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Seu Template de dados de contas a receber

Microsoft Dynamics 365

Atributos de contas a receber (21) Atividades de contas a receber (15) Guias de extração (2)

Seu Template de dados de contas a receber

Este Template oferece uma estrutura abrangente para mapear o processo de faturamento ao recebimento no Microsoft Dynamics 365. Ele apresenta os campos de dados e os marcos essenciais para criar um Event Log de qualidade para Process Mining. Com essa estrutura, você ganha visibilidade sobre os atrasos nos pagamentos e otimiza os fluxos de trabalho de cobrança.

Campos de dados essenciais para analisar o razão contábil
Marcos padrão do processo para acompanhamento
Orientações técnicas para extrair dados do Microsoft Dynamics 365

Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

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Atributos de contas a receber

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no Event Log e analisar de forma abrangente a performance de contas a receber.

5 Obrigatório 8 Recomendado 8 Opcional

	Nome	Descrição
	Atividade Activity	Evento ou tarefa específica realizada na fatura.
Descrição Esse atributo descreve a etapa do processo, como Fatura lançada, Pagamento recebido ou Contestação aberta. No Microsoft Dynamics 365, esses dados costumam ser derivados do tipo de transação (TransType) ou da tabela específica em que o registro é armazenado, como CustSettlement para pagamentos. Esse atributo é essencial para visualizar o mapa do processo. Por que isso importa Define os nós do mapa do processo e permite analisar o fluxo do processo e descobrir variantes. Onde encontrar Derivado da enumeração TransType ou do contexto da tabela (CustTrans, CustSettlement etc.) Exemplos Fatura lançadaPagamento recebidoCarta de cobrança enviadaNota de juros lançada
	Data e hora do evento EventTimestamp	Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.
Descrição Esse atributo registra o momento exato em que um evento foi registrado no sistema. É usado para calcular a duração entre atividades, determinar os tempos de atravessamento do processo e ordenar os eventos. No D365, geralmente corresponde a CreatedDateTime ou TransDate combinado com um componente de hora. Por que isso importa Registrar data e hora é essencial para calcular todos os KPIs baseados em tempo, como o Tempo de ciclo da fatura e o tempo de atravessamento do envio. Onde encontrar Campos CreatedDateTime ou TransDate, comuns em várias tabelas Exemplos 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T14:45:22Z2023-11-01T09:00:00Z
	Número da fatura InvoiceNumber	Identificador exclusivo do documento financeiro da fatura.
Descrição O número da fatura é a chave primária para acompanhar o ciclo de vida de um valor a receber no Microsoft Dynamics 365. Ele vincula o pedido de venda inicial, a fatura lançada, os pagamentos posteriores e as atividades de cobrança a um único caso. Na análise, esse atributo funciona como identificador do caso para reconstruir todo o fluxo do processo. Por que isso importa É a unidade fundamental de análise de contas a receber, permitindo que o mecanismo de Process Mining agrupe eventos distintos em um único caso coerente. Onde encontrar CustInvoiceJour.InvoiceId ou CustTrans.Invoice Exemplos INV-2023-001CIV-88921US-004321DE-99120
	Sistema de origem SourceSystem	Nome do sistema de origem dos dados.
Descrição Este atributo identifica o sistema de registro dos dados, que, neste contexto, é o Microsoft Dynamics 365. Ele é útil quando você combina dados de várias instâncias de ERP ou ferramentas externas de coleta em uma única visualização. Assim, os analistas podem filtrar ou segmentar os processos pelo ambiente de origem. Por que isso importa Isso garante a linhagem e a rastreabilidade dos dados, especialmente em ambientes com vários sistemas. Onde encontrar Definido durante a extração ou derivado da string de conexão Exemplos D365 F&O ProdD365 FinanceDynamics AX 2012
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora em que os dados foram extraídos ou atualizados.
Descrição Este atributo indica quando os dados foram extraídos pela última vez do Microsoft Dynamics 365. Ele ajuda a entender se a análise está atualizada e se os KPIs continuam válidos. Em geral, a ferramenta de extração gera esse valor no momento da consulta. Por que isso importa Ele contextualiza a latência dos dados e ajuda a confiar na atualidade dos Dashboards. Onde encontrar Gerado pelo ETL ou pelo script de extração Exemplos 2023-11-05T00:00:00Z2023-11-05T12:00:00Z
