Компании, лидирующие на рынке, уже давно внедрили EDI в свои бизнес-процессы. Конкурентоспособность бизнеса можно улучшить, добавив аналитику получаемых данных.

Предпосылками извлечения дополнительных преимуществ от анализа B2B данных можно считать:

• Накопление высококачественных структурированных данных для анализа. Если B2B процессы уже автоматизированы, то, скорее всего, наиболее важные данные, на основе которых будет строиться аналитическая система, уже существуют.
• Определение параметров, которые будут контролироваться, и способов визуализации результатов контроля таким образом, чтобы была возможность понять общие тренды, рынки, организационный и технологический уровень клиентов и поставщиков.
• Выбор аналитических инструментов, которые помогут гибко и наглядно визуализировать необходимые данные и убедить принимающих решение в важности проекта построения аналитической системы.

Представленная ниже «лестница» аналитических возможностей имеет в основании наиболее общие методы, которые становятся все более продвинутыми, по мере продвижения вверх. Большинство компаний начинают с включения в систему нескольких первых возможностей и, чтобы удерживать лидирующие позиции на своих рынках, должны запланировать добавление методов более высокого уровня. Аналитика на основе EDI открывает широкие возможности для дальнейшего развития бизнеса.

• Стандартные отчеты. Предопределенные, конфигурируемые отчеты, которые дают ключевую информацию о файлах и транзакциях, участвующих в обмене торговых партнеров. Обычно содержать мощный арсенал средств сортировки, фильтрации, сохранения, планирования и распространения. К примеру, можно получить месячный отчет обо всех заказах, поступивших от всех клиентов.
• Специальные запросы и отчеты. Функция поиска и генерации индивидуальных отчетов по типам документов, торговым партнерам, дате, времени, статусу и т.д., созданных на основе B2B транзакций. Пользователь может определять поля, включаемые в отчет, и сформировать его в соответствии со своими потребностями. К примеру, построить отчеты, учитывающие специфические условия договоров поставки с теми или иными торговыми партнерами.
• Мониторинг и оповещения. Этот уровень аналитики позволяет одновременно отслеживать и контролировать прохождение данных с целью своевременного определения исключительных ситуаций, а также получать обобщенные данные, на основе которых выявляются тренды производительности, анализируются специфические детали, посредством интеграции с Microsoft Office, обеспечивается экспорт данных. К примеру, на рисунке ниже представлена панель управления транзакциями и нестандартными ситуациями. Более того, она предоставляет информацию об изменениях объемов по типам документов и торговым партнерам.
  Таким образом, беглого взгляда на панель достаточно, чтобы определить, какая транзакция требует немедленного внимания ( например, заказ на поставку, о котором не был оповещен поставщик), какие типы документов передаются больше всего, кто из клиентов является лидером по количеству передаваемых документов.

• Конфигурируемая панель управления. На данном уровне существует возможность интеграции и комбинирования EDI и других данных, получаемых от различных приложений, позволяя проводить более глубокий анализ состояния цепочки поставок на предмет надежности, оперативности, гибкости, производительности торговых партнеров, эффективности e-invoicing и т.д. Дополнительно появляется возможность интеграции панели с производственными процессами на основе предопределенных пользователем правил. К примеру, если панель управления указывает на 20% падение среднемесячного объема заказов клиента, то это может стать сигналом для запуска определенного пользователем процесса и/или отправки уведомления заданной группе сотрудников компании.
• Система показателей. Визуальное отображение ключевых показателей эффективности (KPI), таких как «принятие заказов», «корректность заполнения счетов», «точность исполнения сроков доставки», «своевременность ASN», «пополнение запасов», позволяет измерять, оценивать и анализировать эффективность поставщика. Эта информация может быть использована покупателями и поставщиками во время переговоров для справедливого определения цен и вознаграждений.
• Прогнозное моделирование. Сегодня эта продвинутая функция применяется лишь немногими компаниями, хотя, она и стала доступной, благодаря новейшим технологиям в аналитике. Сложные статистические модели, анализирующие B2B данные, предоставляются рядом приложений, которые помогают предсказать тренды и потребности управления складскими запасами, логистики и других составных частей бизнеса, требующих стратегического планирования.
• Сравнительные индексы. Возможность оценить производительность компании в целом по отрасли и рассмотреть изнутри процессы, снижающие и создающие конкурентные преимущества, позволяет компании своевременно принять соответствующие меры.

По материалам: opentext.com Изображение: ota_photos / Foter.com / CC BY-SA