Johdanto
Data ajaa kasvua, tehokkuutta ja kilpailuetua tämän päivän nopeatahtisessa yritysmaailmassa. Hankinnat ovat keskeisessä asemassa jokaisessa organisaatiossa. Nopeasti kehittyvät data-analytiikan ja tekoälyn teknologiat tekevät hankintaprosesseista älykkäämpiä, tehokkaampia ja tietoisempia. Yritykset voivat optimoida kulutusta, toimittajien suorituskykyä ja tehokkuutta hyödyntämällä hankintadataa. Tässä blogissa käsitellään, miten tietoon perustuvat oivallukset parantavat hankintoja ja liiketoimintapäätöksiä.
On sanottu, että data on uusi kulta, eikä se ole väärin. Dataa voidaan käyttää liiketoiminnan kasvun hallintaan ja varojen parhaaseen hyödyntämiseen. Tästä syystä data-analytiikan markkinat kasvavat nopeasti ja yritykset kaikilla aloilla käyttävät dataa sijoitetun pääoman tuoton parantamiseen. Tilastojen mukaan suurten datojen markkina-arvo tulee olemaan 103 miljardia dollaria vuoden 2027 loppuun mennessä.
Hankinnat ovat olennainen osa liiketoiminnan harjoittamista, ja ne riippuvat monien muiden prosessien sujuvasta toiminnasta. Monet ihmiset käyttävät nykyään data-analytiikkaa hankinnoissa, koska se parantaa työtä. Amazon Businessin tutkimus hankintadatasta kertoo, että seuraavien vuosien aikana 98% vastaajista aikoo investoida automaatioon, tekoälyyn (AI), analytiikka- ja oivallustyökaluihin sekä tekoälyyn parantaakseen hankintaprosessejaan.
Miksi tietoon perustuvat oivallukset ovat tärkeitä hankinnoille
Strategisena roolina hankinnat ostavat tuotteita ja palveluita parhaaseen hintaan, oikeassa määrin ja laadun kanssa. Hankinnat ovat olennainen osa liiketoiminnan harjoittamista ja niiden on toimittava saumattomasti yhdessä. Mutta joskus hankintaroolin suorittaminen on vaikeaa ja tuhlailevaa. Datan hankkiminen ja tarkastelu on yksi hankalimmista osista hankinnoissa. Huonoja päätöksiä tehdään, kun ihmiset eivät saa tarpeeksi tietoa datastaan.
Tässä kohtaa tietoon perustuvat oivallukset tulevat avuksi!
Hankinnoissa data-analytiikka tarkoittaa organisaation aiemman datan hyödyntämistä tiedon saamiseksi. Nämä oivallukset auttavat tekemään parempia valintoja, suunnitelmia, tapoja tuottaa ja käyttää rahaa jne. Data-analytiikka voi myös auttaa löytämään ongelmia ja parantamiskeinoja.
Hankintaprosessissa käytetään erilaista tietoa monista eri lähteistä. Kun ostat jotain, sisäinen data voi olla esimerkiksi myyjädataa, tapahtumatietoja, yrityksen pääkirjanpidon ja muiden taloudellisten kirjanpitojen tietoja ja paljon muuta. Hankinta-asiantuntijoiden on myös käsiteltävä ulkoista dataa, ei pelkästään yrityksen omia tietoja. Tietoa myyjistä, tuotteiden hinnoista, pankkitiedoista, markkinauutisista ja muista asioista ovat kaikki esimerkkejä ulkoisesta datasta. Kaikkea tätä tietoa voidaan käyttää päätöksenteon tukena. Se on mahdollista datan käsittelyn ansiosta.
Mikä rooli data-analytiikalla on eri prosesseissa?
Katsotaanpa joitakin hankintaprosessin osa-alueita, joissa data-analytiikka voi olla hyödyllistä.
Suunnittelu: Tämä on vaihe, jossa yritys päättää tarvitsemistaan tuotteista ja palveluista. Hankintaprosessi nopeutuu hankintasuunnitelmalla, joka varmistaa, että yritys saa oikeat asiat oikeassa määrin oikeaan aikaan. Data-analytiikka auttaa yrityksiä saamaan hyvän käsityksen tarpeistaan.
Strateginen hankinta: Mahdollisten uusien toimittajien tarkastelu on yksi tapa, jolla hankinta-analytiikkatyökalut voivat auttaa löytämään uusia toimittajia. Kun lähde on löydetty, nämä työkalut voivat antaa tietoa hinnoista, laadusta ja muista asioista.
Sopimusten hallinta: Data-analytiikka antaa hankintatiimeille tietoa sopimuksista, jotka on laajennettava, lopetettava tai muutettava jollain muulla tavalla.
Hankintojen kategoriasuunnittelu: Data-analytiikka lajittelee kaikki lähteet ja tiedot ryhmiin, mikä tekee kategoriapäälliköille helppoa tarkastella tietoja.
Toimittajien suorituskyvyn seuranta: Yritykset seuraavat, miten hyvin heidän toimittajansa suoriutuvat ajan mittaan varmistaakseen, että ne täyttävät edelleen heidän tarpeensa. Data-analytiikka antaa tietoa toimittajien suorituskyvystä, jota voi käyttää niiden suorituksen vertaamiseen keskeisiin mittareihin.
Kulutuksen optimointi
Data-analytiikka auttaa löytämään kulutusmalleja, selvittämään, mikä aiheuttaa kulutusta, ja löytämään tapoja parantaa kulutusta.
Data-analytiikka poistaa arvailun hankinnoista ja korvaa sen tosiasioihin perustuvilla valinnoilla. Deloitten Global Chief Procurement Survey -kyselyn mukaan 50% vastaajista aikoo käyttää data-analytiikkaa säästökohteiden löytämiseen, 48% prosessien parantamiseen ja 45% hallintoraportointiin.
Hankinnoissa data-analytiikka selvittää, mitä tapahtui, miksi se tapahtui, mitä saattaa tapahtua ja mitä täytyy tehdä, jotta ideat voidaan muuttaa toiminnaksi. Data-analytiikkaa mahdollistavat teknologiat, kuten RPA (Robotic Process Automation), tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML). RPA-robotit tekevät kaikki manuaalisesti tehdyt työt nopeammin ja tarkemmin. Tekoäly kerää tietoa eri lähteistä ja tutkii sitä antaakseen oivalluksia. ML-algoritmit puolestaan tekevät ennusteita, jotka auttavat parantamaan hankintaprosessia. Edistyneempi tekoälyn muoto, nimeltään generatiivinen tekoäly, luo keinotekoista dataa, joka auttaa koneoppimismalleja kouluttamaan dataa, jota ei vielä ole tietokannoissa.
Jos yritys haluaa parantaa hankintatoimintojaan, sen on käytettävä data-analytiikkaa. Kun data-analytiikkaa käytetään hankinnoissa, se parantaa erilaisia hankintaprosesseja auttaakseen strategisessa päätöksenteossa ja antaakseen liiketoiminnalle kilpailuetua markkinoilla.
Yhteenveto
Yritysten on käytettävä data-analytiikkaa hankinnoissa pysyäkseen kilpailukykyisinä. Tietoon perustuvat hankinnat auttavat organisaatioita tekemään strategisia, tosiasioihin perustuvia päätöksiä paljastamalla kulutusmallit, toimittajien suorituskyvyn ja prosessien tehottomuudet. Yritykset, jotka hyödyntävät data-analytiikkaa täysimääräisesti, parantavat operatiivista suorituskykyä ja markkina-asemaansa, kun tekoäly, RPA ja koneoppiminen muokkaavat hankintoja.
