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Su Template de datos de gestión de gastos

Ramp

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

Su Template de datos de gestión de gastos

Este Template ofrece una hoja de ruta clara para recopilar los datos necesarios para analizar y optimizar su proceso de gestión de gastos. Describe los atributos esenciales, las actividades clave que debe supervisar y recomendaciones prácticas para extraer sus datos de Ramp. Utilice este recurso para asegurarse de reunir toda la información necesaria para descubrir y mejorar el proceso de forma eficaz.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que debe supervisar
Guía de extracción para Ramp

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

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Atributos de gestión de gastos

Estos son los campos de datos esenciales que debe incluir en su registro de eventos para realizar un análisis completo del proceso de gestión de gastos.

3 Obligatorio 6 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	ID del informe de gastos ExpenseReportId	Identificador único de cada informe de gastos, que actúa como identificador principal del caso en el proceso.
Descripción El ID del informe de gastos agrupa todos los eventos y actividades relacionados con un único envío de gastos. Permite realizar un seguimiento cronológico completo de una solicitud de gastos, 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 es el atributo fundamental que vincula todas las actividades relacionadas en una única instancia del proceso y hace posible el análisis de principio a fin. Dónde obtenerlo Este identificador debería estar disponible en la tabla principal de informes de gastos o transacciones de Ramp. Ejemplos ER-2023-08-1123ER-2023-09-4591ER-2023-10-0024
	Marca de tiempo del evento EventTimestamp	Fecha y hora exactas en las que tuvo lugar la actividad.
Descripción Cada actividad del proceso tiene una marca de tiempo correspondiente que registra cuándo ocurrió. Estos datos temporales se utilizan para ordenar cronológicamente los eventos y constituyen la base de todos los análisis relacionados con el tiempo. En Process Mining, las marcas de tiempo 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 e identificar oportunidades de mejora del proceso. Por qué es importante Este atributo proporciona el orden cronológico de los eventos y es esencial para todos los cálculos de duración y análisis de 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
	Nombre de la actividad ActivityName	Nombre del evento o la tarea específicos que tuvieron lugar en un momento determinado dentro del proceso de gestión de gastos.
Descripción Este atributo describe un único paso del ciclo de vida del informe de gastos, como «Gasto enviado», «Aprobado por el gerente» 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 son más frecuentes, 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 Normalmente 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 enviadoAprobado por el responsableRevisión financiera pendienteReembolso ejecutado
	Categoría de gastos ExpenseCategory	La categoría asignada a un gasto, como «Travel», «Software» o «Meals».
Descripción Este atributo clasifica los gastos en categorías predefinidas, lo que ayuda a realizar un seguimiento y controlar el gasto de la empresa. Un único informe de gastos puede contener partidas de varias categorías. Analizar por categoría de gastos es esencial para el panel «Spend Category Analysis». Ayuda a los equipos financieros a comprender en qué se gasta el dinero, supervisar el cumplimiento del presupuesto e identificar tendencias o anomalías en el gasto a lo largo del tiempo. Por qué es importante Permite realizar un análisis detallado del gasto, identificar los principales factores de coste y detectar oportunidades para optimizar el presupuesto. Dónde obtenerlo Normalmente, este es un detalle a nivel de partida del informe de gastos en Ramp. Para algunos análisis, puede ser necesario agregar los datos a nivel de informe. Ejemplos Pasajes aéreosComidas y entretenimientoSuscripción de softwareMaterial de oficina
