Недостатня ланка у отриманні прав закупівель на основі даних
Інновація процесу закупівлі, але зробіть це правильно
Сьогоднішні керівники закупівель вже усвідомлюють, що майбутнє закупівель залежить від даних. Але давайте поговоримо конкретно на хвилину. Що таке закупівлі на основі даних? Які конкретні будівельні блоки вам потрібні для цього? І з точки зору зрілості, де ви зараз?
У наш час навряд чи можна подумати про те, щоб бути на заході і не помітити одне з таких модних слів: штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML), бізнес -аналітик (BI) та багато іншого. Це звучить знайомо? Невипадково ці умови можна знайти на будь -якому банері, листівці або рекламному відео, і це, ймовірно, вас викликає. Вони круті, в тренді, і майбутнє, безумовно, буде сповнене ними. Отже, ознайомитися з програмою означає ознайомитися з цими методами та мати змогу зрозуміти, як вони можуть приносити прибуток вашому бізнесу та повсякденним операціям. Коли ви це зробите, найрозумніша дія для початку - подивитися на те, що лежить в основі цих інновацій: легкий доступ до корисних, високоякісних даних.
Алгоритми та дані - що потрібно знати, якщо ви хочете, щоб вони були щасливими у шлюбі
Алгоритми можуть дати вам корисну інформацію. Наприклад, вони можуть виявляти (хвостати) схеми витрат, передбачати зміни попиту клієнтів та виявляти вузькі місця в процесі закупівель до їх виникнення. Якщо вони зроблені правильно, ці методи є надзвичайно цінними та необхідними для ефективного процесу закупівель.
Тим не менш, ми бачимо багато спеціалістів із закупівель, які борються з недостатньо оптимальною базою даних, яка зазвичай містить брудні та неякісні дані, до яких неможливо просто (і швидко) отримати доступ. Алгоритми можуть бути розумними, але вони все -таки машини. Це означає, що якщо ви будете годувати їх сміттям (в результаті поганої основи даних), вони видаватимуть вам сміття як вихід. Це називається сміття в = сміття вийшло принципом, і це ситуація, коли ви не хочете позиціонувати себе як керівника закупівель. Типові симптоми наявності неоптимальної бази даних, яку ми бачимо і яку ви можете розпізнати на практиці:
- Щоб отримати доступ до відповідних даних, потрібні тижні, а іноді навіть місяці
- Недостатньо даних та їх нестачі
- Брудні та неякісні дані з великою кількістю відсутніх та неправильних значень
- (Конфіденційність) конфіденційні та, отже, недоступні дані
- Траєкторії та внутрішні процеси, що потребують багато часу, щоб отримати доступ до відповідних даних
Міцна основа, необхідна вашому відділу закупівель
Як виглядає майбутній, ефективний процес закупівель? В ідеалі хотілося б мати міцну базу даних із легким доступом до корисних та високоякісних даних, щоб мати можливість реалізувати інновації, орієнтовані на дані, за допомогою вищезгаданих модних слів (наприклад, AI, ML, BI тощо). Завдяки такій міцній основі даних, високоякісні дані забезпечать вам високу якість результатів та практичну інформацію, яка зміцнить ваш відділ закупівель та надасть вам величезну перевагу порівняно з тими, кому ще не вистачає належної бази даних.
То як же нам це зробити правильно?
Ланцюг такий міцний, як і його найслабша ланка. А в ланцюжку закупівель більшість ланок вже є і їх відносно легко реалізувати. Однак одна складна ланка відсутня. Як ви створюєте міцну базу даних і з чого можна почати як керівник закупівель?
Залежно від того, з якими проблемами стикається ваш відділ закупівель, Syntho може допомогти вам створити цей міцний фундамент даних. Деякі приклади, які підтримує Syntho:
- Зробити легкодоступним (конфіденційність) конфіденційні дані без втрати якості
- Прискорити доступ до даних (чутливих) даних від тижнів (а іноді і місяців) до годин
- Ефективно вирішувати проблеми з якістю даних, такі як відсутні або неправильні значення
- У разі проблем з нестачею даних (для навчання, наприклад, алгоритмів), ми можемо застосувати субналаштування/передискретизацію, де важливішими є більш якісні навчальні дані
- Створення надзвичайно інтелектуальних синтетичних даних із тими ж моделями, характеристиками та статистичними зв'язками, що й у вихідних даних
Ви впізнаєте перешкоди, про які ми згадували? І ця стаття дає вам кращий сенс вашої подорожі до закупівель на основі даних та вашого поточного рівня материнства? Ми хотіли б почути, де ви стоїте, з якими труднощами стикаєтесь та ваші загальні відгуки. Тому Syntho буде присутній на конференції з закупівель DPW 15 вересняth і 16th. Будь ласка, не соромтеся Зв'яжіться з нами і задайте нам усі ваші запитання. Просто простягніть руку через DPW-платформа or Зв'яжіться з нами безпосередньо, щоб глибше зануритися у майбутнє закупівель на основі даних.
Дані синтетичні, але наша команда справжня!
Зверніться до компанії Syntho і один з наших експертів зв’яжеться з вами зі швидкістю світла, щоб вивчити цінність синтетичних даних!
Хочете дізнатися більше про якість синтетичних даних? Перегляньте відео, як SAS оцінює наші синтетичні дані!
Якість синтетичних даних у порівнянні з вихідними є ключовими. Тому нещодавно ми провели вебінар з SAS (лідером ринку аналітики), щоб продемонструвати це. Їхні експерти з аналітики оцінили згенеровані синтетичні набори даних від Syntho за допомогою різних аналітичних (AI) оцінок і поділилися результатами. Ви можете знайти короткий підсумок цього у цьому відео.
