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Votre modèle de données pour la clôture et le rapprochement comptable

Oracle Fusion Financials

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Attributs du processus de clôture et de rapprochement comptable(22) Activités du processus de clôture et de rapprochement comptable(14) Guides d’extraction(1)

Votre modèle de données pour la clôture et le rapprochement comptable

Ce modèle vous guide dans la collecte des données nécessaires à l’analyse de votre processus de clôture et de rapprochement comptable. Il présente les attributs essentiels à recueillir et les principales activités à suivre dans votre journal d’événements. Vous y trouverez également des conseils pratiques pour extraire ces données d’Oracle Fusion Financials et disposer de tout le nécessaire pour commencer votre analyse en Process Mining.

Attributs recommandés à recueillir
Activités clés à suivre
Conseils d’extraction pour Oracle Fusion Financials

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Attributs du processus de clôture et de rapprochement comptable

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre journal d’événements pour analyser en détail le processus de clôture et de rapprochement comptable.

5 Obligatoire 8 Recommandé 9 Facultatif

	Nom	Description
	Activité ActivityName	Nom de la tâche ou de l’événement qui s’est produit au cours du processus de clôture de période.
Description Cet attribut consigne les différentes étapes du flux de travail de clôture de période, telles que « Période du sous-grand livre clôturée », « Rapprochement de compte commencé » ou « États financiers générés ». Chaque activité correspond à une étape importante ou à une action effectuée au cours du processus. L’analyse des activités est au cœur du Process Mining. Elle permet de visualiser la cartographie du processus, de repérer les goulots d’étranglement en mesurant le temps entre les activités et d’étudier les variantes du processus pour comprendre les écarts par rapport à la procédure standard. Pourquoi est-ce important ? Cet attribut définit les étapes du processus. Il est essentiel pour visualiser le flux du processus, repérer les goulots d’étranglement et analyser les écarts. Où trouver ces données Il est généralement dérivé des descriptions de transactions, des changements de statut ou des journaux d’événements de différents modules d’Oracle Fusion Financials, tels que le grand livre, la comptabilité des sous-grands livres et Financial Consolidation and Close. Exemples Période ouvertePériode du sous-grand livre clôturéeRapprochement approuvéÉtats financiers générés
	Heure de début EventTime	Horodatage indiquant le moment où une activité ou un événement donné s’est produit.
Description L’heure de début, ou horodatage de l’événement, indique la date et l’heure exactes auxquelles une activité a été exécutée ou un changement de statut s’est produit. Ces données sont essentielles pour ordonner les événements chronologiquement et calculer les durées. Dans le Process Mining, cet horodatage sert à reconstituer la séquence des événements pour chaque période financière, à calculer la durée des activités et à mesurer le temps de cycle global du processus. Il est indispensable à l’analyse des performances, au repérage des goulots d’étranglement et au suivi du respect des échéances. Pourquoi est-ce important ? Cet horodatage est essentiel pour ordonner les événements, calculer toutes les métriques temporelles, comme le temps de cycle et la durée des activités, et comprendre le déroulement du processus. Où trouver ces données Ces informations figurent généralement dans les champs de date de création, de dernière mise à jour ou de transaction associés aux écritures, aux rapprochements et aux statuts de période dans les différents modules d’Oracle Fusion Financials. Exemples 2023-01-28T09:00:00Z2023-02-01T14:30:15Z2023-02-03T11:21:05Z2023-02-05T17:00:00Z
	Période financière FinancialPeriod	Identifiant unique d’une période de clôture financière, par exemple un mois ou un trimestre donné.
Description La période financière sert d’identifiant principal du cas et regroupe toutes les activités liées à la clôture et au rapprochement des comptes pour le cycle de reporting concerné. Chaque période, par exemple « Jan-2023 » ou « Q1-2024 », correspond à une instance du processus de clôture de fin de période. Dans une analyse de Process Mining, cet attribut permet d’examiner l’ensemble du processus de clôture, du début à la fin. Il sert à calculer le temps de cycle global, à comparer les résultats d’une période à l’autre et à repérer les tendances ou les retards systémiques au fil du temps. Pourquoi est-ce important ? Cet identifiant central relie toutes les activités de clôture associées au sein d’une même instance de processus et permet d’analyser chaque cycle de clôture de bout en bout. Où trouver ces données Il est généralement dérivé du nom ou de l’identifiant de la période dans le module du grand livre. On le trouve souvent dans des tables telles que GL_PERIOD_STATUSES d’Oracle Fusion Financials. Exemples Jan-2023Feb-2023Q1-2024Mar-2024
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage indiquant la dernière actualisation des données depuis le système source.
Description Cet attribut consigne la date et l’heure de la dernière extraction des données d’Oracle Fusion Financials. Il indique le degré d’actualité des données analysées dans l’outil de Process Mining. Les utilisateurs doivent savoir si l’analyse repose sur des données récentes. Cet horodatage les aide à évaluer la fiabilité des Dashboards et des rapports en temps réel, afin que leurs décisions s’appuient sur des informations à jour. Pourquoi est-ce important ? Il renseigne les utilisateurs sur l’actualité des données, un élément essentiel pour prendre des décisions à partir de l’analyse du processus. Où trouver ces données Ce champ de métadonnées est généré et enregistré lors du processus d’ingestion des données. Il consigne l’horodatage de l’extraction. Exemples 2023-03-10T02:00:00Z2023-03-11T02:00:00Z
	Système source SourceSystem	Système à partir duquel les données ont été extraites.