	Departamento del empleado EmployeeDepartment	Departamento del empleado que envió el informe de gastos.
Descripción Este atributo indica la unidad de negocio o el departamento al que pertenece el empleado que envió el gasto, como «Ventas», «Ingeniería» o «Marketing». Es una dimensión fundamental para el análisis, ya que permite filtrar y comparar el rendimiento del proceso entre distintas áreas de la organización. Puede revelar variaciones en los tiempos de aprobación, las tasas de revisión y el cumplimiento de políticas entre departamentos, lo que facilita iniciativas de mejora específicas. Por qué es importante Permite comparar las métricas del proceso entre distintas unidades de negocio y pone de relieve las variaciones en eficiencia, cumplimiento y gasto. 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	Valor monetario total del informe de gastos.
Descripción Este atributo representa la suma de todos los gastos incluidos en un único informe. Es una métrica financiera clave para comprender los patrones de gasto. En el análisis de procesos, el importe del informe puede utilizarse para segmentar los casos e investigar si los informes de alto valor siguen rutas de aprobación diferentes o tardan más en procesarse. Es fundamental para los Dashboards de análisis del gasto y para identificar oportunidades de ahorro. Por qué es importante Proporciona una dimensión financiera esencial para el análisis, ya que permite segmentar los informes por importe y realizar un seguimiento del gasto total. Dónde obtenerlo Este 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 fue marcado por incumplir una política.
Descripción Este atributo booleano se establece en true 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 enviar un gasto duplicado. Este indicador es fundamental para el panel «Policy Violation Detection» y su KPI asociado. Ayuda a medir la eficacia de los controles de 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 el gasto que no cumple las normas y los riesgos asociados. Dónde obtenerlo Probablemente, este es un indicador generado por el sistema en Ramp, activado por las comprobaciones automatizadas de políticas durante el envío o la aprobación. Ejemplos truefalse
	Motivo de revisión RevisionReason	El motivo indicado cuando un informe de gastos se devuelve al empleado para su revisión.
Descripción Cuando una persona aprobadora rechaza o devuelve un informe de gastos, normalmente indica un motivo. Este atributo registra ese motivo, como «Missing Receipt», «Incorrect Category» o «Out of Policy». Esta información es muy valiosa para el panel «Expense Revision Rate & Causes». Al analizar los motivos más frecuentes del retrabajo, las organizaciones pueden identificar problemas sistémicos en el proceso de envío y aplicar medidas específicas de formación o mejoras del sistema para reducir los errores. Por qué es importante Proporciona información directa sobre las causas raíz del retrabajo y permite aplicar medidas específicas para mejorar la calidad del envío desde el primer intento. Dónde obtenerlo Estos datos se registrarían en los comentarios o detalles del rechazo cuando se produce la actividad «Expense Sent Back for Revision» en Ramp. Ejemplos Falta el comprobante detalladoEl gasto supera el límite de la políticaSe seleccionó una categoría de gasto incorrectaTransacción duplicada
	Nombre de usuario UserName	Nombre o ID del usuario que realizó la actividad, incluido el empleado que envió el gasto o la persona que lo aprobó.
Descripción Este atributo identifica a la persona responsable de un evento concreto del proceso, como enviar, aprobar o revisar un informe de gastos. Puede ser el nombre de una persona empleada o un ID de usuario único. Analizar los datos por usuario ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo, identificar a las personas con mejor rendimiento y detectar a quienes pueden necesitar formación adicional. Es fundamental para los Dashboards relacionados con 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 a nivel de recurso e identificar necesidades de formación. Dónde obtenerlo La información del usuario suele registrarse en la pista de auditoría o el historial de transacciones de cada informe de gastos en Ramp. Ejemplos Alice JohnsonBob SmithCharlie BrownAutomatización del sistema