	Código da empresa CompanyCode	Identificador da entidade legal no D365.
Descrição Este atributo representa o DataAreaId no D365, que corresponde à entidade legal ou empresa em que a transação ocorreu. Ele é essencial para filtrar dados em implantações com várias empresas e garantir que números de fatura iguais em empresas diferentes sejam tratados separadamente. Por que isso importa Essencial para garantir a unicidade em ambientes com várias entidades e para análises regionais. Onde encontrar Campo DataAreaId em todas as tabelas Exemplos USMFDEMFGBSI
	Conta do cliente CustomerAccount	Identificador exclusivo ou número da conta do cliente.
Descrição A conta do cliente identifica a entidade específica que está sendo faturada. No D365, corresponde ao campo AccountNum. Agrupar os dados por esse atributo permite analisar o comportamento de pagamento, a frequência de disputas e os prazos de compensação de diferentes clientes. Por que isso importa Essencial para identificar clientes de alto risco e segmentar a performance por cliente. Onde encontrar CustInvoiceJour.InvoiceAccount ou CustTrans.AccountNum Exemplos US-001DE-550CUST-9921
	Data de vencimento DueDate	Data prevista para o recebimento do pagamento.
Descrição A data de vencimento é o prazo para pagamento definido pelas condições de pagamento. Ela é comparada à data efetiva do pagamento para determinar a performance no prazo e calcular o prazo médio de recebimento de vendas (DSO). É um campo padrão no registro de transações do cliente. Por que isso importa Fundamental para calcular a taxa de pagamentos no prazo e analisar faturas vencidas. Onde encontrar CustTrans.DueDate Exemplos 2023-11-302023-12-15
	É automatizada IsAutomated	Indicador de que a atividade foi realizada por uma conta do sistema.
Descrição Este atributo determina se uma etapa específica foi realizada por um usuário ou por um processo em lote automatizado. O cálculo compara o atributo Usuário com uma lista de contas do sistema conhecidas, como Workflow ou Batch. Ele dá suporte ao KPI de taxa de compensação manual. Por que isso importa Essencial para identificar oportunidades de automação e medir o nível atual de automação. Onde encontrar Derivado da lógica do campo User Exemplos truefalse
	Grupo de clientes CustomerGroup	Classificação ou segmento ao qual o cliente pertence.
Descrição Este atributo classifica os clientes em grupos, como atacado, varejo ou operações entre empresas. Ele permite fazer análises comparativas, como verificar se determinados segmentos têm ciclos de pagamento mais longos ou mais disputas. No D365, corresponde ao campo CustGroup. Por que isso importa Permite comparar a performance do processo entre diferentes segmentos de mercado. Onde encontrar CustTable.CustGroup Exemplos AtacadoVarejoOperações entre empresasExportação
	Unidade de negócio BusinessUnit	Unidade operacional ou divisão responsável pela fatura.
Descrição Este atributo segmenta os dados pela estrutura organizacional interna, como a divisão de eletrônicos ou a divisão de serviços. No D365, costuma ser uma dimensão financeira vinculada à transação. Ele permite comparar unidades no Dashboard de prazo de emissão de faturas. Por que isso importa Permite comparar resultados internamente e identificar as divisões mais eficientes. Onde encontrar Dimensões financeiras (DefaultDimension) em CustInvoiceJour Exemplos BU-001Vendas-NorteServiços-Global
	Usuário User	ID do usuário ou da conta do sistema que realizou a atividade.
Descrição Este atributo identifica quem executou uma etapa específica do processo, com base nos campos CreatedBy ou ModifiedBy. Ele ajuda a analisar a utilização dos recursos, identificar necessidades de treinamento e diferenciar tarefas automatizadas do sistema de intervenções manuais dos usuários. Por que isso importa Permite analisar a performance dos recursos e calcular a taxa de automação. Onde encontrar Campo CreatedBy nas tabelas de transações Exemplos AdministradorJSmithWorkflowAgentBSmith
	Valor da fatura InvoiceAmount	Valor monetário total da fatura.
