L'anello mancante per ottenere un approvvigionamento guidato dai dati nel modo giusto
Innova il tuo processo di approvvigionamento, ma fallo bene
I leader del procurement di oggi si rendono già conto che il futuro del procurement è guidato dai dati. Ma entriamo nello specifico per un minuto. Che cos'è esattamente l'approvvigionamento guidato dai dati? Quali sono gli elementi costitutivi specifici di cui hai bisogno per realizzare questo? E in termini di livello di maturità, dove sei adesso?
Al giorno d'oggi, non è pensabile essere a un evento e non individuare una delle seguenti parole d'ordine: intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML), business intelligence (BI) e molti altri. Ti suona familiare? Non è un caso che questi termini possano essere trovati su qualsiasi banner, volantino o video promozionale e che probabilmente ti facciano scattare. Sono fantastici, di tendenza e il futuro sarà sicuramente pieno di loro. Di conseguenza, seguire il programma significa familiarizzare con queste tecniche ed essere in grado di capire come possono trarre profitto dalla tua attività e dalle operazioni quotidiane. Quando lo fai, l'azione più sensata da cui iniziare è guardare a ciò che è alla base di queste innovazioni: un facile accesso a dati utilizzabili e di alta qualità.
Algoritmi e dati: cose da sapere se vuoi che siano felicemente sposati
Gli algoritmi potrebbero fornirti informazioni utili. Ad esempio, potrebbero individuare i modelli di spesa (in coda), anticipare i cambiamenti nella domanda dei clienti e identificare i colli di bottiglia nel processo di approvvigionamento prima che si presentino. Se eseguite correttamente, queste tecniche sono estremamente preziose ed essenziali per un processo di approvvigionamento efficiente.
Tuttavia, vediamo molti specialisti dell'approvvigionamento che lottano per una base dati subottimale che in genere contiene dati sporchi e di cattiva qualità a cui non è possibile accedere in modo semplice (e rapido). Gli algoritmi possono essere intelligenti, ma sono pur sempre macchine. Ciò significa che se gli dai da mangiare spazzatura (come risultato di una cattiva base di dati), ti daranno spazzatura come output. Questo si chiama spazzatura in = spazzatura fuori principio ed è una situazione in cui non si desidera posizionarsi come leader degli appalti. I sintomi tipici di una base dati non ottimale che vediamo e che potresti riconoscere in pratica sono:
- Ci vogliono settimane ea volte forse anche mesi per accedere ai dati rilevanti
- Dati insufficienti e scarsità di dati
- Dati sporchi e di cattiva qualità, con molti valori mancanti e errati
- Dati (Privacy) sensibili e quindi irraggiungibili
- Traiettorie che richiedono tempo e processi interni per ottenere l'accesso ai dati rilevanti
Le solide fondamenta di cui ha bisogno il tuo reparto acquisti
Che aspetto ha un processo di approvvigionamento futuro ed efficiente? Idealmente, si vorrebbe avere una solida base di dati con un facile accesso a dati utilizzabili e di alta qualità per essere in grado di realizzare innovazione data-driven con le parole d'ordine di cui sopra (ad es. AI, ML, BI ecc.). Con una base di dati così solida, i dati di alta qualità ti forniranno risultati di alta qualità e approfondimenti utilizzabili che aumenteranno il tuo reparto di approvvigionamento e ti forniranno un enorme vantaggio rispetto a coloro che non dispongono ancora di una base di dati adeguata.
Quindi come lo facciamo bene?
Una catena è forte quanto il suo anello più debole. E nella catena di approvvigionamento, la maggior parte dei collegamenti è già presente e relativamente facile da implementare. Tuttavia, manca un collegamento impegnativo. Come si stabilisce una solida base di dati e da dove si potrebbe iniziare come leader del procurement?
A seconda delle sfide che deve affrontare il tuo reparto acquisti, Syntho può aiutarti a creare questa solida base di dati. Alcuni esempi supportati da Syntho:
- Rendere i dati sensibili (privacy) facilmente accessibili senza perdere qualità
- Velocizza l'accesso ai dati (sensibili) da settimane (e talvolta mesi) a ore
- Risolvere efficacemente problemi di qualità dei dati come valori mancanti/errati
- In caso di problemi di scarsità di dati (per addestrare ad esempio algoritmi), possiamo applicare sottoimpostazioni/sovracampionamento in cui è essenziale disporre di dati di addestramento più di alta qualità
- Generazione di dati sintetici extra intelligenti con gli stessi modelli, caratteristiche e relazioni statistiche dei dati originali di cui disponi
Riconoscete gli ostacoli di cui abbiamo parlato? E questo articolo ti dà un'idea migliore del tuo viaggio verso l'approvvigionamento basato sui dati e il tuo attuale livello di maternità? Ci piacerebbe sapere dove ti trovi, quali difficoltà incontri e il tuo feedback generale. Pertanto, Syntho sarà presente alla DPW Procurement Conference il 15 settembreth e 16th. Sentiti libero di CONTATTACI e facci tutte le domande che hai. Basta raggiungere attraverso il Piattaforma DPW or CONTATTACI direttamente per approfondire ulteriormente il futuro dell'approvvigionamento guidato dai dati.
I dati sono sintetici, ma il nostro team è reale!
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Vuoi saperne di più sulla qualità dei dati sintetici? Guarda il video di SAS che valuta i nostri dati sintetici!
La qualità dei dati sintetici rispetto ai dati originali è fondamentale. Ecco perché di recente abbiamo ospitato un webinar con SAS (leader di mercato nell'analisi) per dimostrarlo. I loro esperti di analisi hanno valutato i set di dati sintetici generati da Syntho tramite varie valutazioni di analisi (AI) e hanno condiviso i risultati. Puoi trovare un breve riassunto di questo in questo video.