	¿Es retrabajo? IsRework	Indicador calculado que señala si un informe de gastos se ha devuelto para revisión al menos una vez.
Descripción Este atributo booleano se obtiene comprobando si la actividad «Expense Sent Back for Revision» se ha producido 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 «Expense Report Revision Rate» y permite filtrar y comparar fácilmente los informes aprobados en el primer intento con aquellos que requirieron retrabajo. Analizar estas dos cohortes puede revelar el impacto temporal y económico de las revisiones. Por qué es importante Segmenta fácilmente el proceso para analizar el retrabajo y ayuda a cuantificar la frecuencia y el impacto de los informes devueltos para su corrección. Dónde obtenerlo Es un campo calculado que se obtiene durante la transformación de datos al comprobar si existe una actividad de revisión dentro del caso. Ejemplos truefalse
	Hora de finalización del evento EventEndTime	La marca de tiempo que indica cuándo concluyó una actividad con duración.
Descripción Aunque muchas actividades son instantáneas, algunas, como «Policy Check Performed», pueden tener una duración medible. Este atributo registra la hora de finalización de esas actividades y complementa StartTime. Disponer de la hora de inicio y de finalización permite calcular con precisión los tiempos de procesamiento de las actividades. Esto es esencial para KPI como «Average Policy Check Duration» y para identificar exactamente cuánto tardan 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 pasos 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	El canal mediante el cual 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 incluyen una aplicación móvil, un navegador web de escritorio o el reenvío por correo electrónico. Analizar el método de envío puede proporcionar información sobre el comportamiento de los usuarios y la adopción de la tecnología. Por ejemplo, una tasa elevada de revisiones en los informes enviados mediante un canal determinado podría indicar problemas de usabilidad en la interfaz de ese canal. Por qué es importante Proporciona contexto sobre el comportamiento de los usuarios y ayuda a identificar si determinados canales de envío se asocian con mayores tasas de error o retrasos. Dónde obtenerlo Esta información puede registrarse en los metadatos del evento de envío de los registros del sistema de Ramp. Ejemplos Aplicación móvilPortal webCorreo electrónico
	Método de reembolso ReimbursementMethod	El método utilizado para ejecutar el pago del reembolso, como ACH o transferencia bancaria.
Descripción Este atributo especifica el canal de pago mediante el cual se reembolsó al empleado. Los distintos métodos pueden tener diferentes tiempos y costes de procesamiento. Analizar el rendimiento de los reembolsos por método ayuda a identificar los canales de pago más eficientes. El panel «Reimbursement Method Performance» utiliza estos datos para comparar los tiempos de ciclo y la fiabilidad, lo que puede conducir a optimizar las estrategias de pago. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento de distintos canales de pago y optimizarlos para lograr mayor rapidez y 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	El número total de pasos formales de aprobación por los que ha pasado un informe de gastos.
Descripción Esta métrica calculada cuenta el número de actividades de aprobación distintas, como «Manager Approved» y «Finance Approved», que se han producido en un único informe de gastos. Ayuda a cuantificar la complejidad del flujo de trabajo de aprobación. Este atributo se utiliza para el KPI «Average Approval Steps per Report» y el panel «Simple Expense Approval Paths». Al analizar este número, especialmente en relación con el importe o la categoría del informe, las organizaciones pueden identificar si los gastos sencillos y de bajo importe están sujetos a procesos de aprobación excesivamente complejos. Por qué es importante Cuantifica la complejidad del flujo de trabajo y ayuda a identificar oportunidades de simplificación, especialmente para informes de bajo riesgo. Dónde obtenerlo Se calcula contando las apariciones de actividades específicas relacionadas con la aprobación dentro de cada caso del registro de eventos. Ejemplos 123
