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Su Template de datos para 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 para cuentas por cobrar

Este Template ofrece un marco completo para mapear el proceso de facturación a cobro en Microsoft Dynamics 365. Incluye los campos de datos y los hitos necesarios para crear un Registro de eventos de calidad para Process Mining. Si sigue esta estructura, podrá conocer mejor los retrasos en los pagos y agilizar los flujos de trabajo de cobro.

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

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a 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 el Registro de eventos y analizar de forma completa el rendimiento de sus cuentas por cobrar.

5 Obligatorio 8 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad Activity	Evento o tarea específica realizada en la factura.
Descripción Este atributo describe el paso del proceso, como la contabilización de una factura, la recepción de un pago o la apertura de una disputa. En Microsoft Dynamics 365, suele derivarse del tipo de transacción (TransType) o de la tabla específica en la que se registra el dato (por ejemplo, CustSettlement para los pagos). Este atributo es esencial para visualizar el mapa del proceso. Por qué es importante Define los nodos del mapa del proceso y permite analizar el flujo del proceso y descubrir variantes. Dónde obtenerlo Se deriva 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 que se produjo la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento exacto en que se anotó un evento en el sistema. Se utiliza para calcular la duración entre actividades, determinar los tiempos de entrega del proceso y ordenar los eventos cronológicamente. En D365, suele corresponder a CreatedDateTime o TransDate, junto con un componente de hora. Por qué es importante Las marcas de tiempo son esenciales para calcular todos los KPI basados en el tiempo, como el tiempo de ciclo de la factura y el tiempo de entrega del envío. Dónde obtenerlo Los campos CreatedDateTime o TransDate son habituales 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 hacer un 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 las actividades 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 que el motor de Process Mining agrupe 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 caso es Microsoft Dynamics 365. Resulta útil al combinar datos de varias instancias de ERP o herramientas externas de recopilación en una sola vista. Así, los analistas pueden 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	Fecha y hora en que se extrajeron o actualizaron los datos.
Descripción Este atributo indica cuándo se obtuvieron por última vez los datos de Microsoft Dynamics 365. Permite conocer su antigüedad y comprobar la vigencia de los KPI. Por lo general, la herramienta de extracción lo genera al ejecutar la consulta. Por qué es importante Aporta 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	Identificador de la entidad jurídica en D365.
Descripción Este atributo representa DataAreaId en D365, que corresponde a la entidad jurídica o empresa donde tuvo lugar la transacción. Es esencial para filtrar datos en implementaciones con varias empresas y distinguir los números de factura que podrían repetirse entre ellas. Por qué es importante Es fundamental 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 a la entidad a la que se factura. En D365, corresponde al campo AccountNum. Agrupar por este atributo permite analizar los patrones de pago, la frecuencia de las disputas y los tiempos de conciliación 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
	Es automatizado IsAutomated	Indicador de si la actividad la realizó una cuenta del sistema.
Descripción Este atributo determina si un usuario realizó un paso concreto o si lo ejecutó un proceso por lotes automatizado. Se calcula comparando el atributo Usuario con una lista de cuentas del sistema conocidas (por ejemplo, «Workflow» o «Batch»). Permite calcular el KPI de tasa de conciliación manual. Por qué es importante Es fundamental para identificar oportunidades de automatización y medir el nivel actual de automatización. Dónde obtenerlo Derivado de la lógica del campo User Ejemplos truefalse
	Fecha de vencimiento DueDate	Fecha en la que se espera recibir el pago.
Descripción La fecha de vencimiento es el límite para realizar el pago, según las condiciones acordadas. Se compara con la fecha de pago real para determinar si se pagó a tiempo y calcular los días pendientes de cobro (DSO). Es un campo estándar del registro de transacciones del cliente. Por qué es importante Es fundamental para calcular la tasa de pagos a tiempo y analizar las facturas vencidas. Dónde obtenerlo CustTrans.DueDate Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Grupo de clientes CustomerGroup	Clasificación o segmento al que pertenece el cliente.
Descripción Este atributo clasifica a los clientes en grupos, como mayoristas, minoristas o empresas del mismo grupo. Permite hacer comparativas, por ejemplo, para comprobar si ciertos segmentos tienen ciclos de pago más largos o más disputas. En D365, corresponde al campo CustGroup. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento de los procesos entre distintos segmentos de mercado. Dónde obtenerlo CustTable.CustGroup Ejemplos MayoristaMinoristaEmpresa del mismo grupoExportación
