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Il Suo template dei dati per il processo dalla registrazione alla rendicontazione: chiusura del periodo e riconciliazione

Microsoft Dynamics 365

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Attributi del processo dalla registrazione alla rendicontazione: chiusura del periodo e riconciliazione(18) Attività del processo dalla registrazione alla rendicontazione: chiusura del periodo e riconciliazione(14) Guide all’estrazione dei dati(2)

Il Suo template dei dati per il processo dalla registrazione alla rendicontazione: chiusura del periodo e riconciliazione

Questo template fornisce indicazioni complete per raccogliere i dati necessari a ottimizzare il processo dalla registrazione alla rendicontazione, inclusi la chiusura del periodo e la riconciliazione. Descrive gli attributi dei dati essenziali, le attività principali da monitorare e le modalità pratiche per estrarre i dati da Microsoft Dynamics 365. Utilizzi questa risorsa per semplificare la preparazione dei dati e avviare l’analisi del processo.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività principali da monitorare
Indicazioni per l’estrazione dei dati da Microsoft Dynamics 365

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Attributi del processo dalla registrazione alla rendicontazione: chiusura del periodo e riconciliazione

Questi sono i campi dati consigliati da includere nell’event log per analizzare in modo completo il processo dalla registrazione alla rendicontazione, inclusi la chiusura del periodo e la riconciliazione.

