Geschäftskontext
Ein Einzelhandelsunternehmen muss regelmäßig die Bestandsdaten aus dem physischen Lagerverwaltungssystem (ERP) mit den Daten des Online-Shops synchronisieren. Ziel ist es, Diskrepanzen zu identifizieren: Produkte, die im Lager sind, aber nicht online (vergessen), Produkte, die online sind, aber nicht im Lager (Geisterbestände), und Produkte, die in beiden Systemen vorhanden sind, aber unterschiedliche Mengen aufweisen.
Datenaufbereitung
Erstellung von zwei Datensätzen: 'erp_lager' (Lagerbestand) und 'web_shop' (Online-Bestand) mit einigen absichtlichen Unterschieden in Produkt-IDs und Mengen.
Kopiert!
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| 2 | DATA casuser.erp_lager; |
| 3 | INPUT produkt_id $ menge; |
| 4 | DATALINES; |
| 5 | P100 50 P101 20 P102 0 P103 10 ; |
| 6 | |
| 7 | RUN; |
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| 9 | DATA casuser.web_shop; |
| 10 | INPUT produkt_id $ menge; |
| 11 | DATALINES; |
| 12 | P100 50 P101 18 P104 5 ; |
| 13 | |
| 14 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Ausführung des Vergleichs basierend auf Produkt-ID und Menge, um exakte Übereinstimmungen zu prüfen.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | SIMPLE.compare / TABLE={name='erp_lager'} table2={name='web_shop'} inputs={'produkt_id', 'menge'} casOut={name='nur_im_lager', replace=true} casOut2={name='nur_im_shop', replace=true} freqOut={name='abweichungen', replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Erwartetes Ergebnis
Drei Tabellen werden erzeugt: 'nur_im_lager' enthält P102 (da Menge 0 vs nicht vorhanden) und P103. 'nur_im_shop' enthält P104. 'abweichungen' zeigt P101, da die Menge unterschiedlich ist (20 vs 18), und P100 wird als übereinstimmend behandelt (wenn es nicht in den Differenztabellen erscheint, abhängig von der Konfiguration der Ausgabetabellen).