	Persona aprobadora de Finanzas FinanceApprover	El usuario del equipo financiero que aprobó el informe de gastos.
Descripción En los flujos de trabajo que incluyen un paso de revisión financiera, este atributo identifica a la persona o al equipo específico del departamento financiero que realizó la aprobación final. Este atributo respalda el panel «Finance Review Efficiency», ya que permite analizar el rendimiento a nivel individual o de equipo. 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 detalladamente el rendimiento de la etapa de revisión financiera y optimizar un punto de control crítico del proceso. Dónde obtenerlo Se registraría en el historial de aprobaciones del informe de gastos en Ramp durante la etapa de revisión financiera. Ejemplos Equipo A de FinanzasDavid LeeBot de automatización de Finanzas
	Responsable de la aprobación ApprovingManager	El 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. Es distinto del usuario que envió el informe. Realizar un seguimiento del responsable de la aprobación es esencial para el panel «Manager Approval Cycle Time». Permite analizar la carga de trabajo y el rendimiento de las aprobaciones, y destacar a quienes aprueban rápidamente frente a quienes generan cuellos de botella. Esto puede ayudar a equilibrar las cargas de trabajo o proporcionar apoyo adicional. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento de cada persona aprobadora e 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 trabajo de aprobación en Ramp y se registra cuando un responsable actúa sobre un informe. Ejemplos Jane DoeJohn MillerSusan Chen
	Resultado de la auditoría AuditOutcome	El 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 «Approved», «Partially Denied» o «Further Information Required». Estos datos son fundamentales para el panel «Expense Audit Performance». Ayudan a evaluar la eficacia del proceso de auditoría, realizar un seguimiento de la frecuencia de los distintos resultados y comprender el impacto financiero de los hallazgos de auditoría. Por qué es importante Mide la eficacia y los resultados del proceso de auditoría, y proporciona información sobre el cumplimiento y las deficiencias de control. Dónde obtenerlo 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 en entornos donde los datos pueden combinarse desde varios sistemas, ya que garantiza una trazabilidad clara de los datos. Para el análisis, ayuda a filtrar los datos de un origen específico y puede utilizarse con fines de validación y gobierno de datos. Por qué es importante Proporciona contexto sobre el origen de los datos, algo fundamental para el gobierno de datos y para integrar datos de varios sistemas. Dónde obtenerlo Normalmente es un valor estático («Ramp») que se añade durante el proceso de extracción y transformación de datos. Ejemplos Ramp
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo que indica la última vez que se actualizaron los datos desde el sistema de origen.
Descripción Este atributo registra la fecha y hora de la extracción de datos más reciente. Proporciona contexto sobre la actualidad de los datos analizados. En cualquier análisis, conocer la antigüedad de los datos es fundamental para interpretar correctamente los resultados. Este atributo ayuda a los usuarios a saber si están consultando información actualizada. Por qué es importante Informa a los usuarios sobre la actualidad de los datos y garantiza que los análisis se basen en información vigente y relevante. Dónde obtenerlo Esta marca de tiempo se genera y añade 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 capturar en su registro de eventos para descubrir el proceso con precisión y medir su rendimiento.

