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Welche der folgenden Aussagen beschreibt Ihr derzeitiges Wissen über das Management von Beschaffungsdaten am besten?
Scherz beiseite: Viele Beschaffungsteams haben Schwierigkeiten, das Beste aus ihren Daten herauszuholen, und führen Hindernisse wie schlechte Datenqualität oder fragmentierte Systeme an. Das eigentliche Problem ist jedoch, dass den meisten Unternehmen eine formale Strategie für Beschaffungsdaten fehlt.
Die Erstellung einer Datenstrategie klingt kompliziert und umständlich, ist es aber nicht. Es bedeutet einfach, dass Sie sich darüber im Klaren sind, welche Daten Sie haben, welche Daten Sie haben wollen, was Sie damit machen wollen und wie diese Daten Ihr Handeln beeinflussen sollen. In diesem Blog werden die wichtigsten Komponenten erläutert, die für den Aufbau Ihrer eigenen Beschaffungsdatenstrategie erforderlich sind.
Wenn Sie mit der Arbeit an einer Datenstrategie für die Beschaffung beginnen, werden Sie auf die Begriffe Data Lake und Datenontologie stoßen. Bevor wir erörtern, wie man eine Datenstrategie entwickelt, sollten wir sicherstellen, dass wir ein klares Verständnis für diese Konzepte haben.
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten gespeichert werden können - alles an einem Ort. Dazu können ERP-Daten, Einträge in Lieferantenportalen, E-Mails, Rechnungen, Verträge und sogar externe Marktdaten gehören. Der Begriff "Datenozean" ist heutzutage vielleicht angemessener.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken oder Data Warehouses, bei denen die Daten vor der Speicherung nach einem vordefinierten Schema organisiert und formatiert werden müssen, können Sie mit einem Data Lake alle Daten in ihrer Rohform speichern und nur bei Bedarf verarbeiten, was Ihnen maximale Flexibilität bietet.
Um einen Data Lake zu erstellen, müssen Sie eine skalierbare Datenspeicherlösung und Verarbeitungstools auswählen, die der Größe und den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen. Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud sind eine gute Wahl und bieten eine hohe Flexibilität. Ihr IT-Team verfügt über die grundlegenden Tools, die für den Aufbau Ihres Data Lake erforderlich sind, aber wahrscheinlich fehlt es ihm an domänenspezifischem Beschaffungswissen.
Wussten Sie, dass Ornithologie die Lehre von den Vögeln ist? Was hat das mit Daten zu tun? Nichts, aber die Begriffe liegen sehr nahe beieinander, und wir wollen sichergehen, dass Sie Ihren Kollegen korrigieren können, wenn er das nächste Mal "Daten-Ornithologie" sagt. *gluckst*
Wenn man über Daten spricht, ist der korrekte Begriff Ontologie zu verwenden. Eine Datenontologie ist ein strukturierter Rahmen, der die Konzepte, Kategorien und Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen innerhalb eines bestimmten Bereichs definiert. Es handelt sich dabei um ein gemeinsames Vokabular, das Menschen und Maschinen hilft, Daten auf konsistente und sinnvolle Weise zu verstehen und zu nutzen.
Im Gegensatz zu einfachen Datenschemata oder Taxonomien organisiert eine Datenontologie die Daten nicht nur hierarchisch, sondern erfasst auch komplexe Assoziationen und Regeln zwischen Konzepten und ermöglicht so eine umfassendere und flexiblere Darstellung des Wissens.
Diese Struktur wird besonders wichtig, wenn man mit einem Data Lake arbeitet. Ein Data Lake kann zwar große Mengen an Rohdaten aus dem Beschaffungswesen speichern, bietet aber selbst keine Struktur oder Bedeutung. Ohne eine Datenontologie zur Definition von Schlüsselkonzepten - wie Lieferanten, Verträge und Risikobewertungen - kann der See schnell zu einem unorganisierten "Datensumpf" werden.
Ontologien sorgen für Konsistenz, indem sie Daten über Systeme und Formate hinweg miteinander verbinden und so die Abfrage, Analyse und Anwendung von KI erleichtern. Dies geschieht häufig durch Metadaten-Tagging, das Rohdaten mit ontologisch definierten Entitäten und Beziehungen verknüpft, und durch Vektor-Engines, die es Systemen ermöglichen, nicht nur zu interpretieren, was die Daten sind, sondern auch, was sie bedeuten.
