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Nivel de Analytic Step

DEAN

¿Qué es DEAN?

Nuestros pasos de análisis estandarizados y basados en reglas identifican partidas en una tabla base determinada que cumplen una regla específica. Por ejemplo, AP_ManPayments enumera todas las facturas de una tabla base de AP que aún no han sido compensadas por la ejecución automática de pagos. Sin embargo, puede haber partidas de interés para nuestros clientes que no sean identificadas por nuestros pasos de análisis.

Por este motivo hemos implementado DEAN. DEAN utiliza un enfoque estadístico (no basado en reglas) para encontrar valores atípicos en una tabla base dada. Los valores atípicos son filas que se destacan del resto porque presentan valores inusuales. DEAN deriva de la detección de anomalías. Anomalías y valores atípicos son sinónimos. DEAN puede usarse para las siguientes tablas base: SD, PU, MM, MD, GL, DL, BL, AR, AP.

Lógica

Para cada tabla base hay un paso de análisis independiente que invoca el mismo script de R donde se implementa DEAN. Según el módulo, entre 50 y 100 columnas predefinidas y fijas de una tabla base se transfieren a R. Tras transferir una tabla base a R/DEAN, se ejecutan los siguientes pasos:

  1. Preprocesamiento
  • Se eliminarán aquellas columnas con un único valor de campo
  1. Búsqueda de valores atípicos
  • Se divide la tabla base dada en fragmentos para evitar problemas de RAM al calcular valores atípicos
  • Búsqueda de valores atípicos en cada fragmento
  • Se identifican como máximo 100 partidas de la tabla base como valores atípicos
  1. Explicación de los valores atípicos
  • Para cada valor atípico encontrado, es decir, para cada partida inusual, el sistema verifica qué valor o valores de columna convierten a la partida en un valor atípico

Columnas importantes

DEAN devuelve los valores atípicos encontrados. Se crean las columnas siguientes:

Nombre técnico de columnaNombre descriptivo de columnaDescripción
Outlier_ScoreOutlier_Score- contiene un valor entre 0 y 1
- cuanto mayor sea el valor, más inusual es el valor atípico
Detected_by_DEAN_becauseDetected_by_DEAN_because- contiene un texto breve con el valor o los valores de columna que convierten la partida respectiva en valor atípico

Análisis Market Basket (para cuentas G/L)

¿Qué es un análisis Market Basket?

Se realiza un análisis Market Basket sobre los documentos y las cuentas correspondientes de G/L en una tabla base GL específica.

Lógica

Las siguientes columnas de una tabla base GL se transfieren a R:

  • BKPF_BUKRS
  • BKPF_GJAHR
  • BKPF_BELNR
  • BSEG_BUZEI
  • c_GL02_HKONT_SKAT_TXT20
  • BSEG_SHKZG

Luego se crean Market Baskets. Un Market Basket es un arreglo o lista que contiene todas las cuentas G/L utilizadas en un documento. Cada basket (y cada documento) se identifica de forma única mediante las siguientes columnas: BKPF_BUKRS, BKPF_GJAHR y BKPF_BELNR.

Ejemplo: un Market Basket podría contener las siguientes cuentas G/L:

  • 0000156000 - A/R ICO_S
  • 0000874010 - Compensación de activos mantenidos para la venta_H
  • 0000261100 - IVA repercutido_H

Como puede verse en el ejemplo, el indicador de débito/crédito se añade a cada cuenta G/L. Si una cuenta G/L aparece más de una vez en un documento, solo aparecerá una vez en el basket correspondiente.

A continuación, se buscan reglas que ocurren con frecuencia en los Market Baskets.

Ejemplo de regla: si un documento contiene 0000193800 - Cuenta de compensación ELKO_S y 000261100 - IVA repercutido_S, también contendrá 0000372100 - descuento 3_S el 99,95% de las veces.

Para cada regla encontrada, el resultado serán exactamente aquellos documentos que no cumplan esa regla. Es decir, se devolverán los documentos que contengan la parte izquierda de la regla pero no la parte derecha.

Columnas importantes

Las siguientes columnas se generan mediante el análisis Market Basket:

Nombre técnico de columnaNombre descriptivo de columnaDescripción
Unique_IDUnique_IDidentifica claramente un documento que no cumple una regla determinada
Rule_NumberRule_Numberel número de la regla que se ha encontrado
Exception_NumberException_Numbernúmero del documento o comprobante que no cumple una regla específica
RuleRuleregla como texto
Number_of_Receipts_following_given_RuleNumber_of_Receipts_following_given_Rulenúmero de documentos que siguen una regla determinada
If_a_Receipt_contains_A_Probability_that_it_contains_BIf_a_Receipt_contains_A_Probability_that_it_contains_Bprobabilidad de que la parte derecha de una regla dada esté contenida en un documento si la parte izquierda está incluida

Los siguientes análisis requieren una instalación de R

  • GL_AI_MBA_Accounts (Análisis Market Basket para cuentas G/L)
  • AI_MarketBasket (Análisis Market Basket para cualquier tabla)
  • AI_Outliers (DEAN para cualquier tabla)
  • **_AI_Outliers (DEAN para Data Products/Basetables)
  • AP_Dupl_Payments_AI (Análisis de duplicidad de pagos con IA)
  • AR_Dupl_CreditNotes_AI (Análisis de duplicidad de abonos con IA)
  • CU_AI_Duplicates y VE_AI_Duplicates (Duplicados en los Master Data)
  • CU_AI_Outliers y VE_AI_Outliers (Valores atípicos en los Master Data)
  • Root-Cause-Analysis

A continuación se ofrecen las explicaciones de las columnas en Root-Cause-Analysis:

Nombre de columnaDescripción
Root_Cause_CountContiene la descripción de una causa encontrada (para considerar el número de hallazgos)
Root_Cause_VolumeContiene la descripción de una causa encontrada (para considerar los importes de los hallazgos)
Trend_CountContiene el valor de la línea de tendencia para el mes dado (para analizar el número de hallazgos)
Trend_VolumeContiene el valor de la línea de tendencia para el mes dado (para visualizar los importes de los hallazgos)
Benchmark_Count_MeanContiene el valor del Benchmark para el mes dado (para analizar el número de hallazgos)
Benchmark_Volume_MeanContiene el valor del Benchmark para el mes dado (para considerar los importes de los hallazgos)