> Ciągłe doskonalenie procesów > Obsługa faktur zobowiązań > NetSuite > Szablon danych

Szablon danych do obsługi faktur zakupu

NetSuite

← Wróć do przewodnika ulepszania procesów

Atrybuty procesu obsługi faktur zakupu(21) Czynności w procesie obsługi faktur zakupu(14) Instrukcje ekstrakcji danych(4)

Szablon danych do obsługi faktur zakupu

Ten szablon pomaga zebrać dane potrzebne do usprawnienia obsługi faktur zakupu. Zawiera listę atrybutów do zebrania i czynności, które warto śledzić w dzienniku zdarzeń. Znajdą tu Państwo także praktyczne wskazówki dotyczące pobierania danych z NetSuite, aby przygotować je do rzetelnej analizy i ulepszania procesów.

Zalecane atrybuty do zebrania
Czynności, które warto śledzić
Wskazówki dotyczące ekstrakcji danych z NetSuite

Pierwszy raz spotykają się Państwo z dziennikiem zdarzeń? Dowiedz się jak utworzyć dziennik zdarzeń na potrzeby process mining.

Pobierz szablon

Atrybuty procesu obsługi faktur zakupu

Poniżej przedstawiono zalecane pola danych, które warto uwzględnić w dzienniku zdarzeń, aby rzetelnie analizować obsługę faktur zakupu.

5 Wymagane 6 Zalecane 10 Opcjonalne

	Nazwa	Opis
	Działanie ActivityName	Nazwa działania biznesowego lub zdarzenia, które wystąpiło w procesie obsługi faktury.
Opis Ten atrybut opisuje konkretny krok lub etap procesu Accounts Payable, na przykład „Utworzono Vendor Bill”, „Zatwierdzono fakturę” lub „Zrealizowano płatność”. Analiza kolejności i częstotliwości działań stanowi podstawę process mining. Pozwala zobrazować przebieg procesu, wskazać częste i rzadkie warianty oraz wykryć wąskie gardła i odstępstwa od standardowej procedury. Zdefiniowane działania tworzą węzły na mapie procesu. Dlaczego to ważne Określa kroki procesu, umożliwia przedstawienie jego mapy, obliczanie czasu między działaniami oraz wykrywanie wąskich gardeł i pętli poprawek. Skąd pobrać Dane pochodzą z dzienników systemowych, ścieżek audytu lub zmian statusu w Vendor Bill i powiązanych rekordach płatności w NetSuite. Często wymagają przekształcenia. Przykłady Utworzono fakturę dostawcyZatwierdzono fakturęPłatność zrealizowanaWykryto rozbieżność
	Faktura Invoice	Unikalny identyfikator każdej faktury od dostawcy.
Opis Pole „Invoice” pełni funkcję głównego identyfikatora case. Łączy wszystkie działania od otrzymania faktury do jej ostatecznej płatności. Ten atrybut jest niezbędny do odtworzenia pełnego przebiegu każdej faktury. W analizie umożliwia filtrowanie, agregowanie danych i szczegółowe badanie przebiegu poszczególnych faktur. Stanowi podstawę analizy wariantów i obliczania czasu cyklu. Dlaczego to ważne To podstawowy atrybut, który łączy wszystkie powiązane zdarzenia w jedną instancję procesu i umożliwia analizę całego cyklu życia każdej faktury. Skąd pobrać To klucz główny rekordu transakcji Vendor Bill w NetSuite, często określany jako Transaction ID lub Document Number. Przykłady INV-2023-001237894561VN54321A
	Godzina rozpoczęcia EventTime	Znacznik czasu wskazujący, kiedy rozpoczęło się działanie lub wystąpiło zdarzenie.
Opis Ten atrybut zapisuje dokładną datę i godzinę wystąpienia danego działania. Określa chronologiczną kolejność zdarzeń w każdym case. Znacznik czasu jest niezbędny do analiz opartych na czasie, w tym obliczania czasu cyklu między działaniami i całkowitego czasu procesu, a także wykrywania opóźnień. Służy do prawidłowego porządkowania zdarzeń i stanowi podstawę KPI, takich jak „Średni czas zatwierdzania faktury” i „Days Payable Outstanding”. Dlaczego to ważne Określa chronologiczną kolejność zdarzeń, niezbędną do obliczania wskaźników czasu trwania, wykrywania wąskich gardeł i oceny przebiegu procesu. Skąd pobrać Pola znaczników czasu powiązane ze zmianami statusu oraz datami utworzenia lub modyfikacji w rekordach transakcji i notatkach systemowych NetSuite. Przykłady 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-15T14:35:10Z2024-01-05T09:12:05Z
	Ostatnia aktualizacja danych LastDataUpdate	Znacznik czasu ostatniego odświeżenia danych tego zdarzenia z systemu źródłowego.
Opis Ten atrybut wskazuje, kiedy ostatnio pobrano dane o zdarzeniu z NetSuite. Informuje o aktualności danych w narzędziu process mining. Ułatwia ocenę, na ile aktualna jest analiza. Można sprawdzić, kiedy dane zostały odświeżone, co ma szczególne znaczenie w dashboardach operacyjnych pokazujących statusy faktur niemal w czasie rzeczywistym. Dlaczego to ważne Informuje o aktualności danych, dzięki czemu można ocenić, na ile bieżąca jest analiza procesu i kiedy należy spodziewać się kolejnego odświeżenia. Skąd pobrać Ten znacznik czasu generuje narzędzie lub potok pobierania danych w chwili ich wczytania. Przykłady 2024-03-10T02:00:00Z2024-03-11T02:00:00Z
	System źródłowy SourceSystem	System, z którego pobrano dane.
Opis Ten atrybut wskazuje źródło danych o procesie. W tym widoku będzie to zawsze „NetSuite”. W środowiskach korzystających z wielu systemów, na przykład z zewnętrznego systemu OCR i ERP, pole to pomaga ustalić pochodzenie danych i rozwiązywać problemy. Potwierdza, że wszystkie zdarzenia są prawidłowo przypisane do systemu będącego źródłem danych. Dlaczego to ważne Pozwala ustalić pochodzenie danych. W środowisku wielosystemowym ułatwia dotarcie do źródła w celu weryfikacji i uzyskania kontekstu. Skąd pobrać To stała wartość („NetSuite”), uzupełniana podczas pobierania i przekształcania danych. Przykłady NetSuite
	Kwota faktury InvoiceAmount	Łączna wartość faktury.
Opis Ten atrybut określa łączną kwotę brutto należną z tytułu faktury od dostawcy, przed odliczeniami i rabatami. To podstawowy wskaźnik finansowy dla każdego case. Kwota faktury służy do analiz finansowych, na przykład do podziału faktur na przedziały kwotowe i sprawdzenia, czy ich przebieg się różni. W dashboardach pomaga ocenić finansowy wpływ wąskich gardeł i opóźnień. Jest też podstawą obliczania DPO. Dlaczego to ważne Pozwala ocenić finansowy wpływ nieefektywności procesu i podzielić faktury według kwoty, aby nadać priorytet tym o najwyższej wartości. Skąd pobrać Pole „Amount” lub „Total” w nagłówku rekordu transakcji Vendor Bill. Przykłady 1500.75250.0012500.50
	Nazwa dostawcy VendorName	Nazwa dostawcy, który przesłał fakturę.
Opis Ten atrybut wskazuje nazwę prawną dostawcy powiązanego z fakturą. To ważne dane podstawowe powiązane z transakcją. Analiza procesu według dostawcy pomaga wykrywać problemy dotyczące konkretnych dostawców, takie jak częste rozbieżności i opóźnienia w płatnościach, a także możliwości uzyskania rabatów dynamicznych. Atrybut jest niezbędny do kategoryzowania otwartych faktur w dashboardzie „Status i wiek faktur” oraz do zarządzania relacjami z dostawcami. Dlaczego to ważne Umożliwia analizę wyników według dostawcy, pomaga wskazać problematycznych kontrahentów, negocjować lepsze warunki i skuteczniej zarządzać relacjami. Skąd pobrać Dane pochodzą z rekordu Vendor powiązanego z transakcją Vendor Bill. Pole jest zwykle oznaczone jako „Vendor Name” lub „Company Name”. Przykłady Global Office Supplies Inc.Tech Solutions LLCCreative Marketing Co.
	Numer zamówienia zakupu PurchaseOrderNumber	Identyfikator zamówienia zakupu powiązanego z fakturą, jeśli dotyczy.
Opis Ten atrybut łączy fakturę od dostawcy z wcześniej zatwierdzonym zamówieniem zakupu (PO). Jego obecność lub brak pozwala odróżnić faktury powiązane z PO od tych, które nie są z nim powiązane. Pole jest niezbędne w dashboardzie „Efektywność dopasowywania PO/GR” i przy obliczaniu KPI „Wskaźnik poprawnego dopasowania PO/GR”. Analiza przebiegu procesu w zależności od tego, czy faktura jest powiązana z PO, pomaga wykrywać możliwości usprawnienia dopasowywania trójstronnego i automatyzacji. Dlaczego to ważne Pozwala odróżnić faktury powiązane z PO od pozostałych. Często przebiegają one innymi ścieżkami i mają inny potencjał automatyzacji. Atrybut pomaga analizować efektywność dopasowywania. Skąd pobrać Informacja znajduje się zwykle w pozycjach lub nagłówku rekordu Vendor Bill i łączy go z transakcją Purchase Order. Przykłady PO-004589PO-005123null
	Osoba zatwierdzająca Approver	Użytkownik odpowiedzialny za zatwierdzenie faktury do płatności.
Opis Ten atrybut wskazuje kierownika lub osobę odpowiedzialną za budżet, która ostatecznie zatwierdziła fakturę. W trakcie obsługi faktury może ją zatwierdzać kilka osób. To ważny wymiar analizy w dashboardzie „Analiza wąskich gardeł w zatwierdzaniu”. Analiza czasu zatwierdzania przez poszczególne osoby pozwala wskazać opóźnienia, zmienić ścieżkę faktur, aby równomiernie rozłożyć obciążenie, i usprawnić cały proces zatwierdzania. Dlaczego to ważne Pomaga wykrywać wąskie gardła w zatwierdzaniu oraz analizować obciążenie i wyniki kierowników uczestniczących w procesie. Skąd pobrać Informacje te są często przechowywane w historii workflow lub dziennikach zatwierdzania powiązanych z transakcją Vendor Bill. Przykłady s.chenp.williamsr.davis
	Termin płatności faktury InvoiceDueDate	Termin, do którego należy opłacić fakturę, aby uniknąć kar.
Opis Ten atrybut określa termin płatności wynikający z warunków płatności dostawcy i daty faktury. To ważny termin w procesie AP. Stanowi punkt odniesienia dla dashboardu „Terminowość płatności” i KPI „Wskaźnik dotrzymywania terminów płatności”. Pozwala ustalić, czy płatności są realizowane na czas, przed terminem czy po terminie. Ma to bezpośredni wpływ na relacje z dostawcami i może wiązać się z opłatami za opóźnienie. Dlaczego to ważne To podstawowy punkt odniesienia przy pomiarze terminowości płatności, ważnej dla relacji z dostawcami i zgodności finansowej. Skąd pobrać Standardowe pole „Due Date” w rekordzie transakcji Vendor Bill. Przykłady 2023-11-302023-12-152024-02-28
