Nivel de Analytic Step

DEAN

¿Qué es DEAN?

Nuestros pasos de análisis estandarizados y basados en reglas identifican partidas en una tabla base específica que cumplen una determinada regla. Por ejemplo, AP_ManPayments lista todas las facturas de una tabla base de AP que aún no han sido compensadas por el proceso automático de pago. Sin embargo, puede haber partidas de interés para nuestros clientes que no son 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 determinada. Los valores atípicos son filas que destacan del resto porque presentan valores inusuales. DEAN deriva de la Detección de anomalías. Anomalías y valores atípicos son sinónimos. DEAN se puede utilizar para las siguientes tablas base: SD, PU, MM, MD, GL, DL, BL, AR, AP.

Lógica

Para cada tabla base, existe un paso de análisis independiente que llama al mismo script de R en el que está implementado DEAN. Dependiendo del módulo, entre 50 y 100 columnas predefinidas y fijas de una tabla base se transfieren a R. Luego de transferir la tabla base a R/DEAN, se realizan los siguientes pasos:

1. Preprocesamiento

• Se eliminan las columnas que tengan exactamente un valor único.

2. Búsqueda de valores atípicos

• División de la tabla base en fragmentos para evitar problemas de memoria RAM al calcular valores atípicos
• Búsqueda de valores atípicos en cada fragmento respectivo
• Se identifican como máximo 100 partidas de la tabla base como valores atípicos

3. Explicación de valores atípicos

• Para cada valor atípico encontrado, es decir, una partida llamativa, el sistema comprueba ahora qué valor o valores de columna hacen que la partida sea un valor atípico

Columnas importantes

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

Nombre Técnico de la Columna	Nombre Descriptivo de la Columna	Descripción
Outlier_Score	Outlier_Score	- contiene un valor entre 0 y 1 - a mayor valor, más llamativo es el valor atípico correspondiente
Detected_by_DEAN_because	Detected_by_DEAN_because	- contiene un texto breve con el valor o los valores de columna que hacen que la partida respectiva sea un valor atípico

Análisis de Market Basket (para cuentas G/L)

¿Qué es un Análisis de Market Basket?

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

Lógica

Las siguientes columnas de una tabla base de 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 manera única por 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 observar en el ejemplo, el indicador de debe/haber 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.

Posteriormente se buscan reglas que ocurren con frecuencia en los Market Basket.

Ejemplo de regla: si un documento contiene 0000193800 - cuenta 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 cumplen dicha regla. Esto significa que se devuelven los documentos que contienen la parte izquierda de la regla pero no la parte derecha.

Columnas importantes

Las siguientes columnas son generadas por el Análisis de Market Basket:

Nombre Técnico de la Columna	Nombre Descriptivo de la Columna	Descripción
Unique_ID	Unique_ID	identifica claramente un documento que no cumple una regla determinada
Rule_Number	Rule_Number	número de la regla encontrada
Exception_Number	Exception_Number	número del documento o comprobante que no cumple una regla específica
Rule	Rule	regla en forma de texto
Number_of_Receipts_following_given_Rule	Number_of_Receipts_following_given_Rule	número de documentos que cumplen una regla determinada
If_a_Receipt_contains_A_Probability_that_it_contains_B	If_a_Receipt_contains_A_Probability_that_it_contains_B	probabilidad de que la parte derecha de la regla se incluya en un documento si la parte izquierda está presente

Los siguientes análisis requieren una instalación de R

• GL_AI_MBA_Accounts (Análisis de Market Basket para cuentas G/L)
• AI_MarketBasket (Análisis de Market Basket para cualquier tabla)
• AI_Outliers (DEAN para cualquier tabla)
• **_AI_Outliers (DEAN para las Data Products/Basetables)
• AP_Dupl_Payments_AI (Análisis de pagos duplicados con AI)
• AR_Dupl_CreditNotes_AI (Análisis de notas de crédito duplicadas con AI)
• 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 presentan las explicaciones para las columnas en Root-Cause-Analysis:

Nombre de la columna	Descripción
Root_Cause_Count	Contiene la descripción de una causa encontrada (para considerar el número de hallazgos)
Root_Cause_Volume	Contiene la descripción de una causa encontrada (para considerar los importes de los hallazgos)
Trend_Count	Contiene el valor de la línea de tendencia para el mes correspondiente (para analizar el número de hallazgos)
Trend_Volume	Contiene el valor de la línea de tendencia para el mes correspondiente (para visualizar los importes de los hallazgos)
Benchmark_Count_Mean	Contiene el valor del Benchmark para el mes correspondiente (para analizar el número de hallazgos)
Benchmark_Volume_Mean	Contiene el valor del Benchmark para el mes correspondiente (para considerar los importes de los hallazgos)