Analisi della spesa dei fornitori

Questo esempio di soluzione fornisce un esempio di come accelerare la generazione di insight sulla posizione della spesa dei fornitori utilizzando i dati provenienti da SAP ERP o SAP BDC.

Con questa soluzione puoi:

  • Ottimizzare la spesa totale per tipo di materiale e monitorare la concentrazione per paese.
  • Comprendere i pattern di acquisto nascosti per massimizzare il valore di approvvigionamento.
  • Utilizzare l'AI per scoprire nuovi insight.

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.

Architettura di riferimento di esempio della soluzione per Cortex Framework

Figura 1. Architettura di riferimento dell'esempio di soluzione per l'analisi della spesa dei fornitori per Cortex Framework.

Prodotti di dati richiesti

Se crei prodotti di dati basati su dati provenienti da SAP ERP, sono necessari i seguenti prodotti di dati di Cortex Framework:

  • Fornitori
  • Documenti di acquisto
  • Organizzazioni di acquisto
  • Materiali
  • Gruppi di materiali
  • Tipi di materiali

Se crei prodotti di dati basati su dati provenienti da SAP BDC, sono necessari i seguenti prodotti di dati BDC:

  • Prodotto
  • Ordine di acquisto
  • Codice società
  • Fornitore

Snippet di codice

Il seguente snippet di codice fornisce un esempio di come creare un modello dei dati BigQuery per l'analisi della spesa dei fornitori basato sui prodotti di dati SAP ERP provenienti da Cortex Framework o dopo l'integrazione dei prodotti di dati SAP BDC.

WITH purchasing_items AS (
  SELECT
    client_mandt,
    purchasing_document_number_ebeln,
    item_number_of_purchasing_document_ebelp,
    material_number_matnr,
    plant_werks,
    po_quantity_menge,
    net_order_value_in_po_currency_netwr,
    gross_order_value_in_po_currency_brtwr,
    delivery_completed_flag_elikz
  FROM
    <YOUR_PROJECT_ID>.<YOUR_CORTEX_DATA_PRODUCTS_DATASET>.purchasing_document_items
),

purchasing_headers AS (
  SELECT
    client_mandt,
    purchasing_document_number_ebeln,
    vendor_account_number_lifnr,
    purchasing_organization_ekorg,
    purchasing_document_date_bedat as order_date_bedat,
    currency_key_waers
  FROM
    <YOUR_PROJECT_ID>.<YOUR_CORTEX_DATA_PRODUCTS_DATASET>.purchasing_document_headers
),

vendor_data AS (
  SELECT
    client_mandt,
    account_number_of_vendor_or_creditor_lifnr as vendor_account_number_lifnr,
    name1_name1 as vendor_name_name1,
    country_key_land1,
    central_deletion_flag_for_master_record_loevm
  FROM
    <YOUR_PROJECT_ID>.<YOUR_CORTEX_DATA_PRODUCTS_DATASET>.vendors_md
),

material_data AS (
  SELECT
    client_mandt,
    material_number_matnr,
    material_text_maktx,
    material_type_mtart,
    material_group_matkl
  FROM
    <YOUR_PROJECT_ID>.<YOUR_CORTEX_DATA_PRODUCTS_DATASET>.materials_md
),

purchasing_orgs AS (
  SELECT
    client_mandt,
    purchasing_organization_ekorg,
    purchasing_organization_text_ekotx
  FROM
    <YOUR_PROJECT_ID>.<YOUR_CORTEX_DATA_PRODUCTS_DATASET>.purchasing_organizations_md
)

SELECT
  i.client_mandt,
  i.purchasing_document_number_ebeln,
  i.item_number_of_purchasing_document_ebelp,
  h.vendor_account_number_lifnr,
  v.vendor_name_name1,
  v.country_key_land1,
  i.material_number_matnr,
  m.material_text_maktx,
  m.material_type_mtart,
  m.material_group_matkl,
  h.purchasing_organization_ekorg,
  o.purchasing_organization_text_ekotx,
  
  -- Baseline financial & temporal fields
  h.order_date_bedat,
  i.po_quantity_menge,
  i.net_order_value_in_po_currency_netwr,
  i.gross_order_value_in_po_currency_brtwr,
  i.net_order_value_in_po_currency_netwr as spend_usd,
  
  -- Active vendor indicator (True if not deleted)
  CASE 
    WHEN v.central_deletion_flag_for_master_record_loevm = 'X' THEN false
    ELSE true
  END as active_vendor_indicator,
  
  -- Purchase Price Variance (PPV) - Net versus Gross baseline/target difference
  (i.gross_order_value_in_po_currency_brtwr - i.net_order_value_in_po_currency_netwr) as purchase_price_variance_ppv,
  
  -- Delivery and overdues tracking
  i.delivery_completed_flag_elikz,
  CASE 
    WHEN i.delivery_completed_flag_elikz != 'X' THEN i.net_order_value_in_po_currency_netwr
    ELSE 0
  END as open_po_net_amount,
  
  CASE 
    WHEN i.delivery_completed_flag_elikz != 'X' AND h.order_date_bedat < DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) THEN true
    ELSE false
  END as is_overdue,
  
  -- Efficiency & Performance metrics
  SAFE_DIVIDE(i.net_order_value_in_po_currency_netwr, i.po_quantity_menge) as average_spend_per_unit,
  (i.gross_order_value_in_po_currency_brtwr - i.net_order_value_in_po_currency_netwr) as gross_net_variance,
  1 as line_item_count
  
FROM
  purchasing_items i
LEFT JOIN
  purchasing_headers h
  ON i.client_mandt = h.client_mandt
  AND i.purchasing_document_number_ebeln = h.purchasing_document_number_ebeln
LEFT JOIN
  vendor_data v
  ON h.client_mandt = v.client_mandt
  AND h.vendor_account_number_lifnr = v.vendor_account_number_lifnr
LEFT JOIN
  material_data m
  ON i.client_mandt = m.client_mandt
  AND i.material_number_matnr = m.material_number_matnr
LEFT JOIN
  purchasing_orgs o
  ON h.client_mandt = o.client_mandt
  AND h.purchasing_organization_ekorg = o.purchasing_organization_ekorg

Attivare gli agenti AI

Dopo aver creato il modello dei dati per l'analisi della spesa dei fornitori in BigQuery, puoi creare un agente di dati personalizzato. In questo modo puoi eseguire query sulle metriche della spesa dei fornitori direttamente utilizzando il linguaggio naturale, senza dover utilizzare SQL complessi.