	Użytkownik obsługujący fakturę ProcessorUser	Użytkownik odpowiedzialny za obsługę lub wprowadzenie faktury.
Opis Ten atrybut wskazuje członka zespołu Accounts Payable, który wprowadził dane lub wykonał początkowe czynności związane z fakturą. Dane te są niezbędne w dashboardzie „Rozkład obciążenia pracą zespołu AP”. Pomagają kierownikom analizować równomierny podział pracy, określać potrzeby szkoleniowe i mierzyć wyniki poszczególnych osób oraz zespołu. Można też prześledzić źródło błędów, przypisując je do osoby obsługującej fakturę. Dlaczego to ważne Umożliwia analizę obciążenia pracą, monitorowanie wyników i ustalanie przyczyn błędów przez przypisanie działań do konkretnych członków zespołu AP. Skąd pobrać Pola „Created By” lub „Modified By” w notatkach systemowych albo ścieżce audytu dotyczącej początkowych etapów obsługi Vendor Bill. Przykłady j.doea.smithm.jones
	Czy płatność była terminowa IsOnTimePayment	Wskaźnik określający, czy faktura została opłacona najpóźniej w terminie płatności.
Opis Ten obliczany atrybut logiczny sprawdza, czy „Data płatności” przypada przed „Terminem płatności faktury” lub w tym samym dniu. Dla każdej faktury podaje jednoznaczny wynik: płatność terminowa albo nieterminowa. Atrybut wspiera dashboard „Terminowość płatności” i służy do obliczania KPI „Wskaźnik dotrzymywania terminów płatności”. Ułatwia analizę, ponieważ pozwala szybko odfiltrować opóźnione płatności i zbadać ich przyczyny. Dlaczego to ważne Ułatwia analizę terminowości płatności i bezpośrednio zasila KPI dotyczące dotrzymywania terminów oraz zarządzania relacjami z dostawcami. Skąd pobrać Obliczane podczas przekształcania danych: PaymentDate <= InvoiceDueDate. Przykłady truefalse
	Czy wykorzystano rabat za wcześniejszą płatność IsEarlyPaymentCaptured	Wskaźnik określający, czy wykorzystano dostępny rabat za wcześniejszą płatność.
Opis Ten obliczany atrybut logiczny sprawdza, czy faktura z dostępnym rabatem została opłacona najpóźniej w „Terminie rabatu za wcześniejszą płatność”. Atrybut jest niezbędny do pomiaru KPI „Wskaźnik wykorzystania rabatów za wcześniejszą płatność” i obsługi dashboardu „Możliwości uzyskania rabatu za wcześniejszą płatność”. Pokazuje, czy firmie udało się wykorzystać rabat, i wskazuje utracone oszczędności. Dlaczego to ważne Bezpośrednio mierzy skuteczność zespołu skarbu lub AP w ograniczaniu kosztów. To ważny wskaźnik wyników finansowych. Skąd pobrać Obliczane podczas przekształcania danych: PaymentDate <= EarlyPaymentDiscountDate dla faktur, do których ma zastosowanie rabat. Przykłady truefalsenull
	Czy wystąpiły poprawki IsRework	Wskaźnik określający, czy działanie jest częścią pętli poprawek.
Opis Ten obliczany atrybut logiczny wskazuje powtarzane działania, na przykład ponowne zdarzenie „Wykryto rozbieżność” albo odrzucenie faktury, a następnie ponowne przekazanie jej do zatwierdzenia. Atrybut jest niezbędny w dashboardzie „Analiza poprawek i błędów” i przy obliczaniu KPI „Wskaźnik poprawek dotyczących faktur”. Pozwala określić częstotliwość i wpływ poprawek oraz wskazać źródła nieefektywności, błędów i odstępstw od procesu. Dlaczego to ważne Pokazuje nieefektywność procesu, oznaczając działania wymagające ponownej pracy. Ułatwia planowanie usprawnień, które podnoszą jakość i zwiększają odsetek spraw załatwionych poprawnie za pierwszym razem. Skąd pobrać Obliczane podczas przekształcania danych na podstawie kolejności działań w danym case. Na przykład gdy po „Zatwierdzono fakturę” następuje „Odrzucono fakturę”, a potem ponownie „Zatwierdzono fakturę”. Przykłady truefalse
	Data płatności PaymentDate	Data realizacji płatności za fakturę.
Opis Ten atrybut zapisuje datę wypłaty środków dostawcy. Oznacza ostateczne rozliczenie finansowe faktury. Data ta służy do określania faktycznego końca procesu na potrzeby wielu KPI, w tym „Days Payable Outstanding” i „Wskaźnika dotrzymywania terminów płatności”. Pozwala porównać rzeczywistą płatność z „Terminem płatności faktury” i „Terminem rabatu za wcześniejszą płatność”. Dlaczego to ważne Oznacza finansowe zakończenie procesu i stanowi podstawę obliczania KPI dotyczących terminowości płatności, DPO i wykorzystania rabatów. Skąd pobrać Pole „Date” z powiązanego rekordu transakcji Bill Payment w NetSuite. Przykłady 2023-11-282023-12-142024-02-25
	Kod firmy CompanyCode	Identyfikator jednostki prawnej lub spółki zależnej obsługującej fakturę.
Opis Ten atrybut wskazuje firmę lub spółkę zależną w organizacji, która odpowiada za fakturę. Ma szczególne znaczenie w firmach działających w ramach wielu jednostek prawnych. Analiza procesu według kodu firmy pozwala porównywać wyniki różnych części organizacji. Może ujawnić różnice w efektywności, zgodności lub obciążeniu pracą poszczególnych spółek zależnych i pomóc zaplanować ukierunkowane usprawnienia. Dlaczego to ważne Umożliwia porównanie wyników procesu między jednostkami prawnymi lub spółkami zależnymi, ułatwia planowanie usprawnień i wspiera nadzór korporacyjny. Skąd pobrać W NetSuite odpowiada polu „Subsidiary” w rekordzie transakcji na koncie OneWorld. Przykłady US01DE01UK01
	Status faktury InvoiceStatus	Bieżący status obsługi faktury.
Opis Ten atrybut wskazuje bieżący stan rachunku od dostawcy w cyklu AP, na przykład „Open”, „Pending Approval” lub „Paid in Full”. To ważny atrybut w dashboardzie „Status i wiek faktur”, który pokazuje bieżące obciążenie pracą i zobowiązania. Umożliwia filtrowanie otwartych lub problematycznych faktur i śledzenie postępów w ich obsłudze. Dlaczego to ważne Pokazuje bieżący etap obsługi faktury. Ułatwia monitorowanie operacji, zarządzanie obciążeniem pracą i prognozowanie finansowe. Skąd pobrać Pole „Status” w rekordzie transakcji Vendor Bill. Przykłady OtwarteOczekuje na zatwierdzenieOpłacono w całości
	Termin rabatu EarlyPaymentDiscountDate	Termin płatności faktury uprawniający do rabatu za wcześniejszą zapłatę.
Opis Ten atrybut określa ostatni dzień, w którym można zapłacić, aby uzyskać rabat od dostawcy zgodnie z „Warunkami płatności”, na przykład „10” w zapisie „2% 10, Net 30”. Ta data stanowi podstawę dashboardu „Możliwości uzyskania rabatu za wcześniejszą płatność”. Porównanie jej z bieżącą datą i datą płatności pozwala wykrywać takie możliwości, mierzyć KPI „Wskaźnik wykorzystania rabatów za wcześniejszą płatność” i pomagać firmie ograniczać koszty. Dlaczego to ważne To ważna data dla ograniczania kosztów dzięki rabatom za wcześniejszą płatność. Jej śledzenie pomaga lepiej zarządzać gotówką. Skąd pobrać To pole obliczane w rekordzie Vendor Bill na podstawie daty faktury i pola „Terms”. Przykłady 2023-11-102024-01-20null
	Typ dokumentu DocumentType	Typ przetwarzanego dokumentu, na przykład faktura lub nota kredytowa.
Opis Ten atrybut odróżnia standardowe faktury od innych powiązanych dokumentów, takich jak noty kredytowe, które mogą podlegać innym zasadom obsługi lub przebiegać według innego workflow. Analiza według typu dokumentu pozwala porównywać podobne pozycje. Na przykład zatwierdzenie faktury o dużej wartości może wymagać dokładniejszej weryfikacji niż zatwierdzenie niewielkiej noty kredytowej. Taki podział zapewnia dokładniejszy obraz wyników procesu. Dlaczego to ważne Pozwala podzielić proces według typów dokumentów finansowych, które mogą przebiegać różnymi ścieżkami i mieć odrębne KPI, co zwiększa precyzję analizy. Skąd pobrać Można go ustalić na podstawie typu transakcji w NetSuite, na przykład „Vendor Bill” lub „Vendor Credit”. Przykłady Standardowa fakturaNota kredytowaNota debetowa
	Waluta Currency	Kod waluty, w której podano kwotę faktury, na przykład USD lub EUR.
Opis Ten atrybut określa walutę, w której wystawiono fakturę. Dostarcza niezbędnego kontekstu dla pola „InvoiceAmount”. W organizacjach międzynarodowych ważne jest analizowanie danych w jednej, spójnej walucie. To pole umożliwia prawidłowe przeliczanie walut i porównywanie wskaźników finansowych między regionami lub jednostkami biznesowymi na tych samych zasadach. Dlaczego to ważne Zapewnia kontekst dla wszystkich kwot i umożliwia rzetelną analizę finansową, szczególnie w organizacjach działających w wielu krajach. Skąd pobrać Pole „Currency” w rekordzie transakcji Vendor Bill, często powiązane z danymi podstawowymi dostawcy. Przykłady USDEURGBPCAD
	Warunki płatności PaymentTerms	Uzgodnione warunki płatności za fakturę, na przykład Net 30 lub 2% 10 Net 30.
Opis Ten atrybut określa warunki płatności oczekiwane przez dostawcę, w tym termin i ewentualne rabaty za wcześniejszą zapłatę. Warunki płatności służą do obliczania „Terminu płatności faktury” i „Terminu rabatu za wcześniejszą płatność”. Są niezbędne w dashboardzie „Terminowość płatności” oraz przy analizie możliwości wykorzystania rabatów za wcześniejszą zapłatę, a tym samym lepszego zarządzania kapitałem obrotowym. Dlaczego to ważne Określają terminy płatności i możliwości uzyskania rabatu, wpływając bezpośrednio na zarządzanie przepływami pieniężnymi i możliwość ograniczenia kosztów. Skąd pobrać Pole „Terms” w transakcji Vendor Bill, zwykle dziedziczone z rekordu podstawowego Vendor. Przykłady Net 30Net 602% 10, Net 30

