.svg)
Qualitativ hochwertige Daten ermöglichen es den Beschaffungsteams, Risiken zu managen, stärkere Lieferantenbeziehungen aufzubauen, Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu erkennen und Abläufe zu rationalisieren. Sie sind auch die Grundlage für die Nutzung von KI. Doch Beschaffungsdaten sind oft unvollständig, inkonsistent und über verschiedene Systeme verstreut. Und niemand scheint bereit zu sein, Ressourcen in die Bereinigung der Daten zu investieren.
Alle Beschaffungsteams behaupten, dass schlechte Datenqualität sie daran hindert, effizientere Prozesse durchzuführen oder bessere Entscheidungen zu treffen. Aber schlechte Daten sind keine Entschuldigung mehr für Untätigkeit. Wenn die Datenqualität Sie bremst, ist es an der Zeit, die Kontrolle zu übernehmen und zu handeln. KI kann Ihnen helfen, Ihre Datenqualität schneller und effektiver als je zuvor zu verbessern.
Hier finden Sie sechs Schritte, die Ihnen helfen, die Qualität Ihrer Beschaffungsdaten mithilfe von KI zu verbessern.
Nicht alle Daten sind gleich wertvoll. Ermitteln Sie zunächst, welche Eigenschaften für Ihre Geschäftsziele entscheidend sind. Dazu könnten Transaktionsdaten, Lieferanteninformationen, Zahlungsbedingungen, Vertragsablaufdaten oder kategoriespezifische Attribute gehören.
Ihr Ziel ist es, ein Datenmodell zu erstellen, das die Beziehungen zwischen wichtigen Elementen wie Lieferanten, Transaktionen, Kategorien und Verträgen abbildet. Dieses Modell dient als Blaupause dafür, wie "gute Daten" in Ihrem Unternehmen aussehen und welche Verbindungen zwischen Datenpunkten zu Erkenntnissen führen. Indem Sie definieren, worauf es ankommt, helfen Sie den KI-Tools, sich auf die richtigen Bereiche zu konzentrieren, was genauere Analysen, bessere Vorhersagen und intelligentere Entscheidungen ermöglicht.
Bevor Sie Ihre Daten verbessern können, müssen Sie ihren aktuellen Zustand verstehen. Bei einer Prüfung der Datenqualität wird beurteilt, wie vollständig, konsistent und genau Ihre Daten sind. Suchen Sie nach fehlenden Werten, doppelten Datensätzen, inkonsistenten Formaten oder veralteten Informationen.
Anhand der Ergebnisse können Sie den Fortschritt verfolgen und feststellen, wo KI einen Mehrwert schaffen kann, z. B. durch das Füllen von Lücken, die Deduplizierung von Einträgen oder die Korrektur von Anomalien mithilfe von Mustererkennung und Kontextlogik. Markieren Sie in diesem Schritt richtige und falsche Datensätze für eine spätere Bereinigung oder Anreicherung. Auf diese Weise können Sie das Modell trainieren und künftige KI-gesteuerte Eingriffe rationalisieren.
Im Beschaffungswesen wird oft eine 100%ige Genauigkeit angestrebt, bevor Lösungen akzeptiert werden. Diese Denkweise kann Verbesserungen im Wege stehen, vor allem wenn man von einer Genauigkeit von 70-80 % ausgeht. Sobald Sie Ihre Daten geprüft haben, sollten Sie definieren, wie der Erfolg der Datenqualität aussehen soll. Legen Sie SMART-Ziele (spezifisch, messbar, erreichbar, relevant, zeitgebunden) und eindeutige Key Performance Indicators (KPIs) für Ihre Bemühungen zur Verbesserung der Datenqualität fest und überlegen Sie, wie KI diese Ziele durch Datenbereinigung, -harmonisierung und -anreicherung unterstützen kann.
