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Su Plantilla de Datos de Cuentas por Cobrar

Microsoft Dynamics 365

`Atributos` de Cuentas por Cobrar (21) Actividades de Cuentas por Cobrar (15) Guías de Extracción (2)

Su Plantilla de Datos de Cuentas por Cobrar

Esta plantilla proporciona un marco completo para mapear su proceso de factura a efectivo dentro de Microsoft Dynamics 365. Describe los campos de datos y los hitos esenciales necesarios para construir un registro de eventos de alta calidad para Process mining. Siguiendo esta estructura, usted puede obtener una visibilidad profunda de los retrasos en los pagos y optimizar sus flujos de trabajo de cobro.

Campos de `datos` esenciales para el análisis del libro mayor
Hitos de proceso estándar para seguimiento
Guía de extracción técnica para Microsoft Dynamics 365

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

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`Atributos` de Cuentas por Cobrar

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos para un análisis exhaustivo del rendimiento de sus cuentas por cobrar.

5 Requerido 8 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad Activity	El evento o tarea específica realizada en la factura.
Descripción Este atributo describe el paso que ocurre en el proceso, como Factura Registrada, Pago Recibido o Disputa Abierta. En Microsoft Dynamics 365, estos a menudo se derivan del tipo de transacción (TransType) o de la tabla específica donde se registra el evento (por ejemplo, CustSettlement para pagos). Este atributo es esencial para visualizar el mapa de procesos. Por qué es importante Define los nodos en el mapa de procesos y permite el análisis del `flujo de proceso` y el descubrimiento de variantes. Dónde obtener Derivado del enum TransType o del contexto de la tabla (CustTrans, CustSettlement, etc.) Ejemplos Factura ContabilizadaPago RecibidoCarta de Cobro EnviadaNota de Interés Contabilizada
	Número de Factura InvoiceNumber	El identificador único para el documento de factura financiera.
Descripción El Número de Factura es la clave principal para el seguimiento del ciclo de vida de una cuenta por cobrar dentro de Microsoft Dynamics 365. Vincula el pedido de venta inicial, la factura registrada, los pagos posteriores y cualquier actividad de cobro en un solo caso. En el análisis, este atributo sirve como identificador de caso para reconstruir el flujo de proceso de principio a fin. Por qué es importante Es la unidad fundamental de análisis para Cuentas por Cobrar, permitiendo al motor de `Process Mining` agrupar `eventos` dispares en un `caso` cohesivo. Dónde obtener CustInvoiceJour.InvoiceId o CustTrans.Invoice Ejemplos INV-2023-001CIV-88921US-004321DE-99120
	Timestamp del Evento EventTimestamp	La fecha y hora exactas en que ocurrió la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento específico en que un evento fue registrado en el sistema. Se utiliza para calcular duraciones entre actividades, determinar tiempos de entrega del proceso y ordenar eventos secuencialmente. En D365, esto suele ser el CreatedDateTime o TransDate combinado con un componente de tiempo. Por qué es importante Los timestamps son críticos para calcular todos los KPIs basados en tiempo, como el Tiempo de Ciclo de Factura y el Tiempo de Entrega de Envío. Dónde obtener Campos CreatedDateTime o TransDate comúnmente en varias tablas Ejemplos 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T14:45:22Z2023-11-01T09:00:00Z
	Source System SourceSystem	El nombre del sistema donde se originaron los datos.
Descripción Este atributo identifica el sistema de registro de los datos, que es Microsoft Dynamics 365 en este contexto. Es útil al combinar datos de múltiples instancias de ERP o herramientas de cobro externas en una vista única. Esto permite a los analistas filtrar o segmentar procesos por su entorno de origen. Por qué es importante Asegura la trazabilidad y el linaje de los `datos`, especialmente en entornos de sistemas múltiples. Dónde obtener Codificado de forma rígida durante la extracción o derivado de la cadena de conexión Ejemplos D365 F&O ProdD365 FinanceDynamics AX 2012
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La `timestamp` de cuándo se extrajeron o actualizaron los `data`.
Descripción Este atributo indica cuándo se extrajeron por última vez los datos de Microsoft Dynamics 365. Ayuda a los usuarios a comprender la frescura del análisis y la validez de los KPIs. Generalmente es generado por la herramienta de extracción en el momento de la consulta. Por qué es importante Proporciona contexto sobre la latencia de los `datos` y ayuda a los usuarios a confiar en la actualidad de los `paneles de control`. Dónde obtener Generado por el script de ETL / extracción Ejemplos 2023-11-05T00:00:00Z2023-11-05T12:00:00Z
	Automatizado IsAutomated	Bandera que indica si la actividad fue realizada por una cuenta del sistema.
Descripción Este atributo determina si un paso específico fue realizado por un usuario o por un trabajo por lotes automatizado. Se calcula comparando el atributo Usuario con una lista de cuentas de sistema conocidas (por ejemplo, 'Workflow', 'Batch'). Soporta el KPI de Tasa de Compensación Manual. Por qué es importante Crítico para identificar oportunidades de automatización y medir los niveles de automatización actuales. Dónde obtener Derivado de la lógica del campo User Ejemplos truefalse
	Cuenta del Cliente CustomerAccount	El identificador único o número de cuenta del cliente.
Descripción La Cuenta de Cliente identifica la entidad específica a la que se factura. En D365, este es el campo AccountNum. Agrupar por este atributo permite el análisis de comportamientos de pago, frecuencias de disputas y tiempos de compensación entre diferentes clientes. Por qué es importante Esencial para identificar clientes de alto riesgo y segmentar el rendimiento por cliente. Dónde obtener CustInvoiceJour.InvoiceAccount o CustTrans.AccountNum Ejemplos US-001DE-550CUST-9921
	Fecha de Vencimiento DueDate	La fecha en que se espera recibir el pago.
Descripción La Fecha de Vencimiento es el plazo para el pago según lo definido por las condiciones de pago. Se compara con la fecha de pago real para determinar el rendimiento a tiempo y calcular los días de venta pendientes (DSO). Es un campo estándar en el registro de transacciones del cliente. Por qué es importante Fundamental para calcular la Tasa de Pago a Tiempo y analizar las facturas vencidas. Dónde obtener CustTrans.DueDate Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Grupo de Clientes CustomerGroup	La clasificación o segmento al que pertenece el cliente.
Descripción Este atributo categoriza a los clientes en grupos lógicos, como Mayorista, Minorista o Intercompañía. Se utiliza para realizar análisis comparativos, como verificar si ciertos segmentos tienen ciclos de pago más largos o tasas de disputa más altas. En D365, este es el campo CustGroup. Por qué es importante Permite la comparación del rendimiento del proceso en diferentes segmentos de mercado. Dónde obtener CustTable.CustGroup Ejemplos MayoristaRetailIntercompañíaExportar
