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Su Template 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 Template de datos de cuentas por cobrar

Este Template proporciona un marco completo para mapear su proceso de factura a cobro en Microsoft Dynamics 365. Describe los campos de datos y los hitos esenciales necesarios para crear un Registro de eventos de alta calidad para Process Mining. Al seguir esta estructura, podrá obtener una visibilidad detallada de los retrasos en los pagos y agilizar sus flujos de trabajo de cobro.

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

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

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Atributos de cuentas por cobrar

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

5 Obligatorio 8 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad Activity	Evento o tarea específica realizada sobre la factura.
Descripción Este atributo describe el paso que tiene lugar en el proceso, como Invoice Posted, Payment Received o Dispute Opened. En Microsoft Dynamics 365, estos valores suelen derivarse del tipo de transacción (TransType) o de la tabla específica en la que se registra el evento, como CustSettlement para los pagos. Este atributo es esencial para visualizar el mapa de proceso. Por qué es importante Define los nodos del mapa de proceso y permite analizar el flujo del proceso y descubrir variantes. Dónde obtenerlo Derivado de la enumeración TransType o del contexto de la tabla (CustTrans, CustSettlement, etc.) Ejemplos Factura contabilizadaPago recibidoCarta de cobro enviadaNota de intereses contabilizada
	Marca de tiempo del evento EventTimestamp	Fecha y hora exactas en las que tuvo lugar la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento exacto en el que se registró un evento en el sistema. Se utiliza para calcular las duraciones entre actividades, determinar los plazos del proceso y ordenar los eventos secuencialmente. En D365, normalmente corresponde a CreatedDateTime o TransDate combinado con un componente horario. Por qué es importante Las marcas de tiempo son fundamentales para calcular todos los KPI basados en tiempo, como el tiempo del ciclo de facturación y el plazo de envío. Dónde obtenerlo Normalmente, campos CreatedDateTime o TransDate en distintas tablas Ejemplos 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T14:45:22Z2023-11-01T09:00:00Z
	Número de factura InvoiceNumber	Identificador único del documento de factura financiera.
Descripción El número de factura es la clave principal para realizar el seguimiento del ciclo de vida de una cuenta por cobrar en Microsoft Dynamics 365. Vincula el pedido de venta inicial, la factura contabilizada, los pagos posteriores y cualquier actividad de cobro en un único caso. En el análisis, este atributo sirve como identificador del caso para reconstruir el flujo completo del proceso. Por qué es importante Es la unidad fundamental de análisis de las cuentas por cobrar y permite al motor de Process Mining agrupar eventos distintos en un caso coherente. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.InvoiceId o CustTrans.Invoice Ejemplos INV-2023-001CIV-88921US-004321DE-99120
	Sistema de origen SourceSystem	Nombre del sistema del que proceden los datos.
Descripción Este atributo identifica el sistema de registro de los datos, que en este contexto es Microsoft Dynamics 365. Resulta útil al combinar datos de varias instancias de ERP o herramientas externas de cobro en una única vista. Esto permite a los analistas filtrar o segmentar los procesos según el entorno de origen. Por qué es importante Garantiza la trazabilidad y el linaje de los datos, especialmente en entornos con varios sistemas. Dónde obtenerlo Codificado durante la extracción o derivado de la cadena de conexión Ejemplos D365 F&O ProdD365 FinanceDynamics AX 2012
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo de la extracción o actualización de los datos.
Descripción Este atributo indica cuándo se obtuvieron por última vez los datos de Microsoft Dynamics 365. Ayuda a los usuarios a comprender la actualidad del análisis y la validez de los KPI. Normalmente, la herramienta de extracción lo genera en el momento de ejecutar la consulta. Por qué es importante Proporciona contexto sobre la latencia de los datos y ayuda a confiar en la actualidad de los Dashboards. Dónde obtenerlo Generado por el script de ETL o extracción Ejemplos 2023-11-05T00:00:00Z2023-11-05T12:00:00Z
	Código de empresa CompanyCode	El identificador de la entidad legal en D365.
Descripción Este atributo representa DataAreaId en D365, que corresponde a la entidad legal o empresa donde tuvo lugar la transacción. Es esencial para filtrar los datos en implementaciones con varias empresas y garantiza que los números de factura, que pueden repetirse entre empresas, se traten de forma diferenciada. Por qué es importante Esencial para garantizar la unicidad en entornos con varias entidades y realizar análisis regionales. Dónde obtenerlo Campo DataAreaId en todas las tablas Ejemplos USMFDEMFGBSI
	Cuenta del cliente CustomerAccount	Identificador único o número de cuenta del cliente.
Descripción La cuenta del cliente identifica la entidad específica a la que se factura. En D365, corresponde al campo AccountNum. Agrupar por este atributo permite analizar los comportamientos de pago, la frecuencia de las disputas y los tiempos de liquidación de distintos clientes. Por qué es importante Esencial para identificar a los clientes de alto riesgo y segmentar el rendimiento por cliente. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.InvoiceAccount o CustTrans.AccountNum Ejemplos US-001DE-550CUST-9921
	Está automatizado IsAutomated	Indicador que señala 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 del sistema conocidas, como «Workflow» o «Batch». Admite el KPI de tasa de compensación manual. Por qué es importante Esencial para identificar oportunidades de automatización y medir los niveles actuales de automatización. Dónde obtenerlo Derivado de la lógica del campo User Ejemplos truefalse
	Fecha de vencimiento DueDate	La fecha en la que se espera recibir el pago.
