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Su Template de datos para la gestión de gastos

Ramp

Atributos de gestión de gastos(19) Actividades de gestión de gastos(12) Guías de extracción(3)

Su Template de datos para la gestión de gastos

Este Template ofrece una guía clara para recopilar los datos necesarios para analizar y optimizar el proceso de gestión de gastos. Describe los atributos esenciales, las actividades clave que conviene seguir y recomendaciones prácticas para extraer los datos de Ramp. Utilice este recurso para reunir toda la información necesaria para descubrir y mejorar el proceso.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que conviene seguir
Guía para extraer datos de Ramp

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

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Atributos de gestión de gastos

Estos son los campos de datos esenciales que debe incluir en el Registro de eventos para analizar a fondo el proceso de gestión de gastos.

3 Obligatorio 6 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Fecha y hora del evento EventTimestamp	Fecha y hora exactas en que tuvo lugar la actividad.
Descripción Cada actividad del proceso tiene una fecha y hora asociadas que indican cuándo ocurrió. Estos datos temporales permiten ordenar los eventos cronológicamente y sirven de base para todos los análisis relacionados con el tiempo. En Process Mining, las fechas y horas se utilizan para calcular los tiempos de ciclo entre actividades, medir la duración total de un caso e identificar retrasos. Esta información es fundamental para supervisar el rendimiento y detectar oportunidades de mejora del proceso. Por qué es importante Este atributo establece el orden cronológico de los eventos y es esencial para calcular duraciones y analizar el rendimiento. Dónde obtenerlo Esta información suele encontrarse junto a los registros de actividades o estados en los registros de eventos o los datos de transacciones de Ramp. Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:00Z2023-10-27T09:00:00Z
	ID del informe de gastos ExpenseReportId	Identificador único de cada informe de gastos, que sirve como identificador principal del caso en el proceso.
Descripción El ID del informe de gastos agrupa todos los eventos y actividades relacionados con una única presentación de gastos. Permite hacer un seguimiento cronológico completo de una solicitud de reembolso, desde su registro inicial hasta el pago final. En Process Mining, este atributo es esencial para reconstruir el recorrido completo de cada informe de gastos. Al utilizarlo como ID del caso, los análisis pueden calcular con precisión los tiempos de ciclo, identificar cuellos de botella y visualizar las distintas rutas que siguen los informes durante el proceso de aprobación. Por qué es importante Este atributo fundamental vincula todas las actividades relacionadas en una única instancia del proceso y permite realizar un análisis de principio a fin. Dónde obtenerlo Este identificador debería estar disponible en la tabla principal de informes de gastos o de transacciones de Ramp. Ejemplos ER-2023-08-1123ER-2023-09-4591ER-2023-10-0024
	Nombre de la actividad ActivityName	Nombre del evento o la tarea específicos que tuvieron lugar en un momento determinado del proceso de gestión de gastos.
Descripción Este atributo describe un paso concreto del ciclo de vida de un informe de gastos, como 'Gasto presentado', 'Aprobado por el responsable' o 'Reembolso ejecutado'. Estas actividades forman los nodos del mapa de procesos y permiten visualizar y analizar el flujo del proceso. El análisis de las actividades ayuda a identificar qué pasos se repiten con más frecuencia, dónde se producen cuellos de botella y cómo varían los distintos flujos de trabajo. Es un componente esencial para comprender la secuencia de operaciones y medir el rendimiento en cada etapa. Por qué es importante Define los pasos del mapa de procesos y permite visualizar y analizar el flujo del proceso de principio a fin. Dónde obtenerlo Por lo general, se obtiene de los registros de eventos o de los registros de cambios de estado asociados a cada informe de gastos en Ramp. Ejemplos Gasto presentadoAprobado por el responsablePendiente de revisión financieraReembolso ejecutado
	Categoría del gasto ExpenseCategory	Categoría asignada a un gasto, como 'Viajes', 'Software' o 'Comidas'.
Descripción Este atributo clasifica los gastos en categorías predefinidas, lo que ayuda a controlar y supervisar los gastos de la empresa. Un mismo informe de gastos puede incluir conceptos de varias categorías. El análisis por categoría de gasto es esencial para el Dashboard 'Análisis de gastos por categoría'. Ayuda a los equipos financieros a comprender en qué se gasta el dinero, supervisar el cumplimiento del presupuesto e identificar tendencias o anomalías en los gastos a lo largo del tiempo. Por qué es importante Permite analizar los gastos en detalle, identificar los principales factores de coste y detectar oportunidades para optimizar el presupuesto. Dónde obtenerlo Por lo general, este detalle corresponde a cada partida del informe de gastos en Ramp. Para algunos análisis, puede ser necesario agrupar los datos por informe. Ejemplos Billetes de aviónComidas y entretenimientoSuscripción de softwareMaterial de oficina
	Departamento del empleado EmployeeDepartment	Departamento del empleado que presentó el informe de gastos.
Descripción Este atributo indica la unidad de negocio o el departamento al que pertenece el empleado que presentó el gasto, como 'Ventas', 'Ingeniería' o 'Marketing'. Es una dimensión clave para el análisis, ya que permite filtrar y comparar el rendimiento de los procesos en distintas áreas de la organización. Puede revelar diferencias entre departamentos en los tiempos de aprobación, las tasas de corrección y el cumplimiento de las políticas, lo que facilita iniciativas de mejora específicas. Por qué es importante Permite comparar las métricas del proceso entre distintas unidades de negocio y detectar diferencias en eficiencia, cumplimiento y gastos. Dónde obtenerlo Es probable que esta información esté asociada al perfil de usuario del empleado en Ramp o en un sistema de RR. HH. integrado. Ejemplos VentasMarketingIngenieríaFinanzas
	Importe total del informe ReportTotalAmount	Importe monetario total del informe de gastos.