5 Obbligatorio 4 Consigliato 9 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Nome dell’attività ActivityName	Nome di uno specifico evento aziendale o di un’attività svolta durante il processo di chiusura periodica, ad esempio 'Bilancio di verifica preparato' o 'Avvio della riconciliazione contabile'.
Descrizione Il nome dell’attività descrive una singola fase del flusso di lavoro end-to-end di chiusura periodica. Ogni record di evento nei dati di origine corrisponde a una di queste attività e contribuisce a definire la sequenza degli eventi per ciascun periodo finanziario. Questo attributo è fondamentale per il Process Mining, perché consente di visualizzare la mappa del processo e mostrare come viene svolto il lavoro. Serve ad analizzare il flusso del processo, individuare le deviazioni dalla procedura standard e misurare la durata tra le diverse tappe principali. Perché è importante Questo attributo costituisce la struttura portante della mappa del processo e consente di visualizzare e analizzare la sequenza delle fasi, i colli di bottiglia e le deviazioni nel ciclo di chiusura periodica. Dove reperirli Derivato dalla logica aziendale applicata ai tipi di transazione, alle modifiche di stato o a specifici log degli eventi nei moduli di Dynamics 365, come General Ledger o Financial reporting. Esempi Registrazione delle scritture di rateoCompletamento della riconciliazione bancariaGenerazione del bilancioChiusura del periodo di contabilità generale
	Ora dell’evento EventTime	Data e ora esatte in cui una specifica attività di chiusura periodica è stata eseguita o completata.
Descrizione L’ora dell’evento è il timestamp associato a ciascuna attività e definisce l’ordine cronologico degli eventi. Questi dati sono essenziali per ricostruire il flusso del processo e svolgere qualsiasi analisi basata sul tempo. Nel Process Mining, questo timestamp serve a calcolare i tempi di ciclo, le durate e i tempi di attesa tra le attività. È la base per individuare i colli di bottiglia, monitorare le prestazioni del processo rispetto alle scadenze e comprendere la dinamica temporale della chiusura periodica. Perché è importante È un attributo fondamentale per tutte le analisi basate sul tempo, compreso il calcolo dei tempi di ciclo, l’individuazione dei colli di bottiglia e la comprensione della sequenza degli eventi. Dove reperirli Corrisponde in genere a campi timestamp generati dal sistema, come 'CreatedDateTime' o 'ModifiedDateTime', presenti nelle transazioni, nei giornali o nei record di stato di Dynamics 365. Esempi 2023-12-28T14:20:15Z2024-01-02T09:05:00Z2024-01-05T17:30:45Z
	Periodo finanziario FinancialPeriod	Identificativo univoco del ciclo di rendicontazione finanziaria, ad esempio '2023-12' per dicembre 2023. Funge da identificativo principale del caso e raggruppa tutte le attività correlate alla chiusura del periodo.
Descrizione Il periodo finanziario rappresenta l’intero ciclo di chiusura dei conti per un intervallo di tempo specifico, in genere un mese o un trimestre. Tutte le attività, dall’avvio della chiusura all’approvazione del bilancio finale del periodo, sono collegate tramite questo identificativo. Nell’analisi di Process Mining, questo attributo è fondamentale per definire l’ambito di ciascun caso. Consente di misurare il tempo di ciclo end-to-end della chiusura periodica, confrontare le prestazioni tra periodi diversi e individuare i colli di bottiglia sistemici che si ripresentano a ogni ciclo di chiusura. Perché è importante È l’identificativo essenziale del caso, che definisce l’ambito dell’analisi e consente di valutare l’intero processo di chiusura periodica, dall’inizio alla fine, per ciascun ciclo di rendicontazione. Dove reperirli Spesso è una chiave composta, ricavata dai campi Fiscal Year e Period presenti nelle tabelle del calendario finanziario o dei periodi contabili di Microsoft Dynamics 365. Esempi 2023-122024-012024-Q1FY2023-P12
	Sistema di origine SourceSystem	Identifica il sistema informativo da cui sono stati estratti i dati. Per questo processo, in genere si tratta di 'Microsoft Dynamics 365'.
Descrizione Questo attributo specifica l’origine dei dati del processo. Negli ambienti con più ERP o sistemi finanziari, consente di distinguere le fonti dei dati e di garantirne la tracciabilità. Ai fini dell’analisi, è utile per la tracciabilità e per creare modelli che possono comprendere più sistemi. Consente di risalire al sistema di riferimento corretto per approfondire qualsiasi risultato. Perché è importante Garantisce la tracciabilità dei dati ed è fondamentale negli ambienti con più sistemi per attribuire correttamente gli eventi del processo al rispettivo sistema di origine. Dove reperirli In genere è un valore statico aggiunto durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL) per indicare l’origine del set di dati. Esempi Microsoft Dynamics 365D365 F&OAX2012
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Data e ora dell’ultimo aggiornamento o dell’ultima estrazione dei dati dal sistema di origine.
Descrizione Questo attributo indica la data a cui si riferiscono i dati analizzati. È fondamentale per valutarne l’attualità e la pertinenza nell’analisi di Process Mining e nelle Dashboard. Gli utenti si affidano a questo dato per sapere se stanno consultando le informazioni più aggiornate disponibili. In genere è ben visibile nelle Dashboard, dove fornisce un’indicazione sull’aggiornamento dei dati. Perché è importante Fornisce un’indicazione essenziale sull’aggiornamento dei dati e consente agli utenti di capire quanto siano aggiornate le analisi del processo. Dove reperirli Questo valore viene generato e memorizzato durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL). Esempi 2024-03-15T02:00:00Z2024-03-16T02:00:00Z2024-03-17T02:00:00Z
	Codice società CompanyCode	Identificativo della persona giuridica o della società per cui viene eseguita la chiusura del periodo.
Descrizione Il codice società identifica una persona giuridica distinta all’interno dell’organizzazione. I dati finanziari e le attività di chiusura vengono separati in base a questo codice. È una dimensione fondamentale per l’analisi, perché consente di confrontare le prestazioni delle diverse entità. Aiuta a individuare le società con processi di chiusura più efficienti e quelle che incontrano maggiori difficoltà, favorendo iniziative di miglioramento mirate. La maggior parte delle Dashboard, ad esempio 'Tempo di ciclo complessivo della chiusura del periodo', richiede la segmentazione in base a questo attributo. Perché è importante È una dimensione fondamentale per filtrare e confrontare i dati, consentendo di analizzare le prestazioni della chiusura del periodo per le diverse persone giuridiche. Dove reperirli In Dynamics 365 corrisponde al campo 'DataAreaId', presente in quasi tutte le tabelle delle transazioni. Esempi USMFDEMFGBSI
	Conto di contabilità generale GlAccount	Il numero dello specifico conto di contabilità generale interessato dall’attività, ad esempio una registrazione contabile o una riconciliazione.
Descrizione Il conto di contabilità generale identifica lo specifico conto del piano dei conti interessato da una transazione. Fornisce un livello di dettaglio puntuale sulle attività finanziarie. Questo attributo è essenziale per analizzare le prestazioni delle riconciliazioni e individuare i conti problematici. Dashboard come 'Frequenza delle rettifiche dopo la chiusura' e 'Prestazioni delle riconciliazioni per conto di contabilità generale' utilizzano questo campo per individuare i conti soggetti a rettifiche frequenti o che richiedono tempi lunghi per la riconciliazione. Perché è importante Consente analisi finanziarie dettagliate e aiuta a individuare i conti problematici, caratterizzati da frequenti rettifiche o tempi di riconciliazione lunghi. Dove reperirli Si trova nelle tabelle delle transazioni contabili, ad esempio 'GeneralJournalAccountEntry' o 'LedgerJournalTrans' in Dynamics 365. Esempi 110110601500212100
	Reparto Department	Il reparto funzionale associato all’attività o all’utente che la esegue, ad esempio 'Finanza', 'Controllo di gestione' o 'Debiti verso fornitori'.
Descrizione L’attributo Reparto fornisce il contesto organizzativo e collega le attività a specifiche funzioni aziendali. Può indicare il reparto dell’utente che ha registrato una scrittura contabile o quello responsabile di un gruppo di conti di contabilità generale. Nell’analisi, consente di capire in che modo i diversi reparti contribuiscono al processo di chiusura del periodo. Aiuta a individuare passaggi di consegne tra reparti, ritardi e colli di bottiglia nell’allocazione delle risorse, e supporta Dashboard come 'Carico di lavoro e prestazioni degli utenti'. Perché è importante Fornisce il contesto organizzativo e consente di analizzare le prestazioni del processo e la distribuzione del carico di lavoro per area funzionale. Dove reperirli Può essere ricavato dai profili utente o dalle dimensioni finanziarie associate alle transazioni in Dynamics 365. Esempi Contabilità aziendaleDebiti verso fornitoriPianificazione e analisi finanziariaRevisione interna
	Utente responsabile ResponsibleUser	L’ID utente o il nome della persona che ha eseguito l’attività.
Descrizione Questo attributo identifica la persona responsabile dell’esecuzione di una specifica attività nel processo di chiusura del periodo. Può trattarsi, ad esempio, di chi ha registrato una scrittura contabile, approvato una riconciliazione o generato un report. L’analisi per utente aiuta a comprendere la distribuzione del carico di lavoro, individuare esigenze di formazione e valutare le prestazioni individuali o del team. È una dimensione importante per le Dashboard dedicate alla produttività degli utenti e alla gestione delle risorse, ed è necessaria per calcolare il KPI 'Scostamento medio del numero di attività per utente'. Perché è importante Consente di analizzare la distribuzione del carico di lavoro, le prestazioni degli utenti e l’allocazione delle risorse, aiutando a individuare team o persone sovraccarichi. Dove reperirli Corrisponde a campi come 'CreatedBy' o 'ModifiedBy' nei record delle transazioni di Dynamics 365. Le informazioni sugli utenti sono in genere gestite nel modulo Amministrazione sistema. Esempi j.does.smithr.williamsFINANCE_AUTOMATION_BOT