Descrição Este atributo representa o valor financeiro do documento da fatura. Ele é usado para calcular a exposição total em contas a receber e priorizar a cobrança de valores altos. Em geral, esse campo fica na tabela do diário de faturas. Por que isso importa Essencial para analisar o impacto financeiro e identificar gargalos de alto valor. Onde encontrar CustInvoiceJour.InvoiceAmount Exemplos 1500.00250.5010000.00
	Condições de pagamento PaymentTerms	Código que define o prazo de pagamento acordado.
Descrição Este atributo contém o código que determina quando o pagamento vence, como Net30 ou Net60. Ele permite analisar se os clientes estão cumprindo as condições acordadas e verificar se a data de vencimento foi calculada corretamente. Por que isso importa Dá contexto à data de vencimento e ajuda a identificar condições flexíveis ou rígidas demais. Onde encontrar CustInvoiceJour.Payment ou CustTable.PaymTermId Exemplos Net30Net45CODEOM
	Data limite para desconto à vista CashDiscountDate	Data até a qual o desconto por pagamento antecipado é válido.
Descrição Este atributo indica o prazo para o cliente receber um desconto por pagamento antecipado. Ele é comparado à data do pagamento para calcular o KPI de taxa de descontos não aproveitados e analisar a eficácia dos incentivos. Por que isso importa Essencial para o Dashboard de otimização de descontos por pagamento antecipado. Onde encontrar CustTrans.CashDisc ou calculado a partir de CashDiscCode Exemplos 2023-11-102023-11-15
	Dias em atraso DaysOverdue	Número de dias de atraso do pagamento em relação à data de vencimento.
Descrição Esta métrica calcula a diferença entre a data do pagamento e a data de vencimento. Valores positivos indicam pagamentos atrasados; valores negativos, pagamentos antecipados. Ela oferece uma visão detalhada da performance dos pagamentos, além de simples indicadores booleanos. Por que isso importa Aprofunda a análise do KPI de taxa de pagamentos no prazo. Onde encontrar Calculado: PaymentDate - DueDate Exemplos 50-230
	É nota de crédito IsCreditMemo	Indicador de que o documento é uma nota de crédito.
Descrição Este atributo booleano identifica se a transação representa uma nota de crédito emitida para o cliente. Ele é usado para calcular a taxa de emissão de notas de crédito e excluir faturas padrão da análise de retrabalho. Por que isso importa Dá suporte direto ao Dashboard de notas de crédito e frequência de retrabalho. Onde encontrar Derivado de CustInvoiceJour.InvoiceAmount < 0 ou TransType Exemplos truefalse
	Está compensada IsCleared	Indicador de que a fatura foi totalmente liquidada.
Descrição Este atributo booleano indica se o saldo da fatura chegou a zero por meio de pagamento ou baixa contábil. Ele permite filtrar rapidamente casos em aberto ou fechados para calcular o tempo médio de ciclo da fatura. Por que isso importa Diferencia casos ativos de casos históricos. Onde encontrar Derivado da presença da data CustTrans.Closed Exemplos truefalse
	ID do pedido de venda SalesOrderId	Número de referência do pedido de venda associado à fatura.
Descrição Este atributo vincula a fatura ao pedido de venda de origem. Ele permite fazer análises entre processos quando há dados disponíveis do processo de pedido ao recebimento e ajuda a investigar causas de problemas de faturamento em etapas anteriores. Por que isso importa Conecta o processo de faturamento ao processo de vendas. Onde encontrar CustInvoiceJour.SalesId Exemplos SO-10022SO-55912
	Moeda Currency	Código da moeda da transação da fatura.
Descrição Este atributo especifica a moeda em que a fatura foi emitida, como USD ou EUR. Ele é importante para padronizar os valores financeiros em análises globais que abrangem diferentes regiões. Por que isso importa Necessário para entender a distribuição de valores em sistemas com várias moedas. Onde encontrar CustInvoiceJour.CurrencyCode Exemplos USDEURGBPJPY
	Motivo da disputa DisputeReason	Código do motivo atribuído quando um caso está em disputa.
Descrição Este atributo registra o motivo da disputa de uma fatura, como erro de preço ou mercadoria danificada. Ele é essencial para o Dashboard do ciclo de resolução de disputas, pois ajuda a identificar as causas raiz dos atrasos nos pagamentos. Por que isso importa Permite analisar as causas raiz do KPI de tempo de resolução de disputas. Onde encontrar CustTrans.ReasonRefRecId ou tabela relacionada a casos de cobrança Exemplos Divergência de preçoMercadoria danificadaPedido de compra ausenteQualidade do serviço

