Das fehlende Glied bei der richtigen datengesteuerten Beschaffung
Erneuern Sie Ihren Beschaffungsprozess, aber machen Sie es richtig
Die Einkaufsführer von heute erkennen bereits, dass die Zukunft der Beschaffung datengesteuert ist. Aber lassen Sie uns für eine Minute konkret werden. Was genau ist datengetriebene Beschaffung? Was sind die konkreten Bausteine, die Sie dafür benötigen? Und was den Reifegrad angeht, wo stehen Sie jetzt?
Heutzutage ist es kaum noch vorstellbar, auf einer Veranstaltung zu sein und eines der folgenden Schlagworte nicht zu entdecken: Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Business Intelligence (BI) und viele mehr. Kommt Ihnen das bekannt vor? Es ist kein Zufall, dass diese Begriffe auf jedem Banner, Flyer oder Promo-Video zu finden sind und wahrscheinlich Sie auslösen. Sie sind cool, trendig und die Zukunft wird definitiv voll davon sein. Folglich bedeutet die Einführung in das Programm, sich mit diesen Techniken vertraut zu machen und zu verstehen, wie sie Ihrem Geschäft und Ihrem täglichen Betrieb zugute kommen können. Wenn Sie dies tun, ist es am sinnvollsten, sich zunächst einmal anzusehen, was diesen Innovationen zugrunde liegt: einfacher Zugriff auf verwertbare Daten in hoher Qualität.
Algorithmen und Daten – Wissenswertes für eine glückliche Ehe
Algorithmen könnten Ihnen umsetzbare Erkenntnisse liefern. So können sie beispielsweise Ausgabenmuster erkennen, Veränderungen der Kundennachfrage antizipieren und Engpässe im Beschaffungsprozess erkennen, bevor sie entstehen. Bei richtiger Anwendung sind diese Techniken äußerst wertvoll und für einen effizienten Beschaffungsprozess unerlässlich.
Wir sehen jedoch viele Beschaffungsspezialisten, die mit einer suboptimalen Datengrundlage zu kämpfen haben, die typischerweise schmutzige und schlechte Daten enthält, auf die nicht einfach (und schnell) zugegriffen werden kann. Algorithmen mögen schlau sein, aber sie sind immer noch Maschinen. Das bedeutet, dass, wenn Sie sie mit Müll füttern (als Ergebnis einer schlechten Datengrundlage), sie Ihnen Müll als Ausgabe geben. Das nennt man Müll rein = Müll raus Prinzip und ist eine Situation, in der Sie sich nicht als Beschaffungsführer positionieren möchten. Typische Symptome einer suboptimalen Datengrundlage, die wir in der Praxis sehen und die Sie vielleicht erkennen, sind:
- Es dauert Wochen und manchmal vielleicht sogar Monate, um auf relevante Daten zuzugreifen
- Zu wenig Daten und Datenknappheit
- Schmutzige und schlechte Datenqualität, mit vielen fehlenden und falschen Werten
- (Datenschutz) sensible und daher nicht erreichbare Daten
- Zeitaufwändige Trajektorien und interne Prozesse, um Zugriff auf relevante Daten zu erhalten
Das starke Fundament, das Ihr Einkauf braucht
Wie sieht ein zukünftiger, effizienter Beschaffungsprozess aus? Idealerweise wünscht man sich eine starke Datenbasis mit einfachem Zugriff auf verwertbare und qualitativ hochwertige Daten, um mit den oben genannten Schlagworten (zB AI, ML, BI etc.) datengetriebene Innovationen realisieren zu können. Mit einer so starken Datengrundlage liefern Ihnen qualitativ hochwertige Daten qualitativ hochwertige Ergebnisse und umsetzbare Erkenntnisse, die Ihre Einkaufsabteilung stärken und Ihnen einen großen Vorteil gegenüber denen verschaffen, denen noch eine angemessene Datengrundlage fehlt.
Wie machen wir das also richtig?
Eine Kette ist so stark wie ihr schwächstes Glied. Und in der Beschaffungskette sind die meisten Glieder bereits vorhanden und relativ einfach zu implementieren. Es fehlt jedoch ein herausfordernder Link. Wie bauen Sie eine starke Datenbasis auf und wo könnten Sie als Einkaufsleiter ansetzen?
Je nachdem, mit welchen Herausforderungen Ihre Beschaffungsabteilung zu kämpfen hat, kann Syntho Ihnen dabei helfen, diese starke Datengrundlage aufzubauen. Einige Beispiele, die Syntho unterstützt:
- (Datenschutz-)Sensible Daten leicht zugänglich machen, ohne an Qualität zu verlieren
- Beschleunigen Sie den Datenzugriff auf (sensible) Daten von Wochen (und manchmal Monaten) auf Stunden
- Beheben Sie Datenqualitätsprobleme wie fehlende/falsche Werte tragfähig
- Bei Problemen mit Datenknappheit (zum Beispiel zum Trainieren von Algorithmen) können wir Subsetting/Oversampling anwenden, wenn mehr qualitativ hochwertige Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung sind
- Generieren zusätzlicher intelligenter synthetischer Daten mit den gleichen Mustern, Eigenschaften und statistischen Beziehungen wie die Originaldaten, die Sie haben
Erkennen Sie die erwähnten Hürden? Und gibt Ihnen dieser Artikel ein besseres Gefühl für Ihren Weg zur datengesteuerten Beschaffung und Ihren aktuellen Mutterschaftsstand? Wir würden gerne hören, wo Sie stehen, mit welchen Schwierigkeiten Sie konfrontiert sind und Ihr allgemeines Feedback. Daher wird Syntho am 15. September auf der DPW Procurement Conference vertreten seinth und 16th. Bitte zögern Sie nicht kontaktieren Sie uns und stellen Sie uns alle Fragen, die Sie haben. Melde dich einfach über die DPW-Plattform or kontaktieren Sie uns direkt, um tiefer in die Zukunft der datengesteuerten Beschaffung einzutauchen.
Daten sind synthetisch, aber unser Team ist real!
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Möchten Sie mehr über die Qualität synthetischer Daten erfahren? Sehen Sie sich das Video an, in dem SAS unsere synthetischen Daten bewertet!
Die Datenqualität synthetischer Daten im Vergleich zu Originaldaten ist entscheidend. Aus diesem Grund haben wir kürzlich ein Webinar mit SAS (Marktführer in Analytik) veranstaltet, um dies zu demonstrieren. Ihre Analytics-Experten werteten generierte synthetische Datensätze von Syntho über verschiedene Analytics (KI)-Bewertungen aus und teilten die Ergebnisse. Eine kurze Zusammenfassung davon finden Sie in diesem Video.
