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Su Template de datos para el proceso de registro a informe: asientos contables

BlackLine

Atributos del proceso de registro a informe: asientos contables(19) Actividades del proceso de registro a informe: asientos contables(12) Guías de extracción(2)

Su Template de datos para el proceso de registro a informe: asientos contables

Este Template ofrece una guía completa para recopilar los datos adecuados y analizar el proceso de registro a informe de asientos contables. Describe los atributos esenciales que debe recopilar, las actividades clave que debe seguir y recomendaciones prácticas para extraer esta información de BlackLine. Utilice este recurso para asegurarse de reunir todos los datos necesarios para un Process Mining eficaz.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que debe seguir
Guía de extracción

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Atributos del proceso de registro a informe: asientos contables

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en el Registro de eventos y analizar en profundidad el proceso de registro a informe de asientos contables.

5 Obligatorio 6 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	Nombre del evento empresarial específico que tuvo lugar en un momento determinado del proceso de asientos contables.
Descripción Este atributo describe un paso o una tarea concreta del ciclo de vida del asiento contable, como 'Journal Entry Created', 'Journal Entry Approved' o 'Journal Entry Posted'. Cada actividad representa un evento distinto del proceso. El análisis de la secuencia de estas actividades permite visualizar y comprender el flujo del proceso. Es fundamental para descubrir variaciones, medir el tiempo entre pasos e identificar ciclos de retrabajo, por ejemplo, cuando se rechaza y se vuelve a enviar un asiento contable. Por qué es importante Define los pasos del proceso, algo esencial para visualizar el mapa del proceso, analizar el flujo e identificar desviaciones o cuellos de botella. Dónde obtenerlo Por lo general, se obtiene de los registros de eventos, los registros de cambios de estado o los registros de auditoría de BlackLine. Puede ser necesario asignar los códigos de estado del sistema a nombres de actividad fáciles de entender. Ejemplos Asiento contable creadoAsiento contable enviadoAsiento contable aprobadoAsiento contable contabilizado
	Hora de inicio EventTime	Fecha y hora exactas en que tuvo lugar una actividad o un evento específico.
Descripción La hora del evento registra la fecha y la hora en que se produjo un evento empresarial. Es la base cronológica del proceso, ya que establece la secuencia y la duración de todas las actividades. Esta marca de tiempo es fundamental para todos los análisis de Process Mining basados en el tiempo. Se utiliza para calcular los tiempos de ciclo, los tiempos de espera y la duración entre actividades. Permite identificar cuellos de botella, analizar el rendimiento a lo largo del tiempo y evaluar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio. Por qué es importante Esta marca de tiempo es la base de todas las métricas de rendimiento, incluidos el tiempo de ciclo y el análisis de Bottleneck, y permite reconstruir cronológicamente el proceso. Dónde obtenerlo Esta información se registra en los campos de marca de tiempo de los registros de eventos o de las transacciones de BlackLine. Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:05:00Z
	ID del asiento contable JournalEntryId	Identificador único de un asiento contable, que sirve como identificador principal del caso para hacer un seguimiento de su ciclo de vida.
Descripción El ID del asiento contable identifica de forma única cada conjunto de transacciones financieras registrado en el libro mayor. Es la clave central que vincula todas las actividades relacionadas, como la creación, la revisión, la aprobación y la contabilización. En Process Mining, este ID es esencial para relacionar todos los eventos de un mismo caso de asiento contable. El análisis del flujo del proceso con este identificador permite reconstruir el recorrido completo, desde el inicio hasta la conciliación final, y analizar en detalle los tiempos de ciclo, los cuellos de botella y las variaciones del proceso. Por qué es importante Es el identificador principal del caso, que permite seguir el ciclo de vida completo de un asiento contable y analizar su rendimiento. Dónde obtenerlo Es una clave principal en las tablas de asientos contables o en las exportaciones de datos de BlackLine. Consulte la documentación de BlackLine para conocer el nombre específico del campo. Ejemplos JE2024-001234JE2024-001235JE2024-001236
	Sistema de origen SourceSystem	Sistema de registro del que se extrajeron los datos del asiento contable.
Descripción Este atributo identifica el sistema de origen de los datos de los eventos. En este caso, suele ser 'BlackLine', aunque también puede incluir datos de un sistema ERP de origen si el proceso comienza allí. Identificar el sistema de origen es importante para la gobernanza de datos y para comprender el contexto del proceso, sobre todo cuando se combinan datos de varios sistemas. También ayuda a resolver problemas de ingesta de datos y a verificar su linaje. Por qué es importante Aporta un contexto esencial sobre el origen de los datos, garantiza su trazabilidad y facilita la gestión de la integración de datos procedentes de distintas plataformas. Dónde obtenerlo Por lo general, es un valor estático que se añade durante la extracción y transformación de los datos para indicar el origen del conjunto de datos. Ejemplos BlackLineSAP S/4HANAOracle NetSuite
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	Fecha y hora de la última actualización o extracción de los datos del sistema de origen.
Descripción Este atributo indica la fecha y la hora de la extracción de datos más reciente. Sirve como referencia para conocer la actualidad de los datos analizados y permite saber si están actualizados. Es un metadato clave para cualquier Dashboard o análisis de Process Mining. Informa sobre la actualidad de las conclusiones y permite saber si la vista incluye las transacciones más recientes. Por qué es importante Ofrece transparencia sobre la actualidad de los datos y permite saber hasta qué fecha llega el análisis del proceso. Dónde obtenerlo La herramienta de extracción de datos o el proceso ETL genera y añade esta marca de tiempo al conjunto de datos durante su ejecución. Ejemplos 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Código de empresa CompanyCode	Identificador único de la entidad jurídica o empresa para la que se crea el asiento contable.
Descripción El código de empresa representa una entidad jurídica específica dentro de un grupo empresarial. Es una unidad organizativa fundamental de la contabilidad financiera, ya que garantiza que las transacciones se registren en la entidad correcta. En Process Mining, el código de empresa es una dimensión útil para filtrar y comparar. Permite analizar el rendimiento del proceso en distintas entidades, identificar cuellos de botella específicos de una región o entidad, detectar variaciones en el cumplimiento y encontrar oportunidades para estandarizar los procesos a escala global. También es compatible con el Dashboard 'Approval To Posting Delay Analysis'. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento y avanzar en la estandarización de los procesos entre distintas entidades jurídicas o unidades de negocio. Dónde obtenerlo Es un campo clave de la cabecera del asiento contable en BlackLine y suele sincronizarse desde el sistema ERP subyacente. Ejemplos 1000US01DE012500