Descripción La fecha de vencimiento es el plazo límite de pago definido en las condiciones de pago. Se compara con la fecha de pago real para determinar el rendimiento de los pagos puntuales y calcular los días de ventas pendientes de cobro (DSO). Es un campo estándar del registro de transacciones del cliente. Por qué es importante Fundamental para calcular la tasa de pagos puntuales y analizar las facturas vencidas. Dónde obtenerlo CustTrans.DueDate Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Grupo de clientes CustomerGroup	La clasificación o el segmento al que pertenece el cliente.
Descripción Este atributo clasifica a los clientes en grupos lógicos, como Mayoristas, Minoristas o Intercompañía. Se utiliza para realizar análisis comparativos, por ejemplo, comprobar si determinados segmentos tienen ciclos de pago más largos o tasas de disputas más elevadas. En D365, corresponde al campo CustGroup. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento del proceso entre distintos segmentos de mercado. Dónde obtenerlo CustTable.CustGroup Ejemplos MayoristaMinoristaIntercompañíaExportación
	Importe de la 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 priorizar las gestiones de cobro de alto valor. Este campo suele encontrarse en la tabla del diario de facturas. Por qué es importante Esencial para analizar el impacto financiero e identificar cuellos de botella de alto valor. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.InvoiceAmount Ejemplos 1500.00250.5010000.00
	Unidad de negocio BusinessUnit	La unidad operativa o división responsable de la factura.
Descripción Este atributo segmenta los datos según la estructura organizativa interna, como la División de Electrónica o la División de Servicios. En D365, suele ser una dimensión financiera vinculada a la transacción. Permite comparar las unidades en el Dashboard de tiempo de emisión de facturas. Por qué es importante Permite realizar comparaciones internas para identificar qué divisiones son más eficientes. Dónde obtenerlo Dimensiones financieras (DefaultDimension) en CustInvoiceJour Ejemplos BU-001Sales-NorthServices-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, a partir de los campos CreatedBy o ModifiedBy. Ayuda a analizar el uso de los recursos, identificar necesidades de capacitación y distinguir entre las tareas automatizadas del sistema y las intervenciones manuales de los usuarios. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento de los recursos y calcular la tasa de automatización. Dónde obtenerlo Campo CreatedBy en las tablas de transacciones Ejemplos AdministraciónJSmithWorkflowAgentBSmith
	Condiciones de pago PaymentTerms	El código que define el calendario de pagos acordado.
Descripción Este atributo contiene el código que determina cuándo vence el pago, por ejemplo, Net30 o Net60. Se utiliza para analizar si los clientes cumplen sus condiciones específicas y validar si la fecha de vencimiento se calculó correctamente. Por qué es importante Aporta contexto a la fecha de vencimiento y ayuda a identificar si las condiciones son demasiado flexibles o estrictas. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.Payment o CustTable.PaymTermId Ejemplos Net30Neto 45CODEOM
	Días de retraso DaysOverdue	El número de días que el pago se retrasó con respecto a 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 negativos indican pagos anticipados. Ofrece una visión detallada del rendimiento de los pagos, más allá de los simples indicadores booleanos. Por qué es importante Aporta profundidad al análisis del KPI de tasa de pagos puntuales. Dónde obtenerlo Calculado: PaymentDate - DueDate Ejemplos 50-230
	Es una nota de crédito IsCreditMemo	Indicador que señala 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 excluir las facturas estándar del análisis de reprocesos. Por qué es importante Admite directamente el Dashboard de notas de crédito y frecuencia de reprocesos. Dónde obtenerlo Derivado de CustInvoiceJour.InvoiceAmount < 0 o TransType Ejemplos truefalse
	Está compensado IsCleared	Indicador que señala si la factura se ha liquidado por completo.
Descripción Este atributo booleano indica si la factura ha alcanzado un saldo cero mediante un pago o una baja contable. Permite filtrar rápidamente los casos abiertos y cerrados para calcular el tiempo medio del ciclo de la factura. Por qué es importante Distingue entre casos activos e históricos. Dónde obtenerlo Derivado de la presencia de la fecha CustTrans.Closed Ejemplos truefalse
	Fecha de descuento por pronto pago CashDiscountDate	La fecha hasta la que es válido un descuento por pronto pago.
Descripción Este atributo indica el plazo límite para que el cliente obtenga un descuento por pronto pago. Se compara con la fecha de pago para calcular el KPI de tasa de descuentos no aprovechados y analizar la eficacia de los incentivos por pronto pago. Por qué es importante Clave para el Dashboard de optimización de descuentos por pronto pago. Dónde obtenerlo CustTrans.CashDisc o calculado a partir de CashDiscCode Ejemplos 2023-11-102023-11-15
	ID del 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 realizar análisis entre procesos si están disponibles los datos del proceso de Pedido a cobro y ayuda a investigar las causas anteriores de los problemas de facturación. Por qué es importante Conecta el proceso de facturación con el proceso de ventas. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.SalesId Ejemplos SO-10022SO-55912
	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 o EUR. Es importante para normalizar los valores financieros cuando se requiere un análisis global entre distintas regiones. Por qué es importante Necesario para comprender la distribución de los valores en sistemas con varias monedas. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.CurrencyCode Ejemplos USDEURGBPJPY
	Motivo de la disputa DisputeReason	El código de motivo asignado cuando un caso está en disputa.
Descripción Este atributo registra el motivo categórico por el que se disputó una factura, como «Error de precio» o «Mercancía dañada». Es fundamental para el Dashboard del ciclo de resolución de disputas, ya que permite identificar las causas raíz de los retrasos en los pagos. Por qué es importante Permite analizar las causas raíz del KPI de tiempo de resolución de disputas. Dónde obtenerlo CustTrans.ReasonRefRecId o la tabla relacionada de casos de cobro Ejemplos Diferencia de precioMercancía dañadaFalta la orden de compraCalidad del servicio

