MXPA04003840A - Sistema y metodo para manejar el gasto. - Google Patents

Sistema y metodo para manejar el gasto.

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Abstract

Se proporciona un metodo de manejo de gasto. El metodo incluye el recolectar datos de adquisicion de una pluralidad de fuentes de datos las cuales pueden estar asociadas con catalogos de productos especifico-fuente. El metodo ademas incluye almacenar un catalogo global que especifica relaciones de mapa entre atributos de producto especifico-fuente especificados por los catalogos de producto especifico-fuente y atributos genericos especificados por el catalogo global. El metodo ademas incluye el hacer el mapa de los atributos especificos-fuente asociados con los productos particulares para corresponder con los atributos genericos basados sobre las relaciones de mapa. El metodo ademas incluye el analizar una parte de los datos de adquisicion recolectados, incluyendo la informacion de identificacion relativa a productos asociados con los eventos de adquisicion particulares con base en los atributos genericos asociados con los productos. El metodo ademas incluye el generar automaticamente una salida visual con base en el analisis de los datos de adquisicion recolectados.

Description

SISTEMA Y METODO PARA MANEJAR EL GASTO Campo Técnico de la Invención Esta invención se refiere en general al manejo de cadena de suministro, y más particularmente a un sistema y a un método para manejar el gasto asociado con un proceso de procuración .
Antecedentes de la Invención Las presiones financieras continúan proporcionando a los ejecutivos de negocios con oportunidades para reducir los gastos mientras que se genera un crecimiento de los ingresos. Las decisiones de procuración tales como las decisiones de compra con respecto a productos particulares, proveedores y al envió de los productos comprados frecuentemente tienen un impacto sustancial sobre la organización financiera de un negocio, proporcionando oportunidades para reducir gastos asi como el de aumentar los ingresos. Además, tales decisiones de procuración frecuentemente influencian la operación general de la organización y la calidad de los bienes o servicios procurados por la organización.
Las decisiones de procuración son frecuentemente complejas e involucran el análisis de formación heterogénea, la cual puede estar desarrollándose constantemente, sobre un periodo de tiempo. Por ejemplo, tal información puede incluir volúmenes grandes de datos de productos, de requerimientos de comprador (o de cliente) de restricciones de proveedor, de regulaciones legales y de términos y obligaciones contractuales . Los términos de obligaciones contractuales pueden originarse de los contratos entre la organización de negocios y de sus varios proveedores. Algunas organizaciones de negocios pueden lidiar con cientos o aún miles de proveedores y pueden por tanto tener cientos o miles de contratos de proveedor activos en cualquier tiempo en particular. Estos contratos de proveedores definen los términos de negocios y las condiciones entre la organización de negocios y los muchos proveedores .
Síntesis de la Invención De acuerdo con la presente invención, los sistemas y métodos para manejar el gasto asociado con un proceso de procuración están proporcionados.
De acuerdo a una incorporación, se proporciona un método para manejar el gasto. El método incluye el recolectar datos de procuración desde una pluralidad de fuentes de datos. Los datos de procuración incluyen información relativa a una pluralidad de eventos de procuración. Uno o más de las fuentes de datos que tienen un catálogo de productos específico-fuente asociado. El método además incluye el almacenar un catálogo global especificando, para cada uno de una pluralidad de productos, relaciones de mapa entre atributos de producto específicos-fuente especificados para uno o más catálogos de producto específico-fuente y uno o más atributos genéricos especificados por el catálogo global. El método además incluye el formar el mapa de los atributos de fuente-específicos asociados con los productos identificados por los datos de procuración recolectados para los atributos genéricos correspondientes basados sobre las relaciones de mapa. El método además incluye el analizar una parte de los datos de procuración recolectados, incluyendo la información de identificación con respecto a productos particulares con base en los atributos genéricos asociados con el uno o más productos. El método además incluye la generación automática de una salida visual con base en el análisis de los datos de procuración recolectados.
De acuerdo a otra incorporación, se proporciona un sistema de manejo de gasto. El sistema incluye un almacén de datos, un módulo de catálogo global, un módulo de análisis de datos, un módulo de visualización de datos. El almacén de datos es operable para recolectar datos de procuración de una pluralidad de fuentes de datos. Los datos de procuración incluyen información relativa a una pluralidad de eventos de procuración. Una o más de las fuentes de datos tienen un catálogo de productos específicos-fuente asociado. El módulo de catálogo global es operable para almacenar un catálogo global especificando, para cada una de la pluralidad de productos, las relaciones de mapa entre los atributos de producto especifico-fuente especificados por uno o más de los catálogos de producto especifico-fuente y uno o más atributos genéricos especificados por el catálogo global. El módulo de catálogo global es además operable para hacer el mapa de los atributos especificos-f ente asociados con uno o más productos identificados por los datos de procuración recolectados para los atributos genéricos correspondientes con base en las relaciones de mapa especificadas por el catálogo global. El módulo de análisis de datos es operable para analizar una parte de los datos de adquisición recolectados con respecto a uno o más eventos de adquisición asociados con un asunto de adquisición. El análisis incluye el identificar la información con respecto a productos particulares con base en los atributos genéricos asociados con uno o más productos particulares. El módulo de visualización de datos es operable para generar una salida visual con respecto a la adquisición particular basada sobre el análisis de los datos de adquisición recolectados con respecto a uno o más eventos de adquisición.
Varias incorporaciones de la presente invención pueden beneficiarse de numerosas ventajas. Deberá notarse que una o más incorporaciones pueden beneficiarse de algunas, ninguna o todas las ventajas discutidas abajo.
Una ventaja es que la información de adquisición puede ser recolectada automáticamente de una variedad de fuentes de datos heterogéneas, tal como los sistemas de operación y las fuentes de datos manuales (tal como los expedientes de hojas), por ejemplo en un almacén de datos de adquisición común. Los datos de adquisición recolectados pueden entonces ser analizados para generar una variedad de salidas indicando varios detalles de los eventos de adquisición particulares o de los grupos de eventos de adquisición. Incorporaciones particulares, pueden llevarse a cabo varios análisis para identificar o para permitir a los usuarios el identificar (de interpretar la salida generada con base en tales análisis) los efectos de eventos de adquisición particulares o las decisiones sobre otras actividades de adquisición o decisiones, o sobre el costo total de un proceso de adquisición o cadena de suministro. Tales análisis pueden ser más efectivos, exactos, más rápidos y/o menos costosos que los métodos tradicionales usados para intentar tales análisis complejos .
Otra ventaja es la de que un número de catálogos de producto especifico-fuente asociados con varias fuentes de datos de los datos de adquisición pueden ser fusionados en un catálogo de producto global común a fin de proporcionar una identificación consistente de los productos y servicios. Tal identificación consistente de los productos y servicios puede ser importante para analizar efectivamente un juego de datos adquisición incluyendo los datos recibidos de varias fuentes de datos diferentes.
Aún otra ventaja es la de que varias oportunidades de negocios pueden ser identificadas automáticamente con base en los análisis de los datos de procuración recolectados y/o información extraída automáticamente de un juego de contrato de proveedor usando las técnicas de extracción de texto. En muchos casos, tales oportunidades de negocios eran extremadamente difíciles de identificar por la administración humana de los datos de adquisición y de los contratos de proveedor. Tales oportunidades de negocios pueden incluir oportunidades para reducir costos, (tal como mediante el obtener o hacer cumplir descuentos, por ejemplo) aumentar la generación de ingresos (tal como mediante obtener o hacer cumplir retornos, rebajes o márgenes por ejemplo) y reducir la exposición legal de vida al no cumplimiento con los términos contractuales por ejemplo.
Aún otra ventaja es la de que las entidades de negocios corporativas e individuales directamente asociadas con varios eventos de adquisición pueden ser perseguidos en el almacén de datos de adquisición. Además, las entidades de negocios relacionadas pueden ser identificadas y asociadas con cada evento de adquisición relevante. Por tanto, por ejemplo, la actividad de compra con respecto a un proceso de adquisición o de proveedor particular puede ser reportada y analizada en ambos el nivel de compañía padre y subsidiaria. Tales relaciones de negocios pueden ser automáticamente identificadas, seguidas y actualizadas con base en la información de relación de negocios recibida periódicamente del proveedor de información de negocios, tal como DUN & BADSTREET, por ej emplo .
Otras ventajas serán fácilmente evidentes para uno con una habilidad ordinaria en el arte de las siguientes cifras, descripciones y reivindicaciones.
Breve Descripción de los Dibujos Para un entendimiento más completo de la presente invención y para características y ventajas adicionales, se hace ahora referencia a la siguiente descripción tomada en conjunción con los dibujos acompañantes en los cuales: La figura 1 ilustra un sistema de manejo de datos de adquisición de ejemplo de acuerdo con una incorporación de la presente invención.
La figura 2 ilustra una operación y arquitectura de ejemplo de un componente de manejo de contratos de un sistema de manejo de datos de adquisición de la figura 1.
Las figuras 3A-3B ilustra una exhibición de una salida de ejemplo generada por el componente de manejo de contratos de la figura 2.
La figura 4 ilustra un método de ejemplo de manejo de contratos de acuerdo con una incorporación de la presente invención.
La figura 5 ilustra un método de ejemplo para desarrollar, probar y modificar reglas lingüisticas usadas para extraer información de contratos electrónicos de acuerdo con una incorporación de la presente invención.
La figura 6 ilustra una operación y arquitectura de ejemplo de un componente de manejo de gasto del sistema de manejo de datos de adquisición de la figura 1.
La figura 7 ilustra un módulo de análisis de datos de ejemplo para usarse en el componente de manejo de gasto de la figura 6.
La figura 8 ilustra un método de ejemplo del manejo de gasto de adquisición de acuerdo con una incorporación de la presente invención.
La figura 9A ilustra una exhibición de una salida de ejemplo generada por el componente de manejo de gasto de la figura 6.
La figura 9B ilustra una visualización de datos de ejemplo generado por el componente de manejo de gasto de la figura 6.
La figura 10 ilustra una arquitectura y operación de ejemplo de un componente de manejo de cumplimiento del sistema de manejo de datos de adquisición de la figura 1.
La figura 11 ilustra una exhibición de una salida de ejemplo generada por el componente de manejo de cumplimiento de la figura 10.
La figura 12 ilustra un método de ejemplo de el manejo de cumplimiento con reglas de cumplimiento de negocios de acuerdo con una incorporación de la presente invención.
La figura 13 ilustra una arquitectura y operación de ejemplo de un componente de inteligencia de proveedor del sistema de manejo de datos de adquisición de la figura 1.
La figura 14 ilustra un método de ejemplo del manejo del proveedor de inteligencia de acuerdo con una incorporación de la presente invención; y La figura 15 ilustra una exhibición de una salida de ejemplo generada por el componente de proveedor de inteligencia de la figura 13.
Descripción Detallada de los Dibujos Las incorporaciones de ejemplo de la presente invención y sus ventajas se entenderán mejor con referencia ahora a las figuras 1-15 de los dibujos, en los cuales los números iguales se refieren a partes iguales.
La figura 1 ilustra un sistema de manejo de datos de adguisición de ejemplo 10 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En general, el sistema 10 opera para facilitar las decisiones de adquisición mediante el extraer, integrar, analizar y diseminar información de negocios critica para una variedad de fuentes de información heterogéneas. En las incorporaciones particulares, el sistema 10 es operable para extraer la información de adquisición de múltiples fuentes, recolectar los datos en un almacén de datos común, comparar los eventos de negocios actuales (tal como compras por ejemplo) con la información en el almacén de datos común a fin de generar recomendaciones de negocios o descubrir oportunidades de negocios. En un sistema de incorporación particular 10 es operable para extraer el valor de otra manera escondido de ambos los negocios existentes asi como los nuevos.
Por ejemplo el sistema 10 puede ser operable para suministrar a los que llevan a cabo decisiones con inferencias e información que es de otra manera no disponible o que está escondida, permitiendo a tales personas que hacen decisiones el hacer mejores decisiones de adquisición con base en una gran colección de información.
Como se mostró en la figura 1, el sistema de manejo de datos de adquisición 10 puede incluir una o más fuentes de datos de compra 12, un almacén de datos de adquisición 14, un sistema de manejo de información 16 y una interconexión de integración de conocimiento 18. El sistema de manejo de información 16 comprende varios componentes, incluyendo un componente de manejo de contratos 30, un componente de manejo de gasto 32, un componente de manejo de cumplimiento 34 y un componente de proveedor de inteligencia 36.
Las fuentes de datos de compra 12 pueden operar para almacenar o de otra manera tener acceso a varios datos de fuente 20 con respecto a cualesquiera eventos de procuración históricos y/o de entidades de negocios. Los términos "entidad de negocios" y "organización de negocios" como se usó a través de este documento incluyen cualquier individuo o grupos de individuos asociados con cualquier tipo de empresas de negocios por ganancia o sin ganancia.
Las fuentes de datos de compra 12 pueden incluir aplicaciones operacionales, aplicaciones de datos de fuente manual (tal como expedientes de hoja de extensión, por ejemplo) y/o varias otras fuentes de datos adecuadas para almacenar o tener acceso a la información con respecto a los eventos de adquisición. En algunas incorporaciones, las fuentes de datos de compra 12 pueden incluir una o más bases de datos o aplicaciones operables para soportar sistemas operacionales. Por ejemplo, una fuente de datos de compra particular 12 puede incluir un sistema de procesamiento de transacción en linea (OLTP) , un monitor de teleprocesamiento, un sistema de manejo de datos (tales como DB2, ORACLE o el sistema SYBASE, por ejemplo) y puede tener capacidades para entrada de datos en linea y procesamiento de carga. En las incorporaciones particulares, los datos de fuente 20 asociados con las fuentes de datos de compra 12 generalmente incluyen datos estructurados, en oposición a no estructurados. Deberá entenderse el que pueden ser físicamente y geográficamente distribuidos las varias fuentes de datos de compra 12.
Los datos de fuente 20 pueden incluir información de ordenes de compra (tal como la información relativa a proveedores, a productos, precios, reembolsos, descuentos, márgenes y fecha por ejemplo) facturas, información de cuenta del libro mayor general (tal como los códigos de cuenta del Libro Mayor General, por ejemplo) un listado de servicios y productos adquiridos, en donde se hizo tal adquisición, quién es responsable por hacer tales adquisiciones, información del pago y cualquier otro tipo de información con respecto a los eventos de adquisición históricos. Deberá entenderse que el término "productos" como se usó a través de este documento incluye ambos bienes o servicios, ya sea que estén o no acompañados del término "servicios".
El almacén de datos de adquisición 14 puede incluir una colección de datos de adquisición 22, los cuales pueden incluir datos de fuente 20 recibidos de una o más fuentes de datos de adquisición 12. Como se mostró en la figura 1, pueden usarse una o más herramientas de procesamiento 24 para facilitar el transporte de tales datos de fuente 20 de las fuentes de datos de compra 12 al almacén de datos de adquisición 14. Las herramientas de procesamiento 24 pueden incluir la información de extracción de datos y las herramientas de carga (ETL) operables para extraer datos de fuente 20 de las fuentes de datos de adquisición 12, transformar o de otra manera procesar tales datos de fuente 20, y cargar tales datos de fuente 20 en un almacén de datos de adquisición 14. Tales herramientas de extracción transformación y carga están descritos en mayor detalle abajo con referencia a las herramientas de extracción, transformación y carga 220 de la figura 6. Las herramientas de procesamiento 24 también incluir una o más herramientas adicionales operables para procesar los datos de fuentes 20, tal como varias herramientas de clasificación y de mapas de datos, como se describió en mayor detalle abajo con referencia al subsistema de procesamiento de datos 202 de la figura 6.
Los datos de adquisición 22 también pueden incluir los datos recibidos del sistema de manejo de información 16. Por ejemplo, los datos de adquisición 22 pueden incluir los datos extraídos de los contratos de adquisición electrónica mediante un competente manejo de contratos 30 del sistema de manejo de información 16, como se discute abajo en mayor detalle. Deberá entenderse que el almacén de datos de adquisición 14 puede ser operable para intercambiar varia información con el sistema de manejo de información 16 a fin de generar salidas 38 que permiten a los usuarios (tales como los realizadores de decisiones de adquisición, por ejemplo) para hacer mejores decisiones de compra, indicadas con el número de referencia 40. Deberá entenderse que el término "usuario" como se empleó a través de este documento se refiere a cualquier persona o grupo de personas asociadas con el proceso de adquisición o la entidad de negocios, tal como los expertos de reglas de negocios, los expertos de la materia especifica, los analistas de negocios, los analistas de datos, los administradores, los administradores de sistemas, los realizadores de decisiones de compra o de gastos o los consultores de negocios, por ejemplo.
La interconexión de integración de conocimiento 18 puede ser operable para juntar la información del proveedor 26, la información del comprador 28 y los varios componentes del sistema de manejo de información 16 a fin de que tal información sea procesada para generar varias salidas 38. En las incorporaciones particulares, la interconexión de integración de conocimiento 18 incluye una interconexión y un juego de instrumentos y rutinas que juntan la información del proveedor 26, la información del comprador 28 y los componentes del sistema de manejo de información 16. Por ejemplo, la interconexión de integración de conocimiento 18 puede ser operable para recibir o extraer la información del proveedor particular 26 y determinar en dónde dirigir la información de proveedor particular 26 de manera que la información del proveedor 26 pueda ser presentada a un usuario en un formato de manera que el usuario pueda descubrir el valor escondido o las oportunidades de negocios particulares.
La información del proveedor puede incluir una información varia con respecto a cualquier número de proveedores, tal como los patrones de gastos con proveedores particulares, la información relativa a la alineación de proveedor y la información relativa al cumplimiento y/o no cumplimiento con los convenios hechos entre los proveedores particulares y la organización de compras, por ejemplo.
La información de comprador puede incluir información variada con relación a la organización de negocios de compra, tal como la información del negocio particular, las oportunidades, tal como la información o relación a oportunidades para reducir los gastos y/o generar el ingreso.