	Importe de Factura InvoiceAmount	El valor monetario total de la factura.
Descripción Este atributo representa el valor financiero del documento de factura. Se utiliza para calcular la exposición total en Cuentas por Cobrar y para priorizar los cobros de alto valor. Este campo se encuentra típicamente en la tabla de diario de facturas. Por qué es importante Crítico para el análisis de impacto financiero y la identificación de `cuellos de botella` de alto valor. Dónde obtener CustInvoiceJour.InvoiceAmount Ejemplos 1500.00250.5010000.00
	Sociedad CompanyCode	El identificador de la entidad legal dentro de D365.
Descripción Este atributo representa el DataAreaId en D365, que corresponde a la entidad legal o empresa donde ocurrió la transacción. Es esencial para filtrar datos en implementaciones multiempresa y asegura que los números de factura, que pueden superponerse entre empresas, se traten de forma distinta. Por qué es importante Crucial para la unicidad en entornos multi-entidad y análisis regional. Dónde obtener Campo DataAreaId en todas las tablas Ejemplos USMFDEMFGBSI
	Unidad de Negocio BusinessUnit	La unidad operativa o división responsable de la factura.
Descripción Este atributo segmenta los datos por estructura organizativa interna, como División de Electrónica o División de Servicios. En D365, esto a menudo es una dimensión financiera vinculada a la transacción. Soporta el dashboard de Tiempo de Entrega de Emisión de Facturas al permitir comparaciones entre unidades. Por qué es importante Permite la evaluación comparativa interna para encontrar qué divisiones son más eficientes. Dónde obtener Dimensiones Financieras (DefaultDimension) en CustInvoiceJour Ejemplos BU-001Ventas-NorteServicios-Global
	Usuario User	El ID de usuario de la persona o cuenta del sistema que realizó la actividad.
Descripción Este atributo identifica quién ejecutó el paso específico del proceso, derivado de los campos CreatedBy o ModifiedBy. Ayuda en el análisis de la utilización de recursos, la identificación de necesidades de capacitación y la distinción entre tareas de sistema automatizadas e intervenciones manuales del usuario. Por qué es importante Permite el análisis del rendimiento de los recursos y el cálculo de la tasa de automatización. Dónde obtener Campo CreatedBy en tablas de transacciones Ejemplos AdministradorJSmithWorkflowAgentBSmith
	`ID` de Pedido de Venta SalesOrderId	El número de referencia del pedido de venta asociado a la factura.
Descripción Este atributo vincula la factura con el pedido de venta de origen. Permite el análisis interprocesos si los datos del proceso Order-to-Cash están disponibles y ayuda a investigar las causas iniciales de los problemas de facturación. Por qué es importante Conecta el proceso de facturación con el proceso de ventas. Dónde obtener CustInvoiceJour.SalesId Ejemplos SO-10022SO-55912
	Condiciones de Pago PaymentTerms	El código que define el calendario de pagos acordado.
Descripción Este atributo contiene el código que dicta cuándo vence el pago (por ejemplo, Net30, Net60). Se utiliza para analizar si los clientes cumplen con sus términos específicos y para validar si la Fecha de Vencimiento se calculó correctamente. Por qué es importante Proporciona contexto para la Fecha de Vencimiento y ayuda a identificar si los términos son demasiado laxos o estrictos. Dónde obtener CustInvoiceJour.Payment o CustTable.PaymTermId Ejemplos Net30Net45CODFin de Mes
	Días Vencidos DaysOverdue	El número de días de retraso del pago en comparación con la fecha de vencimiento.
Descripción Esta métrica calcula la diferencia entre la fecha de pago y la fecha de vencimiento. Los valores positivos indican pagos atrasados, mientras que los valores negativos indican pagos anticipados. Proporciona una vista granular del rendimiento de los pagos más allá de simples indicadores booleanos. Por qué es importante Aporta profundidad al análisis del KPI de Tasa de Pago a Tiempo. Dónde obtener Calculado: FechaDePago - FechaDeVencimiento Ejemplos 50-230
	Es Nota de Crédito IsCreditMemo	Bandera que indica si el documento es una nota de crédito.
Descripción Este atributo booleano identifica si la transacción representa una nota de crédito emitida al cliente. Se utiliza para calcular la Tasa de Emisión de Notas de Crédito y filtrar las facturas estándar del análisis de reproceso. Por qué es importante Soporta directamente el `panel de control` de Frecuencia de Notas de Crédito y Retrabajo. Dónde obtener Derivado de CustInvoiceJour.InvoiceAmount < 0 o TransType Ejemplos truefalse
	Está Compensada IsCleared	Bandera que indica si la factura ha sido completamente liquidada.
Descripción Este atributo booleano indica si la factura ha alcanzado un saldo de cero a través del pago o la anulación. Permite el filtrado rápido de casos abiertos frente a cerrados para calcular el Tiempo de Ciclo Promedio de la Factura. Por qué es importante Distingue entre `casos` activos e históricos. Dónde obtener Derivado de la presencia de la fecha CustTrans.Closed Ejemplos truefalse
	Fecha de descuento por pronto pago CashDiscountDate	La fecha hasta la cual es válido un descuento por pronto pago.
Descripción Este atributo indica el plazo para que el cliente reciba un descuento por pronto pago. Se compara con la fecha de pago para calcular el KPI de Tasa de Descuento Perdido y analizar la efectividad de los incentivos de descuento. Por qué es importante Clave para el `panel de control` de Optimización de Descuentos por Pronto Pago. Dónde obtener CustTrans.CashDisc o calculado desde CashDiscCode Ejemplos 2023-11-102023-11-15
	Moneda Currency	El código de moneda de la transacción de la factura.
Descripción Este atributo especifica la moneda en la que se emitió la factura (por ejemplo, USD, EUR). Es importante para normalizar los valores financieros si se requiere un análisis global en diferentes regiones. Por qué es importante Necesario para comprender la distribución de valor en sistemas multidivisa. Dónde obtener CustInvoiceJour.CurrencyCode Ejemplos USDEURGBPJPY
	Motivo de Disputa DisputeReason	El código de motivo asignado cuando un caso está en disputa.
Descripción Este atributo captura el motivo categórico por el cual se disputó una factura, como 'Error de Precio' o 'Mercancía Dañada'. Es vital para el dashboard del Ciclo de Vida de Resolución de Disputas identificar las causas raíz de los retrasos en los pagos. Por qué es importante Permite el análisis de la causa raíz para el KPI de Tiempo de Resolución de Disputas. Dónde obtener CustTrans.ReasonRefRecId o tabla de `caso` de cobros relacionada Ejemplos PriceDiscrepancyMercancía DañadaMissingPOServiceQuality

