> การปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง > การจัดการค่าใช้จ่าย > Ramp > เทมเพลตข้อมูล

เทมเพลตข้อมูลการจัดการค่าใช้จ่ายของคุณ

Ramp

แอตทริบิวต์การจัดการค่าใช้จ่าย(19) กิจกรรมการจัดการค่าใช้จ่าย(12) คู่มือการดึงข้อมูล(3)

เทมเพลตข้อมูลการจัดการค่าใช้จ่ายของคุณ

เทมเพลตนี้แนะนำข้อมูลที่ต้องรวบรวมเพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการจัดการค่าใช้จ่าย โดยระบุแอตทริบิวต์สำคัญ กิจกรรมที่ควรติดตาม และแนวทางนำข้อมูลออกจาก Ramp ใช้เทมเพลตนี้เพื่อรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการค้นพบและปรับปรุงกระบวนการ.

แอตทริบิวต์ที่แนะนำให้รวบรวม
กิจกรรมสำคัญที่ควรติดตาม
แนวทางดึงข้อมูลจาก Ramp

เพิ่งเริ่มใช้บันทึกเหตุการณ์ใช่ไหม เรียนรู้ วิธีสร้าง event log สำหรับ process mining.

ดาวน์โหลดเทมเพลต

แอตทริบิวต์การจัดการค่าใช้จ่าย

ฟิลด์ข้อมูลสำคัญที่ควรใส่ในบันทึกเหตุการณ์ เพื่อวิเคราะห์กระบวนการจัดการค่าใช้จ่ายได้อย่างครบถ้วน.