La figura 2 ilustra una arquitectura de ejemplo y la operación del componente de manejo de contratos 30 del sistema 10 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. El componente de manejo de contratos 30 puede incluir uno o más de varios subcomponentes . Por ejemplo, en la incorporación mostrada en la figura 2, el componente de manejo de contrato 30 incluye un subcomponente de procesamiento de documentos 40, un subcomponente de extracción de datos 42, un subcomponente de desarrollo de reglas lingüisticas 44, y un subcomponente de procesamiento de datos 46. El subcomponente de procesamiento de documento 40 puede ser generalmente operable para convertir (mediante el digitalizar) los contratos de papel en contratos electrónicos. El subcomponente de extracción de datos 42 puede ser generalmente operado para extraer la información relevante de los contratos electrónicos digitalizados con base en un juego de reglas lingüisticas. El subcomponente de desarrollo de reglas lingüísticas 44 puede ser generalmente operable para analizar los asuntos de negocios para determinar las reglas lingüísticas. El subcomponente de procesamiento de datos 46 puede ser generalmente operable para analizar información extraída por el subcomponente de extracción de datos 42 para generar varios tipos de salida, indicados generalmente con el número de referencia 48.
El subcomponente de procesamiento de documentos 40 puede incluir un módulo de exploración 50, una base de datos de imágenes digital 52, un módulo de reconocimiento de carácter óptico 54. Un módulo de exploración 50 puede ser operable para explorar o de otra manera procesar uno o más contratos de papel 56 para generar las imágenes digitales 58 de uno o más contratos de papel 56. Las imágenes digitales 58 pueden ser almacenadas en la base de datos de imágenes digitales 52. Los contratos de papel 56 pueden incluir contratos almacenados en papel, microfichas, micropeliculas, tarjetas de abertura o cualquier otro formato en el cual el texto de los contratos no es editable por computadora. El módulo de reconocimiento de carácter óptico 54 es operable para convertir las imágenes digitales 58 asociados con cada contrato de papel 56 en un contrato electrónico 58 de manera que el texto del contrato electrónico 60 sea editable por computadora. Por ejemplo, el módulo de reconocimiento de carácter óptico 54 puede convertir las imágenes digitales 58 en contratos electrónicos 60 con base en patrones de pixeles en imágenes digitales 58. Cada contrato electrónico 60 puede ser almacenado en una base de datos de contratos electrónicos 62 -del subcomponente de extracción de datos 42. Deberá entenderse que los contratos electrónicos 60 comprenden un texto editable por computadora pero no estructurado .
El subcomponente de extracción de datos 42 puede incluir una base de datos de contratos electrónicos 62, un módulo de extracción de textos 64, una base de datos de información extraída 66, una base de organización de datos 68, y una base de datos de reglas lingüísticas 70. Como se discutió anteriormente, la base de datos de contratos electrónicos 62 es operable para almacenar los contratos electrónicos 60 recibidos del subcomponente de procesamiento de documentos 40. El módulo de extracción de textos 64 puede incluir herramientas de extracción de texto o software 72 y puede ser operable para analizar los contratos electrónicos 60 para extraer la información relevante 74 basada sobre un juego de reglas lingüísticas 76 o almacenadas en una base de datos de reglas lingüísticas 70. Las herramientas de extracción de texto 72 pueden ser operables para identificar automáticamente los conceptos de clave de mapa y grupo dentro de un volumen grande de datos de texto no estructurados. Las herramientas de extracción de texto 72 pueden incluir el procesamiento léxico y el agrupamiento de información operable para extraer frases clave e identificar relaciones relevantes dentro de los contratos electrónicos 60.
En incorporaciones particulares, las herramientas de extracción de texto 72 pueden incluir las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer la información relevante 74. Usando las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, los documentos pueden ser transformados en una colección de conceptos, descritos usando los términos descubiertos en el texto. Por tanto, las herramientas de extracción de texto 72 pueden ser operables para extraer más información que sólo tomar palabras clave de datos de texto. Por ejemplo, las herramientas de extracción de texto 72 pueden ser operables para extraer hechos, determinar su significado, resolver ambigüedades y determinar un intento del autor y las expectativas.
En las incorporaciones particulares, las herramientas de extracción de texto 72 pueden incluir el desarrollo de software para usarse en componentes de manejo de contratos 30 y/o pueden incluir uno o más productos de software comercialmente disponibles, tal como el software de extracción de texto disponible de CLEARFOREST CORP. Deberá entenderse que el término "extracción de texto", como se usó a través de este documento incluye ambos la extracción de texto y la extracción de datos. En otras palabras la "extracción de texto" se intenta que se refiera a la extracción de una información particular de ambos de datos y texto no estructurado (o "texto libre") . Por tanto, por ejemplo, el módulo de extracción de texto 64 puede ser operable para extraer la información relevante 74 de ambos los datos y el texto.
El módulo de organización de datos 68 puede ser operable para organizar y/o de otra manera procesar la información extraída 74 almacenada en la base de datos de información extraída 66. Tal organización y/u otro procesamiento puede incluir el sortear, catalogar, filtrar, limpiar, fusionar o suprimir información por ejemplo.
La base de datos de información extraída 66 puede también incluir uno o más apuntadores de contratos 76. Cada apuntar de contrato 76 puede ser enlazado a una o más partes o artículos particulares de información extraída 74 y puede apuntar a uno o más contratos electrónicos correspondientes 60, o a partes de uno o más contratos electrónicos 60, almacenados en la base de datos de contratos electrónicos 62. Por ejemplo, en un apuntador de contrato 66 puede ser enlazado a un término de contrato particular incluido dentro de la información extraída 74 y puede apuntar a una cláusula específica en particular a un contrato electrónico 60 del cual fue extraído el término de contrato particular. En las incorporaciones particulares, los apuntadores de contratos 76 pueden ser generados por el módulo de extracción de textos 64 o el módulo de organización de datos 68.
Las reglas lingüísticas 76 incluyen las construcciones lógicas, o declaraciones, que pueden ser usadas para analizar la información de textos, o datos, en un formato de lenguaje natural, tal como el texto en inglés, francés o japonés por ejemplo. La extracción de la información relevante 74 de la base de datos de contratos electrónicos 62 usando las herramientas de extracción de texto 72 puede incluir ambos el análisis sintáctico así como el análisis semántico. Por tanto, las reglas lingüísticas 76 pueden proporcionarse para ambos el análisis sintáctico y el análisis semántico.
El análisis sintáctico incluye el identificar o entender la ubicación de piezas de información particulares, tal como caracteres o palabras por ejemplo. Por tanto, una regla lingüistica de ejemplo al nivel sintáctico puede buscar espacios blancos entre caracteres a fin de localizar cada palabra en un grupo de palabras. Como otro ejemplo, las reglas lingüísticas sintácticas pueden ser usadas para localizar palabras o partes particulares de un discurso, tal como verbos, substantivos y adjetivos, dentro un grupo de palabras. Como otro ejemplo, las reglas lingüísticas que se refieren a análisis sintáctico pueden utilizar un diccionario para verificar y/o corregir el deletrear correctamente las palabras particulares.
El análisis semántico involucra el buscar el entender el significado de una palabra o grupo de palabras, tal como una frase, oración o párrafo. Las reglas lingüísticas de ejemplo 76 al nivel semántico pueden utilizar un diccionario para entender el significado de palabras particulares. Las reglas lingüísticas semánticas 76 también pueden utilizar un diccionario de sinónimos para buscar los sinónimos para extender el análisis semántico.
Cada regla lingüística 76, incluyendo ambas las reglas sintácticas y semánticas, pueden llevar a cabo un análisis gramatical somero o un análisis gramatical profundo. El análisis gramatical escaso involucra el análisis limitado a una oración única, mientras que el análisis gramatical profundo involucra el análisis que se extiende a través de más de una oración o párrafo. El análisis gramatical profundo puede ser usado para resolver ambigüedades en un texto particular. Por ejemplo, las reglas lingüisticas diseñadas para el análisis gramatical profundo pueden ser capaces de distinguir entre el uso de la palabra "adquisición" para referirse a una relación de negocios ("la compañía A está en disposiciones de adquisición con la compañía B") o un producto ("la compañía A fabrica sistemas de adquisición de datos") mediante el analizar una o más de las declaraciones anteriores y/o subsecuentes para resolver la ambigüedad.
Las reglas lingüísticas 76 pueden ser diseñadas para extraer una o más piezas de artículos de información relacionadas a un parámetro o asunto de negocios particular desde un contrato electrónico 60. Por ejemplo, una o más reglas lingüísticas 76 pueden ser diseñadas para extraer información de número de fax/teléfono de un contrato electrónico 60, el cual puede incluir información relativa a cada número de fax/teléfono identificado tal como el número mismo, ya sea que el número es para un teléfono del hogar, un teléfono de oficina, un teléfono celular, un teléfono móvil o una máquina de fax y el nombre de la persona y/o compañía asociada con el número. Primero, una o más reglas lingüísticas pueden ser diseñadas para localizar cada número de fax/teléfono dentro del contrato electrónico 60. Por ejemplo, tales reglas lingüisticas 76 pueden buscar cualesquier tres números consecutivos después de un guión o periodo y después seguido por cuatro números consecutivos. Las reglas lingüisticas 76 también pueden ver en el texto precedente los primeros tres números para identificar tres números consecutivos adicionales que pueden estar localizados dentro del paréntesis o seguido por un periodo o un guión. Tales reglas lingüisticas 76 pueden ser usadas para extraer números de teléfono de fax de un contrato electrónico 60. Una o más reglas lingüisticas adicionales 76 pueden ser entonces usadas para identificar el tipo de cada número de fax o de teléfono identificado. Por ejemplo, una o más reglas lingüisticas 76 puede ser diseñada para buscar las cinco primeras palabras antes y subsecuentes a cada número identificado para palabras que identifican el tipo de cada número identificado, tal como "oficina", "hogar", "celular", "móvil", "voceador", "fax" o "facsímil", por ejemplo. Una o más reglas lingüísticas adicionales 76 pueden ser usadas para identificar una persona y/o compañía asociada con cada número identificado. Por ejemplo, una o más reglas lingüísticas 76 pueden ser diseñadas para buscar la oración antes de y subsecuente a cada número identificado para cualquier nombre de persona o compañía. Por tanto, tales reglas lingüísticas 76 pueden ser usadas para extraer varias informaciones asociadas con cada número de teléfono o de fax identificado. Tal información puede ser enlazada y/o almacenada junta dentro de una base de datos de información extraída 66.
El extraer automáticamente la información relevante de información 74 de la base de datos de contratos electrónicos 72 usando las herramientas de extracción de texto 72 con base en reglas lingüisticas 76 permite la extracción de la información relevante de un volumen grande de texto no estructurado y/o de fuentes de datos en un periodo de tiempo relativamente pequeño, y evita la necesidad de buscar manualmente tal información para extraer las partes relevantes. Por ejemplo, en incorporaciones particulares, el módulo de extracción de texto 64 puede ser operable para extraer la información relevante 74 de varios contratos de proveedor electrónicos 60 dentro de unas pocas horas, basándose sobre varios factores tal como el tamaño del contrato electrónico 60 asi como el número y la complejidad de reglas lingüisticas 76, por ejemplo.
Las reglas lingüisticas 76 pueden ser desarrolladas o generadas por un subcomponente de desarrollo de reglas lingüisticas 44. Una o más sesiones de adquisición de conocimiento, indicadas con el número de referencia 80, pueden usarse para identificar uno o más asuntos de negocios o necesidades 82. Cada sesión de adquisición de conocimiento 80 puede incluir una entrevista estructurada diseñada para entender un proceso de negocios particular, asi como por qué el proceso de negocios particular se lleva a cabo en una manera particular. Por ejemplo, una sesión de adquisición de conocimiento particular 80 con respecto a un proceso de manejo de suministro o procuración puede incluir una entrevista para discernir los detalles del proceso, asi como por qué el proceso se lleva a cabo en una manera particular, a fin de identificar un juego de asuntos de negocios relevantes 82.
Los asuntos de negocios 82 pueden incluir una variedad de asuntos asociados con un proceso de negocios particular, el cual puede incluir una variedad de asuntos con respecto a contratos asociados con los procesos de negocios. Por ejemplo, en una situación relativa a un proceso de adquisición y a contratos de adquisición, los asuntos de negocios 82 pueden incluir asuntos tales como las obligaciones financieras, las oportunidades de descuentos, las oportunidades de reembolsos, las oportunidades de margen, el tipo de licencia (tal como de software por ejemplo) , el compromiso de volumen, el periodo de garantía, el término del convenio, la transferencia de los términos de licencia, los términos de agencia autorizada, las notificaciones de mantenimiento, el precio y notificación de terminación de contrato, por ejemplo.
Uno o más parámetros de negocios relevantes 84 pueden ser identificados para cada asunto de negocios 82. Por ejemplo, suponiendo que son identificadas las oportunidades de margen como un asunto de negocios 82, uno o más parámetros relevantes para identificar y/o describir oportunidades de margen particulares asociados con un juego de contratos puede ser identificado como parámetros relevantes 84. Tales parámetros relevantes 84 pueden incluir el nombre del proveedor, el nombre del producto y la cantidad de margen, por ejemplo.
Uno o más patrones lingüísticos 86 pueden entonces ser identificados para cada parámetro relevante identificado 84. Por ejemplo, suponiendo que sea identificado el número de teléfono como un parámetro relevante 84, los patrones lingüísticos asociados 86 pueden incluir el patrón de tres números consecutivos seguidos por un guión o periodo y además seguidos por cuatro números consecutivos, así como el patrón relativo a la presencia de palabras particulares tal como "teléfono", "fax", "facsímil", "celular", "móvil", "oficina", "hogar" localizadas dentro de un número particular de palabras antes y/o después de un grupo de números consecutivos, por ej emplo .
Una o más reglas lingüísticas 76 pueden entonces ser generadas o escritas, para cada patrón lingüístico 86 a fin de extraer la información relevante 74 con respecto a cada parámetro relevante 84 de los contratos electrónicos 60 almacenados en la base de datos de contratos electrónicos 62. Las reglas lingüísticas 76 pueden ser desarrolladas, probadas y revisadas usando un proceso repetitivo, tal como se describe en mayor detalle abajo con referencia a la figura 4.
El subcomponente de procesamiento de datos 46 puede ser operable para procesar y/o analizar la información extraída 74 a fin de generar varios tipos de salida 48. Como se mostró en la figura 2, el subcomponente de procesamiento de datos 46 puede incluir una o más aplicaciones de contrato 90.
Las aplicaciones de contratos 90 pueden ser operables para recibir la información extraída 74 y/o los contratos electrónicos 62 (o partes de los mismos, tal como oraciones particulares, cláusulas o párrafos, por ejemplo) de la base de datos de contratos electrónicos 62 y para procesar tal información para generar una o más de varias salidas 48. En incorporaciones particulares, las aplicaciones de contratos 90 son operables para generar varias salidas 48 con base a las peticiones 88 recibidas de los usuarios, tal como los analizadores de negocios por ejemplo.
Las aplicaciones de contratos 90 pueden ser operables para identificar las oportunidades de negocios asociadas con un proceso de adquisición. En incorporaciones particulares, las aplicaciones de contratos 90 pueden ser operables para analizar los datos de adquisición particulares 22 con respecto a la información extraída particular 74 para determinar si está disponible una oportunidad de negocios. Por ejemplo, las aplicaciones de contratos 90 pueden ser operables para comparar la información extraída particular 74 con respecto a las oportunidades de rebajas de un proveedor particular y los datos de adquisición particulares 22 con respecto a compras hechas de ese proveedor a fin de descubrir oportunidades de descuento potenciales o existentes. Por ejemplo, si a un proveedor particular, el proveedor A, el contrato especifica un descuento para un gasto de $20,000 dólares sobre el producto X, las aplicaciones de contratos 90 pueden ser operables para identificar, de analizar los datos de adquisición 22 para determinar la cantidad gastada en el producto X del proveedor A ya sea que está disponible la oportunidad de descuento. En una incorporación particular, la aplicación de contratos 90 puede también ser operable para generar una notificación si es determinado que está disponible la oportunidad de negocios, y para comunicar la notificación de oportunidad a los individuos apropiados (tal como los administradores de adquisiciones, por ejemplo) o las entidades de negocios.
En esta manera, varias oportunidades de negocios pueden ser identificadas automáticamente por el componente de manejo de contratos 30 con base en la información extraída que puede no ser identificada eficientemente por una administración humana de contratos de proveedor. Tales oportunidades de negocios pueden incluir oportunidades para reducir costos (tal como mediante el obtener o hacer cumplir descuentos, por ejemplo) para aumentar la generación de ingresos (tal como mediante el obtener o hacer cumplir reembolsos, descuentos o márgenes, por ejemplo) y para reducir la exposición legal de vida al no cumplimiento con los términos del contrato por ejemplo .
Como se mostró en la figura 2, las aplicaciones de contratos 90 pueden estar asociadas o acopladas a un subsistema de salida 92 que es operable para generar varios tipos de salidas visuales que pueden ser analizadas o interpretadas por los usuarios, tal como el administrador de negocios. En unas incorporaciones particulares, el subsistema de salida 92 incluye un módulo de visualización de datos 94 que es operable para generar varias visualizaciones de datos 96 y reportes de inteligencia de negocios 98 operables para generar los reportes de inteligencia de negocios 100.
Las visualizaciones de datos 96 pueden incluir las visualizaciones de dos dimensiones y de tres dimensiones, tal como aquéllas ilustradas en las figuras 3?-3?, 9A, 9B, 11 y 15, y pueden incluir una pluralidad de tales visualizaciones a través de la cual un usuario puede navegar usando una o más herramientas de navegación. Tales herramientas de navegación pueden ser proporcionadas por las aplicaciones de contratos 90 o cualquier otra aplicación adecuada, y pueden incluir exploradores en linea y motores de búsqueda, por ejemplo. Las visualizaciones de datos 96 pueden ilustrar una o más áreas de oportunidad de negocios las cuales pueden ser analizadas por un usuario, tal como un analizador de negocios a fin de filtrar adicionalmente y aislar los datos complejos en una manera que revela patrones particulares (tales como patrones de gastos, por ejemplo) o bien oportunidades de negocios, tal como se describió anteriormente con respecto al ejemplo de la oportunidad del descuento. Por ejemplo, una visualización de datos 96 puede incluir una gráfica que ilustra información de descuento con respecto a adquisiciones de un proveedor particular que pueden ser analizadas por un analista de negocios para descubrir oportunidades de descuentos potenciales.
