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Il Suo Template dei dati dei crediti commerciali

Microsoft Dynamics 365

Attributi dei crediti verso clienti (21) Attività dei crediti verso clienti (15) Guide all'estrazione (2)

Il Suo Template dei dati dei crediti commerciali

Questo Template offre un quadro completo per mappare il processo invoice-to-cash in Microsoft Dynamics 365. Descrive i campi dati e le tappe fondamentali necessari per creare un Event Log di alta qualità per il Process Mining. Seguendo questa struttura, Lei può ottenere una visibilità approfondita sui ritardi nei pagamenti e ottimizzare i Workflow di recupero crediti.

Campi dati essenziali per l'analisi della contabilità
Tappe standard del processo per il monitoraggio
Indicazioni tecniche per l'estrazione da Microsoft Dynamics 365

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi dei crediti verso clienti

Questi sono i campi dati consigliati da includere nel Suo Event Log, per un’analisi completa delle prestazioni dei crediti verso clienti.

5 Obbligatorio 8 Consigliato 8 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Attività Activity	L'evento o l'attività specifica eseguita sulla fattura.
Descrizione Questo attributo descrive il passaggio che si verifica nel processo, come Invoice Posted, Payment Received o Dispute Opened. In Microsoft Dynamics 365, questi valori derivano spesso dal tipo di transazione (TransType) o dalla tabella specifica in cui il record viene registrato, ad esempio CustSettlement per i pagamenti. Questo attributo è essenziale per visualizzare la process map. Perché è importante Definisce i nodi della process map e consente di analizzare il flusso del processo e individuare le varianti. Dove reperirlo Derivato dall'enumerazione TransType o dal contesto della tabella (CustTrans, CustSettlement ecc.) Esempi Fattura contabilizzataPagamento ricevutoSollecito di pagamento inviatoNota interessi registrata
	Indicazione temporale dell'evento EventTimestamp	La data e l'ora esatte in cui si è verificata l'attività.
Descrizione Questo attributo registra il momento preciso in cui un evento è stato inserito nel sistema. Viene utilizzato per calcolare la durata tra le attività, determinare i tempi di attraversamento del processo e ordinare gli eventi in sequenza. In D365, si tratta in genere di CreatedDateTime o TransDate combinato con una componente oraria. Perché è importante Le indicazioni temporali sono fondamentali per calcolare tutti i KPI basati sul tempo, come Invoice Cycle Time e Dispatch Lead Time. Dove reperirlo In genere i campi CreatedDateTime o TransDate nelle diverse tabelle Esempi 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T14:45:22Z2023-11-01T09:00:00Z
	Numero fattura InvoiceNumber	L'identificativo univoco del documento di fattura finanziaria.
Descrizione L'Invoice Number è la chiave primaria per monitorare il ciclo di vita di un credito commerciale in Microsoft Dynamics 365. Collega in un unico caso l'ordine di vendita iniziale, la fattura contabilizzata, i pagamenti successivi e tutte le attività di recupero crediti. Nell'analisi, questo attributo funge da identificativo del caso per ricostruire il flusso di processo end-to-end. Perché è importante È l'unità fondamentale di analisi per Accounts Receivable e consente al motore di Process Mining di raggruppare eventi distinti in un caso coerente. Dove reperirlo CustInvoiceJour.InvoiceId o CustTrans.Invoice Esempi INV-2023-001CIV-88921US-004321DE-99120
	Sistema di origine SourceSystem	Il nome del sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Questo attributo identifica il sistema di riferimento dei dati, che in questo contesto è Microsoft Dynamics 365. È utile quando si combinano dati provenienti da più istanze ERP o da strumenti esterni per il recupero crediti in un'unica vista. Consente agli analisti di filtrare o segmentare i processi in base all'ambiente di origine. Perché è importante Garantisce la provenienza e la tracciabilità dei dati, soprattutto in architetture multi-sistema. Dove reperirlo Codificato durante l'estrazione o derivato dalla stringa di connessione Esempi D365 F&O ProdD365 FinanceDynamics AX 2012
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	L'indicazione temporale dell'estrazione o dell'aggiornamento dei dati.
Descrizione Questo attributo indica quando i dati sono stati acquisiti l'ultima volta da Microsoft Dynamics 365. Aiuta gli utenti a comprendere l'aggiornamento dell'analisi e l'attendibilità dei KPI. In genere viene generato dallo strumento di estrazione al momento dell'interrogazione. Perché è importante Fornisce il contesto sulla latenza dei dati e aiuta gli utenti a considerare aggiornate le Dashboard. Dove reperirlo Generato dallo script ETL / di estrazione Esempi 2023-11-05T00:00:00Z2023-11-05T12:00:00Z
	Codice società CompanyCode	L'identificativo dell'entità giuridica all'interno di D365.
Descrizione Questo attributo rappresenta il DataAreaId in D365, che corrisponde all'entità giuridica o alla società in cui si è verificata la transazione. È essenziale per filtrare i dati nelle implementazioni multi-società e garantisce che i numeri di fattura, che possono coincidere tra società diverse, vengano trattati come distinti. Perché è importante Fondamentale per garantire l'univocità negli ambienti multi-entità e per le analisi regionali. Dove reperirlo Campo DataAreaId in tutte le tabelle Esempi USMFDEMFGBSI
	Conto cliente CustomerAccount	L'identificativo univoco o il numero di conto del cliente.
Descrizione Il Customer Account identifica l'entità specifica a cui viene emessa la fattura. In D365 corrisponde al campo AccountNum. Raggruppare i dati in base a questo attributo consente di analizzare i comportamenti di pagamento, la frequenza delle contestazioni e i tempi di contabilizzazione dei diversi clienti. Perché è importante Essenziale per identificare i clienti ad alto rischio e segmentare le prestazioni per cliente. Dove reperirlo CustInvoiceJour.InvoiceAccount o CustTrans.AccountNum Esempi US-001DE-550CUST-9921
	Data di scadenza DueDate	La data entro la quale si prevede di ricevere il pagamento.
Descrizione La Data di scadenza rappresenta il termine per il pagamento definito dalle condizioni di pagamento. Viene confrontata con la data effettiva del pagamento per determinare la puntualità dei pagamenti e calcolare i giorni di esposizione commerciale (DSO). È un campo standard del record della transazione cliente. Perché è importante Fondamentale per calcolare il tasso di pagamento puntuale e analizzare le fatture scadute. Dove reperirlo CustTrans.DueDate Esempi 2023-11-302023-12-15
	È automatizzato IsAutomated	Indicatore che segnala se l'attività è stata eseguita da un account di sistema.
Descrizione Questo attributo determina se una specifica fase è stata eseguita da un utente o da un processo batch automatizzato. Viene calcolato confrontando l'attributo User con un elenco di account di sistema noti, ad esempio "Workflow" e "Batch". Supporta il KPI del tasso di compensazione manuale. Perché è importante Fondamentale per identificare le opportunità di automazione e misurare i livelli attuali di automazione. Dove reperirlo Derivato dalla logica del campo User Esempi truefalse