Zu Ihren Zielen könnte beispielsweise die Verringerung der Anzahl unvollständiger Lieferantendatensätze, die Standardisierung von Artikelbeschreibungen für alle Kategorien oder die korrekte Zuordnung von Transaktionsdaten zu Kategorien innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens gehören. In Verbindung mit Ihrer Audit-Basislinie erleichtern diese Ziele die Messung des Fortschritts, die Entwicklung des KI-Modells und die Ausrichtung Ihres Teams auf die Ergebnisse.
Suchen Sie nach einer Lösung, die Sie beim Aufbau eines zentralisierten Beschaffungsdatenpools unterstützt, der als einzige Wahrheitsquelle dient, KI-gesteuerte Empfehlungen für die Bereinigung, Harmonisierung und Anreicherung Ihrer Daten bietet und auf diese Empfehlungen reagiert. Die richtige Plattform deckt nicht nur Probleme auf, sondern hilft Ihnen dabei, diese auf skalierbare, wiederholbare und auf die Beschaffungsfunktion zugeschnittene Weise zu lösen - ohne dass Sie mit Leichen nach dem Problem werfen müssen.
Selbst die fortschrittlichsten KI-Tools sind nur so effektiv wie die Menschen, die sie nutzen. Sorgen Sie für eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Beschaffungs-, Finanz-, Betriebs- und IT-Teams, um sicherzustellen, dass sich alle Beteiligten über die Ziele und den Ansatz einig sind. Investieren Sie dann in praktische Schulungen, um Ihr Team für die Arbeit mit Daten und KI zu rüsten. Dazu gehören das Verständnis Ihrer Datenstruktur, die Validierung von KI-Ergebnissen, die Interpretation von Erkenntnissen und das Wissen, wann KI-generierte Empfehlungen in Frage gestellt werden müssen. Der Mensch in der Schleife ist nur dann sinnvoll, wenn er weiß, was er tun soll.
Um die Auswirkungen Ihrer Bemühungen zu messen, sollten Sie die definierten KPIs auf Ihre Ziele abstimmen. Überprüfen Sie diese KPIs regelmäßig, um Ihre Strategie abzustimmen, KI-Modelle anzupassen und sicherzustellen, dass Ihre Datenqualitätsinitiativen auf Kurs bleiben. Auf diese Weise können Sie auch den ROI Ihrer KI-Investitionen nachweisen und die Skalierung auf angrenzende Anwendungsfälle mit Ihrer KI-Plattform ermöglichen.
Procure Ai unterstützt verschiedene Anwendungsfälle der Daten- und Ausgabenanalyse durch unsere Unified Analytics-Fähigkeit, von der Datenbereinigung, -harmonisierung und -anreicherung bis hin zur Ausgabenklassifizierung, Ausgabenanalyse und Opportunity-Erkennung. Wir können Ihnen auch dabei helfen, einen zentralisierten Datenspeicher für die Beschaffung einzurichten und die Datenkompetenz Ihres Teams zu verbessern.
Um die Qualität der Beschaffungsdaten zu verbessern, sind keine großen Investitionen in Zeit und Personal erforderlich. Ein kluger, schrittweiser Ansatz, der von den richtigen Tools unterstützt wird, wird den Erfolg bringen. Beginnen Sie mit diesen sechs Schritten und nutzen Sie KI, um die schwere Arbeit zu erledigen.
Die Procure Ai Plattform für Beschaffungsautomatisierung überwindet Datensilos und ermöglicht es Ihnen, Informationen, Einblicke und Maßnahmen über alle Systeme hinweg zu erhalten. Sie ermöglicht eine tiefere Analyse und ein besseres Verständnis von Kategorien, Lieferanten, Prozessen und operativen Risiken.
Möchten Sie besser verstehen, wie KI Datenbereinigung, -harmonisierung und -anreicherung ermöglicht? Lesen Sie hier unseren vollständigen Überblick.
%201.svg)
.svg)