Los reportes de inteligencia de negocios 100 pueden incluir reportes de texto (los cuales pueden incluir representaciones pictóricas) generadas por el módulo de reporte de inteligencia de negocios 98. En una incorporación particular, las aplicaciones de contratos 90 son operables para recibir una petición 88 de un usuario con base en el análisis de usuario de una visualización de datos particular 96, por ejemplo y para comunicarse con el módulo de reporte de inteligencia de negocios 98 para generar un reporte de inteligencia de negocios apropiado 100 basado sobre la información extraída particular 74 y/o los contratos electrónicos 60 (o partes de los mismos) .
En las incorporaciones particulares, el subsistema de salida 92 es operable para proporcionar las herramientas de búsqueda o de navegación que permiten a los usuarios el buscar o examinar varias salidas 48, tal como las visualizaciones de datos 96 y/o los reportes de inteligencia de negocios 100. Por ejemplo, en las incorporaciones particulares, el subsistema de salida 92 puede incluir un explorador y/o un motor de búsqueda que permite a un usuario el buscar contratos particulares o partes de contratos y ver y navegar a través de los resultados de tales búsquedas.
En algunas incorporaciones, las aplicaciones de contratos 90 son operables para procesar la información extraída asociada con un parámetro de negocios particular (tal como un asunto de negocios particular 82 o un parámetro relevante 84, por ejemplo) a fin de generar una o más salidas particulares 48 (tal como una visualización de datos 96 o un reporte de inteligencia de negocios 100) con relación a ese parámetro de negocios. Por ejemplo, en una incorporación particular, las aplicaciones de contratos 90 son operables para recibir, procesar y/o analizar la información extraída particular 74 con respecto a descuentos potenciales de un proveedor particular a fin de generar una salida 48 que puede ser usada para identificar una oportunidad de descuento con respecto a un producto particular.
Como se discutió anteriormente, las aplicaciones de contratos 90 pueden ser operables para incluir contratos electrónicos 60 o partes de los contratos electrónicos 60 (tal como las oraciones particulares, las cláusulas o párrafos de contratos electrónicos 60, por ejemplo) recibir de la base de datos de contratos electrónicos 62 dentro de las salidas varias 48. Por ejemplo, como se mostró en la figura 2 , una apuntador de contrato particular 76a puede ser usado para apuntar a un contrato electrónico particular 60 almacenado en una base de datos de contratos electrónico 62. El contrato apuntado electrónico, mostrado como contrato electrónico 60a puede ser enviado a las aplicaciones de contratos 90 para el procesamiento. Las aplicaciones de contratos 90 pueden ser capaces de incluir el contrato electrónico 60a o partes del mismo en una salida particular 48. Por ejemplo, las aplicaciones de contrato 90 pueden permitir a un usuario el examinar tales contratos electrónicos 60 o partes de los mismos a fin de identificar el lenguaje de contratos relevantes, por ejemplo.
Además de las varias formas de salida generada por el subsistema de salida 92, la aplicación de contratos 90 puede ser operable para generar los datos de salida 102 que van a ser importados al almacén de datos de adquisición 14. Como se mostró en la figura 2, el almacén de datos de adquisición 14 está asociado con utilizado por cada componente de manejo de gasto 32, por el componente de manejo de cumplimiento 34 y el componente de inteligencia de proveedor 36 del sistema 10. Por tanto, en las incorporaciones particulares, como se discutió abajo con respecto a las figuras 6, 10 y 13, el componente de administración de contratos 30 puede ser operable para extraer la información relevante 74 de los contratos electrónicos 60 y procesar tal información extraída 74 para generar los datos de salida 102 los cuales pueden ser usados como una entrada por el componente de manejo de gastos 32, por el componente de manejo de cumplimiento 34 y/o el componente de inteligencia de proveedor 36 del sistema 10. En una incorporación alterna, la información extraída 74 puede ser recibida directamente como datos de entrada por el componente de manejo de gasto 32, el componente de manejo de cumplimiento 34 y/o el componente de inteligencia de proveedor 36 del sistema 10 sin ser procesado por las aplicaciones de contratos 90.
Las aplicaciones de contratos 90 y el subsistema de salida (o las funciones particulares del mismo) pueden incluir entidades separadas o módulos de software o pueden ser un juego recolectado de módulos, tales como módulos o funciones proporcionadas por el paquete de software particular, por ejemplo. Por ejemplo, en una incorporación particular, el módulo de visualizaciones de datos 94 puede comprender el paquete de software MINDSET proporcionado por SILICON GRAPHICS, INC., y las aplicaciones de contratos 90 y el módulo de reporte de inteligencia de negocios 98 pueden comprender módulos de software o funciones proporcionadas por un paquete de software de inteligencia de negocios particular proporcionado por MICROSTRATEGY, INC.
Las figuras 3?-3? ilustran una exhibición 104 de una salida de ejemplo 48 generada por las aplicaciones de contratos 90 y/o del subsistema de salida 92 del componente de manejo de contrato 30 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. La exhibición 104 ilustra una variedad de información relativa a adquisiciones y arreglos contractuales entre una entidad de negocios particular, XYZ Systems, Inc. de un proveedor particular, ABC, Inc. Por ejemplo, el exhibidor 104 incluye una sección de gasto de proveedor 106, una sección de documentos de contratos de proveedor 108, y una sección de evento de contrato de proveedor 110.
Como se mostró en la figura 3A, la sección de gasto de proveedor 106 puede ser operada para exhibir un resumen del gasto hecho por los sistemas XYZ de Comprador Inc., del proveedor ABC, Inc. En las incorporaciones particulares, la sección de gasto de proveedor 106 incluyen la salida generada por el componente de manejo de gasto 32 del sistema 10, como se discutió abajo en mayor detalle con referencia a la figura 6.
La sección de documentos de contrato de proveedor 108 puede ser operada para exhibir un listado de cada contrato que define un arreglo contractual entre XYZ Systems, Inc. y ABC, Inc. En las incorporaciones particulares, tales contratos pueden ser identificados con base en la información particular 74 extraída de la base de datos de contratos electrónicos 62, mediante aplicaciones de contratos 90 y/0 mediante el gastar el componente de manejo 32 del sistema 10, como se discutió abajo con mayor detalle con referencia a la figura 6.
Como se mostró en la figura 3B, la sección de evento de contratos de proveedor 110 puede ser operada para exhibir las partes relevantes o las cláusulas de los contratos listadas en la sección de documentos de contrato de proveedor 108. Tales partes de contrato pueden especificar los términos y condiciones relevantes del arreglo contractual entre XYZ Systems Inc. y ABC Inc. En las incorporaciones particulares, las partes de contrato o cláusulas pueden ser recuperadas de la base de datos de contratos electrónicos 62 por uno o más apuntadores de contratos 76 enlazados a la información extraída particular 74 con respecto a XYZ Systems Inc. y/o ABC Inc.
La exhibición 104 puede ser mostrada por una interconexión de usuario interactiva tal como en un ambiente WINDOWS, por ejemplo, de manera que un usuario pueda navegar a través de la exhibición y seleccionar los detalles particulares para un análisis adicional. En incorporaciones particulares, la exhibición 104 es presentada por un explorador Internet e incluye varios iconos, menús que pueden ser jalados y bajados y/o artículos de hipertexto (los cuales pueden incluir texto subrayado y/o coloreado, por ejemplo) que puede ser seleccionado por un usuario para recuperar la información adicional con respecto a artículos particulares. Por ejemplo, como se mostró en la figura 3?, un usuario puede seleccionar el artículo de hipertexto 112 marcado "documento global_Alliance_Contrato" para recuperar una exhibición de este contrato electrónico particular 60 asociado con el nombre de expediente de manera que el usuario puede examinar a través del texto del contrato electrónico particular 60.
Regresando a la figura 2, en operación, el componente de manejo de contratos 30 puede periódicamente actualizar sus módulos y bases de datos. Deberá entenderse que los eventos descritos a través de este documento como que ocurren "periódicamente" incluyen eventos que ocurren a intervalos regulares, irregulares o al azar y/o a eventos que son activados por la ocurrencia de varios otros eventos. Por ejemplo, el módulo de contratos electrónicos 62 puede recibir periódicamente nuevos contratos electrónicos 60, tal como los contratos electrónicos 60 generados por el subcomponente de procesamiento de documentos 40. El módulo de extracción de texto 64 puede periódicamente analizar la base de datos de contratos electrónicos 62 para extraer nueva información relevante 74, para modificarla, reemplazar o suprimir información relevante existente 74 y/o para generar apuntadores de contratos nuevos o actualizados 76.
En las incorporaciones particulares, el módulo de extracción de texto 64 es operado para extraer la información relevante 74 de por lo menos los nuevos contratos electrónicos 60 cada vez que uno o más contratos electrónicos 60 son agregados a la base de datos de contratos electrónicos 62. Además, el módulo de extracción de texto 64 puede ser operado para extraer nueva información relevante o información relevante actualizada 74 de algunos o todos los contratos electrónicos 60 almacenados en la base de datos de contratos electrónicos 62 en respuesta a la modificación, adición o supresión de una o más reglas lingüisticas 76 almacenadas en la base de datos de reglas lingüisticas 70. Las reglas lingüisticas 76 pueden ser agregadas, suprimidas o modificadas periódicamente, tal como cuando un nuevo asunto de negocios 82 es identificado, por ejemplo. En la incorporación particular, el módulo de extracción de texto 74 es operable para volver a "examinar" o volver a analizar todos los contratos electrónicos 60 almacenados en la base de datos de contratos electrónicos 62 para extraer un nuevo juego de información relevante 74 cada vez que son agregados uno o más nuevos contratos electrónicos 60 a la base de datos de contratos electrónicos 62. En esta manera, la información extraída pueda ser mantenida actual y exacta .
La figura 4 ilustra un método de ejemplo para manejar contratos de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En el paso 150, uno o más contratos de papel son escaneados o de otra procesados para generar imágenes digitales de los contratos de papel. En el paso 152, las imágenes digitales pueden ser procesadas usando técnicas de reconocimiento de carácter óptico (OCR) para generar un contrato electrónico que corresponde a cada contrato de papel. En el paso 154, los contratos electrónicos son almacenados en una base de datos de contratos electrónicos.
En el paso 156, uno o más asuntos de negocios relevantes a un proceso de negocios particular son identificados de una sesión de adquisición de conocimiento. Tales asuntos de negocios pueden incluir asuntos de negocios relevantes a un proceso de adquisición, tal como oportunidades de margen, oportunidades de descuentos o rebajas, por ejemplo. En el paso 158, uno o más parámetros relevantes son identificados para cada asunto de negocios identificado. Por ejemplo, los parámetros relevantes asociados con un asunto de negocios particular pueden incluir el nombre del producto, el nombre del proveedor, el precio, la cantidad y fechas relevantes .
En el paso 160, uno o más patrones lingüísticos son generados o identificados para cada parámetro relevante identificado. Tales patrones lingüísticos pueden incluir los patrones de texto en el lenguaje natural asociado con cada parámetro relevante. En el paso 162, una o más reglas lingüísticas son escritas o están generalmente basadas sobre los patrones lingüísticos identificados en el paso 160.
En el paso 164, la información relevante es extraída de los contratos electrónicos almacenados en la base de datos de contratos electrónicos basados sobre las reglas lingüísticas generadas en el paso 162. En las incorporaciones particulares, la información extraída puede ser dividida, organizada o de otra manera procesada con base en una o más reglas lingüísticas. En el paso 166, uno o más apuntadores de contrato pueden ser generados para enlazar piezas particular o artículos particulares de la información extraída a contratos electrónicos correspondientes o partes de los contratos electrónicos almacenados en la base de datos de contratos electrónicos .
En el paso 168, la información almacenada en la base de datos de información extraída puede ser actualizada, lo cual puede incluir al agregar una información, actualizar la información particular, remover la información particular y/o reemplazar la información particular, por ejemplo. Por ejemplo, si son agregados nuevos contratos electrónicos a la base de datos de contratos electrónicos, la información relevante puede ser extraída de los nuevos contratos electrónicos usando reglas lingüísticas, y tal información relevante extraída puede ser agregada a la base de datos de información extraída. Como otro ejemplo, si son agregadas nuevas reglas lingüísticas, o si una o más de las reglas lingüísticas existentes son modificadas o removidas, puede ser extraído un juego actualizado de información relevante de la base de datos de contratos electrónicos con base en las reglas lingüísticas nuevas o actualizadas. Tal información extraída puede ser agregada a la base de datos de información extraída y/o puede reemplazar todas las partes de la información extraída actual almacenada en la base de datos de información extraída.
En el paso 170, toda o alguna de la información extraída almacenada en la base de datos de información extraída puede ser procesada y/o analizada a fin de generar una salida visual. En las incorporaciones particulares, la información extraída particular puede ser procesada a fin de generar una salida visual particular. La salida visual puede incluir uno o más contratos electrónicos (o partes de los mismos) recibidas de la base de datos de contratos electrónicos que están asociados con la información extraída particular que está siendo procesada. Tales contratos electrónicos (o partes de los mismos) pueden ser identificados por uno o más de los apuntadores de contratos generados en el paso 166 los cuales enlazan tales contratos electrónicos (o partes de los mismos) con la información particular que está siendo procesada.
En el paso 172, puede ser determinado si está disponible una oportunidad de negocios con base en el análisis de las salidas generadas en el paso 170. Por ejemplo, un análisis de negocios puede ser determinado de si una oportunidad de descuento o de rebaja está disponible con base en un análisis de una tabla, esquema, gráfica o reporte generado en el paso 170. En el paso 174, puede ser generada una notificación con respecto a una oportunidad de negocios identificada y puede ser comunicada a una o más entidades de negocios o empleados, tal como un administrador de adquisiciones, por ejemplo.
En las incorporaciones particulares, los pasos 150 a 154 con respecto a convertir contratos de papel en contratos electrónicos puede ser opcional. Por ejemplo, tales pasos pueden no llevarse a cabo si la base de datos de contratos electrónicos recibe contratos de varias fuentes ya en un formato electrónico.
La figura 5 ilustra un método de ejemplo para desarrollar, probar y modificar reglas lingüisticas (tal como las reglas lingüisticas 76 por ejemplo) de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En el paso 180, un juego de información de muestra, tal como un grupo de documentos, es analizado manualmente para identificar la información dentro del alcance de un parámetro particular. Por ejemplo, un juego de contratos de muestra puede ser analizado manualmente para identificar el número y ubicaciones de texto, de números de teléfono, nombres de productos o nombres de compañías. En el paso 182, una línea de base puede ser establecida con base en los resultados del análisis manual llevado a cabo en el paso 180, tal como el número y ubicación de texto de cada artículo identificado de información que cae dentro del alcance del parámetro seleccionado. Por ejemplo, si un análisis de manual fue llevado a cabo para identificar números de teléfono en un juego de información de muestra, la línea de base puede especificar el número de los números de teléfono identificados manualmente así como cada número de teléfono actual mismo.
En el paso 184, son desarrolladas una o más reglas lingüisticas o son escritas con base en los patrones lingüísticos asociados con el parámetro seleccionado a fin de identificar automáticamente la información que sigue dentro del alcance de ese parámetro. En las incorporaciones particulares, tales reglas lingüísticas pueden ser desarrolladas como descritas arriba con referencia a las figuras 2 y 4.
En el paso 186, el juego de información de muestra es analizado para extraer automáticamente la información con respecto al parámetro seleccionado con base en una o más reglas lingüísticas desarrolladas en el paso 184. En el paso 188, los resultados del análisis llevado a cabo en el paso 186 son examinados. En las incorporaciones particulares, la información extraída en el paso 186 es comparada con la información de línea de base determinado en el paso 182 para determinar la calidad de una o más de las reglas lingüísticas.
En una incorporación particular, ambas la exactitud y la minuciosidad de la información extraída automáticamente puede ser medida. La exactitud o precisión representa una medición (tal como un porcentaje, por ejemplo) de la información extraída automática que coincide con la información de línea de base identificada manualmente. Por ejemplo si son identificados manualmente diez artículos de muestra relativos a un parámetro de negocio particular y se establecen como la información de linea de base, y la información extraída automáticamente basada sobre las reglas lingüisticas incluyen doce artículos, ocho de los cuales igualan los artículos de muestra identificados manualmente y cuatro de los cuales no igualan los artículos de muestra identificados manualmente, la exactitud de la información extraída automática es de 8/12, o 66.7%. En contraste, la minuciosidad es una medida de la cantidad de la información de línea de base que es identificada por la extracción automática. Por tanto, en un ejemplo proporcionado anteriormente, dado que la información extraída automáticamente identificó ocho de diez artículos de muestra identificados manualmente, la minuciosidad de la información extraída automáticamente es de 8/10 o de 80%.
En el paso 190, se determinó si se ajustan una o más de las reglas lingüísticas con base en el análisis llevado a cabo en el paso 188. En la incorporación particular, tal determinación puede estar basada por lo menos en parte en la exactitud y minuciosidad de la información extraída automáticamente determinada en el paso 188.
Si se determina en el paso 190 el ajustar una o más de las reglas lingüísticas o el agregar una o más reglas lingüísticas nuevas, tales reglas lingüísticas pueden ser modificadas y/o agregadas en el paso 192. En el paso 194, el juego de información de muestra puede ser analizado de nuevo, con base en las reglas lingüísticas modificadas y/o nuevas, para extraer la información asociada con el parámetro relevante, tal como se describió anteriormente con referencia al paso 186.
