Большие данные

Большие данные — это набор структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собираемых организациями для использования в прогнозном моделировании, расширенной аналитике и различных проектах машинного обучения. Вообще говоря, большие данные определяются как данные, которые чрезвычайно разнообразны, обильны и поступают с большей скоростью.

Одной из основных проблем современных компаний является не недостаток данных, а их низкое качество. Руководители компаний, занимающихся закупками, финансами и цепочками поставок, считают, что это одна из самых больших проблем при внедрении ИИ. Чтобы подтвердить это цифрами, мы можем взглянуть на недавнее исследование , проведенное Forrester Consulting, которое показало, что 59% респондентов считают, что низкое качество данных негативно повлияет на точность алгоритмов ИИ и помешает им принимать безошибочные и обоснованные решения. .

Чтобы решить проблему несогласованности и низкого качества данных, технологии интеллектуальных закупок необходимо интегрировать в системы организаций. Эти платформы могут собирать и объединять важные данные из различных источников, таких как расчеты рисков, внутренние оценочные листы и внешние финансовые показатели, в одном месте. После того, как большие данные будут собраны и объединены, они могут быть использованы ИИ для выявления утечек или определения растущих тенденций. Вот некоторые из вариантов его использования :

Более точное прогнозирование. Закупки — это гораздо более сложная и стратегическая задача, чем просто покупка, поэтому точные прогнозы на будущее полезны для принятия обоснованных решений.
Лучшее соблюдение — в контексте закупок соблюдение означает обеспечение того, чтобы организация соблюдала установленные правила. Основная цель соответствия — измерить способность компании придерживаться заранее определенного бюджета и выполнять условия контракта, в то же время контролируя работу поставщиков.
Повышение прозрачности — 65% руководителей отделов закупок говорят, что у них ограниченный контроль над своей цепочкой поставок, согласно опросу руководителей отдела закупок, проведенному компанией Deloitte в 2018 году . Вот почему повышение прозрачности является ключевым фактором в уменьшении сомнений и беспокойства директоров по закупкам и позволяет лучше и быстрее выявлять факторы риска, такие как потенциальные проблемы с транспортировкой или нехватка материалов.
Аналитика. Проницательная аналитика является необходимой частью головоломки, когда речь идет об умных закупках. Подробное описание аналитики приведено ниже