L’enllaç que falta per fer correcta la contractació basada en dades
Innoveu el vostre procés de contractació, però feu-ho bé
Els líders d’adquisicions actuals ja s’adonen que el futur de la contractació està basat en dades. Però anem a concretar un minut. Què és exactament la contractació basada en dades? Quins són els blocs de construcció específics que necessiteu per fer-ho? I pel que fa al nivell de maduresa, on ets ara?
Avui en dia, difícilment es pot estar en un esdeveniment i no detectar una de les paraules clau: intel·ligència artificial (IA), aprenentatge automàtic (ML), intel·ligència empresarial (BI) i molts més. Us sona familiar? No és casualitat que aquests termes es puguin trobar a qualsevol bàner, fulletó o vídeo promocional i que probablement us desencadenin. Són genials, de tendència i, sens dubte, el futur en serà ple. En conseqüència, posar-se en contacte amb el programa és familiaritzar-se amb aquestes tècniques i poder entendre com poden beneficiar-se del seu negoci i de les operacions del dia a dia. Quan ho feu, l'acció més assenyada per començar és mirar què hi ha a la base d'aquestes innovacions: fàcil accés a dades utilitzables i de gran qualitat.
Algoritmes i dades: coses per saber si voleu que es casin feliçment
Els algoritmes us poden proporcionar informació útil. Per exemple, podrien detectar patrons de despesa (anticipar-se), anticipar-se als canvis en la demanda dels clients i identificar els colls d'ampolla en el procés d'adquisició abans que apareguin. Quan es fan bé, aquestes tècniques són extremadament valuoses i essencials per a un procés d’adquisició eficient.
Tanmateix, veiem a molts especialistes en adquisicions que lluiten des d’una base de dades poc òptima que normalment conté dades de qualitat bruta i de mala qualitat a les quals no es pot accedir de manera senzilla (i ràpida). Els algoritmes poden ser intel·ligents, però encara són màquines. Això vol dir que si els alimenteu escombraries (com a resultat d'una base de dades incorrecta), us donaran escombraries com a sortida. Es diu això escombraries dins = escombraries fora principi, i és una situació en què no voleu situar-vos com a líder de contractació. Els símptomes típics de tenir una base de dades subòptima que veiem i que podríeu reconèixer a la pràctica són:
- Es necessiten setmanes i, de vegades, fins i tot fins i tot mesos, per accedir a les dades rellevants
- No hi ha prou dades i escassetat de dades
- Dades de mala qualitat i brutes, amb molts valors que falten i són incorrectes
- Dades sensibles i, per tant, inaccessibles (privadesa)
- Trajectòries i processos interns que consumeixen molt de temps per accedir a dades rellevants
La base sòlida que necessita el vostre departament de compres
Com és un futur procés de contractació eficient? Idealment, voldríeu tenir una base de dades sòlida amb fàcil accés a dades utilitzables i d’alta qualitat per poder realitzar innovacions basades en dades amb paraules de moda esmentades (per exemple, AI, ML, BI, etc.). Amb una base de dades tan sòlida, les dades d’alta qualitat us proporcionaran resultats d’alta qualitat i estadístiques útils que augmentaran el vostre departament de contractació i us proporcionaran un enorme avantatge en comparació amb aquells que encara no tenen una base de dades adequada.
Llavors, com ho fem bé?
Una cadena és tan forta com la seva baula més feble. I a la cadena de contractació, la majoria dels vincles ja són presents i són relativament fàcils d’implementar. Tot i això, falta un enllaç difícil. Com establir una base sòlida de dades i per on podríeu començar com a líder en compres?
Depenent dels reptes amb què tingui problemes el vostre departament de compres, Syntho us pot ajudar a establir aquesta sòlida base de dades. Alguns exemples compatibles amb Syntho:
- Facilitar l'accés a les dades sensibles (privadesa) sense perdre qualitat
- Agilitzeu l'accés de dades a dades (sensibles) des de setmanes (i de vegades mesos) fins a hores
- Resoleu de manera viable problemes de qualitat de dades, com ara valors que falten o no són correctes
- En cas de desafiaments de l’escassetat de dades (per entrenar, per exemple, algoritmes), podem aplicar subestabliments / mostreigs excessius, on les dades de formació de més qualitat són essencials
- Generar dades sintètiques intel·ligents addicionals amb els mateixos patrons, característiques i relacions estadístiques que les dades originals que teniu
Reconeixeu els obstacles que hem esmentat? I aquest article us dóna una millor idea del vostre viatge cap a la compra de dades i del vostre nivell actual de maternitat? Ens encantaria saber on us situeu, quines dificultats teniu i els vostres comentaris generals. Per tant, Syntho estarà present a la conferència de contractació de DPW el 15 de setembreth i 16th. Si us plau, no dubteu a fer-ho contacti'ns i feu-nos totes les preguntes que tingueu. Només cal que arribeu a través del Plataforma DPW or contacti'ns directament per aprofundir més en el futur de la contractació basada en dades.
Les dades són sintètiques, però el nostre equip és real!
Poseu-vos en contacte amb Syntho i un dels nostres experts es posarà en contacte amb vostè a la velocitat de la llum per explorar el valor de les dades sintètiques.
Voleu obtenir més informació sobre la qualitat de les dades sintètiques? Mireu el vídeo de SAS avaluant les nostres dades sintètiques!
La qualitat de les dades de les dades sintètiques en comparació amb les dades originals és clau. És per això que recentment hem organitzat un seminari web amb SAS (líder del mercat en analítica) per demostrar-ho. Els seus experts en analítica van avaluar conjunts de dades sintètiques generats de Syntho mitjançant diverses avaluacions d'anàlisi (AI) i van compartir els resultats. Podeu trobar un breu resum d'això en aquest vídeo.