En el paso 196, los resultados del análisis llevado a cabo en el paso 194 son analizados. En algunas incorporaciones, tal análisis incluye el determinar la exactitud y la - minuciosidad de la información extraída usando las reglas lingüísticas modificadas y/o nuevas, tal como se describió anteriormente con respecto al paso 188. Además, en una incorporación particular, la información extraída en el paso 194 (con base en las reglas lingüísticas modificadas y/o nuevas) se compara con la información extraída en el paso 186 (con base en las reglas lingüísticas originales) para determinar el efecto de la modificación y/o de las adiciones a las reglas lingüísticas llevadas a cabo en el paso 192. Tal comparación puede llevarse a cabo para determinar si cualquier información extraída en el paso 186 y determinada en el paso 188 puede ser información identificada adecuadamente (en otras palabras la información extraída automáticamente determinada para igualar la información de línea de base identificada manualmente) que no fue extraída en el paso 194 usando las reglas lingüísticas modificadas y/o nuevas.
El método puede entonces regresar al paso 190 para determinar si se ajustan o agregan además una o más reglas lingüísticas con base en los resultados de dicho análisis llevado a cabo en el paso 196. Los pasos 190 y 196 pueden ser repetidos hasta que se determine que las reglas lingüisticas son suficientemente exactas y/o minuciosas.
Deberá entenderse que en las incorporaciones particulares, el componente de manejo de contratos 30 puede incluir varios softwares en los medios leíbles por computadora y operarse para llevar a cabo todas o partes de las funciones y/o métodos descritos arriba con respecto a las figuras 2-5. Tal software puede ser concentrado en un paquete de software particular o puede ser distribuido en cualquier número de módulos de software, programas, rutinas u otras conexiones de códigos, que pueden o no ser distribuidas geográficamente.
La figura 6 ilustra una arquitectura y operación de ejemplos de un componente de manejo de gasto 32 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En la incorporación mostrada en la figura 6, el componente de manejo de gasto 32 incluye un módulo de recolección de datos 200, un subsistema de procesamiento de datos 202, un almacén de datos de adquisición 14, un módulo de análisis de datos 206, un módulo de visualización de datos 208 y un módulo de reporte de inteligencia de negocios 210.
El módulo de recolección de datos 200 puede ser operable para recibir o extraer datos de fuente 20 con respecto a eventos de adquisición históricos desde una variedad de fuentes de datos de compra 12 a través de una red de comunicaciones 218. Las fuentes de datos 12 pueden incluir una variedad de fuentes de datos heterogéneas, tal como las aplicaciones operacionales 212, las aplicaciones de datos de fuente manual 214 (tales como por ejemplo) los expedientes de hoja extendida y/u otras fuentes de datos 216 adecuadas para comunicar información con respecto a eventos de adquisición. En algunas incorporaciones, las aplicaciones operacionales particulares 212 pueden incluir un sistema de procesamiento de transacción en linea (OLTP) , un monitor de teleprocesamiento, un sistema de manejo de datos (tal como el sistema DB2, ORACLE o SYBASE, por ejemplo) y/o puede tener capacidades que incluyen el procesamiento de carga y entrada de datos en linea, por ejemplo.
Una o más fuentes de datos 12 pueden estar localizadas o pueden ser geográficamente distribuidas. Además, como se mostró en la figura 6, las fuentes de datos 12 pueden ser acopladas a un módulo de recolección de datos a través de una red de comunicaciones 218. La red de comunicaciones 218 puede, en incorporaciones particulares, incluir una o más redes de área local (LANs) , redes de área metropolitana (MANs) , redes de área amplia (WANs) , partes de Internet o cualquier otra linea de alambre apropiada, óptica, inalámbrica u otros enlaces. Deberá entenderse en incorporaciones particulares, que cualquiera o todos los varios componentes del sistema de administración de datos de adquisición 10 (tal como los componentes, subsistemas, bases de datos, y módulos por ejemplo) pueden estar conectados unos a otros por la red de comunicaciones 218 o por cualquier red de comunicaciones adecuada.
Como se discutió anteriormente con referencia a la figura 1, los datos de fuente 20 pueden incluir la información de ordenes de compra (tal como la información relativa a proveedores, productos, precios, retornos, descuentos, márgenes y fechas, por ejemplo) , información de cuenta de libro mayor general (tal como los códigos de cuenta del libro mayor general, por ejemplo) , un listado de productos y servicios procurados, en donde se hacen tales adquisiciones, quien es responsable por hacer tales adquisiciones, información de pago y una variedad de otra información con respecto a los eventos de adquisición históricos .
El módulo de recolección de datos 200 también puede ser operado para recibir la salida de manejo de contrato 102 generada del componente de manejo de contratos 30. Como se discutió anteriormente, la salida de manejo de contratos 102 puede incluir la información extraída procesada y/o no procesada 74 extraída automáticamente de varios contratos electrónicos 60 (para referencia, vea la figura 2) . En ésta manera, el componente de manejo de gasto 32 puede usar una salida particular de un componente de manejo de contratos 30 como una entrada usada para generar la salida del componente de manejo de gasto 32.
Cada fuente de datos de compra 12 puede tener uno o más catálogos de producto asociados 244, cada catálogo de producto 244 identifica cada uno de un juego de productos por uno o más atributos específicos de fuente, tal como el número de partes y modelo, por ejemplo. Por tanto, un producto particular puede ser mencionado por diferentes fuentes de datos de compra 12 (o aún dentro de una fuente de datos de compra particular 12) usando diferentes atributos (tal como los números de parte diferente) , dependiendo de los catálogos específicos de fuente particulares 244 usados por las fuentes de datos de compra varios 12 para identificar el producto.
El módulo de recolección de datos 200 puede incluir uno o más elementos de procesamiento que pueden operar para procesar los datos de fuente 20 recibidos o extraídos de varias fuentes de datos de compra 12. En la incorporación mostrada en la figura 6, el módulo de recolección de datos 200 incluye las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) 220. Las herramientas de extracción, transformación y carga 220 pueden operar para permitir la recolección de datos de fuente 20 de muchas fuentes de datos de compra 12 eficientemente. En general, las herramientas de extracción, transformación y carga 220 pueden incluir herramientas de extracción, herramientas de transformación y herramientas de carga para la extracción, transformación y carga de datos de fuente 20. Las herramientas de extracción de las herramientas de extracción, transformación y carga 220 pueden operar para identificar las fuentes de datos de compra 12, para identificar los datos de fuente 20 que van a ser extraídos, para programar la extracción de los datos de fuente 20 y facilitar el transporte de los datos de fuente 20 que van a ser extraídos.
Las herramientas de transformación de las herramientas de extracción, transformación y carga 220 pueden ser operadas para llevar a cabo la integración, la conversión de datos de procesamiento de integración, los mapas de datos, la limpieza de datos, el procesamiento de calidad de datos y/o el proceso de agregado de datos de varios datos de fuente 20. La integración puede involucrar el eliminar inconsistencias en datos recibidos de fuentes múltiples, el convertir los datos en un formato estandarizado y consistente, y sortear y fusionar los datos transformados en un juego de datos único para la carga en un almacén de datos de adquisición 14. El proceso de integración puede incluir el agregar elementos de tiempo y nuevas claves, convertir los elementos de datos comunes en una forma consistente, traducir códigos no similares en un código estándar, convertir los tipos de datos físicos en formatos y/o clasificar datos en una nueva secuencia. La conversión de datos puede incluir el convertir las representaciones de datos (tales como datos de EBCDIC en ASCII, por ejemplo), convertir los sistemas de operación (tal como UNIX en WINDOWS NT) y/o convertir el tipo de datos . La formación de mapas de datos puede incluir formar mapas de elementos de datos de tablas y expedientes de fuentes para destinos de hecho y tablas de dimensión, agregar campos para claves únicas y elementos de tiempo y/o usar valores de falla en la ausencia de datos de fuente. La limpieza de datos puede incluir el convertir datos de fuentes diferentes en un juego de datos consistente único que va ser operado para ser analizado, adherir a un estándar particular para establecer códigos, dominios, formatos y nombrar convenciones, y corregir errores de datos y presentar los valores de datos faltantes. El procesamiento de calidad de datos puede incluir el seleccionar datos de la mejor de múltiples fuentes mediante el uso de criterios de selección para calificar una aplicación de fuente para asegurar que sólo los datos aceptables son enviados al almacén de datos de adquisición 14. Los agregados de datos incluyen generar datos resumidos para usarse en tablas de dimensión y agregados. Por tanto, en las incorporaciones particulares, las herramientas de transformación son operables para generar metadatos (en otras palabras "datos acerca de datos") con respecto a los datos de fuente 20 recibidos o extraídos de varias fuentes de datos de compra 12.
Las herramientas de carga de las herramientas de extracción, transformación y carga 220 pueden ser operables para cargar los datos de fuente extraídos 20 en el subsistema de procesamiento de datos 202. En las incorporaciones particulares, las herramientas de carga pueden utilizar un lenguaje de pregunta estructurado (SQL) para cargar los datos de fuente 20. En las incorporaciones particulares, las herramientas de extracción, transformación y carga 220 pueden ser proporcionadas en un paquete comercialmente disponible tal como "POWER MART" proporcionado por INFORMATICA, "DATA MART BUILDER" proporcionado por ORACLE, "NOMAD" proporcionado por AONIX, o "SAS DFATA WAREHOUSE" proporcionado por SAS INSTITÜTE, por ej emplo .
El subsistema de procesamiento de datos 200 puede ser operado para procesar datos de fuente 20 recolectados o extraídos por el módulo de recolección de datos 200 antes o después de que tales datos de fuente 20 sean cargados en el almacén de datos de adquisición 14 como datos de adquisición 22. En la incorporación mostrada en la figura 6, el subsistema de procesamiento de datos 202 incluye un módulo de clasificación 224, un módulo de catálogo global 226, un módulo de identificación de entidad de negocios 228, y una base de datos de relación de entidad de negocios 230.
El módulo de clasificación 224 puede ser operado para poner en categorías y/o subcategorías cada evento de adquisición con base en una o más reglas de negocios 232. En incorporaciones particulares, el modelo de clasificación 224 es operado para proporcionar un sistema de clasificación de adquisición global y/o para clasificar todos los elementos de adquisición de acuerdo al sistema de clasificación global sin importar los sistemas de clasificación usados para cada fuente de datos 214 y/o 216. Las reglas de clasificación de negocios 232 pueden estar basadas sobre el producto o servicio comprado, el propósito de los negocios de la transacción, la naturaleza financiera de la transacción o cualquier otro atributo asociado con una transacción. En una incorporación particular, las reglas de clasificación de negocios 232 son desarrolladas con base en una variedad de conocimientos de adquisición 234, tal como el conocimiento disponible para analistas de negocios o expertos de sistemas particulares con respecto a las necesidades de negocios particulares, deseos, o planes futuros por ejemplo.
El módulo de catálogo global 226 puede ser operado para almacenar un catálogo de producto global que especifica, para cada uno de un juego global de productos, uno o más campos de atributos asi como relaciones de formación de mapas entre uno o más de los campos de atributos genéricos y varios atributos de producto especifico de fuente especificados para uno o más catálogos de producto de fuente-especifica 244. Por ejemplo, para un producto particular, el catálogo global puede especificar un número de partes genérico asi como las relaciones de formación de mapas entre el número de partes genérico y varios números de parte especificados para la parte particular por varios catálogos de producto especificados de fuente 244.
El módulo de catálogo global 226 puede ser operado para utilizar el catálogo de producto global para hacer el mapa de varios atributos específicos de fuente asociados con los productos particulares a los atributos genéricos especificados por el catálogo de producto global para éstos productos. Por tanto, en incorporaciones particulares, el módulo de catálogo global 226 puede ser esencialmente operado para fusionar cualquier número de catálogos de producto especifico de fuente 244 para proporcionar una identificación consistente de productos y servicios. Además, el catálogo de producto global puede proporcionar una lista comprensiva de todos los productos y servicios procurados por una entidad de negocios particular.
El módulo de identificación de entidad de negocios 228 puede ser operado para identificar y dar seguimiento a la entidad o entidades de negocios especificadas por cada evento de adquisición asi como una o más entidades de negocios que tienen una relación particular con tales entidades de negocios especificadas para cada evento de adquisición. Por ejemplo, el módulo de identificación de entidad de negocios 228 puede ser operado para identificar un proveedor particular especificado por un evento de adquisición asi como la compañía matriz y/o subsidiarias del proveedor particular especificado para el evento de adquisición. La base de datos de relaciones de entidad de negocios 230 puede ser operada para almacenar varias relaciones de negocios entre juegos de dos o más entidades de negocios relacionadas, tal como las entidades de negocios que tienen algún tipo de relación de propiedad por ejemplo.
Por tanto, por ejemplo, la base de datos de relaciones de entidad de negocios 230 puede almacenar relaciones de negocios entre una compañía matriz y una subsidiaria de la compañía matriz. El módulo de identificación de entidad de negocios 228 puede ser operado para identificar un evento de adquisición especificado para los datos de adquisición 22 relativos a la compañía subsidiaria (tal como la información relativa a una compra hecha por la subsidiaria) . El módulo de identificación de entidad de negocios 228 puede entonces identificar, con base en las relaciones de negocios almacenadas en la base de datos 230, la compañía matriz de la subsidiaria y asociar la compañía matriz con el evento de adquisición. Sí un usuario entonces solicita información relativa al evento de adquisición, o al comportamiento de gasto de la subsidiaria, el componente de manejo de gasto 32 puede ser operado parta proporcionar tal información al usuario (tal como mediante el generar un reporte o visualización de datos, por ejemplo) con respecto a ambas sociedades la subsidiaria y la matriz.
Una o más relaciones de negocios almacenadas en la base de datos de relaciones de entidad de negocios 230 pueden ser recibidas desde un proveedor de información de negocios 246. Por ejemplo, en las incorporaciones particulares, las relaciones de negocios pueden ser recibidas automáticamente por uno o más proveedores de información de negocios en línea, tal como DUN & BRADSTREET, por ejemplo. El módulo de identificación de entidad de negocios 228 puede ser operado para utilizar la base de datos de relaciones de entidad de negocios 230 para ayudar a identificar las cantidades de negocios que están directa y/o indirectamente relacionadas a eventos de adquisición particulares. Como se discutió abajo en mayor detalle, la identificación de las entidades de negocio directamente y/o indirectamente con respecto a eventos de adquisiciones particulares pueden permitir a un usuario el obtener un reporte o visualización de datos que ilustran una información de adquisición particular con respecto a dos o más entidades de negocios relacionadas, tal como una compañía matriz y su subsidiaria, por ejemplo.
El almacén de datos de adquisición 14 puede ser operado para recibir datos del subsistema de procesamiento de datos 202 como datos de adquisición 22. En las incorporaciones particulares, pueden ser agregados nuevos datos de adquisición 22 a un almacén de datos de adquisición 14 y/o a algunos o todos los datos de adquisición 22 actualmente almacenados en un almacén de datos de adquisición 14 pueden ser modificados, reemplazados y/o suprimidos periódicamente. Por ejemplo, en una incorporación particular, los datos de adquisición 22 pueden ser actualizados automáticamente cada vez que la fuente de datos 20 asociada con una o más de las fuentes de datos de adquisición 12 sea actualizada después de que tales datos de fuente actualizados 20 sean extraídos por el módulo de recolección de datos 200 y procesados por el subsistema de procesamiento de datos 202. Por tanto, en algunas incorporaciones, el almacén de datos de adquisición 14 puede proporcionar una recolección de tiempo real comprensiva de todos los datos de adquisición asociados con una variedad de fuentes de datos de compra 12.
El módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para analizar datos de adquisición particulares 22 almacenados en una almacén de datos de adquisición 14 a fin de generar varias salidas 250 que pueden ser usadas por un usuario, tal como un realizador de decisiones de gasto, para hacer decisiones de gastos efectivas. Tal salida puede incluir resultados de análisis en relación con varios asuntos de adquisición, tal como el gasto asociado con un proceso de adquisición particular, por ejemplo. En las incorporaciones particulares, por ejemplo, el módulo de análisis de datos 206 puede llevar a cabo un análisis y generar una salida asociada con respecto a un proceso de adquisición particular, la adquisición de servicios o productos particulares, las compras hechas por entidades de negocios particulares (o las divisiones particulares de los mismos) y compras hechas de proveedores particulares, por ejemplo, tal como que tanto se está gastando en servicios a productos particulares, que tanto se está gastando por entidades de negocios particulares (o divisiones particulares de las mismas) , en cuales áreas geográficas está ocurriendo el gasto, de cuales proveedores se están comprando los productos a servicios particulares y quien está haciendo y/o autorizando las decisiones de gasto particulares, por ejemplo.
En las incorporaciones particulares, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para llevar a cabo ambos análisis de gasto enfocados (tal como el evaluar el gasto por divisiones particulares o unidades de una entidad de negocios, gastar en productos o servicios particulares, o gastos de un proveedor particular por e emplo) , asi como análisis de gastos globales o amplios (tal como el evaluar los gastos de una entidad de negocios en general, el gasto sobre los productos y servicios o el gasto de todos los proveedores, por ejemplo) .
Además, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para llevar a cabo una variedad de análisis periódicamente a fin de dar seguimiento al desempeño en áreas de negocios particulares. Por ejemplo, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para periódicamente (tal como cada vez que los datos de adquisición 22 o la información extraída 74 es actualizada, por ejemplo) comparar partes de los datos de adquisición 22 con partes de la información extraída 74 para automáticamente dar seguimiento al desempeño con respecto a una oportunidad de negocios particular. Por ejemplo, cada vez que nuevos datos de adquisición 22 son agregados al almacén de datos de adquisición 14, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para analizar el gasto total actual sobre un producto particular para determinar si está disponible una oportunidad de rebaja particular (como se especifica por un contrato de proveedor, por ejemplo) o que tanto gasto adicional disparará tal oportunidad de rebaja. Además, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para generar una notificación con respecto a los resultados de tales análisis periódicos y comunicar tales notificaciones a las entidades de negocios o individuos particulares asociados con tales entidades de negocios, tal como los individuos responsables por hacer las decisiones de adquisiciones, por ejemplo.
