W niniejszym artykule znajdują się ogólne informacje na temat statystyk prognoz sprzedaży OLAP oraz wyjaśnienie jak zbudowane są obiekty danych do zaimportowania. Artykuł opisuje również instrukcje korzystania z aplikacji Import danych w odniesieniu do importu prognoz sprzedaży do bazy danych OLAP. Instrukcja ta zawiera ogólne kroki postępowania, które należy wykonać aby dokonać importu.
Opis aplikacji Import danych, który zawiera również opisy pól i przycisków akcji, można znaleźć w artykule: Import danych.
Informacje ogólne
W środowiskach wielofirmowych prognozy zakupu odnoszą się do organizacji odpowiedzialnej za sprzedaż. Możliwe jest tworzenie, aktualizowanie i usuwanie prognoz.
Import prognoz zamówień jest oparty na bieżącym modelu danych, przechowywanym w bazie danych repozytorium. Niniejsza dokumentacja wyjaśnia kilka dodatkowych funkcji specjalnych.
Te same mechanizmy kontroli funkcjonalnej mają zastosowanie do prognoz sprzedaży, podobnie jak w odpowiednich widokach danych podstawowych aplikacji, np. dla artykułu zakupowego w aplikacji Artykuły, w widoku Sprzedaż.
Struktura prognoz sprzedaży
Prognozy sprzedaży obejmują:
- klucz podstawowy (guid),
- klucz funkcjonalny złożony z wielu części, który zawiera odpowiednie identyfikatory (ID) terminów funkcjonalnych,
- prognozowane dane (ilość i wartość zakupu).
Pochodzenie danych
Rzeczywiste dane prognozy (tabela faktów) są tworzone i edytowane przy użyciu zewnętrznych narzędzi (np. Micosoft Excel). Dane dla prognozy sprzedaży można następnie zaimportować do bazy danych OLAP.
Dane podstawowe (wymiary) wymagane dla odpowiednich prognoz zakupu są przenoszone z bazy danych OLTP do bazy danych OLAP poprzez ich wyodrębnienie, a następnie natychmiastowe zapisanie w tabelach wymiarów bazy danych OLAP. Dane podstawowe są przenoszone za pomocą aplikacji działającej w tle Aktualizuj wymiary statystyczne. Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji Wprowadzenie: Hurtownia danych i statystyki.
W systemie Comarch ERP Enterprise można wykorzystać dowolną liczbę prognoz zakupu z różnymi lub identycznymi poziomami prognoz, np. dla artykułów zakupowych i dostawców.
Wymiary prognozy sprzedaży
Planowane są następujące wymiary:
- cisag.app.olap.obj.SalesForecastType
- cisag.app.olap.obj.Day
- cisag.app.olap.obj.Day FiscalDay
- cisag.app.olap.obj.OrganisationalUnit
- cisag.app.olap.obj.Customer
- cisag.app.olap.obj.SalesItem
- cisag.app.olap.obj.CustomerInvoiceType
- cisag.app.olap.obj.Classification
- cisag.app.olap.obj.SalesRepresentative

Fakty i wymiary dla prognoz sprzedaży
W zależności od poziomu szczegółowości określonego dla rodzaju prognozy sprzedaży, identyfikatory są przypisywane w następujący sposób:
Identyfikator | Wyjaśnienie |
salesItemId | Wypełnione na podstawie wybranego artykułu, w przeciwnym razie wartość atrybutu to zero |
salesItemClassificationId | Wypełniane, jeśli wybrano jedną z dziewięciu klasyfikacji artykułów sprzedaży, w przeciwnym razie wartość atrybutu to zero. wyświetlić artykuł lub poziom klasyfikacji artykułu, ale nie obydwa wymiary jednocześnie. |
customerId | Wypełniane, jeśli wybrano poziom klienta, w przeciwnym razie wartość atrybutu to zero |
CustomerClassificationId | Wypełniane, jeśli wybrano jedną z dziewięciu klasyfikacji klientów , w przeciwnym razie wartość atrybutu to zero. Można wyświetlić poziom klasyfikacji klienta lub klienta, ale nie obydwa wymiary jednocześnie. |
Instrukcje
Poniższe rozdziały dokumentu opisują, jakie wymagania należy spełnić, aby zaimportować prognozy sprzedaży i jak pracować z aplikacją Import danych.