5 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	Aprobado por el responsable	El responsable ha revisado y aprobado el gasto, lo que permite que avance al siguiente paso, como la revisión financiera o el reembolso. Se captura mediante una acción explícita de la persona usuaria.
Por qué es importante Este es un hito clave que indica la finalización satisfactoria del primer nivel de aprobación. Es fundamental para analizar los Workflows 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 contener el ID de la persona aprobadora y una marca de tiempo. Recopilar Se registra un evento cuando una persona usuaria con permisos de responsable realiza la acción «Aprobar». Tipo de evento explicit
	Gasto enviado	Una persona empleada confirma que toda la información necesaria del gasto está completa y lo envía al proceso de aprobación. Esta acción explícita de la persona usuaria mueve el gasto del estado «borrador» o «requiere atención» al estado «pendiente de aprobación».
Por qué es importante Esta actividad es un hito fundamental que inicia oficialmente el ciclo de aprobación y reembolso. Constituye la referencia para medir los SLA de aprobación y reembolso. Dónde obtenerlo Se captura del historial de estados del objeto de gasto. Corresponde a la acción de la persona usuaria de enviar la transacción para su revisión. Recopilar Se registra cuando la persona usuaria hace clic en el botón «Enviar», lo que activa un cambio de estado. Tipo de evento explicit
	Gasto realizado	Marca la creación de un gasto, que normalmente se inicia automáticamente cuando se utiliza una tarjeta corporativa o cuando una persona empleada crea manualmente un registro de gasto pagado por su cuenta. Este evento suele capturarse de los flujos de datos de transacciones o de las acciones realizadas en la interfaz de usuario.
Por qué es importante Este 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 el envío y la velocidad general del proceso. Dónde obtenerlo Se genera a partir de los registros de transacciones de tarjetas de Ramp o de la marca de tiempo de creación de un objeto de gasto introducido manualmente. Busque el evento de creación del registro inicial en la tabla de gastos o transacciones. Recopilar Se registra directamente cuando se procesa una transacción con tarjeta o cuando una persona usuaria crea una nueva entrada de gasto. Tipo de evento explicit
	Reembolso ejecutado	El pago del reembolso se ha procesado correctamente y se ha enviado a la persona empleada. Normalmente, este es el último paso para la persona empleada y marca el final del ciclo de pago.
Por qué es importante Este es el evento de finalización principal del proceso de reembolso. La duración desde el envío hasta este punto es un KPI fundamental para la satisfacción de las personas empleadas y la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Se captura de los registros de procesamiento de pagos o de una integración con el proveedor de pagos. El estado del gasto en Ramp se actualizaría a «Reembolsado» o «Pagado». Recopilar 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 financiero	Los datos de la transacción de gasto se han contabilizado correctamente en el sistema financiero integrado, como NetSuite, QuickBooks o Xero. Este evento marca la finalización de la parte de registro financiero del proceso.
Por qué es importante Esta es la última actividad del proceso completo. Los retrasos en este punto pueden afectar a la precisión de los informes financieros y a la rapidez del cierre financiero. Dónde obtenerlo Se registra en un registro de integración o como una actualización de estado del objeto de gasto en Ramp. Busque estados como «Sincronizado», «Contabilizado» o «Exportado». Recopilar El servicio de integración contable crea una entrada en el registro cuando la sincronización de datos se completa correctamente. Tipo de evento explicit
	Aprobado por finanzas	El equipo de finanzas ha revisado y otorgado la aprobación final del gasto, autorizando su reembolso y sincronización contable. Se captura como una acción explícita de una persona integrante del equipo de finanzas.
Por qué es importante Representa la última puerta de aprobación antes del pago. Analizar esta actividad ayuda a comprender el ciclo de aprobación de principio a fin y la eficiencia del equipo de finanzas. Dónde obtenerlo Se registra como un evento en el historial de aprobaciones del gasto. Busque un evento de aprobación asociado a una persona usuaria del departamento de finanzas. Recopilar Se registra un evento cuando una persona usuaria con permisos financieros realiza la acción «Aprobar». Tipo de evento explicit
	Comprobación de políticas realizada	El sistema audita automáticamente el gasto conforme a las políticas configuradas de la empresa y señala posibles incumplimientos. Normalmente, este evento generado por el sistema ocurre poco después del envío.
Por qué es importante Mide la eficiencia de las comprobaciones automatizadas de cumplimiento y su impacto en el proceso. Ayuda a identificar incumplimientos habituales de las políticas y áreas en las que se necesita formación para las personas empleadas. Dónde obtenerlo Probablemente se registra en un registro de auditoría o en un registro asociado a la transacción de gasto. Busque eventos del sistema relacionados con «policy_check» o «compliance_scan». Recopilar Se crea una entrada en el registro del sistema después de que el motor automatizado de políticas analiza la transacción. Tipo de evento explicit