Descripción Este atributo representa la suma de todos los gastos incluidos en un informe. Es una métrica financiera clave para comprender los patrones de gasto. En el análisis de procesos, el importe del informe permite segmentar los casos e investigar si los informes de importe elevado siguen rutas de aprobación distintas o tardan más en tramitarse. Es fundamental para los Dashboards de análisis de gastos y para identificar oportunidades de ahorro. Por qué es importante Aporta una dimensión financiera clave para el análisis, ya que permite segmentar los informes por importe y hacer un seguimiento del gasto total. Dónde obtenerlo Es un campo principal del objeto de informe de gastos en Ramp. Ejemplos 150.752500.0089.99
	Indicador de incumplimiento de políticas PolicyViolationFlag	Indicador que señala si el informe de gastos se marcó por un posible incumplimiento de las políticas.
Descripción Este atributo booleano se establece en verdadero si las comprobaciones automatizadas del sistema detectan un posible incumplimiento de las políticas de gastos de la empresa, como superar un límite de gasto o presentar un gasto duplicado. Este indicador es clave para el Dashboard 'Detección de incumplimientos de políticas' y el KPI asociado. Ayuda a medir la eficacia de los controles de las políticas e identificar las áreas habituales de incumplimiento, lo que puede orientar las actualizaciones de las políticas o la formación de los empleados. Por qué es importante Mide directamente el cumplimiento de las políticas y ayuda a identificar y reducir los gastos que no las respetan, así como los riesgos asociados. Dónde obtenerlo Es probable que Ramp genere este indicador cuando las comprobaciones automatizadas de las políticas se ejecutan durante la presentación o aprobación del gasto. Ejemplos truefalse
	Motivo de la corrección RevisionReason	Motivo indicado cuando se devuelve un informe de gastos al empleado para que lo corrija.
Descripción Cuando quien aprueba rechaza o devuelve un informe de gastos, suele indicar el motivo. Este atributo recoge esa información, por ejemplo: 'Falta el recibo', 'Categoría incorrecta' o 'Incumple las políticas'. Esta información es muy valiosa para el Dashboard 'Tasa y causas de corrección de gastos'. Al analizar los motivos más habituales del retrabajo, las organizaciones pueden detectar problemas sistémicos en el proceso de presentación e implementar formación específica o mejoras en el sistema para reducir los errores. Por qué es importante Ofrece información directa sobre las causas de fondo del retrabajo y permite tomar medidas específicas para mejorar la calidad de los informes presentados a la primera. Dónde obtenerlo Estos datos se registrarían en los comentarios o en los detalles del rechazo cuando se produce la actividad 'Gasto devuelto para su corrección' en Ramp. Ejemplos Falta el recibo detalladoEl gasto supera el límite de la políticaSe ha seleccionado una categoría de gasto incorrectaTransacción duplicada
	Nombre de usuario UserName	Nombre o ID del usuario que realizó la actividad, ya sea el empleado que presentó el gasto o quien lo aprobó.
Descripción Este atributo identifica a la persona responsable de un evento concreto del proceso, como presentar, aprobar o revisar un informe de gastos. Puede ser el nombre de un empleado o un ID de usuario único. El análisis por usuario ayuda a comprender cómo se distribuye la carga de trabajo, identificar a quienes obtienen mejores resultados y detectar a las personas que podrían necesitar formación adicional. Es clave para los Dashboards sobre el rendimiento de las aprobaciones y la gestión de recursos. Por qué es importante Asocia las actividades del proceso con personas concretas, lo que permite analizar el rendimiento por recurso e identificar necesidades de formación. Dónde obtenerlo La información del usuario suele registrarse en el registro de auditoría o en el historial de transacciones de cada informe de gastos en Ramp. Ejemplos Alice JohnsonBob SmithCharlie BrownAutomatización del sistema
	Aprobador de Finanzas FinanceApprover	Usuario del equipo de Finanzas que aprobó el informe de gastos.
Descripción En los flujos de trabajo que incluyen una revisión financiera, este atributo identifica a la persona o al equipo del departamento de Finanzas que otorgó la aprobación final. Este atributo permite analizar el rendimiento a nivel individual o de equipo en el Dashboard «Eficiencia de la revisión financiera». Ayuda a identificar cuellos de botella, evaluar la distribución de la carga de trabajo y medir la eficacia de la etapa de revisión financiera. Por qué es importante Permite analizar en detalle el rendimiento de la etapa de revisión financiera y optimizar un punto de control clave del proceso. Dónde obtenerlo Este dato se registraría en el historial de aprobación del informe de gastos en Ramp, durante la etapa de revisión financiera. Ejemplos Equipo de Finanzas ADavid LeeBot de automatización de Finanzas
	Es retrabajo IsRework	Indicador calculado que señala si un informe de gastos se devolvió para su revisión al menos una vez.
Descripción Este atributo booleano se obtiene comprobando si la actividad «Gasto devuelto para revisión» ocurrió en un caso determinado. Se establece en true para cualquier informe que haya pasado por al menos un ciclo de revisión. Este indicador simplifica el cálculo del KPI «Tasa de revisión de informes de gastos» y permite filtrar y comparar fácilmente los informes aprobados a la primera con los que requirieron retrabajo. Analizar ambos grupos puede revelar el impacto de las revisiones en el tiempo y los costes. Por qué es importante Permite segmentar fácilmente el proceso para analizar el retrabajo y cuantificar la frecuencia y el impacto de los informes devueltos para su corrección. Dónde obtenerlo Este campo se calcula durante la transformación de datos, comprobando si existe una actividad de revisión en el caso. Ejemplos truefalse
	Hora de finalización del evento EventEndTime	Marca de tiempo que indica cuándo terminó una actividad con duración.
Descripción Aunque muchas actividades son instantáneas, algunas, como «Comprobación de políticas realizada», pueden tener una duración medible. Este atributo registra la hora de finalización de esas actividades y complementa StartTime. Contar con las horas de inicio y finalización permite calcular con precisión los tiempos de procesamiento de las actividades. Esto es esencial para KPI como «Duración media de la comprobación de políticas» y para determinar cuánto tardan exactamente en completarse determinadas tareas automatizadas o manuales dentro del proceso general. Por qué es importante Permite calcular con precisión la duración de cada actividad, algo fundamental para identificar etapas ineficientes del proceso. Dónde obtenerlo En las actividades con duración, este dato se registraría en los datos de eventos de Ramp. En los eventos instantáneos, puede coincidir con StartTime. Ejemplos 2023-10-26T10:00:05Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:10:00Z