Description Cet attribut identifie le système d’information à l’origine des données d’événements. Pour ce processus, il s’agira toujours d’Oracle Fusion Financials, mais cet attribut peut être utile lorsque les données proviennent de plusieurs systèmes. Dans l’analyse, il précise l’origine des données, un élément important pour leur gouvernance et leur validation, ainsi que pour comprendre l’environnement technologique du processus. Il permet d’attribuer correctement les résultats à l’environnement applicatif concerné. Pourquoi est-ce important ? Cet attribut précise l’origine des données, ce qui est particulièrement utile dans les environnements comportant plusieurs systèmes et contribue à leur gouvernance. Où trouver ces données Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction des données pour en indiquer la source. Exemples Oracle Fusion FinancialsOracle Cloud ERP
	Code société CompanyCode	Identifiant de l’entité juridique ou de la société pour laquelle la clôture de période est effectuée.
Description Le code société, ou identifiant d’entité juridique dans la terminologie Oracle, désigne l’entité concernée par la clôture de période. Une organisation internationale compte généralement plusieurs codes société, chacun associé à son propre processus de clôture. Cet attribut est essentiel pour les analyses comparatives. Il permet à la direction de comparer les performances de clôture des différentes entités juridiques, de repérer celles qui suivent les procédures standard et de localiser les écarts ou les retards. Il sert également de filtre pour examiner une partie précise de l’entreprise. Pourquoi est-ce important ? Il permet de filtrer et de comparer le processus de clôture entre différentes entités juridiques, ce qui est essentiel pour harmoniser les processus à l’échelle mondiale. Où trouver ces données Cet attribut correspond à l’entité juridique ou à la valeur du segment d’équilibrage dans le plan comptable. Il figure dans presque toutes les transactions financières d’Oracle Fusion Financials. Exemples 101210US01DE01
	Date d’achèvement cible TargetCompletionDate	Échéance prévue pour une activité ou pour l’ensemble de la clôture de période.
Description Cet attribut enregistre la date d’achèvement prévue des principales étapes de la clôture, définie dans le calendrier de clôture ou les SLA internes. Elle sert de référence pour mesurer les résultats réels. Cette date est essentielle pour le Dashboard « Respect des échéances de clôture » et le KPI « Taux de clôture dans les délais ». En comparant l’heure réelle d’achèvement (EventTime) à la date cible, le système peut signaler automatiquement les retards et mesurer le respect du calendrier. Il contribue ainsi à maintenir une discipline dans le processus de clôture. Pourquoi est-ce important ? Il permet de mesurer le respect des délais et des échéances, un élément essentiel pour produire les rapports financiers à temps. Où trouver ces données Ces informations sont souvent gérées dans un outil de gestion de clôture ou dans la configuration d’un calendrier de clôture personnalisé dans Oracle Financials. Exemples 2023-01-31T23:59:59Z2023-02-02T17:00:00Z2023-02-28T23:59:59Z
	Heure de fin EndTime	Horodatage indiquant le moment où une activité s’est terminée.
Description L’heure de fin indique la date et l’heure exactes auxquelles une activité s’est achevée. L’heure de début marque son commencement ; l’heure de fin en marque l’achèvement et permet de calculer précisément sa durée. Cet attribut est essentiel pour calculer la durée de traitement de chaque activité. En soustrayant l’heure de début de l’heure de fin, les analystes peuvent repérer les étapes du processus de clôture qui prennent le plus de temps et mettre ainsi en évidence les goulots d’étranglement et les inefficacités. Pourquoi est-ce important ? Il permet de calculer la durée de traitement des activités, une mesure fondamentale pour repérer les goulots d’étranglement et évaluer l’efficacité opérationnelle. Où trouver ces données Comme l’heure de début, cette information figure souvent dans les champs de date de dernière mise à jour ou dans les champs de date d’achèvement des tables de transactions d’Oracle Fusion Financials. Exemples 2023-01-28T09:05:10Z2023-02-01T15:00:00Z2023-02-03T11:45:30Z
	Service Department	Service ou centre de coûts associé à l’activité ou au cas.
Description Cet attribut indique le service, par exemple « Comptabilité générale », « FP&A » ou « Audit interne », chargé de l’activité de clôture de période ou y participant. Il situe le processus dans son contexte organisationnel. L’analyse du processus par service est une méthode efficace. Elle permet de comparer l’efficacité de la clôture entre différentes unités opérationnelles, de comprendre l’incidence des transferts entre services sur les délais et d’analyser la répartition de la charge de travail au sein de chaque service. Pourquoi est-ce important ? Il permet de comparer les processus entre les différentes entités de l’organisation, de repérer les bonnes pratiques et d’harmoniser les procédures. Où trouver ces données Cet attribut peut être déduit du profil de l’utilisateur, du segment du centre de coûts du compte du grand livre ou de la structure organisationnelle de l’entité juridique dans Oracle Fusion Financials. Exemples Comptabilité généraleComptes fournisseursTrésorerieFP&A
	Statut de l’activité ActivityStatus	État d’avancement d’une activité, par exemple « Terminée », « En cours » ou « Échec ».
Description Cet attribut indique le résultat ou l’état actuel d’une tâche précise pendant la clôture de période. Par exemple, l’importation d’une écriture peut être « Réussie » ou « Échec », et un rapprochement peut être « Approuvé » ou « Rejeté ». Ce statut est essentiel pour comprendre les exceptions et les résultats du processus. Il permet aux analystes de repérer les taux d’échec des traitements automatisés, de suivre les boucles de rejet dans les flux de travail d’approbation et de surveiller l’avancement de la clôture en temps réel en distinguant les activités en attente de celles qui sont terminées. Pourquoi est-ce important ? Le suivi du statut permet de repérer les exceptions, les échecs et les boucles de reprise, et ainsi d’évaluer la qualité et la fiabilité du processus. Où trouver ces données Ces informations figurent généralement dans les champs de statut des en-têtes ou des lignes de transaction des modules Oracle Fusion Financials. Exemples TerminéeEn coursApprouvéRejetéErreur
	Type d’écriture comptable JournalEntryType	Catégorie de l’écriture comptable, par exemple « Standard », « Extourne » ou « Ajustement ».