Wymagane Zalecane Opcjonalne

Czynności w procesie obsługi faktur zakupu

Poniżej przedstawiono najważniejsze kroki i kamienie milowe, które warto uwzględnić w dzienniku zdarzeń, aby prawidłowo odkryć przebieg procesu i zidentyfikować wąskie gardła.

6 Zalecane 8 Opcjonalne

	Działanie	Opis
	Faktura zamknięta	Oznacza ostateczne zamknięcie rekordu Vendor Bill, zwykle po pełnym opłaceniu. Zdarzenie jest wnioskowane na podstawie zmiany statusu Vendor Bill na „Paid in Full”.
Dlaczego to ważne To jednoznaczne zdarzenie kończące proces. Potwierdza, że w przypadku tej faktury nie są już wymagane żadne działania. Skąd pobrać Zdarzenie jest wnioskowane na podstawie znacznika czasu zmiany pola „Status” w rekordzie Vendor Bill na „Paid in Full”, odnotowanej w System Notes. Rejestrowanie Znacznik czasu zmiany pola „Status” na „Paid in Full”. Typ zdarzenia inferred
	Płatność zrealizowana	Oznacza faktyczną realizację płatności za fakturę. Zdarzenie jest rejestrowane na podstawie daty transakcji Vendor Payment przypisanego do Vendor Bill.
Dlaczego to ważne To główne zdarzenie kończące proces AP. Jest niezbędne do obliczania czasu cyklu od początku do końca, terminowości płatności i Days Payable Outstanding (DPO). Skąd pobrać Pole „Date” z rekordu transakcji Vendor Payment powiązanego z Vendor Bill. Rejestrowanie Data transakcji Vendor Payment przypisanego do rachunku. Typ zdarzenia explicit
	Przekazano do zatwierdzenia	Zdarzenie oznacza formalne przekazanie faktury Vendor Bill do workflow zatwierdzania. Jest rejestrowane, gdy pole „Approval Status” faktury zmienia się ze stanu roboczego na „Pending Approval”.
Dlaczego to ważne Ten etap wyznacza początek pomiaru czasu zatwierdzania. Jest niezbędny do wykrywania wąskich gardeł związanych z konkretnymi osobami zatwierdzającymi lub działami. Skąd pobrać Wnioskowane na podstawie znacznika czasu zmiany pola „Approval Status” w rekordzie Vendor Bill na „Pending Approval”, zapisanej w System Notes. Rejestrowanie Znacznik czasu zmiany pola „Approval Status” na „Pending Approval”. Typ zdarzenia inferred
	Utworzono fakturę dostawcy	Oznacza wprowadzenie nowej faktury dostawcy do NetSuite. Zdarzenie jest rejestrowane na podstawie daty utworzenia transakcji Vendor Bill i wyznacza oficjalny początek procesu AP.
Dlaczego to ważne Wyznacza punkt początkowy do obliczania czasu obsługi faktury. Jest niezbędny do pomiaru sprawności całego procesu i śledzenia wieku faktur. Skąd pobrać Pole „Date Created” w rekordzie transakcji Vendor Bill. Rejestrowanie Zdarzenie utworzenia transakcji Vendor Bill. Typ zdarzenia explicit
	Zaksięgowano fakturę w księdze głównej	Oznacza moment oficjalnego ujęcia skutków finansowych faktury Vendor Bill w księdze głównej. Zdarzenie jest rejestrowane na podstawie daty transakcji, gdy faktura zostaje zatwierdzona, a pole „Posting” jest ustawione.
Dlaczego to ważne To ważny punkt kontroli finansowej, który potwierdza formalne ujęcie zobowiązania w księgach firmy. Opóźnienia w księgowaniu mogą obniżyć dokładność sprawozdań finansowych. Skąd pobrać Data księgowania transakcji w księdze głównej utworzonej na podstawie faktury Vendor Bill. Sprawdzane jest pole „Posting” na fakturze. Rejestrowanie Data transakcji księgowania w księdze głównej powiązanego z fakturą Vendor Bill. Typ zdarzenia explicit
	Zatwierdzono fakturę	Oznacza, że wyznaczona osoba lub osoby zatwierdzające wyraziły zgodę na płatność faktury Vendor Bill. Zdarzenie jest rejestrowane, gdy pole „Approval Status” faktury przyjmuje wartość „Approved”.
Dlaczego to ważne To ważny etap, który kończy zatwierdzanie i pozwala zaksięgować fakturę oraz zaplanować płatność. Jest istotnym punktem danych przy pomiarze sprawności zatwierdzania. Skąd pobrać Znacznik czasu zmiany pola „Approval Status” w rekordzie Vendor Bill na „Approved”, zapisany w System Notes lub dzienniku workflow. Rejestrowanie Znacznik czasu w dzienniku workflow lub System Notes dla „Approval Status” = „Approved”. Typ zdarzenia explicit
	Odrzucono fakturę	Oznacza formalne odrzucenie faktury Vendor Bill podczas zatwierdzania, które wymaga korekty i ponownego przekazania. Zdarzenie jest rejestrowane, gdy pole „Approval Status” zostaje zaktualizowane do wartości „Rejected”.
Dlaczego to ważne Śledzenie odrzuceń jest niezbędne do analizy poprawek. Pomaga wykryć częste przyczyny, takie jak nieprawidłowe kodowanie lub naruszenie zasad, i zwiększyć odsetek faktur zatwierdzanych za pierwszym razem. Skąd pobrać Znacznik czasu zmiany pola „Approval Status” w rekordzie Vendor Bill na „Rejected”, zapisany w System Notes. Rejestrowanie Znacznik czasu w dzienniku workflow lub System Notes dla „Approval Status” = „Rejected”. Typ zdarzenia explicit
	Ponownie przekazano fakturę do zatwierdzenia	Zdarzenie występuje, gdy faktura zostaje cofnięta do wcześniejszego etapu lub przekazana innej osobie zatwierdzającej z powodu zmiany albo odrzucenia. Jest wnioskowane, gdy pole „Approval Status” zmienia się z „Pending Approval” na inny status, a następnie ponownie na „Pending Approval”.
Dlaczego to ważne Wykrywanie ponownego przekazania faktury pomaga zrozumieć pętle poprawek w procesie zatwierdzania, które znacznie wydłużają czas realizacji. Skąd pobrać Wnioskowane na podstawie System Notes przez wykrywanie sekwencji, w których pole „Approval Status” tej samej faktury wielokrotnie zmienia się na „Pending Approval”. Rejestrowanie Analiza sekwencji zmian pola „Approval Status” w System Notes. Typ zdarzenia inferred
	Rozpoczęto uzgadnianie z zamówieniem zakupu	Oznacza powiązanie faktury Vendor Bill z odpowiednim zamówieniem zakupu w celu weryfikacji. Zdarzenie jest wnioskowane, gdy zamówienie zakupu zostaje po raz pierwszy powiązane z fakturą w podliście „Items” lub „Expenses”, przed jej zatwierdzeniem.
Dlaczego to ważne Śledzenie tego etapu pomaga ocenić sprawność uzgadniania i wykryć opóźnienia, zanim faktury trafią do zatwierdzenia. Skąd pobrać Wnioskowane na podstawie dziennika System Notes, który pokazuje pierwsze wypełnienie pola „Created From” lub odwołań do zamówienia zakupu na poziomie pozycji faktury Vendor Bill. Rejestrowanie Wykrycie wypełnienia pola odwołującego się do zamówienia zakupu w System Notes. Typ zdarzenia inferred
	Wykorzystano rabat za wcześniejszą płatność	Zdarzenie obliczane, które występuje, gdy faktura zostaje opłacona przed terminem uprawniającym do rabatu za wcześniejszą płatność. Jest wyznaczane przez porównanie daty płatności z warunkami rabatu zapisanymi w Vendor Bill.
Dlaczego to ważne Bezpośrednio mierzy skuteczność zespołu AP w wykorzystywaniu rabatów, co wpływa na rentowność firmy i strategię zarządzania gotówką. Skąd pobrać To zdarzenie obliczane. Wymaga porównania pola „Date” z transakcji Vendor Payment z datą rabatu wyznaczoną na podstawie pola „Terms” w Vendor Bill. Rejestrowanie Porównaj pole „Date” z Vendor Payment z datą rabatu wyznaczoną na podstawie pola „Terms” w Vendor Bill. Typ zdarzenia calculated
	Wykryto rozbieżność	Zdarzenie występuje, gdy wykryta zostaje rozbieżność między fakturą, zamówieniem zakupu lub przyjęciem towaru, która uniemożliwia dalszą obsługę. Zwykle jest wnioskowane na podstawie ustawienia przez użytkownika określonego statusu zatwierdzenia, na przykład „On Hold” lub „Pending Clarification”.
Dlaczego to ważne Wskazanie tego zdarzenia pomaga wykryć źródła problemów i poprawek podczas weryfikacji, które często powodują opóźnienia płatności. Skąd pobrać Wnioskowane na podstawie zmiany pola „Approval Status” faktury Vendor Bill na niestandardowy status oczekiwania, na przykład „On Hold”. Może wymagać skonfigurowania własnych statusów. Rejestrowanie Śledzenie zmian pola „Approval Status” wskazujących wstrzymanie lub prośbę o wyjaśnienie. Typ zdarzenia inferred
	Zaplanowano płatność	Zdarzenie oznacza, że faktura Vendor Bill została wybrana do zapłaty i dodana do partii płatności. Jest rejestrowane, gdy tworzona jest transakcja Vendor Payment z przyszłą datą płatności.
Dlaczego to ważne To zdarzenie pokazuje przebieg płatności, co ułatwia prognozowanie przepływów pieniężnych i planowanie terminów płatności w celu wykorzystania rabatów za wcześniejszą zapłatę. Skąd pobrać Data utworzenia rekordu transakcji Vendor Payment przypisanego do Vendor Bill. Rejestrowanie Znacznik czasu utworzenia powiązanego rekordu transakcji Vendor Payment. Typ zdarzenia explicit
	Zastosowano notę kredytową	Zdarzenie występuje, gdy Vendor Credit zostaje przypisany do Vendor Bill, zmniejszając należną kwotę. Jest rejestrowane na podstawie zdarzenia przypisania łączącego obie transakcje.
Dlaczego to ważne Zastosowanie not kredytowych to alternatywny sposób zamknięcia faktury. Śledzenie tego zdarzenia pomaga ocenić, jak odpisy i zwroty wpływają na cały proces AP. Skąd pobrać Data przypisania zapisana w chwili przypisania transakcji Vendor Credit do Vendor Bill. Można ją znaleźć w powiązanych rekordach rachunku. Rejestrowanie Znacznik czasu przypisania Vendor Credit do Vendor Bill. Typ zdarzenia explicit
	Zidentyfikowano opóźnioną płatność	Zdarzenie obliczane, które występuje, gdy faktura zostaje opłacona po terminie. Jest wyznaczane przez porównanie daty realizacji płatności z terminem płatności podanym w Vendor Bill.
Dlaczego to ważne To działanie ma istotne znaczenie dla monitorowania terminowości płatności i utrzymywania relacji z dostawcami. Częste opóźnienia mogą osłabić ich zaufanie. Skąd pobrać Zdarzenie jest obliczane przez porównanie pola „Date” z transakcji Vendor Payment z polem „Due Date” w rekordzie Vendor Bill. Występuje, gdy data płatności przypada po terminie płatności. Rejestrowanie Porównaj pole „Date” z Vendor Payment z polem „Due Date” w Vendor Bill. Typ zdarzenia calculated

