Chýbajúci odkaz v správnom obstarávaní založenom na dátach
Inovujte proces obstarávania, ale robte to správne
Dnešní lídri obstarávania si už uvedomujú, že budúcnosť obstarávania je založená na dátach. Ale poďme na chvíľu konkretizovať. Čo je to vlastne obstarávanie na základe údajov? Aké konkrétne stavebné kamene potrebujete, aby ste to dosiahli? A pokiaľ ide o úroveň zrelosti, kde ste teraz?
V dnešnej dobe je len ťažko predstaviteľné byť na podujatí a nevidieť jedno z nasledujúcich módnych hesiel: umelá inteligencia (AI), strojové učenie (ML), obchodná inteligencia (BI) a mnoho ďalších. Znie to povedome? Nie je náhoda, že tieto výrazy nájdete na akomkoľvek banneri, letáku alebo promo videu a pravdepodobne vás to spustí. Sú cool, trendové a budúcnosť ich určite bude plná. Zoznámiť sa s programom je teda zoznámiť sa s týmito technikami a porozumieť tomu, ako môžu profitovať z vášho podnikania a každodenných operácií. Keď to urobíte, najrozumnejšou akciou, ktorou by ste mali začať, je pozrieť sa na to, čo je základom týchto inovácií: ľahký prístup k použiteľným a vysoko kvalitným údajom.
Algoritmy a údaje - veci, ktoré je potrebné vedieť, ak chcete, aby boli šťastne ženatí
Algoritmy vám môžu poskytnúť použiteľné poznatky. Môžu napríklad odhaliť (chvostové) výdavkové vzorce, predvídať zmeny v dopyte zákazníkov a identifikovať prekážky v procese obstarávania skôr, ako vzniknú. Ak sa tieto techniky vykonávajú správne, sú mimoriadne cenné a nevyhnutné pre efektívny proces obstarávania.
Vidíme však mnohých špecialistov na obstarávanie, ktorí zápasia so suboptimálnym dátovým základom, ktorý zvyčajne obsahuje údaje o špinavej a zlej kvalite, ku ktorým sa nedá jednoducho (a rýchlo) získať prístup. Algoritmy môžu byť múdre, ale stále sú to stroje. To znamená, že ak ich budete kŕmiť odpadkami (v dôsledku zlého dátového základu), budú vám dávať odpadky ako výstup. Toto sa nazýva odpadky v = odpadky von Ide o situáciu, v ktorej sa nechcete stať lídrom v oblasti obstarávania. Typické príznaky suboptimálneho dátového základu, ktoré v praxi vidíme a ktoré by ste mohli rozpoznať, sú:
- Prístup k relevantným údajom trvá týždne a niekedy možno dokonca mesiace
- Nedostatok údajov a nedostatok údajov
- Údaje o špinavej a zlej kvalite s množstvom chýbajúcich a nesprávnych hodnôt
- (Ochrana osobných údajov) citlivé, a preto nedostupné údaje
- Časovo náročné trajektórie a interné procesy na získanie prístupu k relevantným údajom
Silný základ, ktorý vaše oddelenie obstarávania potrebuje
Ako vyzerá budúci efektívny proces obstarávania? V ideálnom prípade by niekto chcel mať silný dátový základ s ľahkým prístupom k použiteľným a vysoko kvalitným údajom, aby bol schopný realizovať inováciu založenú na dátach pomocou vyššie uvedených módnych slov (napr. AI, ML, BI atď.). Vďaka tak silnému dátovému základu vám vysokokvalitné údaje poskytnú vysokokvalitné výsledky a použiteľné poznatky, ktoré posilnia vaše oddelenie obstarávania a poskytnú vám obrovskú výhodu v porovnaní s tými, ktorým stále chýba správna dátová základňa.
Ako to teda urobíme správne?
Reťazec je taký silný, ako jeho najslabší článok. A v reťazci obstarávania je väčšina odkazov už prítomných a ich implementácia je relatívne jednoduchá. Chýba však jeden náročný odkaz. Ako vytvoríte silný dátový základ a kde by ste mohli začať ako vedúci obstarávania?
V závislosti od toho, s akými výzvami zápasí vaše oddelenie obstarávania, vám Syntho môže pomôcť vytvoriť tento silný dátový základ. Niekoľko príkladov, ktoré Syntho podporuje:
- Zabezpečenie ľahkého prístupu k citlivým údajom (na ochranu osobných údajov) bez straty kvality
- Urýchlite prístup k údajom (citlivým) údajom z týždňov (niekedy aj mesiacov) na hodiny
- Vhodne vyriešte problémy s kvalitou údajov, ako sú chýbajúce/nesprávne hodnoty
- V prípade problémov spojených s nedostatkom údajov (napríklad na školenie algoritmov) môžeme použiť čiastkové nastavenie/prevzorkovanie, kde je podstatná časť kvalitnejších údajov z odbornej prípravy.
- Generovanie extra inteligentných syntetických údajov s rovnakými vzormi, charakteristikami a štatistickými vzťahmi ako pôvodné údaje, ktoré máte
Poznáte prekážky, ktoré sme spomenuli? A dáva vám tento článok lepší prehľad o vašej ceste k obstarávaniu na základe údajov na disku a o vašej súčasnej úrovni materstva? Radi by sme počuli, kde stojíte, s akými ťažkosťami sa stretávate, a vašu všeobecnú spätnú väzbu. Syntho bude preto prítomný na konferencii obstarávania DPW 15. septembrath a 16th. Neváhajte KONTAKTUJTE NÁS a položte nám všetky otázky, ktoré máte. Stačí sa dostať cez Platforma DPW or KONTAKTUJTE NÁS priamo hlbšie ponoriť sa do budúcnosti obstarávania založeného na údajoch.
Dáta sú syntetické, ale náš tím je skutočný!
Kontaktujte Syntho a jeden z našich odborníkov sa s vami spojí rýchlosťou svetla, aby preskúmal hodnotu syntetických údajov!
Chcete sa dozvedieť viac o kvalite syntetických údajov? Pozrite si video, v ktorom SAS hodnotí naše syntetické údaje!
Kľúčová je dátová kvalita syntetických dát v porovnaní s pôvodnými dátami. Preto sme nedávno usporiadali webinár so spoločnosťou SAS (líder na trhu v oblasti analytiky), aby sme to demonštrovali. Ich analytici hodnotili generované syntetické dátové súbory zo Syntho prostredníctvom rôznych analytických (AI) hodnotení a zdieľali výsledky. Krátku rekapituláciu nájdete v tomto videu.