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Cuentas por Cobrar

Estos son los pasos y hitos clave del proceso a capturar en su registro de eventos para un descubrimiento preciso de su flujo de liquidación de pagos.

8 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	`Caso` de Disputa Abierto	La creación de un caso en el módulo de Gestión de Casos vinculado a la factura, señalando un desacuerdo del cliente. Bloquea los flujos de cobro estándar.
Por qué es importante Las disputas son una causa principal de pagos tardíos. El seguimiento de esto identifica problemas de calidad en procesos anteriores como la fijación de precios o el cumplimiento. Dónde obtener Tabla CaseDetailBase donde la Categoría se relaciona con Cobros/Cuentas por Cobrar y RefRecId se vincula al contexto de la factura. Capturar `Registrado` cuando la transacción X se ejecuta en Gestión de `Casos` Tipo de evento explicit
	Factura Compensada	El cambio de estado final donde el saldo de la factura se vuelve cero y la transacción se marca como 'Cerrada' en el sistema.
Por qué es importante El final absoluto de la instancia del proceso. Se utiliza para el cálculo del Tiempo de Ciclo total. Dónde obtener Campo CustTrans.Closed (fecha). Esta fecha se rellena cuando la suma de los cobros iguala el importe de la factura. Capturar Inferido del campo de fecha CustTrans.Closed Tipo de evento inferred
	Factura Contabilizada	El registro inicial de la factura en el libro mayor financiero. Esta actividad captura la creación de la obligación financiera en la tabla CustInvoiceJour.
Por qué es importante Marca el inicio oficial del ciclo de vida de Cuentas por Cobrar y el comienzo del plazo de pago. Esencial para calcular los Días de Venta Pendientes (DSO). Dónde obtener Tabla CustInvoiceJour. El campo CreatedDateTime o InvoiceDate sirve como la `marca de tiempo`. Capturar `Registrado` cuando la transacción se contabiliza en CustInvoiceJour Tipo de evento explicit
	Factura Despachada	El evento en el que la factura se envía al cliente por correo electrónico, impresión o EDI. Esto a menudo se infiere del incremento del contador de 'Impresiones' o de los registros de gestión de impresión.
Por qué es importante Los retrasos entre la contabilización y el envío acortan directamente la ventana de pago efectiva para el cliente, lo que lleva a pagos tardíos percibidos. Dónde obtener Inferido de los cambios de CustInvoiceJour.PrintedOriginals de 0 a 1, o rastreado a través de la tabla PrintJobHeader si el `registro` está habilitado. Capturar Comparar el campo de estado antes/después o `registro` de PrintJobHeader Tipo de evento inferred
	Nota de Crédito Emitida	El registro de una nota de crédito que compensa el importe original de la factura. A menudo es el resultado de una disputa resuelta o una devolución.
Por qué es importante La alta frecuencia indica fuga de ingresos y problemas de calidad en etapas anteriores. Distinto del pago, ya que representa una liquidación no monetaria. Dónde obtener Tabla CustTrans donde el Tipo es 'Nota de Crédito' o CustInvoiceJour con un InvoiceAmount negativo. Capturar `Registrado` cuando la transacción se contabiliza en CustTrans Tipo de evento explicit
	Pago Completo Recibido	El registro de una transacción de pago que cubre el saldo restante de la factura. Este es el evento de entrada de efectivo.
Por qué es importante El evento de éxito más crítico. Se utiliza para calcular la Tasa de Pago a Tiempo y la efectividad de las condiciones de descuento. Dónde obtener Tabla CustTrans con Tipo 'Pago', vinculada a través de CustSettlement a la factura, dejando el saldo a cero. Capturar `Registrado` cuando la transacción se contabiliza en CustTrans y se liquida Tipo de evento explicit
	Pago Parcial Registrado	El registro de un pago que no cubre completamente el saldo pendiente de la factura. A menudo activa la persecución de un saldo restante.
Por qué es importante Distingue entre comportamientos de pago a plazos y liquidaciones completas. Importante para la precisión de la previsión del `flujo de caja`. Dónde obtener Tabla CustSettlement que vincula un Pago (CustTrans) a la Factura (CustTrans) donde SettlementAmount < InvoiceAmount. Capturar `Registrado` cuando la transacción X se ejecuta en CustSettlement Tipo de evento explicit
	Recordatorio de Pago Enviado	Registra la emisión de una carta de cobro formal al cliente. Esto se captura del Diario de Cartas de Cobro.
