Analisis Pembelanjaan Pemasok

Contoh produk data konsumsi ini memberikan contoh cara mempercepat insight tentang posisi pembelanjaan pemasok menggunakan data yang bersumber dari SAP ERP atau SAP BDC.

Dengan aplikasi ini, Anda dapat:

• Mengoptimalkan total pembelanjaan menurut jenis materi dan melacak konsentrasi negara.
• Pahami pola pembelian tersembunyi untuk memaksimalkan nilai pengadaan.
• Gunakan AI untuk menemukan insight baru.

Arsitektur referensi

Arsitektur referensi tingkat tinggi memberikan ringkasan produk data khusus sumber yang diperlukan untuk mendukung kasus penggunaan ini.

Gambar 1. Contoh arsitektur referensi produk data konsumsi Analisis Pembelanjaan Pemasok untuk Cortex Framework.

Produk data yang diperlukan

Jika membangun di atas data yang bersumber dari SAP ERP, produk data Cortex Framework berikut diperlukan:

• Vendor
• Membeli Dokumen
• Struktur Organisasi Pembelian
• Bahan

Jika membangun di atas data yang bersumber dari SAP BDC, produk data BDC berikut diperlukan:

• Pesanan Pembelian (tabel: purchaseorder, purchaseorderitem, dan purchaseorderscheduleline)
• Pemasok
• Organisasi Pembelian
• Data Konfigurasi Pengadaan

Aktifkan produk data di Google Cloud Google Cloud Cortex Framework

Untuk men-deploy produk data Analisis Pembelanjaan Pemasok, Anda harus mengaktifkannya di file config/config.yaml dengan mendaftarkan modul produk data di bagian data.modules.products.

Untuk mengetahui informasi mendetail tentang cara mengonfigurasi config/config.yaml, lihat dokumentasi Deployment dan Konfigurasi deployment.

Produk Data yang Bersumber dari SAP ERP

Untuk mengaktifkan produk data yang disesuaikan SAP ERP, tambahkan konfigurasi berikut di bagian products:, pastikan semua produk data dasar dependen juga dikonfigurasi dan diaktifkan:

data:
  modules:
    products:
      # Enabled Supplier Spend Analysis sample (SAP ERP version)
      - moduleId: sap_supplier_spend_analysis_sample
        modulePath: cortex_samples.sap.products.supplier_spend_analysis
        enabled: true # If using configuration file based on config.yaml.example, please the `enabled` flag is set to `true`
        dataTargetId: product_target
        dependencyBindings:
          sapMaterials: sap_materials
          sapPurchasingDocuments: sap_purchasing_documents
          sapPurchasingOrganizationalStructure: sap_purchasing_organizational_structure
          sapVendors: sap_vendors

Produk Data yang Bersumber dari SAP BDC

Untuk mengaktifkan produk data yang disesuaikan SAP BDC, pastikan katalog data eksternal Anda terdaftar di data.modules.catalogs, dan tambahkan konfigurasi berikut:

data:
  modules:
    products:
      # Enabled Supplier Spend Analysis sample (SAP BDC version)
      - moduleId: sap_bdc_supplier_spend_analysis_sample
        modulePath: cortex_samples.sap_bdc.products.supplier_spend_analysis
        enabled: true # If using configuration file based on config.yaml.example, please the `enabled` flag is set to `true`
        dataTargetId: product_target
        dependencyBindings:
          sapBdcSupplier: sap_bdc_catalog
          sapBdcProcurementConfigurationData: sap_bdc_catalog
          sapBdcPurchasingOrganization: sap_bdc_catalog
          sapBdcPurchaseOrder: sap_bdc_catalog

Diagram Hubungan Entitas

Diagram Hubungan Entity (ER) berikut menguraikan struktur tampilan produk data dan hubungannya dengan tabel dasar sumber dan terkait.

Diagram ER Analisis Pembelanjaan Pemasok SAP ERP

Gambar 2. Produk data yang sesuai dengan analisis pembelanjaan pemasok, diagram ER SAP ERP untuk Cortex Framework.

Diagram ER Analisis Pembelanjaan Pemasok SAP BDC

Gambar 3. Produk data yang sesuai untuk Analisis Pembelanjaan Pemasok, diagram ER SAP BDC untuk Cortex Framework.

Kode sumber

Kode sumber untuk sampel produk data penggunaan Performa Penjualan ini dapat ditemukan di repositori:

• SAP ERP atau di kode sumber lokal Anda menggunakan jalur src/data_modules/cortex_samples/sap/products/supplier_spend_analysis
• SAP BDC atau di kode sumber lokal Anda menggunakan jalur src/data_modules/cortex_samples/sap_bdc/products/supplier_spend_analysis

Mengaktifkan agen AI

Setelah membuat model data Insight Performa Penjualan di BigQuery, Anda mungkin tertarik untuk membuat agen data kustom. Dengan begitu, Anda dapat membuat kueri tren penjualan dan metrik performa secara langsung menggunakan bahasa alami, sehingga tidak perlu SQL yang rumit.