Además de las varias formas de salida generadas por el subsistema de salidas 252, el módulo de análisis de datos 206 también puede ser operado para generar datos de salida 242 que van a ser importados adentro del almacén de datos de adquisición 14 y/o usados por otros componentes del sistema de manejo de datos de adquisición 10. Por ejemplo, como se muestra en la figura 2, el almacén de datos de adquisición 14 está asociado con o utilizado por el componente de manejo de cumplimiento 34 y el componente de inteligencia de proveedor 36 del sistema 10. Por tanto, en las incorporaciones particulares, como se discute abajo con respecto a las figuras 10 y 13, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para generar datos de salida 242 los cuales pueden ser usados como una entrada para un componente de manejo de cumplimiento 34 y/o un componente de inteligencia de proveedor 36 del sistema 10.
En algunas incorporaciones, el módulo de análisis de datos 206 puede también ser operado para determinar el efecto o la influencia de las decisiones o actividades de adquisiciones particulares sobre varias otras decisiones o actividades de adquisición. Por ejemplo, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado parta determinar el efecto financiero de las compras hechas por una división de una entidad de negocios u otra división de la entidad de negocios.
El módulo de análisis de datos 206 puede ser operado paxa identificar oportunidades de negocios asociadas con el proceso de adquisición, tal como las oportunidades para reducir el gasto, o aumentar las rebajas, descuentos o reembolsos, por ejemplo. En incorporaciones particulares, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para comparar, contrastar o de otra manera analizar los datos de adquisición particulares 22 para determinar si está disponible una oportunidad de negocios. Por ejemplo, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para comparar los datos de adquisición particulares 22 (tal como una salida de manejo de contratos particular 102, por ejemplo) con respecto a oportunidades de rebajas de un proveedor particular con datos de adquisiciones particulares 22 con respecto a compras hechas de ese proveedor a fin de descubrir las oportunidades de rebajas potenciales existentes, tal como se describe anteriormente con referencia a la aplicación de contratos 90 del componente de manejo de contratos 30. Además, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para generar una notificación si se determinó que está disponible la oportunidad de negocios, y comunicar la notificación de oportunidad a individuos apropiados (tal como los administradores de adquisiciones, por ejemplo) o a las entidades de negocios. En incorporaciones particulares, los varios tipos de análisis que pueden ser llevados a cabo por el módulo de análisis de datos 206 pueden ser más efectivos, exactos, más rápidos y/o menos costosos que los métodos tradicionales usados para intentar tales análisis complejos.
En el análisis de datos de adquisición 22, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para identificar la información relativa a productos o servicios particulares con base en los atributos genéricos asociados con o hechos en mapas de los productos de acuerdo a un módulo de catálogo global 226, como se discutió anteriormente. Por ejemplo, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para identificar todos los datos de adquisición 22 con respecto a un producto particular que usa los atributos genéricos asociados con o que se han puesto en mapas de ése producto mediante el módulo de catálogo global 226.
Además, el módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para llevar a cabo varios análisis y generar varias salidas 250 con base en las peticiones de información 248 hechas por los usuarios, tal como los administradores del sistema o los realizadores de decisiones de gastos, por ejemplo. En éste caso, por ejemplo, un usuario puede comunicar peticiones de información 248 al módulo de análisis de datos 206 pidiendo un resumen del gasto en aparatos para cada división en una entidad de negocios de cada uno de un número de proveedores . El módulo de análisis de datos 206 puede ser operado para recibir la petición 248, analizar los datos de adquisición 22 relevantes a la petición, generar una salida visual, tal como una gráfica tridimensional o un reporte que ilustra el resumen de gastos solicitado, y comunicar la salida visual al usuario solicitante.
El módulo de análisis de datos 206 puede incluir una variedad de herramientas analíticas que operan para llevar a cabo una variedad de análisis de datos, tal como los tipos de análisis descritos anteriormente, por ejemplo. Por ejemplo, en la incorporación mostrada en la figura 7, el módulo de análisis de datos 206 incluye una o más herramientas de optimización 270, una o más herramientas de simulación 272, herramientas de análisis de predicciones y corrientes 274, y una o más herramientas estadísticas 276. Las herramientas de optimización 270 pueden ser operables para optimizar un parámetro particular con base en una variedad de entradas. Por ejemplo, las herramientas de optimización 270 pueden ser operadas para determinar como optimizar el costo total asociado con un proceso de adquisición con base en una variedad de diferentes decisiones de gasto, tal como cuales productos y/o servicios comprar de cuales proveedores por ejemplo.
Las herramientas de simulación 272 pueden ser operadas para llevar a cabo varias simulaciones (tal como análisis de "que tal sí" y análisis de decisiones alternas, por ejemplo) basadas sobre un juego de decisiones de adquisición presumidas. Por ejemplo, las herramientas de simulación 272 pueden ser operadas para seleccionar un juego de decisiones de adquisición hipotéticas con respecto a un evento o proceso de adquisición, y analizar los efectos financieros de tales decisiones de adquisición hipotéticas. Las herramientas de simulación 272 también pueden ser operadas para determinar el costo total asociado con el proceso de adquisición o el evento basado sobre el juego de decisiones de adquisición hipotéticas, que puede entonces ser usado por herramientas de optimización 270 y/o las herramientas de análisis de predicciones y corrientes 274.
Las herramientas de análisis de predicciones y corrientes 274 pueden ser operadas para analizar las corrientes particulares en los datos de procuración 22, tal como las corrientes con respeto a decisiones de gastos y para hacer predicciones con bases en tales corrientes. Por ejemplo, las herramientas de análisis de predicciones y corrientes 274 pueden ser operadas para predecir el gasto sobre servicios o productos particulares de proveedores particulares con base en datos de adquisición históricos. Las herramientas de análisis de predicción y corrientes 274 pueden cooperar con herramientas de optimización 270, las herramientas de simulación 272 y/o las herramientas de estadística 276 a fin de generar las predicciones.
Las herramientas estadísticas 276 pueden proporcionar el análisis estadístico de datos de adquisición, las cuales pueden ser usadas por las herramientas de optimización 270, por las herramientas de simulación 272 y/o por las herramientas de análisis de predicción y de corrientes 274. En unas incorporaciones particulares, las herramientas estadísticas 276 incluyen herramientas que son operadas para identificar agresiones 282, las corrientes 284, las predicciones 286 y agrupar los datos 288.
El módulo de análisis de datos 206 puede incluir módulos de software o entidades separadas o puede ser un juego recolectado de módulos, tal como los módulos o funciones proporcionadas por un paquete de software particular por ejemplo. En éste caso, en una incorporación particular, el módulo de análisis de datos 206 puede incluir el software de inteligencia de negocios proporcionado por MICROSTRATEGY, INC.
Refiriéndonos de nuevo a la figura 6, el subsistema de salida 252 puede ser operable para generar una salida leíble por un humano 250 que ilustra los resultados de varios análisis generados por el módulo de análisis de datos 206. Por ejemplo, el subsistema de salida 252 puedo ser operado para generar una salida leíble por el humano que ilustra un resumen de gatos sobre aparatos para cada división en una entidad de negocios de cada uno de un número de proveedores.
En la incorporación mostrada en la figura 6, el subsistema de salida 252 incluye el módulo de visualización de datos 256 y un módulo de reporte de inteligencia de negocios 254. El módulo de visualización de datos 256 puede ser el mismo o similar al módulo de visualización de datos 94 discutido anteriormente con respecto al componente de manejo de contratos 30 mostrado en la figura 2. Por ejemplo, el módulo de visualización de datos 256 puede ser operado para generar una variedad de visualizaciones de datos 260, tal como las gráficas avanzadas, esquemas y las imágenes tridimensionales por ejemplo que pueden ayudar a los usuarios a identificar (tal como el análisis de negocios o a los realizadores de decisiones de adquisiciones por ejemplo) a identificar factores clave que afectan el gasto. En incorporaciones particulares el módulo de visualización de datos 256 también puede proporcionar varias herramientas que permiten al usuario manipular y navegar a través de las varias visualizaciones de datos 260, tal como se describió arriba con respecto al subsistema de salida 92 mostrado en la figura 2.
El módulo de reporte de inteligencia de negocios 254 puede ser el mismo o similar al módulo de reporte de inteligencia de negocios 98. El módulo de reporte de inteligencia de negocios 254 puede ser operado para generar una variedad de reportes de inteligencia de negocios 258 con respecto a los impactos del cumplimiento y/o no cumplimiento determinado por el módulo de análisis de datos 206. En una incorporación particular, el módulo de visualización de datos 256 puede comprender el paquete de software MINDSET proporcionado por SILICON GRAPHICS, INC., y el módulo de reporte de inteligencia de negocios 254 puede comprender un paquete de software de inteligencia de negocios proporcionado por MICROSTRATEGY, INC.
La figura 8 ilustra un método de ejemplo de la administración de gasto de adquisición de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En el paso 262, pueden ser extraídos o recolectados varios datos de fuentes con respecto a eventos y adquisición históricos de una variedad de fuentes de datos. Las fuentes de datos pueden ser heterogéneas y pueden incluir aplicaciones operacionales, aplicaciones de datos de fuentes manuales (tal como los expedientes de hojas extendidas, por ejemplo), así como información extraída automáticamente de un juego de contratos electrónicos (tal como la información extraída 74 discutida anteriormente con referencia a la figura 2) . En incorporaciones particulares, una o más de las fuentes de datos pueden tener un catálogo de producto específico de fuente asociado, cada uno identificando un juego de productos por uno o más atributos específicos de fuente tal como el número de parte por ejemplo. Los datos de fuente pueden ser recolectados usando una o más herramientas de recolección de datos, tal como un juego de herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) .
En el paso 264, puede ser generado y/o almacenado un juego de reglas de clasificación de negocios que opera para catalogar y/o subcatalogar eventos de adquisición particulares. El juego de reglas de negocios puede ser desarrollado con base en el conocimiento de adquisición de uno o más expertos de reglas de negocios, por ejemplo.
En el paso 266, puede ser generado y/o almacenado un catálogo de productos global. En las incorporaciones particulares, el catálogo de producto global puede especificar campos de atributos genéricos para cada uno de un juego global de productos, así como las relaciones de formación de mapas entre los campos de atributos genéricos y varios atributos de producto específicos de fuente especificados por los catálogos de productos especificados de fuente discutidos anteriormente.
En el paso 268, un juego de relaciones de entidad de negocios puede ser identificado, almacenado y/o dado un seguimiento. Tales relaciones de entidad de negocios pueden incluir la propiedad u otras relaciones de negocios definidas, tal como una de matriz-subsidiria o una relación de inversión conjunta por ejemplo. En incorporaciones particulares, algunas o todas las relaciones de entidades de negocios pueden ser automáticamente recibidas de un proveedor de información de negocios, tal como DUN & BRADSTREET, por ejemplo. En el paso 270, los datos de fuente recolectados en el paso 262 pueden ser procesados de acuerdo a varias reglas de clasificación de negocios, relaciones de formación de mapas y atributo de producto y/o de relaciones de entidades de negocios generadas y/o almacenadas en los pasos 254, 266 y 268. Por ejemplo, los datos de fuente pueden ser clasificados por el juego de reglas de clasificación de negocios sin importar varios sistemas de clasificaciones usados por las varias fuentes de datos. Además, los atributos específicos de fuente asociados con productos particulares especificados por los datos de fuentes pueden ser puestos en mapas para los atributos genéricos especificados por el catálogo de producto global a fin de proporcionar identificación del sistema de productos y/o servicios. Además, las entidades de negocios directa y/o indirectamente relacionadas a datos de fuentes particulares pueden ser identificadas con base en las relaciones de entidades de negocios. Por ejemplo, los datos de adquisición con respecto a un proveedor particular pueden ser organizados juntos y enlazados a datos de adquisición en relación a varios otros proveedores o entidades de negocios determinadas como que están relacionadas a un proveedor particular con base en las relaciones de entidades de negocios.
En el paso 272, el proceso de datos de fuente en el paso 270 puede ser almacenado como datos de adquisición en un almacén de datos de adquisición. En el paso 274, por lo menos una parte de los datos de adquisición pueden ser analizados para generar una variedad de salidas con respecto al gasto de adquisición. En las incorporaciones particulares, las varias salidas generadas en el paso 274 también pueden incluir los resultados de análisis operables para ser usados por uno o más de otros componentes del sistema de administración de datos de adquisición 10, tal como componente de manejo de cumplimiento 34 y/o el componente proveedor de inteligencia 36. En esta manera, varias salidas del componente de manejo de gastos 32 pueden usarse como entrada por uno o más de otros componentes del sistema 10.
En el paso 276, los datos de procuración almacenados en el almacén de datos de adquisición pueden ser modificados periódicamente y/o nuevos datos de adquisición pueden ser agregados periódicamente. Por ejemplo, en las incorporaciones particulares, los datos de adquisición pueden ser modificados con base en una modificación o adición de los datos de fuente recolectados, una o más de las reglas de clasificación de negocios, el catálogo de producto global, o las relaciones de entidad de negocios. En las incorporaciones particulares, los datos de adquisición almacenados en el almacén de datos de adquisición pueden ser modificados automáticamente en un tiempo real. El método puede entonces regresar al paso 274 para analizar los datos de adquisición nuevos y/o modificados. En esta manera, el análisis de gastos puede llevarse a cabo periódicamente y en tiempo real con base en los datos de adquisición actualmente almacenados en el almacén de datos de adquisición.
Deberá entenderse que en las incorporaciones particulares, el componente de manejo de gastos 32 puede incluir varios software involucrados en medios que pueden leerse por computadora y que pueden operarse para llevar a cabo todas o algunas partes de las funciones y/o métodos descritos anteriormente con respecto a las figuras 6-8. Tal software puede ser concentrado en un paquete de software particular o puede ser distribuido en cualquier número de módulos de software, programas, rutinas u otras colecciones de códigos, las cuales pueden o no ser distribuidas geográficamente.
La figura 9A ilustra una exhibición 290 de una salida de ejemplo 250 generada por el módulo de análisis de datos 206 y/o por el subsistema de salida 252 del componente de manejo de gastos 32 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. El exhibidor 290 ilustra una variedad de patrones con respecto a la información y el comportamiento del gasto en productos y/o servicios de un proveedor particular compañía A. Por ejemplo, el exhibidor 104 incluye una sección de resumen de gastos 292 que puede operar para exhibir los resultados del análisis de gastos llevado a cabo por el módulo de análisis de datos 206. La sección de resumen de gastos 292 puede indicar comportamientos de gastos particulares desmenuzados por cualquier de una variedad de parámetros. Por ejemplo, como se mostró en la figura 9A, la sección de resumen de gastos 292 indica el gasto anual por una entidad de negocios particular, dividida por el proveedor maestro (Compañía A) y además por cada proveedor asociado con el proveedor maestro o por divisiones (divisiones A, B, C y D) del proveedor maestro.
Como el exhibidor 104, el exhibidor 290 puede ser explayado por una interconexión de usuario interactiva tal como un ambiente WINDOWS, por ejemplo, de manera que un usuario pueda navegar a través del exhibidor y seleccionar detalles particulares para un análisis adicional. En una incorporación particular, el exhibidor 290 está presentado por un explorador de Internet e incluye varios iconos, menús jalados y bajados y/o artículos de hipertexto (los cuales pueden incluir texto y/o coloreado, por ejemplo) que pueden ser seleccionados por un usuario para recuperar la información adicional con respecto a artículos particulares .
Por ejemplo, como se mostró en la figura 9A, un usuario puede seleccionar cualquiera de una variedad de parámetros de un menú de jalar y bajar 294 para recuperar una exhibición de información relevante a un parámetro seleccionado. Por tanto, un usuario puede seleccionar la "ubicación" desde un menú de jalar y bajar 294 para recuperar una exhibición de una información de gastos particular rota por la ubicación geográfica. Como otro ejemplo, un usuario puede seleccionar el artículo de hipertexto 296 etiquetado "Compañía A, División A" para recuperar una exhibición más detallada de las compras hechas de la División A de la compañía A.
La figura 9B ilustra una visualización de datos de ejemplo 400 generada por el subsistema de salida 252 de componente de manejo de gastos 32 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En general, la visualización de datos 400 ilustra cantidades gastadas en productos de aparatos de cada uno de un número de proveedores por cada uno de un número de divisiones de organización o niveles de una organización de compras.
La visualización de datos 400 incluye una gráfica tridimensional 402 y un detalle de punto de datos 404. La gráfica tridimensional 402 comprende un esquema de esparcimiento que tiene un número de divisiones de negocios (US-Southwest, Japón,), etc. a lo largo de un primer eje, un número de proveedores (Proveedor A, proveedor B, etc.) a lo largo de un segundo eje y un número de barra de datos que se extienden a lo largo de un tercer eje de varias intersecciones de divisiones de negocios y proveedores. La altura de la barra de datos localizada en la intersección de divisiones de negocios particulares y de un proveedor particular es proporcional a la cantidad gastada por las divisiones de negocios particulares sobre productos y/o servicios de un proveedor particular. Por ejemplo, la altura de la barra de datos 406 es proporcional a la cantidad gastada por la división de un US-Midwest de la organización de compra sobre productos y/o servicios del proveedor K.
La gráfica 402 puede también indicar si los gastos particulares son aprobados o no aprobados o cumplen o no cumplen. Por ejemplo, todas las barras de datos relacionadas a los gastos no aprobados y que no cumplen pueden ser coloreados o sombreados en forma diferente de los gastos aprobados o que cumplen, los cuales pueden ser indicados por una leyenda o clave 408. Por tanto, un usuario puede implicar de la gráfica 402 mostrada en la figura 9B que todas las adquisiciones hechas del proveedor F no son adquisiciones aprobadas.
En una incorporación particular, el detalle de punto de datos 404 puede exhibir varias informaciones, tal como la cantidad numérica, asociada con una barra de datos seleccionada particular. Por ejemplo, como se mostró en la figura 9B si un usuario coloca un cursor o apuntador sobre la barra de datos 406, el detalle de punto de datos 404 puede exhibir información con respecto a la barra de datos 406, tal como el nombre de las divisiones de negocios y del proveedor que corresponden con la barra de datos 406, y la cantidad numérica de dinero representada por la barra de datos 406.