Por qué es importante Indica el inicio de los esfuerzos de cobro activos. El análisis de frecuencia ayuda a optimizar la estrategia de cobro y reducir los costos administrativos. Dónde obtener Tabla CustCollectionLetterJour. Captura la fecha en que el código de la carta fue contabilizado para la transacción de factura específica. Capturar `Registrado` cuando la transacción se contabiliza en CustCollectionLetterJour Tipo de evento explicit
	Disputa en Revisión	Indica que el `caso` de disputa ha pasado de 'Abierto' a un estado 'En Proceso'. Representa el tiempo de trabajo del equipo de resolución.
Por qué es importante Los `cuellos de botella` aquí aumentan el Ciclo de Conversión de Efectivo. Separa el tiempo de espera del tiempo de resolución activa. Dónde obtener Inferido de los cambios en el campo CaseDetailBase.Status o de las entradas de la tabla CaseLog correspondientes a la progresión del estado. Capturar Comparar el campo de estado antes/después en CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Disputa Resuelta	El cierre del caso de disputa, permitiendo que la factura proceda al pago o crédito. Marca el fin del subproceso de manejo de excepciones.
Por qué es importante El delta de timestamp entre Abierto y Resuelto es un KPI clave para la eficiencia administrativa. Dónde obtener Tabla CaseDetailBase donde el Estado cambia a Cerrado/Resuelto. Capturar Comparar el campo de estado antes/después en CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Extracto Bancario Conciliado	El evento de conciliación donde el pago registrado en Cuentas por Cobrar se compara con una línea del extracto bancario importado.
Por qué es importante Valida que los fondos estén realmente en el banco. Los retrasos aquí indican ineficiencias en los procesos de Gestión de Efectivo y Bancos. Dónde obtener Estado conciliado de BankReconciliationLine o BankAccountTrans. Requiere el módulo de Conciliación Bancaria Avanzada. Capturar `Registrado` cuando la transacción se concilia en la Conciliación Bancaria Tipo de evento explicit
	Fecha de Vencimiento Superada	Un hito calculado que indica que la fecha actual ha superado la fecha de vencimiento de la factura mientras esta permanece abierta. Esto marca la factura como vencida.
Por qué es importante Crítico para el análisis de antigüedad y el desencadenamiento de `flujos de trabajo` de cobro. Segmenta el proceso entre la facturación estándar y la gestión de cobros. Dónde obtener Calculado comparando CustInvoiceJour.DueDate con el tiempo de simulación actual o la `marca de tiempo` de pago. Capturar Derivar comparando el campo DueDate con la hora actual Tipo de evento calculated
	Nota de Interés Generada	La creación de una nota de interés por pagos vencidos. Representa una penalización financiera aplicada a la cuenta del cliente.
Por qué es importante Indica una morosidad severa. El análisis ayuda a determinar si las penalizaciones aceleran eficazmente el pago o dañan las relaciones con los clientes. Dónde obtener Tabla CustInterestJour. Esta tabla `registra` las notas de interés generadas para transacciones específicas de clientes. Capturar `Registrado` cuando la transacción se contabiliza en CustInterestJour Tipo de evento explicit
	Pago Anulado	El acto de declarar la factura incobrable y eliminar el saldo a través de un asiento de anulación. Representa una pérdida financiera.
Por qué es importante Estado final para procesos de cobro fallidos. Esencial para analizar los ratios de `deuda incobrable` y la efectividad de la política de crédito. Dónde obtener Tabla CustTrans donde el Tipo es 'Castigo' (WriteOff) o GeneralJournalEntry específicamente marcada con códigos de motivo de castigo. Capturar `Registrado` cuando la transacción se contabiliza con el tipo de Castigo (WriteOff) Tipo de evento explicit
	Promesa de Pago Recibida	Un compromiso específico registrado por un agente de cobros de que el cliente pagará en una fecha determinada. Capturado desde el módulo de Gestión de Cobros.
Por qué es importante Mide la efectividad de las llamadas de cobro. Comparar esta fecha con el pago real revela la fiabilidad de las promesas de los clientes. Dónde obtener Tabla CustPromiseToPay. Vinculada a la transacción del cliente a través de TransRecId. Capturar `Registrado` cuando se crea un registro en CustPromiseToPay Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus datos de Microsoft Dynamics 365