	Método de envío SubmissionMethod	Canal por el que se envió el informe de gastos, como una aplicación móvil o un portal web.
Descripción Este atributo indica cómo envió el empleado su informe de gastos. Entre los métodos habituales se encuentran una aplicación móvil, un navegador web de escritorio o el reenvío por correo electrónico. Analizar el método de envío puede aportar información sobre el comportamiento de los usuarios y la adopción de tecnología. Por ejemplo, una tasa elevada de revisiones en los informes enviados por un canal determinado podría indicar problemas de usabilidad en su interfaz. Por qué es importante Aporta contexto sobre el comportamiento de los usuarios y puede ayudar a determinar si ciertos canales de envío se asocian con más errores o demoras. Dónde obtenerlo Esta información puede estar registrada en los metadatos del evento de envío en los registros del sistema de Ramp. Ejemplos Aplicación móvilPortal webCorreo electrónico
	Método de reembolso ReimbursementMethod	Método utilizado para realizar el pago del reembolso, como una transferencia ACH o una transferencia bancaria.
Descripción Este atributo especifica el canal de pago por el que se reembolsó al empleado. Los distintos métodos pueden tener diferentes tiempos de procesamiento y costes asociados. Analizar el rendimiento de los reembolsos por método ayuda a identificar los canales de pago más eficientes. El Dashboard «Rendimiento por método de reembolso» utiliza estos datos para comparar los tiempos de ciclo y la fiabilidad, lo que puede ayudar a optimizar las estrategias de pago. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento de los distintos canales de pago y optimizarlos para mejorar la rapidez y la fiabilidad. Dónde obtenerlo Esta información debería estar disponible en los registros de pagos o reembolsos de Ramp. Ejemplos Transferencia ACHCrédito de tarjeta corporativaDepósito directo
	Número de pasos de aprobación ApprovalStepCount	Número total de pasos formales de aprobación por los que pasó un informe de gastos.
Descripción Esta métrica calculada cuenta las actividades de aprobación distintas, como «Aprobado por el gerente» y «Aprobado por Finanzas», que tuvieron lugar en un mismo informe de gastos. Ayuda a cuantificar la complejidad del flujo de aprobación. Este atributo se utiliza para el KPI «Promedio de pasos de aprobación por informe» y el Dashboard «Rutas sencillas de aprobación de gastos». Al analizar este recuento, especialmente en relación con el valor o la categoría del informe, las organizaciones pueden detectar si los gastos sencillos y de bajo valor están sujetos a procesos de aprobación demasiado complejos. Por qué es importante Cuantifica la complejidad del flujo de trabajo y ayuda a identificar oportunidades para simplificarlo, especialmente en los informes de bajo riesgo. Dónde obtenerlo Se calcula contando las apariciones de actividades de aprobación específicas en cada caso del Registro de eventos. Ejemplos 123
	Responsable de la aprobación ApprovingManager	Nombre del responsable que realizó el paso de aprobación.
Descripción Este atributo identifica al responsable encargado de revisar y aprobar el informe de gastos de un empleado. No es la misma persona que presentó el informe. Hacer un seguimiento de quién aprueba es esencial para el Dashboard 'Tiempo de ciclo de aprobación del responsable'. Permite analizar la carga de trabajo y el rendimiento de las aprobaciones, y detectar quiénes aprueban rápidamente y quiénes generan cuellos de botella. Esta información puede ayudar a equilibrar la carga de trabajo o proporcionar apoyo adicional. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento de cada persona que aprueba y ayuda a identificar y resolver cuellos de botella en el flujo de trabajo de aprobación. Dónde obtenerlo Esta información forma parte de los datos del flujo de aprobación en Ramp y se registra cuando un gerente actúa sobre un informe. Ejemplos Jane DoeJohn MillerSusan Chen
	Resultado de la auditoría AuditOutcome	Resultado de una auditoría interna o externa del informe de gastos.
Descripción En los informes de gastos que se someten a una auditoría formal, este atributo registra el resultado final, como «Aprobado», «Denegado parcialmente» o «Se requiere más información». Estos datos son fundamentales para el Dashboard «Rendimiento de la auditoría de gastos». Ayudan a evaluar la eficacia del proceso de auditoría, hacer un seguimiento de la frecuencia de los distintos resultados y comprender el impacto financiero de los hallazgos. Por qué es importante Mide la eficacia y los resultados del proceso de auditoría, y aporta información sobre el cumplimiento y las deficiencias de control. Dónde obtenerlo Este dato se registraría en el módulo de auditoría de Ramp o en un sistema integrado, si se utiliza uno para auditar los gastos en detalle. Ejemplos AprobadoAprobado con observacionesRechazadoEscalado
	Sistema de origen SourceSystem	Identifica la aplicación de origen de la que se extrajeron los datos.
Descripción Este atributo especifica el sistema de registro de los datos del proceso, que en este caso es Ramp. Resulta útil cuando se combinan datos de varios sistemas, ya que permite conocer claramente su procedencia. En los análisis, ayuda a filtrar los datos de un origen concreto y puede utilizarse para validar los datos y respaldar la gobernanza. Por qué es importante Indica el origen de los datos, algo fundamental para la gobernanza de datos y para integrar información de varios sistemas. Dónde obtenerlo Por lo general, es un valor estático ('Ramp') que se añade durante la extracción y transformación de los datos. Ejemplos Ramp
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	Fecha y hora de la última actualización de los datos desde el sistema de origen.
Descripción Este atributo registra la fecha y hora de la extracción de datos más reciente. Permite conocer la actualidad de los datos analizados. En cualquier análisis, es fundamental saber si los datos son recientes para interpretar correctamente los resultados. Este atributo ayuda a los usuarios a comprobar si están consultando información actualizada. Por qué es importante Indica si los datos están actualizados y permite comprobar que los análisis se basan en información vigente y pertinente. Dónde obtenerlo Esta fecha y hora se generan y se añaden durante el proceso de extracción de datos. Ejemplos 2023-11-01T06:00:00Z