3 จำเป็น 6 แนะนำ 10 ไม่บังคับ

	ชื่อ	คำอธิบาย
	ID รายงานค่าใช้จ่าย ExpenseReportId	รหัสเฉพาะของรายงานค่าใช้จ่ายแต่ละรายการ ซึ่งใช้เป็นรหัสเคสหลักของกระบวนการ.
คำอธิบาย รหัสรายงานค่าใช้จ่ายใช้รวมเหตุการณ์และกิจกรรมทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการส่งรายการค่าใช้จ่ายหนึ่งครั้งไว้ด้วยกัน ช่วยติดตามการเบิกค่าใช้จ่ายตามลำดับเวลาได้ครบถ้วน ตั้งแต่สร้างรายการครั้งแรกจนถึงจ่ายเงิน. ใน process mining คุณสมบัตินี้จำเป็นต่อการสร้างภาพกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบของรายงานค่าใช้จ่ายแต่ละรายการ เมื่อนำไปใช้เป็นรหัสเคส การวิเคราะห์จะคำนวณระยะเวลาดำเนินการ ระบุคอขวด และแสดงเส้นทางที่รายงานแต่ละรายการผ่านขั้นตอนอนุมัติได้อย่างถูกต้อง. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้เป็นตัวเชื่อมกิจกรรมที่เกี่ยวข้องทั้งหมดให้เป็นกระบวนการเดียวกัน จึงวิเคราะห์ได้ตั้งแต่ต้นจนจบ. แหล่งข้อมูล ควรมีรหัสนี้อยู่ในตารางรายงานค่าใช้จ่ายหลักหรือตารางธุรกรรมใน Ramp. ตัวอย่าง ER-2023-08-1123ER-2023-09-4591ER-2023-10-0024
	ชื่อกิจกรรม ActivityName	ชื่อเหตุการณ์หรืองานเฉพาะที่เกิดขึ้น ณ เวลาใดเวลาหนึ่งในกระบวนการจัดการค่าใช้จ่าย.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้อธิบายขั้นตอนหนึ่งในวงจรรายงานค่าใช้จ่าย เช่น 'ส่งรายการค่าใช้จ่ายแล้ว', 'ผู้จัดการอนุมัติแล้ว' หรือ 'ดำเนินการเบิกเงินคืนแล้ว' กิจกรรมเหล่านี้เป็นจุดต่างๆ ในแผนผังกระบวนการ ซึ่งนำมาแสดงภาพและวิเคราะห์ขั้นตอนการทำงานได้. การวิเคราะห์กิจกรรมช่วยระบุว่าขั้นตอนใดเกิดขึ้นบ่อยที่สุด มีคอขวดตรงไหน และเวิร์กโฟลว์แต่ละแบบแตกต่างกันอย่างไร ข้อมูลนี้เป็นพื้นฐานสำคัญในการทำความเข้าใจลำดับการทำงานและวัดประสิทธิภาพในแต่ละขั้นตอน. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้กำหนดขั้นตอนต่างๆ ในแผนผังกระบวนการ ทำให้แสดงภาพและวิเคราะห์ขั้นตอนการทำงานได้ตั้งแต่ต้นจนจบ. แหล่งข้อมูล โดยทั่วไปได้มาจากบันทึกเหตุการณ์หรือรายการเปลี่ยนสถานะที่เชื่อมโยงกับรายงานค่าใช้จ่ายแต่ละรายการใน Ramp. ตัวอย่าง ส่งรายงานค่าใช้จ่ายแล้วผู้จัดการอนุมัติแล้วรอฝ่ายการเงินตรวจสอบดำเนินการเบิกเงินคืนแล้ว
	เวลาประทับเหตุการณ์ EventTimestamp	วันที่และเวลาที่กิจกรรมเกิดขึ้นอย่างแม่นยำ.
คำอธิบาย กิจกรรมแต่ละรายการในกระบวนการมีเวลาที่บันทึกไว้เพื่อระบุว่าเกิดขึ้นเมื่อใด ข้อมูลด้านเวลานี้ใช้เรียงเหตุการณ์ตามลำดับเวลาและเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับเวลา. ใน process mining จะใช้เวลาเพื่อคำนวณระยะเวลาระหว่างกิจกรรม วัดระยะเวลารวมของเคส และระบุความล่าช้า ข้อมูลนี้สำคัญต่อการติดตามประสิทธิภาพและค้นหาโอกาสในการปรับปรุงกระบวนการ. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ระบุลำดับเวลาของเหตุการณ์ และจำเป็นต่อการคำนวณระยะเวลาและวิเคราะห์ประสิทธิภาพทั้งหมด. แหล่งข้อมูล โดยทั่วไปข้อมูลนี้อยู่คู่กับรายการกิจกรรมหรือสถานะในบันทึกเหตุการณ์หรือข้อมูลธุรกรรมของ Ramp. ตัวอย่าง 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:00Z2023-10-27T09:00:00Z
	ชื่อผู้ใช้ UserName	ชื่อหรือ ID ของผู้ใช้ที่ทำกิจกรรม เช่น พนักงานที่ส่งรายการค่าใช้จ่ายหรือผู้อนุมัติ.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้ระบุผู้รับผิดชอบเหตุการณ์หนึ่งๆ ในกระบวนการ เช่น การส่ง การอนุมัติ หรือการตรวจสอบรายงานค่าใช้จ่าย โดยอาจเป็นชื่อพนักงานหรือ ID ผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกัน. การวิเคราะห์ตามผู้ใช้ช่วยให้เข้าใจการกระจายภาระงาน ระบุผู้ที่ทำงานได้ดี และค้นหาผู้ที่อาจต้องได้รับการอบรมเพิ่มเติม ข้อมูลนี้สำคัญต่อแดชบอร์ดด้านประสิทธิภาพการอนุมัติและการจัดการทรัพยากร. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้เชื่อมกิจกรรมในกระบวนการกับบุคคลที่รับผิดชอบ ทำให้วิเคราะห์ประสิทธิภาพในระดับทรัพยากรและระบุความต้องการในการอบรมได้. แหล่งข้อมูล โดยทั่วไปข้อมูลผู้ใช้จะบันทึกไว้ในบันทึกการตรวจสอบหรือประวัติธุรกรรมของรายงานค่าใช้จ่ายแต่ละรายการใน Ramp. ตัวอย่าง Alice JohnsonBob SmithCharlie Brownระบบอัตโนมัติ
	แผนกของพนักงาน EmployeeDepartment	แผนกของพนักงานที่ส่งรายงานค่าใช้จ่าย.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้ระบุหน่วยธุรกิจหรือแผนกที่พนักงานผู้ส่งรายการค่าใช้จ่ายสังกัดอยู่ เช่น 'ฝ่ายขาย', 'วิศวกรรม' หรือ 'การตลาด'. นี่เป็นมิติสำคัญในการวิเคราะห์ เพราะช่วยกรองและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของกระบวนการในส่วนต่างๆ ขององค์กร และแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างแผนกในด้านระยะเวลาอนุมัติ อัตราการส่งกลับไปแก้ไข และการปฏิบัติตามข้อกำหนด จึงช่วยกำหนดแนวทางปรับปรุงให้ตรงจุดได้. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ช่วยเปรียบเทียบตัวชี้วัดกระบวนการระหว่างหน่วยธุรกิจ และแสดงให้เห็นความแตกต่างด้านประสิทธิภาพ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการใช้จ่าย. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้น่าจะเชื่อมโยงกับโปรไฟล์ผู้ใช้ของพนักงานใน Ramp หรือระบบ HR ที่เชื่อมต่อไว้. ตัวอย่าง ฝ่ายขายฝ่ายการตลาดฝ่ายวิศวกรรมฝ่ายการเงิน
	ยอดรวมรายงาน ReportTotalAmount	มูลค่ารวมของรายงานค่าใช้จ่าย.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้แสดงยอดรวมของค่าใช้จ่ายทั้งหมดในรายงานหนึ่งฉบับ เป็นตัวชี้วัดทางการเงินที่สำคัญสำหรับทำความเข้าใจรูปแบบการใช้จ่าย. ในการวิเคราะห์กระบวนการ สามารถใช้ยอดรายงานแบ่งกลุ่มเคสและตรวจสอบว่ารายงานมูลค่าสูงมีขั้นตอนอนุมัติแตกต่างกันหรือใช้เวลาดำเนินการนานกว่าหรือไม่ ข้อมูลนี้เป็นพื้นฐานสำคัญของแดชบอร์ดวิเคราะห์การใช้จ่ายและการค้นหาโอกาสลดต้นทุน. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้เป็นมิติทางการเงินที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ ช่วยแบ่งกลุ่มรายงานตามมูลค่าและติดตามยอดใช้จ่ายโดยรวม. แหล่งข้อมูล นี่เป็นฟิลด์หลักของรายการรายงานค่าใช้จ่ายใน Ramp. ตัวอย่าง 150.752500.0089.99
	สถานะการละเมิดนโยบาย PolicyViolationFlag	ค่าที่ระบุว่ารายงานค่าใช้จ่ายถูกแจ้งเตือนว่าละเมิดนโยบายหรือไม่.
คำอธิบาย คุณสมบัติแบบบูลีนนี้จะมีค่าเป็น true เมื่อการตรวจสอบอัตโนมัติของระบบพบว่าอาจละเมิดนโยบายค่าใช้จ่ายของบริษัท เช่น ใช้จ่ายเกินวงเงินหรือส่งรายการค่าใช้จ่ายซ้ำ. ธงนี้สำคัญต่อแดชบอร์ด 'ตรวจจับการละเมิดนโยบาย' และ KPI ที่เกี่ยวข้อง ช่วยวัดประสิทธิภาพของการควบคุมนโยบายและระบุจุดที่ไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดบ่อยครั้ง เพื่อนำไปปรับปรุงนโยบายหรือจัดอบรมพนักงาน. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้วัดการปฏิบัติตามนโยบายโดยตรง ช่วยระบุและลดการใช้จ่ายที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง. แหล่งข้อมูล นี่น่าจะเป็นธงที่ระบบสร้างขึ้นใน Ramp โดยจะทำงานเมื่อระบบตรวจสอบนโยบายอัตโนมัติระหว่างการส่งหรืออนุมัติรายการ. ตัวอย่าง truefalse
	หมวดหมู่ค่าใช้จ่าย ExpenseCategory	หมวดหมู่ที่กำหนดให้กับค่าใช้จ่าย เช่น 'การเดินทาง', 'ซอฟต์แวร์' หรือ 'อาหาร'.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้จัดประเภทค่าใช้จ่ายตามหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ช่วยติดตามและควบคุมการใช้จ่ายของบริษัท รายงานค่าใช้จ่ายหนึ่งฉบับอาจมีรายการจากหลายหมวดหมู่. การวิเคราะห์ตามหมวดหมู่ค่าใช้จ่ายจำเป็นต่อแดชบอร์ด 'วิเคราะห์การใช้จ่ายตามหมวดหมู่' ช่วยให้ทีมการเงินเข้าใจว่าใช้จ่ายเงินไปกับอะไร ติดตามการใช้งบประมาณ และระบุแนวโน้มหรือความผิดปกติของการใช้จ่ายในแต่ละช่วงเวลา. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ช่วยวิเคราะห์การใช้จ่ายได้ละเอียดขึ้น ระบุต้นทุนหลักและโอกาสในการปรับงบประมาณให้เหมาะสม. แหล่งข้อมูล โดยทั่วไปข้อมูลนี้เป็นรายละเอียดระดับรายการในรายงานค่าใช้จ่ายของ Ramp การวิเคราะห์บางประเภทอาจต้องรวมข้อมูลให้อยู่ในระดับรายงาน. ตัวอย่าง ค่าโดยสารเครื่องบินอาหารและความบันเทิงค่าสมัครใช้ซอฟต์แวร์อุปกรณ์สำนักงาน
	เหตุผลที่ส่งกลับไปแก้ไข RevisionReason	เหตุผลที่ระบุเมื่อส่งรายงานค่าใช้จ่ายกลับให้พนักงานแก้ไข.
คำอธิบาย เมื่อผู้อนุมัติปฏิเสธหรือส่งรายงานค่าใช้จ่ายกลับ โดยทั่วไปจะระบุเหตุผลไว้ คุณสมบัตินี้บันทึกเหตุผลดังกล่าว เช่น 'ไม่มีใบเสร็จ', 'เลือกหมวดหมู่ไม่ถูกต้อง' หรือ 'ไม่เป็นไปตามนโยบาย'. ข้อมูลนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งต่อแดชบอร์ด 'อัตราและสาเหตุการแก้ไขรายงานค่าใช้จ่าย' การวิเคราะห์เหตุผลที่ทำให้ต้องแก้ไขซ้ำบ่อยที่สุดช่วยให้องค์กรค้นหาปัญหาเชิงระบบในขั้นตอนส่งรายการ และจัดอบรมหรือปรับปรุงระบบให้ตรงจุดเพื่อลดข้อผิดพลาดได้. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ช่วยให้เห็นสาเหตุหลักของการแก้ไขซ้ำโดยตรง ทำให้กำหนดแนวทางปรับปรุงคุณภาพการส่งรายการตั้งแต่ครั้งแรกได้ตรงจุด. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้จะบันทึกไว้ในความคิดเห็นหรือรายละเอียดการปฏิเสธ เมื่อกิจกรรม 'ส่งรายการค่าใช้จ่ายกลับไปแก้ไข' เกิดขึ้นใน Ramp. ตัวอย่าง ใบเสร็จแบบแสดงรายการไม่ครบค่าใช้จ่ายเกินวงเงินตามนโยบายเลือกหมวดหมู่ค่าใช้จ่ายไม่ถูกต้องธุรกรรมซ้ำ