	Gasto devuelto para revisión	Una persona aprobadora, ya sea un responsable o una persona revisora de finanzas, ha rechazado el gasto y lo ha devuelto a la persona empleada para que lo corrija. Esto se captura mediante un cambio de estado a «Requiere revisión» o «Rechazado».
Por qué es importante Esta actividad representa un ciclo de retrabajo en el proceso, lo que aumenta directamente el tiempo de ciclo. El seguimiento de estos eventos ayuda a identificar errores habituales en los envíos y a mejorar el rendimiento a la primera. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto de gasto a «Requiere revisión» o a un estado similar. El evento debe vincularse a la persona aprobadora que inició la acción. Recopilar Se deriva de la marca de tiempo en la que el estado del gasto pasa a ser «Requiere revisión» o «Rechazado». Tipo de evento inferred
	Recibo adjuntado	Representa el momento en que se asocia un recibo a un gasto, ya sea automáticamente mediante la coincidencia por OCR o manualmente por parte de la persona usuaria. Se captura cuando el archivo del recibo se vincula correctamente al registro de la transacción.
Por qué es importante El seguimiento de esta actividad ayuda a identificar retrasos causados por documentación faltante. Es un paso clave para garantizar el cumplimiento y la preparación para auditorías. Dónde obtenerlo Se registra en el historial de gastos o transacciones cuando se carga o se vincula un recibo. Busque un evento de creación de un archivo adjunto o un indicador que señale «receipt_attached». Recopilar El evento se crea cuando el sistema vincula una imagen o un archivo de recibo al registro del gasto. Tipo de evento explicit
	Reembolso programado	En el caso de gastos pagados por cuenta propia, el importe aprobado se ha puesto en cola para su procesamiento. 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 del proceso de ejecución del pago. Ayuda a aislar los retrasos que se producen durante el procesamiento del pago de los que tienen lugar durante las aprobaciones. Dónde obtenerlo Probablemente se infiere a partir del cambio del estado del gasto a «Pendiente de reembolso» o «Listo para el pago» después de la aprobación final. También puede tratarse de un evento explícito si los pagos se agrupan en lotes. Recopilar Se deriva de un cambio de estado a «Listo para el desembolso» o de la creación de un registro en una tabla de lotes de pagos. Tipo de evento inferred
	Revisión del responsable pendiente	El gasto se ha enviado y ahora espera la revisión del responsable directo de la persona empleada. Este estado se infiere cuando el estado del gasto cambia a «Pendiente de aprobación del responsable» o a un valor similar después del envío.
Por qué es importante Identifica el inicio de la fase de aprobación por parte del responsable. Analizar el tiempo transcurrido en este estado es fundamental para medir y mejorar los tiempos de ciclo de aprobación. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto de gasto a un estado como «Pendiente de aprobación» y de su asignación a la cola de un responsable. Requiere realizar un seguimiento del historial de estados. Recopilar Se deriva de la marca de tiempo en la que el estado del gasto pasa a ser «Pendiente de aprobación del responsable». Tipo de evento inferred
	Revisión financiera pendiente	Un gasto aprobado se ha escalado y ahora espera la revisión del equipo de finanzas o contabilidad. Esto suele ocurrir con gastos de importe elevado o que presentan indicadores de incumplimiento de 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 fase ayuda a evaluar la carga de trabajo y la eficiencia del equipo de finanzas, así como a identificar 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. Requiere acceso al historial de estados del gasto. Recopilar Se deriva de la marca de tiempo en la que el estado del gasto se actualiza a «Pendiente de revisión financiera». 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 desde el menú de la izquierda. Esta vista contiene todos los gastos realizados con tarjetas corporativas.
Aplique los filtros que desee a los datos. Como mínimo, establezca un Date Range para el periodo que desea analizar. También puede filtrar por otras propiedades, como estado, categoría o departamento, para limitar el alcance si es necesario.
Haga clic en el botón Export situado en la esquina superior derecha de la lista de transacciones.
En el cuadro de exportación, seleccione Transacciones como tipo de exportación y CSV como formato. Descargue el archivo y asígnele el nombre transactions_export.csv.
Después, vaya a la sección Reembolsos desde el menú de la izquierda. Esta vista contiene todos los gastos pagados por las personas empleadas y enviados para su reembolso.
Aplique el mismo filtro de rango de fechas utilizado para exportar las transacciones, a fin de garantizar la coherencia de los datos.
Haga clic en el botón Export y descargue los datos de reembolsos como archivo CSV. Asigne al archivo el nombre reimbursements_export.csv.
Coloque ambos 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. El script cargará ambos archivos, transformará los datos creando una fila independiente para cada evento de negocio y los combinará en un único Registro de eventos estructurado.
El script generará un archivo llamado ramp_event_log.csv. Este archivo está formateado según los requisitos de ProcessMind.
Cargue el archivo ramp_event_log.csv en ProcessMind para analizarlo.