Description Cet attribut classe les écritures comptables selon leur objet. Le type « Ajustement » est particulièrement important, car il signale souvent des corrections ou des reclassements effectués à la suite d’activités de rapprochement. Il est essentiel pour le KPI et le Dashboard « Volume des écritures d’ajustement ». En filtrant les écritures d’ajustement, les organisations peuvent suivre la fréquence des corrections, qui révèle souvent des problèmes en amont dans le traitement des transactions ou dans les règles comptables. Réduire ces ajustements est un objectif important de l’amélioration des processus. Pourquoi est-ce important ? Il permet d’isoler les écritures d’ajustement des écritures courantes et d’analyser précisément les reprises et les corrections effectuées pendant la clôture. Où trouver ces données Ces informations figurent souvent dans les champs JE_CATEGORY et JE_SOURCE de la table GL_JE_HEADERS. Une association peut être nécessaire pour créer un type simplifié. Exemples StandardAjustementReclassementRégularisation
	Type de rapprochement ReconciliationType	Catégorie du rapprochement de compte effectué.
Description Cet attribut classe le type de rapprochement, par exemple bilan, compte de résultat ou rapprochement intragroupe. Les différents types de rapprochement peuvent suivre des flux de travail distincts et présenter des niveaux de complexité et de risque différents. Il sert au Dashboard « Performance des rapprochements par type ». En filtrant les données selon cet attribut, les analystes peuvent comparer les temps de cycle et les volumes des différentes catégories de rapprochement, repérer celles qui sont les plus exposées aux retards ou aux accumulations et déterminer lesquelles nécessitent une amélioration du processus. Pourquoi est-ce important ? Il permet d’analyser le processus de rapprochement de manière ciblée et de repérer les goulots d’étranglement propres à certains types de comptes, comme les comptes à haut risque ou les rapprochements intragroupe. Où trouver ces données Cet attribut peut être déduit du type de compte dans le plan comptable ou des attributs du module Account Reconciliation Cloud Service (ARCS), s’il est utilisé. Exemples BilanCompte de résultatRapprochement bancaireIntragroupe
	Utilisateur responsable ResponsibleUser	Utilisateur ou employé ayant effectué l’activité.
Description Cet attribut identifie l’utilisateur chargé d’exécuter une tâche donnée, par exemple le comptable qui a approuvé un rapprochement ou le contrôleur qui a généré les états financiers. Il est généralement associé à un identifiant utilisateur ou au nom d’un employé. L’analyse de l’utilisateur responsable aide à comprendre la répartition de la charge de travail, à repérer les besoins de formation et à évaluer les performances d’une équipe ou d’une personne. Elle est essentielle pour créer des Dashboards qui suivent l’équilibre de la charge de travail et veillent à une répartition efficace des tâches pendant la période de clôture, souvent très chargée. Pourquoi est-ce important ? Cet attribut est essentiel pour analyser la répartition de la charge de travail et des ressources, et repérer les possibilités d’automatisation ou de formation. Où trouver ces données Ces informations figurent généralement dans les champs « Créé par » ou « Dernière mise à jour par » des enregistrements de transactions d’Oracle Fusion Financials, comme les écritures comptables ou les objets de rapprochement. Exemples john.doejane.smithcontroller_ussarah.jones
	Compte du grand livre GLAccountNumber	Numéro du compte du grand livre faisant l’objet d’un rapprochement ou d’une écriture.
Description Cet attribut indique le numéro précis du compte du grand livre concerné par une activité, comme un rapprochement de compte ou une écriture d’ajustement. Il permet d’analyser les données financières à un niveau détaillé. Il sert à analyser le volume des écritures d’ajustement et la performance des rapprochements pour chaque compte. Vous pouvez ainsi repérer les comptes problématiques qui nécessitent souvent des ajustements ou dont les rapprochements prennent beaucoup de temps, ce qui peut révéler des problèmes dans les sous-processus. Pourquoi est-ce important ? Il fournit une vue détaillée qui permet de repérer les comptes problématiques nécessitant régulièrement des ajustements ou faisant l’objet de rapprochements tardifs. Où trouver ces données Il s’agit d’un champ fondamental dans les tables du grand livre, comme GL_JE_LINES, et d’un élément central de tout processus de rapprochement. Exemples 111001401000625003212001
	Est dans les délais IsOnTime	Indicateur calculé précisant si une activité a été achevée au plus tard à la date cible.
Description Cet attribut booléen compare l’horodatage réel d’achèvement d’une activité (EventTime ou EndTime) à son échéance prévue (TargetCompletionDate). Il prend la valeur vrai si l’activité a été achevée à temps ou en avance, et faux si elle a été achevée en retard. Il fournit une mesure simple et claire du respect du calendrier et sert de base au KPI « Taux de clôture dans les délais ». Il aide à repérer rapidement les goulots d’étranglement à l’origine des dépassements d’échéance et donne aux responsables un indicateur clair pour suivre le respect du calendrier de clôture. Pourquoi est-ce important ? Il fournit une mesure binaire claire du respect du calendrier et facilite le suivi des échéances importantes de clôture. Où trouver ces données Cette valeur est calculée lors de la transformation des données, en comparant EventTime à TargetCompletionDate (EventTime <= TargetCompletionDate). Exemples truefalse
	Est intragroupe IsIntercompanyTransaction	Indicateur précisant si une transaction a lieu entre deux entités juridiques distinctes d’une même entreprise.
Description Cet attribut booléen (vrai/faux) identifie les transactions ou les rapprochements impliquant des entités du même groupe. Ces activités sont souvent plus complexes et davantage exposées aux écarts et aux retards. Cet indicateur est essentiel pour le Dashboard « Flux des rapprochements intragroupe » et le KPI « Taux de rapprochement intragroupe ». Il permet d’isoler et d’analyser ce sous-processus afin de repérer les goulots d’étranglement propres aux transactions entre entités et d’améliorer l’exactitude des états financiers consolidés. Pourquoi est-ce important ? Il isole le processus souvent complexe et problématique de rapprochement intragroupe pour permettre une analyse ciblée et son optimisation. Où trouver ces données Cette information peut être obtenue à partir des modules intragroupe dédiés d’Oracle (AGIS) ou en analysant les écritures comptables dont le segment de code société diffère entre les lignes ou les segments d’équilibrage. Exemples truefalse