	จำนวนขั้นตอนการอนุมัติ ApprovalStepCount	จำนวนขั้นตอนการอนุมัติอย่างเป็นทางการทั้งหมดที่รายงานค่าใช้จ่ายผ่าน.
คำอธิบาย เมตริกนี้นับจำนวนกิจกรรมการอนุมัติที่ไม่ซ้ำกัน เช่น 'ผู้จัดการอนุมัติ' และ 'ฝ่ายการเงินอนุมัติ' ที่เกิดขึ้นกับรายงานค่าใช้จ่ายหนึ่งรายการ เพื่อวัดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ แอตทริบิวต์นี้ใช้กับ KPI 'จำนวนขั้นตอนอนุมัติเฉลี่ยต่อรายงาน' และแดชบอร์ด 'เส้นทางอนุมัติค่าใช้จ่ายแบบง่าย' เมื่อวิเคราะห์จำนวนขั้นตอนเทียบกับมูลค่าหรือประเภทของรายงาน องค์กรจะเห็นได้ว่าค่าใช้จ่ายมูลค่าต่ำและความเสี่ยงต่ำต้องผ่านขั้นตอนอนุมัติที่ซับซ้อนเกินไปหรือไม่. เหตุผลที่สำคัญ ช่วยวัดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์และระบุโอกาสในการลดขั้นตอน โดยเฉพาะรายงานที่มีความเสี่ยงต่ำ. แหล่งข้อมูล คำนวณโดยนับจำนวนครั้งที่กิจกรรมเกี่ยวกับการอนุมัติแต่ละรายการเกิดขึ้นในแต่ละเคสของบันทึกเหตุการณ์. ตัวอย่าง 123
	ช่องทางการส่งรายงาน SubmissionMethod	ช่องทางที่ใช้ส่งรายงานค่าใช้จ่าย เช่น แอปมือถือหรือพอร์ทัลเว็บ.
คำอธิบาย แอตทริบิวต์นี้ระบุวิธีที่พนักงานใช้ส่งรายงานค่าใช้จ่าย โดยทั่วไปอาจส่งผ่านแอปมือถือ เว็บเบราว์เซอร์บนคอมพิวเตอร์ หรือส่งต่อทางอีเมล การวิเคราะห์ช่องทางการส่งช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้และการนำเทคโนโลยีมาใช้ ตัวอย่างเช่น หากรายงานที่ส่งผ่านช่องทางใดช่องทางหนึ่งมีการแก้ไขบ่อย อาจแสดงว่าหน้าจอของช่องทางนั้นใช้งานยาก. เหตุผลที่สำคัญ ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ และตรวจสอบได้ว่าช่องทางส่งบางช่องทางเกี่ยวข้องกับอัตราข้อผิดพลาดหรือความล่าช้าที่สูงขึ้นหรือไม่. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้อาจอยู่ในข้อมูลเมตาของเหตุการณ์ส่งรายงานในบันทึกระบบของ Ramp. ตัวอย่าง แอปมือถือพอร์ทัลเว็บอีเมล
	ผลการตรวจสอบ AuditOutcome	ผลการตรวจสอบรายงานค่าใช้จ่ายโดยผู้ตรวจสอบภายในหรือภายนอก.
คำอธิบาย สำหรับรายงานค่าใช้จ่ายที่ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ แอตทริบิวต์นี้จะบันทึกผลสรุป เช่น 'อนุมัติ' 'ปฏิเสธบางส่วน' หรือ 'ต้องการข้อมูลเพิ่มเติม' ข้อมูลนี้เป็นหัวใจสำคัญของแดชบอร์ด 'ประสิทธิภาพการตรวจสอบค่าใช้จ่าย' ช่วยประเมินประสิทธิผลของกระบวนการตรวจสอบ ติดตามความถี่ของผลลัพธ์แต่ละประเภท และทำความเข้าใจผลกระทบทางการเงินจากข้อค้นพบ. เหตุผลที่สำคัญ ใช้วัดประสิทธิผลและผลลัพธ์ของกระบวนการตรวจสอบ พร้อมช่วยให้เห็นประเด็นด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและจุดอ่อนในการควบคุม. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้จะบันทึกในโมดูลตรวจสอบของ Ramp หรือในระบบที่เชื่อมต่อ หากใช้ระบบดังกล่าวเพื่อตรวจสอบค่าใช้จ่ายโดยละเอียด. ตัวอย่าง ผ่านผ่านโดยมีข้อสังเกตไม่ผ่านส่งต่อให้ตรวจสอบเพิ่มเติม
	ผู้จัดการผู้อนุมัติ ApprovingManager	ชื่อผู้จัดการที่ดำเนินการอนุมัติ.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้ระบุผู้จัดการที่รับผิดชอบตรวจสอบและอนุมัติรายงานค่าใช้จ่ายของพนักงาน ซึ่งเป็นคนละคนกับผู้ใช้ที่ส่งรายงาน. การติดตามผู้จัดการผู้อนุมัติจำเป็นต่อแดชบอร์ด 'ระยะเวลาการอนุมัติของผู้จัดการ' ช่วยวิเคราะห์ภาระงานและประสิทธิภาพในการอนุมัติ พร้อมแสดงให้เห็นว่าผู้จัดการคนใดอนุมัติได้เร็วหรือเป็นคอขวด ข้อมูลนี้ช่วยจัดสมดุลภาระงานหรือพิจารณาความช่วยเหลือเพิ่มเติมได้. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ช่วยวิเคราะห์ประสิทธิภาพของผู้อนุมัติแต่ละคน และระบุคอขวดในเวิร์กโฟลว์การอนุมัติเพื่อแก้ไขได้. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลเวิร์กโฟลว์การอนุมัติใน Ramp โดยระบบจะบันทึกเมื่อผู้จัดการดำเนินการกับรายงาน. ตัวอย่าง เจน โดจอห์น มิลเลอร์ซูซาน เฉิน
	ผู้อนุมัติจากฝ่ายการเงิน FinanceApprover	ผู้ใช้ในทีมการเงินที่อนุมัติรายงานค่าใช้จ่าย.
คำอธิบาย สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่มีขั้นตอนตรวจสอบโดยฝ่ายการเงิน แอตทริบิวต์นี้จะระบุบุคคลหรือทีมในฝ่ายการเงินที่อนุมัติขั้นสุดท้าย แอตทริบิวต์นี้ช่วยให้แดชบอร์ด 'ประสิทธิภาพการตรวจสอบของฝ่ายการเงิน' วิเคราะห์ผลการทำงานในระดับบุคคลหรือทีม ระบุคอขวด ประเมินการกระจายภาระงาน และวัดประสิทธิผลของขั้นตอนตรวจสอบโดยฝ่ายการเงินได้. เหตุผลที่สำคัญ ช่วยวิเคราะห์ผลการดำเนินงานของขั้นตอนตรวจสอบโดยฝ่ายการเงินได้อย่างละเอียด และปรับปรุงจุดควบคุมสำคัญในกระบวนการ. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้จะบันทึกไว้ในประวัติการอนุมัติรายงานค่าใช้จ่ายใน Ramp ระหว่างขั้นตอนตรวจสอบโดยฝ่ายการเงิน. ตัวอย่าง ทีมการเงิน Aเดวิด ลีบอตระบบอัตโนมัติฝ่ายการเงิน
	มีการส่งกลับไปแก้ไขหรือไม่ IsRework	ค่าสถานะที่คำนวณขึ้นเพื่อระบุว่ารายงานค่าใช้จ่ายถูกส่งกลับไปแก้ไขอย่างน้อยหนึ่งครั้งหรือไม่.
คำอธิบาย แอตทริบิวต์แบบบูลีนนี้คำนวณจากการตรวจสอบว่ามีกิจกรรม 'ส่งรายงานค่าใช้จ่ายกลับไปแก้ไข' เกิดขึ้นในเคสหรือไม่ รายงานที่ผ่านการแก้ไขอย่างน้อยหนึ่งรอบจะมีค่าเป็น true ค่าสถานะนี้ช่วยคำนวณ KPI 'อัตราการแก้ไขรายงานค่าใช้จ่าย' ได้ง่ายขึ้น และกรองหรือเปรียบเทียบรายงานที่อนุมัติได้ตั้งแต่ครั้งแรกกับรายงานที่ต้องแก้ไขได้สะดวก การวิเคราะห์รายงานทั้งสองกลุ่มช่วยให้เห็นผลกระทบด้านเวลาและค่าใช้จ่ายจากการแก้ไข. เหตุผลที่สำคัญ ช่วยแยกเคสที่ต้องแก้ไขออกมาวิเคราะห์ได้ง่าย ทำให้วัดความถี่และผลกระทบของการส่งรายงานกลับไปแก้ไขได้. แหล่งข้อมูล ฟิลด์นี้คำนวณระหว่างการแปลงข้อมูล โดยตรวจสอบว่ามีกิจกรรมแก้ไขเกิดขึ้นในเคสหรือไม่. ตัวอย่าง truefalse
	ระบบต้นทาง SourceSystem	ระบุแอปพลิเคชันต้นทางที่ใช้ดึงข้อมูล.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้ระบุระบบหลักที่จัดเก็บข้อมูลกระบวนการ ซึ่งในกรณีนี้คือ Ramp มีประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่รวมข้อมูลจากหลายระบบ เพราะช่วยให้ตรวจสอบที่มาของข้อมูลได้ชัดเจน. ในการวิเคราะห์ คุณสมบัตินี้ช่วยกรองข้อมูลจากแหล่งที่มาที่ต้องการ และใช้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลหรือกำกับดูแลข้อมูลได้. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ให้ข้อมูลที่มาของข้อมูล ซึ่งสำคัญต่อการกำกับดูแลข้อมูลและการรวมข้อมูลจากหลายระบบ. แหล่งข้อมูล โดยทั่วไปจะกำหนดค่าแบบคงที่ ('Ramp') ระหว่างการดึงและแปลงข้อมูล. ตัวอย่าง Ramp
	วิธีจ่ายเงินคืน ReimbursementMethod	วิธีที่ใช้จ่ายเงินคืน เช่น ACH หรือการโอนเงินผ่านธนาคาร.
คำอธิบาย แอตทริบิวต์นี้ระบุช่องทางที่พนักงานได้รับเงินคืน แต่ละวิธีอาจมีระยะเวลาดำเนินการและค่าใช้จ่ายแตกต่างกัน การวิเคราะห์ผลการจ่ายเงินคืนแยกตามวิธีช่วยให้เห็นว่าช่องทางใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด แดชบอร์ด 'ประสิทธิภาพการจ่ายเงินคืน' ใช้ข้อมูลนี้เปรียบเทียบระยะเวลาดำเนินการและความน่าเชื่อถือ ซึ่งอาจช่วยให้ปรับวิธีการจ่ายเงินได้เหมาะสมขึ้น. เหตุผลที่สำคัญ ช่วยเปรียบเทียบประสิทธิภาพของช่องทางการชำระเงินแต่ละแบบ เพื่อปรับให้การจ่ายเงินรวดเร็วและเชื่อถือได้ยิ่งขึ้น. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้ควรอยู่ในบันทึกการชำระเงินหรือการจ่ายเงินคืนใน Ramp. ตัวอย่าง โอนเงิน ACHเครดิตจากบัตรองค์กรโอนเงินเข้าบัญชีโดยตรง
	เวลาสิ้นสุดเหตุการณ์ EventEndTime	เวลาที่ระบุว่ากิจกรรมซึ่งใช้ระยะเวลาดำเนินการสิ้นสุดลง.
คำอธิบาย กิจกรรมหลายอย่างเกิดขึ้นทันที แต่บางกิจกรรม เช่น 'ตรวจสอบนโยบาย' อาจใช้เวลาที่วัดได้ แอตทริบิวต์นี้บันทึกเวลาสิ้นสุดของกิจกรรมดังกล่าว และใช้ประกอบกับ StartTime เมื่อมีทั้งเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุด ก็จะคำนวณระยะเวลาดำเนินการของกิจกรรมได้อย่างแม่นยำ ข้อมูลนี้จำเป็นต่อ KPI เช่น 'ระยะเวลาเฉลี่ยในการตรวจสอบนโยบาย' และช่วยระบุได้ว่างานอัตโนมัติหรืองานที่ทำด้วยตนเองแต่ละอย่างใช้เวลานานเท่าใดในกระบวนการ. เหตุผลที่สำคัญ ช่วยคำนวณระยะเวลาของแต่ละกิจกรรมได้อย่างแม่นยำ ซึ่งจำเป็นต่อการระบุขั้นตอนที่ไม่มีประสิทธิภาพ. แหล่งข้อมูล กิจกรรมที่ใช้ระยะเวลาดำเนินการจะบันทึกข้อมูลนี้ไว้ในข้อมูลเหตุการณ์ของ Ramp ส่วนเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นทันทีอาจมีเวลาเดียวกับ StartTime. ตัวอย่าง 2023-10-26T10:00:05Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:10:00Z
	อัปเดตข้อมูลล่าสุด LastDataUpdate	เวลาที่ระบุว่ามีการรีเฟรชข้อมูลจากระบบต้นทางครั้งล่าสุดเมื่อใด.
คำอธิบาย คุณสมบัตินี้บันทึกวันที่และเวลาที่ดึงข้อมูลครั้งล่าสุด เพื่อให้ทราบว่าข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์เป็นข้อมูลใหม่เพียงใด. การทราบว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันแค่ไหนช่วยให้ตีความผลการวิเคราะห์ได้ถูกต้อง คุณสมบัตินี้ช่วยให้ผู้ใช้ตรวจสอบได้ว่าข้อมูลที่กำลังดูเป็นข้อมูลล่าสุดหรือไม่. เหตุผลที่สำคัญ คุณสมบัตินี้ช่วยให้ผู้ใช้ทราบว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันเพียงใด เพื่อให้การวิเคราะห์อ้างอิงข้อมูลที่ทันสมัยและเกี่ยวข้อง. แหล่งข้อมูล ระบบสร้างและเพิ่มเวลานี้ระหว่างการดึงข้อมูล. ตัวอย่าง 2023-11-01T06:00:00Z