	Gruppo cliente CustomerGroup	La classificazione o il segmento di appartenenza del cliente.
Descrizione Questo attributo suddivide i clienti in gruppi logici, come Wholesale, Retail o Intercompany. Viene utilizzato per effettuare analisi comparative, ad esempio per verificare se determinati segmenti presentano cicli di pagamento più lunghi o tassi di contestazione più elevati. In D365 corrisponde al campo CustGroup. Perché è importante Consente di confrontare le prestazioni del processo tra diversi segmenti di mercato. Dove reperirlo CustTable.CustGroup Esempi Vendita all'ingrossoVendita al dettaglioInfragruppoEsportazione
	Importo fattura InvoiceAmount	Il valore monetario totale della fattura.
Descrizione Questo attributo rappresenta il valore finanziario del documento di fatturazione. Viene utilizzato per calcolare l'esposizione totale nei crediti verso clienti e per stabilire la priorità delle attività di recupero degli importi elevati. Questo campo si trova generalmente nella tabella del giornale delle fatture. Perché è importante Fondamentale per analizzare l'impatto finanziario e identificare i colli di bottiglia di valore elevato. Dove reperirlo CustInvoiceJour.InvoiceAmount Esempi 1500.00250.5010000.00
	Unità aziendale BusinessUnit	L'unità operativa o la divisione responsabile della fattura.
Descrizione Questo attributo segmenta i dati in base alla struttura organizzativa interna, ad esempio Divisione Elettronica o Divisione Servizi. In D365 corrisponde spesso a una dimensione finanziaria collegata alla transazione. Supporta la Dashboard dei tempi di emissione delle fatture consentendo il confronto tra le diverse unità. Perché è importante Consente di effettuare benchmark interni per individuare le divisioni più efficienti. Dove reperirlo Dimensioni finanziarie (DefaultDimension) in CustInvoiceJour Esempi BU-001Vendite-NordServizi-Globali
	Utente User	L'ID utente della persona o dell'account di sistema che ha eseguito l'attività.
Descrizione Questo attributo identifica chi ha eseguito la specifica fase del processo, ricavando il dato dai campi CreatedBy o ModifiedBy. Supporta l'analisi dell'utilizzo delle risorse, l'identificazione delle esigenze formative e la distinzione tra attività automatizzate di sistema e interventi manuali degli utenti. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni delle risorse e calcolare il tasso di automazione. Dove reperirlo Campo CreatedBy nelle tabelle delle transazioni Esempi AmministrazioneJSmithWorkflowAgentBSmith
	Condizioni di pagamento PaymentTerms	Il codice che definisce il piano di pagamento concordato.
Descrizione Questo attributo contiene il codice che stabilisce quando deve essere effettuato il pagamento, ad esempio Net30 o Net60. Viene utilizzato per analizzare se i clienti rispettano le condizioni specifiche loro applicate e per verificare che la Data di scadenza sia stata calcolata correttamente. Perché è importante Fornisce il contesto per la Data di scadenza e aiuta a individuare condizioni troppo permissive o troppo rigide. Dove reperirlo CustInvoiceJour.Payment o CustTable.PaymTermId Esempi Net30Net45CODEOM
	Data di scadenza dello sconto di cassa CashDiscountDate	La data fino alla quale è valido lo sconto per il pagamento anticipato.
Descrizione Questo attributo indica il termine entro il quale il cliente può beneficiare dello sconto per il pagamento anticipato. Viene confrontato con la data del pagamento per calcolare il KPI del tasso di sconti non usufruiti e analizzare l'efficacia degli incentivi allo sconto. Perché è importante Essenziale per la Dashboard di ottimizzazione degli sconti per pagamento anticipato. Dove reperirlo CustTrans.CashDisc o calcolato da CashDiscCode Esempi 2023-11-102023-11-15
	È compensata IsCleared	Indicatore che segnala se la fattura è stata completamente saldata.
Descrizione Questo attributo booleano indica se il saldo della fattura è stato azzerato tramite pagamento o stralcio. Consente di filtrare rapidamente le pratiche aperte e chiuse per calcolare il tempo medio del ciclo della fattura. Perché è importante Distingue tra pratiche attive e storiche. Dove reperirlo Derivato dalla presenza della data CustTrans.Closed Esempi truefalse
	È una nota di credito IsCreditMemo	Indicatore che segnala se il documento è una nota di credito.
Descrizione Questo attributo booleano identifica se la transazione rappresenta una nota di credito emessa al cliente. Viene utilizzato per calcolare il tasso di emissione delle note di credito ed escludere le fatture standard dall'analisi delle rilavorazioni. Perché è importante Supporta direttamente la Dashboard delle note di credito e della frequenza delle rilavorazioni. Dove reperirlo Derivato da CustInvoiceJour.InvoiceAmount < 0 o TransType Esempi truefalse
	Giorni di ritardo DaysOverdue	Il numero di giorni di ritardo del pagamento rispetto alla data di scadenza.
Descrizione Questa metrica calcola la differenza tra la data del pagamento e la data di scadenza. I valori positivi indicano pagamenti in ritardo, mentre quelli negativi indicano pagamenti anticipati. Offre una visione dettagliata delle prestazioni di pagamento, oltre i semplici indicatori booleani. Perché è importante Arricchisce l'analisi del KPI del tasso di pagamento puntuale. Dove reperirlo Calcolato: PaymentDate - DueDate Esempi 50-230
	ID ordine di vendita SalesOrderId	Il numero di riferimento dell'ordine di vendita associato alla fattura.
Descrizione Questo attributo collega la fattura all'ordine di vendita di origine. Consente di effettuare analisi trasversali tra processi se sono disponibili i dati del processo Order-to-Cash e aiuta a individuare le cause a monte dei problemi di fatturazione. Perché è importante Collega il processo di fatturazione al processo di vendita. Dove reperirlo CustInvoiceJour.SalesId Esempi SO-10022SO-55912
	Motivo della contestazione DisputeReason	Il codice motivo assegnato quando una pratica è oggetto di contestazione.
Descrizione Questo attributo registra il motivo categoriale per cui una fattura è stata contestata, ad esempio "Errore di prezzo" o "Merce danneggiata". È fondamentale per la Dashboard del ciclo di vita della risoluzione delle contestazioni, poiché consente di individuare le cause alla radice dei ritardi nei pagamenti. Perché è importante Consente di analizzare le cause alla radice del KPI del tempo di risoluzione delle contestazioni. Dove reperirlo CustTrans.ReasonRefRecId o tabella correlata delle pratiche di recupero crediti Esempi DiscrepanzaPrezzoMerceDanneggiataPOMancanteQualitàServizio
	Valuta Currency	Il codice valuta della transazione di fatturazione.
Descrizione Questo attributo specifica la valuta in cui è stata emessa la fattura, ad esempio USD o EUR. È importante per normalizzare i valori finanziari quando è necessaria un'analisi globale tra regioni diverse. Perché è importante Necessario per comprendere la distribuzione dei valori nei sistemi multi-valuta. Dove reperirlo CustInvoiceJour.CurrencyCode Esempi USDEURGBPJPY