	Est une reprise IsRework	Indicateur calculé qui identifie les activités correspondant à une reprise.
Description Cet attribut booléen est déduit du flux du processus et signale les activités qui correspondent à une reprise. Lors d’une clôture de période, une activité « Écriture d’ajustement comptabilisée » survenant après une activité « Rapprochement approuvé » pour le même compte peut, par exemple, indiquer que le rapprochement était insuffisant. Cet attribut sert à mesurer la fréquence et l’incidence des reprises, qui sont une source importante d’inefficacité. En repérant et en analysant les boucles de reprise, les organisations peuvent déterminer les causes profondes des erreurs, comme une formation insuffisante ou des procédures inadaptées, puis prendre des mesures correctives. Pourquoi est-ce important ? Il mesure directement les inefficacités du processus en signalant les activités qui corrigent un travail antérieur, ce qui aide à déterminer les causes profondes des erreurs. Où trouver ces données Cette valeur est calculée en définissant des schémas de reprise dans l’outil de Process Mining, par exemple une séquence « Approbation » suivie de « Correction ». Exemples truefalse
	Grand livre LedgerName	Nom du grand livre auquel appartiennent les transactions et les soldes.
Description Dans Oracle Fusion Financials, un grand livre regroupe les transactions financières selon un plan comptable, un calendrier et une devise. Il peut s’agir du grand livre principal d’une entité juridique ou d’un grand livre secondaire ou de reporting associé à d’autres normes comptables. L’analyse par grand livre est importante pour comprendre les différences de processus liées aux exigences comptables, par exemple entre les normes IFRS et les normes comptables américaines. Elle permet de vérifier que les processus sont conformes et efficaces pour chaque norme de reporting applicable. Pourquoi est-ce important ? Il apporte un contexte comptable essentiel et permet de segmenter l’analyse selon les normes comptables ou les exigences de reporting. Où trouver ces données Cette information est stockée avec les données financières dans les tables principales du grand livre. Elle est souvent référencée par un LEDGER_ID dans des tables telles que GL_JE_HEADERS et GL_BALANCES. Exemples Grand livre principal des États-UnisGrand livre principal du Royaume-UniGrand livre de reporting IFRS
	ID de l’écriture comptable JournalEntryId	Identifiant unique d’une écriture comptable.
Description Cet attribut correspond à l’identifiant unique généré par le système pour une écriture du grand livre. Il est particulièrement utile pour les activités liées à la comptabilisation d’écritures manuelles ou d’ajustement. Il permet de suivre chaque écriture comptable, notamment les écritures d’ajustement, tout au long de son cycle de vie. Cet identifiant aide à calculer le volume des ajustements et à relier les reprises à des écritures financières précises. Pourquoi est-ce important ? Il permet de suivre des écritures financières précises, ce qui est essentiel pour les audits et l’analyse du volume et de la nature des écritures d’ajustement. Où trouver ces données Il s’agit de la clé primaire de la table GL_JE_HEADERS, souvent nommée JE_HEADER_ID. Exemples JE1002345JE1002378JE1002412
	Montant de l’écriture comptable JournalEntryAmount	Montant total au débit ou au crédit de l’écriture comptable.
Description Cet attribut indique la valeur monétaire d’une écriture comptable. Il peut s’agir du montant d’un ajustement, d’une régularisation ou de toute autre écriture financière. L’analyse du montant des écritures d’ajustement permet d’évaluer l’incidence financière des erreurs ou des exceptions liées au processus. Des ajustements importants ou fréquents peuvent signaler des faiblesses significatives des contrôles ou des problèmes à traiter sans délai. Cette analyse permet aussi de tenir compte de l’importance financière des écritures. Pourquoi est-ce important ? Il permet d’évaluer l’incidence financière et l’importance des ajustements, et de distinguer les corrections mineures des retraitements financiers significatifs. Où trouver ces données Cette valeur doit être calculée en additionnant les montants au débit de la table GL_JE_LINES pour une écriture comptable donnée. Exemples 15000.00250.75125000.50
	Pays Country	Pays associé à l’entité juridique ou au code société.
Description Cet attribut indique le pays où l’entité juridique exerce ses activités. Il apporte un contexte géographique au processus de clôture de période. L’analyse du processus par pays peut révéler des écarts liés aux obligations réglementaires locales, aux pratiques commerciales ou aux résultats des centres de services partagés régionaux. Elle permet de comparer les résultats par zone géographique et de comprendre l’incidence des différences régionales sur l’efficacité du processus. Pourquoi est-ce important ? Il permet d’analyser le processus de clôture par zone géographique et de repérer les écarts liés aux réglementations locales ou aux résultats des équipes régionales. Où trouver ces données Cet attribut est généralement déduit de la configuration de l’entité juridique ou de l’unité opérationnelle dans Oracle Fusion Financials. Exemples USAAllemagneJaponBrésil
	Temps de cycle de clôture de période PeriodCloseCycleTime	Durée totale du processus de clôture de période, du début à la fin.
Description Cette métrique calculée au niveau du dossier représente la durée totale de la clôture d’une période financière. Elle correspond à l’horodatage de la dernière activité moins celui de la première activité pour une période financière donnée. Il s’agit d’un indicateur clé de performance (KPI) du processus Record to Report. Il mesure l’efficacité globale du processus de bout en bout et permet de suivre les initiatives visant à accélérer la clôture. Pourquoi est-ce important ? Ce KPI mesure l’efficacité de bout en bout du processus de clôture, un sujet prioritaire pour la direction financière. Où trouver ces données Cette valeur est calculée au niveau du dossier dans l’outil de Process Mining, en soustrayant le StartTime le plus ancien du StartTime le plus récent pour un dossier. Exemples P5D4HP7D12HP4D20H