Como el exhibidor 104, la visualización de datos 400 puede ser exhibida por una interconexión de usuario interactiva, tal como en un ambiente WINDOWS, por ejemplo de manera que un usuario pueda navegar a través del exhibidor y seleccionar detalles particulares para el análisis adicional. En incorporaciones particulares, la visualización de datos 400 es presentada por un explorador de Internet e incluye varios iconos, menús jalados y bajados y/o artículos de hipertexto (los cuales pueden incluir un texto subrayado y/o coloreado, por ejemplo) que pueden seleccionarse por un usuario para recuperar información adicional con respecto a artículos particulares .
La figura 10 ilustra un ejemplo de la arquitectura y operación de un componente de manejo de cumplimiento 34 del sistema 10 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. El componente de manejo de cumplimiento 34 es generalmente operable para vigilar el cumplimiento con un juego de reglas de negocios estratégicos con respecto a la adquisición de servicios y productos particulares. En las incorporaciones particulares, el componente de manejo de cumplimiento 34 es operado para tener acceso a cantidades grandes de datos heterogéneos desde fuentes múltiples para identificar el quién, el qué, el dónde, el cuándo y el por qué del no cumplimiento, cuantificar el impacto de tal no cumplimiento, y comunicar tal información a los que hacen decisiones de negocios quienes pueden tener el conocimiento y/o la autoridad para corregir el no cumplimiento. Además, el componente de manejo de cumplimiento 34 puede ser operable para vigilar la efectividad de las reglas de negocios mismas y para modificar tales reglas de negocios en respuesta a los cambios en el clima de negocios en la comunidad del proveedor a fin de maximizar las oportunidades de negocios.
En una incorporación particular, el componente de manejo de cumplimiento 34 puede incluir el almacén de datos de adquisición 14 incluyendo varios datos de adquisición 22, un módulo de análisis de cumplimiento 304, un modelo de impacto de cumplimiento 306 y un subsistema de salida 308. Como se discutió arriba, con referencia a la figura 6, el almacén de datos de adquisición 14 puede incluir una variedad de datos de adquisición 22, los cuales pueden incluir los datos de fuente 22 recibidos de uno o más fuentes de datos de compra 12.
El almacén de datos de adquisición 14 también puede ser operable para recibir la salida de manejo de contrato 102 generada por el componente de manejo de contratos 30. Como se discutió anteriormente, la salida de manejo de contrato 102 puede incluir la información 74 extraída automáticamente de varios contratos electrónicos 60 (véase la figura 2 por referencia) . En esta manera, el componente de manejo de cumplimiento 34 puede usar la salida particular de componente de manejo de contratos 30 como una entrada para llevar a cabo el análisis y/o generar la salida asociada con el componente de manejo de cumplimiento 34.
En adición, el almacén de datos de adquisición 14 puede ser operado para recibir la salida de manejo de gastos 242 generada por un componente de manejo de gastos 32. Como se discutió anteriormente, la salida de manejo de gastos 42 puede incluir los resultados de los análisis de adquisición o de gastos llevados a cabo por el módulo de análisis de datos 206 del componente de manejo de gastos 32. En esta manera, el componente de cumplimiento 34 puede usar una salida particular de componente de manejo de gastos 32 como una entrada para llevar a cabo análisis y/o generar salidas asociadas con el componente de manejo de cumplimiento 34.
La base de datos de reglas de cumplimiento 302 es operable para almacenar un juego de reglas de cumplimiento, o de reglas de cumplimiento de negocios 310 que especifican los atributos y valores específicos de los eventos de adquisición que pueden ser logrados a fin de que un evento de adquisición particular se considere que cumple. En las incorporaciones particulares, las reglas de cumplimiento 310 también especifican cómo calcular el impacto financiero del no cumplimiento con las reglas de cumplimiento particulares.
Las reglas de cumplimiento 310 pueden ser desarrolladas o escritas por los expertos de reglas de negocios y/o someter la materia objeto a expertos con base en un juego de conocimiento de adquisición 312 disponible a tales expertos de reglas de negocios y/o expertos de materia especifica. El conocimiento de adquisición 312 puede incluir un juego de requerimientos con respecto a cuáles proveedores comprarles artículos o servicios con base en un número de varios factores, condiciones predecidas, mediciones de desempeño actual e histórico, inteligencia de experto de material especifica (SME) alrededor de los negocios o industrias, y condiciones económicas actuales, por ejemplo. En una incorporación particular, los expertos de reglas de negocios y/o los expertos de materia especifica pueden usar tal conocimiento de adquisición 312 para desarrollar las reglas de cumplimiento 312 que pueden operar para determinar si un comprador está comprando artículos o servicios de proveedores aprobados o no aprobados .
El módulo de análisis de cumplimiento 304 puede ser operado para automáticamente analizar los datos de adquisición 22 con respecto a uno o más eventos de adquisición particulares para determinar si el uno o más eventos de adquisición cumplen o no de acuerdo a una o más de las reglas de cumplimiento 310. Por ejemplo, el módulo de análisis de cumplimiento 304 puede ser operado para determinar si las adquisiciones particulares se hicieron de proveedores aprobados o no aprobados con base en una o más de las reglas de cumplimiento 310. El módulo de análisis de cumplimiento 304 puede también ser operado para determinar el impacto financiero 314 del cumplimiento y/o del incumplimiento con reglas de cumplimiento particulares 310. Por ejemplo, para los eventos de adquisición (tal como las compras particulares de un proveedor particular, por ejemplo) determinados como que no cumplen, el módulo de análisis de cumplimiento 304 puede determinar el impacto financiero 314 de tal no cumplimiento con base en una o más de las reglas de cumplimiento 310.
El impacto financiero 314 del cumplimiento o no cumplimiento de un evento de adquisición particular, como se determinó por el módulo de análisis de cumplimiento 304, puede ser almacenado en el almacén de datos de adquisición 14 como un atributo adicional asociado con el evento de adquisición particular. Como se mostró en la figura 10, el módulo de análisis de cumplimiento 304 también puede ser capaz de generar una retroalimentacion de regla de negocios 310 y usar, la retroalimentacion 318 con base en un análisis de datos de adquisición particulares 22 de acuerdo a una o más reglas de cumplimiento 310. La retroalimentacion de reglas de negocios 316 proporciona varias retroalimentaciones con respecto a la efectividad de las reglas de cumplimiento particulares 310. Por ejemplo, la retroalimentacion de regla de negocios 316 puede incluir la retroalimentacion con respecto a situaciones en las cuales los eventos de adquisición de no cumplimiento actualmente proporcionan una ventaja financiera asi como la retroalimentacion con respecto a eventos de adquisición particulares que no son cubiertos por el juego de reglas de cumplimiento 310. La retroalimentacion de reglas de negocios 316 puede permitir a un usuario o administrador del sistema el vigilar fácilmente la efectividad las reglas de cumplimiento particulares 310 y ajusfar o afinar éstas en forma acorde.
La retroalimentación de usuario 318 puede incluir razones para el no cumplimiento de un evento de adquisición particular asi como recomendaciones con respecto a las acciones que deben tomarse para corregir la situación de no cumplimiento. Por tanto, la retroalimentación de usuario 318 puede ayudar al usuario o a un administrador del sistema en entender la naturaleza de un evento de adquisición de no cumplimiento particular. En las incorporaciones particulares, la retroalimentación de usuario 318, incluyendo las razones para no cumplimiento asi como la información necesaria o que ayuda para corregir la situación, puede ser comunicada a través de una organización o por lo menos partes relevantes de una organización. Por ejemplo, en una incorporación particular, la retroalimentación de usuario 318 puede ser comunicada a todos los realizadores de decisiones de adquisición dentro de una organización por un reporte o notificación por correo electrónico generado automáticamente.
El módulo de análisis de cumplimiento 304 puede incluir una variedad de herramientas analíticas que operan para llevar a cabo varios análisis de cumplimiento. Por ejemplo, el módulo de análisis de cumplimiento 304 puede incluir algunas o todas las herramientas analíticas discutidas anteriormente con referencia al módulo de análisis de datos 206 mostrado en las figuras 6 y 7. Por tanto, en las incorporaciones particulares, el módulo de análisis de cumplimiento 304 puede incluir una o más herramientas de optimización, herramientas de simulación, herramientas de análisis de predicciones y de corrientes y de herramientas estadísticas.
El subsistema de salida 308 puede ser operado para generar la salida con respecto al cumplimiento y/o no cumplimiento de los eventos de adquisición particulares. En las incorporaciones particulares, el subsistema de salida 308 puede ser operado para generar una salida en respuesta a la petición de usuario 328 respecto de la información de cumplimiento particular. Por ejemplo, el subsistema de salida 308 puede ser operado para generar una salida leíble por un humano que indica si los eventos de adquisición particulares cumplen o no, el impacto financiero (tanto positivo como negativo) de tal cumplimiento o incumplimiento, así como la retroalimentación de regla de negocios particular 316 y la retroalimentación de usuario 318 generada por el módulo de análisis de cumplimiento 304.
En la incorporación mostrada en la figura 10, el subsistema de salida 308 incluye un módulo de visualización de datos 320 y un módulo de reporte de inteligencia de negocios 322. El módulo de visualización de datos 320 puede ser el mismo o similar que el módulo de visualización 94 discutido anteriormente con respecto al componente de administración de contratos 30 mostrado en la figura 2. Por ejemplo, el módulo de visualización de datos 320 puede ser operado para generar una variedad de visualizaciones de datos 324, tal como las gráficas avanzadas, los esquemas y las imágenes tridimensionales, por ejemplo, que puedan ayudar a los usuarios (tal como a los analizadores de negocios o los realizadores de decisiones de adquisición, por ejemplo) a identificar factores clave que afectan el cumplimiento o el incumplimiento. En las incorporaciones particulares, el módulo de visualización de datos 320 también puede proporcionar varias herramientas que permiten al usuario el manipular y navegar a través de varias visualizaciones de datos 324 tal como se describió anteriormente con respeto al subsistema de salida 92 mostrado en la figura 2.
El módulo de reporte de inteligencia de negocios 322 puede ser el mismo o similar a un módulo de reporte de inteligencia de negocios 98. El módulo de reporte de inteligencia de negocios 322 puede ser operado para generar una variedad de reportes de inteligencia de negocios 326 con respecto a los impactos de cumplimiento y/o de incumplimiento determinados por el módulo de análisis de cumplimiento 304.
La figura 11 ilustra el exhibidor 430 de una salida de ejemplo generada por el subsistema de salida 308 del componente de manejo de cumplimiento 34 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. El exhibidor 430 ilustra una variedad de información con respecto al cumplimiento e incumplimiento con contratos laborales particulares. Por ejemplo, el exhibidor 430 incluye una tabla de análisis de cumplimiento 432 y un número de herramientas interactivas 434.
Como se mostró en la figura 11, la tabla de análisis de cumplimiento 432 exhibe un resumen de la información de cumplimiento con respecto a una organización, dividida por linea de negocios de la organización. Por ejemplo, la tabla de análisis de cumplimiento 432 exhibe un resumen de varias métricas de cumplimiento (tal como "gasto dirigible YTD ($K)", "cumplimiento % YTD", "ahorros realizados YTD ($k)", y "pérdida de ahorros SET YTD ($K)") para cada linea de negocios de una organización. En una incorporación particular, la información exhibida bajo el encabezado "YTD gastado dirigible ($K)" puede determinarse mediante el componente de manejo de gastos 32, y la información proporcionada bajo el encabezado "por ciento de cumplimiento YTD" puede ser determinado basado en una salida de manejo de salida de contrato 102. Por tanto, la tabla de análisis de cumplimiento 432 puede proporcionar un ejemplo de las interrelaciones entre los varios componentes del sistema de manejo de adquisición 10.
El exhibidor 430 puede ser desplegado por una interconexión de usuario interactiva, tal como en un ambiente WINDOWS, por ejemplo de manera que un usuario pueda navegar a través del exhibidor y solicitar análisis adicionales empleando las herramientas interactivas 434. En incorporaciones particulares, el exhibidor 430 es presentado por un explorador de Internet e incluye varios iconos, menús de jalado, bajado y/o artículos de hipertexto (los cuales pueden incluir el texto subrayado y/o coloreado, por ejemplo) que pueden ser seleccionados para recuperar la información adicional con relación a los artículos particulares.
La figura 12 ilustra un método de ejemplo del manejo de cumplimiento con las reglas de cumplimiento de negocios de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En el paso 350, son desarrolladas una o más reglas de cumplimiento o son escritas con base en un juego de conocimientos de adquisición, el cual puede incluir el conocimiento con respecto a los proveedores particulares de los cuales comprar y bienes y servicios particulares con base en una variedad de factores. En el paso 352, las reglas de cumplimiento pueden ser almacenadas en una base de datos de reglas de cumplimiento.
En el paso 354, la salida de manejo de contratos puede ser generada incluyendo, o por lo menos con base en la información relevante extraída automáticamente de un juego de contratos electrónicos, tal como la información extraída 74 discutida arriba con respecto a la figura 2. En el paso 356, una variedad de datos de adquisición pueden ser almacenados en un almacén de datos de adquisición. En las incorporaciones particulares, los datos de adquisición incluyen por lo menos una parte de las salidas de manejo de contratos generadas en el paso 354. Los datos de adquisición pueden incluir varias informaciones con respecto a cualquier número o eventos de adquisición tal como una información de orden de compra y la información de factura, por ejemplo.
En el paso 358, los datos de adquisición con respecto a uno o a más eventos de adquisición particulares pueden ser analizados para determinar el cumplimiento o no cumplimiento de uno o más evento de adquisición particulares con base en una o más de las reglas de cumplimiento desarrolladas en el paso 350. En el paso 360, varios impactos financieros (tanto positivos y negativos) del cumplimiento y/o del no cumplimiento de los eventos de adquisición particular puede ser determinados. En una incorporación particular, tales impactos financieros son almacenados en el almacén de datos de adquisición como un atributo adicional asociado con los eventos de adquisición particulares.
En el paso 362, la retroalimentación de regla de negocios puede ser generada de acuerdo al análisis llevado a cabo en el paso 358. Tal retroalimentación de regla de negocios puede incluir situaciones con respecto a la retroalimentación en las cuales los eventos de adquisición de no cumplimiento actualmente tienen un impacto financiero positivo asi como identificar los eventos de adquisición que no están cubiertos por el juego de reglas de adquisición desarrolladas en el paso 350. Como se discutió abajo con respecto al paso 372, la retroalimentación de regla de negocios puede permitir a un administración o a un experto en reglas de negocios el vigilar la efectividad del cumplimiento particular de reglas y el modificar o agregar reglas de cumplimiento particulares en forma acorde. En el paso 364, la retroalimentación de usuario puede ser generada con base en el análisis llevado a cabo en paso 358. En las incorporaciones particulares, la retroalimentación de usuario indica razones para el no cumplimiento de los eventos de adquisición particulares y proporciona recomendaciones para corregir tal situación de no cumplimiento .
En el paso 366, una o más visualizaciones de datos pueden ser generadas con base en los resultados del análisis llevado a cabo en el paso 358. Por ejemplo, tales visualizaciones de datos pueden indicar si los eventos de adquisición particulares cumplen o no, los impactos financieros determinados en el paso 360 de tal cumplimiento y/o no cumplimiento, la retroalimentación de regla de negocios particular generada en el paso 362 y/o la retroalimentación de usuario particular generada en el paso 364.
En el paso 368, un usuario, tal como un analista de negocios, puede identificar, con base en un análisis de visualizaciones de datos particulares, un parámetro o factor particular que afecta el cumplimiento o no cumplimiento y genera una petición de usuario de más información con respecto a ese factor o parámetro. En el paso 370, la información con respecto al factor o parámetro identificado puede ser recolectada desde el almacén de datos de adquisición e incluirse en un reporte de inteligencia de negocios comunicado al usuario que solicita. En esta forma, un usuario puede identificar un aspecto interesante de una visualización de datos, pedir información adicional con respecto al aspecto identificado, y recibir un reporte de inteligencia de negocios generado automáticamente incluyendo la información solicitada.
En el paso 372, una o más de las reglas de cumplimiento desarrolladas o escritas en el paso 350 pueden ser modificadas con base en la retroalimentacion de reglas de negocios particulares generadas en el paso 362. Por ejemplo, un experto en la materia especifica puede recibir una visualización de datos en el paso 368 indicando, con base en la retroalimentacion de regla de negocios generada en el paso 362, que una regla de cumplimiento particular no es efectiva. El experto en materia especifica puede entonces proporcionar instrucciones o requerimientos a un administrador del sistema o a un experto en reglas de negocios para ajustar la regla de cumplimiento no efectiva en forma acorde. Como otro ejemplo, un experto de la materia especifica puede recibir una visualización de datos que indica, con base en la retroalimentacion de regla de negocios generada en el paso 362, que un evento de adquisición particular no está cubierto por ninguna de las reglas de cumplimiento almacenadas en la base de datos de reglas de cumplimiento. El experto de la materia especifica puede entonces proporcionar instrucciones o requerimientos a un administrador del sistema o al experto en reglas de negocios para agregar una o más nuevas reglas de cumplimiento para cubrir tales eventos de adquisición en el futuro .
En el paso 374, los datos de adquisición almacenados en el almacén de datos de adquisición pueden ser modificados periódicamente y/o nuevos datos de adquisición pueden ser agregados periódicamente. Por ejemplo, en las incorporaciones particulares, los datos de adquisición pueden ser modificados cada vez que la salida de manejo de contratos y/o de datos de fuente es agregada y/o modificada, tal como se describió anteriormente con referencia a la figura 6. En el paso 376, un nuevo análisis o un análisis actualizado con respecto al cumplimiento o no cumplimiento de eventos de adquisición particulares puede llevarse a cabo con base en los datos de adquisición nuevos o actualizados con respecto a tales eventos de adquisición y/o con bases sobre nuevas reglas de cumplimiento nuevas o actualizadas. En una incorporación particular, el nuevo análisis con respecto al cumplimiento e incumplimiento de eventos de adquisición particulares se lleva a cabo cada vez que son modificados los datos de adquisición o las reglas de cumplimiento relativas a tales eventos de adquisición .