	Categoria di riconciliazione ReconciliationCategory	Classifica il tipo di riconciliazione eseguita, ad esempio 'Bancaria', 'Infragruppo' o 'Immobilizzazioni'.
Descrizione La categoria di riconciliazione raggruppa le singole riconciliazioni dei conti in categorie logiche in base alla loro natura. Offre una visione d’insieme più ampia rispetto all’analisi dei singoli conti di contabilità generale. L’analisi per categoria aiuta a individuare problemi sistemici in specifici tipi di riconciliazione. Ad esempio, la Dashboard 'Prestazioni delle riconciliazioni per conto di contabilità generale' può mostrare se le riconciliazioni infragruppo richiedono sistematicamente più tempo di quelle bancarie, orientando gli interventi di miglioramento del processo. Perché è importante Aiuta a classificare le attività di riconciliazione, consentendo di confrontarne le prestazioni e individuare problemi sistemici in specifici tipi di riconciliazione. Dove reperirli Queste informazioni possono essere archiviate in un modulo dedicato alle riconciliazioni oppure ricavate dalle proprietà del conto di contabilità generale da riconciliare. Consultare la documentazione di Microsoft Dynamics 365. Esempi Riconciliazione bancariaInfragruppoStato patrimoniale - ratei e riscontiRegistro secondario delle immobilizzazioni
	Data effettiva di completamento ActualCompletionDate	La data effettiva in cui è stata completata l’ultima fase della chiusura del periodo finanziario.
Descrizione Questo attributo indica la data e l’ora dell’attività conclusiva per un caso relativo a un periodo finanziario, ad esempio 'Periodo di contabilità generale chiuso' o 'Bilanci approvati'. È un attributo derivato, fondamentale per calcolare il tempo di ciclo complessivo della chiusura del periodo. Viene inoltre confrontato con 'TargetCompletionDate' per calcolare il KPI 'Percentuale di chiusure del periodo puntuali', fornendo una misura chiara della puntualità. Perché è importante Definisce il punto finale del processo per ciascun periodo e consente di calcolare il tempo di ciclo complessivo e i KPI relativi al completamento puntuale. Dove reperirli Si ricava individuando la data e l’ora dell’ultima attività registrata per ciascun caso 'FinancialPeriod' nell’event log. Esempi 2023-01-06T11:00:00Z2023-02-04T18:30:00Z2023-03-07T09:45:00Z
	Data prevista di completamento TargetCompletionDate	La data pianificata o prevista per completare la chiusura del periodo finanziario.
Descrizione La data prevista di completamento è la scadenza entro cui si prevede di chiudere un periodo finanziario. Spesso viene definita nel calendario o nel programma delle chiusure. Questo attributo è essenziale per valutare le prestazioni rispetto alla pianificazione. È la base del KPI 'Percentuale di chiusure del periodo puntuali', che confronta la data effettiva di completamento con quella prevista. Analizzare gli scostamenti da questa data aiuta a comprendere la prevedibilità e l’affidabilità del processo di chiusura. Perché è importante È fondamentale per misurare le prestazioni rispetto alle scadenze e consente di calcolare la percentuale di chiusure del periodo completate puntualmente. Dove reperirli Può essere memorizzata in una tabella di configurazione dei periodi finanziari o del calendario in Dynamics 365, oppure può essere necessario ricavarla da uno strumento di pianificazione esterno. Consultare la documentazione di Microsoft Dynamics 365. Esempi 2023-01-052023-02-042023-03-06
	È automatizzata IsAutomated	Indicatore booleano che specifica se un’attività è stata eseguita da un sistema o da un bot di automazione anziché da una persona.
Descrizione Questo attributo distingue le attività manuali da quelle automatizzate nel processo di chiusura del periodo. Può, ad esempio, identificare le scritture contabili registrate da un’interfaccia automatizzata o i report generati dal sistema. L’analisi di questa dimensione aiuta a comprendere il livello di automazione del processo. Può essere utilizzata per misurare i vantaggi in termini di efficienza, individuare nuove opportunità di automazione e verificare che le fasi automatizzate funzionino come previsto, senza errori o eccezioni. Perché è importante Aiuta a misurare l’impatto dell’automazione sul processo e a individuare ulteriori opportunità per migliorare l’efficienza. Dove reperirli In genere si ricava verificando se 'ResponsibleUser' corrisponde a un account di sistema o di servizio noto. Esempi truefalse
	È una rettifica successiva alla chiusura IsPostCloseAdjustment	Indicatore booleano calcolato, impostato su vero se una scrittura contabile di rettifica viene registrata dopo la preparazione della bilancia di verifica per un periodo.
Descrizione Questo attributo identifica in modo specifico le rettifiche effettuate nelle fasi finali del ciclo di chiusura. Segnala qualsiasi attività 'Scritture contabili di rettifica registrate' che si verifichi dopo le tappe 'Bilancia di verifica preparata' o 'Bilanci approvati' nello stesso periodo finanziario. È un indicatore fondamentale della qualità dei dati e dei controlli di processo. Viene utilizzato per calcolare il KPI 'Tasso di scritture di rettifica successive alla chiusura' e alimentare la Dashboard 'Frequenza delle rettifiche dopo la chiusura', aiutando a individuare le cause profonde delle modifiche tardive. Perché è importante Evidenzia problemi di qualità dei dati e di controllo del processo individuando le rettifiche tardive, che possono compromettere l’integrità dei report finanziari. Dove reperirli Viene calcolato durante la trasformazione dei dati, verificando la sequenza degli eventi in ciascun caso relativo a un periodo finanziario. Esempi truefalse
	È una rilavorazione IsRework	Indicatore booleano calcolato, impostato su vero se un’attività o una sequenza di attività viene ripetuta per lo stesso elemento all’interno di un singolo caso.
Descrizione L’indicatore di rilavorazione identifica i casi in cui un’attività deve essere eseguita più di una volta. Può trattarsi di una riconciliazione riaperta dopo l’approvazione o di una scrittura contabile stornata e registrata nuovamente. Questo attributo è fondamentale per quantificare inefficienze e sprechi nel processo. Alimenta direttamente il KPI 'Tasso di rilavorazione delle riconciliazioni' e la Dashboard 'Rilavorazioni e scostamenti nella chiusura del periodo', evidenziando le aree con problemi di qualità o procedure poco chiare che comportano attività ridondanti. Perché è importante Quantifica le inefficienze del processo segnalando le attività ripetute e aiuta a individuare problemi di qualità e opportunità per migliorare le procedure. Dove reperirli L’indicatore viene calcolato durante la trasformazione dei dati, applicando una logica che rileva le attività ripetute per la stessa entità, ad esempio lo stesso conto di contabilità generale, nello stesso periodo finanziario. Esempi truefalse
	ID scrittura contabile JournalEntryId	Identificativo univoco del documento relativo a una scrittura contabile.
Descrizione L’ID scrittura contabile è un numero univoco assegnato a ogni scrittura creata nella contabilità generale. Consente di risalire direttamente alla transazione di origine in Dynamics 365. Anche se non viene sempre utilizzato per le analisi di processo di alto livello, è prezioso per scendere di livello e individuare le cause profonde. Quando si rileva un’anomalia, ad esempio una rettifica successiva alla chiusura, questo ID permette all’analista di trovare rapidamente la transazione esatta nel sistema di origine e approfondirla. Perché è importante Collega direttamente alla transazione di origine nell’ERP e consente di scendere rapidamente di livello per individuare le cause profonde di specifiche scritture contabili. Dove reperirli Corrisponde al campo 'JournalNumber' in tabelle come 'LedgerJournalTable' e 'LedgerJournalTrans'. Esempi JV-001234GENJ005678ACCR-000987
	Importo Amount	Il valore monetario associato a una transazione finanziaria, ad esempio l’importo di una scrittura contabile.
Descrizione Questo attributo registra il valore finanziario di un’attività. È particolarmente rilevante per le registrazioni contabili, le rettifiche e le riconciliazioni. Nell’analisi di Process Mining, l’importo può essere utilizzato per stabilire la priorità dei problemi. Ad esempio, analizzare il valore delle rettifiche successive alla chiusura aiuta a concentrare l’attenzione sulle correzioni di importo elevato. Inoltre, consente di filtrare la mappa del processo per visualizzare solo i flussi di transazioni di importo elevato o ridotto. Perché è importante Fornisce un contesto finanziario agli eventi del processo e consente di analizzarli in base all’impatto monetario, ad esempio dando priorità all’analisi delle rettifiche di importo elevato. Dove reperirli Si trova in campi relativi agli importi, come 'AmountCur' o 'TransactionCurrencyAmount', in tabelle quali 'GeneralJournalAccountEntry' di Dynamics 365. Esempi 15000.50-250.00125000.00
	Ora di fine EndTime	Data e ora di conclusione di un’attività con una durata misurabile.
Descrizione Per le attività che non sono istantanee, come una riconciliazione, questo dato indica il completamento dell’attività specifica. Insieme a StartTime (EventTime), consente di determinare una durata precisa. Questo attributo viene utilizzato principalmente per calcolare il tempo di elaborazione delle singole attività. È essenziale per KPI come 'Tempo medio di elaborazione delle scritture di rettifica' e per le Dashboard che analizzano la ripartizione del tempo dedicato a specifiche attività. Perché è importante Consente di calcolare con precisione i tempi di elaborazione delle singole attività, un dato fondamentale per individuare i colli di bottiglia a livello di singola attività. Dove reperirli Può essere difficile reperire questi dati. Potrebbero provenire dalla data e ora di una modifica di stato, da un campo 'ModifiedDateTime' o da una coppia di eventi di inizio e fine separati nei log. Esempi 2024-01-02T11:00:00Z2024-01-02T15:30:00Z2024-01-03T10:00:00Z