	Estado del asiento contable JournalEntryStatus	Estado actual del asiento contable en su ciclo de vida, por ejemplo, 'In Progress', 'Approved' o 'Posted'.
Descripción Este atributo indica el estado actual de un caso de asiento contable en el momento de extraer los datos. Ofrece una instantánea de la fase del proceso en la que se encuentra el asiento. Aunque Process Mining reconstruye el flujo a partir de las actividades, conocer el estado final resulta útil para filtrar datos y crear Dashboards de resumen. Permite identificar rápidamente los asientos pendientes de aprobación o bloqueados en un estado concreto, algo útil para analizar el trabajo pendiente. Por qué es importante Ofrece una instantánea del estado actual de los asientos, útil para analizar el trabajo pendiente y comprender el trabajo en curso. Dónde obtenerlo Es un campo de estado estándar del asiento contable en BlackLine. Ejemplos En cursoPendiente de aprobaciónAprobadoContabilizadoRechazado
	Importe del asiento contable JournalEntryAmount	Valor monetario total del asiento contable, que suele corresponder a la suma de los débitos.
Descripción Este atributo representa el valor financiero del asiento contable. Permite comprender el impacto financiero de las ineficiencias del proceso, como los retrasos en la contabilización de asientos de importe elevado. El análisis según el valor del asiento permite tener en cuenta su importancia financiera. Por ejemplo, puede priorizar las mejoras de proceso para los asientos de importe elevado, investigar si siguen una ruta de aprobación distinta o determinar si sus tiempos de ciclo son más largos. Así se añade un contexto empresarial clave al flujo del proceso. Por qué es importante Aporta contexto financiero y permite analizar la importancia relativa, por ejemplo, priorizando los asientos de importe elevado o identificando desviaciones del proceso según su valor. Dónde obtenerlo Es un campo calculado o estándar de la cabecera del asiento contable en BlackLine que representa el importe total del débito o del crédito. Ejemplos 15000.00250.75125000.50500.00
	Motivo del rechazo RejectionReason	Motivo indicado por una persona revisora cuando se rechaza un asiento contable.
Descripción Cuando se devuelve un asiento contable para que se corrija, la persona que lo aprueba suele indicar el motivo del rechazo. Este atributo registra ese motivo, que puede ser un código predefinido o texto libre. Es un atributo clave para analizar las causas del retrabajo. Al analizar los motivos de rechazo más frecuentes, una empresa puede identificar problemas sistémicos, como una formación insuficiente, políticas poco claras o problemas con la documentación justificativa. Este atributo es compatible con el Dashboard 'Journal Entry Rejection & Rework Analysis' y ayuda a reducir la tasa general de rechazo. Por qué es importante Es esencial para analizar las causas del retrabajo, ya que ayuda a identificar por qué se rechazan los asientos contables y permite definir mejoras específicas. Dónde obtenerlo Estos datos suelen registrarse en un campo de comentarios o de código de motivo cuando una persona ejecuta la acción 'Reject' en BlackLine. Ejemplos Código de cuenta incorrectoFalta documentación justificativaSupera el límiteAsiento duplicado
	Tipo de asiento contable JournalEntryType	Clasificación del asiento contable, por ejemplo, estándar, recurrente o de reversión.
Descripción El tipo de asiento contable clasifica los asientos según su naturaleza o finalidad. Entre los tipos habituales se encuentran los asientos manuales estándar, los generados automáticamente por el sistema, los recurrentes para las periodificaciones de fin de mes y los de reversión, que se revierten automáticamente en el siguiente período. Este atributo es clave para segmentar y comparar. Permite comparar el rendimiento del proceso, por ejemplo, los tiempos de ciclo o las tasas de rechazo, entre distintos tipos de asientos. Así se puede determinar si algunos tipos presentan más problemas o son menos eficientes que otros y definir mejoras específicas. Por qué es importante Permite segmentar el análisis para saber si los distintos tipos de asientos contables siguen rutas diferentes o presentan características de rendimiento distintas. Dónde obtenerlo Es un campo estándar de la cabecera del asiento contable en BlackLine. Consulte la documentación de BlackLine para conocer el nombre exacto del campo. Ejemplos EstándarRecurrenteDe reversiónPeriodificación
	Usuario UserName	Nombre o ID de la persona usuaria que realizó la actividad.
Descripción Este atributo identifica a la persona responsable de realizar un paso específico del proceso, como enviar, revisar o aprobar un asiento contable. Puede ser un nombre o un ID de usuario único. Analizar las actividades por usuario es esencial para comprender cómo se distribuye la carga de trabajo, evaluar el rendimiento individual e identificar necesidades de formación. Ayuda a responder preguntas como '¿El trabajo se distribuye de manera equitativa en el equipo?' o '¿Qué usuarios tardan más en aprobar?'. También es fundamental para el análisis de cumplimiento y de los registros de auditoría. Por qué es importante Permite analizar la carga de trabajo y comparar el rendimiento de las personas del equipo, además de ayudar a identificar cuellos de botella relacionados con los recursos o necesidades de formación. Dónde obtenerlo Esta información está disponible en los registros de auditoría de BlackLine y suele aparecer en campos como 'User ID' o 'Changed By' asociados a cada evento. Ejemplos j.doea.smithr.joness.patel
	Automatizado IsAutomated	Indicador que señala si un proceso automatizado creó o contabilizó el asiento contable.
Descripción Este atributo booleano distingue entre los asientos contables que las personas crean y procesan manualmente y los que genera el sistema de forma automática, como los asientos recurrentes o los procedentes de integraciones de sistemas. El análisis de este atributo ayuda a evaluar la eficacia de la automatización. Permite comparar directamente los tiempos de ciclo, las tasas de error y los costes de los procesos automatizados y manuales. Esto es clave para justificar nuevas iniciativas de automatización y medir el retorno de la inversión de las existentes. Por qué es importante Permite comparar directamente los procesos manuales y automatizados, algo fundamental para medir el impacto y el retorno de la inversión de las iniciativas de automatización. Dónde obtenerlo Puede obtenerse del 'Journal Entry Type' (por ejemplo, 'Recurring') o del campo 'User' si las contabilizaciones automatizadas utilizan usuarios del sistema, como 'SYSTEM' o 'BATCH'. Ejemplos truefalse