Eine beschaffungsspezifische Ontologie könnte beispielsweise Entitäten wie "Lieferant", "Bestellung" und "Vertrag" definieren und ihre Beziehungen abbilden, z. B. dass ein Lieferant eine Bestellung ausführt. Sie kann auch Attribute wie Region, Kategorie oder Risikowert enthalten. Die Kennzeichnung Ihrer Daten mit dieser Struktur gewährleistet die Konsistenz zwischen verschiedenen Quellen - wie ERP, Lieferantenportale und Vertragssysteme - und ermöglicht tiefere Einblicke und eine intelligentere Automatisierung.
Einen tieferen Einblick in alle hier besprochenen Schlüsselbegriffe (und mehr) erhalten Sie in unserer Procurement Aicademy - einer Videoreihe zum Selbststudium, die Sie beim Aufbau von KI-Kenntnissen im Bereich Beschaffung unterstützt.
Der Aufbau einer soliden Strategie für Beschaffungsdaten erfordert ein strukturiertes, schrittweises Vorgehen. Wir arbeiten oft mit unseren Kunden zusammen und nutzen unseren bewährten Ansatz, um ihnen beim Aufbau eines Data Lake und einer Strategie zu helfen, die ihre Daten am effektivsten nutzt. So gehen wir vor.
Jede erfolgreiche Datenstrategie beginnt mit einer klaren Vorstellung von den Ergebnissen, die sie erreichen soll. Das bedeutet, dass Sie Ihre Datenbemühungen an spezifischen Geschäftszielen ausrichten müssen, wie z. B. Kosteneinsparungen, Verbesserung der Lieferantenleistung, Verringerung des Risikos oder Erfüllung von ESG-Compliance-Zielen. Diese Ziele sollten mit messbaren KPIs verknüpft werden, um sicherzustellen, dass die Strategie darauf ausgerichtet ist, einen greifbaren Wert und eine Wirkung im gesamten Unternehmen zu erzielen.
Sobald Sie wissen, was Sie erreichen wollen, bewerten Sie Ihre bestehende Datenumgebung, um Ihre Ausgangssituation zu verstehen. Ermitteln Sie die Systeme, in denen Beschaffungsdaten generiert und gespeichert werden, wie z. B. Ihr ERP, Ihre Beschaffungssuite, Ihr Vertragsmanagementsystem oder Ihre Lieferantenplattformen. Katalogisieren Sie dann die verfügbaren Datentypen, einschließlich Lieferanten-, Ausgaben- und Vertragsdaten, und bewerten Sie typische Qualitätsprobleme wie Duplikate, fehlende Felder oder inkonsistente Formate. Es ist auch wichtig, die Datenverantwortung und -nutzung in den verschiedenen Abteilungen zu verstehen. Diese Bewertung sollte eine Lückenanalyse beinhalten, um aufzuzeigen, welche Daten Sie haben und welche Sie benötigen, um Ihre Ziele zu erreichen.
Wenn Sie sich über Ihre Ziele und den aktuellen Stand im Klaren sind, können Sie damit beginnen, Ihr ideales Datenmodell zu entwerfen. Dazu gehört die Definition der wichtigsten Beschaffungseinheiten wie Lieferanten, Bestellungen, Verträge und Kategorien sowie die Abbildung der Beziehungen zwischen ihnen. Wie oben erläutert, geht eine Datenontologie einen Schritt weiter, indem sie ein strukturiertes, gemeinsames Vokabular schafft, das sowohl Menschen als auch Maschinen verstehen können. Dieses Modell ist die Blaupause dafür, wie gut strukturierte, aussagekräftige Beschaffungsdaten in Ihrem Unternehmen aussehen sollten.
Ihre Datenarchitektur ist das technische Rückgrat Ihrer Strategie. Sie legt fest, wie die Daten von den Quellsystemen in zentrale Repositories (wie Ihren Data Lake) und Analyseplattformen fließen. Der Schlüssel liegt darin, sicherzustellen, dass Beschaffungsdaten aus verschiedenen Systemen integriert, angereichert und für die Analyse leicht verfügbar sind. Tools, die Datenmapping, -transformation und -visualisierung unterstützen, sind unerlässlich, damit diese Architektur wirklich funktioniert.
