O elo que faltava para obter a aquisição correta baseada em dados
Inove seu processo de aquisição, mas faça certo
Os líderes de compras de hoje já perceberam que o futuro das compras é orientado por dados. Mas vamos ser específicos por um minuto. O que é exatamente aquisição baseada em dados? Quais são os blocos de construção específicos de que você precisa para perceber isso? E em termos de nível de maturidade, onde você está agora?
Hoje em dia, é difícil imaginar estar em um evento e não detectar um dos seguintes chavões: inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), inteligência de negócios (BI) e muitos mais. Isso soa familiar? Não é por acaso que estes termos podem ser encontrados em qualquer banner, flyer ou vídeo promocional e que provavelmente o desencadeou. Eles são legais, são tendências e o futuro certamente estará cheio deles. Conseqüentemente, entrar no programa é familiarizar-se com essas técnicas e saber como elas podem lucrar com o seu negócio e o dia-a-dia. Ao fazer isso, a ação mais sensata para começar é olhar o que está na base dessas inovações: acesso fácil a dados utilizáveis e de alta qualidade.
Algoritmos e dados - coisas a saber se você deseja que eles tenham um casamento feliz
Os algoritmos podem fornecer insights acionáveis. Por exemplo, eles podem detectar padrões de gastos (cauda), antecipar mudanças na demanda do cliente e identificar gargalos no processo de aquisição antes que eles surjam. Quando bem feitas, essas técnicas são extremamente valiosas e essenciais para um processo de aquisição eficiente.
No entanto, vemos muitos especialistas em aquisições que lutam contra uma base de dados abaixo do ideal, que normalmente contém dados de qualidade suja e ruim que não podem ser acessados de forma simples (e rápida). Algoritmos podem ser inteligentes, mas ainda são máquinas. Isso significa que se você alimentá-los com lixo (como resultado de uma base de dados incorreta), eles fornecerão lixo como saída. Isso é chamado de lixo entra = lixo sai princípio, e é uma situação em que você não deseja se posicionar como líder de compras. Os sintomas típicos de ter uma base de dados abaixo do ideal que vemos, e que você pode reconhecer, na prática são:
- Leva semanas e às vezes até meses para acessar dados relevantes
- Dados insuficientes e escassez de dados
- Dados de qualidade suja e de má qualidade, com muitos valores ausentes e incorretos
- (Privacidade) dados confidenciais e, portanto, inacessíveis
- Trajetórias demoradas e processos internos para obter acesso a dados relevantes
A base sólida de que seu departamento de compras precisa
Como é um processo de aquisição eficiente e futuro? Idealmente, gostaria de ter uma base de dados forte com fácil acesso a dados utilizáveis e de alta qualidade para ser capaz de realizar inovação orientada a dados com chavões mencionados (por exemplo, AI, ML, BI etc.). Com uma base de dados tão forte, os dados de alta qualidade fornecerão resultados de alta qualidade e percepções acionáveis que impulsionarão seu departamento de compras e proporcionarão uma grande vantagem em comparação com aqueles que ainda não possuem uma base de dados adequada.
Então, como fazemos isso direito?
Uma corrente é tão forte quanto seu elo mais fraco. E na cadeia de compras, a maioria dos elos já está presente e é relativamente fácil de implementar. No entanto, falta um elo desafiador. Como você estabelece uma base de dados sólida e por onde começar como líder de compras?
Dependendo de quais desafios seu departamento de compras enfrenta, a Syntho pode ajudá-lo a estabelecer essa base de dados sólida. Alguns exemplos que Syntho suporta:
- Tornar os dados confidenciais (de privacidade) facilmente acessíveis sem perder qualidade
- Acelere o acesso aos dados (confidenciais) de semanas (e às vezes meses) a horas
- Resolva de forma viável problemas de qualidade de dados, como valores ausentes / incorretos
- No caso de desafios de escassez de dados (para treinar, por exemplo, algoritmos), podemos aplicar sub-configuração / sobreamostragem onde mais dados de treinamento de alta qualidade são essenciais
- Gerando dados sintéticos extra inteligentes com os mesmos padrões, características e relações estatísticas que os dados originais que você tem
Você reconhece os obstáculos que mencionamos? E este artigo dá a você uma noção melhor de sua jornada rumo à aquisição de unidade de dados e seu nível atual de maternidade? Gostaríamos muito de saber sua posição, as dificuldades que você enfrenta e seus comentários gerais. Portanto, a Syntho estará presente na Conferência de Aquisições DPW em 15 de setembroth e 16th. Por favor fique a vontade para Contacte-nos e pergunte-nos todas as suas dúvidas. Basta chegar através do Plataforma DPW or Contacte-nos diretamente para um mergulho mais profundo no futuro das aquisições baseadas em dados.
Os dados são sintéticos, mas nossa equipe é real!
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Quer saber mais sobre a qualidade dos dados sintéticos? Confira o vídeo do SAS avaliando nossos dados sintéticos!
A qualidade dos dados sintéticos em comparação com os dados originais é fundamental. É por isso que recentemente hospedamos um webinar com SAS (líder de mercado em análise) para demonstrar isso. Seus especialistas em análise avaliaram conjuntos de dados sintéticos gerados da Syntho por meio de várias avaliações de análise (IA) e compartilharam os resultados. Você pode encontrar uma breve recapitulação disso neste vídeo.