Zalecane Opcjonalne

Instrukcje ekstrakcji danych

Jak pobrać dane z NetSuite

Kroki

Przejdź do tworzenia zapisanego wyszukiwania: Zaloguj się do NetSuite jako użytkownik z uprawnieniami do tworzenia i edytowania zapisanych wyszukiwań. Przejdź do Reports > Saved Searches > All Saved Searches > New. Z listy typów wyszukiwania wybierz Transaction.
Określ kryteria wyszukiwania: Na karcie Criteria ustaw główne filtry, aby wybrać odpowiednie faktury (Vendor Bills).
- Ustaw Type na is Vendor Bill.
- Ustaw Main Line na is True. Dzięki temu wyszukiwanie zwróci informacje z poziomu nagłówka.
- Dodaj filtr Date Created, aby ograniczyć ekstrakcję do wybranego okresu, na przykład ostatnich 6 miesięcy.
Określ kolumny wyników dla wspólnych atrybutów: Przejdź do karty Results. Dodaj poniższe pola, które będą wspólne dla wszystkich zdarzeń dotyczących faktury.
- Document Number (etykieta niestandardowa: Invoice)
- Entity (etykieta niestandardowa: VendorName)
- Amount (etykieta niestandardowa: InvoiceAmount)
- Due Date (etykieta niestandardowa: InvoiceDueDate)
- Created By (etykieta niestandardowa: ProcessorUser)
- Formula (Text): ustaw formułę na '{source}' (etykieta niestandardowa: SourceSystem). W kolumnie pojawi się wartość 'NetSuite'.
- Formula (Date/Time): ustaw formułę na {today} (etykieta niestandardowa: LastDataUpdate).
Określ kolumny wyników dla czynności: To najważniejszy krok. Dla każdej z 14 czynności dodaj dwie kolumny z formułą: jedną dla ActivityName, a drugą dla EventTime. Powstanie szeroki zbiór danych, który trzeba później przekształcić.
- Przykład dla 'Invoice Approved':
  - Dodaj Formula (Text) o wartości CASE WHEN {approvalstatus} = 'Approved' THEN 'Invoice Approved' ELSE NULL END. Ustaw etykietę niestandardową, na przykład ActivityName_Approved.
  - Dodaj Formula (Date/Time) o wartości CASE WHEN {approvalstatus} = 'Approved' THEN {systemnotes.date} WHERE systemnotes.field = 'Approval Status' and systemnotes.newvalue = 'Approved' ELSE NULL END. Ustaw etykietę niestandardową, na przykład EventTime_Approved. Uwaga: uzyskanie dokładnego znacznika czasu zmiany statusu często wymaga sprawdzenia notatek systemowych, co może być skomplikowane. Prostszą, ale mniej precyzyjną alternatywą jest użycie pola {approveddate}, jeśli jest dostępne.
- Powtórz te czynności dla wszystkich 14 wymaganych zdarzeń, stosując logikę opisaną w sekcji zapytania poniżej.
Skonfiguruj ustawienia wyszukiwania: Na karcie podrzędnej Audience określ role lub użytkowników, którzy będą mogli uruchamiać eksport. Nadaj wyszukiwaniu opisową nazwę, na przykład ProcessMind AP Extraction.
Zapisz i uruchom wyszukiwanie: Kliknij Save & Run. Sprawdź wyniki w interfejsie NetSuite i upewnij się, że dane są wyświetlane w szerokim układzie.
Wyeksportuj dane do CSV: Na stronie wyników wyszukiwania kliknij ikonę eksportu (CSV, Excel lub PDF) i wybierz CSV.
Przekształć dane (unpivot): Wyeksportowany plik CSV będzie zawierał jeden wiersz na fakturę oraz wiele kolumn z czynnościami i znacznikami czasu, na przykład ActivityName_Created, EventTime_Created, ActivityName_Approved i EventTime_Approved. Ten szeroki układ trzeba przekształcić w dziennik zdarzeń o układzie długim.
- Otwórz plik CSV w narzędziu takim jak Microsoft Excel (Power Query), Python (Pandas) lub innym narzędziu do przetwarzania danych.
- Użyj funkcji 'Unpivot'. Zaznacz wszystkie kolumny ze wspólnymi atrybutami (Invoice, VendorName itp.), a następnie wykonaj unpivot kolumn ActivityName_... i EventTime_....
- W wyniku przekształcenia powstanie dziennik zdarzeń z jednym wierszem na czynność.
Oczyść i sformatuj plik końcowy: Po wykonaniu unpivot pojawią się kolumny z atrybutem i wartością. Zmień ich nazwy na ActivityName i EventTime. Odfiltruj wiersze, w których ActivityName lub EventTime ma wartość NULL. Upewnij się, że nagłówki kolumn odpowiadają schematowi ProcessMind (Invoice, ActivityName, EventTime itp.).
Zapisz końcowy dziennik zdarzeń: Zapisz przekształcone dane w nowym pliku CSV, gotowym do przesłania do ProcessMind.

Konfiguracja

Wymagania wstępne: Rola użytkownika z uprawnieniami Create lub Full dla zapisanych wyszukiwań. Rola musi mieć również dostęp do wyświetlania rekordów Transaction, w szczególności Vendor Bills, Vendor Payments i Vendor Credits, oraz powiązanych rekordów podmiotów, takich jak Vendor i Employee.
Typ wyszukiwania: W tym procesie należy zawsze rozpocząć od typu Transaction.
Filtrowanie według zakresu dat: Należy ustawić filtr zakresu dat, na przykład Date Created, aby ograniczyć wielkość zbioru danych. Na początek warto wybrać krótszy okres, na przykład 3–6 miesięcy, sprawdzić wydajność wyszukiwania i zweryfikować wyniki, zanim zostanie uwzględniony dłuższy okres historyczny.
Filtr Main Line: Zastosowanie kryterium Criteria > Main Line > is True jest zazwyczaj zalecane, ponieważ pozwala uzyskać jeden wynik na transakcję. Niektóre czynności, takie jak 'PO Matching Attempted', występują jednak na poziomie pozycji. W takim przypadku może być potrzebne osobne wyszukiwanie lub bardziej złożona formuła, która nie korzysta z tego filtra.
Pola niestandardowe: W Państwa instancji NetSuite mogą być używane pola niestandardowe do obsługi zobowiązań, na przykład niestandardowe pole AP Process Status zamiast standardowego Approval Status. Należy zidentyfikować te pola i uwzględnić je w kryteriach wyszukiwania oraz formułach wyników.
Wydajność: Jedno zapisane wyszukiwanie z formułami dla wszystkich 14 czynności może działać wolno lub przekroczyć limit czasu w NetSuite. Warto rozdzielić logikę na kilka zapisanych wyszukiwań, na przykład jedno dla tworzenia i zatwierdzania rachunków, a drugie dla płatności, a następnie połączyć wyeksportowane pliki przed wykonaniem unpivot.

Przykładowe zapytanie json

# NetSuite Saved Search Configuration for Accounts Payable Event Log Extraction
# This configuration describes the settings for a single, comprehensive Saved Search.
# The output is a 'wide' file that must be unpivoted into an event log.

SearchType: "Transaction"

# ====================================================================
# CRITERIA
# ====================================================================
# Define the filters to select the base records
# --------------------------------------------------------------------

Filters: [
  {
    "field": "Type",
    "operator": "is",
    "value": "Vendor Bill"
  },
  {
    "field": "Main Line",
    "operator": "is",
    "value": "True"
  },
  {
    "field": "Date Created",
    "operator": "within",
    "value": "[Specify Date Range, e.g., thisfiscalquarter]"
  }
]

# ====================================================================
# RESULTS
# ====================================================================
# Define the columns for the output. The final CSV will have these columns.
# Common attributes are listed first, followed by pairs of columns for each activity.
# --------------------------------------------------------------------

Columns: [
  // --- Common Attributes ---
  { "field": "Document Number", "label": "Invoice" },
  { "field": "Entity", "label": "VendorName" },
  { "field": "Amount", "label": "InvoiceAmount" },
  { "field": "Applied To Transaction", "label": "PurchaseOrderNumber" },
  { "field": "Created By", "label": "ProcessorUser" },
  { "field": "Next Approver", "label": "Approver" },
  { "field": "Due Date", "label": "InvoiceDueDate" },
  { "formula": "'NetSuite'", "type": "Text", "label": "SourceSystem" },
  { "formula": "{today}", "type": "Date/Time", "label": "LastDataUpdate" },

  // --- Activity 1: Vendor Bill Created ---
  { "formula": "'Vendor Bill Created'", "type": "Text", "label": "ActivityName_Created" },
  { "field": "Date Created", "label": "EventTime_Created" },

  // --- Activity 2: PO Matching Attempted ---
  { "formula": "CASE WHEN {appliedtotransaction} IS NOT NULL THEN 'PO Matching Attempted' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_POMatched" },
  { "formula": "CASE WHEN {appliedtotransaction} IS NOT NULL THEN {datecreated} ELSE NULL END", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_POMatched" },

  // --- Activity 3: Discrepancy Identified ---
  { "formula": "CASE WHEN {approvalstatus} = 'Rejected' THEN 'Discrepancy Identified' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Discrepancy" },
  { "formula": "(SELECT MIN(systemnotes.date) FROM systemnote WHERE systemnote.recordid = {internalid} AND systemnote.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND systemnote.newvalue = 'Rejected')", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_Discrepancy" },

  // --- Activity 4: Approval Submitted ---
  { "formula": "CASE WHEN {approvalstatus} != 'Pending Approval' AND {approvalstatus} != 'Approved' THEN NULL ELSE 'Approval Submitted' END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Submitted" },
  { "formula": "(SELECT MIN(systemnotes.date) FROM systemnote WHERE systemnote.recordid = {internalid} AND systemnote.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND systemnote.newvalue = 'Pending Approval')", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_Submitted" },

  // --- Activity 5: Invoice Re-Routed For Approval ---
  { "formula": "CASE WHEN (SELECT COUNT(systemnotes.date) FROM systemnote WHERE systemnote.recordid = {internalid} AND systemnote.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND systemnote.newvalue = 'Pending Approval') > 1 THEN 'Invoice Re-Routed For Approval' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_ReRouted" },
  { "formula": "(SELECT MAX(systemnotes.date) FROM systemnote WHERE systemnote.recordid = {internalid} AND systemnote.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND systemnote.newvalue = 'Pending Approval' AND systemnotes.date < (SELECT MAX(sub_notes.date) FROM systemnote sub_notes WHERE sub_notes.recordid = {internalid} AND sub_notes.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND sub_notes.newvalue = 'Pending Approval'))", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_ReRouted" },

  // --- Activity 6: Invoice Approved ---
  { "formula": "CASE WHEN {approvalstatus} = 'Approved' THEN 'Invoice Approved' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Approved" },
  { "formula": "(SELECT MIN(systemnotes.date) FROM systemnote WHERE systemnote.recordid = {internalid} AND systemnote.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND systemnote.newvalue = 'Approved')", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_Approved" },

  // --- Activity 7: Invoice Rejected ---
  { "formula": "CASE WHEN {approvalstatus} = 'Rejected' THEN 'Invoice Rejected' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Rejected" },
  { "formula": "(SELECT MAX(systemnotes.date) FROM systemnote WHERE systemnote.recordid = {internalid} AND systemnote.field = 'TRANSACTION.APPROVALSTATUS' AND systemnote.newvalue = 'Rejected')", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_Rejected" },

  // --- Activity 8: Invoice Posted To GL ---
  { "formula": "CASE WHEN {posting} = 'Yes' THEN 'Invoice Posted To GL' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Posted" },
  { "field": "Date", "label": "EventTime_Posted" },

  // --- Activity 9: Payment Scheduled ---
  { "formula": "CASE WHEN {payingtransaction.type} = 'Vendor Payment' AND {payingtransaction.trandate} > {today} THEN 'Payment Scheduled' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Scheduled" },
  { "formula": "CASE WHEN {payingtransaction.type} = 'Vendor Payment' AND {payingtransaction.trandate} > {today} THEN {payingtransaction.datecreated} ELSE NULL END", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_Scheduled" },

  // --- Activity 10: Payment Executed ---
  { "formula": "CASE WHEN {status} = 'Paid in Full' OR {status} = 'Pending Approval' THEN 'Payment Executed' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Executed" },
  { "field": "Paying Transaction Date", "label": "EventTime_Executed" },

  // --- Activity 11: Invoice Closed ---
  { "formula": "CASE WHEN {status} = 'Paid in Full' THEN 'Invoice Closed' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_Closed" },
  { "field": "Paying Transaction Date", "label": "EventTime_Closed" },

  // --- Activity 12: Early Payment Captured ---
  { "formula": "CASE WHEN {payingtransaction.trandate} < {discountdate} AND {discountamount} IS NOT NULL THEN 'Early Payment Captured' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_EarlyPay" },
  { "formula": "CASE WHEN {payingtransaction.trandate} < {discountdate} AND {discountamount} IS NOT NULL THEN {payingtransaction.trandate} ELSE NULL END", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_EarlyPay" },

  // --- Activity 13: Late Payment Identified ---
  { "formula": "CASE WHEN {daysoverdue} > 0 AND {status} = 'Paid in Full' THEN 'Late Payment Identified' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_LatePay" },
  { "formula": "CASE WHEN {daysoverdue} > 0 AND {status} = 'Paid in Full' THEN {payingtransaction.trandate} ELSE NULL END", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_LatePay" },