	Cuenta conciliada AccountReconciled	Número de la cuenta del libro mayor que se concilia mediante el asiento contable.
Descripción Este atributo identifica la cuenta específica del plan contable afectada o que se está conciliando. Los asientos contables suelen formar parte del proceso de conciliación de cuentas, y este atributo vincula el asiento con la cuenta correspondiente. Este atributo es compatible directamente con el Dashboard 'Journal Entry Reconciliation Cycle Time'. El análisis del proceso por cuenta permite identificar si las conciliaciones de algunas cuentas tardan sistemáticamente más, lo que puede indicar complejidad o problemas con los datos de esas cuentas. Por qué es importante Vincula el proceso del asiento contable con las cuentas específicas que se concilian y permite analizar de forma precisa los cuellos de botella en la conciliación. Dónde obtenerlo Esta información forma parte de los detalles de las partidas del asiento contable en BlackLine. Si un asiento afecta a varias cuentas, puede ser necesario agregarla al nivel del caso. Ejemplos 101000210500400100550200
	Departamento Department	Departamento de la empresa o centro de coste asociado al asiento contable.
Descripción Este atributo especifica el departamento, el centro de coste o el área funcional que inició el asiento contable o a la que se asignan los costes. Aporta un nivel adicional de contexto organizativo. Analizar el proceso por departamento ayuda a comprender cómo utilizan las distintas áreas de la empresa el proceso de asientos contables. Puede revelar diferencias de eficiencia, cumplimiento o tasas de retrabajo entre departamentos y señalar dónde se necesita más apoyo o una mayor estandarización del proceso. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento del proceso entre distintos departamentos y detectar diferencias y oportunidades de estandarización. Dónde obtenerlo Esta información suele formar parte de los datos de las partidas o de la cabecera del asiento contable en BlackLine y a menudo está vinculada a la cuenta del libro mayor. Ejemplos FinanzasMarketingVentasOperaciones
	Documento adjunto IsDocumentAttached	Indicador que señala si se adjuntó documentación justificativa al asiento contable.
Descripción Este atributo booleano indica si se adjuntaron al asiento contable uno o varios documentos justificativos, como facturas o cálculos. A menudo, este es un requisito previo para la aprobación. Este indicador es clave para el Dashboard 'Journal Entry Documentation Compliance' y el KPI 'Documentation Attachment Rate'. Ayuda a analizar si la falta de documentación suele causar rechazos o retrasos y a aplicar las políticas que exigen adjuntar documentos antes de enviar un asiento a revisión. Por qué es importante Mide directamente el cumplimiento de las políticas de documentación y ayuda a diagnosticar una causa frecuente de retrasos y rechazos en la aprobación. Dónde obtenerlo Probablemente sería un campo derivado, calculado al comprobar si existe un registro de archivo adjunto asociado a JournalEntryId antes de que se produzca la actividad de envío. Ejemplos truefalse
	Es retrabajo IsRework	Indicador calculado que es verdadero si el asiento contable se ha rechazado al menos una vez.
Descripción Este indicador booleano se calcula para identificar los asientos contables que han pasado por un retrabajo. Por lo general, se establece como verdadero si un caso contiene la actividad 'Journal Entry Rejected' seguida de 'Corrected and Resubmitted'. Este atributo simplifica el análisis del retrabajo, ya que permite filtrar fácilmente todos los casos que han sufrido un rechazo. Es fundamental para calcular el KPI 'Journal Entry Rejection Rate' y analizar en detalle el Dashboard 'Journal Entry Rejection & Rework Analysis' para comprender el impacto de los problemas de calidad en los costes y el tiempo. Por qué es importante Identifica fácilmente los casos con retrabajo, simplifica el cálculo de las tasas de rechazo y permite analizar el impacto de los problemas de calidad. Dónde obtenerlo Esta marca se calcula en la herramienta de Process Mining al comprobar la secuencia de actividades de cada caso. Ejemplos truefalse
	Fecha de contabilización PostingDate	Fecha en que el asiento contable se contabiliza oficialmente en el libro mayor.
Descripción La fecha de contabilización es la fecha efectiva de la transacción en los registros financieros. Es una fecha clave para la contabilidad, ya que determina el período fiscal en el que se reconoce la transacción. Aunque la marca de tiempo del evento registra cuándo se produjo la actividad de contabilización, la fecha de contabilización es en sí misma un atributo clave de los datos. Se utiliza en el análisis financiero para comprobar que los asientos se contabilizan en el período correcto y para analizar los retrasos entre la fecha de la transacción, la fecha de aprobación y la fecha de contabilización. Por qué es importante Esta fecha es clave para la precisión de los informes financieros y ayuda a comprobar si los asientos se contabilizan en el período contable correcto. Dónde obtenerlo Es un campo de fecha estándar de la cabecera del asiento contable en BlackLine. Ejemplos 2023-10-312023-11-012023-10-30
	Moneda Currency	Código de moneda del importe especificado en el asiento contable.
Descripción Este atributo especifica la moneda del importe del asiento contable, por ejemplo, USD, EUR o GBP. Es esencial para interpretar correctamente el valor financiero de las transacciones. En las organizaciones multinacionales, el análisis por moneda aporta un contexto útil. Permite filtrar el análisis del proceso por monedas específicas y es un campo necesario en cualquier Dashboard que agregue importes financieros. Por qué es importante Aporta el contexto necesario para interpretar correctamente los importes financieros y permite realizar análisis por moneda. Dónde obtenerlo Es un campo estándar de la cabecera del asiento contable en BlackLine, que suele llamarse 'Document Currency' o algo similar. Ejemplos USDEURGBPJPY
	Retraso entre la aprobación y la contabilización ApprovalToPostingLag	Duración calculada entre la aprobación final y la contabilización efectiva del asiento contable.
Descripción Esta métrica mide el retraso entre la aprobación completa de un asiento contable y su contabilización en el libro mayor. Se calcula como la diferencia de tiempo entre las actividades 'Journal Entry Approved' y 'Journal Entry Posted'. Es un KPI clave para identificar cuellos de botella posteriores a la aprobación, que pueden retrasar considerablemente el cierre financiero. El Dashboard 'Approval To Posting Delay Analysis' utiliza esta métrica para investigar por qué los asientos aprobados no se contabilizan a tiempo y ayudar a agilizar los últimos pasos del proceso. Por qué es importante Mide específicamente la eficiencia posterior a la aprobación y ayuda a identificar y eliminar retrasos que afectan a la rapidez del cierre financiero. Dónde obtenerlo Esta métrica se calcula en la herramienta de Process Mining al determinar la duración entre los eventos 'Journal Entry Approved' y 'Journal Entry Posted' de cada caso. Ejemplos P0DT1H10MP1DT2H0MP0DT0H5M