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività del processo dalla registrazione alla rendicontazione: chiusura del periodo e riconciliazione

Queste sono le fasi e le tappe principali da registrare nell’event log per individuare e analizzare con precisione il ciclo di chiusura finanziaria.

5 Consigliato 9 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Approvazione del bilancio	Questa è la tappa dell’approvazione finale: indica che la direzione ha esaminato e approvato il bilancio del periodo. Spesso viene registrata tramite un’attività nell’area di lavoro Financial close.
Perché è importante È una tappa aziendale fondamentale che conclude la fase di revisione. È essenziale per misurare i tempi di revisione del bilancio e la governance complessiva del processo. Dove reperirli Si ricava dall’area di lavoro Financial close. Corrisponde al timestamp di completamento dell’attività di approvazione finale nella lista di controllo della chiusura del periodo. Acquisizione Utilizzi il timestamp di completamento dell’attività 'Approvazione finale' designata nell’area di lavoro Financial close. Tipo di evento explicit
	Approvazione della riconciliazione contabile	Questa attività indica che la riconciliazione contabile preparata è stata rivista e approvata da un responsabile o da un revisore. In genere si rileva come aggiornamento dello stato finale di un’attività nell’area di lavoro Financial close.
Perché è importante È una tappa importante che conclude la riconciliazione di un conto. È essenziale per calcolare il KPI 'Tempo medio di approvazione della riconciliazione' e individuare i colli di bottiglia nelle approvazioni. Dove reperirli Si ricava dalle entità di gestione delle attività dell’area di lavoro Financial close. L’evento corrisponde al timestamp in cui lo stato di un’attività di riconciliazione passa a 'Completato' o 'Approvato'. Acquisizione Acquisisca il timestamp dell’aggiornamento dello stato di un’attività di chiusura a 'Completato' o a uno stato finale equivalente. Tipo di evento explicit
	Avvio del processo di chiusura periodica	Questa attività segna l’inizio del processo di chiusura finanziaria per un periodo specifico. In genere si deduce dalla creazione di un programma di chiusura nell’area di lavoro Financial close o dalla prima modifica di stato del periodo contabile.
Perché è importante In quanto evento di inizio, è fondamentale per misurare il tempo di ciclo complessivo della chiusura periodica. Analizzare il tempo trascorso da questo evento aiuta a determinare la durata totale del processo e il rispetto delle scadenze. Dove reperirli Si deduce dalla data di creazione di una configurazione Financial close o dal timestamp della prima attività di chiusura registrata per il periodo finanziario. Questi dati si trovano nelle entità dell’area di lavoro Financial close. Acquisizione Utilizzi il timestamp di creazione della lista di controllo della chiusura finanziaria oppure il timestamp più remoto tra quelli delle attività di chiusura del periodo. Tipo di evento inferred
	Chiusura del periodo di contabilità generale	È l’ultima attività del processo: il periodo di contabilità generale viene chiuso formalmente, impedendo ulteriori registrazioni. In Dynamics 365 è una modifica di stato esplicita e verificabile.
Perché è importante In quanto evento finale definitivo, questa attività è essenziale per calcolare il tempo medio di ciclo della chiusura periodica. Rappresenta il completamento finale e irreversibile del periodo finanziario. Dove reperirli Si acquisisce dal calendario contabile, nell’entità LedgerPeriod. L’evento corrisponde al timestamp in cui lo stato del periodo passa a 'Chiuso'. Acquisizione Individui nella traccia di audit il timestamp in cui il campo di stato di LedgerPeriod viene impostato su 'Chiuso'. Tipo di evento explicit
	Preparazione del bilancio di verifica	Una tappa fondamentale che indica che tutte le rettifiche note sono state registrate e che il bilancio di verifica preliminare è pronto per la revisione. È un evento dedotto, che segna il completamento dell’inserimento dei dati.
Perché è importante Questa attività costituisce un punto di controllo fondamentale prima della generazione del bilancio. Segna il passaggio dalla fase di correzione dei dati a quella di rendicontazione e revisione. Dove reperirli È una tappa concettuale, che può essere dedotta dal timestamp dell’ultima scrittura contabile di rettifica registrata prima dell’avvio della generazione del bilancio. Acquisizione Utilizzi il timestamp dell’ultima registrazione GeneralJournalEntry del periodo precedente all’avvio delle attività di generazione del bilancio. Tipo di evento inferred
	Avvio della riconciliazione bancaria	Segna l’inizio della riconciliazione bancaria per uno specifico conto e periodo. È un evento esplicito, acquisito quando un utente crea un nuovo foglio di lavoro per la riconciliazione bancaria.
Perché è importante Il momento in cui si svolge questa attività è essenziale per comprendere il sottoprocesso di riconciliazione bancaria. Costituisce il punto di partenza per misurare l’efficienza delle attività di riconciliazione della liquidità. Dove reperirli Si ricava dalle tabelle BankStatement e BankStatementLine. Il timestamp di creazione di un nuovo record di riconciliazione dell’estratto conto bancario corrisponde all’ora dell’evento. Acquisizione Utilizzi il campo 'CreatedDateTime' della tabella BankStatement per il periodo finanziario pertinente. Tipo di evento explicit
	Avvio della riconciliazione contabile	Indica l’avvio da parte di un utente della riconciliazione di uno specifico conto di contabilità generale, ad esempio un conto patrimoniale. Si rileva come modifica di stato di un’attività nell’area di lavoro Financial close.
Perché è importante Questa attività costituisce il punto di partenza per misurare i tempi di ciclo delle riconciliazioni dei singoli conti. Aiuta a individuare i conti per i quali la riconciliazione tarda maggiormente a iniziare. Dove reperirli Si ricava dalle entità di gestione delle attività dell’area di lavoro Financial close. L’evento corrisponde al timestamp in cui lo stato di un’attività di riconciliazione passa a 'In corso'. Acquisizione Acquisisca il timestamp dell’aggiornamento dello stato di un’attività di chiusura a 'In corso' o a uno stato equivalente. Tipo di evento explicit
	Blocco dei sottoregistri	Indica il momento in cui ai sottoregistri delle transazioni, come Contabilità fornitori e Contabilità clienti, viene impedito di registrare nuove transazioni per il periodo. Si rileva osservando le modifiche di stato dei periodi contabili per ciascun modulo.
Perché è importante È un punto di controllo fondamentale per garantire l’integrità dei dati prima dell’avvio delle attività di contabilità generale. Eventuali ritardi in questa fase possono ripercuotersi sull’intero calendario di chiusura. Dove reperirli Si deduce dallo stato del periodo del calendario contabile per ciascun modulo dei sottoregistri. Per esempio, una modifica dello stato in 'In sospeso' per AP o AR indica che l’attività è stata eseguita. Acquisizione Individui le modifiche di stato in 'In sospeso' nella traccia di audit dell’entità LedgerPeriod, filtrando per modulo. Tipo di evento inferred
	Completamento della riconciliazione bancaria	Questa attività indica che la riconciliazione bancaria è stata completata e registrata. È un evento esplicito, acquisito quando cambia lo stato del record di riconciliazione bancaria.
Perché è importante È una tappa fondamentale del processo di chiusura. Monitorarne il completamento aiuta a misurare il volume e la durata del ciclo di riconciliazione bancaria. Dove reperirli Si deduce dalla modifica dello stato in 'Riconciliato' dell’entità BankStatement o dal timestamp di registrazione del giornale di riconciliazione associato. Acquisizione Individui il timestamp in cui il campo di stato di BankStatement viene aggiornato a 'Riconciliato'. Tipo di evento inferred
	Generazione del bilancio	Questa attività rappresenta la generazione dei report finanziari ufficiali, come il conto economico e lo stato patrimoniale. Spesso è difficile acquisire questo evento, perché richiede l’esecuzione di un report.
Perché è importante Segna l’inizio del ciclo di revisione finale. Il tempo che intercorre tra questa attività e l’approvazione finale è un KPI importante per misurare l’efficienza della revisione da parte della direzione. Dove reperirli I log di sistema dello strumento Financial Reporter, in precedenza Management Reporter, potrebbero contenere queste informazioni. Tuttavia, di norma non sono registrate nelle tabelle delle transazioni e potrebbe essere necessario predisporre una registrazione personalizzata. Acquisizione Richiede l’analisi dei log di sistema o l’acquisizione personalizzata degli eventi. Potrebbe non essere disponibile in un’implementazione standard. Tipo di evento inferred
	Registrazione delle scritture di rateo	Questo evento indica la registrazione delle scritture contabili relative a costi e ricavi di competenza. È un’azione esplicita acquisita dai dati delle transazioni di contabilità generale e identificata tramite nomi o tipi specifici di giornale.
Perché è importante Monitorare tempi e volumi dei ratei è importante per comprendere il carico di lavoro durante la chiusura. Aiuta a individuare le dipendenze e i potenziali colli di bottiglia nella raccolta delle informazioni necessarie per queste registrazioni. Dove reperirli Si acquisisce dalle tabelle GeneralJournalEntry e GeneralJournalAccountEntry. Si filtrano le transazioni registrate durante il periodo di chiusura con un nome di giornale dedicato ai ratei, ad esempio 'ACCR'. Acquisizione Filtri i record di GeneralJournalEntry in base a un JournalName specifico o a un PostingType utilizzato per i ratei. Tipo di evento explicit
	Registrazione delle scritture di rettifica	Questo evento registra le scritture contabili di rettifica inserite dopo le riconciliazioni iniziali e prima della chiusura finale. Si tratta di transazioni esplicite, identificate tramite un nome di giornale specifico o la data di registrazione.
Perché è importante Un numero elevato di rettifiche può indicare problemi nella qualità dei dati o nei processi a monte. Monitorare questa attività aiuta a misurare il tasso di scritture di rettifica successive alla chiusura e a individuare i conti problematici. Dove reperirli Si ricava dalla tabella GeneralJournalEntry. Le scritture si individuano filtrando i giornali con un nome dedicato alle rettifiche oppure quelli registrati dopo la data di preparazione del bilancio di verifica. Acquisizione Filtri i record di GeneralJournalEntry utilizzando un JournalName specifico oppure la data di registrazione rispetto ad altre tappe del processo. Tipo di evento explicit
	Registrazione delle scritture intercompany	Questa attività rappresenta la registrazione delle scritture contabili necessarie a riconciliare i saldi tra diverse entità giuridiche dell’organizzazione. È un evento esplicito acquisito dai log delle transazioni del giornale generale.
Perché è importante Le riconciliazioni intercompany sono spesso complesse e soggette a ritardi. Monitorare questa attività aiuta a misurare il KPI relativo ai tempi di riconciliazione intercompany e a individuare le inefficienze. Dove reperirli Si acquisisce dalla tabella GeneralJournalEntry quando è contrassegnato il flag 'Intercompany' o la transazione riguarda conti intercompany. Acquisizione Filtri i record di GeneralJournalEntry in cui il tipo di transazione indica una registrazione intercompany. Tipo di evento explicit
	Riapertura del periodo di contabilità generale	Questa attività eccezionale si verifica quando un periodo già chiuso viene riaperto per registrare una rettifica tardiva. È una modifica di stato esplicita da 'Chiuso' a 'In sospeso' o 'Aperto'.
Perché è importante La riapertura di un periodo rappresenta una deviazione significativa dal processo standard e può indicare una carenza nei controlli o un errore grave. Monitorarne la frequenza è fondamentale per migliorare il processo e la conformità. Dove reperirli Si acquisisce dal calendario contabile, nell’entità LedgerPeriod. L’evento corrisponde al timestamp in cui lo stato del periodo passa da 'Chiuso' a uno stato diverso da 'Chiuso'. Acquisizione Individui nella traccia di audit il timestamp in cui lo stato di LedgerPeriod cambia da 'Chiuso'. Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione dei dati