จำเป็น แนะนำ ไม่บังคับ

กิจกรรมการจัดการค่าใช้จ่าย

ขั้นตอนและจุดสำคัญของกระบวนการที่ควรบันทึกในบันทึกเหตุการณ์ เพื่อค้นพบกระบวนการและวัดผลการดำเนินงานได้อย่างแม่นยำ.

5 แนะนำ 7 ไม่บังคับ

	กิจกรรม	คำอธิบาย
	เกิดค่าใช้จ่าย	บันทึกการเกิดค่าใช้จ่าย โดยทั่วไปจะเริ่มโดยอัตโนมัติเมื่อมีการใช้บัตรบริษัท หรือเมื่อพนักงานสร้างรายการค่าใช้จ่ายที่สำรองจ่ายเองด้วยตนเอง เหตุการณ์นี้มักบันทึกจากข้อมูลธุรกรรมหรือการดำเนินการผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้.
เหตุผลที่สำคัญ นี่คือเหตุการณ์เริ่มต้นหลักของวงจรค่าใช้จ่าย การวิเคราะห์เวลาตั้งแต่เหตุการณ์นี้ช่วยให้เข้าใจความล่าช้าในการส่งรายการและความรวดเร็วโดยรวมของกระบวนการ. แหล่งข้อมูล สร้างจากบันทึกธุรกรรมบัตร Ramp หรือเวลาที่สร้างรายการค่าใช้จ่ายด้วยตนเอง ให้ค้นหาเหตุการณ์สร้างรายการครั้งแรกในตารางค่าใช้จ่ายหรือตารางธุรกรรม. บันทึก บันทึกโดยตรงเมื่อประมวลผลธุรกรรมบัตร หรือเมื่อผู้ใช้สร้างรายการค่าใช้จ่ายใหม่. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	ซิงก์กับระบบบัญชีแล้ว	ส่งข้อมูลธุรกรรมค่าใช้จ่ายไปบันทึกในระบบบัญชีที่เชื่อมต่อไว้สำเร็จแล้ว เช่น NetSuite, QuickBooks หรือ Xero เหตุการณ์นี้แสดงว่าส่วนการบันทึกข้อมูลทางการเงินของกระบวนการเสร็จสมบูรณ์.
เหตุผลที่สำคัญ นี่คือกิจกรรมสุดท้ายของกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ ความล่าช้าในขั้นตอนนี้อาจกระทบความถูกต้องของรายงานทางการเงินและความรวดเร็วในการปิดบัญชี. แหล่งข้อมูล บันทึกไว้ในบันทึกการเชื่อมต่อระบบหรือเป็นการอัปเดตสถานะของรายการค่าใช้จ่ายใน Ramp ให้ค้นหาสถานะ เช่น 'ซิงค์แล้ว', 'บันทึกแล้ว' หรือ 'ส่งออกแล้ว'. บันทึก บริการเชื่อมต่อระบบบัญชีสร้างรายการบันทึกเมื่อซิงค์ข้อมูลสำเร็จ. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	ดำเนินการเบิกเงินคืนแล้ว	ดำเนินการจ่ายเงินคืนสำเร็จและส่งเงินให้พนักงานแล้ว โดยทั่วไปนี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายสำหรับพนักงานและเป็นจุดสิ้นสุดของวงจรการจ่ายเงิน.
เหตุผลที่สำคัญ นี่คือเหตุการณ์สิ้นสุดหลักของกระบวนการเบิกเงินคืน ระยะเวลาตั้งแต่ส่งรายการจนถึงขั้นตอนนี้เป็น KPI สำคัญที่สะท้อนความพึงพอใจของพนักงานและประสิทธิภาพของกระบวนการ. แหล่งข้อมูล บันทึกจากบันทึกการประมวลผลการจ่ายเงินหรือการเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการชำระเงิน สถานะค่าใช้จ่ายใน Ramp จะเปลี่ยนเป็น 'เบิกเงินคืนแล้ว' หรือ 'จ่ายแล้ว'. บันทึก ระบบบันทึกเหตุการณ์เมื่อระบบการจ่ายเงินยืนยันว่าการโอนเงินสำเร็จ. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	ผู้จัดการอนุมัติแล้ว	ผู้จัดการตรวจสอบและอนุมัติรายการค่าใช้จ่ายแล้ว จึงดำเนินการต่อไปยังขั้นตอนถัดไปได้ เช่น การตรวจสอบโดยฝ่ายการเงินหรือการเบิกเงินคืน เหตุการณ์นี้บันทึกจากการดำเนินการของผู้ใช้โดยตรง.
เหตุผลที่สำคัญ จุดสำคัญนี้แสดงว่าการอนุมัติขั้นแรกเสร็จสมบูรณ์ การติดตามกิจกรรมนี้ช่วยวิเคราะห์เวิร์กโฟลว์การอนุมัติและระบุคอขวด. แหล่งข้อมูล บันทึกเป็นเหตุการณ์ในประวัติการอนุมัติของรายการค่าใช้จ่ายเมื่อผู้จัดการคลิก 'อนุมัติ' บันทึกเหตุการณ์ควรมี ID ผู้อนุมัติและเวลา. บันทึก ระบบบันทึกเหตุการณ์เมื่อผู้ใช้ที่มีสิทธิ์ผู้จัดการดำเนินการ 'อนุมัติ'. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	ส่งรายงานค่าใช้จ่ายแล้ว	พนักงานยืนยันว่ากรอกข้อมูลค่าใช้จ่ายที่จำเป็นครบถ้วนแล้วส่งรายการเข้าสู่ขั้นตอนอนุมัติ การดำเนินการนี้เป็นการกระทำของผู้ใช้โดยตรง ซึ่งเปลี่ยนสถานะรายการจาก 'ฉบับร่าง' หรือ 'ต้องดำเนินการ' เป็น 'รออนุมัติ'.
เหตุผลที่สำคัญ กิจกรรมนี้เป็นจุดสำคัญที่เริ่มวงจรการอนุมัติและการเบิกเงินคืนอย่างเป็นทางการ และใช้เป็นจุดตั้งต้นในการวัด SLA ของการอนุมัติและการเบิกเงินคืน. แหล่งข้อมูล บันทึกจากประวัติสถานะของรายการค่าใช้จ่าย ซึ่งตรงกับการที่ผู้ใช้ส่งธุรกรรมเข้ารับการตรวจสอบ. บันทึก บันทึกเมื่อผู้ใช้คลิกปุ่ม 'ส่ง' ซึ่งทำให้สถานะเปลี่ยน. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	กำหนดเวลาเบิกเงินคืนแล้ว	สำหรับค่าใช้จ่ายที่พนักงานสำรองจ่ายเอง ระบบจัดคิวจำนวนเงินที่อนุมัติไว้เพื่อดำเนินการจ่าย เหตุการณ์นี้แสดงว่ารายการผ่านการอนุมัติทั้งหมดแล้วและพร้อมจ่ายเงิน.
เหตุผลที่สำคัญ จุดสำคัญนี้แบ่งขั้นตอนอนุมัติออกจากขั้นตอนจ่ายเงินจริง ช่วยแยกความล่าช้าที่เกิดระหว่างการจ่ายเงินออกจากความล่าช้าในการอนุมัติ. แหล่งข้อมูล โดยทั่วไปอนุมานจากการเปลี่ยนสถานะรายการค่าใช้จ่ายเป็น 'รอเบิกเงินคืน' หรือ 'พร้อมจ่ายเงิน' หลังอนุมัติขั้นสุดท้ายแล้ว หากมีการจัดกลุ่มการจ่ายเงิน อาจมีการบันทึกเหตุการณ์โดยตรงด้วย. บันทึก คำนวณจากการเปลี่ยนสถานะเป็น 'พร้อมจ่ายเงิน' หรือจากการสร้างรายการในตารางชุดการจ่ายเงิน. ประเภทเหตุการณ์ inferred
	ตรวจสอบนโยบายแล้ว	ระบบตรวจสอบรายการค่าใช้จ่ายกับนโยบายบริษัทที่ตั้งค่าไว้โดยอัตโนมัติ และแจ้งเตือนเมื่ออาจมีการละเมิด โดยทั่วไปเหตุการณ์ที่ระบบสร้างขึ้นนี้จะเกิดขึ้นไม่นานหลังส่งรายการ.
เหตุผลที่สำคัญ ใช้วัดประสิทธิภาพของการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบอัตโนมัติและผลกระทบต่อกระบวนการ อีกทั้งช่วยระบุการละเมิดนโยบายที่พบบ่อยและหัวข้อที่พนักงานควรได้รับการอบรม. แหล่งข้อมูล ข้อมูลนี้น่าจะบันทึกไว้ในบันทึกการตรวจสอบหรือบันทึกที่เชื่อมโยงกับธุรกรรมค่าใช้จ่าย ให้ค้นหาเหตุการณ์ของระบบที่เกี่ยวข้องกับ 'policy_check' หรือ 'compliance_scan'. บันทึก ระบบสร้างรายการบันทึกหลังจากกลไกตรวจสอบนโยบายอัตโนมัติทำงานกับธุรกรรม. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	แนบใบเสร็จแล้ว	บันทึกเวลาที่เชื่อมโยงใบเสร็จกับรายการค่าใช้จ่าย ไม่ว่าจะจับคู่โดยอัตโนมัติผ่าน OCR หรือผู้ใช้แนบด้วยตนเอง เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นเมื่อเชื่อมโยงไฟล์ใบเสร็จกับรายการธุรกรรมสำเร็จ.
เหตุผลที่สำคัญ การติดตามกิจกรรมนี้ช่วยระบุความล่าช้าที่เกิดจากเอกสารไม่ครบ และเป็นขั้นตอนสำคัญในการปฏิบัติตามข้อกำหนดและเตรียมพร้อมสำหรับการตรวจสอบ. แหล่งข้อมูล บันทึกไว้ในประวัติค่าใช้จ่ายหรือธุรกรรมเมื่ออัปโหลดหรือจับคู่ใบเสร็จ ให้ค้นหาเหตุการณ์สร้างไฟล์แนบหรือค่าที่ระบุว่า 'receipt_attached'. บันทึก ระบบสร้างเหตุการณ์เมื่อเชื่อมโยงรูปภาพหรือไฟล์ใบเสร็จกับรายการค่าใช้จ่าย. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	ฝ่ายการเงินอนุมัติแล้ว	ทีมการเงินตรวจสอบและอนุมัติรายการค่าใช้จ่ายขั้นสุดท้ายแล้ว จึงดำเนินการเบิกเงินคืนและซิงค์ข้อมูลบัญชีได้ เหตุการณ์นี้บันทึกจากการดำเนินการโดยตรงของสมาชิกทีมการเงิน.
เหตุผลที่สำคัญ เป็นด่านอนุมัติสุดท้ายก่อนจ่ายเงิน การวิเคราะห์กิจกรรมนี้ช่วยให้เข้าใจวงจรการอนุมัติตั้งแต่ต้นจนจบและประสิทธิภาพของทีมการเงิน. แหล่งข้อมูล บันทึกเป็นเหตุการณ์ในประวัติการอนุมัติของรายการค่าใช้จ่าย ให้ค้นหาเหตุการณ์อนุมัติที่เชื่อมโยงกับผู้ใช้จากแผนกการเงิน. บันทึก ระบบบันทึกเหตุการณ์เมื่อผู้ใช้ที่มีสิทธิ์ฝ่ายการเงินดำเนินการ 'อนุมัติ'. ประเภทเหตุการณ์ explicit
	รอผู้จัดการตรวจสอบ	ส่งรายการค่าใช้จ่ายแล้วและกำลังรอผู้จัดการโดยตรงของพนักงานตรวจสอบ สถานะนี้อนุมานได้เมื่อสถานะรายการเปลี่ยนเป็น 'รอผู้จัดการอนุมัติ' หรือค่าใกล้เคียงหลังส่งรายการ.
เหตุผลที่สำคัญ ระบุจุดเริ่มต้นของขั้นตอนอนุมัติโดยผู้จัดการ การวิเคราะห์เวลาที่ใช้ในสถานะนี้เป็นสิ่งสำคัญในการวัดและปรับปรุงระยะเวลาการอนุมัติ. แหล่งข้อมูล อนุมานจากการเปลี่ยนสถานะของรายการค่าใช้จ่ายเป็นสถานะ เช่น 'รออนุมัติ' และการมอบหมายรายการไปยังคิวของผู้จัดการ ต้องติดตามประวัติสถานะ. บันทึก คำนวณจากเวลาที่สถานะรายการค่าใช้จ่ายเปลี่ยนเป็น 'รอผู้จัดการอนุมัติ'. ประเภทเหตุการณ์ inferred
	รอฝ่ายการเงินตรวจสอบ	รายการค่าใช้จ่ายที่ได้รับอนุมัติถูกส่งต่อและกำลังรอทีมการเงินหรือบัญชีตรวจสอบ โดยทั่วไปจะเกิดกับรายการมูลค่าสูงหรือรายการที่มีการแจ้งเตือนด้านนโยบาย อนุมานกิจกรรมนี้ได้จากการเปลี่ยนสถานะ.
เหตุผลที่สำคัญ เป็นจุดเริ่มต้นของรอบการตรวจสอบโดยฝ่ายการเงิน การวัดระยะเวลาของขั้นตอนนี้ช่วยประเมินภาระงานและประสิทธิภาพของทีมการเงิน รวมถึงหาโอกาสในการทำงานอัตโนมัติ. แหล่งข้อมูล อนุมานจากการเปลี่ยนสถานะของรายการค่าใช้จ่ายเป็น 'รอฝ่ายการเงินอนุมัติ' หลังผู้จัดการอนุมัติแล้ว โดยต้องเข้าถึงประวัติสถานะของรายการ. บันทึก คำนวณจากเวลาที่สถานะรายการค่าใช้จ่ายเปลี่ยนเป็น 'รอฝ่ายการเงินตรวจสอบ'. ประเภทเหตุการณ์ inferred
	ส่งค่าใช้จ่ายกลับไปแก้ไข	ผู้อนุมัติซึ่งอาจเป็นผู้จัดการหรือผู้ตรวจสอบจากฝ่ายการเงิน ปฏิเสธรายการค่าใช้จ่ายและส่งกลับให้พนักงานแก้ไข โดยบันทึกจากการเปลี่ยนสถานะเป็น 'ต้องแก้ไข' หรือ 'ปฏิเสธ'.
เหตุผลที่สำคัญ กิจกรรมนี้แสดงว่ากระบวนการมีการวนกลับไปแก้ไข ซึ่งทำให้ระยะเวลาดำเนินการเพิ่มขึ้นโดยตรง การติดตามเหตุการณ์เหล่านี้ช่วยระบุข้อผิดพลาดในการส่งรายการที่พบบ่อยและเพิ่มสัดส่วนรายการที่ผ่านตั้งแต่ครั้งแรก. แหล่งข้อมูล อนุมานจากการเปลี่ยนสถานะของรายการค่าใช้จ่ายเป็น 'ต้องแก้ไข' หรือสถานะใกล้เคียง ควรเชื่อมโยงเหตุการณ์กับผู้อนุมัติที่เริ่มดำเนินการ. บันทึก คำนวณจากเวลาที่สถานะรายการค่าใช้จ่ายเปลี่ยนเป็น 'ต้องแก้ไข' หรือ 'ปฏิเสธ'. ประเภทเหตุการณ์ inferred

