Липсващата връзка при получаване на поръчки въз основа на данни
Иноватирайте процеса на възлагане на поръчки, но го направете правилно
Днешните ръководители на обществени поръчки вече осъзнават, че бъдещето на обществените поръчки се основава на данни. Но нека да уточним за минута. Какво точно са поръчките, базирани на данни? Какви са специфичните градивни елементи, от които се нуждаете, за да осъзнаете това? А що се отнася до нивото на зрялост, къде сте сега?
В днешно време едва ли е възможно да се присъедини към събитие и да не забележиш една от следните модни думи: изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML), бизнес разузнаване (BI) и много други. Звучи ли ви познато? Неслучайно тези условия могат да бъдат намерени на всеки банер, флаер или промо видео и това вероятно ще ви задейства. Те са готини, модерни и бъдещето определено ще бъде пълно с тях. Следователно, да се запознаете с програмата означава да се запознаете с тези техники и да разберете как те могат да донесат печалба на вашия бизнес и ежедневните операции. Когато го направите, най -разумното действие, с което да започнете, е да разгледате какво стои в основата на тези иновации: лесен достъп до използваеми, висококачествени данни.
Алгоритми и данни - неща, които трябва да знаете, ако искате те да са щастливо женени
Алгоритмите биха могли да ви предоставят практическа информация. Например, те биха могли да забележат (опашка) моделите на разходи, да предвидят промени в търсенето на клиентите и да идентифицират тесните места в процеса на възлагане на поръчки, преди те да възникнат. Когато са направени правилно, тези техники са изключително ценни и от съществено значение за ефективен процес на възлагане на обществени поръчки.
Виждаме обаче много специалисти по обществени поръчки, които се борят от неоптимална база данни, която обикновено съдържа мръсни и некачествени данни, до които не може просто (и бързо) да се получи достъп. Алгоритмите може да са умни, но все пак са машини. Това означава, че ако ги захранвате с боклук (в резултат на лоша база данни), те ще ви дадат боклук като изход. Това се нарича боклук вътре = боклук навън принцип и е ситуация, в която не искате да се позиционирате като ръководител на обществени поръчки. Типични симптоми на наличието на неоптимална база данни, която виждаме и която може да разпознаете на практика са:
- Достъпът до съответните данни отнема седмици, а понякога дори месеци
- Няма достатъчно данни и недостиг на данни
- Мръсни и лошо качество на данните, с много липсващи и неправилни стойности
- (Поверителност) чувствителни и поради това недостъпни данни
- Отнемащи време траектории и вътрешни процеси за достъп до съответните данни
Силната основа, от която се нуждае вашият отдел за обществени поръчки
Как изглежда един бъдещ, ефективен процес на възлагане на обществени поръчки? В идеалния случай човек би искал да има здрава база данни с лесен достъп до използваеми и висококачествени данни, за да може да реализира иновации, базирани на данни, с гореспоменатите модни думи (напр. AI, ML, BI и т.н.). С такава силна база данни, висококачествените данни ще ви осигурят висококачествени резултати и практическа информация, която ще засили вашия отдел за обществени поръчки и ще ви осигури огромно предимство в сравнение с тези, на които все още липсва подходяща база данни.
И така, как да направим това правилно?
Веригата е толкова силна, колкото и най -слабото й звено. А във веригата за поръчки повечето връзки вече присъстват и са относително лесни за изпълнение. Липсва обаче една предизвикателна връзка. Как създавате силна база данни и откъде бихте могли да започнете като ръководител на обществени поръчки?
В зависимост от предизвикателствата, с които се бори вашият отдел за обществени поръчки, Syntho може да ви помогне да създадете тази силна база данни. Някои примери, които Syntho поддържа:
- Улесняване на достъпа до поверителни данни (поверителност) без загуба на качество
- Ускорете достъпа до данни (чувствителни) данни от седмици (а понякога и месеци) до часове
- Ефективно разрешаване на проблеми с качеството на данните, като липсващи/неправилни стойности
- В случай на недостиг на недостиг на данни (за обучение например на алгоритми), можем да приложим под-настройка/свръхизбиране, когато по-висококачествените данни за обучението са от съществено значение
- Генериране на изключително интелигентни синтетични данни със същите модели, характеристики и статистически отношения като оригиналните данни, които имате
Разпознавате ли пречките, които споменахме? И дали тази статия ви дава по-добро усещане за вашето пътуване към поръчки за управление на данни и текущото ви ниво на майчинство? Ще се радваме да чуем къде стоите, с какви трудности се сблъсквате и общата ви обратна връзка. Следователно Syntho ще присъства на конференцията за обществени поръчки на DPW на 15 септемвриth и 16th. Моля, не се колебайте ! и ни задайте всички въпроси, които имате. Просто посегнете през DPW-платформа or ! директно за по-нататъшно задълбочаване в бъдещето на поръчките, базирани на данни.
Данните са синтетични, но нашият екип е истински!
Свържете се със Syntho и един от нашите експерти ще се свърже с вас със скоростта на светлината, за да проучи стойността на синтетичните данни!
Искате ли да научите повече за качеството на синтетичните данни? Вижте видеоклипа на SAS, който оценява нашите синтетични данни!
Качеството на данните на синтетичните данни в сравнение с оригиналните данни е от ключово значение. Ето защо наскоро организирахме уебинар със SAS (лидер на пазара в анализите), за да демонстрираме това. Техните експерти по анализи оцениха генерираните синтетични набори от данни от Syntho чрез различни аналитични (AI) оценки и споделиха резултатите. Можете да намерите кратко резюме на това в това видео.