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades del proceso de registro a informe: asientos contables

Estos son los pasos y los hitos clave que debe registrar en el Registro de eventos para descubrir y analizar con precisión el proceso de los asientos contables.

6 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Asiento contable aprobado	Esta actividad indica que el asiento contable ha superado todos los pasos de revisión y aprobación requeridos. Se registra cuando la última persona autorizada aprueba el asiento y el estado cambia a 'Approved'.
Por qué es importante Este es un hito importante que concluye el proceso de aprobación. El tiempo transcurrido desde 'Journal Entry Submitted' hasta este evento corresponde al 'tiempo de ciclo de aprobación', un KPI clave para medir la eficiencia del flujo de trabajo. Dónde obtenerlo Este evento se infiere a partir de un cambio de estado a 'Approved' en el registro del asiento contable. El historial de auditoría de BlackLine suele registrar el ID de usuario de quien aprueba en última instancia y la fecha y hora de la aprobación. Capturar Se infiere a partir de la fecha y hora en que el estado del asiento contable cambia a 'Approved'. Tipo de evento inferred
	Asiento contable conciliado	Marca el final del ciclo de vida del asiento contable, cuando este se incluye en una conciliación de cuentas finalizada y certificada. En BlackLine, corresponde a la certificación de la conciliación que contiene el asiento.
Por qué es importante Esta actividad marca el punto final del proceso de principio a fin. El tiempo transcurrido entre 'Journal Entry Posted' y 'Reconciled' mide la eficiencia de la conciliación de cuentas durante el cierre financiero. Dónde obtenerlo Este evento se infiere al identificar cuándo cambia a 'Certified' el estado de la conciliación de cuentas que contiene el asiento contable en cuestión, dentro del módulo Account Reconciliation de BlackLine. Capturar Se infiere al vincular el asiento contable con la conciliación de cuentas correspondiente y registrar la fecha de certificación de esta. Tipo de evento inferred
	Asiento contable contabilizado	Representa el momento en que el asiento contable aprobado se registra oficialmente en el libro mayor. En BlackLine suele ser una acción explícita que cambia el estado del asiento a 'Posted'.
Por qué es importante Este es un hito clave que suele considerarse el cierre operativo del proceso. El tiempo transcurrido entre 'Journal Entry Approved' y esta actividad es un indicador importante de la eficiencia posterior a la aprobación. Dónde obtenerlo Por lo general, se infiere a partir de un cambio de estado a 'Posted'. El evento también puede registrarse explícitamente en una tabla del historial de contabilización o en un registro de auditoría, con una fecha y hora de contabilización específicas. Capturar Se infiere a partir de la fecha y hora en que el estado del asiento contable cambia a 'Posted'. También es relevante el campo de fecha de contabilización. Tipo de evento inferred
	Asiento contable creado	Esta actividad marca el inicio de un caso de asiento contable. Se registra cuando un usuario crea un nuevo asiento en BlackLine, lo que genera un ID de asiento contable único y registra la fecha, la hora y el usuario que lo creó.
Por qué es importante Este es el evento de inicio principal del proceso. Analizar el tiempo transcurrido desde esta actividad hasta otras permite conocer el tiempo de ciclo total e identificar demoras al comienzo del flujo de trabajo. Dónde obtenerlo Este evento se registra explícitamente en el módulo de asientos contables de BlackLine. Se obtiene de la fecha, la hora y los datos del usuario asociados a cada ID de asiento contable en la tabla principal de asientos o en su historial de auditoría. Capturar Se obtiene de la fecha y hora de «Create Date» asociadas al registro del asiento contable. Tipo de evento explicit
	Asiento contable enviado	Esta actividad se produce cuando la persona que prepara el asiento lo envía formalmente al flujo de trabajo de revisión y aprobación. Por lo general, se registra como un cambio de estado, por ejemplo, de «En preparación» a «Enviado», junto con la fecha y la hora.
Por qué es importante Esta actividad marca el final de la etapa de preparación y el inicio del ciclo de aprobación. Es un hito clave para medir la duración de ambas etapas. Dónde obtenerlo Probablemente se infiere de un cambio de estado en el registro del asiento contable en BlackLine. La hora del cambio a «Enviado para aprobación» o a un valor similar marca el momento del evento. Capturar Se infiere de la fecha y hora en que el campo de estado del asiento contable se actualiza a «Enviado» o «Pendiente de aprobación». Tipo de evento inferred
	Asiento contable rechazado	Esta actividad marca el rechazo de un asiento contable por parte de una persona revisora o aprobadora. Se registra cuando un usuario selecciona la acción «Rechazar», que actualiza el estado del asiento a «Rechazado» y queda registrada en el registro de auditoría.
Por qué es importante Esta actividad es fundamental para identificar el trabajo repetido, los problemas de calidad y las necesidades de formación. Analizar la frecuencia y los motivos de los rechazos, así como el ciclo de corrección posterior, es clave para mejorar el proceso y reducir los tiempos de ciclo. Dónde obtenerlo Por lo general, se infiere de un cambio de estado a «Rechazado» o «Requiere corrección» en los datos del asiento contable. El historial de BlackLine registra la fecha, la hora y el usuario que realizó el rechazo. Capturar Se infiere de la fecha y hora en que el estado del asiento contable se actualiza a «Rechazado». Tipo de evento inferred
	Aprobación revocada	Esta actividad representa la revocación de una aprobación concedida anteriormente, lo que devuelve el asiento contable a un estado previo. Se identifica por un cambio de estado de 'Approved' a uno anterior, como 'In Preparation'.
Por qué es importante Esta actividad, poco frecuente pero importante, pone de manifiesto excepciones del proceso y posibles problemas detectados después de la aprobación, pero antes de la contabilización. Puede indicar errores en los datos o cambios en las políticas que afectan al asiento. Dónde obtenerlo Este evento se inferiría a partir de un cambio de estado de 'Approved' a un estado editable que no corresponda a un asiento contabilizado. Esta acción quedaría registrada en los registros de auditoría detallados de BlackLine. Capturar Se identifica por un cambio de estado de 'Approved' a uno anterior, como 'In Preparation' o 'Submitted'. Tipo de evento inferred
	Asiento contable revisado	Representa una etapa formal de revisión en un proceso de aprobación de varios niveles, realizada por una persona revisora designada. Por lo general, se registra como un cambio de estado o una entrada específica que indica la acción de la persona revisora.
Por qué es importante En las organizaciones que separan la revisión de la aprobación, esta actividad ayuda a localizar los cuellos de botella en la cadena de aprobación. Muestra cuánto esperan los asientos para la revisión inicial y cuánto para la aprobación final. Dónde obtenerlo En los flujos de trabajo de BlackLine, puede ser un evento explícito en el registro del historial de aprobación o inferirse de un cambio de estado a «Revisado» o «Pendiente de aprobación final». Se registran el usuario y la fecha y hora. Capturar Se infiere de la fecha y hora en que cambia el estado del asiento contable para indicar que se completó la etapa de revisión. Tipo de evento inferred
	Asiento corregido y enviado de nuevo	Se produce después de que se rechaza un asiento contable y la persona que lo preparó realiza las correcciones necesarias y lo vuelve a enviar. Se identifica por un cambio de estado de 'Rejected' a 'Submitted for Approval'.
Por qué es importante Esta actividad permite cuantificar el tiempo y el esfuerzo dedicados al retrabajo. El tiempo transcurrido entre 'Journal Entry Rejected' y este evento representa el tiempo de retrabajo, una métrica clave para el análisis de eficiencia. Dónde obtenerlo Se infiere al observar una secuencia de cambios de estado en los datos de BlackLine, en concreto, el paso de 'Rejected' a 'Submitted' o 'Pending Approval' para el mismo ID de asiento contable. Capturar Se obtiene a partir de un cambio de estado de 'Rejected' a 'Submitted' o 'Pending Approval'. Tipo de evento inferred
	Contabilización verificada	Representa la confirmación de que el asiento contable contabilizado se recibió y registró correctamente en el sistema ERP de destino. Puede tratarse de un intercambio automatizado entre sistemas o de un paso de confirmación manual.
Por qué es importante Esta actividad confirma que el paso de contabilización ha concluido y garantiza la integridad de los datos entre sistemas. El tiempo transcurrido entre 'Posted' y 'Verified' puede revelar problemas de integración o retrasos en la sincronización de los sistemas. Dónde obtenerlo Puede ser un evento explícito de un registro de integración de sistemas o inferirse a partir de un cambio de estado a un valor como 'Posted and Verified'. Si la confirmación es manual, una persona usuaria actualizaría el estado. Capturar Se infiere a partir de una actualización del estado a 'Verified' o de una marca de confirmación recibida del sistema ERP de destino. Tipo de evento inferred
	Documentación justificativa adjunta	Representa la acción de un usuario que adjunta uno o varios documentos justificativos al asiento contable. Este evento suele registrarse en un registro de auditoría o en una tabla de archivos adjuntos vinculada al ID de asiento contable.
Por qué es importante Hacer seguimiento de esta actividad es fundamental para supervisar el cumplimiento y la eficiencia. Permite analizar si la falta de documentación provoca demoras en el proceso de aprobación y sirve para calcular el KPI «Tasa de documentación adjunta». Dónde obtenerlo Por lo general, este evento se registra explícitamente en BlackLine, en un registro de auditoría o de archivos adjuntos. Los datos incluyen el ID de asiento contable, el usuario que adjuntó el archivo y la fecha y hora. Capturar El evento se registra en el registro de auditoría del sistema o en una tabla específica del historial de archivos adjuntos cada vez que se carga un archivo para un asiento contable. Tipo de evento explicit
	Reversión de asiento contable procesada	Esta actividad registra la creación y contabilización de un nuevo asiento contable que revierte otro contabilizado anteriormente. Suele iniciarse cuando se detecta un error después de contabilizar el asiento original.
Por qué es importante Este evento es un indicador claro de problemas en la calidad de los datos de origen. El seguimiento de la tasa de reversiones permite medir la 'tasa de ajustes posteriores a la contabilización' e identificar áreas que necesitan mayor precisión. Dónde obtenerlo A menudo se trata de un evento explícito en el que una persona ejecuta la acción 'Reverse' en BlackLine sobre un asiento contabilizado. El sistema crea un nuevo asiento de reversión, que suele estar vinculado al ID del asiento contable original. Capturar Se registra cuando se anota una acción 'Reverse' o cuando se crea un nuevo asiento con una marca de reversión y un vínculo al ID del asiento original. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de BlackLine