แนะนำ ไม่บังคับ

คู่มือการดึงข้อมูล

วิธีนำข้อมูลออกจาก Ramp

ขั้นตอน

เข้าสู่ระบบบัญชี Ramp ด้วยสิทธิ์ Admin หรือ Bookkeeper.
ไปที่ส่วน ธุรกรรม จากเมนูด้านซ้าย หน้านี้แสดงการใช้จ่ายผ่านบัตรบริษัททั้งหมด.
ใช้ตัวกรองที่ต้องการกับข้อมูล อย่างน้อยให้กำหนด ช่วงวันที่ ที่ต้องการวิเคราะห์ คุณยังกรองตามคุณสมบัติอื่นได้ เช่น สถานะ หมวดหมู่ หรือแผนก เพื่อจำกัดขอบเขตข้อมูล.
คลิกปุ่ม Export ที่มุมขวาบนของรายการธุรกรรม.
ในหน้าต่างส่งออก ให้เลือก ธุรกรรม เป็นประเภทข้อมูล และเลือก CSV เป็นรูปแบบ ดาวน์โหลดไฟล์แล้วตั้งชื่อ transactions_export.csv.
จากนั้นไปที่ส่วน การเบิกคืน ในเมนูด้านซ้าย หน้านี้แสดงค่าใช้จ่ายที่พนักงานสำรองจ่ายเองทั้งหมด.
ใช้ตัวกรองช่วงวันที่เดียวกับที่ใช้ส่งออกธุรกรรม เพื่อให้ข้อมูลสอดคล้องกัน.
คลิกปุ่ม Export แล้วดาวน์โหลดข้อมูลการเบิกคืนเป็นไฟล์ CSV ตั้งชื่อไฟล์ว่า reimbursements_export.csv.
วางไฟล์ CSV ที่ส่งออกทั้งสองไฟล์ (transactions_export.csv และ reimbursements_export.csv) ไว้ในโฟลเดอร์เดียวกับ Python script ที่ให้มา.
เรียกใช้ Python script สคริปต์จะโหลดไฟล์ทั้งสอง แปลงข้อมูลโดยสร้างหนึ่งแถวต่อเหตุการณ์ทางธุรกิจแต่ละรายการ แล้วรวมเป็นบันทึกเหตุการณ์ที่มีโครงสร้างเดียวกัน.
สคริปต์จะสร้างไฟล์ชื่อ ramp_event_log.csv ซึ่งจัดรูปแบบตามข้อกำหนดของ ProcessMind.
อัปโหลดไฟล์ ramp_event_log.csv ไปยัง ProcessMind เพื่อวิเคราะห์.

การกำหนดค่า

สิทธิ์การใช้งาน: คุณต้องมีบทบาท 'Admin' หรือ 'Bookkeeper' ใน Ramp จึงจะเข้าถึงและส่งออกชุดข้อมูลธุรกรรมและการจ่ายเงินคืนทั้งหมดได้.
ช่วงวันที่: สำหรับการวิเคราะห์ครั้งแรก ให้เลือกช่วงเวลาอย่างน้อย 6 ถึง 12 เดือน เพื่อให้ครอบคลุมความหลากหลายของกระบวนการ หากต้องการติดตามต่อเนื่อง สามารถใช้ช่วงเวลาที่สั้นและใหม่กว่าได้.
ความสอดคล้องของข้อมูล: ใช้ช่วงวันที่และตัวกรองเดียวกันทุกประการเมื่อส่งออกไฟล์ Transactions และ Reimbursements เพื่อให้ชุดข้อมูลสอดคล้องกัน.
รูปแบบไฟล์ส่งออก: เลือกรูปแบบ CSV สำหรับไฟล์ส่งออกทั้งสองไฟล์เสมอ เนื่องจากสคริปต์แปลงข้อมูลออกแบบมาเพื่อประมวลผลไฟล์ที่คั่นด้วยจุลภาค.
การตั้งชื่อไฟล์: ใช้ชื่อไฟล์ transactions_export.csv และ reimbursements_export.csv ตามที่กำหนด หรือแก้ไขตัวแปรเส้นทางไฟล์ในสคริปต์แปลงข้อมูลให้ตรงกัน.