  // --- Activity 14: Credit Memo Applied ---
  { "formula": "CASE WHEN {payingtransaction.type} = 'Vendor Credit' THEN 'Credit Memo Applied' ELSE NULL END", "type": "Text", "label": "ActivityName_CreditMemo" },
  { "formula": "CASE WHEN {payingtransaction.type} = 'Vendor Credit' THEN {payingtransaction.trandate} ELSE NULL END", "type": "Date/Time", "label": "EventTime_CreditMemo" }
]

Kroki

Wymagania wstępne: Upewnij się, że na koncie NetSuite włączono moduł SuiteAnalytics Connect. Sprawdź, czy rola użytkownika ma uprawnienie 'SuiteAnalytics Connect' oraz dostęp do wymaganych rekordów (Vendor Bills, Vendor Payments, Purchase Orders, System Notes).
Zainstaluj i skonfiguruj sterownik: Pobierz odpowiedni sterownik NetSuite ODBC (lub JDBC) dla swojego systemu operacyjnego z interfejsu NetSuite, przechodząc do Home > Set Preferences > Analytics Driver. Zainstaluj go zgodnie z instrukcjami i skonfiguruj nowe źródło danych (DSN) wskazujące usługę NetSuite.
Nawiąż połączenie: Otwórz wybrany klient SQL, na przykład DBeaver, Power BI lub Tableau. Utwórz nowe połączenie, korzystając ze skonfigurowanego sterownika i DSN. Do uwierzytelnienia potrzebne będą NetSuite Account ID, Role ID i dane logowania użytkownika.
Przygotuj zapytanie: Skopiuj pełne zapytanie SuiteQL z sekcji 'query' poniżej do edytora zapytań w kliencie SQL.
Uzupełnij wartości zastępcze: Zmień wartości zastępcze w klauzulach WHERE zapytania. Co najmniej ustaw [START_DATE] i [END_DATE], aby określić okres analizy. Jeśli korzystasz z konta NetSuite OneWorld, zmień również [SUBSIDIARY_ID].
Dostosuj logikę niestandardową: Sprawdź fragmenty oznaczone komentarzami takimi jak -- CUSTOMIZABLE. W tych częściach zapytania wnioskują o czynnościach, takich jak 'Discrepancy Identified', na podstawie określonych wartości statusu. Należy je dostosować do konfiguracji NetSuite i procesów biznesowych w Państwa organizacji.
Uruchom zapytanie: Wykonaj dostosowane zapytanie w bazie danych NetSuite. W zależności od zakresu dat i ilości danych może to potrwać kilka minut.
Wyeksportuj wyniki: Po zakończeniu zapytania wyeksportuj zestaw wyników z klienta SQL do pliku CSV.
Przygotuj plik do przesłania: Upewnij się, że plik CSV jest zakodowany w UTF-8. Sprawdź, czy nagłówki kolumn odpowiadają wymaganym i zalecanym atrybutom ProcessMind, na przykład Invoice, ActivityName i EventTime. Plik jest gotowy do przesłania.

Konfiguracja

SuiteAnalytics Connect: Ten dodatkowy moduł NetSuite jest wymagany do zastosowania tej metody ekstrakcji. Zapewnia dostęp tylko do odczytu do repliki danych NetSuite.
Uprawnienia roli użytkownika: Rola NetSuite używana do połączenia musi mieć włączone uprawnienie 'SuiteAnalytics Connect'. Wymagany jest również dostęp tylko do odczytu do następujących rekordów: Transactions (Vendor Bill, Vendor Payment, Vendor Credit), Entities (Vendor, Employee) i System Notes.
Filtrowanie według zakresu dat: Należy ograniczyć zapytanie do określonego zakresu dat, na przykład trandate BETWEEN 'YYYY-MM-DD' AND 'YYYY-MM-DD', aby czas wykonania był możliwy do opanowania. Przed pełną ekstrakcją warto zacząć od krótszego okresu, na przykład 3–6 miesięcy.
Filtrowanie według jednostki zależnej: W przypadku kont NetSuite OneWorld należy zawsze dodać klauzulę WHERE filtrującą według identyfikatora jednostki zależnej. Pozwoli to wyodrębnić dane konkretnego podmiotu prawnego i poprawić wydajność zapytania.
Niestandardowe workflow zatwierdzania: Podane zapytanie zakłada użycie standardowego pola 'Approval Status' w rekordach Vendor Bills. Jeśli w Państwa organizacji do zatwierdzania używany jest niestandardowy SuiteFlow lub skrypt z polami albo rekordami niestandardowymi, sekcje zapytania odwołujące się do SystemNote dla pola approvalstatus będą wymagały istotnych zmian.

Przykładowe zapytanie sql

-- This query extracts an event log for the Accounts Payable Invoice Processing from NetSuite.
-- It uses a UNION ALL approach to gather 14 distinct activities into a single file.

WITH VendorBillsInScope AS (
    -- CTE to select the primary Vendor Bills to analyze.
    -- Filtering here is critical for performance.
    SELECT
        Transaction.ID AS BillID,
        Transaction.tranid AS Invoice,
        Transaction.trandate AS BillDate,
        Transaction.duedate AS InvoiceDueDate,
        Transaction.foreignTotal AS InvoiceAmount,
        Transaction.entity AS VendorID,
        Transaction.createdBy AS ProcessorUserID,
        Transaction.status AS BillStatus,
        Transaction.approvalStatus AS ApprovalStatus,
        Transaction.discountDate AS DiscountDate
    FROM
        Transaction
    WHERE
        Transaction.type = 'VendBill'
        -- CRITICAL: Define the date range for the extraction
        AND Transaction.trandate BETWEEN TO_DATE('[START_DATE]', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('[END_DATE]', 'YYYY-MM-DD')
        -- OPTIONAL: Filter by a specific subsidiary for NetSuite OneWorld accounts
        -- AND Transaction.subsidiary = [SUBSIDIARY_ID]
),

-- Base information for joins, including vendor, processor, and PO data.
BaseInfo AS (
    SELECT
        vb.BillID,
        vb.Invoice,
        vb.InvoiceAmount,
        vb.InvoiceDueDate,
        vb.DiscountDate,
        vendor.companyName AS VendorName,
        processor.entityId AS ProcessorUser,
        LISTAGG(DISTINCT po.tranid, ', ') WITHIN GROUP (ORDER BY po.tranid) AS PurchaseOrderNumber
    FROM
        VendorBillsInScope vb
    LEFT JOIN
        Entity vendor ON vb.VendorID = vendor.ID
    LEFT JOIN
        Employee processor ON vb.ProcessorUserID = processor.ID
    LEFT JOIN
        TransactionLine tl ON vb.BillID = tl.Transaction
    LEFT JOIN
        Transaction po ON tl.purchaseOrder = po.ID AND po.type = 'PurchOrd'
    GROUP BY
        vb.BillID, vb.Invoice, vb.InvoiceAmount, vb.InvoiceDueDate, vb.DiscountDate, vendor.companyName, processor.entityId
),

-- System Notes are used to track status changes for approvals, rejections, etc.
Notes AS (
    SELECT
        sn.transactionId AS BillID,
        sn.date AS NoteDate,
        sn.field AS NoteField,
        sn.newValue AS NoteNewValue,
        sn.oldValue AS NoteOldValue,
        approver.entityId AS Approver
    FROM
        SystemNote sn
    JOIN
        VendorBillsInScope vb ON sn.transactionId = vb.BillID
    LEFT JOIN
        Employee approver ON sn.author = approver.ID
    WHERE
        -- Filtering to relevant fields improves performance
        sn.field IN ('approvalstatus', 'status')
)

-- 1. Vendor Bill Created
SELECT
    bi.Invoice AS "Invoice",
    'Vendor Bill Created' AS "ActivityName",
    vb.BillDate AS "EventTime",
    'NetSuite' AS "SourceSystem",
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP() AS "LastDataUpdate",
    bi.VendorName AS "VendorName",
    bi.InvoiceAmount AS "InvoiceAmount",
    bi.PurchaseOrderNumber AS "PurchaseOrderNumber",
    bi.ProcessorUser AS "ProcessorUser",
    NULL AS "Approver",
    bi.InvoiceDueDate AS "InvoiceDueDate"
FROM
    VendorBillsInScope vb
JOIN
    BaseInfo bi ON vb.BillID = bi.BillID

UNION ALL

-- 2. PO Matching Attempted (Inferred from PO link on creation date)
SELECT
    bi.Invoice,
    'PO Matching Attempted',
    vb.BillDate, -- Occurs at the same time as creation
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    NULL,
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    VendorBillsInScope vb
JOIN
    BaseInfo bi ON vb.BillID = bi.BillID
WHERE
    bi.PurchaseOrderNumber IS NOT NULL

UNION ALL

-- 3. Discrepancy Identified (CUSTOMIZABLE: Inferred from status change to 'On Hold')
SELECT
    bi.Invoice,
    'Discrepancy Identified',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    n.Approver, -- User who placed it on hold
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'approvalstatus' 
    -- CUSTOMIZABLE: Update 'On Hold' to match the status your company uses for discrepancies.
    AND n.NoteNewValue = 'On Hold'

UNION ALL

-- 4. Approval Submitted
SELECT
    bi.Invoice,
    'Approval Submitted',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    n.Approver, -- User who submitted for approval
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'approvalstatus' AND n.NoteNewValue = 'Pending Approval'

UNION ALL

-- 5. Invoice Re-Routed For Approval (Inferred by status returning to Pending Approval)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Re-Routed For Approval',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    n.Approver,
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'approvalstatus' 
    AND n.NoteNewValue = 'Pending Approval'
    AND n.NoteOldValue IN ('Rejected', 'On Hold') -- Capture re-submission after rejection/hold

UNION ALL

-- 6. Invoice Approved
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Approved',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    n.Approver,
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'approvalstatus' AND n.NoteNewValue = 'Approved'

UNION ALL

-- 7. Invoice Rejected
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Rejected',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    n.Approver,
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'approvalstatus' AND n.NoteNewValue = 'Rejected'

UNION ALL

-- 8. Invoice Posted To GL (Happens upon approval)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Posted To GL',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    n.Approver,
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'approvalstatus' AND n.NoteNewValue = 'Approved'

UNION ALL

-- 9. Payment Scheduled & 10. Payment Executed & 12. Early & 13. Late Payments
WITH Payments AS (
    SELECT
        tp.previousDoc AS BillID,
        vp.trandate AS PaymentExecutionDate,
        vp.createdDate AS PaymentScheduledDate
    FROM
        TransactionPayment tp
    JOIN
        Transaction vp ON tp.nextDoc = vp.ID AND vp.type = 'VendPymt'
    WHERE
        tp.previousDoc IN (SELECT BillID FROM VendorBillsInScope)
)
SELECT p.Invoice, p.ActivityName, p.EventTime, p.SourceSystem, p.LastDataUpdate, p.VendorName, p.InvoiceAmount, p.PurchaseOrderNumber, p.ProcessorUser, p.Approver, p.InvoiceDueDate FROM (
    SELECT bi.Invoice, 'Payment Scheduled' AS ActivityName, p.PaymentScheduledDate AS EventTime, 'NetSuite' AS SourceSystem, BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP() AS LastDataUpdate, bi.VendorName, bi.InvoiceAmount, bi.PurchaseOrderNumber, bi.ProcessorUser, NULL AS Approver, bi.InvoiceDueDate FROM Payments p JOIN BaseInfo bi ON p.BillID = bi.BillID
    UNION ALL
    SELECT bi.Invoice, 'Payment Executed', p.PaymentExecutionDate, 'NetSuite', BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(), bi.VendorName, bi.InvoiceAmount, bi.PurchaseOrderNumber, bi.ProcessorUser, NULL, bi.InvoiceDueDate FROM Payments p JOIN BaseInfo bi ON p.BillID = bi.BillID
    UNION ALL
    SELECT bi.Invoice, 'Early Payment Captured', p.PaymentExecutionDate, 'NetSuite', BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(), bi.VendorName, bi.InvoiceAmount, bi.PurchaseOrderNumber, bi.ProcessorUser, NULL, bi.InvoiceDueDate FROM Payments p JOIN BaseInfo bi ON p.BillID = bi.BillID WHERE p.PaymentExecutionDate <= bi.DiscountDate
    UNION ALL
    SELECT bi.Invoice, 'Late Payment Identified', p.PaymentExecutionDate, 'NetSuite', BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(), bi.VendorName, bi.InvoiceAmount, bi.PurchaseOrderNumber, bi.ProcessorUser, NULL, bi.InvoiceDueDate FROM Payments p JOIN BaseInfo bi ON p.BillID = bi.BillID WHERE p.PaymentExecutionDate > bi.InvoiceDueDate
) p

