Link sing ilang kanggo entuk pengadaan data kanthi bener
Inovasi proses pengadaan sampeyan, nanging tindakake kanthi bener
Pemimpin pengadaan saiki wis ngerti manawa mbesuk pengadaan nganggo data. Nanging ayo padha njaluk spesifik sajrone menit. Apa sing dikepengini data kanthi tepat? Apa blok bangunan tartamtu sing sampeyan kudu sadhar? Lan babagan level mateng, saiki sampeyan lagi ing endi?
Saiki, ora bisa dipikirake yen ana ing sawijining acara lan ora nemokake salah sawijining tembung kunci ing ngisor iki: intelijen buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), intelijen bisnis (BI) lan liya-liyane. Apa wis akrab? Ora ketepakan manawa katemtuan kasebut bisa ditemokake ing spanduk, brosur utawa video promo apa wae lan bisa uga bisa nyebabake sampeyan. Dheweke apik banget, tren lan mbesuk mesthi bakal kebak. Akibate, entuk program iki kudu kenal karo teknik kasebut lan bisa ngerti kepiye carane bisa entuk bathi bisnis lan operasi saben dina. Yen sampeyan nindakake, tumindak sing paling masuk akal yaiku miwiti apa sing dadi dhasar inovasi iki: akses gampang menyang data sing bisa digunakake lan kualitas dhuwur.
Algoritma lan data - prekara sing bakal dingerteni yen sampeyan pengin bebrayan seneng
Algoritma bisa menehi sampeyan wawasan sing bisa ditindakake. Contone, dheweke bisa ndeleng pola (mbuwang) mbuwang, ngarepake owah-owahan panjaluk pelanggan lan ngenali kemacetan ing proses pengadaan sadurunge kedadeyan. Yen wis rampung kanthi bener, teknik-teknik kasebut penting banget lan penting kanggo proses pengadaan sing efisien.
Nanging, kita ndeleng akeh spesialis pengadaan sing berjuang saka dhasar data sub-optimal sing biasane ngemot data kualitas ala lan ala sing ora bisa diakses kanthi gampang (lan cepet). Algoritma bisa uga cerdas, nanging isih mesin. Iki tegese yen sampeyan menehi uwuh (minangka dhasar saka data sing ala), sampeyan bakal menehi sampah minangka output. Iki diarani sampah ing = uwuh metu prinsip, lan minangka kahanan sing sampeyan ora pengin nyedhiyakake sampeyan dadi pimpinan pengadaan. Gejala khas duwe dhasar data sub-optimal sing kita deleng, lan sing sampeyan bisa kenal, ing prakteke yaiku:
- Mbetahaken minggu lan kadhang-kadhang malah bisa uga sawetara wulan kanggo ngakses data sing relevan
- Ora cukup data lan kekurangan data
- Data kualitas reged lan ala, kanthi akeh nilai sing ilang lan salah
- (Privasi) data sensitif lan ora bisa dihubungi
- Lintasan lan proses internal sing mbutuhake wektu kanggo entuk akses menyang data sing relevan
Dhasar sing kuat sing dibutuhake departemen pengadaan sampeyan
Kepiye tampilan proses pengadaan sing efisien ing mangsa ngarep? Luwih becik, sampeyan pengin duwe dhasar data sing kuwat kanthi akses gampang menyang data sing bisa digunakake lan berkualitas tinggi supaya bisa mujudake inovasi adhedhasar data kanthi tembung kunci ing ndhuwur (kayata AI, ML, BI lsp). Kanthi dhasar data sing kuwat, data kualitas dhuwur bakal nyedhiyakake asil sing apik lan wawasan sing bisa ditindakake sing bakal ningkatake departemen pengadaan lan bakal menehi sampeyan kauntungan gedhe kanggo mbandhingake karo sing isih ora duwe dhasar data sing cocog.
Dadi, kepiye cara nindakake iki kanthi bener?
Rantai kuat kaya link sing paling ringkih. Lan ing rantai pengadaan, umume link wis ana lan gampang ditindakake. Nanging, ana link sing ora ana sing ilang. Kepiye sampeyan nggawe pondasi data sing kuwat lan ing endi sampeyan bisa miwiti minangka pimpinan pengadaan?
Gumantung saka tantangan sing ditindakake karo departemen pengadaan, Syntho bisa mbantu sampeyan nggawe pondasi data sing kuwat iki. Sawetara conto sing didukung Syntho:
- Nggawe data sensitif (privasi) gampang diakses tanpa kelangan kualitas
- Nyepetake akses data menyang data (sensitif) wiwit minggu (lan kadang wulan) nganti pirang-pirang jam
- Bisa ngatasi masalah kualitas data kayata nilai sing ilang / salah
- Yen ana tantangan kelangkaan data (kanggo latihan kayata algoritma), kita bisa ngetrapake sub-setting / oversampling, sing luwih penting data latihan sing luwih dhuwur
- Ngasilake data sintetis sing luwih cerdas kanthi pola, karakteristik lan hubungan statistik sing padha karo data asli sing sampeyan duwe
Apa sampeyan ngerti alangan sing kasebut? Lan apa artikel iki menehi sampeyan perjalanan sing luwih apik babagan tuku data-drive lan level bersalin saiki? Kita seneng banget ngrungokake ing papan sampeyan, masalah sing sampeyan alami lan tanggapan umum. Mula, Syntho bakal teka ing Konferensi Pengadaan DPW tanggal 15 Septemberth lan 16th. Nyuwun tulung hubungi kita lan takon kabeh pitakonan sampeyan. Cukup tekan liwat DPW-platform or hubungi kita langsung menyang luwih jero menyang masa depan pengadaan data-driven.
Data iku sintetis, nanging tim kita nyata!
Hubungi Syntho lan salah sawijining pakar kita bakal sesambungan karo sampeyan kanthi cepet kanggo njelajah nilai data sintetik!
Pengin sinau luwih lengkap babagan kualitas data sintetik? Priksa video saka SAS ngevaluasi data sintetik kita!
Kualitas data data sintetik dibandhingake karo data asli minangka kunci. Mulane kita bubar dadi tuan rumah webinar karo SAS (pamimpin pasar ing analytics) kanggo nduduhake iki. Pakar analytics ngevaluasi set data sintetik sing digawe saka Syntho liwat macem-macem penilaian analitik (AI) lan nuduhake asile. Sampeyan bisa nemokake ringkesan singkat babagan iki ing video iki.