ตัวอย่างคำค้น python

import pandas as pd
import numpy as np

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
TRANSACTIONS_FILE = class="hl-string">'transactions_export.csv'
REIMBURSEMENTS_FILE = class="hl-string">'reimbursements_export.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Load Data ---
def load_data():
    try:
        transactions_df = pd.read_csv(TRANSACTIONS_FILE)
        reimbursements_df = pd.read_csv(REIMBURSEMENTS_FILE)
        print(class="hl-string">"Successfully loaded transactions and reimbursements files.")
        return transactions_df, reimbursements_df
    except FileNotFoundError as e:
        print(fclass="hl-string">"Error: {e}. Make sure '{TRANSACTIONS_FILE}' and '{REIMBURSEMENTS_FILE}' are in the same directory.")
        return None, None

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Transformation Logic ---
def transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df):
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize column names for easier processing
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These names are based on typical Ramp CSV exports, adjust if your export has different headers
    transactions_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Transaction ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Transaction Date': class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp',
        class="hl-string">'Receipts Attached At': class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp',
        class="hl-string">'Submitted At': class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp',
        class="hl-string">'Manager Approved At': class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Needs Review At': class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp',
        class="hl-string">'Admin Approved At': class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Accounting Sync At': class="hl-string">'SyncedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    reimbursements_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Reimbursement ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Created At': class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp',
        class="hl-string">'Paid Out At': class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine card transactions and reimbursements into a single dataframe for processing common events
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Reimbursements will be processed separately for reimbursement-specific events
    combined_df = transactions_df

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process activities from the combined dataframe
    for _, row in combined_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': class="hl-string">'FLAGGED' in str(row.get(class="hl-string">'Flags')), class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer from class="hl-string">'Flags' column
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Submitted
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Submitted', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Policy Check Performed (assumed to happen right after submission)
            policy_check_ts = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')) + pd.Timedelta(seconds=1)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed', class="hl-string">'EventTimestamp': policy_check_ts.isoformat()})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Manager Review Pending (starts when submitted)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Manager Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Review Pending
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Synced with Accounting System
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Synced with Accounting System', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Sent Back for Revision
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'REJECTED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'Updated At')):
             events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'Updated At')}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Using last updated time for rejection

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement-specific activities
    for _, row in reimbursements_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': False, class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically less flagging on reimbursements
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Scheduled
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'APPROVED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Executed
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'PAID' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')})

    if not events:
        print(class="hl-string">"Warning: No events were generated. Check the input files and column names.")
        return None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create final DataFrame
    event_log_df = pd.DataFrame(events)
    event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    return event_log_df

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main execution block ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    transactions_df, reimbursements_df = load_data()
    if transactions_df is not None and reimbursements_df is not None:
        event_log = transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df)
        if event_log is not None:
            event_log.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
            print(fclass="hl-string">"Successfully created event log with {len(event_log)} events. Saved to '{OUTPUT_FILE}'.")

ขั้นตอน

ข้อกำหนดเบื้องต้นและการตั้งค่าสภาพแวดล้อม: ตรวจสอบว่าติดตั้ง Python 3.8 ขึ้นไปแล้ว ติดตั้งไลบรารี Python ที่จำเป็นโดยเรียกใช้ pip install requests pandas และต้องมีสิทธิ์ผู้ดูแลระบบใน Ramp เพื่อสร้างข้อมูลรับรอง API.
สร้างข้อมูลรับรอง Ramp API: เข้าสู่ระบบบัญชี Ramp ไปที่ Settings แล้วเลือก Developer API จากเมนูด้านข้าง คลิก 'Create App' ตั้งชื่อแอปพลิเคชัน และกำหนดขอบเขตสิทธิ์ที่ต้องใช้ ได้แก่ transactions:read, reimbursements:read และ users:read เมื่อสร้างเสร็จแล้ว ให้คัดลอก Client ID และ Client Secret เก็บไว้อย่างปลอดภัย.
ตั้งค่าสคริปต์ Python: สร้างไฟล์ Python ใหม่ เช่น extract_ramp_log.py แล้วคัดลอกสคริปต์ Python ที่ให้มาใส่ในไฟล์ กำหนด Client ID และ Client Secret เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม หรือใส่ไว้ในสคริปต์โดยตรงเพื่อทดสอบ แนะนำให้ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อความปลอดภัย.
กำหนดช่วงวันที่ดึงข้อมูล: ในบล็อกการทำงาน main ของสคริปต์ ให้ค้นหาตัวแปร START_DATE และ END_DATE แล้วปรับวันที่เพื่อกำหนดช่วงเวลาที่ต้องการดึงข้อมูล สำหรับการวิเคราะห์ครั้งแรก แนะนำให้ใช้ช่วงเวลา 3 ถึง 6 เดือน.
เรียกใช้สคริปต์: เรียกใช้สคริปต์จากเทอร์มินัลด้วยคำสั่ง python extract_ramp_log.py สคริปต์จะยืนยันตัวตนกับ Ramp API ดึงข้อมูลจากปลายทาง users, transactions และ reimbursements พร้อมจัดการการแบ่งหน้าโดยอัตโนมัติ.
ทำความเข้าใจการเรียก API: ขั้นแรกสคริปต์จะดึงข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมดเพื่อสร้างตารางเชื่อมโยง ID ผู้ใช้กับชื่อและแผนก จากนั้นจะดึงข้อมูลการจ่ายเงินคืนทั้งหมดในช่วงวันที่ที่กำหนด และดึงประวัติการอนุมัติและการชำระเงินของแต่ละรายการ.
แปลงข้อมูลเป็นบันทึกเหตุการณ์: ส่วนหลักของสคริปต์จะวนดูรายการจ่ายเงินคืนแต่ละรายการและประวัติสถานะที่เกี่ยวข้อง จากนั้นแปลงการเปลี่ยนสถานะแต่ละครั้ง เช่น 'MANAGER_APPROVAL' หรือ 'FINISHED' ให้เป็นกิจกรรมแยกกัน เช่น 'รอผู้จัดการตรวจสอบ' หรือ 'ดำเนินการจ่ายเงินคืนแล้ว' นอกจากนี้ยังดึงข้อมูลธุรกรรมที่เกี่ยวข้องเพื่อสร้างเหตุการณ์ 'เกิดค่าใช้จ่าย' และ 'แนบใบเสร็จ'.
เพิ่มรายละเอียดให้ข้อมูล: สคริปต์จะเพิ่มรายละเอียดผู้ใช้ ข้อมูลแผนก และหมวดหมู่ค่าใช้จ่ายให้แต่ละเหตุการณ์ เพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับวิเคราะห์กระบวนการ.
ตรวจสอบผลลัพธ์: เมื่อสคริปต์ทำงานเสร็จ จะสร้างไฟล์ชื่อ ramp_event_log.csv ในโฟลเดอร์เดียวกัน เปิดไฟล์ CSV ด้วยโปรแกรมตารางคำนวณเพื่อตรวจสอบข้อมูลและยืนยันว่าดึงข้อมูลได้ตามต้องการ.
เตรียมอัปโหลด: ไฟล์ CSV ที่สร้างขึ้นมีคอลัมน์ที่จำเป็น ได้แก่ ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp และแอตทริบิวต์แนะนำอื่น ๆ พร้อมอัปโหลดไปยังแพลตฟอร์ม ProcessMind ได้โดยตรง.

การกำหนดค่า

ข้อมูลรับรอง API: ต้องมี Client ID และ Client Secret ที่ใช้งานได้เพื่อยืนยันตัวตน โดยสร้างข้อมูลเหล่านี้ได้ในแดชบอร์ด Ramp ที่ Settings > Developer API.
ขอบเขตสิทธิ์ API: สคริปต์ต้องมีสิทธิ์เฉพาะเพื่อเข้าถึงข้อมูล ตรวจสอบว่าเปิดใช้ขอบเขตสิทธิ์ต่อไปนี้สำหรับ API key แล้ว: transactions:read (รายละเอียดค่าใช้จ่ายและใบเสร็จ), reimbursements:read (สถานะการส่ง การอนุมัติ และการชำระเงิน) และ users:read (ชื่อและแผนกของพนักงาน).
ช่วงวันที่: การดึงข้อมูลกำหนดด้วยพารามิเตอร์ START_DATE และ END_DATE ในสคริปต์ แนะนำให้เริ่มจากช่วงเวลาไม่นานมานี้ เช่น 3-6 เดือนล่าสุด เพื่อให้ชุดข้อมูลเริ่มต้นมีขนาดจัดการได้ ตัวกรองจะใช้วันที่สร้างรายการจ่ายเงินคืน.
การแบ่งหน้า: สคริปต์จัดการการแบ่งหน้าของ API โดยอัตโนมัติผ่านเคอร์เซอร์ starting_after ที่ Ramp API กำหนด และดึงข้อมูลเป็นชุด ชุดละไม่เกิน 100 รายการ เพื่อให้ได้ข้อมูลทั้งหมดในช่วงวันที่ที่เลือก.
การจำกัดอัตราการเรียกใช้: Ramp API จำกัดอัตราการเรียกใช้ โดยทั่วไปอยู่ที่ 600 คำขอต่อนาที สคริปต์ที่ให้มาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่มาก คุณอาจต้องเว้นช่วงสั้น ๆ ระหว่างการเรียก API หากพบข้อผิดพลาดจากการจำกัดอัตรา.