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de cuentas por cobrar

Estos son los pasos e hitos clave del proceso que debe capturar en su registro de eventos para descubrir con precisión el flujo de liquidación de sus pagos.

8 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	Caso de disputa abierto	Creación de un caso en el módulo Case Management vinculado a la factura, lo que indica un desacuerdo del cliente. Bloquea los Workflows de cobro estándar.
Por qué es importante Las disputas son una de las principales causas de los pagos atrasados. Su seguimiento permite identificar problemas de calidad en procesos anteriores, como la fijación de precios o el cumplimiento. Dónde obtenerlo Tabla CaseDetailBase, donde Category se relaciona con Collections/AR y RefRecId vincula el contexto de la factura. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción X en Case Management Tipo de evento explicit
	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 las cuentas por cobrar y el comienzo del plazo de pago. Es esencial para calcular los días de ventas pendientes de cobro (DSO). Dónde obtenerlo Tabla CustInvoiceJour. El campo CreatedDateTime o InvoiceDate sirve como marca de tiempo. Recopilar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustInvoiceJour Tipo de evento explicit
	Factura enviada	El evento en el que la factura se envía al cliente por correo electrónico, en papel o mediante EDI. A menudo se infiere a partir del incremento del contador «Printed» o de los registros de gestión de impresión.
Por qué es importante Los retrasos entre la contabilización y el envío reducen directamente el plazo efectivo de pago del cliente y provocan la percepción de pagos atrasados. Dónde obtenerlo Se infiere cuando CustInvoiceJour.PrintedOriginals cambia de 0 a 1 o se registra mediante la tabla PrintJobHeader si el registro está habilitado. Recopilar Comparar el campo de estado antes y después o consultar el registro de PrintJobHeader Tipo de evento inferred
	Factura liquidada	Cambio de estado final en el que el saldo de la factura pasa a cero y la transacción se marca como «Closed» en el sistema.
Por qué es importante El final absoluto de la instancia del proceso. Se utiliza para calcular el tiempo total del ciclo. Dónde obtenerlo Campo CustTrans.Closed (fecha). Esta fecha se completa cuando la suma de las liquidaciones equivale al importe de la factura. Recopilar Se infiere a partir del campo de fecha CustTrans.Closed Tipo de evento inferred
	Nota de crédito emitida	Contabilización de una nota de crédito que compensa el importe de la factura original. A menudo es el resultado de una disputa resuelta o una devolución.
Por qué es importante Una frecuencia elevada indica fugas de ingresos y problemas de calidad en procesos anteriores. Se diferencia del pago porque representa una liquidación no monetaria. Dónde obtenerlo Tabla CustTrans donde Type es «Credit Note» o CustInvoiceJour con un InvoiceAmount negativo. Recopilar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustTrans Tipo de evento explicit
	Pago completo recibido	Contabilización de una transacción de pago que cubre el saldo restante de la factura. Es el evento de entrada de efectivo.
Por qué es importante El evento de éxito más importante. Se utiliza para calcular la tasa de pagos puntuales y la eficacia de las condiciones de descuento. Dónde obtenerlo Tabla CustTrans con Type «Payment», vinculada a la factura mediante CustSettlement y con saldo igual a cero. Recopilar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustTrans y se liquida Tipo de evento explicit
	Pago parcial contabilizado	Registro de un pago que no cubre por completo el saldo pendiente de la factura. A menudo activa un saldo restante que debe reclamarse.
Por qué es importante Distingue entre pagos a plazos y liquidaciones completas. Es importante para la precisión de las previsiones de flujo de caja. Dónde obtenerlo Tabla CustSettlement que vincula un Payment (CustTrans) con la Invoice (CustTrans) cuando SettlementAmount < InvoiceAmount. Recopilar Se registra cuando se ejecuta la transacción X en CustSettlement Tipo de evento explicit
	Recordatorio de pago enviado	Registra la emisión de una carta formal de cobro al cliente. Se captura desde Collection Letter Journal.