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività dei crediti verso clienti

Questi sono i passaggi e le tappe fondamentali del processo da acquisire nel Suo Event Log, per individuare con precisione il flusso di regolamento dei pagamenti.

8 Consigliato 7 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Caso di contestazione aperto	La creazione di un caso nel modulo Case Management collegato alla fattura, che segnala una contestazione del cliente. Blocca i normali Workflow di recupero crediti.
Perché è importante Le contestazioni sono una delle principali cause dei pagamenti tardivi. Monitorarle consente di individuare problemi di qualità nei processi a monte, come la definizione dei prezzi o l'evasione degli ordini. Dove reperirlo Tabella CaseDetailBase, in cui Category è associato a Collections/AR e RefRecId collega il contesto della fattura. Acquisizione Registrato quando la transazione X viene eseguita in Case Management Tipo di evento explicit
	Fattura contabilizzata	La registrazione iniziale della fattura nel libro mastro finanziario. Questa attività registra la creazione dell'obbligazione finanziaria nella tabella CustInvoiceJour.
Perché è importante Segna l'inizio ufficiale del ciclo di vita di Accounts Receivable e l'avvio del conteggio dei termini di pagamento. È essenziale per calcolare i giorni medi di incasso dei crediti commerciali (DSO). Dove reperirlo Tabella CustInvoiceJour. Il campo CreatedDateTime o InvoiceDate funge da indicazione temporale. Acquisizione Registrato quando la transazione viene contabilizzata in CustInvoiceJour Tipo di evento explicit
	Fattura contabilizzata e chiusa	La modifica finale dello stato, in cui il saldo della fattura diventa zero e la transazione viene contrassegnata come 'Closed' nel sistema.
Perché è importante La conclusione effettiva dell'istanza di processo. Viene utilizzata per calcolare il Cycle Time complessivo. Dove reperirlo Campo CustTrans.Closed (data). Questa data viene valorizzata quando la somma dei saldi corrisponde all'importo della fattura. Acquisizione Deducibile dal campo data CustTrans.Closed Tipo di evento inferred
	Fattura inviata	L'evento in cui la fattura viene inviata al cliente tramite e-mail, stampa o EDI. Spesso viene dedotto dall'incremento del conteggio 'Printed' o dai log di gestione della stampa.
Perché è importante I ritardi tra la contabilizzazione e l'invio riducono direttamente il periodo effettivo concesso al cliente per il pagamento, generando la percezione di pagamenti tardivi. Dove reperirlo Deducibile dalla modifica di CustInvoiceJour.PrintedOriginals da 0 a 1 oppure monitorato tramite la tabella PrintJobHeader, se la registrazione è abilitata. Acquisizione Confrontare il campo di stato prima e dopo oppure il log PrintJobHeader Tipo di evento inferred
	Nota di credito emessa	La contabilizzazione di una nota di credito che compensa l'importo della fattura originale. Spesso è il risultato di una contestazione risolta o di un reso.
Perché è importante Una frequenza elevata indica dispersione di ricavi e problemi di qualità nei processi a monte. Si distingue dal pagamento perché rappresenta un saldo non monetario. Dove reperirlo Tabella CustTrans con Type impostato su 'Credit Note' oppure CustInvoiceJour con un InvoiceAmount negativo. Acquisizione Registrato quando la transazione viene contabilizzata in CustTrans Tipo di evento explicit
	Pagamento completo ricevuto	La contabilizzazione di una transazione di pagamento che copre il saldo residuo della fattura. È l'evento di entrata di cassa.
Perché è importante L'evento di successo più importante. Viene utilizzato per calcolare il tasso di pagamento puntuale e l'efficacia delle condizioni di sconto. Dove reperirlo Tabella CustTrans con Type 'Payment', collegata tramite CustSettlement alla fattura, che porta il saldo a zero. Acquisizione Registrato quando la transazione viene contabilizzata in CustTrans e saldata Tipo di evento explicit
	Pagamento parziale contabilizzato	La registrazione di un pagamento che non copre interamente il saldo aperto della fattura. Spesso attiva un saldo residuo da recuperare.
Perché è importante Distingue i comportamenti di pagamento rateale dai saldi completi. È importante per l'accuratezza delle previsioni di flusso di cassa. Dove reperirlo Tabella CustSettlement che collega un Payment (CustTrans) alla Invoice (CustTrans), dove SettlementAmount < InvoiceAmount. Acquisizione Registrato quando la transazione X viene eseguita in CustSettlement Tipo di evento explicit
	Sollecito di pagamento inviato	Registra l'emissione di una lettera formale di recupero crediti al cliente. Il dato viene acquisito dal Collection Letter Journal.