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de contas a receber

Estas são as principais etapas e marcos do processo que você deve registrar no Event Log para descobrir com precisão o fluxo de liquidação de pagamentos.

8 Recomendado 7 Opcional

	Atividade	Descrição
	Contestação aberta	Criação de um caso no módulo Case Management vinculado à fatura, indicando uma contestação do cliente. Interrompe os fluxos de cobrança padrão.
Por que isso importa As contestações são uma das principais causas de atrasos nos pagamentos. Acompanhar esses casos ajuda a identificar problemas de qualidade em processos anteriores, como precificação ou atendimento de pedidos. Onde encontrar Tabela CaseDetailBase, em que Category está relacionado a Collections/AR e RefRecId vincula o registro ao contexto da fatura. Coleta Registrado quando a transação X é executada no Case Management Tipo de evento explicit
	Fatura baixada	Mudança final de status, quando o saldo da fatura chega a zero e a transação é marcada como 'Fechada' no sistema.
Por que isso importa É o encerramento definitivo da instância do processo. Usado para calcular o Tempo de ciclo total. Onde encontrar Campo CustTrans.Closed (data). Essa data é preenchida quando a soma das liquidações corresponde ao valor da fatura. Coleta Inferido do campo de data CustTrans.Closed Tipo de evento inferred
	Fatura enviada	Evento em que a fatura é enviada ao cliente por e-mail, impressa ou transmitida por EDI. Muitas vezes, é inferido pelo aumento da contagem de 'Printed' ou pelos registros de gerenciamento de impressão.
Por que isso importa Atrasos entre o lançamento e o envio reduzem diretamente o prazo efetivo de pagamento do cliente e podem dar a impressão de que o pagamento está atrasado. Onde encontrar Inferido quando CustInvoiceJour.PrintedOriginals muda de 0 para 1 ou acompanhado pela tabela PrintJobHeader, se o registro estiver habilitado. Coleta Compare o campo de status antes e depois ou consulte o registro PrintJobHeader Tipo de evento inferred
	Fatura lançada	Registro inicial da fatura no razão financeiro. Essa atividade registra a criação da obrigação financeira na tabela CustInvoiceJour.
Por que isso importa Marca o início oficial do ciclo de contas a receber e da contagem do prazo de pagamento. É essencial para calcular o prazo médio de recebimento de vendas (DSO). Onde encontrar Tabela CustInvoiceJour. O campo CreatedDateTime ou InvoiceDate serve para registrar a data e a hora. Coleta Registrado quando a transação é lançada em CustInvoiceJour Tipo de evento explicit
	Lembrete de pagamento enviado	Registra o envio de uma carta formal de cobrança ao cliente. Esse dado é obtido do diário de cartas de cobrança.
Por que isso importa Indica o início dos esforços ativos de cobrança. A análise da frequência ajuda a otimizar a estratégia de cobrança e reduzir os custos administrativos. Onde encontrar Tabela CustCollectionLetterJour. Registra a data em que o código da carta foi lançado para a transação da fatura específica. Coleta Registrado quando a transação é lançada em CustCollectionLetterJour Tipo de evento explicit
	Nota de crédito emitida	Lançamento de uma nota de crédito que abate o valor da fatura original. Muitas vezes, é resultado de uma contestação resolvida ou de uma devolução.
Por que isso importa Uma frequência alta indica perdas de receita e problemas de qualidade em etapas anteriores. Diferentemente do pagamento, representa uma liquidação sem entrada de dinheiro. Onde encontrar Tabela CustTrans, quando Type é 'Credit Note', ou CustInvoiceJour com InvoiceAmount negativo. Coleta Registrado quando a transação é lançada em CustTrans Tipo de evento explicit
	Pagamento integral recebido	Lançamento de uma transação de pagamento que cobre o saldo restante da fatura. Esse é o evento de entrada de caixa.
Por que isso importa É o evento de sucesso mais importante. Usado para calcular a taxa de pagamentos em dia e a eficácia das condições de desconto. Onde encontrar Tabela CustTrans com Type 'Payment', vinculada à fatura por meio de CustSettlement e com saldo zerado. Coleta Registrado quando a transação é lançada em CustTrans e liquidada Tipo de evento explicit
	Pagamento parcial lançado	Registro de um pagamento que não cobre todo o saldo em aberto da fatura. Muitas vezes, o saldo restante precisa ser cobrado.
