作者档案:Malavica Sridhar,Arkestro的机器学习服务负责人



如何使用预测采购编排来预测和赢得值得信赖的采购数据

预测性采购

大多数组织认为,他们的采购系统集中在人员,过程和技术上。这张照片中缺少什么?数据。然后,人们解释了流入技术和流程的数据,以在不同的领域做出决策。数据通常是被忽视的组织不可或缺的一部分。尽管我们最大的努力投资于旨在捕获,清洁和消耗数据的系统和工具,但不可信的数据仍然常规地使组织在无法识别的机会中实现数千万美元的价值。

正如著名的“迈克尔·斯科特(Michael Scott)”场景的发展:“您错过了100%不拍摄的照片”(韦恩·格雷茨基(Wayne Gretzky)),几乎没有问题会导致采购团队未能拍摄的镜头比不可信的数据更多。当采购团队不信任数据时,它不仅会导致错过机会;它还创造了瓶颈和误解,可能会损害客户和供应商关系。一个简单的事实是,当采购团队对他们的数据没有信心(无论这些数据是来自供应商还是利益相关者)时,有效,准确地做出价值的决策变得更加困难。

不信任的采购数据的根本原因既明显又无处不在。使用费力,手动,易用错误的验证过程检查的免费文本数据输入。实际上,大多数采购领导者都对本文的数据质量主题进行了采访,该文章在其供应商报价中说的数据在分析之前根本没有获得验证步骤,这意味着在此过程中只有痛苦的错误被痛苦地识别出来。