Алка што недостасува за правилно набавка базирана на податоци
Иновирајте го вашиот процес на набавки, но направете го тоа правилно
Денешните лидери за набавки веќе сфаќаат дека иднината на набавките е управувана од податоци. Но, ајде да станеме конкретни за една минута. Што е точно набавка базирана на податоци? Кои се конкретните градежни блокови што ви се потребни за да го реализирате ова? А во однос на нивото на зрелост, каде сте сега?
Во денешно време, тешко е да се замисли да се биде на настан и да не се забележи еден од следниве главни зборови: вештачка интелигенција (АИ), машинско учење (МЛ), деловна интелигенција (БИ) и многу повеќе. Дали звучи познато? Не е случајно што овие термини може да се најдат на кој било банер, флаер или промо видео и дека веројатно ве активира. Тие се кул, трендовски и дефинитивно иднината ќе биде полна со нив. Следствено, да се запознаете со програмата е да се запознаете со овие техники и да бидете во можност да разберете како тие можат да профитираат од вашиот бизнис и секојдневните операции. Кога ќе го направите тоа, најразумната акција за почеток е да погледнете што е основата на овие иновации: лесен пристап до употребливи и висококвалитетни податоци.
Алгоритми и податоци - работи што треба да ги знаете ако сакате тие да бидат среќно венчани
Алгоритмите би можеле да ви овозможат увид во акциите. На пример, тие би можеле да ги забележат моделите на трошење, да предвидат промени во побарувачката на клиентите и да ги идентификуваат тесните грла во процесот на набавка пред да се појават. Кога се прават правилно, овие техники се исклучително вредни и од суштинско значење за ефикасен процес на набавка.
Сепак, гледаме многу специјалисти за набавки кои се борат од суб-оптимална основа за податоци која обично содржи валкани и лоши квалитетни податоци до кои не може едноставно (и брзо) да се пристапи. Алгоритмите можеби се паметни, но тие се сепак машини. Тоа значи дека ако ги нахраните со ѓубре (како резултат на лоша основа за податоци), тие ќе ви дадат ѓубре како излез. Ова се нарекува ѓубре внатре = ѓубре надвор принцип, и е ситуација кога не сакате да се позиционирате како лидер во набавките. Типични симптоми за суб-оптимална основа за податоци што ги гледаме и што можеби ги препознавате во пракса се:
- Потребни се недели, а понекогаш дури и месеци за пристап до релевантни податоци
- Нема доволно податоци и недостаток на податоци
- Нечисти и лоши квалитетни податоци, со многу недостасувачки и неточни вредности
- (Приватност) чувствителни и затоа недостижни податоци
- Траектории и внатрешни процеси кои одземаат многу време за да добиете пристап до релевантни податоци
Цврста основа што му е потребна на вашиот оддел за набавки
Како изгледа иден, ефикасен процес на набавки? Идеално, некој би сакал да има силна основа за податоци со лесен пристап до употребливи и квалитетни податоци за да може да реализира иновација управувана со податоци со гореспоменатите главни зборови (на пр. АИ, МЛ, БИ итн.). Со таква силна основа за податоци, податоците со висок квалитет ќе ви обезбедат квалитетни резултати и практични сознанија што ќе го зајакнат вашиот оддел за набавки и ќе ви обезбедат огромна предност во споредба со оние на кои с still уште им недостасува соодветна основа за податоци.
Значи, како да го направиме ова правилно?
Ланец е силен како и неговата најслаба алка. И во синџирот на набавки, повеќето врски се веќе присутни и релативно лесно се имплементираат. Сепак, недостасува една предизвикувачка врска. Како воспоставувате силна основа за податоци и од каде би можеле да започнете како лидер во набавките?
Во зависност од предизвиците со кои се бори вашиот оддел за набавки, Syntho може да ви помогне да ја воспоставите оваа силна основа за податоци. Некои примери што ги поддржува Синто:
- Овозможувајќи достапни (приватност) чувствителни податоци лесно достапни без губење на квалитетот
- Забрзајте го пристапот до податоци (чувствителни) податоци од недели (а понекогаш и месеци) до часови
- Виабилно решавајте проблеми со квалитетот на податоците како што се недостасува/неточни вредности
- Во случај на предизвици за недостаток на податоци (да тренираме, на пример, алгоритми), можеме да примениме под-поставување/прекумерно земање примероци, каде што повеќе важни податоци за обука се од суштинско значење
- Генерирање екстра интелигентни синтетички податоци со исти модели, карактеристики и статистички односи како и оригиналните податоци што ги имате
Дали ги препознавате пречките што ги споменавме? И дали овој напис ви дава подобро чувство за вашето патување кон набавки со податоци и вашето сегашно ниво на породилно? Би сакале да слушнеме каде стоите, со какви тешкотии се соочувате и вашите општи повратни информации. Затоа, Синто ќе биде присутен на Конференцијата за набавки на DPW на 15 септемвриth и 16thНа Ве молиме слободно да контактирајте не и поставете ни ги сите прашања што ги имате. Само посегнете преку Платформа DPW or контактирајте не директно за понатамошно продлабочување во иднината на набавки базирани на податоци.
Податоците се синтетички, но нашиот тим е реален!
Контактирајте со Синто и еден од нашите експерти ќе стапи во контакт со вас со брзина на светлината за да ја истражи вредноста на синтетичките податоци!
Сакате да дознаете повеќе за квалитетот на синтетичките податоци? Погледнете го видеото на SAS кој ги проценува нашите синтетички податоци!
Квалитетот на податоците на синтетичките податоци во споредба со оригиналните податоци е клучен. Затоа неодамна организиравме вебинар со SAS (пазарен лидер во аналитика) за да го покажеме ова. Нивните експерти за аналитика ги проценуваа генерираните синтетички збирки на податоци од Syntho преку различни проценки за аналитика (AI) и ги споделија резултатите. Можете да најдете краток преглед на ова во ова видео.