ตัวอย่างคำค้น python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to use environment variables for credentials
CLIENT_ID = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_ID', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_ID]')
CLIENT_SECRET = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_SECRET', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_Secret]')

API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1'
TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1/public/customer/token'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Functions ---

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Ramp API to get a bearer token."""
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/x-www-form-urlencoded'}
    data = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': class="hl-string">'transactions:read reimbursements:read users:read'
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, headers=headers, data=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining access token: {e}")
        if e.response is not None:
            print(fclass="hl-string">"Response body: {e.response.text}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, access_token, params=None):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated Ramp API endpoint."""
    all_data = []
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'}
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}{endpoint}"
    
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data.get(class="hl-string">'data', []))
            url = data.get(class="hl-string">'next') class=class="hl-string">"hl-comment"># Ramp uses a full URL for the next page
            params = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Subsequent requests use the class="hl-string">'next' URL which includes params
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_data

def map_state_to_activity(state, reason_code):
    class="hl-string">"""Maps reimbursement state history to a user-friendly activity name."""
    if reason_code == class="hl-string">'REJECTED':
        return class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision'
    
    state_map = {
        class="hl-string">'SUBMITTED': class="hl-string">'Expense Submitted',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVAL': class="hl-string">'Manager Review Pending',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVAL': class="hl-string">'Finance Review Pending',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVED': class="hl-string">'Manager Approved',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVED': class="hl-string">'Finance Approved',
        class="hl-string">'PAYMENT_SCHEDULED': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled',
        class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSING': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Approximation
        class="hl-string">'FINISHED': class="hl-string">'Reimbursement Executed',
        class="hl-string">'SYNCED': class="hl-string">'Synced with Accounting System'
    }
    return state_map.get(state)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
def main():
    class="hl-string">"""Main script to extract, transform, and save the event log."""
    print(class="hl-string">"Starting Ramp data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        print(class="hl-string">"Failed to get access token. Exiting.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Users for enrichment
    print(class="hl-string">"Fetching users...")
    users = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/users', access_token)
    user_map = {u[class="hl-string">'id']: {class="hl-string">'name': fclass="hl-string">"{u['first_name']} {u['last_name']}", class="hl-string">'department': u.get(class="hl-string">'department')} for u in users}
    print(fclass="hl-string">"Found {len(user_map)} users.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Reimbursements within a date range
    START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
    END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'
    print(fclass="hl-string">"Fetching reimbursements from {START_DATE} to {END_DATE}...")
    reimbursement_params = {class="hl-string">'created_at_gte': START_DATE, class="hl-string">'created_at_lte': END_DATE}
    reimbursements = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/reimbursements', access_token, params=reimbursement_params)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(reimbursements)} reimbursements.")

    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process each reimbursement to create the event log
    for r in reimbursements:
        case_id = r[class="hl-string">'id']
        report_total = r[class="hl-string">'amount']
        submitter_id = r[class="hl-string">'user_id']
        submitter_details = user_map.get(submitter_id, {class="hl-string">'name': class="hl-string">'Unknown User', class="hl-string">'department': None})
        expense_category = r.get(class="hl-string">'merchant_name') class=class="hl-string">"hl-comment"># Best available proxy for category
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement state history
        for history in r.get(class="hl-string">'state_history', []):
            activity_name = map_state_to_activity(history[class="hl-string">'state'], history.get(class="hl-string">'reason_code'))
            if activity_name:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': history[class="hl-string">'created_at'],
                    class="hl-string">'UserName': user_map.get(history.get(class="hl-string">'user_id'), submitter_details)[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': expense_category,
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in reimbursement history
                    class="hl-string">'RevisionReason': history.get(class="hl-string">'reason_notes')
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process associated transactions
        for tx_id in r.get(class="hl-string">'transaction_ids', []):
            try:
                tx_response = requests.get(fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/transactions/{tx_id}", headers={class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'})
                tx_response.raise_for_status()
                tx = tx_response.json()

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': tx[class="hl-string">'user_transaction_time'],
                    class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                    class="hl-string">'RevisionReason': None
                })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
                if tx.get(class="hl-string">'receipts') and len(tx[class="hl-string">'receipts']) > 0:
                    receipt_time = tx[class="hl-string">'receipts'][0].get(class="hl-string">'upload_time', tx[class="hl-string">'user_transaction_time']) class=class="hl-string">"hl-comment"># Use transaction time as fallback
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': receipt_time,
                        class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Policy Check Performed (Approximation)
                if tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': r.get(class="hl-string">'created_at'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Use submission time as proxy
                        class="hl-string">'UserName': class="hl-string">'System',
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': True,
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Could not fetch transaction {tx_id}: {e}")

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check the date range and API responses.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create and save DataFrame
    print(class="hl-string">"Finalizing event log...")
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    final_columns = [
        class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'EmployeeDepartment', class="hl-string">'ReportTotalAmount', class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'PolicyViolationFlag', class="hl-string">'RevisionReason'
    ]
    for col in final_columns:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[final_columns]

    output_filename = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

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

ขั้นตอน

ตรวจสอบว่าแพ็กเกจ Ramp ของคุณมีการเชื่อมต่อคลังข้อมูลแบบเนทีฟ และผู้ดูแลระบบสามารถตั้งค่าปลายทางได้ เลือกคลังข้อมูลปลายทางที่รองรับ เช่น Snowflake หรือ BigQuery แล้วกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงตามมาตรฐานความปลอดภัยขององค์กร เส้นทางเมนูและออบเจ็กต์ปลายทางที่แน่นอนขึ้นอยู่กับการตั้งค่า Ramp ของคุณ โปรดใช้ [Configure based on your system]
ตั้งค่าปลายทางคลังข้อมูล ฐานข้อมูลหรือโปรเจกต์ สคีมาหรือชุดข้อมูล ภูมิภาค ข้อมูลรับรอง และขอบเขตการซิงโครไนซ์ จดชื่อ table และ column ที่ Ramp จำลองข้อมูลไว้ อย่าคาดเดาชื่อตาราง เพราะชื่อจะแตกต่างกันตามการเชื่อมต่อและการตั้งค่าบัญชี
ระบุข้อมูลรายงานค่าใช้จ่าย รายการธุรกรรมค่าใช้จ่าย ใบเสร็จ การอนุมัติ นโยบาย การเบิกคืน และการซิงโครไนซ์บัญชีที่จำลองไว้ จับคู่แหล่งข้อมูลแต่ละรายการกับฟิลด์ที่บันทึกเหตุการณ์ต้องใช้ หากไม่มีข้อมูลเหตุการณ์วงจรชีวิตที่จำเป็นโดยตรง ให้ระบุประวัติสถานะหรือข้อมูลตรวจสอบจากแหล่งข้อมูลที่บันทึกเหตุการณ์นั้น
กำหนดช่วงเวลาที่จะดึงข้อมูล โดยแนะนำให้ใช้ 3 ถึง 6 เดือน ด้วย [Start date] และ [End date] ใช้ตัวกรองบริษัทหรือองค์กรเฉพาะเมื่อมีฟิลด์ที่เกี่ยวข้องในแหล่งข้อมูล เก็บเขตเวลาต้นทางไว้ หรือแปลงเวลาทั้งหมดเป็นเขตเวลามาตรฐานเดียวที่มีการบันทึกไว้
สร้างมุมมองหรือคำค้นในคลังข้อมูลเพื่อปรับฟิลด์ต้นทางให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐาน ได้แก่ ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag และ RevisionReason แทนที่ตัวแทนชื่อตารางและคอลัมน์ในวงเล็บเหลี่ยมทั้งหมดในคำค้นที่ให้มา ด้วยชื่อจากสคีมาที่จำลองไว้
ดึงข้อมูลกิจกรรมในวงจรชีวิตแต่ละรายการเป็นแถวเหตุการณ์โดยตรง คำค้นด้านล่างมีบล็อก SELECT ที่สมบูรณ์แยกสำหรับกิจกรรมที่จำเป็นทั้ง 12 รายการ โดยไม่ได้อนุมานเหตุการณ์จากระเบียนที่ไม่เกี่ยวข้อง สำหรับกิจกรรมที่อิงสถานะ ให้ใช้ประวัติสถานะหรือ event table จากแหล่งข้อมูล ไม่ใช่ใช้เฉพาะสถานะปัจจุบันของรายงาน เพื่อเก็บการเปลี่ยนสถานะในอดีตไว้
ตรวจสอบรหัสระบุ เวลา ป้ายชื่อกิจกรรม การจัดการข้อมูลซ้ำ และค่าว่าง ยืนยันว่าแต่ละเหตุการณ์เชื่อมโยงกับ ExpenseReportId ที่ถูกต้อง และเก็บเหตุการณ์ที่เกิดซ้ำไว้เมื่อแหล่งข้อมูลบันทึกการเกิดขึ้นหลายครั้งอย่างถูกต้อง
ส่งออกผลลัพธ์เป็น CSV หรือรูปแบบตารางอื่นที่ ProcessMind รองรับ ระบุชื่อคอลัมน์ที่จำเป็นให้ตรงทุกประการ ได้แก่ ExpenseReportId, ActivityName และ EventTimestamp รวมแอตทริบิวต์ที่แนะนำเมื่อมีข้อมูล แล้วอัปโหลดไฟล์โดยใช้ Expense Report ID เป็นรหัสเคส ProcessMind อ่านบันทึกเหตุการณ์ตามข้อมูลที่ได้รับ จึงไม่ควรคาดหวังให้ระบบสร้างกิจกรรมที่ขาดหายขึ้นเอง