Come ottenere i dati da Microsoft Dynamics 365

Passaggi

Verifica dei prerequisiti: verifichi che l’ambiente Microsoft Dynamics 365 sia configurato con Azure Data Lake Link. In questo modo, una replica delle tabelle necessarie del database F&O sarà disponibile per le query nella sottoscrizione Azure dell’organizzazione.
Ottenimento dell’accesso: ottenga le credenziali di sicurezza e le autorizzazioni necessarie per accedere all’account Azure Data Lake Storage. Le servirà anche l’accesso a un motore di query in grado di eseguire istruzioni SQL su questi dati, come i pool SQL serverless di Azure Synapse Analytics o Azure Databricks.
Individuazione delle tabelle di destinazione: si colleghi al data lake con lo strumento di query scelto e individui i percorsi delle tabelle Dynamics 365 necessarie. Tra le tabelle principali per questa estrazione figurano LedgerFiscalPeriod, LedgerPeriodModuleAccessControl, GeneralJournalEntry, GeneralJournalAccountEntry, BankCStmt e ClosingSheetTask.
Configurazione della query SQL: copi lo script SQL fornito nell’editor di query. Individui la sezione di configurazione all’inizio dello script e imposti i parametri StartDate, EndDate e CompanyFilter per definire l’ambito dell’estrazione. Dovrà inoltre aggiornare i nomi segnaposto dei giornali, ad esempio [Your Accrual Journal Name], in modo che corrispondano alla configurazione specifica dell’organizzazione.
Esecuzione dello script di estrazione: esegua la query SQL configurata. Lo script consolida gli eventi provenienti da più tabelle di origine in un unico formato di registro eventi e raccoglie i dati per tutte le 14 attività specificate, unendoli tra loro.
Revisione dei risultati iniziali: al termine della query, controlli rapidamente i risultati. Verifichi che il numero di righe sia plausibile per il periodo selezionato e che le colonne principali, come FinancialPeriod, ActivityName ed EventTime, contengano i valori previsti.
Esportazione dell’Event Log: esporti i risultati della query in formato CSV. Verifichi che il file utilizzi la codifica UTF-8 per evitare problemi con i caratteri.
Preparazione del caricamento: prima di caricare il file in uno strumento di Process Mining, verifichi che le intestazioni di colonna del CSV esportato corrispondano esattamente ai nomi degli attributi richiesti: FinancialPeriod, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, ResponsibleUser, CompanyCode, Department (Reparto) e GlAccount.

Configurazione

Intervallo di date: si consiglia di estrarre i dati relativi ad almeno 6-12 periodi fiscali chiusi, così da individuare tendenze e ricorrenze. Definisca l’intervallo con le variabili StartDate e EndDate della query.
Filtro Company Code: utilizzi la variabile CompanyFilter, corrispondente al campo DataAreaId, per limitare l’estrazione a specifiche entità giuridiche. Eseguire la query per tutte le società contemporaneamente può richiedere molte risorse.
Configurazione dei nomi dei giornali: l’identificazione di attività come 'Accrual Journals Posted', 'Intercompany Journals Posted' e 'Adjusting Journal Entries Posted' dipende dai nomi specifici dei giornali utilizzati nella configurazione di Dynamics 365. Dovrà sostituire i valori segnaposto nella query, ad esempio [Your Accrual Journal Name], con i nomi effettivamente utilizzati dall’organizzazione.
Area di lavoro Financial Close: diverse attività, come 'Account Reconciliation Started' e 'Financial Statements Approved', presuppongono l’utilizzo dell’area di lavoro Financial Close in Dynamics 365. Se questo modulo non viene utilizzato, tali attività non saranno estratte.
Prerequisiti: questo metodo richiede che Azure Data Lake Link per Dynamics 365 sia abilitato e completamente sincronizzato. L’utente o l’entità servizio che esegue la query deve disporre delle autorizzazioni di lettura per l’archiviazione del data lake.