Configuración

Permissions: Debe tener los roles 'Admin' o 'Bookkeeper' en Ramp para acceder a los conjuntos completos de datos de transacciones y reembolsos y exportarlos.
Date Range: Para un análisis inicial, seleccione un intervalo de fechas de al menos 6 a 12 meses para captar suficientes variaciones del proceso. Para la supervisión continua, puede utilizar un intervalo más corto y reciente.
Data Consistency: Asegúrese de utilizar exactamente el mismo intervalo de fechas y los mismos filtros al exportar los archivos Transactions y Reimbursements, para mantener un conjunto de datos coherente.
Export Format: Elija siempre el formato CSV para ambas exportaciones, ya que el script de transformación está diseñado para procesar archivos separados por comas.
File Naming: Respete los nombres de archivo transactions_export.csv y reimbursements_export.csv o actualice las variables de ruta del archivo en el script de transformación según corresponda.

a 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

Prerequisites and Environment Setup: Asegúrese de tener instalada la versión 3.8 o posterior de Python. Instale las bibliotecas de Python necesarias ejecutando pip install requests pandas. También debe tener acceso de administrador a su instancia de Ramp para generar las credenciales de la API.
Generate Ramp API Credentials: 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 ámbitos necesarios. Necesitará transactions:read, reimbursements:read y users:read. Una vez creada, copie de forma segura el Client ID y el Client Secret.
Configure the Python Script: Cree un archivo nuevo de Python, por ejemplo extract_ramp_log.py. Copie en él el script de Python proporcionado. Configure su 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.
Set Extraction Date Range: En el script, localice las variables START_DATE y END_DATE dentro del bloque de ejecución main. Ajuste estas fechas para definir el periodo de extracción de datos. Para un análisis inicial, se recomienda un periodo de 3 a 6 meses.
Execute the Script: Ejecute el script desde el terminal mediante el comando python extract_ramp_log.py. El script se autenticará con la API de Ramp, obtendrá datos de los endpoints de usuarios, transacciones y reembolsos, y gestionará automáticamente la paginación.
Understand the API Calls: Primero, el script obtiene todos los datos de usuarios para crear una correspondencia entre los ID de usuario, los nombres y los departamentos. Después, recupera todos los reembolsos dentro del intervalo de fechas especificado. Para cada reembolso, extrae el historial de aprobaciones y pagos.
Transforming Data into an Event Log: La lógica principal del script recorre cada reembolso y su historial de estados asociado. Traduce cada cambio de estado, como 'MANAGER_APPROVAL' o 'FINISHED', en una actividad independiente, como 'Manager Review Pending' o 'Reimbursement Executed'. También obtiene los datos de transacciones asociados para crear los eventos 'Expense Incurred' y 'Receipt Attached'.
Handling Data Enrichment: El script enriquece el Registro de eventos añadiendo los datos de la persona usuaria, la información del departamento y la categoría del gasto a cada evento, creando un conjunto de datos completo para el análisis del proceso.
Review the Output: Cuando finalice el script, generará un archivo llamado ramp_event_log.csv en el mismo directorio. Abra este archivo CSV en un programa de hojas de cálculo para revisar los datos y comprobar que se han extraído según lo previsto.
Prepare for Upload: El archivo CSV generado está estructurado con las columnas obligatorias: ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp y otros atributos recomendados. El archivo está listo para cargarse directamente en la plataforma ProcessMind.

