3个误解限制了你的支出分析和支出可见性的数据驱动策略

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大数据和商业智能不仅仅是流行语──如果在战略上加以应用，它们会推动企业取得成功。随着数据来源比以往任何时候都多，支出分析和干净的支出数据在组织决策中的重要性变得至关重要。对于采购来说，这是关于将您的数据驱动的目标与围绕支出数据的更广泛的业务需求相一致。首先是支出分析。

如果使用有效，支出分析活动可以创造更大的智能并交付价值。您可以使用从支出可见性中获得的商业智能，通过识别哪些供应商被用于哪些类别，来重新获得从非常规支出中损失的节省。支出分析可以帮助您确定新的战略采购机会，以合理化供应基础或重新谈判合同。

在最近对全球采购领导者的调查中，确定了表现出色的公司完全部署高级分析和可视化解决方案的可能性增加了4到5倍吗．为了保持领先，你需要实时洞察消费数据。数据驱动的采购策略必须从支出分析开始。

消除3个常见的误解

进行支出分析的方法有很多。然而，如果你不太熟悉支出分析这门学科，你可能会过于简化成功所需的条件。许多人错误地相信了关于支出分析的三个主要谬误中的一个或多个:

误区1 -“我们有专业知识来管理内部的支出分析工作”

支出数据总是来自许多不同的地方，包括AP系统、p -card、T&E、费用管理和/或支付整合商(运输、公用事业等)——更不用说丰富供应商数据的第三方来源了。无论您的组织在支出分析方面有多成熟，了解所有支出数据驻留的位置并对其进行管理以进行支出分析绝不是一劳永逸的过程。随着时间的推移，您将需要维护更多的迭代数据练习。

优化支出数据以获得真相的来源可能是一个乏味的过程。它需要广泛的分析和使用传统It咨询业务之外的最佳实践数据技术。不幸的是，您会发现很少有高技能的it人员也能理解采购的细微差别。

归根结底，做好支出分析需要在数据处理技术、分类分类设计、与机器学习和人工智能相关的新兴技术以及其他自动化技术方面进行大量投资，以创建可重复的流程。即使是最大的公司，尝试在内部建立这种能力在成本或重点方面通常是没有意义的，因为它可以轻易地从行业领先的供应商那里获得，而无需高昂的开销。

误区2 -“支出分析只是采购的BI”

如今，利用其他业务部门使用的技术进行数据驱动分析的压力越来越大。为了做到这一点，许多组织已经投资于先进的商业智能(BI)技术，作为更广泛努力的一部分，以取代Excel或本土工具的使用。

但是BI工具就像一把瑞士军刀，可以做任何你要求的事情。它们根本不是为特定的业务功能而设计的，而且它们通常不能提供充分的支出可见性所必需的洞察力。这不足为奇乐动体育下载链接研究调查Gartner的研究发现，超过87%的组织的BI和分析成熟度较低。

您会发现一般的BI工具缺乏特定的采购情报，通常需要昂贵的手动分类和供应商解析。一个以双性为中心的方法往往不适用于支出分析．

此外，内部IT团队通常缺乏支出数据管理方面的专业知识，让您和采购团队的其他成员独自构建和维护复杂的数据管理操作。

误区3——“一个‘花费套件’可以处理我所有的花费分析需求”

如今，少数战略采购或从源到付费套件将支出分析作为一个“平台”或“套件”下的众多产品之一提供。套件的理念是为所有人提供所有的东西，通常将支出分析仅作为解决方案的一小部分，而不是作为业务数据的基本来源。

spend套件的另一个挑战是假设所有数据都流经一个系统。从理论上讲，基于套件的支出分析解决方案是有意义的，因为它可以分析来自其他模块的支出，例如采购到支付平台。使用该套件背后的一个核心论点是，将所有数据分析置于一种技术之下，可以实现更好的数据共享和集成。然而，你的消费数据并没有以干净、规范化和分类的状态进入这些系统。一个套房只能做这么多糟糕的支出数据。

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杰森·布雷(Jason Bray)是SpendHQ的首席技术官。