Pasos

Inicie sesión en su instancia de BlackLine con una cuenta de usuario que tenga los permisos necesarios para acceder a los informes financieros.
Vaya al módulo de informes. Normalmente se encuentra en un menú como 'Informes' > 'Informes estándar'.
En la lista de informes estándar disponibles, busque y seleccione 'Informe de asientos contables y servicios' o un informe completo de asientos contables con un nombre similar.
Configure los parámetros del informe. Especifique el 'Intervalo de fechas' que desea extraer, correspondiente al período que quiere analizar. Se recomienda empezar con un período de 3 a 6 meses.
Aplique los filtros necesarios para limitar los datos. Como mínimo, filtre por los 'Códigos de empresa' pertinentes. También puede filtrar por 'Estado del asiento' para incluir todos los estados relevantes, desde la creación hasta la contabilización.
Seleccione todas las columnas disponibles para que el informe incluya los campos necesarios de fecha, usuario y estado para generar el Registro de eventos. Entre los campos clave se encuentran la fecha de creación, la fecha de envío, la fecha de aprobación, la fecha de contabilización y los roles de usuario.
Ejecute el informe directamente en la interfaz de usuario de BlackLine. Cuando termine de generarse, utilice la función 'Exportar' o 'Descargar' para guardar los datos como archivo CSV. Asígnele el nombre 'blackline_report.csv'.
Configure un entorno de Python con la biblioteca pandas instalada. Si aún no la tiene, instálela con el comando: pip install pandas.
Coloque el script de Python proporcionado en el mismo directorio que el archivo 'blackline_report.csv' descargado.
Ejecute el script de Python. Leerá el informe CSV sin procesar, transformará los datos creando una fila distinta para cada actividad de negocio y generará un archivo nuevo llamado 'event_log.csv' con el formato requerido.
Valide el archivo 'event_log.csv' para comprobar la calidad y la integridad de los datos antes de cargarlos.
Cargue el archivo final 'event_log.csv' en ProcessMind para analizarlo.

Configuración

Nombre del informe: Informe de asientos contables y servicios. El nombre exacto puede variar según la configuración de BlackLine.
Intervalo de fechas: Se recomienda extraer entre 3 y 6 meses de datos para el análisis inicial. El filtro de fecha del informe suele aplicarse a la fecha de creación o de contabilización del asiento. Confirme qué campo de fecha se utiliza para filtrar y así asegurarse de extraer el conjunto de datos correcto.
Filtros clave:
- Código de empresa: Especifique siempre los códigos de empresa que desea analizar para limitar el volumen de datos y centrar el análisis.
- Estado del asiento: Seleccione todos los estados (por ejemplo, En preparación, Enviado, Aprobado, Rechazado, Contabilizado) para registrar el proceso completo de principio a fin.
- Tipo de asiento: Si el alcance del análisis lo requiere, filtre por tipos de asiento específicos (por ejemplo, Estándar, Recurrente).
Requisitos previos: La cuenta de usuario que ejecute el informe debe tener permisos para consultar los datos de los asientos contables y ejecutar informes estándar en BlackLine. Normalmente, se requiere un rol como 'Contable' o 'Usuario de informes'.
Consideraciones de rendimiento: La exportación de un conjunto de datos grande, que abarque un período extenso o numerosos códigos de empresa, puede consumir muchos recursos y tardar bastante en generarse en la interfaz de usuario de BlackLine. Si surgen problemas de rendimiento o se agota el tiempo de espera, considere ejecutar el informe en lotes más pequeños.

Consulta de ejemplo python

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the input file name from BlackLine
input_filename = class="hl-string">'blackline_report.csv'
class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the output file for ProcessMind
output_filename = class="hl-string">'event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Column Mapping ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Map the BlackLine report column names to the required event log attribute names.
class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust the keys in this dictionary to match the exact column headers in your CSV export.
column_mapping = {
    class="hl-string">'Journal ID': class="hl-string">'JournalEntryId',
    class="hl-string">'Journal Type': class="hl-string">'JournalEntryType',
    class="hl-string">'Company': class="hl-string">'CompanyCode',
    class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'JournalEntryAmount',
    class="hl-string">'Current Status': class="hl-string">'JournalEntryStatus',
    class="hl-string">'Rejection Reason': class="hl-string">'RejectionReason',
    class="hl-string">'Preparer': class="hl-string">'PreparerUserName',
    class="hl-string">'Submitter': class="hl-string">'SubmitterUserName',
    class="hl-string">'Reviewer': class="hl-string">'ReviewerUserName',
    class="hl-string">'Approver': class="hl-string">'ApproverUserName',
    class="hl-string">'Poster': class="hl-string">'PosterUserName',
    class="hl-string">'Verifier': class="hl-string">'VerifierUserName',
    class="hl-string">'Reverser': class="hl-string">'ReverserUserName',
    class="hl-string">'Reconciler': class="hl-string">'ReconcilerUserName',
    class="hl-string">'Creation Date': class="hl-string">'CreationTimestamp',
    class="hl-string">'Attachment Date': class="hl-string">'AttachmentTimestamp',
    class="hl-string">'Submission Date': class="hl-string">'SubmissionTimestamp',
    class="hl-string">'Review Date': class="hl-string">'ReviewTimestamp',
    class="hl-string">'Rejection Date': class="hl-string">'RejectionTimestamp',
    class="hl-string">'Resubmission Date': class="hl-string">'ResubmissionTimestamp',
    class="hl-string">'Approval Date': class="hl-string">'ApprovalTimestamp',
    class="hl-string">'Rescind Date': class="hl-string">'RescindTimestamp',
    class="hl-string">'Posting Date': class="hl-string">'PostingTimestamp',
    class="hl-string">'Verification Date': class="hl-string">'VerificationTimestamp',
    class="hl-string">'Reversal Date': class="hl-string">'ReversalTimestamp',
    class="hl-string">'Reconciliation Date': class="hl-string">'ReconciliationTimestamp'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Data Loading ---
try:
    df_raw = pd.read_csv(input_filename)
except FileNotFoundError:
    print(fclass="hl-string">"Error: The file {input_filename} was not found. Please ensure it's in the same directory as the script.")
    exit()