Pasos

Configurar Recursos de Azure: Provisión de una Base de Datos de Azure SQL para que sirva como destino de Bring Your Own Database (BYOD). Asegure que la cadena de conexión incluya credenciales con permisos de lectura/escritura.
Configurar Gestión de Datos en D365: Navegue a Administración del Sistema > Espacios de Trabajo > Gestión de Datos. Haga clic en el mosaico 'Configurar Exportación de Entidades a la Base de Datos'. Introduzca la cadena de conexión del paso anterior para registrar la base de datos externa.
Seleccionar Entidades Requeridas: Cree un nuevo Proyecto de Exportación dentro del espacio de trabajo de Gestión de Datos. Agregue las siguientes entidades estándar al proyecto: CustInvoiceJournalHeaderEntity, CustTransactionEntity, CustSettlementEntity, CustCollectionLetterJournalHeaderEntity, CaseDetailEntity, CaseAssociationEntity, CustInterestJournalEntity, BankAccountTransEntity y CustPromiseToPayEntity.
Mapear Origen a Destino: Asegure que todos los campos estén mapeados correctamente, garantizando específicamente que los campos RecId y CreatedDateTime estén incluidos, ya que son críticos para la secuenciación de eventos.
Ejecutar Exportación Inicial: Ejecute el trabajo de exportación manualmente (Tipo de trabajo: Exportación) para realizar una carga completa de datos históricos en la Base de Datos de Azure SQL. Monitoree el resumen de ejecución para asegurar que todos los registros se transfirieron exitosamente.
Programar Actualizaciones Incrementales: Configure un trabajo de datos recurrente para ejecutar el proyecto de exportación periódicamente (por ejemplo, cada 4 horas o todas las noches) utilizando 'Carga incremental' para actualizar solo los registros modificados.
Conectarse a Azure SQL: Use SQL Server Management Studio (SSMS) o una herramienta similar para conectarse a la Base de Datos de Azure SQL BYOD.
Ejecutar Script de Transformación: Ejecute el script SQL proporcionado en la sección Consulta a continuación contra las tablas BYOD. Este script unifica las tablas dispares en una única estructura de registro de eventos.
Verificar y Extraer: Verifique la salida en busca de consistencia (consulte Pasos de Validación). Exporte el conjunto de resultados a un archivo CSV o Parquet para su ingestión en ProcessMind.

Configuración

Método de Exportación: Bring Your Own Database (BYOD) o Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS).
Estrategia de Actualización: Carga completa para la carga inicial, Carga incremental para actualizaciones recurrentes para minimizar el impacto en el rendimiento.
Entidades Requeridas: CustInvoiceJournalHeaderEntity (Facturas), CustSettlementEntity (Pagos/Compensación), CustCollectionLetterJournalHeaderEntity (Recordatorios), CaseDetailEntity (Disputas), BankAccountTransEntity (Conciliación Bancaria).
Filtro de Empresa: Aplique filtros en la columna 'DataAreaId' si el análisis debe restringirse a entidades legales específicas.
Rango de Fechas: Ventana móvil recomendada de 12 meses basada en 'InvoiceDate' o 'TransDate'.
Seguimiento de Cambios: Debe estar habilitado en las tablas SQL en D365 para que la exportación incremental funcione eficientemente.

a Consulta de ejemplo config

/* SQL Transformation Script for D365 BYOD Tables */
/* Target: Azure SQL Database containing exported entities */

WITH InvoiceBasics AS (
    SELECT 
        InvoiceNumber AS InvoiceId,
        InvoiceDate,
        DueDate,
        InvoiceAccount AS CustomerAccount,
        SalesId,
        DataAreaId AS CompanyCode,
        InvoiceAmount,
        Currency
    FROM dbo.CustInvoiceJournalHeaderEntity
    WHERE InvoiceDate >= DATEADD(month, -12, GETDATE())
)

/* 1. Invoice Posted */
SELECT 
    T1.InvoiceId AS InvoiceNumber,
    'Invoice Posted' AS Activity,
    CAST(T1.InvoiceDate AS DATETIME) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL AS CustomerGroup,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL AS [User],
    NULL AS BusinessUnit,
    T1.CompanyCode,
    1 AS IsAutomated
FROM InvoiceBasics T1

UNION ALL

/* 2. Invoice Dispatched (Inferred from Document Date as Proxy if Print Log unavailable) */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Invoice Dispatched' AS Activity,
    DATEADD(minute, 5, CAST(T1.InvoiceDate AS DATETIME)) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    1
FROM InvoiceBasics T1

UNION ALL

/* 3. Due Date Passed (Synthetic Event) */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Due Date Passed' AS Activity,
    CAST(T1.DueDate AS DATETIME) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    1
FROM InvoiceBasics T1
WHERE GETDATE() > T1.DueDate

UNION ALL

/* 4. Payment Reminder Sent */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Payment Reminder Sent' AS Activity,
    CL.JournalDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CL.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustCollectionLetterJournalHeaderEntity CL
JOIN dbo.CustCollectionLetterLineEntity CLL ON CL.JournalNumber = CLL.JournalNumber AND CL.DataAreaId = CLL.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CLL.InvoiceId = Inv.InvoiceId AND CLL.DataAreaId = Inv.CompanyCode