Query di esempio sql

WITH Config AS (
    -- Configuration: Set the start date, end date, and company code filter for the extraction.
    SELECT
        CAST('2023-01-01' AS DATETIME) AS StartDate,
        CAST('2023-12-31' AS DATETIME) AS EndDate,
        'USMF' AS CompanyFilter -- Replace 'USMF' with your target company code (DataAreaId)
),
AllEvents AS (
    -- 1. Period Close Process Initiated
    -- Inferred from the first recorded action on a fiscal period module within the date range.
    SELECT
        FORMAT(lpmac.MODIFIEDDATETIME, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Period Close Process Initiated' AS ActivityName,
        MIN(lpmac.MODIFIEDDATETIME) AS EventTime,
        lpmac.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lpmac.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerPeriodModuleAccessControl lpmac
    JOIN Config ON lpmac.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lpmac.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    GROUP BY FORMAT(lpmac.MODIFIEDDATETIME, 'yyyy-MM'), lpmac.MODIFIEDBY, lpmac.DATAREAID

    UNION ALL

    -- 2. Subledgers Placed On Hold
    -- Captures when modules like Accounts Payable (Vend) and Accounts Receivable (Cust) are put on hold.
    SELECT
        FORMAT(lpmac.MODIFIEDDATETIME, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Subledgers Placed On Hold' AS ActivityName,
        lpmac.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        lpmac.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lpmac.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerPeriodModuleAccessControl lpmac
    JOIN Config ON lpmac.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lpmac.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE lpmac.ACCESSLEVEL = 2 -- 2 corresponds to 'On hold'
      AND lpmac.MODULENUMBER IN (2, 3) -- 2 for 'Cust', 3 for 'Vend'. Adjust if needed.

    UNION ALL

    -- 3. Accrual Journals Posted
    -- Captured from General Journal Entries with a specific journal name for accruals.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Accrual Journals Posted' AS ActivityName,
        gje.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        gje.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        gjae.LEDGERACCOUNT AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN GeneralJournalAccountEntry gjae ON gje.RECID = gjae.GENERALJOURNALENTRY
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE gje.JOURNALNAME = '[Your Accrual Journal Name]' -- !! IMPORTANT: Replace with your actual journal name for accruals

    UNION ALL

    -- 4. Intercompany Journals Posted
    -- Captured from General Journal Entries with a specific journal name for intercompany transactions.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Intercompany Journals Posted' AS ActivityName,
        gje.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        gje.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        gjae.LEDGERACCOUNT AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN GeneralJournalAccountEntry gjae ON gje.RECID = gjae.GENERALJOURNALENTRY
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE gje.JOURNALNAME = '[Your Intercompany Journal Name]' -- !! IMPORTANT: Replace with your actual journal name for intercompany postings

    UNION ALL

    -- 5. Bank Reconciliation Started
    -- The creation of a bank reconciliation statement record.
    SELECT 
        FORMAT(bs.CREATEDDATETIME, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Bank Reconciliation Started' AS ActivityName,
        bs.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        bs.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        bs.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        bs.ACCOUNTID AS GlAccount
    FROM BankCStmt bs
    JOIN Config ON bs.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND bs.CREATEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate

    UNION ALL

    -- 6. Bank Reconciliation Completed
    -- When a bank reconciliation is marked as reconciled.
    SELECT 
        FORMAT(bs.RECONCILEDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Bank Reconciliation Completed' AS ActivityName,
        bs.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        bs.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        bs.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        bs.ACCOUNTID AS GlAccount
    FROM BankCStmt bs
    JOIN Config ON bs.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND bs.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE bs.RECONCILE = 1 -- 1 typically means 'Reconciled'

    UNION ALL

    -- 7. Account Reconciliation Started & 8. Account Reconciliation Approved
    -- Captured from the Financial Close Workspace task statuses.
    SELECT 
        FORMAT(cst.DUEDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        CASE cst.STATUS
            WHEN 1 THEN 'Account Reconciliation Started'   -- 1 for 'In progress', adjust status value if needed
            WHEN 3 THEN 'Account Reconciliation Approved'  -- 3 for 'Completed' or 'Approved', adjust status value
        END AS ActivityName,
        cst.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        cst.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        cst.DATAREAID AS CompanyCode,
        cst.RESPONSIBLEDEPARTMENT AS Department,
        cst.ACCOUNTDISPLAYVALUE AS GlAccount
    FROM ClosingSheetTask cst
    JOIN Config ON cst.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND cst.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Reconcile%'
      AND cst.STATUS IN (1, 3)

    UNION ALL

    -- 9. Adjusting Journal Entries Posted
    -- Captured from General Journal Entries with a specific journal name for adjustments.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Adjusting Journal Entries Posted' AS ActivityName,
        gje.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        gje.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        gjae.LEDGERACCOUNT AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN GeneralJournalAccountEntry gjae ON gje.RECID = gjae.GENERALJOURNALENTRY
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE gje.JOURNALNAME = '[Your Adjustment Journal Name]' -- !! IMPORTANT: Replace with your actual journal name for adjustments

    UNION ALL

    -- 10. Trial Balance Prepared
    -- Inferred as the time of the last general journal posting for the period before the close.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Trial Balance Prepared' AS ActivityName,
        MAX(gje.CREATEDDATETIME) AS EventTime,
        MAX(gje.CREATEDBY) AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    GROUP BY FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM'), gje.LEDGER_DATAREAID

    UNION ALL

    -- 11. Financial Statements Generated & 12. Financial Statements Approved
    -- Captured from tasks in the Financial Close Workspace.
    SELECT 
        FORMAT(cst.DUEDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        CASE
            WHEN cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Generate Financial Statement%' AND cst.STATUS = 3 THEN 'Financial Statements Generated'
            WHEN cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Approve Financial Statement%' AND cst.STATUS = 3 THEN 'Financial Statements Approved'
        END AS ActivityName,
        cst.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        cst.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        cst.DATAREAID AS CompanyCode,
        cst.RESPONSIBLEDEPARTMENT AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM ClosingSheetTask cst
    JOIN Config ON cst.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND cst.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Financial Statement%'
      AND cst.STATUS = 3 -- 3 for 'Completed', assumes completion implies generation/approval

    UNION ALL

    -- 13. GL Period Closed
    -- The final closing of the General Ledger period.
    SELECT
        FORMAT(lfp.ENDDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'GL Period Closed' AS ActivityName,
        lfp.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        lfp.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lfp.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerFiscalPeriod lfp
    JOIN Config ON lfp.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lfp.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE lfp.STATUS = 2 -- 2 corresponds to 'Closed'
      AND lfp.TYPE = 1 -- 1 corresponds to 'Operating'