UNION ALL

-- 11. Invoice Closed (Paid in Full)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Closed',
    n.NoteDate,
    'NetSuite',
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP(),
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    NULL,
    bi.InvoiceDueDate
FROM
    Notes n
JOIN
    BaseInfo bi ON n.BillID = bi.BillID
WHERE
    n.NoteField = 'status' AND n.NoteNewValue = 'Paid In Full'

UNION ALL

-- 14. Credit Memo Applied
SELECT 
    bi.Invoice,
    'Credit Memo Applied',
    vc.trandate AS EventTime,
    'NetSuite' AS SourceSystem,
    BUILTIN.CURRRENT_TIMESTAMP() AS LastDataUpdate,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.PurchaseOrderNumber,
    bi.ProcessorUser,
    NULL AS Approver,
    bi.InvoiceDueDate
FROM 
    TransactionLink tl
JOIN 
    Transaction vc ON tl.previousDoc = vc.ID AND vc.type = 'VendCred'
JOIN 
    BaseInfo bi ON tl.nextDoc = bi.BillID;

Kroki

Wymagania wstępne: Zainstaluj Python 3.6 lub nowszy oraz biblioteki requests, requests-oauthlib i pandas. Można je zainstalować poleceniem pip: pip install requests requests-oauthlib pandas.
Włącz funkcje NetSuite: Administrator musi włączyć SuiteTalk Web Services w NetSuite. Przejdź do Setup > Company > Enable Features > SuiteCloud. Zaznacz pola SUITEANALYTICS WORKBOOK i SUITETALK (WEB SERVICES).
Utwórz rekord integracji i token dostępu: Przejdź do Setup > Integration > Manage Integrations > New. Utwórz rekord integracji, włączając TOKEN-BASED AUTHENTICATION i TBA: AUTHORIZATION FLOW. Zapisz CONSUMER KEY i CONSUMER SECRET. Następnie przejdź do Setup > Users/Roles > Access Tokens > New, aby utworzyć token dostępu dla wybranego użytkownika lub roli i powiązać go z rekordem integracji. Zapisz TOKEN ID i TOKEN SECRET.
Skonfiguruj skrypt Python: Skopiuj podany skrypt Python do pliku, na przykład extract_netsuite_ap.py. W słowniku NETSUITE_CREDENTIALS uzupełnij wartości zastępcze: Account ID, Consumer Key, Consumer Secret, Token ID i Token Secret.
Ustaw parametry ekstrakcji: Zmień zmienne START_DATE i END_DATE w skrypcie, aby określić wymagany okres. Na początek warto przetestować ekstrakcję na krótszym okresie, na przykład jednego miesiąca.
Uruchom skrypt: Uruchom skrypt w terminalu poleceniem: python extract_netsuite_ap.py. Skrypt uwierzytelni się w NetSuite, wykona kilka zapytań SuiteQL, pobierze dane i je przetworzy.
Monitoruj działanie skryptu: W konsoli będą wyświetlane informacje o postępie, w tym nazwa aktualnie pobieranego zbioru danych (Vendor Bills, System Notes, Payments itp.). Przy dużej ilości danych proces może potrwać kilka minut.
Sprawdź wynik: Po pomyślnym zakończeniu skrypt utworzy w tym samym katalogu plik CSV o nazwie netsuite_ap_event_log.csv. Plik będzie zawierał uporządkowany dziennik zdarzeń.
Logika przekształcania danych: Skrypt automatycznie przekształca surowe dane z NetSuite do wymaganego formatu dziennika zdarzeń. Wykrywa czynności takie jak 'Invoice Approved', analizując notatki systemowe pod kątem zmian pola 'Approval Status', oraz wylicza zdarzenia pochodne, takie jak 'Late Payment Identified', porównując daty płatności z terminami płatności.
Przygotuj plik do przesłania: Wygenerowany plik CSV jest sformatowany do bezpośredniego przesłania do narzędzi process mining. Sprawdź, czy nagłówki kolumn (Invoice, ActivityName, EventTime itp.) odpowiadają schematowi wymaganej aplikacji.

Konfiguracja

Uwierzytelnianie: Skrypt korzysta z Token-Based Authentication (TBA) z OAuth 1.0, standardu NetSuite do integracji między serwerami. Należy podać Account ID, Consumer Key, Consumer Secret, Token ID i Token Secret.
Punkt końcowy API: Skrypt automatycznie tworzy adres URL punktu końcowego REST API na podstawie Account ID. Upewnij się, że konto NetSuite zezwala na żądania REST Web Services.
Zakres dat: Ekstrakcję określają zmienne START_DATE i END_DATE. Aby sprawnie pobierać dane i uniknąć przekroczenia limitu czasu, należy filtrować główne zapytanie według indeksowanego pola daty, takiego jak lastmodifieddate lub datecreated.
Filtry danych: Zapytania SuiteQL można dostosować do wybranych jednostek zależnych, dostawców lub typów dokumentów, dodając klauzule WHERE, na przykład WHERE subsidiary = 'YourSubsidiaryID'.
Wydajność: NetSuite nakłada limity na korzystanie z API. Skrypt obsługuje duże zbiory danych za pomocą paginacji (LIMIT i OFFSET). W przypadku milionów rekordów warto przeprowadzać ekstrakcję kolejno, w krótszych przedziałach dat.
Wymagania wstępne: Rola powiązana z tokenem dostępu musi mieć uprawnienia do wyświetlania następujących typów rekordów: Vendor Bill, Vendor Payment, Vendor Credit, Purchase Order, System Note, Vendor i Employee.

Przykładowe zapytanie python

import pandas as pd
import requests
from requests_oauthlib import OAuth1
import time
import datetime
import json

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your NetSuite Token-Based Authentication credentials
NETSUITE_CREDENTIALS = {
    class="hl-string">"account": class="hl-string">"[Your_NetSuite_Account_ID]", class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., 1234567_SB1
    class="hl-string">"consumer_key": class="hl-string">"[Your_Consumer_Key]",
    class="hl-string">"consumer_secret": class="hl-string">"[Your_Consumer_Secret]",
    class="hl-string">"token_id": class="hl-string">"[Your_Token_ID]",
    class="hl-string">"token_secret": class="hl-string">"[Your_Token_Secret]"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the extraction
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- NetSuite API Client ---
def get_netsuite_api_url(account_id):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace class="hl-string">'-' with class="hl-string">'_' for sandbox/release preview accounts
    account_id_formatted = account_id.replace(class="hl-string">'-', class="hl-string">'_').lower()
    return fclass="hl-string">"https://{account_id_formatted}.suitetalk.api.netsuite.com/services/rest/query/v1/suiteql"

def execute_suiteql(query):
    class="hl-string">"""Executes a SuiteQL query against the NetSuite REST API with pagination."""
    url = get_netsuite_api_url(NETSUITE_CREDENTIALS[class="hl-string">"account"])
    auth = OAuth1(
        client_key=NETSUITE_CREDENTIALS[class="hl-string">"consumer_key"],
        client_secret=NETSUITE_CREDENTIALS[class="hl-string">"consumer_secret"],
        resource_owner_key=NETSUITE_CREDENTIALS[class="hl-string">"token_id"],
        resource_owner_secret=NETSUITE_CREDENTIALS[class="hl-string">"token_secret"],
        realm=NETSUITE_CREDENTIALS[class="hl-string">"account"]
    )
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json',
        class="hl-string">'Prefer': class="hl-string">'transient'
    }
    
    all_results = []
    offset = 0
    limit = 1000 class=class="hl-string">"hl-comment"># Max limit per page

    while True:
        paginated_query = fclass="hl-string">"{query} LIMIT {limit} OFFSET {offset}"
        payload = json.dumps({class="hl-string">'q': paginated_query})
        
        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, data=payload, auth=auth)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_results.extend(items)
            
            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            
            offset += limit
            print(fclass="hl-string">"Fetched {len(all_results)} records...")
            time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful to the API

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"API Request Error: {e}")
            if e.response is not None:
                print(fclass="hl-string">"Response Body: {e.response.text}")
            break

    return pd.DataFrame(all_results)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    print(class="hl-string">"Starting NetSuite AP Data Extraction...")
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Vendor Bills
    print(class="hl-string">"\n--- Step 1: Fetching Vendor Bills ---")
    vendor_bill_query = fclass="hl-string">"""
        SELECT
            tran.ID as TransactionId,
            tran.tranId as Invoice,
            tran.entity as VendorId,
            BUILTIN.DF(tran.entity) as VendorName,
            tran.tranDate as TransactionDate,
            tran.dueDate as InvoiceDueDate,
            tran.createdDate as CreatedDate,
            tran.lastModifiedDate as LastDataUpdate,
            tran.total as InvoiceAmount,
            BUILTIN.DF(tran.createdBy) as ProcessorUser,
            BUILTIN.DF(tran.approvalStatus) as ApprovalStatusText,
            tran.approvalStatus as ApprovalStatusId,
            tran.status as StatusId,
            tran.terms as TermsId,
            BUILTIN.DF(tran.terms) as TermsName
        FROM
            Transaction AS tran
        WHERE
            tran.type = 'VendBill'
            AND tran.lastModifiedDate BETWEEN TO_DATE('{START_DATE}', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('{END_DATE}', 'YYYY-MM-DD')
    """
    df_bills = execute_suiteql(vendor_bill_query)
    if df_bills.empty:
        print(class="hl-string">"No vendor bills found for the specified date range. Exiting.")
        return
    
    bill_ids = class="hl-string">','.join(df_bills[class="hl-string">'TransactionId'].astype(str).tolist())
    print(fclass="hl-string">"Found {len(df_bills)} vendor bills.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch System Notes for status changes
    print(class="hl-string">"\n--- Step 2: Fetching System Notes for status changes ---")
    system_notes_query = fclass="hl-string">"""
        SELECT
            transactionId,
            field,
            newValue,
            oldValue,
            date as EventTime
        FROM
            SystemNote
        WHERE
            transactionId IN ({bill_ids})
            AND field IN ('transaction.approvalstatus', 'transaction.status')
    """
    df_notes = execute_suiteql(system_notes_query)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(df_notes)} relevant system notes.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch PO Links
    print(class="hl-string">"\n--- Step 3: Fetching Purchase Order Links ---")
    po_link_query = fclass="hl-string">"""
        SELECT DISTINCT
            vb.ID as BillId,
            po.tranId as PurchaseOrderNumber
        FROM
            Transaction AS vb
            JOIN TransactionLine AS vbl ON vb.ID = vbl.Transaction
            JOIN Transaction AS po ON vbl.purchaseOrder = po.ID
        WHERE
            vb.ID IN ({bill_ids})
    """
    df_po = execute_suiteql(po_link_query)
    df_po.rename(columns={class="hl-string">'BillId': class="hl-string">'TransactionId'}, inplace=True)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(df_po)} PO links.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Fetch Payments
    print(class="hl-string">"\n--- Step 4: Fetching Payment Information ---")
    payment_query = fclass="hl-string">"""
        SELECT
            link.prevtranid AS BillId,
            pymt.tranDate AS PaymentDate,
            pymt.ID AS PaymentId
        FROM
            NextTransactionLineLink AS link
            JOIN Transaction AS pymt ON link.nexttranid = pymt.ID
        WHERE
            link.prevtranid IN ({bill_ids})
            AND pymt.type = 'VendPymt'
    """
    df_payments = execute_suiteql(payment_query)
    df_payments.rename(columns={class="hl-string">'BillId': class="hl-string">'TransactionId'}, inplace=True)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(df_payments)} payment applications.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Fetch Credit Memo Applications
    print(class="hl-string">"\n--- Step 5: Fetching Credit Memo Applications ---")
    credit_query = fclass="hl-string">"""
        SELECT
            link.prevtranid AS BillId,
            credit.tranDate AS CreditApplyDate
        FROM
            NextTransactionLineLink AS link
            JOIN Transaction AS credit ON link.nexttranid = credit.ID
        WHERE
            link.prevtranid IN ({bill_ids})
            AND credit.type = 'VendCred'
    """
    df_credits = execute_suiteql(credit_query)
    df_credits.rename(columns={class="hl-string">'BillId': class="hl-string">'TransactionId'}, inplace=True)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(df_credits)} credit memo applications.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Event Log Generation ---
    print(class="hl-string">"\n--- Step 6: Generating Event Log ---")
    event_log = []
    source_system = class="hl-string">"NetSuite SuiteTalk API"