UNION ALL

/* 5. Promise to Pay Received */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Promise to Pay Received' AS Activity,
    PTP.PromiseDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustPromiseToPayEntity PTP
JOIN InvoiceBasics Inv ON PTP.Invoice = Inv.InvoiceId AND PTP.DataAreaId = Inv.CompanyCode

UNION ALL

/* 6. Dispute Case Opened */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Case Opened' AS Activity,
    CD.CreatedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId /* Logic assumes linking via Invoice Number or manual mapping might be needed depending on RefTableId */
WHERE CA.RefEntityName = 'CustInvoiceTable'

UNION ALL

/* 7. Dispute Under Review */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Under Review' AS Activity,
    CD.ModifiedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.ModifiedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId
WHERE CD.Status = 'InProcess'

UNION ALL

/* 8. Dispute Resolved */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Resolved' AS Activity,
    CD.ClosedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.ModifiedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId
WHERE CD.Status = 'Closed'

UNION ALL

/* 9. Credit Memo Issued */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Credit Memo Issued' AS Activity,
    T1.InvoiceDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustInvoiceJournalHeaderEntity T1
WHERE T1.InvoiceAmount < 0

UNION ALL

/* 10. Interest Note Generated */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Interest Note Generated' AS Activity,
    IJ.InterestDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    IJ.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.CustInterestJournalEntity IJ
JOIN InvoiceBasics Inv ON IJ.AccountDisplayValue = Inv.CustomerAccount AND IJ.DataAreaId = Inv.CompanyCode
/* Note: Direct link to specific Invoice ID is often via CustInterestTrans, requiring an additional join */

UNION ALL

/* 11. Partial Payment Posted */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Partial Payment Posted' AS Activity,
    Sett.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Sett.SettleAmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Sett.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustSettlementEntity Sett
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE ABS(Sett.SettleAmountCur) < ABS(Trans.AmountCur) AND Sett.SettleAmountCur <> 0

UNION ALL

/* 12. Full Payment Received */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Full Payment Received' AS Activity,
    Sett.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Sett.SettleAmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Sett.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustSettlementEntity Sett
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE ABS(Sett.SettleAmountCur) >= ABS(Trans.AmountCur)

UNION ALL

/* 13. Bank Statement Matched */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Bank Statement Matched' AS Activity,
    Bank.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Bank.AmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.BankAccountTransEntity Bank
JOIN dbo.CustSettlementEntity Sett ON Bank.Voucher = Sett.OffsetTransVoucher AND Bank.DataAreaId = Sett.DataAreaId
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId

UNION ALL

/* 14. Payment Written Off */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Payment Written Off' AS Activity,
    Trans.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Trans.AmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Trans.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustTransactionEntity Trans
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE Trans.TransactionType = 'WriteOff'

UNION ALL

/* 15. Invoice Cleared */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Invoice Cleared' AS Activity,
    Trans.ClosedDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.CustTransactionEntity Trans
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE Trans.ClosedDate IS NOT NULL AND Trans.ClosedDate <> '1900-01-01'

Pasos

Configuración de Requisitos Previos: Asegure que Python 3.x esté instalado en la máquina de ejecución. Instale las bibliotecas requeridas usando pip: pandas, requests y msal (si usa la Biblioteca de Autenticación de Microsoft, aunque este script usa REST directo por simplicidad).
Registro de Aplicación en Azure: Registre una aplicación en Azure Active Directory (Entra ID) para permitir el acceso a Dynamics 365. Anote el ID de Cliente, Secreto de Cliente y ID de Inquilino. Asegure que la aplicación tenga permisos de API para Dynamics ERP (OData).
Configurar el Script: Abra el script de Python proporcionado. Actualice el diccionario config en la parte superior con su URL específica de D365, ID de Cliente, Secreto de Cliente, ID de Inquilino y el Código de Empresa objetivo (dataAreaId).
Definir Rango de Fechas: Modifique las variables start_date y end_date en el script para definir la ventana de extracción. Se recomienda una ventana deslizante de los últimos 90 a 180 días para cargas incrementales.
Ejecutar Extracción: Ejecute el script. Se autenticará contra Azure AD, recuperará un token de acceso e iterará a través de múltiples entidades OData (CustomerInvoices, PaymentJournals, CaseDetails, etc.) para obtener datos.
Procesamiento de Datos: El script realiza automáticamente transformaciones de datos, como renombrar columnas para que coincidan con el esquema de ProcessMind, calcular eventos de 'Fecha de Vencimiento Superada' basados en la fecha del sistema, y distinguir entre pagos Parciales y Completos basados en los montos de las transacciones.
Fusionar y Ordenar: El script concatena todos los dataframes de actividad en un único registro de eventos y los ordena por InvoiceNumber y EventTimestamp.
Exportar: El dataframe final se exporta a un archivo CSV llamado AR_Event_Log.csv. Verifique que este archivo se cree en el directorio del script.
Validación: Abra el archivo CSV y verifique que las fechas estén en formato ISO (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) y que todas las columnas requeridas estén pobladas.
Cargar: Importe el archivo CSV generado en ProcessMind utilizando el asistente de carga de archivos estándar. Mapee las columnas InvoiceNumber a Case ID, Activity a Activity, y EventTimestamp a Timestamp.