	Importe de la factura InvoiceAmount	Valor monetario total de la factura.
Descripción Este atributo representa el valor financiero de la factura. Se utiliza para calcular la exposición total en cuentas por cobrar y priorizar el cobro de los importes más elevados. Este campo suele encontrarse en la tabla del diario de facturas. Por qué es importante Es fundamental 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	Unidad operativa o división responsable de la factura.
Descripción Este atributo segmenta los datos según la estructura interna de la organización, por ejemplo, por división de electrónica o de servicios. En D365, suele ser una dimensión financiera vinculada a la transacción. Permite comparar distintas unidades en el Dashboard de tiempo de emisión de facturas. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento interno e identificar las divisiones más eficientes. Dónde obtenerlo Dimensiones financieras (DefaultDimension) en CustInvoiceJour Ejemplos BU-001Ventas-NorteServicios-Global
	Usuario User	ID de usuario de la persona o cuenta del sistema que realizó la actividad.
Descripción Este atributo identifica quién ejecutó un paso concreto del proceso, a partir de los campos CreatedBy o ModifiedBy. Ayuda a analizar el uso de los recursos, detectar necesidades de formación y distinguir las tareas automatizadas del sistema de las intervenciones manuales de los usuarios. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento de los recursos y calcular el nivel de automatización. Dónde obtenerlo Campo CreatedBy en las tablas de transacciones Ejemplos AdministradorJSmithWorkflowAgentBSmith
	Condiciones de pago PaymentTerms	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 las condiciones acordadas y comprobar si la fecha de vencimiento se calculó correctamente. Por qué es importante Aporta contexto sobre la fecha de vencimiento y ayuda a detectar condiciones demasiado flexibles o estrictas. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.Payment o CustTable.PaymTermId Ejemplos Net30Net45CODEOM
	Días de retraso DaysOverdue	Número de días de retraso del pago 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 y los negativos, pagos anticipados. Ofrece una visión detallada del rendimiento de los pagos, más allá de los simples indicadores booleanos. Por qué es importante Aporta más detalle al análisis del KPI de tasa de pagos a tiempo. Dónde obtenerlo Calculado: PaymentDate - DueDate Ejemplos 50-230
	Es nota de crédito IsCreditMemo	Indicador de si el documento es una nota de crédito.
Descripción Este atributo booleano indica si la transacción corresponde a 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 retrabajo. Por qué es importante Es compatible directamente con el Dashboard de notas de crédito y frecuencia de retrabajo. Dónde obtenerlo Derivado de CustInvoiceJour.InvoiceAmount < 0 o TransType Ejemplos truefalse
	Está conciliada IsCleared	Indicador de si la factura se ha liquidado por completo.
Descripción Este atributo booleano indica si el saldo de la factura llegó a cero mediante un pago o una baja contable. Permite filtrar rápidamente los casos abiertos y cerrados para calcular el tiempo medio del ciclo de facturación. Por qué es importante Distingue los casos activos de los históricos. Dónde obtenerlo Derivado de la presencia de una fecha en CustTrans.Closed Ejemplos truefalse
	Fecha límite del descuento por pronto pago CashDiscountDate	Fecha hasta la que es válido el descuento por pronto pago.
Descripción Este atributo indica la fecha 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 Es 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 de la orden de venta SalesOrderId	Número de referencia de la orden de venta asociada a la factura.
Descripción Este atributo vincula la factura con la orden de venta de origen. Permite realizar análisis entre procesos si hay datos disponibles del proceso de pedido a cobro y ayuda a investigar las causas de los problemas de facturación. Por qué es importante Vincula el proceso de facturación con el proceso de ventas. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.SalesId Ejemplos SO-10022SO-55912
	Moneda Currency	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 necesita realizar análisis globales en distintas regiones. Por qué es importante Es necesario para comprender la distribución de valores en sistemas con varias monedas. Dónde obtenerlo CustInvoiceJour.CurrencyCode Ejemplos USDEURGBPJPY
	Motivo de la disputa DisputeReason	Código del motivo asignado cuando un caso está en disputa.
Descripción Este atributo registra el motivo de la disputa de una factura, como «Error de precio» o «Mercancía dañada». Es esencial para el Dashboard del ciclo de resolución de disputas, ya que permite identificar las causas principales de los retrasos en los pagos. Por qué es importante Permite analizar las causas principales del KPI de tiempo de resolución de disputas. Dónde obtenerlo CustTrans.ReasonRefRecId o tabla relacionada de casos de cobro Ejemplos Discrepancia de precioMercancía dañadaFalta la orden de compraCalidad del servicio

