="hl-string">'EventTime'])

        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(df)} events to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No data returned from the query.")

Chcete začít?

Použijte tuto šablonu ke zjednodušení sběru dat a odhalte, jak probíhá zpracování objednávek v rámci procesu Order to Cash v NetSuite. Začněte zlepšovat své procesy ještě dnes.

Zpět na průvodce zlepšováním

Stáhnout šablonu

Získejte peníze rychleji: zlepšete zpracování prodejních objednávek

Přidejte se k firmám, které zkrátily cyklus Order to Cash o 30 %.

Spusťte bezplatnou zkušební verzi

Platební kartu nepotřebujete. Nastavení zabere jen několik minut.

Šablona dat pro proces od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Šablona dat pro proces od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Atributy procesu od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Aktivity procesu od objednávky po inkaso: zpracování prodejních objednávek

Návody na extrakci dat

Uložené vyhledávání v NetSuite a automatický export CSV

Kroky

Konfigurace

Ukázkový dotaz sql

SQL dotaz přes NetSuite SuiteAnalytics Connect (ODBC)

Kroky

Konfigurace

Ukázkový dotaz sql

Extrakce dat v Pythonu pomocí webových služeb SuiteTalk REST

Kroky

Konfigurace

Ukázkový dotaz python

Chcete začít?

Získejte peníze rychleji: zlepšete zpracování prodejních objednávek