Configuración

Tamaño del Lote: El script utiliza un tamaño de página predeterminado (frecuentemente 1000 registros) controlado por el servidor. El script maneja la paginación automáticamente usando la propiedad @odata.nextLink.
Filtros de Fecha: El parámetro OData $filter se utiliza para restringir la recuperación de datos a rangos de fechas relevantes (por ejemplo, InvoiceDate ge 2023-01-01T00:00:00Z). Esto mejora significativamente el rendimiento.
Filtrado por Empresa: D365 almacena datos para múltiples entidades legales. El script filtra por dataAreaId para asegurar que solo se extraigan datos para la unidad de negocio relevante.
Autenticación: Utiliza OAuth 2.0 (Flujo de Credenciales de Cliente). Debe tener un Secreto de Cliente y un Registro de Aplicación válidos.
Selección de Entidades: Utiliza entidades estándar como CustomerInvoices, CustomerPaymentJournalLines y CaseDetail. Si su organización utiliza entidades personalizadas, los endpoints en el diccionario endpoints deben actualizarse.
Eventos Calculados: Eventos como 'Fecha de Vencimiento Superada' se calculan durante la ejecución del script, ya que no generan un registro de eventos de transacción específico en la base de datos.

a Consulta de ejemplo python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
config = {
    class="hl-string">"resource": class="hl-string">"https://[YourOrg].operations.dynamics.com",
    class="hl-string">"tenant_id": class="hl-string">"[Your-Tenant-ID]",
    class="hl-string">"client_id": class="hl-string">"[Your-Client-ID]",
    class="hl-string">"client_secret": class="hl-string">"[Your-Client-Secret]",
    class="hl-string">"company_code": class="hl-string">"USMF",  class=class="hl-string">"hl-comment"># Example Company Code
    class="hl-string">"start_date": class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_token(config):
    token_url = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{config['tenant_id']}/oauth2/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': config[class="hl-string">'client_id'],
        class="hl-string">'client_secret': config[class="hl-string">'client_secret'],
        class="hl-string">'resource': config[class="hl-string">'resource']
    }
    response = requests.post(token_url, data=payload)
    if response.status_code == 200:
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    else:
        raise Exception(fclass="hl-string">"Auth Failed: {response.text}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ODATA FETCHER ===
def get_odata_data(token, entity_url, filter_str):
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'}
    results = []
    next_link = fclass="hl-string">"{config['resource']}/data/{entity_url}?$filter={filter_str}&$format=json"
    
    while next_link:
        print(fclass="hl-string">"Fetching: {next_link}")
        try:
            res = requests.get(next_link, headers=headers)
            if res.status_code != 200:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {res.text}")
                break
            data = res.json()
            results.extend(data.get(class="hl-string">'value', []))
            next_link = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink', None)
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Exception: {e}")
            break
    return pd.DataFrame(results)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def main():
    token = get_token(config)
    all_events = []
    company_filter = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{config['company_code']}'"
    date_filter = fclass="hl-string">"InvoiceDate ge {config['start_date']}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. INVOICE BASIC EVENTS (Posted, Dispatched, Credit Memo, Cleared)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerInvoices (or SalesInvoiceHeaders)
    print(class="hl-string">"Processing Invoices...")
    df_inv = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerInvoices", fclass="hl-string">"{company_filter} and {date_filter}")
    