Por qué es importante Indica el inicio de las acciones activas de cobro. El análisis de frecuencia ayuda a optimizar la estrategia de reclamación y reducir los costes administrativos. Dónde obtenerlo Tabla CustCollectionLetterJour. Captura la fecha en la que el código de carta se contabilizó para la transacción de factura específica. Recopilar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustCollectionLetterJour Tipo de evento explicit
	Disputa en revisión	Indica que el caso de disputa ha pasado de «Opened» a un estado «In Process». Representa el tiempo de trabajo del equipo de resolución.
Por qué es importante Los cuellos de botella en esta etapa aumentan el ciclo de conversión de efectivo. Separan el tiempo de espera del tiempo de resolución activa. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de los cambios en el campo CaseDetailBase.Status o de las entradas de la tabla CaseLog correspondientes a la progresión del estado. Recopilar Comparar el campo de estado antes y después en CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Disputa resuelta	Cierre del caso de disputa, lo que permite que la factura continúe hacia el pago o el crédito. Marca el final del subproceso de gestión de excepciones.
Por qué es importante La diferencia de tiempo entre «Opened» y «Resolved» es un KPI clave de la eficiencia administrativa. Dónde obtenerlo Tabla CaseDetailBase, donde Status cambia a Closed/Resolved. Recopilar Comparar el campo de estado antes y después en CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Extracto bancario conciliado	Evento de conciliación en el que el pago registrado en cuentas por cobrar se coteja con una línea del extracto bancario importado.
Por qué es importante Valida que los fondos estén realmente en el banco. Los retrasos en esta etapa indican ineficiencias en los procesos de gestión de efectivo y bancos. Dónde obtenerlo Estado conciliado de BankReconciliationLine o BankAccountTrans. Requiere el módulo Advanced Bank Reconciliation. Recopilar Se registra cuando la transacción se concilia en Bank Reconciliation Tipo de evento explicit
	Fecha de vencimiento superada	Hito calculado que indica que la fecha actual ha superado la fecha de vencimiento de la factura mientras esta permanece abierta. Marca la factura como vencida.
Por qué es importante Es fundamental para el análisis de antigüedad y la activación de los Workflows de cobro. Divide el proceso entre la facturación estándar y la gestión de cobros. Dónde obtenerlo Se calcula comparando CustInvoiceJour.DueDate con la hora actual de la simulación o con la marca de tiempo del pago. Recopilar Derivar comparando el campo DueDate con la hora actual Tipo de evento calculated
	Nota de intereses generada	Creación de una nota de intereses por pagos atrasados. Representa una penalización financiera aplicada a la cuenta del cliente.
Por qué es importante Indica una morosidad grave. El análisis ayuda a determinar si las penalizaciones aceleran eficazmente el pago o perjudican las relaciones con los clientes. Dónde obtenerlo Tabla CustInterestJour. Esta tabla registra las notas de intereses generadas para transacciones específicas de clientes. Recopilar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustInterestJour Tipo de evento explicit
	Pago dado de baja	Acto de declarar incobrable la factura y eliminar el saldo mediante un diario de baja. Representa una pérdida financiera.
Por qué es importante Estado final de los procesos de cobro fallidos. Es esencial para analizar los índices de insolvencia y la eficacia de la política crediticia. Dónde obtenerlo Tabla CustTrans donde Type es «WriteOff» o GeneralJournalEntry marcado específicamente con códigos de motivo de baja. Recopilar Se registra cuando la transacción se contabiliza con el tipo WriteOff Tipo de evento explicit
	Promesa de pago recibida	Compromiso específico registrado por un agente de cobros según el cual el cliente pagará en una fecha determinada. Se captura desde el módulo Collections Management.
Por qué es importante Mide la eficacia de las llamadas de cobro. Comparar esta fecha con el pago real revela la fiabilidad de las promesas de los clientes. Dónde obtenerlo Tabla CustPromiseToPay. Vinculada a la transacción del cliente mediante TransRecId. Recopilar Se registra cuando se crea el registro en CustPromiseToPay Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Microsoft Dynamics 365

