החוליה החסרה בהשגת רכש מונע נתונים נכון
חידשו את תהליך הרכש שלכם, אך עשו זאת נכון
מנהיגי הרכש של היום כבר מבינים שעתיד הרכש מונע נתונים. אבל בואו נהיה ספציפיים לדקה. מהי רכש מבוסס נתונים בדיוק? מה הם אבני הבניין הספציפיות שאתה צריך כדי לממש זאת? ומבחינת רמת הבגרות, איפה אתה עכשיו?
כיום כמעט ולא ניתן לחשוב על אירוע ולא להבחין באחת מילות המפתח הבאות: בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML), בינה עסקית (BI) ועוד רבות אחרות. זה נשמע מוכר? לא במקרה ניתן למצוא מונחים אלה על כל באנר, עלון או סרטון פרומו ושזה כנראה מעורר אותך. הם מגניבים, טרנדיים והעתיד בהחלט יהיה מלא בהם. כתוצאה מכך, הכרות עם התוכנית היא היכרות עם טכניקות אלה ויכולת להבין כיצד הן יכולות להרוויח את העסק שלך ואת הפעילות השוטפת. כאשר אתה עושה, הפעולה ההגיונית ביותר להתחיל איתה היא להסתכל על מה שעומד בבסיס החידושים האלה: גישה קלה לנתונים שמישים ואיכותיים.
אלגוריתמים ונתונים - דברים שכדאי לדעת אם אתה רוצה שהם יהיו נשואים באושר
אלגוריתמים יכולים לספק לך תובנות הניתנות לפעולה. לדוגמה, הם יכולים לזהות (זנב) דפוסי הוצאה, לצפות שינויים בביקוש של לקוחות ולזהות צווארי בקבוק בתהליך הרכש לפני שהם מתעוררים. כאשר נעשה נכון, טכניקות אלה הן בעלות ערך וחיוניות לתהליך רכש יעיל.
עם זאת, אנו רואים מומחי רכש רבים המתמודדים עם בסיס נתונים לא אופטימלי, שמכיל בדרך כלל נתונים מלוכלכים ואיכותיים שלא ניתן לגשת אליהם בקלות (ומהר). אלגוריתמים אולי חכמים, אך הם עדיין מכונות. המשמעות היא שאם תאכיל אותם באשפה (כתוצאה מבסיס נתונים גרוע), הם יתנו לך זבל כתפוקה. זה נקרא ה אשפה פנימה = אשפה החוצה עקרוני, והוא מצב שבו אינך רוצה למצב את עצמך כמוביל רכש. סימפטומים אופייניים לקיום בסיס נתונים לא אופטימלי שאנו רואים ושאתה עשוי לזהות בפועל הם:
- זה לוקח שבועות ולפעמים אולי אפילו חודשים לגשת לנתונים רלוונטיים
- אין מספיק נתונים ומחסור בנתונים
- נתונים מלוכלכים ואיכותיים, עם הרבה ערכים חסרים ושגויים
- (פרטיות) נתונים רגישים ולכן לא ניתן להגיע אליהם
- מסלולים ותהליכים פנימיים גוזלים זמן כדי לקבל גישה לנתונים רלוונטיים
הבסיס החזק שמחלקת הרכש שלך צריכה
כיצד נראה תהליך רכש עתידי ויעיל? באופן אידיאלי, ברצונך לקבל בסיס נתונים חזק עם גישה נוחה לנתונים שמישים ואיכותיים כדי להיות מסוגל לממש חדשנות מונעת נתונים בעזרת מילות מפתח כאמור (למשל AI, ML, BI וכו '). עם בסיס נתונים כה חזק, נתונים באיכות גבוהה יספקו לך תוצאות באיכות גבוהה ותובנות מעשיות שיגבירו את מחלקת הרכש שלך ויספקו לך יתרון עצום בהשוואה לאלה שעדיין חסרים בסיס נתונים נכון.
אז איך נעשה את זה נכון?
שרשרת חזקה כמו החוליה החלשה ביותר שלה. ובשרשרת הרכש, רוב החוליות כבר קיימות וקלות יחסית ליישום. עם זאת, חסר קישור מאתגר אחד. כיצד יוצרים בסיס נתונים חזק והיכן אפשר להתחיל כמוביל רכש?
תלוי באילו אתגרים מחלקת הרכש שלך מתמודדת, סינתו יכולה לעזור לך להקים בסיס נתונים חזק זה. כמה דוגמאות שסינתו תומך בהן:
- הפיכת מידע רגיש (לפרטיות) לנגיש בקלות מבלי לאבד איכות
- להאיץ את גישת הנתונים לנתונים (רגישים) משבועות (ולפעמים חודשים) עד שעות
- ניתן לפתור בעיות באיכות נתונים כגון ערכים חסרים/שגויים
- במקרה של אתגרי מחסור בנתונים (להכשיר למשל אלגוריתמים), נוכל ליישם הגדרת משנה/דגימת יתר כאשר נתוני אימון איכותיים יותר הם המהותיים
- יצירת נתונים סינתטיים חכמים במיוחד עם אותם דפוסים, מאפיינים ויחסים סטטיסטיים כמו הנתונים המקוריים שיש לך
האם אתה מזהה את המכשולים שהזכרנו? והאם מאמר זה נותן לך תחושה טובה יותר של המסע שלך לקראת רכישת כונני נתונים ורמת הלידה הנוכחית שלך? נשמח לשמוע היכן אתה עומד, אילו קשיים אתה מתמודד עם המשוב הכללי שלך. לכן, סינתו יהיה נוכח בוועידת הרכש של DPW ב -15 בספטמברth ו 16th. בבקשה הרגש חופשי ל צור קשר ושאל אותנו את כל השאלות שיש לך. פשוט להושיט יד דרך פלטפורמת DPW or צור קשר ישירות כדי להתעמק עוד יותר בעתיד של רכש מונע נתונים.
הנתונים הם סינתטיים, אבל הצוות שלנו אמיתי!
צור קשר עם סינתו ואחד המומחים שלנו ייצור איתך קשר במהירות האור כדי לחקור את הערך של נתונים סינתטיים!
רוצה ללמוד עוד על איכות הנתונים הסינטטיים? בדוק את הסרטון של SAS מעריך את הנתונים הסינתטיים שלנו!
איכות הנתונים של נתונים סינתטיים בהשוואה לנתונים מקוריים היא המפתח. זו הסיבה שאירחנו לאחרונה סמינר מקוון עם SAS (מובילת שוק באנליטיקה) כדי להדגים זאת. מומחי האנליטיקה שלהם העריכו מערכי נתונים סינתטיים שנוצרו מ-Syntho באמצעות הערכות אנליטיות שונות (AI) ושיתפו את התוצאות. תוכל למצוא תקציר קצר על כך בסרטון זה.