Perché è importante Indica l'avvio delle attività di recupero crediti. L'analisi della frequenza aiuta a ottimizzare la strategia di sollecito e a ridurre i costi amministrativi. Dove reperirlo Tabella CustCollectionLetterJour. Registra la data in cui il codice della lettera è stato contabilizzato per la specifica transazione della fattura. Acquisizione Registrato quando la transazione viene contabilizzata in CustCollectionLetterJour Tipo di evento explicit
	Contestazione in esame	Indica che il caso di contestazione è passato da 'Opened' allo stato 'In Process'. Rappresenta il tempo di lavoro del team incaricato della risoluzione.
Perché è importante I colli di bottiglia in questa fase aumentano il Cash Conversion Cycle. Separano il tempo di attesa dal tempo effettivo di risoluzione. Dove reperirlo Deducibile dalle modifiche al campo CaseDetailBase.Status o dalle registrazioni nella tabella CaseLog corrispondenti all'avanzamento dello stato. Acquisizione Confrontare il campo di stato prima e dopo in CaseDetailBase Tipo di evento inferred
	Contestazione risolta	La chiusura del caso di contestazione, che consente alla fattura di procedere verso il pagamento o l'emissione di un credito. Segna la fine del sottoprocesso di gestione dell'eccezione.
Perché è importante La differenza temporale tra l'apertura e la risoluzione è un KPI fondamentale per l'efficienza amministrativa. Dove reperirlo Tabella CaseDetailBase, in cui Status passa a Closed/Resolved. Acquisizione Confrontare il campo di stato prima e dopo in CaseDetailBase Tipo di evento inferred
	Data di scadenza superata	Una milestone calcolata che indica che la data corrente ha superato la data di scadenza della fattura mentre questa è ancora aperta. Contrassegna la fattura come scaduta.
Perché è importante È fondamentale per l'analisi dell'anzianità e per l'attivazione dei Workflow di recupero crediti. Separa il processo di fatturazione ordinaria dalla gestione del recupero crediti. Dove reperirlo Calcolato confrontando CustInvoiceJour.DueDate con l'ora corrente della simulazione o con l'indicazione temporale del pagamento. Acquisizione Derivare dal confronto tra il campo DueDate e l'ora corrente Tipo di evento calculated
	Estratto conto bancario abbinato	L'evento di riconciliazione in cui il pagamento registrato in Accounts Receivable viene abbinato a una riga dell'estratto conto bancario importato.
Perché è importante Convalida che i fondi siano effettivamente presenti in banca. I ritardi in questa fase indicano inefficienze nei processi Cash and Bank Management. Dove reperirlo Stato di abbinamento di BankReconciliationLine o BankAccountTrans. Richiede il modulo Advanced Bank Reconciliation. Acquisizione Registrato quando la transazione viene abbinata in Bank Reconciliation Tipo di evento explicit
	Nota di interessi generata	La creazione di una nota di interessi per pagamenti scaduti. Rappresenta una penalità finanziaria applicata al conto del cliente.
Perché è importante Indica una grave morosità. L'analisi aiuta a determinare se le penalità accelerano effettivamente il pagamento o danneggiano il rapporto con il cliente. Dove reperirlo Tabella CustInterestJour. Questa tabella registra le note di interessi generate per specifiche transazioni dei clienti. Acquisizione Registrato quando la transazione viene contabilizzata in CustInterestJour Tipo di evento explicit
	Pagamento stornato a perdita	L'azione di dichiarare la fattura inesigibile e rimuovere il saldo tramite un giornale di write-off. Rappresenta una perdita finanziaria.
Perché è importante Stato finale dei processi di recupero crediti non riusciti. È essenziale per analizzare il rapporto dei crediti inesigibili e l'efficacia della politica creditizia. Dove reperirlo Tabella CustTrans con Type impostato su 'WriteOff' oppure GeneralJournalEntry contrassegnato specificamente con codici causale di write-off. Acquisizione Registrato quando la transazione viene contabilizzata con tipo WriteOff Tipo di evento explicit
	Promessa di pagamento ricevuta	Un impegno specifico registrato da un addetto al recupero crediti, con cui il cliente dichiara che pagherà entro una determinata data. Acquisito dal modulo Collections Management.
Perché è importante Misura l'efficacia delle chiamate di recupero crediti. Confrontare questa data con il pagamento effettivo rivela l'affidabilità delle promesse dei clienti. Dove reperirlo Tabella CustPromiseToPay. Collegata alla transazione del cliente tramite TransRecId. Acquisizione Registrato quando viene creato il record in CustPromiseToPay Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all'estrazione

