De ontbrekende schakel om datagestuurde inkoop goed te krijgen
Innoveer uw inkoopproces, maar doe het goed
De inkoopleiders van vandaag realiseren zich al dat de toekomst van inkoop datagedreven is. Maar laten we even specifiek zijn. Wat is datagedreven inkopen precies? Wat zijn de specifieke bouwstenen die je nodig hebt om dit te realiseren? En qua volwassenheidsniveau, waar sta je nu?
Tegenwoordig is het bijna niet meer denkbaar om op een evenement te zijn en een van de volgende modewoorden niet te herkennen: kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML), business intelligence (BI) en nog veel meer. Klinkt dat bekend? Het is geen toeval dat deze termen op elke banner, flyer of promovideo te vinden zijn en dat het u waarschijnlijk triggert. Ze zijn cool, trending en de toekomst zal er zeker vol van zijn. Het programma leren kennen is dus kennismaken met deze technieken en begrijpen hoe ze uw bedrijf en dagelijkse activiteiten ten goede kunnen komen. Als je dat doet, is de meest verstandige actie om te beginnen kijken naar wat aan deze innovaties ten grondslag ligt: gemakkelijke toegang tot bruikbare data van hoge kwaliteit.
Algoritmen en data - dingen die u moet weten als u wilt dat ze gelukkig getrouwd zijn
Algoritmen kunnen u bruikbare inzichten bieden. Ze kunnen bijvoorbeeld (staart)uitgavenpatronen herkennen, anticiperen op veranderingen in de vraag van klanten en knelpunten in het inkoopproces identificeren voordat ze zich voordoen. Als ze goed worden toegepast, zijn deze technieken uiterst waardevol en essentieel voor een efficiënt inkoopproces.
We zien echter veel inkoopspecialisten die worstelen met een suboptimale databasis die doorgaans vuile en slechte kwaliteit data bevat die niet eenvoudig (en snel) toegankelijk zijn. Algoritmen zijn misschien slim, maar het blijven machines. Dat betekent dat als je ze afval geeft (als gevolg van een slechte databasis), ze je afval als output zullen geven. Dit heet de afval erin = afval eruit principe, en is een situatie waarin u zich niet wilt positioneren als inkoopleider. Typische symptomen van een suboptimale dataverzameling die we zien, en die u in de praktijk misschien herkent, zijn:
- Het duurt weken en soms zelfs maanden om toegang te krijgen tot relevante data
- Niet genoeg data en dataschaarste
- Gegevens van vuile en slechte kwaliteit, met veel ontbrekende en onjuiste waarden
- (Privacy)gevoelige en daardoor onbereikbare data
- Tijdrovende trajecten en interne processen om toegang te krijgen tot relevante data
De sterke basis die uw inkoopafdeling nodig heeft
Hoe ziet een toekomstig, efficiënt inkoopproces eruit? Idealiter zou men een sterke databasis willen hebben met gemakkelijke toegang tot bruikbare en hoogwaardige data om datagedreven innovatie te kunnen realiseren met bovengenoemde buzzwords (bijv. AI, ML, BI etc.). Met zo'n sterke databasis zullen data van hoge kwaliteit u resultaten van hoge kwaliteit en bruikbare inzichten opleveren die uw inkoopafdeling een boost zullen geven en u een enorm voordeel zullen opleveren in vergelijking met degenen die nog steeds geen goede databasis hebben.
Dus hoe doen we dit goed?
Een ketting is zo sterk als de zwakste schakel. En in de inkoopketen zijn de meeste schakels al aanwezig en relatief eenvoudig te implementeren. Er ontbreekt echter één uitdagende schakel. Hoe leg je een sterke databasis en waar zou je kunnen beginnen als inkoopleider?
Afhankelijk van met welke uitdagingen uw inkoopafdeling worstelt, kan Syntho u helpen deze sterke databasis te leggen. Enkele voorbeelden die Syntho ondersteunt:
- (privacy)gevoelige data makkelijk toegankelijk maken zonder kwaliteitsverlies
- Gegevenstoegang tot (gevoelige) data versnellen van weken (en soms maanden) naar uren
- Los problemen met de datakwaliteit op, zoals ontbrekende/onjuiste waarden
- In het geval van uitdagingen op het gebied van dataschaarste (om bijvoorbeeld algoritmen te trainen), kunnen we sub-setting/oversampling toepassen waar meer hoogwaardige trainingsdata van essentieel belang zijn
- Extra intelligente synthetische data genereren met dezelfde patronen, kenmerken en statistische relaties als de originele data die je hebt
Herken je de hindernissen die we noemden? En geeft dit artikel je een beter beeld van je reis naar datagedreven inkoop en je huidige mate van zwangerschap? We horen graag waar je staat, met welke moeilijkheden je te maken hebt en wat je algemene feedback is. Daarom is Syntho aanwezig op de DPW Procurement Conference op 15 septemberth en 16th. Voel je vrij om Contact en stel ons al uw vragen. Neem gewoon contact op via de DPW-platform or Contact rechtstreeks om verder te duiken in de toekomst van datagestuurde inkoop.
Gegevens zijn synthetisch, maar ons team is echt!
Neem contact op met Syntho en een van onze experts neemt razendsnel contact met je op om de waarde van synthetische data te onderzoeken!
Meer weten over de kwaliteit van synthetische data? Bekijk de video van SAS die onze synthetische data beoordeelt!
De datakwaliteit van synthetische data in vergelijking met originele data staat centraal. Daarom hebben we onlangs een webinar georganiseerd met SAS (marktleider in analytics) om dit aan te tonen. Hun analyse-experts evalueerden gegenereerde synthetische datasets van Syntho via verschillende analyses (AI) beoordelingen en deelden de resultaten. Een korte samenvatting hiervan vind je in deze video.