Configuración

API Credentials: Se requieren un Client ID y un Client Secret válidos para la autenticación. Se generan en el Dashboard de Ramp, en Settings > Developer API.
API Scopes: El script necesita permisos específicos para acceder a los datos. Asegúrese de que los siguientes ámbitos estén habilitados para su clave de API: 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 de la persona empleada).
Date Range: La extracción se controla mediante los parámetros START_DATE y END_DATE del script. Se recomienda comenzar con un periodo reciente, como los últimos 3 a 6 meses, para mantener manejable el conjunto de datos inicial. El filtro se aplica a la fecha de creación del reembolso.
Pagination: El script gestiona automáticamente la paginación de la API mediante el cursor starting_after proporcionado por la API de Ramp. Obtiene los registros en lotes de hasta 100 por solicitud para garantizar la recuperación de todos los datos del intervalo de fechas.
Rate Limiting: La API de Ramp está sujeta a límites de solicitudes, normalmente 600 solicitudes por minuto. El script proporcionado suele ser eficiente, pero para conjuntos de datos extremadamente grandes puede ser necesario introducir pequeñas pausas entre las llamadas a la API si se producen errores por superar el límite.

a 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 de Ramp incluye la integración nativa con el almacén de datos y que una persona administradora puede configurar el destino. Seleccione el almacén de destino compatible, como Snowflake o BigQuery, y configure el acceso de acuerdo con los estándares de seguridad de su organización. Las rutas exactas de los menús y los objetos de destino dependen de su configuración de Ramp; 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. Registre los nombres de las tablas y columnas replicadas que muestra Ramp. No dé por sentados 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 aparece de forma explícita, identifique el historial de estados o los datos de auditoría de origen que lo registran.
Defina el periodo de extracción, preferiblemente de tres a seis meses, mediante [Start date] y [End date]. Aplique filtros de empresa u organización solo cuando el campo de origen correspondiente esté disponible. 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 cada marcador entre corchetes de tabla y columna 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 obligatorias. No infiere 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 comportamiento de los duplicados y la gestión de valores nulos. Confirme que cada evento pertenece al ExpenseReportId correcto y que los eventos repetidos se conservan cuando la fuente registra varias apariciones legítimas.
Exporte el resultado como CSV u otro formato tabular compatible con ProcessMind. Incluya los nombres exactos de las columnas obligatorias 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, por lo que no debe esperar que derive las actividades que falten.

Configuración

Destino de la integración: Configure la integración nativa del almacén de Ramp para Snowflake o BigQuery y utilice [Configure based on your system] para la configuración exacta de su cuenta.
Objetos de origen: Utilice los objetos replicados de informes de gastos, transacciones, recibos, aprobaciones, políticas, reembolsos y sincronización contable expuestos en su almacén. Sustituya los marcadores [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 periodo solo después de validar el coste del almacén, la duración de la consulta, el volumen de eventos y los límites de carga de ProcessMind.
Filtrado de fechas: Filtre por la marca de tiempo del evento, no solo por la marca de tiempo de creación del informe, cuando el objetivo sea captar todas las actividades que se producen durante el periodo.
Filtros organizativos: Aplique Company Code, entidad, departamento, programa de tarjetas u otros filtros solo cuando esos campos existan en los datos replicados. Utilice [Company filter] cuando necesite una restricción específica por empresa.
Historial de actividades: Priorice los registros de auditoría inmutables o del historial de estados. Las tablas del estado actual por sí solas pueden no conservar el historial de adjuntos de recibos, envíos, aprobaciones, revisiones, reembolsos o sincronizaciones contables.
Gestión de marcas de tiempo: Estandarice las marcas de tiempo a una única zona horaria y documente si los valores de origen corresponden a UTC o a la hora local. Conserve la precisión de origen cuando esté disponible.
Acceso necesario: Es posible que una persona administradora necesite permisos 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: Restrinja pronto el intervalo de fechas, 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 según las funciones compatibles con el almacén de destino.
Operación incremental: Para cargas recurrentes, utilice una marca de progreso basada en el EventTimestamp máximo procesado más una pequeña ventana de solapamiento. Elimine duplicados solo mediante un identificador de evento de origen verificado, ya que eliminar eventos repetidos puede cambiar el comportamiento del proceso.

a 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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