Come ottenere i Suoi dati da Microsoft Dynamics 365

Passaggi

Configuri le risorse Azure: esegua il provisioning di un database Azure SQL da utilizzare come destinazione Bring Your Own Database (BYOD). Verifichi che la stringa di connessione includa credenziali con autorizzazioni di lettura e scrittura.
Configuri Data Management in D365: acceda a System Administration > Workspaces > Data Management. Faccia clic sul riquadro 'Configure Entity Export to Database'. Inserisca la stringa di connessione del passaggio precedente per registrare il database esterno.
Selezioni le entità necessarie: crei un nuovo Export Project nell'area di lavoro Data Management. Aggiunga al progetto le seguenti entità standard: CustInvoiceJournalHeaderEntity, CustTransactionEntity, CustSettlementEntity, CustCollectionLetterJournalHeaderEntity, CaseDetailEntity, CaseAssociationEntity, CustInterestJournalEntity, BankAccountTransEntity e CustPromiseToPayEntity.
Mappi l'origine alla destinazione: verifichi che tutti i campi siano mappati correttamente, assicurandosi in particolare di includere i campi RecId e CreatedDateTime, fondamentali per la sequenza degli eventi.
Esegua l'esportazione iniziale: avvii manualmente il processo di esportazione (tipo di processo: Export) per caricare tutti i dati storici nel database Azure SQL. Controlli il riepilogo dell'esecuzione per verificare che tutti i record siano stati trasferiti correttamente.
Pianifichi gli aggiornamenti incrementali: configuri un processo dati ricorrente per eseguire periodicamente il progetto di esportazione, ad esempio ogni 4 ore o ogni notte, utilizzando 'Incremental push' per aggiornare solo i record modificati.
Si connetta ad Azure SQL: utilizzi SQL Server Management Studio (SSMS) o uno strumento analogo per connettersi al database Azure SQL BYOD.
Esegua lo script di trasformazione: esegua lo script SQL riportato nella sezione Query sulle tabelle BYOD. Lo script unifica le diverse tabelle in un'unica struttura di Event Log.
Verifichi ed estragga i dati: controlli la coerenza dell'output, come descritto nei passaggi di convalida. Esporti il set di risultati in un file CSV o Parquet da importare in ProcessMind.

Configurazione

Metodo di esportazione: Bring Your Own Database (BYOD) o Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS).
Strategia di aggiornamento: Full push per il caricamento iniziale, Incremental push per gli aggiornamenti ricorrenti, così da ridurre l'impatto sulle prestazioni.
Entità necessarie: CustInvoiceJournalHeaderEntity (fatture), CustSettlementEntity (pagamenti/compensazioni), CustCollectionLetterJournalHeaderEntity (solleciti), CaseDetailEntity (controversie), BankAccountTransEntity (abbinamento bancario).
Filtro per società: applichi filtri alla colonna 'DataAreaId' se l'analisi deve essere limitata a specifiche entità giuridiche.
Intervallo di date: finestra mobile consigliata di 12 mesi, basata su 'InvoiceDate' o 'TransDate'.
Rilevamento delle modifiche: deve essere abilitato sulle tabelle SQL in D365 affinché l'esportazione incrementale funzioni in modo efficiente.

a Query di esempio sql

/* SQL Transformation Script for D365 BYOD Tables */
/* Target: Azure SQL Database containing exported entities */

WITH InvoiceBasics AS (
    SELECT 
        InvoiceNumber AS InvoiceId,
        InvoiceDate,
        DueDate,
        InvoiceAccount AS CustomerAccount,
        SalesId,
        DataAreaId AS CompanyCode,
        InvoiceAmount,
        Currency
    FROM dbo.CustInvoiceJournalHeaderEntity
    WHERE InvoiceDate >= DATEADD(month, -12, GETDATE())
)

/* 1. Invoice Posted */
SELECT 
    T1.InvoiceId AS InvoiceNumber,
    'Invoice Posted' AS Activity,
    CAST(T1.InvoiceDate AS DATETIME) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL AS CustomerGroup,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL AS [User],
    NULL AS BusinessUnit,
    T1.CompanyCode,
    1 AS IsAutomated
FROM InvoiceBasics T1

UNION ALL

/* 2. Invoice Dispatched (Inferred from Document Date as Proxy if Print Log unavailable) */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Invoice Dispatched' AS Activity,
    DATEADD(minute, 5, CAST(T1.InvoiceDate AS DATETIME)) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    1
FROM InvoiceBasics T1

UNION ALL

/* 3. Due Date Passed (Synthetic Event) */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Due Date Passed' AS Activity,
    CAST(T1.DueDate AS DATETIME) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    1
FROM InvoiceBasics T1
WHERE GETDATE() > T1.DueDate