Die Datenqualität ist oft das größte Hindernis für den Fortschritt, und sie wird sich ohne gezielte Maßnahmen nicht verbessern. Es gibt zwei Ansätze: eine Strategie für die Verwaltung ausschließlich neuer Daten oder die Nutzung von KI, um auch historische Daten zu bereinigen und anzureichern. Letzteres ist weitaus wertvoller. Historische Beschaffungsdaten bieten Einblicke in das Lieferantenverhalten, Preistrends und Risikosignale. Mit Hilfe von KI oder regelbasierten Engines können Sie Lieferantennamen standardisieren, Ausgaben genauer kategorisieren, fehlende Felder ausfüllen und zusammengehörige Datensätze verknüpfen. Dieser Schritt legt den Grundstein für erweiterte Analysen und Automatisierung.
Die Aufrechterhaltung der Datenqualität erfordert einen starken Rahmen für die Datenverwaltung. Dazu gehören die klare Zuweisung von Eigentumsrechten an Datensätzen, die Definition von Standards und die Festlegung von Richtlinien für die Zugriffskontrolle und die Einhaltung von Vorschriften. Die Governance umfasst auch die kontinuierliche Verwaltung - sie stellt sicher, dass Ihre Daten im Laufe der Zeit durch kontinuierliche Überwachung und Rechenschaftspflicht korrekt, relevant und gut verwaltet bleiben.
Selbst die beste Datenstrategie ist wirkungslos, wenn die Mitarbeiter nicht auf die Daten zugreifen und sie interpretieren können. Stellen Sie sicher, dass Einkäufer, Category Manager, Finanzteams und andere Stakeholder über intuitive Dashboards, Berichte oder Self-Service-Suchtools auf Erkenntnisse zugreifen können. Hochentwickelte Modelle können tiefe Einblicke gewähren - vom Lieferantenrisiko bis hin zu Nachfragetrends - aber nur, wenn die Daten in einem leicht zugänglichen und verständlichen Format verfügbar sind. Die Benutzerfreundlichkeit ist der Schlüssel zur Akzeptanz und zum Nutzen.
Die Entwicklung einer Datenstrategie ist keine einmalige Angelegenheit. Sie ist ein fortlaufender Prozess. Feedbackschleifen, regelmäßige Audits und Leistungskennzahlen tragen dazu bei, dass die Strategie mit Ihren sich entwickelnden Zielen in Einklang steht. Wenn sich Ihr Unternehmen verändert, sollte sich auch Ihre Datenstrategie anpassen und mit neuen Technologien, Herausforderungen und Prioritäten Schritt halten.
Viele Beschaffungsteams arbeiten noch immer ohne eine formale Datenstrategie oder einen zentralisierten Data Lake. Bei Procure Ai arbeiten wir mit unseren Kunden zusammen, um ihre aktuelle Situation, ihre strategischen Ziele und ihre spezifischen Bedürfnisse zu verstehen und ihnen zu helfen, eine maßgeschneiderte Datenstrategie zu definieren, die messbare Ergebnisse liefert. Auf der Grundlage unserer Erfahrung bieten wir eine beschaffungsspezifische Datenontologie als Ausgangspunkt, die den Strategieentwicklungsprozess rationalisiert und die Komplexität reduziert.
Sobald Ihre Strategie steht, unterstützen wir Sie bei der Implementierung von KI zur Verbesserung der Datenbereinigung, -harmonisierung, -anreicherung und -analyse. Unsere KI-gestützte Plattform für die Beschaffungsautomatisierung hilft Unternehmen, fragmentierte Datenstrukturen und unzusammenhängende Toolsets zu überwinden, damit sie das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen können. Wir erwecken Ihre Datenstrategie zum Leben, indem wir leistungsstarke Funktionen wie automatische Bereinigungs- und Anreicherungsagenten, eine fortschrittliche Engine zur Ausgaben- und Datenvisualisierung und unsere "Universelle Suche" einsetzen - ein Self-Service-Tool, das Erkenntnisse aus jahrelangen internen Daten freisetzt und alle Beschaffungsinformationen sofort zugänglich macht.
Eine klar definierte Datenstrategie ist für jedes Beschaffungsteam, das schlechte Datenqualität und fragmentierte Systeme überwinden will, unerlässlich. Sie verschafft Ihnen Klarheit darüber, welche Daten Sie haben, welche Daten Sie brauchen und wie Sie diese nutzen können, um Geschäftsergebnisse zu erzielen. Mit der richtigen Struktur können Sie die Datenqualität erheblich verbessern, den Wert historischer Datensätze erschließen und eine intelligentere und schnellere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Sind Sie bereit, Ihre Beschaffungsdaten zu nutzen, um Erkenntnisse und Einsparungen zu erzielen? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit Procure Ai um eine solide Datenstrategie zu entwickeln und Ihre Daten in einen greifbaren Geschäftswert zu verwandeln.
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