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités du processus de clôture et de rapprochement comptable

Voici les principales étapes et les jalons à enregistrer dans votre journal d’événements pour découvrir et analyser avec précision votre processus de clôture financière.

6 Recommandé 8 Facultatif

	Activité	Description
	Écriture d’ajustement comptabilisée	Correspond à la comptabilisation d’une écriture manuelle dans le grand livre pour corriger des soldes, enregistrer des charges à payer ou effectuer d’autres ajustements repérés lors du rapprochement. Chaque comptabilisation constitue une transaction distincte consignée dans le système.
Pourquoi est-ce important ? Un volume élevé d’écritures d’ajustement, en particulier après l’approbation des rapprochements, indique des reprises et des problèmes potentiels dans les processus en amont. Le suivi de ces écritures est essentiel pour améliorer la qualité des données. Où trouver ces données Consigné dans les tables GL_JE_HEADERS et GL_JE_LINES. Les écritures d’ajustement peuvent souvent être repérées grâce à leur catégorie ou à leur source, généralement définie sur « Manual » ou « Adjustment ». Données à recueillir Repéré à partir des dates de création et de comptabilisation des écritures de catégorie « Adjustment » pour la période. Type d’événement explicit
	États financiers générés	Cet événement marque la création des principaux états financiers, tels que le compte de résultat, le bilan et le tableau des flux de trésorerie. Il s’agit généralement d’un processus lancé par un utilisateur et exécuté par le système.
Pourquoi est-ce important ? Cette étape importante marque la fin du traitement des données et le début de leur examen et de leur approbation finale. Elle est essentielle pour mesurer le délai d’approbation des états financiers. Où trouver ces données Cet événement peut être déduit de la réussite des tâches de production des rapports financiers ou de l’horodatage de création des rapports publiés dans les outils de reporting d’Oracle Fusion, tels que Financial Reporting Studio ou Narrative Reporting. Données à recueillir Déduit de l’horodatage de fin de la tâche planifiée qui génère le dossier final de rapports. Type d’événement inferred
	Période définitivement clôturée	Marque la clôture définitive et irréversible d’une période comptable dans le grand livre. Une fois cette action effectuée, la période ne peut plus être rouverte et aucune autre modification n’est possible.
Pourquoi est-ce important ? Cette activité marque la fin officielle du cas de clôture de période. Elle fournit l’horodatage final nécessaire pour mesurer le temps de cycle total de la clôture et garantir l’intégrité des données utilisées dans les rapports. Où trouver ces données Il s’agit d’une action explicite qui met à jour le statut de la période dans la table GL_PERIOD_STATUSES et le fait passer à « Permanently Closed ». Le système consigne l’action et son horodatage. Données à recueillir Enregistré à partir du journal des changements de statut d’une période financière dans GL_PERIOD_STATUSES, lorsque le statut passe à « Permanently Closed ». Type d’événement explicit
	Période ouverte	Marque le début officiel du processus de clôture financière pour une période comptable donnée. Il s’agit généralement d’une action explicite effectuée par un utilisateur autorisé dans le module du grand livre afin d’autoriser la comptabilisation des transactions.
Pourquoi est-ce important ? Cette activité marque le début officiel du cas de clôture de période. Elle est essentielle pour mesurer le temps de cycle total de la clôture et repérer les retards au démarrage du processus. Où trouver ces données Cet événement est enregistré dans le module du grand livre lorsque le statut d’une période passe à « Open ». Il figure dans la table GL_PERIOD_STATUSES, qui consigne le statut et l’horodatage de chaque période. Données à recueillir Enregistré à partir du journal des changements de statut d’une période financière dans GL_PERIOD_STATUSES. Type d’événement explicit
	Rapprochement approuvé	Indique qu’un réviseur a officiellement approuvé un rapprochement de compte et en a confirmé l’exactitude et l’exhaustivité. Cette étape importante marque la fin du flux de travail de rapprochement.
Pourquoi est-ce important ? L’approbation marque la fin du cycle de rapprochement d’un compte. C’est une étape importante pour mesurer les performances des rapprochements et poursuivre les étapes de clôture. Où trouver ces données Il s’agit d’un événement explicite et horodaté dans Oracle ARCS, enregistré lorsqu’un réviseur autorisé fait passer le statut d’un rapprochement à « Approved » ou « Closed ». Données à recueillir Enregistré à partir de l’horodatage du changement de statut vers « Approved » dans la piste d’audit du système de rapprochement. Type d’événement explicit
	Rapprochement de compte commencé	Cet événement marque le début du rapprochement d’un compte du grand livre ou d’un groupe de comptes. Il est souvent déduit de la première action effectuée, par exemple l’affectation à un préparateur ou un premier changement de statut.
Pourquoi est-ce important ? Il marque le début d’un sous-processus important, souvent long. Mesurer le temps écoulé entre cet événement et l’approbation permet de calculer les temps de cycle des rapprochements et de repérer les retards. Où trouver ces données Dans Oracle Account Reconciliation Cloud Service (ARCS), cet événement peut être déduit de l’horodatage auquel le statut d’un rapprochement passe à « Open with Preparer » ou à un état initial similaire. Données à recueillir Déduit du premier horodatage associé au rapprochement d’un compte pour la période, lorsque son statut passe de « Pending » ou « New » à un autre état. Type d’événement inferred
	Balance générale générée	Cette activité correspond à la génération du rapport de balance générale pour la période. Il s’agit d’un point de contrôle important pour vérifier que le total des débits est égal à celui des crédits avant de préparer les états financiers définitifs.
Pourquoi est-ce important ? La première génération réussie d’une balance générale constitue une étape importante : elle indique que tous les principaux ajustements sont probablement terminés. Elle précède la phase finale de production des rapports. Où trouver ces données Cet événement peut être déduit de la réussite de la requête concurrente « Trial Balance Report » ou du processus planifié correspondant. Le système consigne l’heure d’exécution de ces tâches. Données à recueillir Déduit de l’horodatage de fin de la tâche de génération du rapport de balance générale dans les journaux du planificateur de processus du système. Type d’événement inferred