    UNION ALL

    -- 14. GL Period Re-Opened
    -- When a previously closed period is set back to 'On Hold' or 'Open'.
    SELECT
        FORMAT(lfp.ENDDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'GL Period Re-Opened' AS ActivityName,
        lfp.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        lfp.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lfp.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerFiscalPeriod lfp
    JOIN Config ON lfp.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lfp.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE lfp.STATUS IN (1, 3) -- 1 is 'On Hold', 3 is 'Open'
      AND lfp.TYPE = 1 -- 'Operating'
      AND EXISTS (
          -- This logic is complex; a simpler check is to assume any modification to Open/On Hold after a close is a reopen.
          -- A more robust solution requires change tracking, which is outside a simple SQL query.
          SELECT 1 FROM LedgerFiscalPeriod prev_status
          WHERE prev_status.RECID = lfp.RECID AND prev_status.MODIFIEDDATETIME < lfp.MODIFIEDDATETIME
      )
)
SELECT
    FinancialPeriod,
    ActivityName,
    EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    ResponsibleUser,
    CompanyCode,
    Department,
    GlAccount
FROM AllEvents
WHERE ActivityName IS NOT NULL;

Passaggi

Prerequisiti e configurazione dell’ambiente: verifichi di avere installato Python 3.6 o versione successiva, insieme alle librerie pandas e requests. Può installarle con pip: pip install pandas requests. Registri un’applicazione in Azure Active Directory (Azure AD) per l’istanza Dynamics 365 e le assegni le autorizzazioni API necessarie per leggere i dati finanziari. Recuperi l’ID Tenant, l’ID Client e il segreto client dell’applicazione.
Configurazione dei parametri dello script: apra lo script Python e individui la sezione di configurazione all’inizio. Inserisca nei segnaposto l’URL di base di D365, l’ID Tenant di Azure AD, l’ID Client e il segreto client. Definisca START_DATE, END_DATE e COMPANY_CODE (DataAreaId in D365) per circoscrivere l’estrazione dei dati.
Implementazione dell’autenticazione: lo script include una funzione che ottiene un token di accesso OAuth 2.0 da Azure AD utilizzando le credenziali fornite. Il token verrà usato per autenticare tutte le successive richieste API all’endpoint OData di D365.
Definizione delle funzioni di estrazione dei dati: lo script include una funzione principale di recupero dei dati, get_d365_data, che gestisce le chiamate API, compaginando automaticamente i risultati tramite il collegamento @odata.nextLink fornito nelle risposte API. In questo modo vengono recuperati tutti i record corrispondenti alla query.
Esecuzione di query specifiche per attività: per ciascuna delle 14 attività richieste, lo script definisce una funzione specifica, ad esempio extract_gl_period_events e extract_journal_postings. Ogni funzione crea una query OData mirata, utilizzando $select per specificare le colonne e $filter per limitare i risultati agli eventi pertinenti, come le modifiche di stato o i nomi specifici dei giornali.
Recupero e unione dei dati: la parte principale dello script richiama in sequenza ciascuna funzione di estrazione. Ogni funzione restituisce un DataFrame pandas strutturato secondo il formato del registro eventi. I singoli DataFrame vengono quindi raccolti in un elenco.
Standardizzazione dei dati nel registro eventi: una volta recuperati tutti i dati, lo script concatena l’elenco dei DataFrame in un unico registro eventi. Aggiunge colonne statiche come SourceSystem e LastDataUpdate (impostata sull’ora di esecuzione dello script).
Gestione degli eventi dedotti: lo script gestisce attività dedotte come 'Trial Balance Prepared' creando un evento in base all’ora dell’ultima attività 'Adjusting Journal Entries Posted' per il periodo finanziario. Questa logica consente di registrare la tappa anche in assenza di un record diretto nel sistema.
Conversione e pulizia dei tipi di dati: lo script verifica che la colonna EventTime utilizzi il formato data e ora corretto e che le altre colonne abbiano tipi di dati appropriati. Inoltre, ricava il FinancialPeriod dalla colonna EventTime e lo formatta come 'YYYY-MM'.
Esportazione in CSV: infine, lo script salva l’intero DataFrame del registro eventi in un file CSV denominato d365_period_close_event_log.csv. Il file è pronto per essere caricato direttamente negli strumenti di Process Mining.

Configurazione

Autenticazione: è necessaria la registrazione di un’applicazione Azure AD con un ID Client e un segreto client generati. Per accedere all’API OData, l’applicazione deve disporre di autorizzazioni utente delegate per 'Dynamics ERP'.
URL dell’endpoint D365: la variabile D365_BASE_URL nello script deve essere impostata sull’URL specifico di Dynamics 365 Finance and Operations dell’organizzazione, ad esempio https://your-d365-environment.operations.dynamics.com.
Intervallo di date: imposti le variabili START_DATE e END_DATE per definire il periodo di estrazione. Per gestire il volume dei dati e le prestazioni dell’API, si consiglia di iniziare con un intervallo più breve, ad esempio 3-6 mesi.
Filtro Company Code: la variabile COMPANY_CODE deve contenere l’identificativo dell’entità giuridica (denominato DataAreaId in D365) per cui desidera analizzare il processo di chiusura del periodo. Lo script è progettato per essere eseguito su un solo Company Code alla volta.
Filtri per i nomi dei giornali: lo script utilizza nomi segnaposto come 'ACCRUAL', 'INTERCO' e 'ADJUST' per identificare specifiche attività di registrazione dei giornali. Dovrà aggiornarli in modo che corrispondano esattamente ai nomi utilizzati nella configurazione di D365.
Area di lavoro Financial Close: l’estrazione delle attività di riconciliazione ('Account Reconciliation Started', 'Account Reconciliation Approved') presuppone l’utilizzo di un’entità specifica relativa all’area di lavoro Financial Close, come ClosingSheet. Potrebbe essere necessario modificare il nome dell’entità in base all’implementazione specifica.

Query di esempio python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
D365_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-d365-environment].operations.dynamics.com"
TENANT_ID = class="hl-string">"[your-tenant-id]"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[your-client-id]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[your-client-secret]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- PARAMETERS ---
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"
COMPANY_CODE = class="hl-string">"[YourCompanyCode]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'USMF'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Function to get Access Token ---
def get_access_token():
    url = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}/oauth2/v2.0/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': fclass="hl-string">"{D365_BASE_URL}/.default"
    }
    response = requests.post(url, data=payload)
    response.raise_for_status()
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Generic function to get data from D365 OData ---
def get_d365_data(entity_name, select_fields, filter_query, access_token):
    all_records = []
    api_url = fclass="hl-string">"{D365_BASE_URL}/data/{entity_name}?$select={select_fields}&$filter={filter_query}&cross-company=true"
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while api_url:
        try:
            response = requests.get(api_url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_records.extend(data[class="hl-string">'value'])
            api_url = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink')
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Small delay to be respectful to the API
        except requests.exceptions.HTTPError as err:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching {entity_name}: {err}")
            print(fclass="hl-string">"Response content: {err.response.text}")
            break

    return pd.DataFrame(all_records)

