Tautan anu leungit pikeun kéngingkeun pangadaan data-leres
Inovasi prosés pengadaan anjeun, tapi lakukeun leres
Pamingpin pengadaan dinten ayeuna parantos sadar yén masa depan pengadaan mangrupikeun data-driven. Tapi hayu urang kéngingkeun khusus pikeun menit. Naon pengadaan data-driven persis? Naon blok wangunan khusus anu anjeun kedah sadar? Sareng dina hal tingkat kematangan, dimana anjeun ayeuna?
Ayeuna, hésé pisan pikeun aya dina hiji acara sareng henteu salah sahiji kecap konci ieu: kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), intél bisnis (BI) sareng seueur deui. Naha éta sora akrab? Henteu aya kabeneran yén istilah ieu tiasa dipendakan dina spanduk, flyer atanapi video promo naon waé sareng éta panginten tiasa memicu anjeun. Aranjeunna cool, trending sareng masa depan pasti bakal pinuh ku aranjeunna. Hasilna, pikeun ngiringan program éta nyaéta ngenalkeun téknik ieu sareng tiasa ngartos kumaha aranjeunna tiasa nguntungkeun bisnis sareng operasi sadidinten. Upami anjeun ngalakukeun, tindakan anu paling masuk akal pikeun ngamimitian, nyaéta ningali naon anu aya dina dasar inovasi ieu: aksés gampang kana data anu tiasa dianggo, kualitas luhur.
Algoritma sareng data - hal-hal anu kedah dipikaterang upami anjeun hoyong aranjeunna bagja nikah
Algoritma tiasa nyayogikeun anjeun kalayan wawasan anu tiasa dilakukeun. Salaku conto, aranjeunna tiasa ningali pola (buntut) méakkeun pola, ngantisipasi parobahan paménta konsumén sareng ngaidentipikasi bottlenecks dina prosés pangadaan sateuacan aranjeunna timbul. Upami parantos leres, téhnik ieu penting pisan sareng penting pisan pikeun prosés pangadaan anu épisién.
Nanging, urang ningali seueur spesialis pengadaan anu bajoang tina pondasi data sub-optimal anu biasana ngandung data kualitas kotor sareng goréng anu henteu tiasa diaksés sacara gampang (sareng gancang). Algoritma tiasa janten pinter, tapi éta mesinna kénéh. Éta hartosna yén upami anjeun tuang aranjeunna sampah (salaku hasil tina pondasi data anu goréng), éta bakal masihan sampah salaku kaluaranana. Ieu disebatna teh sampah di = sampah kaluar prinsip, sareng mangrupikeun kaayaan anu anjeun teu hoyong posisi diri salaku pamimpin pengadaan. Gejala anu khas pikeun ngagaduhan pondasi data sub-optimal anu urang tingali, sareng anu anjeun tiasa kenal, dina prakna nyaéta:
- Butuh sababaraha minggu sareng kadang bahkan bulan pikeun ngaksés data anu aya hubunganana
- Henteu cekap data sareng kakirangan data
- Data kualitas anu goréng- sareng goréng, kalayan seueur nilai anu leungit sareng lepat
- (Privasi) data anu sénsitip sareng teu kahontal
- Lintasan anu nyéépkeun waktos sareng prosés internal pikeun kéngingkeun aksés kana data anu aya hubunganana
Yayasan anu kuat kabutuhan departemén pengadaan anjeun
Kumaha prosés pengadaan anu efisien di masa depan? Idéalna, urang hoyong gaduh yayasan data anu kuat kalayan aksés gampang kana data anu tiasa dianggo sareng kualitas luhur pikeun tiasa ngawujudkeun inovasi anu didorong ku data kalayan kecap konci anu kasebat (sapertos AI, ML, BI jst.). Kalayan yayasan data anu kuat, data kualitas luhur bakal nyayogikeun anjeun hasil kualitas luhur sareng wawasan anu tiasa dipilampah anu bakal naekeun departemén pengadaan anjeun sareng bakal nyayogikeun anjeun kaunggulan anu gedé dibandingkeun sareng anu masih kénéh gaduh yayasan data anu leres.
Janten kumaha urang ngalakukeun ieu anu leres?
Ranté anu kuat sakumaha tautan panglemahna. Sareng dina ranté pangadaan, kaseueuran tautan parantos aya sareng kawilang gampang dilaksanakeun. Nanging, aya hiji tautan anu nangtang leungit. Kumaha anjeun ngadegkeun pondasi data anu kuat sareng dimana anjeun tiasa ngamimitian salaku pamimpin pengadaan?
Gumantung kana tantangan naon anu diperjuangkeun ku departemen pengadaan anjeun, Syntho tiasa ngabantosan anjeun pikeun ngadegkeun yayasan data anu kuat ieu. Sababaraha conto anu dirojong ku Syntho:
- Ngajantenkeun (privasi) data sénsitip gampang diakses tanpa kaleungitan kualitas
- Nyepetkeun aksés data kana data (sénsitip) ti minggu (sareng kadang bulan) dugi ka jam
- Bisa ngabéréskeun masalah kualitas data sapertos nilai leungit / salah
- Dina kasus tantangan kakurangan data (pikeun ngalatih contona algoritma), urang tiasa nerapkeun sub-setting / oversampling dimana langkung seueur data latihan anu kualitasna hakekat
- Ngahasilkeun data sintétik langkung calakan kalayan pola anu sami, ciri sareng hubungan statistik salaku data aslina anu anjeun gaduh
Naha anjeun mikawanoh halangan anu kami sebatkeun? Sareng naha tulisan ieu masihan anjeun raos anu langkung saé tina perjalanan anjeun kana pangadaan data-drive sareng tingkat mitoha anjeun ayeuna? Kami resep ngadangukeun dimana anjeun nangtung, naon kasusah anu anjeun nyanghareupan sareng tanggapan umum anjeun. Maka, Syntho bakal aya di Konperénsi Pengadaan DPW dina 15 Séptémberth jeung 16th. Punten karaos taros Kami sareng naroskeun ka kami sadayana patarosan anu anjeun gaduh. Ngan ngahontal ngaliwatan DPW-platform or taros Kami langsung pikeun langkung jero kana masa depan pengadaan data-driven.
Data sintétik, tapi tim kami nyata!
Kontak Syntho sareng salah sahiji ahli kami bakal ngahubungi anjeun dina laju cahaya pikeun ngajalajah nilai data sintétis!
Hoyong diajar langkung seueur ngeunaan kualitas data sintétik? Parios pidéo SAS anu meunteun data sintétik kami!
Kualitas data data sintétik dibandingkeun sareng data asli mangrupikeun konci. Éta pisan sababna naha urang nembe hosted a webinar kalawan SAS (pamimpin pasar di analytics) pikeun demonstrate ieu. Ahli analitikna ngevaluasi set data sintétik tina Syntho ngalangkungan rupa-rupa penilaian analitik (AI) sareng ngabagi hasilna. Anjeun tiasa mendakan recap pondok ieu dina pidéo ieu.