UNION ALL

/* 4. Payment Reminder Sent */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Payment Reminder Sent' AS Activity,
    CL.JournalDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CL.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustCollectionLetterJournalHeaderEntity CL
JOIN dbo.CustCollectionLetterLineEntity CLL ON CL.JournalNumber = CLL.JournalNumber AND CL.DataAreaId = CLL.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CLL.InvoiceId = Inv.InvoiceId AND CLL.DataAreaId = Inv.CompanyCode

UNION ALL

/* 5. Promise to Pay Received */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Promise to Pay Received' AS Activity,
    PTP.PromiseDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustPromiseToPayEntity PTP
JOIN InvoiceBasics Inv ON PTP.Invoice = Inv.InvoiceId AND PTP.DataAreaId = Inv.CompanyCode

UNION ALL

/* 6. Dispute Case Opened */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Case Opened' AS Activity,
    CD.CreatedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId /* Logic assumes linking via Invoice Number or manual mapping might be needed depending on RefTableId */
WHERE CA.RefEntityName = 'CustInvoiceTable'

UNION ALL

/* 7. Dispute Under Review */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Under Review' AS Activity,
    CD.ModifiedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.ModifiedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId
WHERE CD.Status = 'InProcess'

UNION ALL

/* 8. Dispute Resolved */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Resolved' AS Activity,
    CD.ClosedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.ModifiedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId
WHERE CD.Status = 'Closed'

UNION ALL

/* 9. Credit Memo Issued */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Credit Memo Issued' AS Activity,
    T1.InvoiceDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustInvoiceJournalHeaderEntity T1
WHERE T1.InvoiceAmount < 0

UNION ALL

/* 10. Interest Note Generated */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Interest Note Generated' AS Activity,
    IJ.InterestDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    IJ.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.CustInterestJournalEntity IJ
JOIN InvoiceBasics Inv ON IJ.AccountDisplayValue = Inv.CustomerAccount AND IJ.DataAreaId = Inv.CompanyCode
/* Note: Direct link to specific Invoice ID is often via CustInterestTrans, requiring an additional join */

UNION ALL

/* 11. Partial Payment Posted */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Partial Payment Posted' AS Activity,
    Sett.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Sett.SettleAmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Sett.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustSettlementEntity Sett
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE ABS(Sett.SettleAmountCur) < ABS(Trans.AmountCur) AND Sett.SettleAmountCur <> 0

UNION ALL

/* 12. Full Payment Received */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Full Payment Received' AS Activity,
    Sett.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Sett.SettleAmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Sett.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustSettlementEntity Sett
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE ABS(Sett.SettleAmountCur) >= ABS(Trans.AmountCur)

UNION ALL

/* 13. Bank Statement Matched */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Bank Statement Matched' AS Activity,
    Bank.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Bank.AmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.BankAccountTransEntity Bank
JOIN dbo.CustSettlementEntity Sett ON Bank.Voucher = Sett.OffsetTransVoucher AND Bank.DataAreaId = Sett.DataAreaId
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId

UNION ALL

/* 14. Payment Written Off */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Payment Written Off' AS Activity,
    Trans.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Trans.AmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Trans.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustTransactionEntity Trans
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE Trans.TransactionType = 'WriteOff'

UNION ALL

/* 15. Invoice Cleared */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Invoice Cleared' AS Activity,
    Trans.ClosedDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.CustTransactionEntity Trans
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE Trans.ClosedDate IS NOT NULL AND Trans.ClosedDate <> '1900-01-01'

Passaggi

Configurazione dei prerequisiti: verifichi che Python 3.x sia installato sul computer di esecuzione. Installi le librerie necessarie con pip: pandas, requests e msal, se utilizza Microsoft Authentication Library, sebbene questo script utilizzi direttamente REST per maggiore semplicità.
Registrazione dell’app Azure: registri un’applicazione in Azure Active Directory (Entra ID) per consentire l’accesso a Dynamics 365. Annoti l’ID client, il segreto client e l’ID tenant. Verifichi che l’app disponga delle autorizzazioni API per Dynamics ERP (OData).
Configuri lo script: apra lo script Python fornito. Aggiorni il dizionario config all’inizio inserendo l’URL D365, l’ID client, il segreto client, l’ID tenant e il codice società di destinazione (dataAreaId).
Definisca l’intervallo di date: modifichi nello script le variabili start_date ed end_date per definire l’intervallo di estrazione. Per i caricamenti incrementali, è consigliabile utilizzare una finestra mobile degli ultimi 90-180 giorni.
Esegua l’estrazione: esegua lo script. Lo script esegue l’autenticazione con Azure AD, recupera un token di accesso e scorre più entità OData, tra cui CustomerInvoices, PaymentJournals e CaseDetails, per recuperare i dati.
Elabori i dati: lo script esegue automaticamente trasformazioni sui dati, come la ridenominazione delle colonne per adattarle allo schema ProcessMind, il calcolo degli eventi 'Scadenza superata' in base alla data di sistema e la distinzione tra pagamenti parziali e completi in base agli importi delle transazioni.
Unisca e ordini i dati: lo script concatena tutti i DataFrame delle attività in un unico Event Log e li ordina per InvoiceNumber ed EventTimestamp.
Esporti i dati: il DataFrame finale viene esportato in un file CSV denominato AR_Event_Log.csv. Verifichi che il file sia stato creato nella directory dello script.
Convalidi i dati: apra il file CSV e controlli che le date siano nel formato ISO (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) e che tutte le colonne richieste siano valorizzate.
Carichi i dati: importi il file CSV generato in ProcessMind utilizzando la procedura guidata standard per il caricamento dei file. Associ InvoiceNumber a ID caso, Attività ad Attività ed EventTimestamp a Timestamp.

