正确获取数据驱动采购的缺失环节
创新您的采购流程，但要做到正确
今天的采购领导者已经意识到采购的未来是数据驱动的。 但是让我们具体说明一下。 究竟什么是数据驱动采购？ 您需要哪些特定的构建块来实现这一点？ 就成熟度而言，你现在在哪里？
如今，在参加活动时发现以下流行语之一几乎是不可想象的：人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、商业智能 (BI) 等等。 这听起来很熟悉吗？ 这些术语可以在任何横幅、传单或促销视频中找到并且可能会触发您，这并非巧合。 它们很酷，很流行，未来肯定会充满它们。 因此，学习该程序就是熟悉这些技术，并能够了解它们如何使您的业务和日常运营受益。 当你这样做时，最明智的行动是看看这些创新的基础是什么：轻松访问可用的高质量数据。
算法和数据——如果你想让他们幸福地结婚，你需要知道的事情
算法可以为您提供可操作的见解。 例如，他们可以发现（尾部）支出模式，预测客户需求的变化，并在出现之前识别采购流程中的瓶颈。 如果使用得当，这些技术对于高效的采购流程非常有价值和必不可少。
然而，我们看到许多采购专家在次优数据基础上挣扎，这些数据基础通常包含无法简单（和快速）访问的脏数据和质量差的数据。 算法可能很聪明，但它们仍然是机器。 这意味着如果你给他们喂垃圾（由于数据基础不好），他们会给你垃圾作为输出。 这被称为 垃圾进=垃圾出 原则，并且是您不想将自己定位为采购负责人的情况。 我们在实践中看到并且您可能会认识到，拥有次优数据基础的典型症状是：
- 访问相关数据需要数周甚至数月时间
- 数据不足和数据稀缺
- 肮脏和质量差的数据，有很多缺失和不正确的值
- （隐私）敏感且因此无法访问的数据
- 获取相关数据的耗时轨迹和内部流程
您的采购部门需要的坚实基础
未来高效的采购流程是什么样的？ 理想情况下，人们希望拥有强大的数据基础，可以轻松访问可用且高质量的数据，以便能够使用上述流行语（例如 AI、ML、BI 等）实现数据驱动的创新。 拥有如此强大的数据基础，高质量的数据将为您提供高质量的结果和可操作的见解，这将促进您的采购部门，并与那些仍然缺乏适当数据基础的人相比，为您提供巨大的优势。
那么我们如何正确地做到这一点呢？
链条的强度取决于其最薄弱的环节。 而在采购链中，大部分环节已经存在，并且相对容易实施。 但是，缺少一个具有挑战性的环节。 您如何建立强大的数据基础？作为采购负责人，您可以从哪里开始？
根据您的采购部门面临的挑战，Syntho 可以帮助您建立这个强大的数据基础。 Syntho 支持的一些示例：
- 在不降低质量的情况下轻松访问（隐私）敏感数据
- 将（敏感）数据的数据访问从数周（有时是数月）加速到数小时
- 切实解决数据质量问题，例如值缺失/不正确
- 在数据稀缺挑战的情况下（例如训练算法），我们可以应用子设置/过采样，其中更多高质量的训练数据至关重要
- 生成与您拥有的原始数据具有相同模式、特征和统计关系的超智能合成数据
你知道我们提到的障碍吗？ 这篇文章是否让您更好地了解您的数据驱动采购之旅和您当前的生育水平？ 我们很想听听您的立场、您面临的困难以及您的一般反馈。 因此，Syntho 将出席 15 月 XNUMX 日的 DPW 采购会议th 4th 和5th 轴车削中心th. 请随意 立即联系我们 并向我们提出您的所有问题。 只需通过 DPW-平台 or 立即联系我们 直接进一步深入了解数据驱动采购的未来。
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与原始数据相比，合成数据的数据质量是关键。 这就是为什么我们最近与 SAS（分析领域的市场领导者）举办了一场网络研讨会来证明这一点。 他们的分析专家通过各种分析 (AI) 评估评估了 Syntho 生成的合成数据集，并分享了结果。 您可以在此视频中找到对此的简短回顾。
