正確獲取數據驅動採購的缺失環節
創新您的採購流程，但要做到正確
今天的採購領導者已經意識到採購的未來是數據驅動的。 但是讓我們具體說明一下。 什麼是數據驅動採購？ 您需要哪些特定的構建塊來實現這一點？ 就成熟度而言，你現在在哪裡？
如今，在參加活動時發現以下流行語之一幾乎是不可想像的：人工智能 (AI)、機器學習 (ML)、商業智能 (BI) 等等。 這聽起來是不是很熟悉？ 這些術語可以在任何橫幅、傳單或宣傳視頻中找到並且可能會觸發您，這並非巧合。 它們很酷，很流行，未來肯定會充滿它們。 因此，學習該程序就是熟悉這些技術，並能夠了解它們如何使您的業務和日常運營受益。 當你這樣做時，最明智的行動是看看這些創新的基礎是什麼：輕鬆訪問可用的高質量數據。
算法和數據——如果你想讓他們幸福地結婚，你需要知道的事情
算法可以為您提供可操作的見解。 例如，他們可以發現（尾部）支出模式，預測客戶需求的變化，並在出現之前識別採購流程中的瓶頸。 如果使用得當，這些技術對於高效的採購流程非常有價值和必不可少。
但是，我們看到許多采購專家在次優數據基礎上掙扎，這些數據基礎通常包含無法簡單（和快速）訪問的髒數據和質量差的數據。 算法可能很聰明，但它們仍然是機器。 這意味著如果你給他們餵垃圾（由於數據基礎不好），他們會給你垃圾作為輸出。 這被稱為 垃圾進=垃圾出 原則，並且是您不想將自己定位為採購負責人的情況。 我們在實踐中看到並且您可能會認識到，擁有次優數據基礎的典型症狀是：
- 訪問相關數據需要數週甚至數月時間
- 數據不足和數據稀缺
- 骯髒和質量差的數據，有很多缺失和不正確的值
- （隱私）敏感且因此無法訪問的數據
- 獲取相關數據的耗時軌跡和內部流程
您的採購部門需要的堅實基礎
未來高效的採購流程是什麼樣的？ 理想情況下，人們希望擁有強大的數據基礎，可以輕鬆訪問可用且高質量的數據，以便能夠使用上述流行語（例如 AI、ML、BI 等）實現數據驅動的創新。 擁有如此強大的數據基礎，高質量的數據將為您提供高質量的結果和可操作的見解，這將促進您的採購部門，並與那些仍然缺乏適當數據基礎的人相比，為您提供巨大的優勢。
那麼我們如何正確地做到這一點呢？
鏈條的強度取決於其最薄弱的環節。 而在採購鏈中，大部分環節已經存在，並且相對容易實施。 但是，缺少一個具有挑戰性的環節。 您如何建立強大的數據基礎？作為採購負責人，您可以從哪裡開始？
根據您的採購部門面臨的挑戰，Syntho 可以幫助您建立這個強大的數據基礎。 Syntho 支持的一些示例：
- 在不降低質量的情況下輕鬆訪問（隱私）敏感數據
- 將（敏感）數據的數據訪問從數週（有時是數月）加速到數小時
- 切實解決數據質量問題，例如值缺失/不正確
- 在數據稀缺挑戰的情況下（例如訓練算法），我們可以應用子設置/過採樣，其中更多高質量的訓練數據至關重要
- 生成與您擁有的原始數據具有相同模式、特徵和統計關係的超智能合成數據
你知道我們提到的障礙嗎？ 這篇文章是否讓您更好地了解數據驅動採購的旅程和您當前的生育水平？ 我們很想听聽您的立場、您面臨的困難以及您的一般反饋。 因此，Syntho 將出席 15 月 XNUMX 日的 DPW 採購會議th 第一和第二th. 請隨意 聯繫我們 (contact us) 並向我們提出您的所有問題。 只需通過 DPW-平台 or 聯繫我們 (contact us) 直接進一步深入了解數據驅動採購的未來。
想要了解有關合成數據質量的更多信息？ 查看 SAS 評估我們的合成數據的視頻！
與原始數據相比，合成數據的數據質量是關鍵。 這就是為什麼我們最近與 SAS（分析領域的市場領導者）舉辦了一場網絡研討會來證明這一點。 他們的分析專家通過各種分析 (AI) 評估評估了 Syntho 生成的合成數據集，並分享了結果。 您可以在此視頻中找到對此的簡短回顧。