การกำหนดค่า

ปลายทางการเชื่อมต่อ: ตั้งค่าการเชื่อมต่อคลังข้อมูลแบบเนทีฟของ Ramp สำหรับ Snowflake หรือ BigQuery โดยใช้ [กำหนดค่าตามระบบของคุณ] เพื่อดูขั้นตอนเฉพาะสำหรับบัญชี.
ออบเจ็กต์ต้นทาง: ใช้ออบเจ็กต์ข้อมูลรายงานค่าใช้จ่าย ธุรกรรม ใบเสร็จ การอนุมัติ นโยบาย การจ่ายเงินคืน และการซิงก์บัญชีที่จำลองไว้ในคลังข้อมูล แทนที่ตัวแทน [ชื่อตารางของคุณ] และ [ชื่อคอลัมน์ของคุณ] ด้วยชื่อที่ตรวจสอบแล้วจากการเชื่อมต่อ.
ช่วงวันที่: เริ่มจากข้อมูลสามถึงหกเดือน ขยายช่วงเวลาเมื่อยืนยันต้นทุนคลังข้อมูล ระยะเวลาคิวรี ปริมาณเหตุการณ์ และข้อจำกัดการอัปโหลดของ ProcessMind แล้วเท่านั้น.
การกรองวันที่: กรองตามเวลาเกิดเหตุการณ์ ไม่ใช่เฉพาะวันที่สร้างรายงาน หากต้องการเก็บกิจกรรมทั้งหมดที่เกิดขึ้นในช่วงเวลานั้น.
ตัวกรององค์กร: ใช้ Company Code นิติบุคคล แผนก โปรแกรมบัตร หรือฟิลด์อื่น ๆ เฉพาะเมื่อมีฟิลด์เหล่านั้นในข้อมูลที่จำลองไว้ ใช้ [ตัวกรองบริษัท] เมื่อต้องจำกัดข้อมูลเฉพาะบริษัท.
ประวัติกิจกรรม: เลือกใช้ข้อมูลตรวจสอบหรือประวัติสถานะที่แก้ไขย้อนหลังไม่ได้ ตารางสถานะปัจจุบันเพียงอย่างเดียวอาจไม่มีประวัติการแนบใบเสร็จ การส่ง การอนุมัติ การแก้ไข การจ่ายเงินคืน หรือการซิงก์บัญชี.
การจัดการเวลา: ปรับเวลาให้เป็นเขตเวลาเดียวกันและบันทึกไว้ให้ชัดเจนว่าค่าต้นทางเป็นเวลา UTC หรือเวลาท้องถิ่น เก็บความละเอียดของเวลาต้นทางไว้เมื่อมีข้อมูล.
สิทธิ์ที่จำเป็น: ผู้ดูแลระบบอาจต้องมีสิทธิ์ตั้งค่าการเชื่อมต่อ สร้างหรือเรียกดูออบเจ็กต์ในคลังข้อมูล และเข้าถึงข้อมูลค่าใช้จ่าย การอนุมัติ การจ่ายเงินคืน และบัญชี.
ไลเซนส์และความพร้อมใช้งาน: การจำลองข้อมูลไปยังคลังข้อมูล ข้อมูลตรวจสอบย้อนหลัง ข้อมูลการจ่ายเงินคืน และข้อมูลซิงก์บัญชี ขึ้นอยู่กับแพ็กเกจ Ramp โมดูลที่เปิดใช้ การตั้งค่าการเชื่อมต่อ และนโยบายการเก็บรักษาข้อมูล.
ประสิทธิภาพ: จำกัดช่วงวันที่ตั้งแต่ต้น เลือกเฉพาะคอลัมน์ที่จำเป็น กรองตามองค์กรเมื่อเหมาะสม และสร้างวิวหรือตารางกลางที่ปรับข้อมูลให้เป็นรูปแบบมาตรฐานสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบ่งพาร์ทิชันหรือจัดกลุ่มข้อมูลตามฟีเจอร์ที่คลังข้อมูลปลายทางรองรับ.
การทำงานแบบเพิ่มข้อมูล: สำหรับการโหลดข้อมูลเป็นประจำ ให้ใช้ค่าน้ำสูงสุดจาก EventTimestamp ที่ประมวลผลแล้ว บวกช่วงเวลาซ้อนทับเล็กน้อยเพื่อตรวจสอบข้อมูลซ้ำ ลบข้อมูลซ้ำเฉพาะเมื่อมีตัวระบุเหตุการณ์ต้นทางที่ตรวจสอบแล้ว เพราะการลบเหตุการณ์ที่เกิดซ้ำอาจทำให้รูปแบบกระบวนการเปลี่ยนไป.

ตัวอย่างคำค้น python

import os
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

CONNECTION_STRING = os.getenv(class="hl-string">"WAREHOUSE_CONNECTION_STRING", class="hl-string">"[Connection string]")
START_DATE = class="hl-string">"[Start date]"
END_DATE = class="hl-string">"[End date]"
COMPANY_FILTER = class="hl-string">"[Company filter]"

engine = create_engine(CONNECTION_STRING)

sql = text(class="hl-string">"""
WITH
expense_incurred AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Incurred' AS ActivityName,
        [Expense incurred timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense incurred table]
    WHERE [Expense incurred timestamp column] >= :start_date
      AND [Expense incurred timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
receipt_attached AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Receipt Attached' AS ActivityName,
        [Receipt attached timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your receipt attachment table]
    WHERE [Receipt attached timestamp column] >= :start_date
      AND [Receipt attached timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_submitted AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Submitted' AS ActivityName,
        [Submission timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense submission table]
    WHERE [Submission timestamp column] >= :start_date
      AND [Submission timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
policy_check_performed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Policy Check Performed' AS ActivityName,
        [Policy check timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your policy check table]
    WHERE [Policy check timestamp column] >= :start_date
      AND [Policy check timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Review Pending' AS ActivityName,
        [Manager pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Manager Approval'
      AND [Manager pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Approved' AS ActivityName,
        [Manager approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your manager approval table]
    WHERE [Manager approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Review Pending' AS ActivityName,
        [Finance pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Finance Approval'
      AND [Finance pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Approved' AS ActivityName,
        [Finance approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your finance approval table]
    WHERE [Finance approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_sent_back AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Sent Back for Revision' AS ActivityName,
        [Revision timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        [Revision reason column] AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] IN ('Needs Revision', 'Rejected')
      AND [Revision timestamp column] >= :start_date
      AND [Revision timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_scheduled AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Scheduled' AS ActivityName,
        [Reimbursement scheduled timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement schedule table]
    WHERE [Reimbursement scheduled timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement scheduled timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_executed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Executed' AS ActivityName,
        [Reimbursement executed timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement payment table]
    WHERE [Reimbursement executed timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement executed timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
synced_with_accounting AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Synced with Accounting System' AS ActivityName,
        [Accounting sync timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your accounting synchronization table]
    WHERE [Accounting sync timestamp column] >= :start_date
      AND [Accounting sync timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
)
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_incurred
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM receipt_attached
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_submitted
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM policy_check_performed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_sent_back
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_scheduled
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_executed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM synced_with_accounting
ORDER BY ExpenseReportId, EventTimestamp, ActivityName
""")

with engine.connect() as connection:
    event_log = pd.read_sql(
        sql,
        connection,
        params={
            class="hl-string">"start_date": START_DATE,
            class="hl-string">"end_date": END_DATE,
            class="hl-string">"company_filter": COMPANY_FILTER
        }
    )

event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"] = pd.to_datetime(event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"], errors=class="hl-string">"coerce", utc=True)
event_log = event_log[event_log[class="hl-string">"ExpenseReportId"].notna() & event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"].notna()].copy()
event_log.to_csv(class="hl-string">"ramp_expense_event_log.csv", index=False)
print(event_log.head())
print(event_log.groupby(class="hl-string">"ActivityName", dropna=False).size())

พร้อมเริ่มต้นหรือยัง?

ใช้เทมเพลตนี้ปรับปรุงกระบวนการจัดการค่าใช้จ่าย เพิ่มประสิทธิภาพ และเร่งการอนุมัติ เริ่มปรับปรุงการปฏิบัติการของคุณได้วันนี้.

กลับไปยังคู่มือการปรับปรุง

ดาวน์โหลดเทมเพลต

เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการค่าใช้จ่ายใน Ramp ได้ตั้งแต่วันนี้

ระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ปรับขั้นตอนอนุมัติให้คล่องตัว และลดระยะเวลาดำเนินการลง 30%.

เริ่มทดลองใช้ฟรี

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต ตั้งค่าได้ภายในไม่กี่นาที.

เทมเพลตข้อมูลการจัดการค่าใช้จ่ายของคุณ

เทมเพลตข้อมูลการจัดการค่าใช้จ่ายของคุณ

แอตทริบิวต์การจัดการค่าใช้จ่าย

กิจกรรมการจัดการค่าใช้จ่าย

คู่มือการดึงข้อมูล

ส่งออกธุรกรรมและการจ่ายเงินคืนเป็น CSV จาก Ramp

ขั้นตอน

การกำหนดค่า

ตัวอย่างคำค้น python

ดึงข้อมูลด้วยสคริปต์ Python ผ่าน Ramp Developer API

ขั้นตอน

การกำหนดค่า

ตัวอย่างคำค้น python

ซิงก์ข้อมูล Ramp ไปยังคลังข้อมูล (Snowflake/BigQuery)

ขั้นตอน

การกำหนดค่า

ตัวอย่างคำค้น python

พร้อมเริ่มต้นหรือยัง?

เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการค่าใช้จ่ายใน Ramp ได้ตั้งแต่วันนี้