Informazioni sul rendimento delle vendite
Questo esempio di prodotto di dati di consumo fornisce un esempio di come accelerare l'acquisizione di informazioni sullo stato del rendimento delle vendite utilizzando i dati provenienti da SAP ERP o SAP BDC.
Con questo prodotto puoi:
- Ottimizzare le entrate per prodotto, regione e organizzazione di vendita.
- Monitorare il rendimento nei canali di distribuzione e nelle divisioni.
- Utilizzare l'AI per scoprire i colli di bottiglia di evasione o le tendenze di consegna puntuale che influiscono su entrate e costi.
Architettura di riferimento
Un'architettura di riferimento di alto livello fornisce una panoramica dei prodotti di dati specifici dell'origine necessari per alimentare questo caso d'uso.
Prodotti di dati richiesti
Se crei prodotti di dati basati sui dati provenienti da SAP ERP, sono necessari i seguenti prodotti di dati di Cortex Framework sono necessari:
- Clienti
- Documenti di consegna
- Documenti di vendita
- Struttura organizzativa delle vendite
- Materiali
Se crei prodotti di dati basati sui dati provenienti da SAP BDC, sono necessari i seguenti prodotti di dati BDC:
- Cliente
- Ordine di vendita
Abilitare il prodotto di dati in Google Cloud Google Cloud Cortex Framework
Per eseguire il deployment del prodotto di dati di informazioni sul rendimento delle vendite, devi abilitarlo nel file config/config.yaml registrando il modulo del prodotto di dati in data.modules.products.
Per informazioni dettagliate sulla configurazione di config/config.yaml, consulta la documentazione relativa al deployment e alla configurazione del deployment.
Prodotto di dati provenienti da SAP ERP
Per abilitare il prodotto di dati conformi a SAP ERP, aggiungi la seguente configurazione nella sezione products:, assicurandoti che anche tutti i prodotti di dati di base dipendenti siano configurati e abilitati:
data:
modules:
products:
# Enabled Sales Performance sample (SAP ERP version)
- moduleId: sap_sales_performance_sample
modulePath: cortex_samples.sap.products.sales_performance
enabled: true # If using configuration file based on config.yaml.example, please the `enabled` flag is set to `true`
dataTargetId: product_target
dependencyBindings:
sapCustomers: sap_customers
sapSalesDocuments: sap_sales_documents
sapDeliveryDocuments: sap_delivery_documents
sapSalesOrganizationalStructure: sap_sales_organizational_structure
sapMaterials: sap_materials
Prodotto di dati provenienti da SAP BDC
Per abilitare il prodotto di dati conformi a SAP BDC, assicurati che il modulo del catalogo di dati esterni sia registrato in data.modules.catalogs come descritto nella documentazione del catalogo di dati e aggiungi la seguente configurazione:
data:
modules:
products:
# Enabled Sales Performance sample (SAP BDC version)
- moduleId: sap_bdc_sales_performance_sample
modulePath: cortex_samples.sap_bdc.products.sales_performance
enabled: true # If using configuration file based on config.yaml.example, please the `enabled` flag is set to `true`
dataTargetId: product_target
dependencyBindings:
sapBdcCustomer: sap_bdc_catalog
sapBdcSalesOrder: sap_bdc_catalog
Diagrammi entità-relazione
I seguenti diagrammi entità-relazione (ER) descrivono la struttura delle visualizzazioni dei prodotti di dati e le loro relazioni con le tabelle di base di origine e associate.
Diagramma ER del rendimento delle vendite di SAP ERP
Diagramma ER del rendimento delle vendite di SAP BDC
Codice sorgente
Il codice sorgente di questo esempio di prodotto di dati di consumo di informazioni sul rendimento delle vendite è disponibile nel repository:
- SAP ERP o nel codice sorgente locale utilizzando il percorso
src/data_modules/cortex_samples/sap/products/sales_performance - SAP BDC o nel codice sorgente locale utilizzando il percorso
src/data_modules/cortex_samples/sap_bdc/products/sales_performance
Attivare gli agenti AI
Dopo aver creato il modello dei dati di informazioni sul rendimento delle vendite in BigQuery, potresti essere interessato a creare un agente di dati personalizzato. In questo modo, puoi eseguire query sulle tendenze di vendita e sulle metriche di rendimento direttamente utilizzando il linguaggio naturale, senza la necessità di SQL complessi.