	Écritures comptables importées	Cette activité correspond à l’importation dans le grand livre des transactions récapitulatives des sous-grands livres et d’autres données externes. Elle regroupe les données financières en vue de leur rapprochement et de leur ajustement.
Pourquoi est-ce important ? Le suivi de la fin des importations de données est essentiel pour comprendre les délais de collecte. Il marque le moment où le grand livre contient les données brutes nécessaires à la poursuite de la clôture. Où trouver ces données Cet événement peut être repéré en vérifiant la réussite des processus d’importation des écritures dans les tables GL_JE_BATCHES et GL_IMPORT_REFERENCES, en filtrant selon la période comptable concernée. Données à recueillir Repéré à partir de la date de création des lots d’écritures dont la source indique une importation depuis un sous-grand livre ou un système externe. Type d’événement explicit
	États financiers examinés	Correspond à la fin de l’examen des états financiers générés par la direction. Cet examen est souvent manuel ; son enregistrement peut devoir être déduit d’activités connexes dans le système ou de saisies manuelles.
Pourquoi est-ce important ? Le cycle d’examen représente souvent une part importante de la dernière étape de la clôture. Son suivi permet de repérer les retards dans l’examen par la direction et de raccourcir le calendrier global de production des rapports. Où trouver ces données Cet événement est difficile à enregistrer directement. Il peut être déduit de l’horodatage d’un changement de statut du rapport dans un outil de reporting narratif ou d’une tâche d’approbation explicite dans un outil de flux de travail. Données à recueillir Il peut être nécessaire de déduire cet événement d’autres événements système, comme la fin d’une tâche d’approbation dans un flux de travail BPM, ou de le saisir manuellement. Type d’événement inferred
	Période définie sur « Closed »	Il s’agit d’une étape finale, mais réversible, qui consiste à faire passer le statut de la période du grand livre à « Closed ». Aucune nouvelle écriture ne peut alors être comptabilisée pour cette période, sauf si elle est rouverte.
Pourquoi est-ce important ? Cette activité marque la fin opérationnelle de la clôture de la période comptable, sans toutefois constituer l’étape finale irréversible. Elle représente une étape importante pour la conformité et le contrôle. Où trouver ces données Il s’agit d’un changement de statut explicite consigné dans la table GL_PERIOD_STATUSES, qui enregistre l’utilisateur, l’horodatage et le nouveau statut « Closed » de la période. Données à recueillir Enregistré à partir du journal des changements de statut d’une période financière dans GL_PERIOD_STATUSES, lorsque le statut passe à « Closed ». Type d’événement explicit
	Période du sous-grand livre clôturée	Indique la clôture des grands livres auxiliaires, tels que les comptes fournisseurs, les comptes clients et les immobilisations, pour la période. Cette action empêche la comptabilisation de nouvelles transactions dans les sous-grands livres et constitue un préalable à la clôture du grand livre.
Pourquoi est-ce important ? Les retards de clôture des sous-grands livres constituent un goulot d’étranglement fréquent qui retarde directement le démarrage de la clôture du grand livre. Le suivi de cette activité permet de repérer rapidement l’origine des retards. Où trouver ces données Enregistré à partir des changements de statut de la période comptable de chaque sous-grand livre dans Oracle Fusion Financials. Les changements de statut sont généralement consignés avec un horodatage pour chaque module de sous-grand livre. Données à recueillir Déduit des tables de statut des périodes des sous-grands livres, qui indiquent le statut « Closed » pour une application donnée, par exemple les comptes fournisseurs ou les comptes clients. Type d’événement explicit
	Processus de consolidation exécuté	Correspond à l’exécution des routines de consolidation qui regroupent les données financières de plusieurs filiales ou unités opérationnelles dans un jeu unique d’états financiers pour la société mère. Il s’agit d’un processus distinct, consigné dans le système.
Pourquoi est-ce important ? Dans les organisations composées de plusieurs entités, la consolidation est une étape complexe et importante. Le suivi de son exécution et de sa durée est essentiel pour comprendre le calendrier de clôture à l’échelle de l’entreprise. Où trouver ces données Dans Oracle Financial Consolidation and Close Cloud (FCCS), l’exécution des règles et des processus de consolidation est consignée avec les horodatages de début et de fin. Ces données peuvent être extraites du planificateur de tâches. Données à recueillir Enregistré à partir des journaux d’exécution de la tâche de consolidation ou de la règle métier dans le module FCCS. Type d’événement explicit
	Rapprochement intersociétés terminé	Indique que le rapprochement des transactions entre différentes entités juridiques d’une même organisation est terminé. Cette activité de rapprochement spécifique garantit que les soldes intersociétés s’annulent.
Pourquoi est-ce important ? Les rapprochements intersociétés sont souvent une source de retards et de complexité lors de la clôture. En mesurer la durée permet d’optimiser une étape essentielle du chemin critique des états financiers consolidés. Où trouver ces données Cet événement peut être enregistré dans le module Intercompany Transaction ou dans ARCS lorsque les rapprochements intersociétés de la période atteignent le statut « Reconciled » ou « Closed ». Données à recueillir Déduit de l’horodatage auquel le statut des lots de rapprochements intersociétés de la période indique qu’ils sont terminés. Type d’événement inferred
	Rapprochement soumis pour examen	Cette activité marque le transfert du rapprochement de la personne qui l’a préparé à celle qui doit l’examiner et l’approuver. Il s’agit généralement d’un changement de statut explicite dans l’outil de rapprochement.
Pourquoi est-ce important ? Ce transfert peut entraîner une attente ou créer un goulot d’étranglement. L’analyse du temps écoulé entre la soumission et l’approbation met en évidence les retards du cycle d’examen et peut guider la répartition des ressources. Où trouver ces données Enregistré dans Oracle ARCS lorsque le statut d’un rapprochement passe de « Preparation » à « Pending Review » ou « Submitted ». Ce changement de statut est horodaté. Données à recueillir Basé sur l’horodatage du changement de statut vers « Pending Approval » ou un statut équivalent dans le système de rapprochement. Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment extraire vos données d’Oracle Fusion Financials