- Atrybuty wymagane do importu
- Import prognoz sprzedaży
- Wskazówki dotyczące importu
Atrybuty wymagane do importu
Aby wykonać import prognoz sprzedaży należy wskazać wymagane atrybuty identyfikacyjne. Bez wymaganych atrybutów identyfikacyjnych statystyki kosztów sprzedaży nie mogą być tworzone, aktualizowane ani usuwane z systemu.
Atrybuty identyfikacyjne należy określić za pomocą relacji klucza obcego (oznaczane kursywą w filtrze). Wymiary, do których odwołują się fakty z relacjami klucza obcego są identyfikowane w bazie danych OLAP przez ich atrybuty identyfikacyjne (ID). Wymiary nie mogą być importowane poprzez import statystyk kosztów zakupu, ale muszą zostać utworzone lub zaimportowane przed faktami w odpowiedniej bazie danych OLTP. Atrybuty identyfikacyjne są podsumowane i wyjaśnione w formie tabeli w sekcji Atrybuty identyfikujące.
W środowiskach wielofirmowych fakty statystyk kosztów zakupu są przechowywane na podstawie organizacji. Podczas importu najpierw podejmowana jest próba określenia i przeniesienia organizacji ze źródła danych. Organizacja może być zawarta w źródle danych tylko poprzez klucz funkcjonalny (jednostka biznesowa). Jeśli w źródle danych nie zostanie znaleziona żadna organizacja, automatycznie używana jest organizacja, w obrębie której wykonywany jest import.
Możliwe jest usunięcie prognoz sprzedaży za pośrednictwem interfejsu importu. W pliku XML tryb dla każdego obiektu można określić za pomocą atrybutu XML mode. Należy użyć ustawienia mode=delete. Nie ma dodatkowych kontroli usuwania (warunków drugorzędnych), które uniemożliwiają usunięcie, tak jak w przypadku danych podstawowych w bazie danych OLTP.
Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji Wprowadzenie: Wymiana danych.
Import prognoz sprzedaży
- Należy otworzyć aplikację Import danych
- Należy wyświetlić filtr dla jednostki biznesowej cisag.app.olap.obj.SalesForecast. Jeśli nie ma takiego filtra, należy go utworzyć.
- Wyświetlony jest filtr importowania prognoz sprzedaży.
- Wybrane atrybuty filtra są już zaznaczone domyślnie. W razie potrzeby można dostosować zaznaczone atrybuty według potrzeb.
- Należy wybrać przycisk [Importuj dane], znajdujący się na standardowym pasku narzędzi.
- Otworzy się okno dialogowe Import danych.
- W oknie dialogowym Import danych można dokonać ustawień pliku importu. Szczegółowy opis pól możliwych do uzupełnienia znajduje się w dokumentacji Import danych.
- Import można przeprowadzić, wybierając przycisk [W tle].
Wskazówki dotyczące importu
- Należy upewnić się, że baza danych OLAP została przypisana do odpowiedniej bazy danych OLTP.
- Należy upewnić się, że wszystkie wymagane dane podstawowe (w bazie danych OLTP) zostały poprawnie utworzone lub zaimportowane i należy zaktualizować wymiary statystyczne, aby zapewnić najwyższą możliwą szybkość importu. Wymagane są następujące dane podstawowe (wymiary), w zależności od ustawień w rodzaju prognozy sprzedaży:
- Lata finansowe dla odpowiednich spółek
- Organizacje sprzedaży
- Artykuły sprzedażowe na poziomie firmy głównej
- Klasyfikacja artykułów sprzedaży 1-5 na poziomie firmy głównej
- Klienci
- Klasyfikacja klientów 1 – 9 na poziomie firmy głównej
- Przedstawiciel na poziomie firmy głównej
- Rodzaje faktur wychodzących
- Format importu odpowiedniej prognozy sprzedaży zależy od poziomu szczegółowości określonego dla rodzaju prognoz. Należy zatem dokładnie sprawdzić, czy dane, które mają zostać zaimportowane, są zgodne z formatem importu.