Después de la adición o modificación de los datos de adquisición en el paso 374, el método puede entonces regresar al paso 360 para generar las varias salidas asociadas con el análisis de cumplimiento llevado a cabo en el paso 376. En esta manera, el análisis de cumplimiento puede llevarse a cabo periódicamente y en tiempo real con base en los datos de adquisición actualmente almacenados en el almacén de datos de adquisición.
Deberá entenderse que en las incorporaciones particulares, el componente de administración de cumplimiento 34 puede incluir varios softwares involucrados en medios leíbles por computadora y que son operables para llevar a cabo todas o partes de las funciones y/o métodos descritos anteriormente con respecto a las figuras 10-12. Tal software puede ser concentrado en un paquete de software particular o puede ser distribuido en cualquier número de módulos de software, programas, rutinas u otras recolecciones de códigos, los cuales pueden o no ser distribuidos gráficamente.
La figura 13 ilustra una arquitectura de ejemplo y operación del componente de inteligencia de proveedor 36 del sistema 10 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En general, el componente de la inteligencia de proveedor 36 permite a un usuario el manejar un volumen grande de información de manejo de proveedor, incluyendo la información con respecto a proveedores múltiples, asuntos contractuales, regulaciones internacionales, nuevos productos y servicios, necesidades de negocios particulares y elementos humanos, por ejemplo para ayudar al usuario a hacer decisiones de manejo de proveedor. En las incorporaciones particulares, el componente de inteligencia de proveedor 36 es operable para analizar un volumen grande de información, tal como productos, precios, ordenes de compra múltiples, geografía, costos de inventario y de envío, por ejemplo, para optimizar las decisiones de manejo de proveedor en tiempo real de acuerdo a un juego de reglas de negocios y elementos heurísticos. Por ejemplo, el componente de inteligencia de proveedor 36 puede ser operado para analizar los efectos que las decisiones tienen por divisiones o categorías de gasto particulares de una entidad de negocios que tienen unas sobre otras con base en una visión de costo total de propiedad. En esta materia, el componente de inteligencia de proveedor 36 puede ser operado para analizar una cadena de suministro más efectivamente que los sistemas previos o existentes.
El componente de inteligencia de probador 36 puede incluir un almacén de datos de adquisición 14, un módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500, la base de datos de reglas de negocios de inteligencia de proveedor 518, y un subsistema de salida 502. Como se discutió anteriormente con referencia a la figura 6, el almacén de datos de adquisición 14 puede incluir una variedad de datos de adquisición 22, incluyendo una variedad de datos de fuente 20 de un número de fuentes de datos 12, asi como un juego de salida de manejo de contratos 102, que puede incluir información automáticamente extraída de un juego de contratos electrónicos, como se discutió anteriormente con referencia a la figura 2. Los datos de fuente 20 y la salida de manejo de contrato 102 puede ser recolectada y procesada por el módulo de recolección de datos 200 y el subsistema de procesamiento de datos 202, como se discutió anteriormente con referencia a la figura 6 y se almacena en el almacén de datos de adquisición 14 como datos de adquisición 22.
Los datos de adquisición 22 pueden incluir la información de gastos relativa a un número de divisiones, o silos de una organización de negocios. Por ejemplo, como se mostró en la figura 13, los datos de adquisición 22 pueden incluir los datos de gastos asociados con un silo de gastos de aparatos 504, un silo de gastos 506, un silo de gastos de telecomunicaciones 508, un silo de gastos de envío 510, un silo de gastos de servicios administrativos 512 y un silo de gatos de labor contractual 514. Dentro del proceso de adquisición particular o la cadena de suministro, el silo de gastos de aparatos 504 puede ser responsable por la compra de aparatos, el silo de gastos de software 506 puede ser responsable por la compra del software, el silo de gastos de telecomunicaciones 508 puede ser responsable por la procuración y/o del otra manera el manejo de telecomunicaciones, el silo de gastos de envío 510 puede ser responsable por el manejo de envíos de productos procurados, el silo de gastos de servicios administrativos 512 puede ser responsable por la adquisición y/o de otra manera el manejo de varios servicios administrativos, y el silo de gastos de labor contractual 514 puede ser responsable por la compra y/o el manejo de otra manera de la labor de contratos .
Los datos de adquisición particulares pueden ser catalogados en uno o más silos de gastos 504 a 514 con base en un juego de reglas de clasificación de negocios, tal como las reglas de clasificación de negocios 232 discutidas arriba con referencia a la figura 6, por ejemplo. En una incorporación particular, cada silo de gasto 504 a 514 incluye información relativa a la compra de productos y/o de servicios hechos por el silo de gastos. En algunas incorporaciones, los datos de adquisición particulares 22 con respecto a uno o más de los silos de gastos 504 a 514 pueden ser generados y/o catalogados de acuerdo a una salida de manejo de gastos particular 261 generada por el módulo de análisis de datos 206 del componente de manejo de gastos 32. Por ejemplo, la salida de manejo de gastos 261 puede incluir resultados de un análisis relativo a adquisiciones hechas por divisiones particulares de una organización de negocios, tal como los silos de gastos 504 a 514. En esta manera, la salida de manejo de gastos 261 generada por el componente de manejo de gastos 32 puede usarse como una entrada para el componente de inteligencia de proveedor 36.
El almacén de datos de adquisición 14 puede también incluir un juego de portafolios de probador 516, cada uno incluyendo información relativa a un proveedor particular, tal como la información relativa al gasto por linea de negocios, ahorros por geografía, información de alineación de proveedor y cumplimiento mediante enganches de fuente asociados con el proveedor, por ejemplo.
El análisis de inteligencia de proveedor 500 puede ser operable para analizar los datos de adquisición particulares 22 almacenados en el almacén de datos de adquisición 14 a fin de optimizar las decisiones de manejo de proveedor particulares basadas sobre un juego de reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520. El juego de reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520 puede ser generado o escrito con base en una variedad de entradas de reglas de negocios 522 y de conocimiento de procuración 524. Las reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520 pueden ser almacenadas en la base de datos de reglas de negocios de inteligencia de proveedor 518.
La entrada de reglas de negocios 522 puede incluir uno o más requerimientos de proveedor 526, los requerimientos de cliente 528, el análisis de contrato 530, los requerimientos de negocios 532 y las fórmulas de gastos de silos 533. Los requerimientos de proveedor 526 pueden incluir información relativa a el precio de productos, los términos de fuente y las condiciones, y la información de gastos, por ejemplo. Los requerimientos de cliente 528 pueden incluir información tal como las métricas de desempeño para la entrega de artículos (tal como un requerimiento para la entrega en tiempo) y los requerimientos de desempeño con respecto a precio, por ejemplo. El análisis de contratos 530 puede incluir información tal como los términos y condiciones del contrato, y los términos de pago, por ejemplo. Los requerimientos de negocios 532 pueden incluir información tal como los términos y reglas de fuente estratégica convenidos por los proveedores particulares por ejemplo. Las fórmulas de gastos de silo 533 pueden incluir fórmulas relativas a cada silo o división particular de una organización de negocios para determinar el gasto asociado con esa división o silo. Las fórmulas de gasto de silo 533 pueden ser generadas por los expertos de reglas de negocios o los expertos de materia específica, por ejemplo, con base en una variedad de información de adquisición histórica y de conocimiento de adquisición. El conocimiento de adquisición 524 puede incluir condiciones previstas, mediciones de desempeño actual e histórico, inteligencia de experto de materia de objeto (SME) acerca de los negocios e industrias y condiciones económicas actuales, por ejemplo.
En las incorporaciones particulares, las reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520 pueden interrelacionar varias fórmulas de gastos de silo 533 asociadas con cualquier número de divisiones o silos, de la organización de negocios. Por ejemplo, una regla de negocios de inteligencia de proveedor particular 520 puede interrelacionar por lo menos una fórmula de gasto de silo 533 asociada con la primera división de negocios con por lo menos una fórmula de gastos 533 asociada con una segunda división de negocios. Por tanto, las reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520 pueden ser usadas por el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 para identificar gue los efectos financieros de las decisiones de adquisición hechas por una división de una entidad de negocios sobre una o más de otras divisiones de la misma entidad de negocios.
El módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede ser operado para analizar los datos de adquisición con respecto a cada silo de gastos 504 a 514 con base en una o más reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520 a fin de generar una variedad de salidas 534. Por ejemplo, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede ser operado para analizar un proceso de adquisición completa o una cadena de suministro, incluyendo los comportamientos de gastos de cada silo de gasto 504 a 514. Además, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede ser operado para determinar los efectos financieros de decisiones hechas por silos de gastos particulares unos sobre otros, con base en los datos de adquisición 22 y las reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520. Por ejemplo, supóngase que el silo de gastos de envió 510 negocia un arreglo de envió gratis con un proveedor particular. En respuesta, el proveedor puede aumentar su precio para los productos o servicios particulares a fin de tomar en cuenta los costos de envió absorbidos. Los aumento de precio sobre tales productos pueden ser incluidos dentro del precio de los productos o servicios negociados por el silo de gastos de aparatos 504 con el proveedor. En algunas situaciones, el aumento en el gasto de el silo de gastos de aparatos 504 debido a los aumentos de precio hechos por el proveedor es mayor que la cantidad ahorrada por el envió del silo de gastos 510 del envió gratis negociado. Por tanto, el envío gratis negociado puede realmente aumentar el costo total de propiedad del proceso de adquisición global o de la cadena de suministro.
En esta manera, las divisiones o silos particulares de una organización de negocios frecuentemente toman decisiones que son financieramente ventajosas a esa división o silos sin darse cuenta de varios efectos financieros desventajosos sobre otras divisiones o silos de la entidad de negocios, o sobre el costo total asociado con la cadena de suministro o proceso de adquisición. Mediante el analizar el costo total de propiedad asociado con un proceso de adquisición o cadena de suministro, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 es operado para identificar tales relaciones financieras entre silos o divisiones particulares de la organización de negocios y para sugerir decisiones de adquisición particulares en forma acorde.
En las incorporaciones particulares, los módulos de análisis de inteligencia de proveedor 500 pueden incluir una variedad de herramientas analíticas que operan para llevar a cabo análisis de inteligencia de proveedor. Por ejemplo, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede incluir algunas o todas las herramientas analíticas discutidas anteriormente con respecto al módulo de análisis de datos 206 mostrado en las figuras 6 y 7. Por tanto, en las incorporaciones particulares, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede incluir una o más herramientas de optimización, herramientas de simulación, herramientas de análisis de predicciones y de corrientes, y herramientas estadísticas por ejemplo.
De esta manera, por ejemplo, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede ser operado para llevar a cabo simulaciones basadas sobre un juego de decisiones de adquisición hipotética. Una simulación particular puede incluir el seleccionar un juego de decisiones de adquisición hipotéticas con respecto a un proceso de adquisición (tal como seleccionar productos particulares para comprar, de proveedor particulares y usando tipos particulares de envío, por ejemplo) y determinando los varios costos asociados con el proceso de adquisición, así como los ahorros o pérdidas en comparación con las simulaciones llevadas a cabo con base en varias otras decisiones de adquisición hipotéticas.
Por ejemplo, el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 puede ser operado para determinar un costo total asociado con el proceso de adquisición basado sobre cada simulación.
El subsistema de salida 502 puede ser operado para generar una variedad de salidas 534 operables para ayudar a los realizadores de decisiones en el llevar a cabo las decisiones de adquisición basadas sobre el punto de vista de costo total de propiedad. Por ejemplo, el subsistema de salida 502 puede ser operado para generar varias salidas 534 que ilustran el efecto de decisiones de adquisición particulares sobre el costo total asociado con el proceso de adquisición o la cadena de suministro.
En las incorporaciones particulares, el subsistema de salida 502 es el mismo que o similar al subsistema de salida 252 del componente de manejo de gastos 32 o del subsistema de salida 308 del componente de manejo de cumplimiento 34. Por ejemplo, el subsistema de salida 502 puede incluir un módulo de visualización de datos que opera para generar varias visualizaciones de datos 536 y un módulo de reporte de inteligencia de negocios que opera para generar varios reportes de inteligencia de negocios 538 incluyendo los resultados de los análisis llevados a cabo por el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500.
La figura 14 ilustra un método de ejemplo del manejo de inteligencia de proveedor de acuerdo con una incorporación de la presente invención. En el paso 550, una variedad de datos de adquisición pueden ser recolectados en un almacén de datos de adquisición. Los datos de adquisición pueden incluir unos datos de fuente de adquisición recolectados de una variedad de fuentes de datos heterogéneas, asi como de una salida particular de un componente de manejo de contratos 30 y/o componente de manejo de gastos 32 del sistema 10. La salida de manejo de contratos puede incluir, o basarse sobre la información relevante automáticamente extraída de un juego de contratos electrónicos, tal como se describió anteriormente con respecto a la figura 2. La salida del componente de manejo de gastos 32 puede incluir los resultados de uno o más análisis de gastos llevados a cabo por el componente de manejo de gastos 32, como se describió anteriormente con respecto a la figura 6.
En el paso 552, algunos o todos los datos de adquisición pueden ser catalogados de acuerdo a una o más divisiones o silos de una organización de negocios con la cual están asociados los datos de adquisición. Los datos de adquisición pueden ser catalogados por una o más reglas de especificación de negocios y/o pueden incluir una salida particular de un componente de manejo de gastos 32 con respecto al análisis particular del gasto o adquisiciones hechas por una o más de las divisiones o silos. En las incorporaciones particulares, cada división o silo es responsable por el manejo del gasto o adquisiciones hechas por la división o el silo. En el paso 553, una o más fórmulas de gastos de silo pueden ser generadas y/o almacenadas . Cada una de las fórmulas de gastos de silo pueden incluir fórmulas relativas a cada división o silo de una organización de negocios para determinar el gasto asociado con ese silo o división particular.
En el paso 554, un juego de reglas de negocios de inteligencia de proveedor pueden ser generados con base en una variedad de reglas de negocios de entrada y/o de conocimiento de adquisición. En una incorporación particular, la variedad de entradas de reglas de negocios incluyen requerimientos de proveedor, requerimientos de cliente, requerimientos de negocios y análisis de contratos. Las reglas de negocios pueden ser diseñadas para optimizar las decisiones particulares dentro de un proceso de adquisición, o cadena de proveedor, con base en un volumen grande' de información con respecto al gasto o comportamiento de adquisición de cada uno de los hilos o divisiones de la organización de negocios. En las incorporaciones particulares, las reglas de negocio de inteligencia de proveedor pueden ser generadas de manera que éstas interrelacionen varias fórmulas de gastos de silos (generadas y/o almacenadas en el paso 553) asociado con cualquier número de divisiones o silos de la organización de negocios. Por ejemplo, una regla de negocios de inteligencia de proveedor particular puede interrelacionar por lo menos una fórmula de gastos de silo asociada con una primera división de negocios con por lo menos una fórmula de gastos asociada con una segunda división de negocios.
En el paso 556, los datos de adquisición respecto de algunas o todas las divisiones de la organización de negocios o silos pueden analizarse con base en las reglas de negocios de inteligencia de proveedor para generar varias salidas que pueden ser usadas para hacer decisiones de adquisiciones o de gastos más eficientes sobre una perspectiva de costo total de propiedad. Por ejemplo, una parte de los datos de adquisición puede ser analizada para determinar el efecto de las decisiones hechas por una división de gastos o silos sobre una o más de las divisiones de gastos o silos de la organización misma de negocios, con base en una perspectiva total de costo de propiedad.
En el paso 558, una o más salidas visuales pueden ser generadas con base en el análisis llevado a cabo en el paso 556. Tales salidas visuales pueden incluir una variedad de reportes de visualización de datos y/o de inteligencia de negocios, tal como se describió anteriormente con respecto a las figuras 6 y 10.
En el paso 560, los datos de adquisición almacenados en el almacén de datos de adquisición pueden ser modificados periódicamente y/o pueden ser agregados nuevos datos de adquisición periódicamente. Por ejemplo, en las incorporaciones particulares, los datos de adquisición pueden ser modificados con base en una modificación o adición a los datos de fuente recolectados, a la salida de manejo de contratos, a la salida de manejo de gastos, o una o más de las reglas de negocios de inteligencia de proveedor. En las incorporaciones particulares, los datos de adquisición almacenados en el almacén de datos de adquisición pueden ser modificados automáticamente y en tiempo real. El método puede entonces regresar al paso 556 para analizar los datos de adquisición nuevos y/o modificados. En ésta manera, el análisis de inteligencia de proveedor puede llevarse a cabo periódicamente y en tiempo real con base en los datos de adquisición actualmente almacenados en el almacén de datos de adquisición.
Deberá entenderse que en las incorporaciones particulares, el componente de inteligencia de proveedor 34 puede incluir varios software involucrados en medios leíbles por computadora y que pueden operarse para llevar a cabo todas o partes de las funciones y/o métodos descritos anteriormente con respecto a las figuras 13-14. Tal software puede ser concentrado en un paquete de software particular o distribuido en cualquier número de módulos de software, programas, rutinas u otras colecciones de códigos que pueden o no ser distribuidas geográficamente.
La figura 15 ilustra una exhibición 600 de una salida de ejemplo 534 generada por un módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 de acuerdo con una incorporación de la presente invención. El exhibidor 600 ilustra los ahorros financieros y/o las pérdidas asociadas con el envió libre de hardware proporcionado por un número de proveedores diferentes, con base en el análisis de costo total de propiedad de una cadena de suministro.