class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns based on the mapping
df = df_raw.rename(columns=column_mapping)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all required timestamp columns exist, fill with NaT if not
for col in column_mapping.values():
    if class="hl-string">'Timestamp' in col and col not in df.columns:
        df[col] = pd.NaT

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert date columns to datetime objects, coercing errors to NaT (Not a Time)
date_cols = [col for col in df.columns if class="hl-string">'Timestamp' in col]
for col in date_cols:
    df[col] = pd.to_datetime(df[col], errors=class="hl-string">'coerce')

all_events = []
last_data_update = datetime.datetime.now()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity Extraction ---

class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Journal Entry Created
event_created = df[df[class="hl-string">'CreationTimestamp'].notna()].copy()
event_created[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Created'
event_created[class="hl-string">'EventTime'] = event_created[class="hl-string">'CreationTimestamp']
event_created[class="hl-string">'UserName'] = event_created.get(class="hl-string">'PreparerUserName')
all_events.append(event_created)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Supporting Documentation Attached
if class="hl-string">'AttachmentTimestamp' in df.columns:
    event_attached = df[df[class="hl-string">'AttachmentTimestamp'].notna()].copy()
    event_attached[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Supporting Documentation Attached'
    event_attached[class="hl-string">'EventTime'] = event_attached[class="hl-string">'AttachmentTimestamp']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming the submitter or preparer attached the document
    event_attached[class="hl-string">'UserName'] = event_attached.get(class="hl-string">'SubmitterUserName', event_attached.get(class="hl-string">'PreparerUserName'))
    all_events.append(event_attached)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Journal Entry Submitted
event_submitted = df[df[class="hl-string">'SubmissionTimestamp'].notna()].copy()
event_submitted[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Submitted'
event_submitted[class="hl-string">'EventTime'] = event_submitted[class="hl-string">'SubmissionTimestamp']
event_submitted[class="hl-string">'UserName'] = event_submitted.get(class="hl-string">'SubmitterUserName')
all_events.append(event_submitted)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Journal Entry Reviewed
if class="hl-string">'ReviewTimestamp' in df.columns:
    event_reviewed = df[df[class="hl-string">'ReviewTimestamp'].notna()].copy()
    event_reviewed[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Reviewed'
    event_reviewed[class="hl-string">'EventTime'] = event_reviewed[class="hl-string">'ReviewTimestamp']
    event_reviewed[class="hl-string">'UserName'] = event_reviewed.get(class="hl-string">'ReviewerUserName')
    all_events.append(event_reviewed)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Journal Entry Rejected
if class="hl-string">'RejectionTimestamp' in df.columns:
    event_rejected = df[df[class="hl-string">'RejectionTimestamp'].notna()].copy()
    event_rejected[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Rejected'
    event_rejected[class="hl-string">'EventTime'] = event_rejected[class="hl-string">'RejectionTimestamp']
    event_rejected[class="hl-string">'UserName'] = event_rejected.get(class="hl-string">'ReviewerUserName', event_rejected.get(class="hl-string">'ApproverUserName'))
    all_events.append(event_rejected)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Entry Corrected and Resubmitted
if class="hl-string">'ResubmissionTimestamp' in df.columns:
    event_resubmitted = df[df[class="hl-string">'ResubmissionTimestamp'].notna()].copy()
    event_resubmitted = event_resubmitted[event_resubmitted[class="hl-string">'ResubmissionTimestamp'] > event_resubmitted.get(class="hl-string">'RejectionTimestamp', pd.NaT)]
    event_resubmitted[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Entry Corrected and Resubmitted'
    event_resubmitted[class="hl-string">'EventTime'] = event_resubmitted[class="hl-string">'ResubmissionTimestamp']
    event_resubmitted[class="hl-string">'UserName'] = event_resubmitted.get(class="hl-string">'SubmitterUserName')
    all_events.append(event_resubmitted)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Journal Entry Approved
event_approved = df[df[class="hl-string">'ApprovalTimestamp'].notna()].copy()
event_approved[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Approved'
event_approved[class="hl-string">'EventTime'] = event_approved[class="hl-string">'ApprovalTimestamp']
event_approved[class="hl-string">'UserName'] = event_approved.get(class="hl-string">'ApproverUserName')
all_events.append(event_approved)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Approval Rescinded
if class="hl-string">'RescindTimestamp' in df.columns:
    event_rescinded = df[df[class="hl-string">'RescindTimestamp'].notna()].copy()
    event_rescinded[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Approval Rescinded'
    event_rescinded[class="hl-string">'EventTime'] = event_rescinded[class="hl-string">'RescindTimestamp']
    event_rescinded[class="hl-string">'UserName'] = event_rescinded.get(class="hl-string">'ApproverUserName')
    all_events.append(event_rescinded)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Journal Entry Posted
event_posted = df[df[class="hl-string">'PostingTimestamp'].notna()].copy()
event_posted[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Posted'
event_posted[class="hl-string">'EventTime'] = event_posted[class="hl-string">'PostingTimestamp']
event_posted[class="hl-string">'UserName'] = event_posted.get(class="hl-string">'PosterUserName')
all_events.append(event_posted)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Posting Verified
if class="hl-string">'VerificationTimestamp' in df.columns:
    event_verified = df[df[class="hl-string">'VerificationTimestamp'].notna()].copy()
    event_verified[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Posting Verified'
    event_verified[class="hl-string">'EventTime'] = event_verified[class="hl-string">'VerificationTimestamp']
    event_verified[class="hl-string">'UserName'] = event_verified.get(class="hl-string">'VerifierUserName')
    all_events.append(event_verified)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Journal Entry Reversal Processed
if class="hl-string">'ReversalTimestamp' in df.columns:
    event_reversal = df[df[class="hl-string">'ReversalTimestamp'].notna()].copy()
    event_reversal[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Reversal Processed'
    event_reversal[class="hl-string">'EventTime'] = event_reversal[class="hl-string">'ReversalTimestamp']
    event_reversal[class="hl-string">'UserName'] = event_reversal.get(class="hl-string">'ReverserUserName')
    all_events.append(event_reversal)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Journal Entry Reconciled
if class="hl-string">'ReconciliationTimestamp' in df.columns:
    event_reconciled = df[df[class="hl-string">'ReconciliationTimestamp'].notna()].copy()
    event_reconciled[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Journal Entry Reconciled'
    event_reconciled[class="hl-string">'EventTime'] = event_reconciled[class="hl-string">'ReconciliationTimestamp']
    event_reconciled[class="hl-string">'UserName'] = event_reconciled.get(class="hl-string">'ReconcilerUserName')
    all_events.append(event_reconciled)


class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Final Assembly ---
if all_events:
    event_log = pd.concat(all_events, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add required constant value attributes
    event_log[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'BlackLine'
    event_log[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = last_data_update