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de gestión de gastos

Estos son los pasos clave y los hitos del proceso que debe registrar en el Registro de eventos para descubrir el proceso y medir su rendimiento con precisión.

5 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	Aprobado por el responsable	El responsable ha revisado y aprobado el gasto, que puede pasar al siguiente paso, como la revisión del área financiera o el reembolso. Esta acción explícita del usuario queda registrada.
Por qué es importante Es un hito clave que indica que se ha completado correctamente el primer nivel de aprobación. Es fundamental para analizar los flujos de trabajo de aprobación e identificar cuellos de botella. Dónde obtenerlo Se registra como un evento en el historial de aprobaciones del gasto cuando el responsable hace clic en 'Aprobar'. El registro de eventos debe incluir el ID de quien aprueba y la fecha y hora. Capturar Se registra un evento cuando un usuario con permisos de responsable realiza la acción 'Aprobar'. Tipo de evento explicit
	Gasto presentado	El empleado confirma que ha completado toda la información necesaria sobre el gasto y lo presenta para su aprobación. Esta acción explícita del usuario cambia el estado del gasto de 'borrador' o 'requiere atención' a 'pendiente de aprobación'.
Por qué es importante Esta actividad es un hito clave que da inicio oficial al ciclo de aprobación y reembolso. Sirve como referencia para medir los SLA de aprobación y reembolso. Dónde obtenerlo Se obtiene del historial de estados del objeto de gasto. Corresponde a la acción del usuario de enviar la transacción para su revisión. Capturar Se registra cuando el usuario hace clic en el botón 'Enviar', lo que provoca un cambio de estado. Tipo de evento explicit
	Gasto realizado	Indica que se ha generado un gasto. Por lo general, esto ocurre automáticamente al utilizar una tarjeta corporativa o cuando un empleado crea manualmente un registro de un gasto pagado de su bolsillo. El evento suele capturarse a partir de los datos de las transacciones o de las acciones realizadas en la interfaz de usuario.
Por qué es importante Es el evento de inicio principal del ciclo de vida del gasto. Analizar el tiempo transcurrido desde este evento ayuda a comprender los retrasos en la presentación y la velocidad general del proceso. Dónde obtenerlo Se genera a partir de los registros de transacciones con tarjetas de Ramp o de la fecha y hora de creación de un gasto introducido manualmente. Busque el evento de creación del registro inicial en la tabla de gastos o transacciones. Capturar Se registra directamente cuando se procesa una transacción con tarjeta o cuando un usuario crea un nuevo gasto. Tipo de evento explicit
	Reembolso ejecutado	El pago del reembolso se ha procesado correctamente y se ha enviado al empleado. Suele ser el último paso para el empleado y marca el fin del ciclo de pago.
Por qué es importante Es el evento de fin principal del proceso de reembolso. El tiempo transcurrido desde la presentación hasta este punto es un KPI clave para la satisfacción de los empleados y la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Se obtiene de los registros de procesamiento de pagos o de una integración con el proveedor de pagos. El estado del gasto en Ramp debería actualizarse a 'Reembolsado' o 'Pagado'. Capturar Se registra un evento cuando el sistema de pagos confirma que la transferencia se ha realizado correctamente. Tipo de evento explicit
	Sincronizado con el sistema contable	Los datos de la transacción del gasto se han registrado correctamente en el sistema contable integrado, como NetSuite, QuickBooks o Xero. Este evento marca el fin de la parte del proceso dedicada al registro financiero.
Por qué es importante Es la última actividad del proceso de principio a fin. Los retrasos en esta etapa pueden afectar a la precisión de los informes financieros y a la rapidez del cierre financiero. Dónde obtenerlo Se registra en un log de integración o como una actualización del estado del objeto de gasto en Ramp. Busque un estado como 'Sincronizado', 'Registrado' o 'Exportado'. Capturar El servicio de integración contable crea una entrada en el log cuando la sincronización de datos se completa correctamente. Tipo de evento explicit
	Aprobado por el área financiera	El equipo financiero ha revisado y aprobado definitivamente el gasto, que queda listo para el reembolso y la sincronización contable. Esta acción explícita la realiza un miembro del equipo financiero.
Por qué es importante Representa la aprobación final antes del pago. Analizar esta actividad ayuda a comprender el ciclo de aprobación de principio a fin y la eficiencia del equipo financiero. Dónde obtenerlo Se registra como un evento en el historial de aprobaciones del gasto. Busque un evento de aprobación asociado a un usuario del departamento financiero. Capturar Se registra un evento cuando un usuario con permisos financieros realiza la acción 'Aprobar'. Tipo de evento explicit
	Comprobación de políticas realizada	El sistema comprueba automáticamente el gasto con respecto a las políticas configuradas de la empresa y señala posibles incumplimientos. Por lo general, este evento lo genera el sistema poco después de la presentación.
Por qué es importante Mide la eficiencia de las comprobaciones automatizadas de cumplimiento y su efecto en el proceso. Ayuda a detectar incumplimientos habituales de las políticas y necesidades de formación para los empleados. Dónde obtenerlo Es probable que quede registrado en un registro de auditoría o en un log asociado a la transacción del gasto. Busque eventos del sistema relacionados con 'policy_check' o 'compliance_scan'. Capturar El sistema crea una entrada en el log después de que el motor automatizado de políticas comprueba la transacción. Tipo de evento explicit
	Gasto devuelto para su corrección	Quien aprueba, ya sea un responsable o un revisor del área financiera, ha rechazado el gasto y lo ha devuelto al empleado para que lo corrija. Esto se registra mediante un cambio de estado a 'Requiere corrección' o 'Rechazado'.
Por qué es importante Esta actividad indica que el proceso ha entrado en un ciclo de retrabajo, lo que aumenta directamente el tiempo de ciclo. El seguimiento de estos eventos ayuda a detectar errores habituales en los informes presentados y a mejorar la tasa de aprobación a la primera. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto de gasto a 'Requiere corrección' o a un estado similar. El evento debe vincularse a quien aprobó e inició la acción. Capturar Se obtiene de la fecha y hora en que el estado del gasto pasa a ser 'Requiere corrección' o 'Rechazado'. Tipo de evento inferred
	Pendiente de revisión del responsable	El gasto ya se ha presentado y está a la espera de que lo revise el responsable directo del empleado. Se infiere este estado cuando, tras la presentación, el estado del gasto cambia a 'Pendiente de aprobación del responsable' o a un valor similar.
Por qué es importante Indica el inicio de la etapa de aprobación del responsable. Analizar el tiempo que el gasto permanece en este estado es clave para medir y reducir los tiempos de aprobación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto de gasto a un valor como 'Pendiente de aprobación' y de su asignación a la cola de un responsable. Es necesario hacer un seguimiento del historial de estados. Capturar Se obtiene de la fecha y hora en que el estado del gasto pasa a ser 'Pendiente de aprobación del responsable'. Tipo de evento inferred
	Pendiente de revisión financiera	El gasto aprobado se ha derivado al equipo financiero o contable y está a la espera de revisión. Esto suele ocurrir con gastos de importe elevado o que presentan alertas relacionadas con las políticas. La actividad se infiere a partir de un cambio de estado.
Por qué es importante Marca el inicio del ciclo de revisión financiera. Medir la duración de esta etapa ayuda a evaluar la carga de trabajo y la eficiencia del equipo financiero, y a detectar oportunidades de automatización. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto de gasto a 'Pendiente de aprobación financiera' después de la aprobación del responsable. Para ello, se necesita acceso al historial de estados del gasto. Capturar Se obtiene de la fecha y hora en que el estado del gasto cambia a 'Pendiente de revisión financiera'. Tipo de evento inferred
	Recibo adjuntado	Indica el momento en que se asocia un recibo a un gasto, ya sea automáticamente mediante la coincidencia por OCR o manualmente por el usuario. Se registra cuando el archivo del recibo queda vinculado correctamente al registro de la transacción.
Por qué es importante El seguimiento de esta actividad ayuda a detectar retrasos causados por la falta de documentación. Es un paso clave para garantizar el cumplimiento y estar preparados para una auditoría. Dónde obtenerlo Se registra en el historial del gasto o de la transacción cuando se carga o se vincula un recibo. Busque un evento de creación de un archivo adjunto o un indicador como 'receipt_attached'. Capturar El evento se crea cuando el sistema vincula una imagen o un archivo del recibo al registro del gasto. Tipo de evento explicit
	Reembolso programado	En el caso de los gastos pagados de su bolsillo, el importe aprobado se ha añadido a la cola de procesamiento de pagos. Este evento indica que el gasto ha superado todas las aprobaciones y está listo para pagarse.
Por qué es importante Este hito separa el proceso de aprobación de la ejecución del pago. Ayuda a distinguir los retrasos del procesamiento de pagos de los que se producen durante las aprobaciones. Dónde obtenerlo Es probable que se infiera cuando, tras la aprobación final, el estado del gasto cambia a 'Reembolso pendiente' o 'Listo para el pago'. También puede ser un evento explícito si los pagos se agrupan en lotes. Capturar Se obtiene de un cambio de estado a 'Listo para el desembolso' o de la creación de un registro en una tabla de lotes de pago. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Ramp