    if not df_inv.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Posted
        posted = df_inv.copy()
        posted[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Posted'
        posted[class="hl-string">'EventTimestamp'] = posted[class="hl-string">'InvoiceDate']
        all_events.append(posted)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Dispatched (Assumed same day as posted if not tracked separately)
        dispatched = df_inv.copy()
        dispatched[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Dispatched'
        dispatched[class="hl-string">'EventTimestamp'] = dispatched[class="hl-string">'InvoiceDate']  class=class="hl-string">"hl-comment"># Often inferred
        all_events.append(dispatched)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Credit Memo Issued
        credit_memos = df_inv[df_inv[class="hl-string">'InvoiceAmount'] < 0].copy()
        credit_memos[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Credit Memo Issued'
        credit_memos[class="hl-string">'EventTimestamp'] = credit_memos[class="hl-string">'InvoiceDate']
        all_events.append(credit_memos)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Cleared (Closed)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: ClosedDate might need to be cast to datetime
        cleared = df_inv[df_inv[class="hl-string">'ClosedDate'].notnull()].copy()
        if not cleared.empty:
            cleared[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Cleared'
            cleared[class="hl-string">'EventTimestamp'] = cleared[class="hl-string">'ClosedDate']
            all_events.append(cleared)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If not closed, and DueDate < Now
        now = datetime.datetime.now()
        overdue = df_inv[(df_inv[class="hl-string">'ClosedDate'].isnull())].copy()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert DueDate to datetime objects for comparison
        overdue[class="hl-string">'DueDate_DT'] = pd.to_datetime(overdue[class="hl-string">'DueDate'])
        overdue = overdue[overdue[class="hl-string">'DueDate_DT'] < now]
        if not overdue.empty:
            overdue[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Due Date Passed'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp is the day it became overdue
            overdue[class="hl-string">'EventTimestamp'] = overdue[class="hl-string">'DueDate'] 
            all_events.append(overdue)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. PAYMENTS (Partial, Full, WriteOff)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerPaymentJournalLines
    print(class="hl-string">"Processing Payments...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Filter by TransDate usually
    df_pay = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerPaymentJournalLines", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    
    if not df_pay.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Partial vs Full Payment
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic requires comparing payment amount to invoice balance. simplified here based on Amount
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming we join with invoices later, strictly classifying based on available fields
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume a field class="hl-string">'PaymentStatus' or we treat all as Partial unless marked Settled
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Full Payment
        full_pay = df_pay.copy()
        full_pay[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Full Payment Received'
        full_pay[class="hl-string">'EventTimestamp'] = full_pay[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(full_pay)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Partial Payment (In a real scenario, this requires logic checking settlement vs invoice total)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adding a duplicate row for demonstration of structure
        partial_pay = df_pay[df_pay[class="hl-string">'Amount'] < 1000].copy() class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder logic
        partial_pay[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Partial Payment Posted'
        partial_pay[class="hl-string">'EventTimestamp'] = partial_pay[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(partial_pay)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Written Off
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter by specific Transaction Type or Journal Name
        write_off = df_pay[df_pay[class="hl-string">'JournalName'].str.contains(class="hl-string">'WriteOff', case=False, na=False)].copy()
        write_off[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Payment Written Off'
        write_off[class="hl-string">'EventTimestamp'] = write_off[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(write_off)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. COLLECTIONS (Reminders, Promise to Pay)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CollectionLetterJournals
    print(class="hl-string">"Processing Collections...")
    df_col = get_odata_data(token, class="hl-string">"CollectionLetterJournals", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_col.empty:
        reminders = df_col.copy()
        reminders[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Payment Reminder Sent'
        reminders[class="hl-string">'EventTimestamp'] = reminders[class="hl-string">'LetterDate']
        all_events.append(reminders)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerPromiseToPay
    df_promise = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerPromiseToPay", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_promise.empty:
        promises = df_promise.copy()
        promises[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Promise to Pay Received'
        promises[class="hl-string">'EventTimestamp'] = promises[class="hl-string">'CreatedDateTime']
        all_events.append(promises)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. DISPUTES (Opened, Review, Resolved)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CaseDetails (requires filtering for Collections/Dispute category)
    print(class="hl-string">"Processing Disputes...")
    df_case = get_odata_data(token, class="hl-string">"CaseDetails", fclass="hl-string">"{company_filter} and Category eq 'Collections'")
    if not df_case.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Opened
        opened = df_case.copy()
        opened[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Case Opened'
        opened[class="hl-string">'EventTimestamp'] = opened[class="hl-string">'CreatedDateTime']
        all_events.append(opened)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Under Review (In Process)
        in_process = df_case[df_case[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'InProcess'].copy()
        in_process[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Under Review'
        in_process[class="hl-string">'EventTimestamp'] = in_process[class="hl-string">'ModifiedDateTime']
        all_events.append(in_process)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Resolved (Closed)
        resolved = df_case[df_case[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Closed'].copy()
        resolved[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Resolved'
        resolved[class="hl-string">'EventTimestamp'] = resolved[class="hl-string">'ClosedDateTime']
        all_events.append(resolved)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. INTEREST
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: InterestNotes
    print(class="hl-string">"Processing Interest Notes...")
    df_interest = get_odata_data(token, class="hl-string">"InterestNotes", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_interest.empty:
        interest = df_interest.copy()
        interest[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Interest Note Generated'
        interest[class="hl-string">'EventTimestamp'] = interest[class="hl-string">'NoteDate']
        all_events.append(interest)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. BANK RECONCILIATION
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: BankReconciliationLines (Placeholder for matching)
    print(class="hl-string">"Processing Bank Reconciliation...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This entity availability varies by version
    df_bank = get_odata_data(token, class="hl-string">"BankReconciliationLines", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_bank.empty:
        matched = df_bank[df_bank[class="hl-string">'Reconciled'] == True].copy()
        matched[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Bank Statement Matched'
        matched[class="hl-string">'EventTimestamp'] = matched[class="hl-string">'TransactionDate']
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Need to join with Invoice via Payment Reference ideally
        class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume InvoiceNumber is present or mapped
        all_events.append(matched)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === UNIFICATION & EXPORT ===
    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events extracted.")
        return

    final_df = pd.concat(all_events, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map columns to schema
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Column names class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'InvoiceAccount' etc. depend on exact Entity schema
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You may need to rename based on your D365 entity fields, e.g., class="hl-string">'InvoiceNum' -> class="hl-string">'InvoiceNumber'
    schema_map = {
        class="hl-string">'InvoiceNumber': class="hl-string">'InvoiceNumber',
        class="hl-string">'InvoiceId': class="hl-string">'InvoiceNumber', class=class="hl-string">"hl-comment"># Alternative common name
        class="hl-string">'InvoiceAccount': class="hl-string">'CustomerAccount',
        class="hl-string">'CustomerAccount': class="hl-string">'CustomerAccount',
        class="hl-string">'InvoiceAmount': class="hl-string">'InvoiceAmount',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'InvoiceAmount', class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback for payments
        class="hl-string">'CurrencyCode': class="hl-string">'Currency',
        class="hl-string">'DueDate': class="hl-string">'DueDate',
        class="hl-string">'CreatedBy': class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'BusinessUnit': class="hl-string">'BusinessUnit',
        class="hl-string">'DataAreaId': class="hl-string">'CompanyCode'
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Normalize columns
    for col in final_df.columns:
        if col in schema_map:
            final_df.rename(columns={col: schema_map[col]}, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add constant fields
    final_df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Microsoft D365'
    final_df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.datetime.now().isoformat()
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select final columns (fill missing with None)
    required_cols = [
        class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'Activity', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'CustomerAccount', class="hl-string">'CustomerGroup', class="hl-string">'InvoiceAmount', class="hl-string">'DueDate', class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'BusinessUnit', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'IsAutomated'
    ]
    
    for col in required_cols:
        if col not in final_df.columns:
            final_df[col] = None
            
    output_df = final_df[required_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    output_df.to_csv(class="hl-string">"AR_Event_Log.csv", index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Saved to AR_Event_Log.csv")

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

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