Étapes

Prérequis et configuration : Vérifiez que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé. Installez les bibliothèques nécessaires avec pip : pip install requests pandas. Récupérez l’URL de base Oracle Fusion (par exemple, https://[your-fusion-instance].oraclecloud.com) et des identifiants API sécurisés pour un compte disposant de rôles tels que « Financial Analyst » et « General Ledger Manager », avec les droits d’accès aux données appropriés.
Configurez le script : Copiez le script Python fourni dans un fichier, par exemple extract_r2r.py. Remplacez les valeurs fictives de BASE_URL, USERNAME et PASSWORD par les informations de votre environnement Oracle Fusion.
Définissez les paramètres d’extraction : Modifiez les variables START_DATE et END_DATE du script pour définir la période d’extraction. Il est recommandé de commencer par une période plus courte, par exemple trois mois, afin de maîtriser le volume de données.
Exécutez le script : Lancez le script depuis votre terminal avec la commande python extract_r2r.py. Il s’authentifiera auprès de l’API REST Oracle Fusion et commencera à récupérer les données pour chaque activité définie.
Suivez l’exécution : Le script affiche dans la console des messages de progression pendant la récupération des données pour chaque type d’activité. L’opération peut prendre beaucoup de temps selon la période et le volume de données. Repérez les éventuels messages d’erreur signalant un échec d’authentification ou un problème d’API.
Récupération des données et pagination : Le script gère automatiquement la pagination en appelant les points de terminaison de l’API jusqu’à la récupération de tous les enregistrements de la période indiquée. Il collecte les données des 14 activités requises.
Transformation et regroupement : Pour chaque enregistrement récupéré via l’API, le script convertit les champs JSON au format normalisé attendu, en les associant aux colonnes requises du journal d’événements, telles que FinancialPeriod, ActivityName et EventTime. Toutes les activités sont regroupées dans une même structure de données.
Ajoutez les colonnes de métadonnées : Une fois toutes les données récupérées et transformées, le script ajoute les colonnes SourceSystem et LastDataUpdate pour préciser leur origine et suivre leur fraîcheur.
Exportez le journal d’événements : Le jeu de données final regroupé est exporté dans un fichier CSV nommé oracle_fusion_r2r_event_log.csv, dans le même répertoire que le script.
Vérifiez et importez le fichier : Ouvrez le fichier CSV généré dans un tableur pour vérifier que les données sont complètes et exactes. Avant de l’importer dans ProcessMind, assurez-vous que toutes les colonnes sont présentes et renseignées comme prévu.

Configuration

Authentification : Le script utilise l’authentification de base. Pour renforcer la sécurité en production, il est vivement recommandé de le modifier afin d’utiliser OAuth 2.0, ce qui nécessite de configurer une application confidentielle dans Oracle Identity Cloud Service.
Points de terminaison de l’API : Le script utilise principalement les ressources de l’API REST Financials, notamment glPeriods pour les statuts de période et journalBatches pour les détails des écritures comptables. Pour les activités qui ne sont pas couvertes par les points de terminaison REST standard, comme la génération de rapports, il interroge l’historique des tâches Enterprise Scheduler Service (ESS).
Période : Les paramètres START_DATE et END_DATE du script définissent la période d’extraction. Pour une première analyse, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin de maîtriser le volume de données et la durée d’exécution du script.
Filtrage : Le script inclut des paramètres « q » dans les requêtes API pour filtrer les données selon lastUpdateDate. Vous pouvez ajouter d’autres filtres pour réduire le périmètre, par exemple un filtre sur un LedgerId précis pour cibler une seule société ou entité juridique.
Pagination : Le paramètre limit des appels API est défini sur 500 enregistrements par requête afin d’optimiser les performances et d’éviter les délais d’expiration. Le script parcourt automatiquement les pages pour récupérer l’ensemble des données.
Prérequis : Vous devez avoir accès à un environnement Oracle Fusion Financials. Le compte utilisé pour l’extraction doit disposer des rôles de sécurité et des privilèges nécessaires pour lire les données General Ledger via les API REST.