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

def extract_gl_period_events(token):
    print(class="hl-string">"Extracting GL Period status changes...")
    entity = class="hl-string">"LedgerFiscalCalendarPeriods"
    fields = class="hl-string">"LedgerFiscalCalendarId,PeriodName,Status,ModifiedDateTime,ModifiedBy,LegalEntityId"
    filters = fclass="hl-string">"ModifiedDateTime ge {START_DATE}T00:00:00Z and ModifiedDateTime le {END_DATE}T23:59:59Z and LegalEntityId eq '{COMPANY_CODE}'"
    df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    if df.empty:
        return pd.DataFrame()

    df.rename(columns={class="hl-string">'ModifiedDateTime': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ModifiedBy': class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'LegalEntityId': class="hl-string">'CompanyCode'}, inplace=True)
    df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map status to activities
    activity_map = {
        class="hl-string">'OnHold': [class="hl-string">'Period Close Process Initiated', class="hl-string">'Subledgers Placed On Hold'],
        class="hl-string">'Closed': [class="hl-string">'GL Period Closed'],
        class="hl-string">'Open': [class="hl-string">'GL Period Re-Opened'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming re-open moves from Closed to Open
    }
    
    event_dfs = []
    for status, activities in activity_map.items():
        for activity in activities:
            temp_df = df[df[class="hl-string">'Status'] == status].copy()
            temp_df[class="hl-string">'ActivityName'] = activity
            event_dfs.append(temp_df)

    result_df = pd.concat(event_dfs, ignore_index=True)
    return result_df[[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode']]

def extract_journal_postings(token):
    print(class="hl-string">"Extracting Journal Postings...")
    entity = class="hl-string">"GeneralJournalAccountEntryEntities"
    fields = class="hl-string">"JournalNumber,JournalCategory,PostingLayer,AccountingDate,CreatedBy,CompanyCode,LedgerAccount"
    filters = fclass="hl-string">"AccountingDate ge {START_DATE} and AccountingDate le {END_DATE} and CompanyCode eq '{COMPANY_CODE}'"
    df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    if df.empty:
        return pd.DataFrame()
    
    df.rename(columns={class="hl-string">'AccountingDate': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'CreatedBy': class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'LedgerAccount': class="hl-string">'GlAccount'}, inplace=True)
    df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder journal categories, update based on your setup
    journal_map = {
        class="hl-string">'Allocation': class="hl-string">'Accrual Journals Posted', class=class="hl-string">"hl-comment"># Example mapping
        class="hl-string">'Intercompany': class="hl-string">'Intercompany Journals Posted',
        class="hl-string">'Adjustment': class="hl-string">'Adjusting Journal Entries Posted' class=class="hl-string">"hl-comment"># Example mapping
    }
    
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = df[class="hl-string">'JournalCategory'].map(journal_map)
    result_df = df.dropna(subset=[class="hl-string">'ActivityName'])
    return result_df[[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GlAccount']]

def extract_bank_reconciliations(token):
    print(class="hl-string">"Extracting Bank Reconciliations...")
    entity = class="hl-string">"BankReconciliationHeaders"
    fields = class="hl-string">"ReconciliationDate,ReconciliationStatus,CreatedDateTime,CreatedBy,DataAreaId,BankAccount"
    filters = fclass="hl-string">"CreatedDateTime ge {START_DATE}T00:00:00Z and CreatedDateTime le {END_DATE}T23:59:59Z and DataAreaId eq '{COMPANY_CODE}'"
    df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    if df.empty:
        return pd.DataFrame()
    
    df.rename(columns={class="hl-string">'DataAreaId': class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'BankAccount': class="hl-string">'GlAccount'}, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Started event
    started_df = df.copy()
    started_df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Bank Reconciliation Started'
    started_df[class="hl-string">'EventTime'] = started_df[class="hl-string">'CreatedDateTime']
    started_df[class="hl-string">'ResponsibleUser'] = started_df[class="hl-string">'CreatedBy']
    started_df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(started_df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Completed event
    completed_df = df[df[class="hl-string">'ReconciliationStatus'] == class="hl-string">'Reconciled'].copy()
    completed_df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Bank Reconciliation Completed'
    completed_df[class="hl-string">'EventTime'] = completed_df[class="hl-string">'ReconciliationDate'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Using ReconciliationDate as completion time
    completed_df[class="hl-string">'ResponsibleUser'] = completed_df[class="hl-string">'CreatedBy']
    completed_df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(completed_df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')
    
    result_df = pd.concat([started_df, completed_df], ignore_index=True)
    return result_df[[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GlAccount']]

def extract_close_workspace_tasks(token):
    print(class="hl-string">"Extracting Close Workspace Tasks (placeholder)...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a placeholder. The entity name class="hl-string">'ClosingSheetTasks' might be different in your system.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common entities: ClosingSheet, FinancialPeriodCloseWorkspace, ClosingSheetTasks
    entity = class="hl-string">"[FinancialCloseTaskEntity]"
    fields = class="hl-string">"TaskDescription,Status,ModifiedDateTime,ModifiedBy,DataAreaId,MainAccount"
    filters = fclass="hl-string">"ModifiedDateTime ge {START_DATE}T00:00:00Z and ModifiedDateTime le {END_DATE}T23:59:59Z and DataAreaId eq '{COMPANY_CODE}'"
    class=class="hl-string">"hl-comment"># df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># if df.empty:
    class=class="hl-string">"hl-comment">#     return pd.DataFrame()
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For demonstration, creating a dummy dataframe
    print(fclass="hl-string">"SKIPPING: Entity '{entity}' not queried. This requires system-specific entity name.")
    return pd.DataFrame()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution Logic ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting D365 Period Close data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    all_events = []

    all_events.append(extract_gl_period_events(access_token))
    all_events.append(extract_journal_postings(access_token))
    all_events.append(extract_bank_reconciliations(access_token))
    all_events.append(extract_close_workspace_tasks(access_token)) class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder call

    event_log = pd.concat([df for df in all_events if not df.empty], ignore_index=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Handle Inferred and Missing Events ---
    if not event_log.empty and class="hl-string">'Adjusting Journal Entries Posted' in event_log[class="hl-string">'ActivityName'].values:
        print(class="hl-string">"Inferring 'Trial Balance Prepared' events...")
        adj_journals = event_log[event_log[class="hl-string">'ActivityName'] == class="hl-string">'Adjusting Journal Entries Posted'].copy()
        adj_journals[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(adj_journals[class="hl-string">'EventTime'])
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer as last adjusting entry per period
        trial_balance_events = adj_journals.loc[adj_journals.groupby(class="hl-string">'FinancialPeriod')[class="hl-string">'EventTime'].idxmax()]
        trial_balance_events[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Trial Balance Prepared'
        event_log = pd.concat([event_log, trial_balance_events], ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for class="hl-string">'Financial Statements Generated' and class="hl-string">'Approved'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These are often manual or hard to track. A common approach is to infer them based on the final closing date.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Final Formatting ---
    if not event_log.empty:
        event_log[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Microsoft Dynamics 365'
        event_log[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize columns
        final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', 
                        class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'GlAccount']
        for col in final_cols:
            if col not in event_log.columns:
                event_log[col] = None

        event_log = event_log[final_cols]
        event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
        output_filename = class="hl-string">'d365_period_close_event_log.csv'
        event_log.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified criteria.")

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