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de cuentas por cobrar

Estos son los pasos e hitos clave que debe registrar en el Registro de eventos para descubrir con precisión el flujo de liquidación de pagos.

8 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	Aviso de pago enviado	Registra el envío de una carta formal de cobro al cliente. El dato se obtiene del diario de cartas de cobro.
Por qué es importante Indica el inicio de las gestiones activas de cobro. Analizar la frecuencia ayuda a optimizar la estrategia de reclamación de pagos y reducir los costes administrativos. Dónde obtenerlo Tabla CustCollectionLetterJour. Registra la fecha en que se contabilizó el código de la carta para la transacción de factura correspondiente. Capturar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustCollectionLetterJour Tipo de evento explicit
	Disputa abierta	Creación de un caso vinculado a la factura en el módulo de gestión de casos, que indica un desacuerdo del cliente. Interrumpe los flujos de cobro habituales.
Por qué es importante Las disputas son una de las principales causas de los pagos atrasados. Su seguimiento permite detectar problemas de calidad en procesos anteriores, como la fijación de precios o el cumplimiento de pedidos. Dónde obtenerlo Tabla CaseDetailBase, donde Category corresponde a Collections/AR y RefRecId vincula el caso con la factura. Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción X en Case Management Tipo de evento explicit
	Factura compensada	Cambio de estado final en el que el saldo de la factura llega a cero y la transacción queda marcada como 'Closed' en el sistema.
Por qué es importante Es el final absoluto de la instancia del proceso. Se utiliza para calcular el tiempo de ciclo total. Dónde obtenerlo Campo CustTrans.Closed (fecha). Se completa cuando la suma de las liquidaciones equivale al importe de la factura. Capturar Se deduce del campo de fecha CustTrans.Closed Tipo de evento inferred
	Factura contabilizada	Registro inicial de la factura en el libro mayor financiero. Esta actividad registra la creación de la obligación financiera en la tabla CustInvoiceJour.
Por qué es importante Marca el inicio oficial del ciclo de cuentas por cobrar y el comienzo del plazo de pago. Es esencial para calcular los días pendientes de cobro (DSO). Dónde obtenerlo Tabla CustInvoiceJour. El campo CreatedDateTime o InvoiceDate sirve como marca de tiempo. Capturar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustInvoiceJour Tipo de evento explicit
	Factura enviada	Evento en el que se envía la factura al cliente por correo electrónico, en papel o mediante EDI. A menudo se deduce del incremento del recuento de '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 pueden hacer que los pagos parezcan atrasados. Dónde obtenerlo Se deduce cuando CustInvoiceJour.PrintedOriginals cambia de 0 a 1, o se registra en la tabla PrintJobHeader si el registro está habilitado. Capturar Compare el campo de estado antes y después, o consulte el registro de PrintJobHeader Tipo de evento inferred
	Nota de crédito emitida	Contabilización de una nota de crédito que compensa el importe de la factura original. Suele ser consecuencia de una disputa resuelta o una devolución.
Por qué es importante Una frecuencia elevada indica pérdidas de ingresos y problemas de calidad en etapas anteriores. A diferencia de un pago, representa una liquidación que no se realiza en efectivo. Dónde obtenerlo Tabla CustTrans con Type igual a 'Credit Note', o CustInvoiceJour con un InvoiceAmount negativo. Capturar 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. Este es el evento de entrada de efectivo.
Por qué es importante Es 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 igual a 'Payment', vinculada a la factura mediante CustSettlement y con saldo cero. Capturar 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 deja un saldo restante que debe cobrarse.