    for _, bill in df_bills.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'Invoice': bill[class="hl-string">'Invoice'],
            class="hl-string">'SourceSystem': source_system,
            class="hl-string">'LastDataUpdate': bill[class="hl-string">'LastDataUpdate'],
            class="hl-string">'VendorName': bill[class="hl-string">'VendorName'],
            class="hl-string">'InvoiceAmount': bill[class="hl-string">'InvoiceAmount'],
            class="hl-string">'InvoiceDueDate': bill[class="hl-string">'InvoiceDueDate'],
            class="hl-string">'ProcessorUser': bill[class="hl-string">'ProcessorUser'],
            class="hl-string">'Approver': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder, can be enriched from workflow data if available
        }

        po_info = df_po[df_po[class="hl-string">'TransactionId'] == bill[class="hl-string">'TransactionId']]
        base_event[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber'] = po_info[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber'].iloc[0] if not po_info.empty else None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Vendor Bill Created
        event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Vendor Bill Created', class="hl-string">'EventTime': bill[class="hl-string">'CreatedDate']})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: PO Matching Attempted (inferred at creation if PO exists)
        if base_event[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber'] is not None:
            event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'PO Matching Attempted', class="hl-string">'EventTime': bill[class="hl-string">'CreatedDate']})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from System Notes
        notes = df_notes[df_notes[class="hl-string">'transactionId'] == bill[class="hl-string">'TransactionId']].sort_values(class="hl-string">'EventTime')
        for _, note in notes.iterrows():
            activity = None
            if note[class="hl-string">'field'] == class="hl-string">'transaction.approvalstatus':
                if note[class="hl-string">'newValue'] == class="hl-string">'Pending Approval': activity = class="hl-string">'Approval Submitted'
                elif note[class="hl-string">'newValue'] == class="hl-string">'Approved': 
                    activity = class="hl-string">'Invoice Approved'
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Posted To GL', class="hl-string">'EventTime': note[class="hl-string">'EventTime']})
                elif note[class="hl-string">'newValue'] == class="hl-string">'Rejected': activity = class="hl-string">'Invoice Rejected'
                elif note[class="hl-string">'oldValue'] == class="hl-string">'Pending Approval' and note[class="hl-string">'newValue'] != class="hl-string">'Approved': activity = class="hl-string">'Invoice Re-Routed For Approval'
            
            if note[class="hl-string">'field'] == class="hl-string">'transaction.status' and note[class="hl-string">'newValue'] == class="hl-string">'Paid In Full':
                activity = class="hl-string">'Invoice Closed'

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic for discrepancy is highly custom. We infer it from a move to a non-standard approval status like class="hl-string">'On Hold'.
            class=class="hl-string">"hl-comment"># This requires knowing the specific numeric ID for such a status.
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: elif note[class="hl-string">'field'] == class="hl-string">'transaction.approvalstatus' and note[class="hl-string">'newValueId'] == class="hl-string">'[Your_On_Hold_Status_ID]': activity = class="hl-string">'Discrepancy Identified'

            if activity:
                event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': activity, class="hl-string">'EventTime': note[class="hl-string">'EventTime']})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payment Activities
        payments = df_payments[df_payments[class="hl-string">'TransactionId'] == bill[class="hl-string">'TransactionId']]
        if not payments.empty:
            first_payment = payments.sort_values(class="hl-string">'PaymentDate').iloc[0]
            event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Scheduled', class="hl-string">'EventTime': first_payment[class="hl-string">'PaymentDate']}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified: using payment date for schedule
            event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Executed', class="hl-string">'EventTime': first_payment[class="hl-string">'PaymentDate']})

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived Payment Events
            payment_date = pd.to_datetime(first_payment[class="hl-string">'PaymentDate'])
            due_date = pd.to_datetime(bill[class="hl-string">'InvoiceDueDate'])
            if due_date and payment_date > due_date:
                event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Late Payment Identified', class="hl-string">'EventTime': first_payment[class="hl-string">'PaymentDate']})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Early payment requires discount date from terms, which needs another join. Simplified for this example.
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If you query class="hl-string">'discountdate' from the transaction you can compare it here.
            class=class="hl-string">"hl-comment"># For example: if pd.to_datetime(bill[class="hl-string">'discountdate']) and payment_date <= pd.to_datetime(bill[class="hl-string">'discountdate']):
            class=class="hl-string">"hl-comment">#    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Early Payment Captured', class="hl-string">'EventTime': first_payment[class="hl-string">'PaymentDate']})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Credit Memo Activity
        credits = df_credits[df_credits[class="hl-string">'TransactionId'] == bill[class="hl-string">'TransactionId']]
        for _, credit in credits.iterrows():
            event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Credit Memo Applied', class="hl-string">'EventTime': credit[class="hl-string">'CreditApplyDate']})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Finalize DataFrame
    df_event_log = pd.DataFrame(event_log)
    df_event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'Invoice', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'netsuite_ap_event_log.csv'
    df_event_log.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"\nExtraction complete. Event log saved to {output_filename}")

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

Kroki

Włącz SuiteScript: Przejdź do Setup > Company > Enable Features. Na karcie SuiteCloud upewnij się, że włączono Server SuiteScript.
Utwórz plik skryptu: Skopiuj cały kod JavaScript z sekcji zapytania poniżej i zapisz go w pliku .js, na przykład processmind_ap_extraction.js.
Prześlij skrypt do File Cabinet: W NetSuite przejdź do Documents > Files > SuiteScripts. Utwórz nowy folder, na przykład ProcessMind, i prześlij do niego utworzony plik .js.
Utwórz rekord skryptu: Przejdź do Customization > Scripting > Scripts > New. Wybierz przesłany plik i kliknij Create Script Record. Nadaj skryptowi nazwę, na przykład "ProcessMind AP Extraction", podaj identyfikator, na przykład _pm_ap_extraction, i zapisz.
Określ parametry skryptu: Na stronie rekordu skryptu przejdź do karty podrzędnej Parameters. Utwórz następujące parametry:
- custscript_pm_start_date: etykieta Start Date, typ Date.
- custscript_pm_end_date: etykieta End Date, typ Date.
- custscript_pm_folder_id: etykieta Target Folder ID, typ Integer Number. To wewnętrzny identyfikator folderu File Cabinet, w którym zostanie zapisany wynik.
- custscript_pm_subsidiary_id: etykieta Subsidiary ID (Optional), typ Integer Number.
Wdróż skrypt: Na stronie rekordu skryptu kliknij przycisk Deploy Script. Wybierz Scheduled Script i kliknij Save.
Skonfiguruj wdrożenie: Na stronie Script Deployment nadaj wdrożeniu identyfikator, na przykład _pm_ap_extraction_deployment. Na potrzeby pierwszego testu ustaw Status na Not Scheduled.
Ustaw harmonogram: Na karcie podrzędnej Schedule określ częstotliwość ekstrakcji. Pierwsze uruchomienie można wykonać ręcznie. Przy regularnej ekstrakcji ustaw harmonogram dzienny lub tygodniowy poza godzinami szczytu.
Ustaw parametry wykonania: Na karcie podrzędnej Parameters wdrożenia podaj wymagane daty Start Date i End Date oraz Target Folder ID.
Uruchom skrypt i pobierz plik: Aby uruchomić skrypt ręcznie, zapisz wdrożenie ze statusem Not Scheduled, a następnie kliknij Save and Execute. Postęp można śledzić w Customization > Scripting > Script Execution Logs. Po zakończeniu przejdź do folderu docelowego w File Cabinet i pobierz wygenerowany dziennik zdarzeń CSV.
Przygotuj plik dla ProcessMind: Sprawdź, czy pobrany plik CSV ma prawidłowe nagłówki określone w skrypcie (Invoice, ActivityName, EventTime itp.). Plik jest gotowy do przesłania do ProcessMind.

Konfiguracja

Wymagania wstępne: Rola użytkownika NetSuite z uprawnieniami do tworzenia i uruchamiania SuiteScripts, dostępu do rekordów Vendor Bill i Vendor Payment oraz wyświetlania System Notes.
Parametry skryptu: Skrypt można konfigurować za pomocą parametrów wdrożenia, dzięki czemu można go używać ponownie bez zmian w kodzie:
- Start Date i End Date: Określają okres przetwarzania faktur na podstawie daty ich utworzenia. Przy pierwszym załadowaniu zaleca się okres 6–12 miesięcy. Przy kolejnych przyrostowych załadowaniach można ustawić ostatnie 7 dni.
- Target Folder ID: Wewnętrzny identyfikator folderu NetSuite File Cabinet, w którym zostanie zapisany wynikowy plik CSV. Folder należy utworzyć wcześniej.
- Subsidiary ID (Optional): Na koncie OneWorld ten parametr ogranicza ekstrakcję do wybranej jednostki zależnej. Pozostawienie go pustego obejmie wszystkie jednostki zależne dostępne dla użytkownika.
Wydajność: W środowiskach o dużej liczbie transakcji, powyżej 50 000 faktur miesięcznie, lepszym rozwiązaniem może być skrypt Map/Reduce, który pozwala uniknąć przekroczenia limitów. Aby ograniczyć wpływ na wydajność, warto zaplanować uruchomienie skryptu poza godzinami pracy.
Pola niestandardowe: Jeśli proces zatwierdzania lub inne istotne dane opierają się na polach albo rekordach niestandardowych, należy zmodyfikować filtry zapisanych wyszukiwań i kolumny w skrypcie, aby uwzględnić wewnętrzne identyfikatory tych elementów.

Przykładowe zapytanie javascript

/**
 * @NApiVersion 2.1
 * @NScriptType ScheduledScript
 * @NModuleScope SameAccount
 */

/*

ProcessMind NetSuite AP Invoice Extraction Script

This script extracts Accounts Payable invoice processing events from NetSuite.
It queries Vendor Bill and related transaction data, formats it into a single event log, and saves it as a CSV file in the File Cabinet.

Script Parameters:
- custscript_pm_start_date: (Date) The start date for the query window (based on bill creation date).
- custscript_pm_end_date: (Date) The end date for the query window.
- custscript_pm_folder_id: (Integer) The internal ID of the File Cabinet folder to save the CSV file in.
- custscript_pm_subsidiary_id: (Integer, Optional) The internal ID of the subsidiary to filter on.

