Data-drivna insikter: Förändra upphandling för bättre beslut

Introduktion

Data driver tillväxt, effektivitet och konkurrensfördelar i dagens snabba företagsmiljö. Upphandling är avgörande för varje organisation. Snabbt framväxande dataanalys och AI-teknologier gör upphandlingsprocesser smartare, mer effektiva och mer informerade. Företag kan optimera utgifter, leverantörsprestanda och effektivitet genom att använda upphandlingsdata. Denna blogg diskuterar hur datadrivna insikter förbättrar upphandling och affärsbeslut.

Folk har sagt att data är det nya guldet, och de har inte fel. Data kan användas för att kontrollera affärstillväxt och optimera användningen av resurser. Det är därför marknaden för dataanalys växer så snabbt och företag inom alla typer av branscher använder data för att förbättra sin avkastning på investeringar. Enligt prognoserna kommer marknaden för big data vara värd 103 miljarder dollar i slutet av 2027.

Inköp är en viktig del av att driva ett företag, och det beror på att många andra processer fungerar smidigt. Många använder dataanalys i inköp idag eftersom det förbättrar arbetet. En studie från Amazon Business om upphandlingsdata säger att under de kommande åren planerar 98% av de tillfrågade att investera i automatisering, artificiell intelligens (AI), analys- och insiktsverktyg och AI för att förbättra sina upphandlingsprocesser.

Varför datadrivna insikter är viktiga för inköp

Som en strategisk funktion köper upphandling varor och tjänster till bästa pris, i rätt mängd och med bästa kvalitet. Upphandling är en viktig del av att driva ett företag och behöver fungera smidigt. Men ibland är inköpsrollen svår och ineffektiv. Att samla in och granska data är en av de svåraste delarna av inköp. Dåliga beslut fattas när människor inte får tillräckligt med information från sin data.

Här kommer datadrivna insikter till nytta!

Inom inköp är dataanalys processen för att få information från en organisations historiska data. Dessa insikter hjälper människor att fatta bättre beslut, planera, skapa och spendera pengar, och så vidare. Dataanalys kan också hjälpa till att identifiera problem och förbättringsmöjligheter.

Olika typer av information från många olika källor används i inköpsprocessen. När du köper något kan intern data vara saker som data om säljaren, transaktionsdata, data från företagets huvudbok och andra ekonomiska register, och mer. Experter på upphandling måste också arbeta med data från externa källor, inte bara företagets egna register. Information om säljare, varupriser, bankinformation, marknadsnyheter och andra saker är alla exempel på extern data. All denna information kan användas för att hjälpa människor att fatta beslut. Detta är möjligt tack vare databehandling.

Vilken roll spelar dataanalys i olika processer?

Låt oss titta på några delar av inköpsprocessen där dataanalys kan vara användbar.

Planering: Detta är stadiet där ett företag bestämmer sig för vilka varor och tjänster det behöver. Inköpsprocessen påskyndas med en inköpsplan som säkerställer att företaget får rätt saker i rätt mängder vid rätt tidpunkt. Dataanalys hjälper företag att få en bra uppfattning om sina behov.

Strategisk sourcing: En genomgång av möjliga nya leverantörer är ett sätt som upphandlingsanalysverktyg kan hjälpa dig att hitta nya leverantörer. När en källa har hittats kan dessa verktyg ge information om priser, kvalitet och andra faktorer.

Kontrakthantering: Dataanalys informerar inköpsteam om kontrakt som behöver förlängas, avslutas eller ändras på något annat sätt.

Planering efter upphandlingskategori: Dataanalys sorterar alla källor och information i grupper, vilket gör det enkelt för kategorichefer att granska data.

Övervakning av leverantörers prestanda: Företag håller koll på hur väl deras leverantörer presterar över tid för att säkerställa att de fortsätter att uppfylla deras behov. Dataanalys ger kunskap om hur väl leverantörer presterar, vilket kan användas för att jämföra deras prestation mot nyckeltal.

Optimera utgifter

Dataanalys hjälper till att hitta mönster i utgifter, förstå vad som driver utgifter och hitta sätt att förbättra utgiftseffektiviteten.

Dataanalys tar bort gissningar från inköp och ersätter dem med faktabaserade beslut. Global Chief Procurement Survey av Deloitte fann att 50% av de som svarade planerar att använda dataanalys för att hitta sätt att spara pengar, 48% planerar att använda det för att förbättra processer, och 45% planerar att använda det för ledningsrapportering.

Inom inköp identifierar dataanalys vad som har hänt, varför det hände, vad som kan hända och vad som behöver göras för att omvandla insikter till handling. Dataanalys möjliggörs av teknologier som RPA (Robotic Process Automation), AI (artificiell intelligens) och ML (maskininlärning). RPA-botar utför allt arbete som tidigare gjordes manuellt och gör det snabbare och mer exakt. AI samlar in data från olika källor och analyserar det för att ge insikter. ML-algoritmer, å andra sidan, gör prognoser som hjälper till att förbättra inköpsprocessen. En mer avancerad typ av AI kallad generativ AI skapar falsk data som hjälper till att träna maskininlärningsmodeller på data som inte redan finns i datamängderna.

Om ett företag vill förbättra sin inköpsfunktion behöver det använda dataanalys. När det används i upphandling förbättrar dataanalys olika upphandlingsprocesser för att hjälpa till med strategiskt beslutsfattande och ge företaget en fördel på marknaden.

Slutsats

Företag måste använda dataanalys i upphandling för att vara konkurrenskraftiga. Datadriven upphandling hjälper organisationer att fatta strategiska, faktabaserade beslut genom att avslöja utgiftsmönster, leverantörers prestanda och processineffektivitet. Företag som fullt ut utnyttjar dataanalys kommer att förbättra operativ prestanda och marknadsposition när AI, RPA och maskininlärning formar upphandlingen.