Pasos

Configure los recursos de Azure: aprovisione una base de datos Azure SQL que funcione como destino de Bring Your Own Database (BYOD). Asegúrese de que la cadena de conexión incluya credenciales con permisos de lectura y escritura.
Configure Data Management en D365: vaya a System Administration > Workspaces > Data Management. Haga clic en el mosaico «Configure Entity Export to Database». Introduzca la cadena de conexión del paso anterior para registrar la base de datos externa.
Seleccione las entidades necesarias: cree un nuevo Export Project en el espacio de trabajo Data Management. Añada al proyecto las siguientes entidades estándar: CustInvoiceJournalHeaderEntity, CustTransactionEntity, CustSettlementEntity, CustCollectionLetterJournalHeaderEntity, CaseDetailEntity, CaseAssociationEntity, CustInterestJournalEntity, BankAccountTransEntity y CustPromiseToPayEntity.
Mapee el origen con el destino: asegúrese de que todos los campos estén correctamente mapeados, incluidos RecId y CreatedDateTime, ya que son fundamentales para secuenciar los eventos.
Ejecute la exportación inicial: ejecute manualmente el trabajo de exportación (tipo de trabajo: Export) para cargar todos los datos históricos en la base de datos Azure SQL. Supervise el resumen de ejecución para confirmar que todos los registros se hayan transferido correctamente.
Programe las actualizaciones incrementales: configure un trabajo de datos recurrente para ejecutar periódicamente el proyecto de exportación, por ejemplo, cada 4 horas o cada noche, mediante «Incremental push» para actualizar solo los registros modificados.
Conéctese a Azure SQL: utilice SQL Server Management Studio (SSMS) o una herramienta similar para conectarse a la base de datos Azure SQL de BYOD.
Ejecute el script de transformación: ejecute el script SQL proporcionado en la sección Query que aparece a continuación sobre las tablas BYOD. Este script unifica las distintas tablas en una única estructura de Registro de eventos.
Verifique y extraiga los datos: compruebe la coherencia de los resultados (consulte los pasos de validación). Exporte el conjunto de resultados a un archivo CSV o Parquet para incorporarlo a ProcessMind.