Por qué es importante Permite distinguir entre pagos en cuotas y liquidaciones completas. Es importante para realizar previsiones precisas del flujo de caja. Dónde obtenerlo Tabla CustSettlement que vincula un pago (CustTrans) con la factura (CustTrans), donde SettlementAmount < InvoiceAmount. Capturar Se registra cuando se ejecuta la transacción X en CustSettlement Tipo de evento explicit
	Compromiso de pago recibido	Compromiso específico registrado por un agente de cobro, según el cual el cliente pagará antes de una fecha determinada. Se obtiene del módulo de gestión de cobros.
Por qué es importante Mide la eficacia de las llamadas de cobro. Comparar esta fecha con la del pago real permite evaluar la fiabilidad de los compromisos de los clientes. Dónde obtenerlo Tabla CustPromiseToPay. Vinculada a la transacción del cliente mediante TransRecId. Capturar Se registra cuando se crea un registro en CustPromiseToPay Tipo de evento explicit
	Disputa en revisión	Indica que el caso de disputa pasó del estado 'Opened' al estado 'In Process'. Representa el tiempo de trabajo del equipo de resolución.
Por qué es importante Los cuellos de botella en esta etapa alargan el ciclo de conversión de efectivo. Permite distinguir el tiempo de espera del tiempo dedicado a la resolución. Dónde obtenerlo Se deduce de los cambios en el campo CaseDetailBase.Status o de las entradas de la tabla CaseLog que corresponden a la progresión del estado. Capturar Compare el campo de estado antes y después en CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Disputa resuelta	Cierre del caso de disputa, que permite que la factura pase al pago o a la emisión de un crédito. Marca el final del subproceso de gestión de excepciones.
Por qué es importante La diferencia entre las marcas de tiempo de apertura y resolución es un KPI clave de eficiencia administrativa. Dónde obtenerlo Tabla CaseDetailBase, donde Status cambia a Closed/Resolved. Capturar Compare 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 Confirma que los fondos están efectivamente en el banco. Los retrasos en esta etapa indican ineficiencias en los procesos de gestión de efectivo y bancos. Dónde obtenerlo Estado de conciliación de BankReconciliationLine o BankAccountTrans. Requiere el módulo Advanced Bank Reconciliation. Capturar Se registra cuando la transacción se concilia en Bank Reconciliation Tipo de evento explicit
	Nota de intereses generada	Creación de una nota de intereses por pagos vencidos. Representa una penalización financiera aplicada a la cuenta del cliente.
Por qué es importante Indica un retraso grave en el pago. El análisis permite determinar si las penalizaciones aceleran el pago o perjudican la relación con el cliente. Dónde obtenerlo Tabla CustInterestJour. Registra las notas de intereses generadas para transacciones específicas de clientes. Capturar Se registra cuando la transacción se contabiliza en CustInterestJour Tipo de evento explicit
	Pago dado de baja	Declaración de que la factura es incobrable y eliminación del saldo mediante un diario de bajas. Representa una pérdida financiera.
Por qué es importante Estado final de los procesos de cobro fallidos. Es esencial para analizar los índices de deuda incobrable y la eficacia de las políticas de crédito. Dónde obtenerlo Tabla CustTrans con Type igual a 'WriteOff', o GeneralJournalEntry marcado específicamente con códigos de motivo de baja. Capturar Se registra cuando la transacción se contabiliza con el tipo WriteOff Tipo de evento explicit
	Vencimiento de la factura	Hito calculado que indica que la fecha actual ha superado la fecha de vencimiento de la factura, que sigue abierta. Señala que la factura está vencida.
Por qué es importante Es fundamental para el análisis de antigüedad y la activación de los flujos de trabajo de cobro. Separa la facturación habitual de la gestión de cobros. Dónde obtenerlo Se calcula comparando CustInvoiceJour.DueDate con la hora actual de la simulación o la marca de tiempo del pago. Capturar Se obtiene al comparar el campo DueDate con la hora actual Tipo de evento calculated