Por que isso importa Diferencia pagamentos parcelados de liquidações integrais. É importante para a precisão das previsões de fluxo de caixa. Onde encontrar Tabela CustSettlement, que vincula um pagamento (CustTrans) à fatura (CustTrans), quando SettlementAmount < InvoiceAmount. Coleta Registrado quando a transação X é executada em CustSettlement Tipo de evento explicit
	Contestação em revisão	Indica que o caso de contestação passou de 'Aberto' para o status 'Em andamento'. Representa o tempo de trabalho da equipe de resolução.
Por que isso importa Os gargalos nessa etapa aumentam o ciclo de conversão de caixa. A separação entre o tempo de espera e o tempo de resolução ativa ajuda a entender onde o processo atrasa. Onde encontrar Inferido a partir das mudanças no campo CaseDetailBase.Status ou das entradas na tabela CaseLog que correspondem à progressão do status. Coleta Compare o campo de status antes e depois em CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Contestação resolvida	Encerramento do caso de contestação, permitindo que a fatura siga para pagamento ou crédito. Marca o fim do subprocesso de tratamento de exceções.
Por que isso importa A diferença entre as datas e horas de abertura e resolução é um KPI importante para medir a eficiência administrativa. Onde encontrar Tabela CaseDetailBase, quando o status muda para Closed/Resolved. Coleta Compare o campo de status antes e depois em CaseDetailBase Tipo de evento inferred
	Data de vencimento ultrapassada	Marco calculado que indica que a data atual ultrapassou a data de vencimento da fatura, que continua em aberto. Sinaliza que a fatura está vencida.
Por que isso importa É essencial para a Análise de envelhecimento e para acionar os fluxos de cobrança. Separa o processo de faturamento padrão da gestão de cobranças. Onde encontrar Calculado pela comparação entre CustInvoiceJour.DueDate e a hora atual da simulação ou a data e hora do pagamento. Coleta Derivado da comparação entre o campo DueDate e a hora atual Tipo de evento calculated
	Extrato bancário conciliado	Evento de conciliação em que o pagamento registrado em contas a receber é associado a uma linha do extrato bancário importado.
Por que isso importa Confirma que os valores estão efetivamente no banco. Atrasos nessa etapa indicam ineficiências nos processos de gestão de caixa e bancos. Onde encontrar Status conciliado em BankReconciliationLine ou BankAccountTrans. Requer o módulo Advanced Bank Reconciliation. Coleta Registrado quando a transação é conciliada em Bank Reconciliation Tipo de evento explicit
	Nota de juros gerada	Criação de uma nota de juros por pagamentos vencidos. Representa uma penalidade financeira aplicada à conta do cliente.
Por que isso importa Indica inadimplência grave. A análise ajuda a determinar se as penalidades aceleram os pagamentos ou prejudicam o relacionamento com os clientes. Onde encontrar Tabela CustInterestJour. Essa tabela registra notas de juros geradas para transações específicas de clientes. Coleta Registrado quando a transação é lançada em CustInterestJour Tipo de evento explicit
	Pagamento baixado como perda	Ato de declarar a fatura incobrável e remover o saldo por meio de um diário de baixa. Representa uma perda financeira.
Por que isso importa Etapa final de processos de cobrança malsucedidos. É essencial para analisar os índices de inadimplência e a eficácia da política de crédito. Onde encontrar Tabela CustTrans, quando Type é 'WriteOff', ou GeneralJournalEntry identificada especificamente com códigos de motivo de baixa. Coleta Registrado quando a transação é lançada com o tipo WriteOff Tipo de evento explicit
	Promessa de pagamento recebida	Compromisso específico, registrado por um agente de cobrança, de que o cliente pagará até determinada data. Obtido do módulo Collections Management.
Por que isso importa Mede a eficácia das ligações de cobrança. Comparar essa data com a do pagamento real revela o grau de confiabilidade das promessas dos clientes. Onde encontrar Tabela CustPromiseToPay. Vinculada à transação do cliente por meio de TransRecId. Coleta Registrado quando um registro é criado em CustPromiseToPay Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do Microsoft Dynamics 365