Pasos

Inicie sesión en su cuenta de Ramp con privilegios de administrador o contable.
Vaya a la sección Transacciones en el menú de la izquierda. Aquí encontrará todos los gastos realizados con tarjetas corporativas.
Aplique los filtros que necesite. Como mínimo, establezca un Intervalo de fechas para el período que desea analizar. Si lo necesita, también puede filtrar por otras propiedades, como estado, categoría o departamento, para delimitar los datos.
Haga clic en el botón Exportar, situado en la parte superior derecha de la lista de transacciones.
En la ventana de exportación, seleccione Transacciones como tipo de exportación y CSV como formato. Descargue el archivo y asígnele el nombre transactions_export.csv.
A continuación, vaya a la sección Reembolsos en el menú de la izquierda. Aquí encontrará todos los gastos de bolsillo enviados por los empleados.
Aplique el mismo filtro de intervalo de fechas que utilizó para exportar las transacciones, a fin de mantener la coherencia de los datos.
Haga clic en el botón Exportar y descargue los datos de reembolsos como archivo CSV. Asígnele el nombre reimbursements_export.csv.
Coloque los dos archivos CSV exportados (transactions_export.csv y reimbursements_export.csv) en el mismo directorio que el script de Python proporcionado.
Ejecute el script de Python. Cargará ambos archivos, transformará los datos creando una fila distinta para cada evento empresarial y los combinará en un único Registro de eventos estructurado.
El script generará un archivo llamado ramp_event_log.csv, con el formato requerido por ProcessMind.
Cargue el archivo ramp_event_log.csv en ProcessMind para analizarlo.

Configuración

Permisos: Debe tener los roles «Admin» o «Bookkeeper» en Ramp para acceder a los conjuntos completos de datos de transacciones y reembolsos y exportarlos.
Intervalo de fechas: Para un análisis inicial, seleccione un período de entre 6 y 12 meses como mínimo, a fin de incluir suficientes variaciones del proceso. Para el seguimiento continuo, puede utilizar un período más corto y reciente.
Coherencia de los datos: Al exportar los archivos de Transacciones y Reembolsos, utilice exactamente el mismo intervalo de fechas y los mismos filtros para mantener la coherencia del conjunto de datos.
Formato de exportación: Elija siempre el formato CSV para ambas exportaciones, ya que el script de transformación está diseñado para procesar archivos separados por comas.
Nombre de los archivos: Utilice los nombres transactions_export.csv y reimbursements_export.csv o actualice las variables de ruta de archivo en el script de transformación.

Consulta de ejemplo python

import pandas as pd
import numpy as np

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
TRANSACTIONS_FILE = class="hl-string">'transactions_export.csv'
REIMBURSEMENTS_FILE = class="hl-string">'reimbursements_export.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Load Data ---
def load_data():
    try:
        transactions_df = pd.read_csv(TRANSACTIONS_FILE)
        reimbursements_df = pd.read_csv(REIMBURSEMENTS_FILE)
        print(class="hl-string">"Successfully loaded transactions and reimbursements files.")
        return transactions_df, reimbursements_df
    except FileNotFoundError as e:
        print(fclass="hl-string">"Error: {e}. Make sure '{TRANSACTIONS_FILE}' and '{REIMBURSEMENTS_FILE}' are in the same directory.")
        return None, None

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Transformation Logic ---
def transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df):
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize column names for easier processing
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These names are based on typical Ramp CSV exports, adjust if your export has different headers
    transactions_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Transaction ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Transaction Date': class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp',
        class="hl-string">'Receipts Attached At': class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp',
        class="hl-string">'Submitted At': class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp',
        class="hl-string">'Manager Approved At': class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Needs Review At': class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp',
        class="hl-string">'Admin Approved At': class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Accounting Sync At': class="hl-string">'SyncedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    reimbursements_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Reimbursement ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Created At': class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp',
        class="hl-string">'Paid Out At': class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine card transactions and reimbursements into a single dataframe for processing common events
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Reimbursements will be processed separately for reimbursement-specific events
    combined_df = transactions_df

