质量数据:弹性采购业务的基础

标准化和整合您的支出数据以进行分析有助于确保您的供应链能够度过经济不确定性。

谢尔盖·卡基穆林
sergey khakimullin

鉴于当前的经济低迷,建立一个强大而有弹性的采购系统从未如此重要。从质量数据开始,可以为公司应对当前和将来的不确定时期打下坚实的基础。

如今,采购数据源可以包括从自动化流程中获得的内部,外部,结构化和非结构化数据。这些数据可能会提供可在数小时甚至实时的时间内采取行动的见解。

如果可以对这些不同的数据类型进行归一化和分析,那么回报将是巨大的。根据一个 报告例如,与传统的定价模型相比,数据分析可以帮助医疗保健行业的采购部门节省多达18%的成本。

问题在于,许多企业都在处理质量不足的数据,这些数据不足或陈旧,或者两者兼而有之。没有正确的数据,成功将难以捉摸。

例如,您可能没有获得完整图片所需的全部数据,也许是因为其中一些驻留在无法访问的孤立系统中。或者,子系统可能以其他子系统无法读取的不同格式保存相关的采购数据。根据部分支出情况做出决策可能会使您误入歧途。

但是数据的广度并不是唯一的要求。负责确定购买方式并试图预测支出水平的采购组织也需要准确,最新和可靠的数据。正如陈词滥调所说:“垃圾进,垃圾出。”

问题就变成了,采购组织如何确保他们用来制定决策的数据不属于“垃圾”类别?

识别并规范化数据

专家提供了一些技巧。首先,找出与您的支出分析相关的多种数据来源。从那里,应该对来自这些来源的数据进行“规范化”或“统一化”,以便可以运行分析。

标准化过程的一部分涉及消除冗余以使数据更易于分析。同样,将彼此相关的数据逻辑分组在一起。例如,如果数据相互依赖,则它应该在数据集中非常接近。在继续自动化之前,解决数据集之间的任何看起来的冲突也很重要。

最后,您需要一种方法来协调采购周期中现有或潜在供应商的数据,所有供应商可能都使用不同的系统,网络或过程来存储和传输信息。为了使这些数据可用于分析目的,必须将其转换为单个干净的数据源。

对于此任务,请考虑一个通用的集成和翻译引擎,该引擎允许运行不同语言或协议的系统进行通信。这样的系统可以接收结构化,半结构化或非结构化的数据,并将其转换为单个可用源,整个采购过程中以及整个供应链中的数据分析都可以访问这些源。

还有一些报告工具可以链接到您的数据库或企业资源计划(ERP)系统,以提取所选数据,自动执行多种类型的报告并通过集成的友好仪表板显示它们。该仪表板可以执行以下操作:

  • 整合,组织和加权来自多个来源的数据
  • 提供有意义的数据可视化
  • 将钻取功能提供给财务和运营数据视图
  • 启用跨时间类别的趋势跟踪
  • 对竞争对手的基准表现

在一天结束时

支出分析是主动识别储蓄机会,管理采购风险和优化购买力的重要工具。但归根结底,成功涉及拥有正确的数据以自动化分析。这意味着以一种既可访问又可操作的格式识别然后统一相关的最新准确数据。在经济繁荣时期,您的数据越健康,公司越健康。

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