La exhibición 600 puede incluir una tabla de inteligencia de proveedor 602 y un número de herramientas interactivas 604. En el ejemplo mostrado en la figura 15, la tabla de inteligencia de proveedor 602 incluye una lista de proveedores 606 que proporcionan envió libre para los productos OEM de aparatos (fabricantes de equipo original) adquiridos por una organización de negocios de compra asi como un número de mediciones que indican ahorros y pérdidas asociadas con tal envío gratis . Tales mediciones pueden ser determinadas por el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500 con base en un análisis de los datos de adquisición con respecto a cada silo de gastos 504 a 514 de acuerdo al juego de reglas de negocios de inteligencia de proveedor 520. La columna 608 indica las pérdidas financieras incurridas por la organización de negocios de compra como un resultado del envió gratis proporcionado por cada proveedor 606. Por ejemplo, la columna 608 puede indicar las pérdidas financieras debidas al envío gratis en comparación a un costo de cadena de suministro determinado sin el envío gratis. Tales pérdidas pueden ser atribuidas al proveedor 606 que aumenta los precios o reduce descuentos asociados con productos particulares a fin de compensar por proporcionar el envió gratis. Por tanto, tales pérdidas pueden ser realizadas por uno o más silos de gatos 504 a 514, tal como por ejemplo el silo de gastos de aparatos 504.
La columna 610 indica las cantidades de ahorro asociadas con el envió gratis proporcionado por cada proveedor 606, sin tomar en cuenta varias pérdidas financieras que resultan del envió gratis, tal como las pérdidas identificadas en la columna 608. Por ejemplo, la columna 610 puede indicar los ahorros incurridos por el envió del silo de gastos 510 como un resultado del envió gratis, sin tomar en cuenta las pérdidas incurridas por el silo de gastos de aparatos 504 debido a los precios incrementados o los descuentos reducidos por ejemplo. La columna 612 indica que la cantidad gastada por la organización de negocios de compra en aparatos OEM de cada proveedor 606. La columna 614 indica los ahorros de porcentaje de la cantidad total gastada de cada proveedor 606 (como se indicó por la columna 612 debido a los ahorros llevados a cabo por el envió gratis proporcionado por cada proveedor 606 (como se indicó en la columna 610) .
El exhibidor 600 puede ser mostrado por una interconexión de usuario interactiva tal como en un ambiente WINDOWS, por ejemplo, tal como que un usuario pueda navegar a través del exhibidor y solicitar un análisis adicional empleando herramientas interactivas 604. En las incorporaciones particulares, la exhibición 600 se presenta por un explorador de Internet e incluye varios iconos, menús de jalar y bajar y/o artículos de hipertexto que pueden ser seleccionados por un usuario para recuperar información adicional con respecto a análisis o artículos particulares.
La salida 534 generada por el módulo de análisis de inteligencia de proveedor 500, tal como la salida exhibida en la tabla de inteligencia de proveedor 602, por ejemplo, puede usarse para hacer decisiones de adquisición o de gastos más eficientes con base en el costo total de propiedad o en la cadena de suministro completa respectiva. Por ejemplo, los individuos responsables por llevar a cabo las decisiones de adquisición para una división o silo particular de la organización de negocios pueden ser capaces de hacer decisiones optimizadas con base en el costo total de un proceso de adquisición o cadena de suministro incluyendo la realización de los efectos de decisiones de adquisición hechas con respecto a esa división o silo sobre varias otras divisiones o silos dentro de la organización de negocios.
Aún cuando una incorporación de la invención y sus ventajas se describen en detalle, una persona con habilidad en el arte puede hacer varias alteraciones, adiciones, y omisiones

Claims (44)

R E I V I N D I C A C I O N E S
1. Un método para manejar el gasto que comprende : recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos, los datos de adquisición incluyen la información relativa a una pluralidad de eventos de adquisición, una o más de las fuentes de adquisición teniendo un catálogo de producto específico-fuente asociado; almacenar un catálogo global especificando, para cada una de una pluralidad de productos, relaciones de mapa entre los atributos de producto específicos-fuente especificados para uno o más de los catálogos de producto específico-fuente y uno o más atributos genéricos especificados por el catálogo global; hacer los mapas de los atributos de fuente-específicos asociados con productos identificados por los datos de adquisición recolectados para los atributos genéricos correspondientes basados sobre las relaciones de mapa; analizar una parte de los datos de adquisición recolectados, incluyendo el identificar la información relativa a productos particulares con base sobre los atributos genéricos asociados con uno o más de los productos; y generar automáticamente una salida visual con base en el análisis de los datos de adquisición recolectados.
2. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado porque los datos de adquisición de recolección de una pluralidad de fuentes de datos incluyen el recolectar información automáticamente extraída de una pluralidad de contratos electrónicos con base en un juego de reglas lingüisticas.
3. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado porque los datos de adquisición de recolección de una pluralidad de fuentes de datos comprenden: almacenar una pluralidad de contratos electrónicos incluyendo datos de texto no estructurados; determinar uno o más patrones lingüísticos asociados con un parámetro de negocios; generar reglas lingüísticas basadas sobre uno o más patrones lingüísticos; y usar herramientas de extracción de texto para extraer automáticamente la información relativa al parámetro de negocios de los datos de texto no estructurados usando una o más de las reglas lingüísticas; y recolectar por lo menos una parte nformación automáticamente extraída.
4. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a la adquisición de un producto particular; y la salida visual ilustra uno o más detalles de la adquisición de producto particular.
5. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a dos o más parámetros de adquisición; y la salida visual ilustra una relación entre por lo menos dos de los dos o más parámetros de adquisición.
6. El método tal y como se reivindica en la cláusula 5, caracterizado porque la salida visual comprende una visualización tridimensional ilustrando la relación entre por lo menos dos tipos de parámetros de adquisición.
7. El método tal y como se reivindica en la cláusula 5, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a procuración de dos o más productos particulares; y la salida visual ilustra una relación entre adquisición de uno de los productos particulares y adquisición de otro de los productos particulares.
8. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado además porque comprende el identificar automáticamente una o más entidades de negocios asociadas con cada una de la pluralidad de eventos de adquisición; y en donde: la salida visual ilustra uno o más detalles relativos a eventos de adquisición asociados con por lo menos una de la una o más entidades de negocios.
9. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado además porque comprende: almacenar una o más relaciones de negocios entre un juego de dos o más entidades de negocios relacionados; y identificar automáticamente un evento de adquisición particular asociado con una entidad de negocios particular del juego de entidades de negocios relacionadas, una o más entidades de negocios relacionadas basadas sobre las relaciones de negocios almacenadas; y en donde la salida visual ilustra la información de adquisición con respecto a por lo menos dos del juego de entidades de negocios relacionadas.
10. El método tal y como se reivindica en la cláusula 9, caracterizado porque: el juego de dos o más entidades de negocios relacionadas comprende dos o más entidades de negocios que ha hecho compras de adquisición; y la salida visual ilustra la información relativa a las adquisiciones hechas por lo menos por dos del juego de las entidades de negocios relacionadas.
11. El método tal y como se reivindica en la cláusula 9, caracterizado además porque comprende el recibir automáticamente una o más relaciones de negocios de un proveedor de información de negocios.
12. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado además porque comprende automáticamente el determinar el uno o más eventos de adquisición asociados con el asunto de adquisición particular.
13. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado además porque comprende el clasificar automáticamente cada uno de la pluralidad de eventos de adquisición con base en una o más de las reglas de clasificación.
14. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado porque la salida visual automáticamente generada comprende una pluralidad de visualizaciones las cuales pueden ser navegadas usando las herramientas de navegación automáticas .
15. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado además porque comprende: el recibir una petición para un reporte de inteligencia de negocios, la petición siendo iniciada con base en un análisis de la salida visual; analizar por lo menos una parte de los datos de adquisición recolectados; y generar automáticamente el reporte de inteligencia de negocios en respuesta a la petición basada sobre el análisis de los datos de adquisición recolectados.
16. El método tal y como se reivindica en la cláusula 1, caracterizado porque los datos de análisis de recolección de una pluralidad de fuentes de datos comprende: recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos; periódicamente recibir datos de adquisiciones adicionales de uno o más de la pluralidad de fuentes de datos; y actualizar los datos de adquisición con base en los datos de adquisición adicionales.
17. El software para el manejo de gastos, el software estando involucrado en un medio leíble por computadora y cuando se ejecuta operable para: recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos, los datos de adquisición incluyen información con respecto a una pluralidad de eventos de adquisición, una o más de las fuentes de datos teniendo un catálogo de productos específicos-fuente asociados; almacenar un catálogo global especificando, para cada una de la pluralidad de productos, relaciones de mapa entre atributos de producto especificos-fuente especificados por uno o más de los catálogos de producto especifico-fuente y uno o más de los atributos genéricos especificados por el catálogo global; hacer un mapa de los atributos específicos de fuente asociado con los productos identificados por los datos de adquisición recolectados para los atributos genéricos correspondientes con base en las relaciones de mapa; analizar una parte de los datos de adquisición recolectados, incluyendo la información de identificación en relación a productos particulares con base en los atributos genéricos asociados con uno o más productos particulares; y generar una salida visual con base en el análisis de los datos de adquisición recolectados.
18. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado porque los datos de adquisición de recolección de una pluralidad de fuentes de datos incluyen información de recolección automáticamente extraída de una pluralidad de contratos electrónicos basados sobre un juego de reglas lingüisticas.
19. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado porque los datos de adquisición de recolección de una pluralidad de fuentes de datos comprende: almacenar una pluralidad de contratos electrónicos incluyendo datos de texto no estructurados; determinar uno o más patrones lingüísticos asociados con un parámetro de negocios; generar las reglas lingüísticas con base en uno o más patrones lingüísticos; y usar herramientas de extracción de texto para extraer automáticamente la información relativa al parámetro de negocios de los datos de texto no estructurados usando una o más de las reglas lingüísticas; y recolectar por lo menos una parte de la información automáticamente extraída.
20. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a la adquisición de un producto particular y la salida visual ilustra uno o más detalles de la adquisición del producto particular.
21. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a dos o más parámetros de adquisición; y la salida visual ilustra una relación entre por lo menos dos de los dos o más parámetros de adquisición.
22. El software tal y como se reivindica en la cláusula 21, caracterizado porque la salida visual comprende una visualización tridimensional ilustrando la relación entre por lo menos dos tipos de parámetros de adquisición.
23. El software tal y como se reivindica en la cláusula 21, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a la procuración de dos o más productos particulares; y la salida visual ilustra una relación entre la adquisición de uno de los productos particulares y la adquisición de otro de los productos particulares.
24. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado además porque es operable para identificar una o más entidades de negocios asociadas con cada uno de la pluralidad de eventos de adquisición; y en donde: la salida visual ilustra uno o más detalles relativos a los eventos de adquisición asociados con por lo menos una de la una o más entidades de negocios .
25. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado además porque es operable para: almacenar una o más relaciones de negocios entre un juego de dos o más entidades de negocios relacionadas; y identificar para un evento de adquisición particular asociado con una entidad de negocios particular del juego de entidades de negocios relacionadas, una o más entidades de negocios relacionadas basadas sobre las relaciones de negocios almacenadas; y en donde la salida visual ilustra la información de adquisición con respecto a por lo menos dos del juego de entidades de negocios relacionadas.
26. El software tal y como se reivindica en la cláusula 25, caracterizado porque: el juego de dos o más entidades de negocios relacionadas comprende dos o más entidades de negocios habiendo hecho compras de adquisición; y la salida visual ilustra la información relativa a las adquisiciones hechas por lo menos por dos del juego de las entidades de negocios relacionadas.
27. El software tal y como se reivindica en la cláusula 25, caracterizado además porque es operable para recibir la una o más relaciones de negocios de un proveedor de información de negocios .
28. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado porque: la salida visual comprende una pluralidad de visualizaciones; y el software es además operable para proporcionar herramientas de navegación para navegar a través de pluralidad de visualizaciones.
29. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado además porque es operable para: recibir una petición para un reporte de inteligencia de negocios, la petición siendo iniciada con base en un análisis de la salida visual; analizar por lo menos una parte de los datos de adquisición recolectados; y generar un reporte de inteligencia de negocios en respuesta a la petición basada sobre el análisis de los datos de adquisición recolectados.
30. El software tal y como se reivindica en la cláusula 17, caracterizado porque los datos de adquisición de recolección de una pluralidad de fuentes de datos comprende: recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos; periódicamente recibir datos de adquisiciones adicionales de uno o más de la pluralidad de fuentes de datos; y actualizar los datos de adquisición con base en los datos de adquisición adicionales .
31. ün sistema para el manejo de gastos que comprende : un almacén de datos que opera para recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos, los datos de adquisición incluyen información relativa a una pluralidad de eventos de adquisición, una o más de las fuentes de datos teniendo un catálogo de producto especifico-fuente asociado; un módulo de catálogo global que opera para: almacenar un catálogo global que especifica, para cada uno de la pluralidad de productos, relaciones de mapa entre los atributos de producto especifico-f ente especificados para el uno o más catálogos de producto especifico-fuente y uno o más atributos genéricos especificados por el catálogo global; y hacer el mapa de los atributos especificos-fuente asociados con uno o más de los productos identificados por los datos de adquisición recolectados para los atributos genéricos correspondientes con base en las relaciones de mapa; un módulo de análisis de datos que opera para analizar una parte de los datos de adquisición recolectados, incluyendo la información de identificación con respecto a productos particulares con base en los atributos genéricos asociados con el uno o más productos particulares; y un módulo de visualización de datos que opera para generar una salida visual con base en el análisis de los datos de adquisición recolectados.
32. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado porque la recolección de datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos incluye el recolectar información automáticamente extraída de una pluralidad de contratos electrónicos basados sobre un juego de reglas lingüisticas.
33. El software tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado además porque comprende: una base de datos de contratos que opera para almacenar una pluralidad de contratos electrónicos incluyendo datos de texto no obstruidos; una base de datos de regla lingüistica operable para almacenar reglas lingüisticas generadas con base en uno o más patrones lingüísticos asociados con un parámetro de negocios; un módulo de extracción de texto que comprende herramientas de extracción de texto que operan para extraer automáticamente información particular con respecto al parámetro de negocios de datos de texto no estructurados usando uno o más de las reglas lingüisticas; y en donde los datos de adquisición de recolección de una pluralidad de fuentes de datos incluye el recolectar por lo menos una parte de la información extraída.
34. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a la adquisición de un producto particular y la salida visual ilustra uno o más detalles de la adquisición del producto particular.
35. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a dos o más parámetros de adquisición; y la salida visual ilustra una relación entre por lo menos dos de los dos o más parámetros de adquisición.
36. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 35, caracterizado porque la salida visual comprende una visualización tridimensional ilustrando la relación entre por lo menos dos tipos de parámetros de adquisición.
37. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 35, caracterizado porque: el asunto de adquisición se refiere a la procuración de dos o más productos particulares; y la salida visual ilustra una relación entre la adquisición de uno de los productos particulares y la adquisición de otro de los productos particulares.
38. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado además porque comprende: un módulo de identificación de entidad de negocios es operable para identificar una o más entidades de negocios asociadas con cada una de la pluralidad de eventos de adquisición; y en donde la salida visual ilustra uno o más detalles con respecto a los eventos de adquisición asociados con la entidad de negocios particular.
39. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado además porque comprende: una base de datos de relaciones de entidad de negocios operable para almacenar una o más relaciones de negocios entre un juego de dos o más entidades de negocios relacionadas; . y un módulo de identificación de entidad de negocios operable para identificar, para un evento de adquisición particular asociado con una entidad de negocios particular del juego de entidades de negocios relacionadas, una o más entidades de negocios relacionadas con base en las relaciones de negocios almacenadas; y en donde la solicitud se refiere a eventos de adquisición asociados con por lo menos una entidad de negocios del juego de entidades de negocios relacionadas; y en donde la salida visual ilustra la información de adquisición con respecto a por lo menos dos del juego de entidades de negocios relacionadas.
40. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 39, caracterizado porque: el juego de dos o más entidades de negocios relacionadas comprende dos o más entidades de negocios que tienen compras de adquisición hechas; y la salida visual ilustra la información relativa a las adquisiciones hechas por lo menos por dos del juego de las entidades de negocios relacionadas.
41. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 39, caracterizado porque el módulo de identificación de entidad de negocios es operado para recibir la una o más relaciones de negocios de un proveedor de información de negocios .
42. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado porque: la salida visual comprende una pluralidad de visualizaciones; y el módulo de visualización de datos es además operado para proporcionar herramientas de navegación para navegar a través de la pluralidad de visualizaciones.
43. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado además porque comprende un módulo de reporte de inteligencia de negocios que opera para: recibir una petición para un reporte de inteligencia de negocios, la petición estando iniciada con base en un análisis de la salida visual; analizar por lo menos una parte de los datos de adquisición recolectados; y generar un reporte de inteligencia de negocios en respuesta a la petición basada sobre el análisis de los datos de adquisición recolectados.
44. El sistema tal y como se reivindica en la cláusula 31, caracterizado porque el almacén de datos es operado para recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos mediante: recolectar los datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos; periódicamente recibir datos de adquisición adicionales de una o más de la pluralidad de fuentes de datos; y actualizar los datos de adquisición recolectados con base en los datos de adquisición adicionales. R E S U E N Se proporciona un método de manejo de gasto. El método incluye el recolectar datos de adquisición de una pluralidad de fuentes de datos las cuales pueden estar asociadas con catálogos de producto específicos-fuente. El método además incluye almacenar un catálogo global que especifica relaciones de mapa entre atributos de producto específico-fuente especificados por los catálogos de producto específico-fuente y atributos genéricos especificados por el catálogo global. El método además incluye el hacer el mapa de los atributos específicos-fuente asociados con los productos particulares para corresponder con los atributos genéricos basados sobre las relaciones de mapa. El método además incluye el analizar una parte de los datos de adquisición recolectados, incluyendo la información de identificación relativa a productos asociados con los eventos de adquisición particulares con base en los atributos genéricos asociados con los productos. El método además incluye el generar automáticamente una salida visual con base en el análisis de los datos de adquisición recolectados.
MXPA04003840A 2001-10-23 2002-10-23 Sistema y metodo para manejar el gasto. MXPA04003840A (es)

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