- Prognozy powinny być datowane na pierwszy dzień każdego miesiąca, jeśli są wykorzystywane cyklicznie co miesiąc. Inne alokacje, np. tygodniowe lub kwartalne, są również możliwe, ale muszą być odpowiednio zintegrowane i uwzględnione w odpowiednich analizach, np. w raportach.
Przegląd atrybutów
Atrybuty identyfikujące
Atrybuty identyfikujące są wymienione i opisane poniżej. Określone relacje są tworzone w przestrzeni nazw com.cisag.app.olap.obj, a odpowiednie klucze obce muszą być dostępne jako wymiar w bazie danych OLAP przed zaimportowaniem odpowiednich danych prognozy.
Atrybut1 | Relacja klucza obcego/Part/ Możliwe wartości2 |
Oznaczenie |
guid | Klucz podstawowy jest przypisywany automatycznie podczas tworzenia nowej instancji. | |
forecastType (K) | ForecastType[code] | Typ prognozy sprzedaży |
dayId (K) | Day[date] | Identyfikacja dnia |
companyId (N) | Identyfikacja klienta | |
OrganisationalUnitId (K) | OrganisationalUnit [code] | Identyfikacja organizacji sprzedaży |
salesItemId (M) | SalesItem[number] | Identyfikacja artykułu sprzedaży |
salesItemClassificationId (M) | SalesItemClassification [type, code]Dla type możliwe są następujące przypisania techniczne:
|
Identyfikacja klasyfikacji artykułu sprzedaży. W zależności od ustawienia w rodzaju prognozy, dane mogą być importowane tylko na poziomie artykułu sprzedaży lub klasyfikacji artykułu sprzedaży, ale nigdy na obu poziomach jednocześnie. |
customerId (M) | Customer [number] | Identyfikacja klienta |
CustomerClassificationId (M) | CustomerClassification [type, code]Dla type możliwe są następujące przypisania techniczne:
|
Identyfikacja klasyfikacji klientów. W zależności od ustawienia w rodzaju prognozy, dane mogą być importowane tylko na poziomie klienta lub klasyfikacji klienta, ale nigdy na obu poziomach jednocześnie. |
CustomerInvoiceTypeId (M, N) | CustomerInvoiceType [code] | Identyfikacja rodzaju faktury sprzedaży |
salesRepId (M) | SalesRepresentative [number] | Identyfikacja przedstawiciela handlowego |
Legenda:
- K = Konieczny, M = Możliwy, N = Nie jest (już) obsługiwany.
- W kolumnie Relacja klucza obcego/część/możliwe wartości w nawiasach kwadratowych znajduje się nazwa klucza funkcjonalnego, która jest ważna dla importu.
Atrybuty wartości
Atrybuty wartości są wymienione i opisane poniżej.
Atrybut | Typ danych/możliwe wartości | Oznaczenie |
quantity | CisDecimal | Ilość w podstawowej jednostce artykułu |
netValue | CisDecimal | Wartość sprzedaży netto/przychody w walucie lokalnej |
grossMargin | CisDecimal | Marża zysku w walucie lokalnej |
Przykład l : Import pliku
Struktura pliku importu CSV została opisana w poniższym przykładzie. Nagłówki w tabelach wskazują nazwę atrybutu, który należy określić.
Poziom szczegółowości przykładowej prognozy sprzedaży:
- Poziom klienta
- Poziom artykułu
- Przedstawiciel (pole nieobowiązkowe)
Skutkuje to następującą strukturą rekordów:
- Data
- Rodzaj prognozy sprzedaży
- Numer klienta
- Numer organizacji sprzedaży
- Numer artykułu sprzedaży
- Numer przedstawiciela handlowego
- Ilość
- Przychody netto
- Marża zysku
Tabela pól kluczowych:
Day | ForecastType | Customer | OrganizationalUnit | SalesItem | SalesRepresentative |
1.02.2005 00:00:00.000 | 100 | 10000 | 00000 | 10010 | 200 |
1.02.2005 00:00:00.000 | 100 | 20000 | 00000 | 10020 | 300 |
1.02.2005 00:00:00.000 | 100 | 30000 | 00000 | 10030 |
Tabela pól wartości:
quantity | netValue | grossMargin |
200.00 | 3700.00 | 300.00 |
100.00 | 3000.00 | 250.00 |
50.00 | 2000.00 | 180.00 |