Etapas

Configure os recursos do Azure: Provisione um banco de dados Azure SQL para servir como destino do Bring Your Own Database (BYOD). Verifique se a string de conexão inclui credenciais com permissões de leitura e gravação.
Configure o Data Management no D365: Acesse System Administration > Workspaces > Data Management. Clique no bloco 'Configure Entity Export to Database'. Informe a string de conexão da etapa anterior para registrar o banco de dados externo.
Selecione as entidades necessárias: Crie um novo projeto de exportação no espaço de trabalho Data Management. Adicione ao projeto as seguintes entidades padrão: CustInvoiceJournalHeaderEntity, CustTransactionEntity, CustSettlementEntity, CustCollectionLetterJournalHeaderEntity, CaseDetailEntity, CaseAssociationEntity, CustInterestJournalEntity, BankAccountTransEntity e CustPromiseToPayEntity.
Mapeie a origem para o destino: Verifique se todos os campos estão mapeados corretamente. Inclua especialmente os campos RecId e CreatedDateTime, essenciais para ordenar os eventos.
Execute a exportação inicial: Execute manualmente o trabalho de exportação (tipo de trabalho: Export) para carregar todos os dados históricos no banco de dados Azure SQL. Confira o resumo da execução para garantir que todos os registros foram transferidos.
Agende atualizações incrementais: Configure um trabalho de dados recorrente para executar o projeto de exportação periodicamente, por exemplo, a cada 4 horas ou todas as noites. Use 'Incremental push' para atualizar somente os registros alterados.
Conecte-se ao Azure SQL: Use o SQL Server Management Studio (SSMS) ou uma ferramenta semelhante para se conectar ao banco de dados BYOD Azure SQL.
Execute o script de transformação: Execute nas tabelas BYOD o script SQL fornecido na seção Query abaixo. Ele unifica as diferentes tabelas em uma única estrutura de Event Log.
Verifique e extraia os dados: Confira a consistência dos resultados (consulte as etapas de validação). Exporte o conjunto de resultados para um arquivo CSV ou Parquet para carregá-lo no ProcessMind.