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process activities from the combined dataframe
    for _, row in combined_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': class="hl-string">'FLAGGED' in str(row.get(class="hl-string">'Flags')), class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer from class="hl-string">'Flags' column
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Submitted
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Submitted', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Policy Check Performed (assumed to happen right after submission)
            policy_check_ts = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')) + pd.Timedelta(seconds=1)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed', class="hl-string">'EventTimestamp': policy_check_ts.isoformat()})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Manager Review Pending (starts when submitted)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Manager Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Review Pending
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Synced with Accounting System
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Synced with Accounting System', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Sent Back for Revision
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'REJECTED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'Updated At')):
             events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'Updated At')}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Using last updated time for rejection

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement-specific activities
    for _, row in reimbursements_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': False, class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically less flagging on reimbursements
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Scheduled
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'APPROVED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Executed
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'PAID' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')})

    if not events:
        print(class="hl-string">"Warning: No events were generated. Check the input files and column names.")
        return None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create final DataFrame
    event_log_df = pd.DataFrame(events)
    event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    return event_log_df

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main execution block ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    transactions_df, reimbursements_df = load_data()
    if transactions_df is not None and reimbursements_df is not None:
        event_log = transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df)
        if event_log is not None:
            event_log.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
            print(fclass="hl-string">"Successfully created event log with {len(event_log)} events. Saved to '{OUTPUT_FILE}'.")

Pasos

Requisitos previos y configuración del entorno: Asegúrese de tener instalada la versión 3.8 o posterior de Python. Instale las bibliotecas necesarias ejecutando pip install requests pandas. También necesita acceso de administrador a su instancia de Ramp para generar credenciales de API.
Genere las credenciales de la API de Ramp: Inicie sesión en su cuenta de Ramp. Vaya a Settings y seleccione Developer API en el menú lateral. Haga clic en «Create App», asigne un nombre a la aplicación y configure los permisos necesarios. Necesitará transactions:read, reimbursements:read y users:read. Una vez creada la aplicación, copie de forma segura el Client ID y el Client Secret.
Configure el script de Python: Cree un archivo de Python, por ejemplo, extract_ramp_log.py. Copie en él el script de Python proporcionado. Configure Client ID y Client Secret como variables de entorno o directamente en el script para realizar pruebas. Se recomienda encarecidamente utilizar variables de entorno por motivos de seguridad.
Establezca el intervalo de fechas de extracción: En el bloque de ejecución main del script, localice las variables START_DATE y END_DATE. Modifique estas fechas para definir el período de extracción de datos. Para un análisis inicial, se recomienda un período de entre 3 y 6 meses.
Ejecute el script: Ejecútelo desde la terminal con el comando python extract_ramp_log.py. El script se autenticará en la API de Ramp, obtendrá datos de los endpoints de usuarios, transacciones y reembolsos, y gestionará la paginación automáticamente.
Comprenda las llamadas a la API: Primero, el script obtiene todos los datos de usuarios para relacionar los ID de usuario con los nombres y departamentos. Después, recupera todos los reembolsos del intervalo de fechas especificado. Para cada reembolso, extrae el historial de aprobaciones y pagos.
Transforme los datos en un Registro de eventos: La lógica principal del script recorre cada reembolso y su historial de estados asociado. Convierte cada cambio de estado, como «MANAGER_APPROVAL» o «FINISHED», en una actividad distinta, como «Revisión del gerente pendiente» o «Reembolso ejecutado». También obtiene los datos de transacciones asociados para crear los eventos «Gasto realizado» y «Recibo adjuntado».
Enriquezca los datos: El script completa el Registro de eventos con los datos de usuario, la información del departamento y la categoría de gasto de cada evento, para crear un conjunto de datos completo para el análisis del proceso.
Revise el resultado: Cuando termine, el script generará un archivo llamado ramp_event_log.csv en el mismo directorio. Abra el archivo CSV en un programa de hojas de cálculo para revisar los datos y confirmar que se hayan extraído según lo previsto.
Prepare el archivo para cargarlo: El archivo CSV generado incluye las columnas requeridas: ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp y otros atributos recomendados. Está listo para cargarse directamente en la plataforma ProcessMind.

Configuración

Credenciales de API: Se requieren un Client ID y un Client Secret válidos para la autenticación. Puede generarlos en el Dashboard de Ramp, en Settings > Developer API.
Permisos de API: El script necesita permisos específicos para acceder a los datos. Asegúrese de que la clave de API tenga habilitados los siguientes permisos: transactions:read (para los detalles de gastos y recibos), reimbursements:read (para el estado de envío, aprobación y pago) y users:read (para el nombre y el departamento del empleado).
Intervalo de fechas: La extracción se rige por los parámetros START_DATE y END_DATE del script. Se recomienda comenzar con un período reciente, por ejemplo, los últimos 3 a 6 meses, para que el conjunto de datos inicial sea manejable. El filtro se aplica a la fecha de creación del reembolso.
Paginación: El script gestiona automáticamente la paginación de la API mediante el cursor starting_after que proporciona la API de Ramp. Obtiene los registros en lotes de hasta 100 por solicitud para recuperar todos los datos del intervalo de fechas.
Límites de solicitudes: La API de Ramp tiene límites de solicitudes, normalmente de 600 por minuto. El script proporcionado suele ser eficiente, pero, si trabaja con conjuntos de datos muy grandes, quizá deba introducir pequeñas pausas entre las llamadas a la API si se producen errores por superar esos límites.