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and order columns for the final output
    final_columns = [
        class="hl-string">'JournalEntryId',
        class="hl-string">'ActivityName',
        class="hl-string">'EventTime',
        class="hl-string">'SourceSystem',
        class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'JournalEntryType',
        class="hl-string">'CompanyCode',
        class="hl-string">'JournalEntryAmount',
        class="hl-string">'JournalEntryStatus',
        class="hl-string">'RejectionReason'
    ]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for only the columns that exist in the dataframe to avoid errors
    existing_columns = [col for col in final_columns if col in event_log.columns]
    event_log = event_log[existing_columns]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort the event log
    event_log = event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'JournalEntryId', class="hl-string">'EventTime'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    event_log.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">"Successfully created event log: {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your input file and column mappings.")

Pasos

Requisitos previos y configuración: Asegúrese de tener instalado Python 3.6 o una versión posterior. Instale las bibliotecas necesarias con pip: pip install requests pandas. Solicite al administrador de BlackLine las credenciales de API (Client ID, Client Secret y Refresh Token) y la URL base de BlackLine de su organización.
Configure las variables del script: Abra el script de Python y localice la sección de configuración. Introduzca su Client ID, Client Secret, Refresh Token y la URL base. Defina el período de extracción estableciendo las variables START_DATE y END_DATE con el formato 'YYYY-MM-DD'.
Autenticación: El script comienza llamando a la función get_access_token. Esta función envía sus credenciales al endpoint de autenticación de BlackLine (/api/oauth/token) y obtiene un token de acceso temporal necesario para las solicitudes posteriores a la API.
Obtenga la lista inicial de asientos: El script realiza una solicitud paginada al endpoint /api/v2/journals, filtrada por el intervalo de fechas de creación especificado. Recorre las páginas y recopila los datos principales de todos los asientos contables incluidos en el alcance.
Recupere el historial detallado de eventos: Para cada ID de asiento contable recopilado en el paso anterior, el script realiza dos llamadas adicionales a la API. Primero, consulta el endpoint del historial del asiento (por ejemplo, /api/v2/journals/{id}/history) para obtener un registro de auditoría detallado de los cambios de estado, las aprobaciones y los rechazos. Después, llama al endpoint de archivos adjuntos (por ejemplo, /api/v2/journals/{id}/attachments) para identificar cuándo se añadieron documentos de respaldo.
Transforme los datos en un Registro de eventos: El script procesa las respuestas JSON de la API. Recorre cada asiento y los registros asociados de historial y archivos adjuntos. Asigna los datos sin procesar a un formato estructurado de Registro de eventos y crea una fila distinta para cada una de las 12 actividades requeridas, como 'Asiento contable creado', 'Asiento contable enviado' y 'Asiento contable aprobado'.
Asigne los cambios de estado a las actividades: El script genera las actividades clave interpretando los datos del endpoint del historial. Por ejemplo, un elemento del historial que indique un cambio de estado a 'Enviado' se convierte en la actividad 'Asiento contable enviado'. El script incluye una lógica para asignar distintos tipos de eventos del historial a los nombres de actividad estandarizados que requiere ProcessMind.
Cree los DataFrames: El script utiliza la biblioteca pandas para crear DataFrames. Primero, crea un DataFrame para el evento 'Creado' a partir de la lista principal de asientos. Después, crea otro DataFrame con las demás actividades derivadas de los registros del historial y los archivos adjuntos. Por último, los combina en un único Registro de eventos completo.
Añada metadatos y estandarice las columnas: Tras combinar los datos, el script añade las columnas de metadatos requeridas, como SourceSystem (con el valor fijo 'BlackLine') y LastDataUpdate (con la hora de ejecución del script). También cambia los nombres de las columnas para que coincidan con el esquema requerido; por ejemplo, asigna el campo id de la API a JournalEntryId.
Exporte a CSV: Por último, el script exporta el DataFrame completo del Registro de eventos a un archivo CSV llamado blackline_journal_entry_event_log.csv. El archivo queda con el formato adecuado y listo para cargarse directamente en ProcessMind.

Configuración

Credenciales de API: Debe disponer de un Client ID, un Client Secret y un Refresh Token válidos para la API REST de BlackLine. Guárdelos de forma segura y no los incluya directamente en los scripts de producción.
URL base: El script requiere la URL base específica de la API de BlackLine de su organización, por ejemplo, https://api.blackline.com.
Intervalo de fechas: El script se configura con las variables START_DATE y END_DATE. Para un análisis inicial, se recomienda abarcar los últimos 3 a 6 meses de actividad, a fin de obtener datos suficientes sin generar un conjunto excesivamente grande.
Límite de paginación: La variable LIMIT controla cuántos registros se obtienen en cada llamada a la API. El valor predeterminado suele ser 100. Modificarlo puede afectar al rendimiento, por lo que conviene mantener el valor recomendado, salvo que el soporte de BlackLine indique lo contrario.
Permisos necesarios: El usuario de API asociado a las credenciales debe tener permisos suficientes para leer los asientos contables, su historial y los archivos adjuntos de los códigos de empresa que desea analizar.
Entorno de Python: Para ejecutar el script, se necesita un entorno funcional de Python 3.6 o posterior con las bibliotecas requests y pandas instaladas.

Consulta de ejemplo python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your BlackLine API credentials and base URL
CLIENT_ID = class="hl-string">'[Your Client ID]'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'[Your Client Secret]'
REFRESH_TOKEN = class="hl-string">'[Your Refresh Token]'
BASE_URL = class="hl-string">'[Your BlackLine API Base URL, e.g., https://api.blackline.com]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Extraction Parameters ---
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01' class=class="hl-string">"hl-comment"># Format: YYYY-MM-DD
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31'   class=class="hl-string">"hl-comment"># Format: YYYY-MM-DD
LIMIT = 100 class=class="hl-string">"hl-comment"># Records per page

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with BlackLine to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/oauth/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'refresh_token',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'refresh_token': REFRESH_TOKEN
    }
    response = requests.post(auth_url, data=payload)
    response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

def main():
    class="hl-string">"""Main function to extract, transform, and save journal entry event data."""
    print(class="hl-string">"Starting BlackLine Journal Entry extraction...")
    
