Análise de gastos com fornecedores
Este exemplo de solução mostra como acelerar os insights sobre a posição de gastos com fornecedores usando dados do SAP ERP ou do SAP BDC.
Com ele, você pode:
- Otimizar os gastos totais por tipo de material e acompanhar a concentração de países.
- Entender padrões de compra ocultos para maximizar o valor de aquisição.
- Usar a IA para descobrir novos insights.
Arquitetura de referência
Uma arquitetura de referência de alto nível oferece uma visão geral dos produtos de dados específicos da origem necessários para alimentar esse caso de uso.
Produtos de dados necessários
Se você estiver criando com base em dados do SAP ERP, os seguintes produtos de dados do Cortex Framework serão necessários:
- Fornecedores
- Documentos de compra
- Organizações compradoras
- Materiais
- Grupos de materiais
- Tipos de materiais
Se você estiver criando com base em dados do SAP BDC, os seguintes produtos de dados do BDC serão necessários:
- Produto
- Ordem de compra
- Código da empresa
- Fornecedor
Snippets de código
O snippet de código a seguir mostra como criar um modelo de dados do BigQuery para análise de gastos com fornecedores com base em produtos de dados do SAP ERP do Cortex Framework ou após a integração de produtos de dados do 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
Ativar agentes de IA
Depois de criar o modelo de dados de análise de gastos com fornecedores no BigQuery, você pode criar um agente de dados personalizado. Isso permite consultar as métricas de gastos com fornecedores diretamente usando linguagem natural, sem a necessidade de SQL complexo.