*/

define(['N/search', 'N/runtime', 'N/file', 'N/format', 'N/log'], (search, runtime, file, format, log) => {

    const execute = (context) => {
        log.debug('Script Execution Started', 'Starting AP Invoice event log extraction.');

        const script = runtime.getCurrentScript();
        const startDate = script.getParameter({ name: 'custscript_pm_start_date' });
        const endDate = script.getParameter({ name: 'custscript_pm_end_date' });
        const folderId = script.getParameter({ name: 'custscript_pm_folder_id' });
        const subsidiaryId = script.getParameter({ name: 'custscript_pm_subsidiary_id' });

        if (!startDate || !endDate || !folderId) {
            log.error('Missing Parameters', 'Start Date, End Date, and Folder ID are required.');
            return;
        }

        let allEvents = [];
        const now = new Date();

        // Helper to format date/time for CSV
        const formatDateTime = (dateStr) => {
            if (!dateStr) return '';
            try {
                const parsedDate = format.parse({ value: dateStr, type: format.Type.DATETIME });
                return format.format({ value: parsedDate, type: format.Type.DATETIMETZ });
            } catch (e) {
                return dateStr; // Fallback for simple date strings
            }
        };

        // Helper function to run a search and format results
        const runSearchAndCollectEvents = (config) => {
            log.debug('Running Search', `Activity: ${config.activityName}`);
            const searchObj = search.create({
                type: config.type,
                filters: config.filters,
                columns: config.columns
            });

            const pagedData = searchObj.runPaged({ pageSize: 1000 });
            pagedData.pageRanges.forEach(pageRange => {
                const page = pagedData.fetch({ index: pageRange.index });
                page.data.forEach(result => {
                    allEvents.push({
                        'Invoice': result.getValue(config.mapping.Invoice) || '',
                        'ActivityName': config.activityName,
                        'EventTime': formatDateTime(result.getValue(config.mapping.EventTime)) || '',
                        'SourceSystem': 'NetSuite',
                        'LastDataUpdate': format.format({ value: now, type: format.Type.DATETIMETZ }),
                        'VendorName': result.getText(config.mapping.VendorName) || result.getValue(config.mapping.VendorName) || '',
                        'InvoiceAmount': result.getValue(config.mapping.InvoiceAmount) || '',
                        'PurchaseOrderNumber': result.getText(config.mapping.PurchaseOrderNumber) || result.getValue(config.mapping.PurchaseOrderNumber) || '',
                        'ProcessorUser': result.getText(config.mapping.ProcessorUser) || '',
                        'Approver': result.getText(config.mapping.Approver) || '',
                        'InvoiceDueDate': result.getValue(config.mapping.InvoiceDueDate) || ''
                    });
                });
            });
            log.debug('Search Complete', `Found ${allEvents.length} total events so far.`);
        };

        // Common filters
        let baseBillFilters = [
            ['mainline', 'is', 'T'], 'AND',
            ['type', 'anyof', 'VendBill'], 'AND',
            ['datecreated', 'within', startDate, endDate]
        ];
        if (subsidiaryId) {
            baseBillFilters.push('AND', ['subsidiary', 'anyof', subsidiaryId]);
        }

        // --- Define Search Configurations for each Activity ---

        const searchConfigs = [
            // 1. Vendor Bill Created
            {
                activityName: 'Vendor Bill Created',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters,
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'datecreated', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'createdby', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: 'datecreated', VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: 'createdby', InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 2. PO Matching Attempted (Inferred from System Notes on first PO application)
            {
                activityName: 'PO Matching Attempted',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['systemnotes.field', 'is', 'appliedtotransaction'], 'AND', ['systemnotes.newvalue', 'contains', 'Purchase Order']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'date', join: 'systemNotes', sort: search.Sort.ASC, label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'createdby', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' }),
                    search.createColumn({ name: 'appliedtotransaction', label: 'PurchaseOrderNumber' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'date', join: 'systemNotes'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: 'createdby', InvoiceDueDate: 'duedate', PurchaseOrderNumber: 'appliedtotransaction' }
            },
            // 3. Discrepancy Identified (Uses a placeholder for custom status, e.g., 'On Hold')
            {
                activityName: 'Discrepancy Identified',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['systemnotes.field', 'is', 'approvalstatus'], 'AND', ['systemnotes.newvalue', 'is', '[On Hold]']]), // Placeholder: Replace '[On Hold]' with your actual status text
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'date', join: 'systemNotes', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'name', join: 'systemNotes', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'date', join: 'systemNotes'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: search.createColumn({name: 'name', join: 'systemNotes'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 4. Approval Submitted & 5. Invoice Re-Routed For Approval
            {
                activityName: 'Approval Submitted', // This will capture initial and subsequent submissions
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['systemnotes.field', 'is', 'approvalstatus'], 'AND', ['systemnotes.newvalue', 'is', 'Pending Approval']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'date', join: 'systemNotes', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'name', join: 'systemNotes', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'date', join: 'systemNotes'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: search.createColumn({name: 'name', join: 'systemNotes'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 6. Invoice Approved & 8. Invoice Posted to GL
            {
                activityName: 'Invoice Approved', // Approval event often coincides with posting
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['systemnotes.field', 'is', 'approvalstatus'], 'AND', ['systemnotes.newvalue', 'is', 'Approved']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'date', join: 'systemNotes', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'name', join: 'systemNotes', label: 'Approver' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'date', join: 'systemNotes'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', Approver: search.createColumn({name: 'name', join: 'systemNotes'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 7. Invoice Rejected
            {
                activityName: 'Invoice Rejected',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['systemnotes.field', 'is', 'approvalstatus'], 'AND', ['systemnotes.newvalue', 'is', 'Rejected']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'date', join: 'systemNotes', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'name', join: 'systemNotes', label: 'Approver' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'date', join: 'systemNotes'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', Approver: search.createColumn({name: 'name', join: 'systemNotes'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 9. Payment Scheduled
            {
                activityName: 'Payment Scheduled',
                type: 'vendorpayment',
                filters: [['mainline', 'is', 'T'], 'AND', ['type', 'anyof', 'VendPymt'], 'AND', ['appliedtotransaction.type', 'anyof', 'VendBill'], 'AND', ['appliedToTransaction.datecreated', 'within', startDate, endDate]],
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', join: 'appliedToTransaction', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'datecreated', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', join: 'appliedToTransaction', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'createdby', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', join: 'appliedToTransaction', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: search.createColumn({name: 'tranid', join: 'appliedToTransaction'}), EventTime: 'datecreated', VendorName: 'entity', InvoiceAmount: search.createColumn({name: 'total', join: 'appliedToTransaction'}), ProcessorUser: 'createdby', InvoiceDueDate: search.createColumn({name: 'duedate', join: 'appliedToTransaction'}) }
            },
            // 10. Payment Executed
            {
                activityName: 'Payment Executed',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['payingtransaction.trandate', 'isnotempty', '']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'trandate', join: 'payingTransaction', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'createdby', join: 'payingTransaction', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'trandate', join: 'payingTransaction'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: search.createColumn({name: 'createdby', join: 'payingTransaction'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 11. Invoice Closed
            {
                activityName: 'Invoice Closed',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['systemnotes.field', 'is', 'Status'], 'AND', ['systemnotes.newvalue', 'is', 'Vendor Bill : Paid in Full']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'date', join: 'systemNotes', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'name', join: 'systemNotes', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'date', join: 'systemNotes'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: search.createColumn({name: 'name', join: 'systemNotes'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 12. Early Payment Captured
            {
                activityName: 'Early Payment Captured',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['payingtransaction.trandate', 'isnotempty', ''], 'AND', ['formuladate: {payingtransaction.trandate} <= {discountdate}', 'is', '1']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'trandate', join: 'payingTransaction', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'trandate', join: 'payingTransaction'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 13. Late Payment Identified
            {
                activityName: 'Late Payment Identified',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['payingtransaction.trandate', 'isnotempty', ''], 'AND', ['formuladate: {payingtransaction.trandate} > {duedate}', 'is', '1']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'trandate', join: 'payingTransaction', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'trandate', join: 'payingTransaction'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
            // 14. Credit Memo Applied
            {
                activityName: 'Credit Memo Applied',
                type: 'vendorbill',
                filters: baseBillFilters.concat(['AND', ['applyingtransaction.type', 'anyof', 'VendCred']]),
                columns: [
                    search.createColumn({ name: 'tranid', label: 'Invoice' }),
                    search.createColumn({ name: 'trandate', join: 'applyingTransaction', label: 'EventTime' }),
                    search.createColumn({ name: 'entity', label: 'VendorName' }),
                    search.createColumn({ name: 'total', label: 'InvoiceAmount' }),
                    search.createColumn({ name: 'createdby', join: 'applyingTransaction', label: 'ProcessorUser' }),
                    search.createColumn({ name: 'duedate', label: 'InvoiceDueDate' })
                ],
                mapping: { Invoice: 'tranid', EventTime: search.createColumn({name: 'trandate', join: 'applyingTransaction'}), VendorName: 'entity', InvoiceAmount: 'total', ProcessorUser: search.createColumn({name: 'createdby', join: 'applyingTransaction'}), InvoiceDueDate: 'duedate' }
            },
        ];

        // Execute all searches
        searchConfigs.forEach(config => {
            try {
                runSearchAndCollectEvents(config);
            } catch (e) {
                log.error(`Search Failed for ${config.activityName}`, e);
            }
        });

        // Convert to CSV and save
        if (allEvents.length > 0) {
            const headers = Object.keys(allEvents[0]);
            let csvContent = headers.join(',') + '\n';
            allEvents.forEach(event => {
                const row = headers.map(header => {
                    let value = event[header] ? event[header].toString() : '';
                    // Escape commas and quotes
                    if (value.includes(',') || value.includes('"') || value.includes('\n')) {
                        value = '"' + value.replace(/"/g, '""') + '"';
                    }
                    return value;
                });
                csvContent += row.join(',') + '\n';
            });

            const fileName = `ProcessMind_AP_EventLog_${new Date().toISOString().slice(0, 10)}.csv`;
            const csvFile = file.create({
                name: fileName,
                fileType: file.Type.CSV,
                contents: csvContent,
                folder: folderId
            });
            const fileId = csvFile.save();
            log.audit('File Created', `Successfully created file ${fileName} with ID ${fileId} in folder ${folderId}.`);
        } else {
            log.audit('No Events Found', 'No events found for the specified criteria.');
        }

        log.debug('Script Execution Finished', `Processed a total of ${allEvents.length} events.`);
    };

    return { execute };
});

Gotowi do rozpoczęcia?

Ten szablon danych pomoże rozpocząć usprawnianie obsługi faktur zakupu. Można już pracować nad sprawniejszym workflow i szybszymi płatnościami zgodnymi z wymaganiami.

Wróć do przewodnika ulepszania procesów

Pobierz szablon

Zyskaj kontrolę nad fakturami zakupu i usprawnij ich obsługę

Ogranicz opłaty za opóźnienia i podwójne płatności, a koszty zmniejsz nawet o 60%.

Rozpocznij bezpłatny okres próbny

Karta kredytowa nie jest wymagana. Konfiguracja zajmuje kilka minut.

Szablon danych do obsługi faktur zakupu

Szablon danych do obsługi faktur zakupu

Atrybuty procesu obsługi faktur zakupu

Czynności w procesie obsługi faktur zakupu

Instrukcje ekstrakcji danych

Eksport danych z zapisanych wyszukiwań i standardowych raportów NetSuite

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie json

Zapytanie SuiteQL przez SuiteAnalytics Connect (ODBC/JDBC)

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie sql

Skrypt Python korzystający z SuiteTalk REST/SOAP API

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie python

Automatyczny eksport danych za pomocą SuiteScript po stronie serwera

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie javascript

Gotowi do rozpoczęcia?

Zyskaj kontrolę nad fakturami zakupu i usprawnij ich obsługę