Configuración

Método de exportación: Bring Your Own Database (BYOD) o Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS).
Estrategia de actualización: Full push para la carga inicial e Incremental push para las actualizaciones recurrentes, con el fin de minimizar el impacto en el rendimiento.
Entidades necesarias: 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 limitarse a entidades jurídicas específicas.
Intervalo de fechas: se recomienda una ventana móvil de 12 meses basada en «InvoiceDate» o «TransDate».
Seguimiento de cambios: debe estar habilitado en las tablas SQL de D365 para que la exportación incremental funcione de forma eficiente.

a Consulta de ejemplo sql

/* 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

Configure los requisitos previos: Asegúrese de que Python 3.x esté instalado en el equipo de ejecución. Instale las bibliotecas necesarias mediante pip: pandas, requests y msal, si utiliza Microsoft Authentication Library, aunque este script utiliza REST directo por simplicidad.
Registre la aplicación en Azure: Registre una aplicación en Azure Active Directory (Entra ID) para permitir el acceso a Dynamics 365. Anote el Client ID, Client Secret y Tenant ID. Asegúrese de que la aplicación tenga permisos de API para Dynamics ERP (OData).
Configure el script: Abra el script de Python proporcionado. Actualice el diccionario config situado en la parte superior con la URL específica de D365, el Client ID, el Client Secret, el Tenant ID y el código de empresa de destino (dataAreaId).
Defina el intervalo de fechas: Modifique las variables start_date y end_date del script para definir el periodo de extracción. Para las cargas incrementales, se recomienda utilizar una ventana móvil de los últimos 90 a 180 días.
Ejecute la extracción: Ejecute el script. Se autenticará en Azure AD, recuperará un token de acceso y recorrerá varias entidades de OData, como CustomerInvoices, PaymentJournals y CaseDetails, para obtener los datos.
Procese los datos: El script realiza automáticamente transformaciones de datos, como cambiar los nombres de las columnas para que coincidan con el esquema de ProcessMind, calcular eventos de 'Due Date Passed' según la fecha del sistema y distinguir entre pagos parciales y completos según los importes de las transacciones.
Combine y ordene: El script concatena todos los DataFrames de actividades en un único registro de eventos y los ordena por InvoiceNumber y EventTimestamp.
Exporte los datos: El DataFrame final se exporta a un archivo CSV llamado AR_Event_Log.csv. Verifique que el archivo se haya creado en el directorio del script.
Valide los datos: Abra el archivo CSV y compruebe que las fechas estén en formato ISO (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) y que todas las columnas necesarias estén rellenadas.
Cargue los datos: Importe el archivo CSV generado en ProcessMind mediante el asistente estándar de carga de archivos. Asigne InvoiceNumber a ID del caso, Actividad a Actividad y EventTimestamp a Marca de tiempo.

Configuración

Tamaño de lote: el script utiliza un tamaño de página predeterminado, normalmente de 1.000 registros, controlado por el servidor. Gestiona automáticamente la paginación mediante la propiedad @odata.nextLink.
Filtros de fecha: el parámetro OData $filter se utiliza para limitar la recuperación de datos a intervalos de fechas relevantes, por ejemplo, InvoiceDate ge 2023-01-01T00:00:00Z. Esto mejora considerablemente el rendimiento.
Filtrado por empresa: D365 almacena datos de varias entidades jurídicas. El script filtra por dataAreaId para garantizar que solo se extraigan los datos de la unidad de negocio correspondiente.
Autenticación: utiliza OAuth 2.0 (Client Credentials Flow). Debe disponer de un Client Secret y un registro de aplicación válidos.
Selección de entidades: utiliza entidades estándar como CustomerInvoices, CustomerPaymentJournalLines y CaseDetail. Si su organización utiliza entidades personalizadas, debe actualizar los endpoints del diccionario endpoints.
Eventos calculados: eventos como «Due Date Passed» se calculan durante la ejecución del script, ya que no generan un registro 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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