    try:
        access_token = get_access_token()
        headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'}
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {e}")
        return

    events = []
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch all journals within the date range
    print(fclass="hl-string">"Fetching journals created between {START_DATE} and {END_DATE}...")
    journals = []
    offset = 0
    while True:
        journals_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/journals"
        params = {
            class="hl-string">'createdStartDate': START_DATE,
            class="hl-string">'createdEndDate': END_DATE,
            class="hl-string">'limit': LIMIT,
            class="hl-string">'offset': offset
        }
        try:
            response = requests.get(journals_url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            journals.extend(data.get(class="hl-string">'data', []))
            if class="hl-string">'nextLink' not in data or not data.get(class="hl-string">'data'):
                break
            offset += LIMIT
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching journals: {e}")
            break

    print(fclass="hl-string">"Found {len(journals)} journals. Now fetching detailed events for each...")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. For each journal, fetch history and attachments
    for journal in journals:
        journal_id = journal.get(class="hl-string">'id')
        if not journal_id:
            continue

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Journal Entry Created ---
        events.append({
            class="hl-string">'JournalEntryId': journal_id,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Journal Entry Created',
            class="hl-string">'EventTime': journal.get(class="hl-string">'createdDate'),
            class="hl-string">'UserName': journal.get(class="hl-string">'createdBy', {}).get(class="hl-string">'username'),
            class="hl-string">'JournalEntryType': journal.get(class="hl-string">'type'),
            class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'JournalEntryAmount': journal.get(class="hl-string">'totalDebit'),
            class="hl-string">'JournalEntryStatus': journal.get(class="hl-string">'status'),
            class="hl-string">'RejectionReason': None
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch history for other activities
        try:
            history_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/journals/{journal_id}/history"
            history_response = requests.get(history_url, headers=headers)
            history_response.raise_for_status()
            history_items = history_response.json().get(class="hl-string">'data', [])
            
            for item in history_items:
                activity_name = None
                rejection_reason = None
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># This mapping requires knowledge of your specific BlackLine history event descriptions
                class=class="hl-string">"hl-comment"># The following are common examples. Adjust them based on your BlackLine configuration.
                event_description = item.get(class="hl-string">'description', class="hl-string">'').lower()
                if class="hl-string">'submitted' in event_description:
                    activity_name = class="hl-string">'Journal Entry Submitted'
                elif class="hl-string">'reviewed' in event_description:
                    activity_name = class="hl-string">'Journal Entry Reviewed'
                elif class="hl-string">'rejected' in event_description:
                    activity_name = class="hl-string">'Journal Entry Rejected'
                    rejection_reason = item.get(class="hl-string">'comment') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming comment contains the reason
                elif class="hl-string">'resubmitted' in event_description:
                    activity_name = class="hl-string">'Entry Corrected and Resubmitted'
                elif class="hl-string">'approved' in event_description and class="hl-string">'final' in event_description: class=class="hl-string">"hl-comment"># Example for final approval
                    activity_name = class="hl-string">'Journal Entry Approved'
                elif class="hl-string">'approval rescinded' in event_description:
                    activity_name = class="hl-string">'Approval Rescinded'
                elif class="hl-string">'posted' in event_description:
                    activity_name = class="hl-string">'Journal Entry Posted'
                elif class="hl-string">'posting verified' in event_description:
                     activity_name = class="hl-string">'Posting Verified'
                
                if activity_name:
                    events.append({
                        class="hl-string">'JournalEntryId': journal_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                        class="hl-string">'EventTime': item.get(class="hl-string">'eventDate'),
                        class="hl-string">'UserName': item.get(class="hl-string">'user', {}).get(class="hl-string">'username'),
                        class="hl-string">'JournalEntryType': journal.get(class="hl-string">'type'),
                        class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
                        class="hl-string">'JournalEntryAmount': journal.get(class="hl-string">'totalDebit'),
                        class="hl-string">'JournalEntryStatus': journal.get(class="hl-string">'status'),
                        class="hl-string">'RejectionReason': rejection_reason
                    })
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Could not fetch history for Journal ID {journal_id}: {e}")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch attachments
        try:
            attachments_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/journals/{journal_id}/attachments"
            attachments_response = requests.get(attachments_url, headers=headers)
            attachments_response.raise_for_status()
            attachments = attachments_response.json().get(class="hl-string">'data', [])
            for attachment in attachments:
                events.append({
                    class="hl-string">'JournalEntryId': journal_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Supporting Documentation Attached',
                    class="hl-string">'EventTime': attachment.get(class="hl-string">'uploadedDate'),
                    class="hl-string">'UserName': attachment.get(class="hl-string">'uploadedBy', {}).get(class="hl-string">'username'),
                    class="hl-string">'JournalEntryType': journal.get(class="hl-string">'type'),
                    class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
                    class="hl-string">'JournalEntryAmount': journal.get(class="hl-string">'totalDebit'),
                    class="hl-string">'JournalEntryStatus': journal.get(class="hl-string">'status'),
                    class="hl-string">'RejectionReason': None
                })
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Could not fetch attachments for Journal ID {journal_id}: {e}")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities based on journal fields (may need customization) ---
        if journal.get(class="hl-string">'isReversed'):
            events.append({
                class="hl-string">'JournalEntryId': journal_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Journal Entry Reversal Processed',
                class="hl-string">'EventTime': journal.get(class="hl-string">'[reversalDate]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for reversal date field
                class="hl-string">'UserName': journal.get(class="hl-string">'[reversalUser]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for user field
                class="hl-string">'JournalEntryType': journal.get(class="hl-string">'type'),
                class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
                class="hl-string">'JournalEntryAmount': journal.get(class="hl-string">'totalDebit'),
                class="hl-string">'JournalEntryStatus': class="hl-string">'Reversed',
                class="hl-string">'RejectionReason': None
            })

        if journal.get(class="hl-string">'reconciliationId'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming this indicates reconciliation
            events.append({
                class="hl-string">'JournalEntryId': journal_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Journal Entry Reconciled',
                class="hl-string">'EventTime': journal.get(class="hl-string">'[reconciliationCertifiedDate]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for certified date
                class="hl-string">'UserName': journal.get(class="hl-string">'[reconciliationCertifier]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for certifier user
                class="hl-string">'JournalEntryType': journal.get(class="hl-string">'type'),
                class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
                class="hl-string">'JournalEntryAmount': journal.get(class="hl-string">'totalDebit'),
                class="hl-string">'JournalEntryStatus': journal.get(class="hl-string">'status'),
                class="hl-string">'RejectionReason': None
            })
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Introduce a small delay to respect API rate limits
        time.sleep(0.1)

    if not events:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your date range and API access.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Create DataFrame and save to CSV
    print(class="hl-string">"Transforming data and saving to CSV...")
    df = pd.DataFrame(events)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add metadata columns
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'BlackLine'
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = last_data_update
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    final_columns = [
        class="hl-string">'JournalEntryId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'UserName', class="hl-string">'JournalEntryType', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'JournalEntryAmount', class="hl-string">'JournalEntryStatus', class="hl-string">'RejectionReason'
    ]
    for col in final_columns:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
            
    df = df[final_columns] class=class="hl-string">"hl-comment"># Order columns

    output_filename = class="hl-string">'blackline_journal_entry_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

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

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