Predictive Analytics in der Beschaffung: Ein Überblick

Was bedeutet prädiktive Analytik in der Beschaffung?

Predictive analytics in procurement analyses spend, catalogue, supplier, and materials data to identify patterns and anticipate future outcomes and trends. Predictive analysis is a new procurement term. It is becoming more significant for organisations that have already done expenditure analytics, consolidation, supplier leverage, and segmentation. It helps organisations track their purchasing departments to identify strategies and patterns to keep inventories at optimal levels for the future.

Was bewirkt es im Beschaffungswesen?

Bei der prädiktiven Analyse im Beschaffungswesen werden statistische Ansätze verwendet, um die Relevanz und den Umfang von Käufen zu bewerten. Diese Technik kann verschiedene Gründe und Zusammenhänge für Preiserhöhungen aufdecken. Um vollständige Ergebnisse zu erhalten, werden mehrere statistische und mathematische Methoden eingesetzt. Sie hilft dabei, zukünftige Preismuster, Risiken und Potenziale anhand von Beschaffungsdaten aus der Vergangenheit zu identifizieren und abzuschätzen.

Warum ist das wichtig?

Jede Organisation braucht prädiktive Beschaffungsanalysen. Denn sie kann Organisationen helfen, ihre Ausgaben zu regulieren und ihre Ergebnisse zu verbessern. Jedes Unternehmen kann mit Predictive Analytics im Beschaffungswesen Muster aufdecken und zukünftige Möglichkeiten vorhersagen. Das Unternehmen kann eine Vielzahl von Daten sammeln, um durch den Vergleich früherer Erfahrungen Beweise für die Vorhersage künftiger Ausgabenmanagementpläne zu sammeln. Predictive Analytics im Beschaffungswesen kann einer Organisation helfen, um die Ecke zu schauen und zukünftige Möglichkeiten und Probleme zu erkennen. Big Data liefert verwertbare und präzise Erkenntnisse, die Unternehmen mehr Chancen für Wachstum und Innovation bieten.

Wie kann die Analytik helfen?

Die Datenanalyse wird für die vorausschauende Analyse im Beschaffungswesen benötigt, um Kosten zu minimieren, Preisabhängigkeiten zu entdecken, Prognosen zu unterstützen und Preisrisiken zu erkennen.

Umsetzung

Die wirksame Umsetzung von PA in der Beschaffung erfordert folgende Schritte.

1. An erster Stelle steht die Datenbereinigung. Für PA ist eine grundlegende Datengenauigkeit entscheidend.
2. Ermittlung der Korrelation zwischen Fahrer und Preis
3. Warnsystem für ungerechtfertigte Preisabweichungen.
4. Verallgemeinerung der erforderlichen Prognosemethoden

Der Einsatz von PA in der Beschaffung kann dem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.