Consulta de ejemplo python

import os
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to use environment variables for credentials
CLIENT_ID = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_ID', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_ID]')
CLIENT_SECRET = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_SECRET', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_Secret]')

API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1'
TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1/public/customer/token'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Functions ---

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Ramp API to get a bearer token."""
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/x-www-form-urlencoded'}
    data = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': class="hl-string">'transactions:read reimbursements:read users:read'
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, headers=headers, data=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining access token: {e}")
        if e.response is not None:
            print(fclass="hl-string">"Response body: {e.response.text}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, access_token, params=None):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated Ramp API endpoint."""
    all_data = []
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'}
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}{endpoint}"
    
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data.get(class="hl-string">'data', []))
            url = data.get(class="hl-string">'next') class=class="hl-string">"hl-comment"># Ramp uses a full URL for the next page
            params = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Subsequent requests use the class="hl-string">'next' URL which includes params
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_data

def map_state_to_activity(state, reason_code):
    class="hl-string">"""Maps reimbursement state history to a user-friendly activity name."""
    if reason_code == class="hl-string">'REJECTED':
        return class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision'
    
    state_map = {
        class="hl-string">'SUBMITTED': class="hl-string">'Expense Submitted',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVAL': class="hl-string">'Manager Review Pending',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVAL': class="hl-string">'Finance Review Pending',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVED': class="hl-string">'Manager Approved',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVED': class="hl-string">'Finance Approved',
        class="hl-string">'PAYMENT_SCHEDULED': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled',
        class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSING': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Approximation
        class="hl-string">'FINISHED': class="hl-string">'Reimbursement Executed',
        class="hl-string">'SYNCED': class="hl-string">'Synced with Accounting System'
    }
    return state_map.get(state)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
def main():
    class="hl-string">"""Main script to extract, transform, and save the event log."""
    print(class="hl-string">"Starting Ramp data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        print(class="hl-string">"Failed to get access token. Exiting.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Users for enrichment
    print(class="hl-string">"Fetching users...")
    users = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/users', access_token)
    user_map = {u[class="hl-string">'id']: {class="hl-string">'name': fclass="hl-string">"{u['first_name']} {u['last_name']}", class="hl-string">'department': u.get(class="hl-string">'department')} for u in users}
    print(fclass="hl-string">"Found {len(user_map)} users.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Reimbursements within a date range
    START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
    END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'
    print(fclass="hl-string">"Fetching reimbursements from {START_DATE} to {END_DATE}...")
    reimbursement_params = {class="hl-string">'created_at_gte': START_DATE, class="hl-string">'created_at_lte': END_DATE}
    reimbursements = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/reimbursements', access_token, params=reimbursement_params)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(reimbursements)} reimbursements.")

    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process each reimbursement to create the event log
    for r in reimbursements:
        case_id = r[class="hl-string">'id']
        report_total = r[class="hl-string">'amount']
        submitter_id = r[class="hl-string">'user_id']
        submitter_details = user_map.get(submitter_id, {class="hl-string">'name': class="hl-string">'Unknown User', class="hl-string">'department': None})
        expense_category = r.get(class="hl-string">'merchant_name') class=class="hl-string">"hl-comment"># Best available proxy for category
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement state history
        for history in r.get(class="hl-string">'state_history', []):
            activity_name = map_state_to_activity(history[class="hl-string">'state'], history.get(class="hl-string">'reason_code'))
            if activity_name:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': history[class="hl-string">'created_at'],
                    class="hl-string">'UserName': user_map.get(history.get(class="hl-string">'user_id'), submitter_details)[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': expense_category,
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in reimbursement history
                    class="hl-string">'RevisionReason': history.get(class="hl-string">'reason_notes')
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process associated transactions
        for tx_id in r.get(class="hl-string">'transaction_ids', []):
            try:
                tx_response = requests.get(fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/transactions/{tx_id}", headers={class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'})
                tx_response.raise_for_status()
                tx = tx_response.json()

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': tx[class="hl-string">'user_transaction_time'],
                    class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                    class="hl-string">'RevisionReason': None
                })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
                if tx.get(class="hl-string">'receipts') and len(tx[class="hl-string">'receipts']) > 0:
                    receipt_time = tx[class="hl-string">'receipts'][0].get(class="hl-string">'upload_time', tx[class="hl-string">'user_transaction_time']) class=class="hl-string">"hl-comment"># Use transaction time as fallback
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': receipt_time,
                        class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Policy Check Performed (Approximation)
                if tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': r.get(class="hl-string">'created_at'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Use submission time as proxy
                        class="hl-string">'UserName': class="hl-string">'System',
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': True,
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Could not fetch transaction {tx_id}: {e}")

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check the date range and API responses.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create and save DataFrame
    print(class="hl-string">"Finalizing event log...")
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    final_columns = [
        class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'EmployeeDepartment', class="hl-string">'ReportTotalAmount', class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'PolicyViolationFlag', class="hl-string">'RevisionReason'
    ]
    for col in final_columns:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[final_columns]

    output_filename = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

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

Pasos

Confirme que su suscripción a Ramp incluya la integración nativa con el almacén de datos y que un administrador pueda configurar el destino. Seleccione un almacén de datos de destino compatible, como Snowflake o BigQuery, y configure el acceso según los estándares de seguridad de su organización. Las rutas exactas de los menús y los objetos de destino dependen de la configuración de Ramp; por tanto, utilice [Configure based on your system].
Configure el destino del almacén, la base de datos o el proyecto, el esquema o conjunto de datos, la región, las credenciales y el alcance de la sincronización. Anote los nombres de las tablas y columnas replicadas que muestra Ramp. No dé por sentado cuáles son los nombres de las tablas, ya que varían según la integración y la configuración de la cuenta.
Identifique los datos replicados de informes de gastos, transacciones de gastos, recibos, aprobaciones, políticas, reembolsos y sincronización contable. Asigne cada fuente a los campos necesarios para el Registro de eventos. Si un evento del ciclo de vida requerido no está representado explícitamente, identifique el historial de estados o los datos de auditoría de origen que lo registran.
Defina el período de extracción, preferiblemente de tres a seis meses, mediante [Start date] y [End date]. Aplique filtros de empresa u organización solo si el campo correspondiente está disponible en la fuente. Conserve la zona horaria de origen o convierta todas las marcas de tiempo a una zona horaria común documentada.
Cree una vista o consulta del almacén que normalice los campos de origen en ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag y RevisionReason. Sustituya todos los marcadores de posición entre corchetes de la consulta proporcionada por los nombres de su esquema replicado.
Extraiga cada actividad del ciclo de vida como una fila de evento explícita. La consulta siguiente contiene un bloque SELECT completo para cada una de las 12 actividades requeridas. No deduce eventos a partir de registros no relacionados. Para las actividades basadas en estados, utilice el historial de estados o la tabla de eventos de origen, no solo el estado actual del informe, para conservar las transiciones históricas.
Valide los identificadores, las marcas de tiempo, las etiquetas de actividad, el tratamiento de duplicados y los valores nulos. Confirme que cada evento corresponda al ExpenseReportId correcto y que se conserven los eventos repetidos cuando la fuente registre varias ocurrencias legítimas.
Exporte el resultado como CSV u otro formato tabular compatible con ProcessMind. Incluya los nombres exactos de las columnas requeridas, ExpenseReportId, ActivityName y EventTimestamp; añada los atributos recomendados cuando estén disponibles y cargue el archivo utilizando Expense Report ID como identificador del caso. ProcessMind lee el Registro de eventos tal como está, así que no espere que genere las actividades que falten.