Exemple de requête python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle Fusion instance details
BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-fusion-instance].oraclecloud.com"
USERNAME = os.environ.get(class="hl-string">"FUSION_USER", class="hl-string">"your_username")
PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">"FUSION_PASSWORD", class="hl-string">"your_password")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Generic API Fetch Function ---
def fetch_data(endpoint, q_filter, fields):
    all_items = []
    offset = 0
    limit = 500
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/vnd.oracle.adf.resourceitem+json'
    }
    
    while True:
        params = {
            class="hl-string">'q': q_filter,
            class="hl-string">'fields': fields,
            class="hl-string">'limit': limit,
            class="hl-string">'offset': offset,
            class="hl-string">'onlyData': class="hl-string">'true'
        }
        try:
            response = requests.get(url, auth=(USERNAME, PASSWORD), headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_items.extend(items)
            
            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            offset += limit
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_items

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    event_log = []
    now_utc = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'
    date_filter = fclass="hl-string">"lastUpdateDate between '{START_DATE}T00:00:00.000Z' and '{END_DATE}T23:59:59.999Z'"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Period Opened, Closed, Permanently Closed
    print(class="hl-string">"Fetching Period Status changes...")
    period_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/glPeriods', date_filter, class="hl-string">"periodName,periodStatus,lastUpdateDate,lastUpdatedBy,ledgerName,ledgerId")
    for p in period_data:
        activity_map = {
            class="hl-string">'OPEN': class="hl-string">'Period Opened',
            class="hl-string">'CLOSED': class="hl-string">'Period Set to \'Closed\class="hl-string">'',
            class="hl-string">'PERMANENTLY_CLOSED': class="hl-string">'Period Permanently Closed'
        }
        activity_name = activity_map.get(p.get(class="hl-string">'periodStatus'))
        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'FinancialPeriod': p.get(class="hl-string">'periodName'),
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'EndTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'ResponsibleUser': p.get(class="hl-string">'lastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'CompanyCode': p.get(class="hl-string">'ledgerId'),
                class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
                class="hl-string">'JournalEntryType': None,
                class="hl-string">'ReconciliationType': None,
                class="hl-string">'Department': None,
                class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Subledger Period Closed
    print(class="hl-string">"Fetching Subledger Period Close status...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is inferred from the GL period's closingStatus property.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A status of class="hl-string">'C' (Closed) or class="hl-string">'W' (Close pending) in sub-fields often indicates subledger closure.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For a more direct approach, specific subledger period APIs would be needed.
    subledger_period_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/glPeriods', date_filter, class="hl-string">"periodName,closingStatus,lastUpdateDate,lastUpdatedBy,ledgerName,ledgerId")
    for p in subledger_period_data:
        if p.get(class="hl-string">'closingStatus') in [class="hl-string">'C', class="hl-string">'W']:
            event_log.append({
                class="hl-string">'FinancialPeriod': p.get(class="hl-string">'periodName'),
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Subledger Period Closed',
                class="hl-string">'EventTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'EndTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'ResponsibleUser': p.get(class="hl-string">'lastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'CompanyCode': p.get(class="hl-string">'ledgerId'),
                class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
                class="hl-string">'JournalEntryType': None,
                class="hl-string">'ReconciliationType': None,
                class="hl-string">'Department': None,
                class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Journal Entries Imported & 8. Adjusting Journal Entry Posted
    print(class="hl-string">"Fetching Journal Entries...")
    journal_filter = fclass="hl-string">"actualFlag='A' and postedDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"
    journal_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/journalBatches', journal_filter, class="hl-string">"journalBatchName,postedDate,createdBy,jeSource,jeCategory,periodName,ledgerId")
    for j in journal_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Imported journals often come from specific sources like class="hl-string">'Payables', class="hl-string">'Receivables', etc.
        if j.get(class="hl-string">'jeSource') not in [class="hl-string">'Manual']:
            activity_name = class="hl-string">'Journal Entries Imported'
            entry_type = class="hl-string">'Imported'
        else:
            activity_name = class="hl-string">'Adjusting Journal Entry Posted'
            entry_type = class="hl-string">'Adjusting'
        event_log.append({
            class="hl-string">'FinancialPeriod': j.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'EventTime': j.get(class="hl-string">'postedDate'),
            class="hl-string">'EndTime': j.get(class="hl-string">'postedDate'),
            class="hl-string">'ResponsibleUser': j.get(class="hl-string">'createdBy'),
            class="hl-string">'CompanyCode': j.get(class="hl-string">'ledgerId'),
            class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
            class="hl-string">'JournalEntryType': entry_type,
            class="hl-string">'ReconciliationType': None,
            class="hl-string">'Department': None,
            class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4, 5, 6, 7. Reconciliation Activities (Placeholder - requires ARCS or equivalent module)
    print(class="hl-string">"Fetching Reconciliation activities (Placeholder)...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These activities are typically in Oracle ARCS. The endpoint below is a professional placeholder.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You would need to use the ARCS REST API if you have that module.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example endpoint: /armRestApi/v1/reconciliations

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9, 10, 11. Report Generation and Consolidation (via ESS Jobs)
    print(class="hl-string">"Fetching ESS Job history for reports and consolidation...")
    ess_filter = fclass="hl-string">"(jobDefinitionName like '%TrialBalance%' or jobDefinitionName like '%Consolidation%' or jobDefinitionName like '%FinancialStatement%') and lastUpdateDate between '{START_DATE}T00:00:00.000Z' and '{END_DATE}T23:59:59.999Z'"
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: The ESS job history endpoint is often accessed via SOAP APIs or specific REST resources.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The below is a representation of what such a query might look like.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A common method is a BI Publisher report on ESS tables, exposed as a REST service.
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Financial Statements Reviewed
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is often a manual step and may not be logged in a standard way. It could be a specific ESS job
    class=class="hl-string">"hl-comment"># status change, a custom object, or inferred from a subsequent action.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Final Data Processing ---
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified criteria.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Oracle Fusion Financials'
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = now_utc

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder and fill missing columns
    final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'EndTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'ReconciliationType', class="hl-string">'ActivityStatus', class="hl-string">'JournalEntryType', class="hl-string">'TargetCompletionDate', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']
    for col in final_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    df = df[final_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by time
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'EventTime']).reset_index(drop=True)

    df.to_csv(class="hl-string">'oracle_fusion_r2r_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to oracle_fusion_r2r_event_log.csv")

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

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