Configuração

Método de exportação: Bring Your Own Database (BYOD) ou Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS).
Estratégia de atualização: Full push para o carregamento inicial e Incremental push para atualizações recorrentes, reduzindo o impacto na performance.
Entidades necessárias: CustInvoiceJournalHeaderEntity (faturas), CustSettlementEntity (pagamentos/compensações), CustCollectionLetterJournalHeaderEntity (lembretes), CaseDetailEntity (contestações), BankAccountTransEntity (conciliação bancária).
Filtro por empresa: Aplique filtros na coluna 'DataAreaId' se a análise precisar se limitar a entidades legais específicas.
Período: Recomendamos uma janela móvel de 12 meses com base em 'InvoiceDate' ou 'TransDate'.
Rastreamento de alterações: Precisa estar habilitado nas tabelas SQL do D365 para que a exportação incremental funcione com eficiência.

a Consulta de exemplo sql

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

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Etapas

Configure os pré-requisitos: Verifique se o Python 3.x está instalado na máquina de execução. Instale as bibliotecas necessárias com pip: pandas, requests e msal (se você usar a Microsoft Authentication Library, embora este script use REST diretamente para simplificar).
Registre um aplicativo no Azure: Registre um aplicativo no Azure Active Directory (Entra ID) para permitir o acesso ao Dynamics 365. Anote o Client ID, o Client Secret e o Tenant ID. Verifique se o aplicativo tem permissões de API para o Dynamics ERP (OData).
Configure o script: Abra o script Python fornecido. Atualize o dicionário config no início do arquivo com a URL específica do D365, o Client ID, o Client Secret, o Tenant ID e o código da empresa de destino (dataAreaId).
Defina o período: Altere as variáveis start_date e end_date no script para definir a janela de extração. Para carregamentos incrementais, recomendamos uma janela móvel dos últimos 90 a 180 dias.
Execute a extração: Execute o script. Ele fará a autenticação no Azure AD, obterá um token de acesso e percorrerá várias entidades OData (CustomerInvoices, PaymentJournals, CaseDetails etc.) para buscar os dados.
Processe os dados: O script transforma os dados automaticamente, por exemplo, renomeando colunas para corresponder ao esquema do ProcessMind, calculando eventos 'Data de vencimento ultrapassada' com base na data do sistema e distinguindo pagamentos parciais de integrais com base nos valores das transações.
Una e ordene os dados: O script concatena todos os dataframes de atividades em um único Event Log e os ordena por InvoiceNumber e EventTimestamp.
Exporte os dados: O dataframe final é exportado para um arquivo CSV chamado AR_Event_Log.csv. Verifique se o arquivo foi criado no diretório do script.
Valide os dados: Abra o arquivo CSV e confira se as datas estão no formato ISO (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) e se todas as colunas obrigatórias estão preenchidas.
Carregue os dados: Importe o arquivo CSV gerado para o ProcessMind usando o assistente padrão de carregamento de arquivos. Mapeie as colunas InvoiceNumber para ID do caso, Activity para Atividade e EventTimestamp para registrar data e hora.

Configuração

Tamanho do lote: O script usa um tamanho de página padrão, geralmente 1.000 registros, definido pelo servidor. Ele cuida da paginação automaticamente usando a propriedade @odata.nextLink.
Filtros de data: O parâmetro OData $filter restringe a busca aos períodos relevantes, por exemplo, InvoiceDate ge 2023-01-01T00:00:00Z. Isso melhora bastante a performance.
Filtro por empresa: O D365 armazena dados de várias entidades legais. O script filtra por dataAreaId para extrair somente os dados da unidade de negócio relevante.
Autenticação: Usa OAuth 2.0 (Client Credentials Flow). Você precisa ter um Client Secret válido e um aplicativo registrado.
Seleção de entidades: Usa entidades padrão como CustomerInvoices, CustomerPaymentJournalLines e CaseDetail. Se sua organização usa entidades personalizadas, atualize os endpoints no dicionário endpoints.
Eventos calculados: Eventos como 'Data de vencimento ultrapassada' são calculados durante a execução do script, pois não geram uma transação específica no banco de dados.

a Consulta de exemplo python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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