Configuración

Destino de la integración: Configure la integración nativa de Ramp con el almacén de datos Snowflake o BigQuery. Para conocer la configuración exacta de su cuenta, utilice [Configure based on your system].
Objetos de origen: Utilice los objetos replicados de informes de gastos, transacciones, recibos, aprobaciones, políticas, reembolsos y sincronización contable que estén disponibles en su almacén. Sustituya los marcadores de posición [Your table name] y [Your column name] por nombres verificados de la integración.
Intervalo de fechas: Comience con datos de tres a seis meses. Amplíe el período solo después de validar el coste del almacén, la duración de las consultas, el volumen de eventos y los límites de carga de ProcessMind.
Filtrado por fecha: Filtre por la marca de tiempo del evento, en lugar de hacerlo solo por la fecha de creación del informe, si el objetivo es capturar todas las actividades del período.
Filtros organizativos: Aplique filtros de código de empresa, entidad, departamento, programa de tarjetas u otros únicamente si esos campos existen en los datos replicados. Utilice [Company filter] cuando necesite restringir los datos a una empresa.
Historial de actividades: Priorice los registros de auditoría o del historial de estados inmutables. Es posible que las tablas de estado actual no conserven el historial de adjuntos de recibos, envíos, aprobaciones, revisiones, reembolsos o sincronización contable.
Gestión de marcas de tiempo: Estandarice las marcas de tiempo en una sola zona horaria y documente si los valores de origen están en UTC o en hora local. Conserve la precisión de origen cuando esté disponible.
Acceso necesario: Es posible que un administrador deba tener permiso para configurar la integración, crear o consultar objetos del almacén y acceder a los datos de gastos, aprobaciones, reembolsos y contabilidad.
Licencias y disponibilidad: La disponibilidad de la replicación del almacén, los datos históricos de auditoría, los datos de reembolsos y los datos de sincronización contable depende del plan de Ramp, los módulos habilitados, la configuración de la integración y la política de retención.
Rendimiento: Limite el intervalo de fechas desde el principio, seleccione solo las columnas necesarias, filtre por organización cuando corresponda y materialice una vista o tabla normalizada intermedia para conjuntos de datos grandes. Particione o agrupe los datos según las funciones compatibles con el almacén de destino.
Procesamiento incremental: Para cargas periódicas, utilice como marca de agua la mayor EventTimestamp procesada, más un pequeño intervalo de solapamiento. Elimine duplicados solo si cuenta con un identificador de evento de origen verificado, ya que suprimir eventos repetidos puede alterar el comportamiento del proceso.

Consulta de ejemplo python

import os
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

CONNECTION_STRING = os.getenv(class="hl-string">"WAREHOUSE_CONNECTION_STRING", class="hl-string">"[Connection string]")
START_DATE = class="hl-string">"[Start date]"
END_DATE = class="hl-string">"[End date]"
COMPANY_FILTER = class="hl-string">"[Company filter]"

engine = create_engine(CONNECTION_STRING)

sql = text(class="hl-string">"""
WITH
expense_incurred AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Incurred' AS ActivityName,
        [Expense incurred timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense incurred table]
    WHERE [Expense incurred timestamp column] >= :start_date
      AND [Expense incurred timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
receipt_attached AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Receipt Attached' AS ActivityName,
        [Receipt attached timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your receipt attachment table]
    WHERE [Receipt attached timestamp column] >= :start_date
      AND [Receipt attached timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_submitted AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Submitted' AS ActivityName,
        [Submission timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense submission table]
    WHERE [Submission timestamp column] >= :start_date
      AND [Submission timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
policy_check_performed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Policy Check Performed' AS ActivityName,
        [Policy check timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your policy check table]
    WHERE [Policy check timestamp column] >= :start_date
      AND [Policy check timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Review Pending' AS ActivityName,
        [Manager pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Manager Approval'
      AND [Manager pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Approved' AS ActivityName,
        [Manager approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your manager approval table]
    WHERE [Manager approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Review Pending' AS ActivityName,
        [Finance pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Finance Approval'
      AND [Finance pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Approved' AS ActivityName,
        [Finance approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your finance approval table]
    WHERE [Finance approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_sent_back AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Sent Back for Revision' AS ActivityName,
        [Revision timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        [Revision reason column] AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] IN ('Needs Revision', 'Rejected')
      AND [Revision timestamp column] >= :start_date
      AND [Revision timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_scheduled AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Scheduled' AS ActivityName,
        [Reimbursement scheduled timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement schedule table]
    WHERE [Reimbursement scheduled timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement scheduled timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_executed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Executed' AS ActivityName,
        [Reimbursement executed timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement payment table]
    WHERE [Reimbursement executed timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement executed timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
synced_with_accounting AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Synced with Accounting System' AS ActivityName,
        [Accounting sync timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your accounting synchronization table]
    WHERE [Accounting sync timestamp column] >= :start_date
      AND [Accounting sync timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
)
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_incurred
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM receipt_attached
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_submitted
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM policy_check_performed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_sent_back
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_scheduled
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_executed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM synced_with_accounting
ORDER BY ExpenseReportId, EventTimestamp, ActivityName
""")

with engine.connect() as connection:
    event_log = pd.read_sql(
        sql,
        connection,
        params={
            class="hl-string">"start_date": START_DATE,
            class="hl-string">"end_date": END_DATE,
            class="hl-string">"company_filter": COMPANY_FILTER
        }
    )

event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"] = pd.to_datetime(event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"], errors=class="hl-string">"coerce", utc=True)
event_log = event_log[event_log[class="hl-string">"ExpenseReportId"].notna() & event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"].notna()].copy()
event_log.to_csv(class="hl-string">"ramp_expense_event_log.csv", index=False)
print(event_log.head())
print(event_log.groupby(class="hl-string">"ActivityName", dropna=False).size())

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