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 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 la opción '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 proyecto de exportación en el espacio de trabajo Data Management. Añada al proyecto estas entidades estándar: CustInvoiceJournalHeaderEntity, CustTransactionEntity, CustSettlementEntity, CustCollectionLetterJournalHeaderEntity, CaseDetailEntity, CaseAssociationEntity, CustInterestJournalEntity, BankAccountTransEntity y CustPromiseToPayEntity.
Asigne los campos de origen al destino: compruebe que todos los campos estén asignados correctamente e incluya RecId y CreatedDateTime, ya que son esenciales para ordenar los eventos.
Ejecute la exportación inicial: ejecute manualmente el trabajo de exportación (tipo de trabajo: Export) para cargar todos los datos históricos en Azure SQL Database. Revise el resumen de ejecución y confirme que se hayan transferido todos los registros.
Programe las actualizaciones incrementales: configure un trabajo de datos recurrente para ejecutar el proyecto de exportación periódicamente, por ejemplo, cada 4 horas o cada noche. Use 'Incremental push' para actualizar solo los registros modificados.
Conéctese a Azure SQL: use SQL Server Management Studio (SSMS) u otra herramienta similar para conectarse a la base de datos BYOD de Azure SQL.
Ejecute el script de transformación: ejecute en las tablas BYOD el script SQL de la sección Query que aparece a continuación. El script unifica las distintas tablas en una única estructura de Registro de eventos.
Verifique y extraiga los datos: compruebe que los resultados sean coherentes (consulte los pasos de validación). Exporte el conjunto de resultados a un archivo CSV o Parquet para cargarlo en 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, a fin de reducir el impacto en el rendimiento.
Entidades necesarias: CustInvoiceJournalHeaderEntity (facturas), CustSettlementEntity (pagos/compensaciones), CustCollectionLetterJournalHeaderEntity (recordatorios), CaseDetailEntity (disputas), BankAccountTransEntity (conciliación bancaria).
Filtro por 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.

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

Prepare los requisitos previos: asegúrese de que Python 3.x esté instalado en el equipo de ejecución. Instale las bibliotecas necesarias con pip: pandas, requests y msal (si usa Microsoft Authentication Library, aunque este script utiliza REST directamente para simplificar).
Registre una aplicación en Azure: registre una aplicación en Azure Active Directory (Entra ID) para permitir el acceso a Dynamics 365. Anote el Client ID, el Client Secret y el Tenant ID. Compruebe que la aplicación tenga permisos de API para Dynamics ERP (OData).
Configure el script: abra el script de Python proporcionado. Actualice el diccionario config al inicio con la URL 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 establecer el periodo de extracción. Para las cargas incrementales, se recomienda una ventana móvil de los últimos 90 a 180 días.
Ejecute la extracción: ejecute el script. Se autenticará con Azure AD, obtendrá un token de acceso y recorrerá varias entidades OData (CustomerInvoices, PaymentJournals, CaseDetails, entre otras) para recuperar los datos.
Procese los datos: el script transforma los datos automáticamente. Por ejemplo, cambia los nombres de las columnas para que coincidan con el esquema de ProcessMind, calcula los eventos 'Fecha de vencimiento superada' según la fecha del sistema y distingue entre pagos parciales y totales según los importes de las transacciones.
Combine y ordene: el script concatena todos los marcos de datos de actividades en un único Registro de eventos y los ordena por InvoiceNumber y EventTimestamp.
Exporte los datos: el marco de datos final se exporta a un archivo CSV llamado AR_Event_Log.csv. Compruebe 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 obligatorias tengan valores.
Cargue el archivo: importe el CSV generado en ProcessMind con el asistente estándar de carga de archivos. Asigne las columnas InvoiceNumber a ID del caso, Activity a Actividad y EventTimestamp a marca de tiempo.

Configuración

Tamaño de lote: el script utiliza un tamaño de página predeterminado, a menudo de 1000 registros, que controla el servidor. Gestiona la paginación automáticamente mediante la propiedad @odata.nextLink.
Filtros de fecha: el parámetro OData $filter limita la recuperación de datos a los periodos pertinentes, por ejemplo, InvoiceDate ge 2023-01-01T00:00:00Z. Esto mejora considerablemente el rendimiento.
Filtro por empresa: D365 almacena datos de varias entidades jurídicas. El script filtra por dataAreaId para extraer solo los datos de la unidad de negocio pertinente.
Autenticación: utiliza OAuth 2.0 (Client Credentials Flow). Debe contar con 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, deberá actualizar los endpoints del diccionario endpoints.
Eventos calculados: eventos como 'Fecha de vencimiento superada' se calculan al ejecutar el script, ya que no generan una transacción específica en el registro de la base de datos.

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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