Configurazione

Dimensione del batch: lo script utilizza una dimensione di pagina predefinita, spesso pari a 1000 record, controllata dal server. Gestisce automaticamente la paginazione utilizzando la proprietà @odata.nextLink.
Filtri per data: il parametro OData $filter limita il recupero dei dati agli intervalli di date pertinenti, ad esempio InvoiceDate ge 2023-01-01T00:00:00Z. Questo migliora significativamente le prestazioni.
Filtro per società: D365 archivia i dati di più entità giuridiche. Lo script filtra per dataAreaId per garantire l'estrazione dei soli dati relativi all'unità aziendale pertinente.
Autenticazione: utilizza OAuth 2.0 (Client Credentials Flow). È necessario disporre di un Client Secret e di un'App Registration validi.
Selezione delle entità: utilizza entità standard come CustomerInvoices, CustomerPaymentJournalLines e CaseDetail. Se la Sua organizzazione utilizza entità personalizzate, è necessario aggiornare gli endpoint nel dizionario endpoints.
Eventi calcolati: eventi come 'Due Date Passed' vengono calcolati durante l'esecuzione dello script, poiché non generano uno specifico log delle transazioni nel database.

a Query di esempio python

import requests
import pandas as pd
import datetime
from datetime import  timedelta
import json

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
config = {
    class="hl-string">"resource": class="hl-string">"https://[YourOrg].operations.dynamics.com",
    class="hl-string">"tenant_id": class="hl-string">"[Your-Tenant-ID]",
    class="hl-string">"client_id": class="hl-string">"[Your-Client-ID]",
    class="hl-string">"client_secret": class="hl-string">"[Your-Client-Secret]",
    class="hl-string">"company_code": class="hl-string">"USMF",  class=class="hl-string">"hl-comment"># Example Company Code
    class="hl-string">"start_date": class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_token(config):
    token_url = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{config['tenant_id']}/oauth2/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': config[class="hl-string">'client_id'],
        class="hl-string">'client_secret': config[class="hl-string">'client_secret'],
        class="hl-string">'resource': config[class="hl-string">'resource']
    }
    response = requests.post(token_url, data=payload)
    if response.status_code == 200:
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    else:
        raise Exception(fclass="hl-string">"Auth Failed: {response.text}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ODATA FETCHER ===
def get_odata_data(token, entity_url, filter_str):
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'}
    results = []
    next_link = fclass="hl-string">"{config['resource']}/data/{entity_url}?$filter={filter_str}&$format=json"
    
    while next_link:
        print(fclass="hl-string">"Fetching: {next_link}")
        try:
            res = requests.get(next_link, headers=headers)
            if res.status_code != 200:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {res.text}")
                break
            data = res.json()
            results.extend(data.get(class="hl-string">'value', []))
            next_link = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink', None)
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Exception: {e}")
            break
    return pd.DataFrame(results)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def main():
    token = get_token(config)
    all_events = []
    company_filter = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{config['company_code']}'"
    date_filter = fclass="hl-string">"InvoiceDate ge {config['start_date']}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. INVOICE BASIC EVENTS (Posted, Dispatched, Credit Memo, Cleared)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerInvoices (or SalesInvoiceHeaders)
    print(class="hl-string">"Processing Invoices...")
    df_inv = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerInvoices", fclass="hl-string">"{company_filter} and {date_filter}")
    
    if not df_inv.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Posted
        posted = df_inv.copy()
        posted[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Posted'
        posted[class="hl-string">'EventTimestamp'] = posted[class="hl-string">'InvoiceDate']
        all_events.append(posted)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Dispatched (Assumed same day as posted if not tracked separately)
        dispatched = df_inv.copy()
        dispatched[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Dispatched'
        dispatched[class="hl-string">'EventTimestamp'] = dispatched[class="hl-string">'InvoiceDate']  class=class="hl-string">"hl-comment"># Often inferred
        all_events.append(dispatched)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Credit Memo Issued
        credit_memos = df_inv[df_inv[class="hl-string">'InvoiceAmount'] < 0].copy()
        credit_memos[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Credit Memo Issued'
        credit_memos[class="hl-string">'EventTimestamp'] = credit_memos[class="hl-string">'InvoiceDate']
        all_events.append(credit_memos)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Cleared (Closed)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: ClosedDate might need to be cast to datetime
        cleared = df_inv[df_inv[class="hl-string">'ClosedDate'].notnull()].copy()
        if not cleared.empty:
            cleared[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Cleared'
            cleared[class="hl-string">'EventTimestamp'] = cleared[class="hl-string">'ClosedDate']
            all_events.append(cleared)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If not closed, and DueDate < Now
        now = datetime.datetime.now()
        overdue = df_inv[(df_inv[class="hl-string">'ClosedDate'].isnull())].copy()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert DueDate to datetime objects for comparison
        overdue[class="hl-string">'DueDate_DT'] = pd.to_datetime(overdue[class="hl-string">'DueDate'])
        overdue = overdue[overdue[class="hl-string">'DueDate_DT'] < now]
        if not overdue.empty:
            overdue[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Due Date Passed'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp is the day it became overdue
            overdue[class="hl-string">'EventTimestamp'] = overdue[class="hl-string">'DueDate'] 
            all_events.append(overdue)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. PAYMENTS (Partial, Full, WriteOff)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerPaymentJournalLines
    print(class="hl-string">"Processing Payments...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Filter by TransDate usually
    df_pay = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerPaymentJournalLines", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    
    if not df_pay.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Partial vs Full Payment
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic requires comparing payment amount to invoice balance. simplified here based on Amount
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming we join with invoices later, strictly classifying based on available fields
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume a field class="hl-string">'PaymentStatus' or we treat all as Partial unless marked Settled
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Full Payment
        full_pay = df_pay.copy()
        full_pay[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Full Payment Received'
        full_pay[class="hl-string">'EventTimestamp'] = full_pay[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(full_pay)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Partial Payment (In a real scenario, this requires logic checking settlement vs invoice total)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adding a duplicate row for demonstration of structure
        partial_pay = df_pay[df_pay[class="hl-string">'Amount'] < 1000].copy() class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder logic
        partial_pay[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Partial Payment Posted'
        partial_pay[class="hl-string">'EventTimestamp'] = partial_pay[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(partial_pay)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Written Off
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter by specific Transaction Type or Journal Name
        write_off = df_pay[df_pay[class="hl-string">'JournalName'].str.contains(class="hl-string">'WriteOff', case=False, na=False)].copy()
        write_off[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Payment Written Off'
        write_off[class="hl-string">'EventTimestamp'] = write_off[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(write_off)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. COLLECTIONS (Reminders, Promise to Pay)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CollectionLetterJournals
    print(class="hl-string">"Processing Collections...")
    df_col = get_odata_data(token, class="hl-string">"CollectionLetterJournals", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_col.empty:
        reminders = df_col.copy()
        reminders[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Payment Reminder Sent'
        reminders[class="hl-string">'EventTimestamp'] = reminders[class="hl-string">'LetterDate']
        all_events.append(reminders)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerPromiseToPay
    df_promise = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerPromiseToPay", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_promise.empty:
        promises = df_promise.copy()
        promises[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Promise to Pay Received'
        promises[class="hl-string">'EventTimestamp'] = promises[class="hl-string">'CreatedDateTime']
        all_events.append(promises)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. DISPUTES (Opened, Review, Resolved)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CaseDetails (requires filtering for Collections/Dispute category)
    print(class="hl-string">"Processing Disputes...")
    df_case = get_odata_data(token, class="hl-string">"CaseDetails", fclass="hl-string">"{company_filter} and Category eq 'Collections'")
    if not df_case.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Opened
        opened = df_case.copy()
        opened[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Case Opened'
        opened[class="hl-string">'EventTimestamp'] = opened[class="hl-string">'CreatedDateTime']
        all_events.append(opened)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Under Review (In Process)
        in_process = df_case[df_case[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'InProcess'].copy()
        in_process[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Under Review'
        in_process[class="hl-string">'EventTimestamp'] = in_process[class="hl-string">'ModifiedDateTime']
        all_events.append(in_process)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Resolved (Closed)
        resolved = df_case[df_case[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Closed'].copy()
        resolved[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Resolved'
        resolved[class="hl-string">'EventTimestamp'] = resolved[class="hl-string">'ClosedDateTime']
        all_events.append(resolved)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. INTEREST
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: InterestNotes
    print(class="hl-string">"Processing Interest Notes...")
    df_interest = get_odata_data(token, class="hl-string">"InterestNotes", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_interest.empty:
        interest = df_interest.copy()
        interest[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Interest Note Generated'
        interest[class="hl-string">'EventTimestamp'] = interest[class="hl-string">'NoteDate']
        all_events.append(interest)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. BANK RECONCILIATION
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: BankReconciliationLines (Placeholder for matching)
    print(class="hl-string">"Processing Bank Reconciliation...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This entity availability varies by version
    df_bank = get_odata_data(token, class="hl-string">"BankReconciliationLines", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_bank.empty:
        matched = df_bank[df_bank[class="hl-string">'Reconciled'] == True].copy()
        matched[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Bank Statement Matched'
        matched[class="hl-string">'EventTimestamp'] = matched[class="hl-string">'TransactionDate']
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Need to join with Invoice via Payment Reference ideally
        class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume InvoiceNumber is present or mapped
        all_events.append(matched)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === UNIFICATION & EXPORT ===
    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events extracted.")
        return

    final_df = pd.concat(all_events, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map columns to schema
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Column names class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'InvoiceAccount' etc. depend on exact Entity schema
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You may need to rename based on your D365 entity fields, e.g., class="hl-string">'InvoiceNum' -> class="hl-string">'InvoiceNumber'
    schema_map = {
        class="hl-string">'InvoiceNumber': class="hl-string">'InvoiceNumber',
        class="hl-string">'InvoiceId': class="hl-string">'InvoiceNumber', class=class="hl-string">"hl-comment"># Alternative common name
        class="hl-string">'InvoiceAccount': class="hl-string">'CustomerAccount',
        class="hl-string">'CustomerAccount': class="hl-string">'CustomerAccount',
        class="hl-string">'InvoiceAmount': class="hl-string">'InvoiceAmount',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'InvoiceAmount', class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback for payments
        class="hl-string">'CurrencyCode': class="hl-string">'Currency',
        class="hl-string">'DueDate': class="hl-string">'DueDate',
        class="hl-string">'CreatedBy': class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'BusinessUnit': class="hl-string">'BusinessUnit',
        class="hl-string">'DataAreaId': class="hl-string">'CompanyCode'
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Normalize columns
    for col in final_df.columns:
        if col in schema_map:
            final_df.rename(columns={col: schema_map[col]}, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add constant fields
    final_df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Microsoft D365'
    final_df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.datetime.now().isoformat()
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select final columns (fill missing with None)
    required_cols = [
        class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'Activity', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'CustomerAccount', class="hl-string">'CustomerGroup', class="hl-string">'InvoiceAmount', class="hl-string">'DueDate', class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'BusinessUnit', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'IsAutomated'
    ]
    
    for col in required_cols:
        if col not in final_df.columns:
            final_df[col] = None
            
    output_df = final_df[required_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    output_df.to_csv(class="hl-string">"AR_Event_Log.csv", index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Saved to AR_Event_Log.csv")

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

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