Organisationsvorteil maximieren: Daten in strategische Insights verwandeln

Wenn Ihr CEO oder CIO Sie fragen würde, wie Sie Ihrer Organisation helfen, Daten zu ihrem Vorteil zu nutzen – was würden Sie antworten?

Hätten Sie eine Antwort, wenn es um Ausgabenkategorien wie Transport oder indirekte Güter geht? Solche Fragen werden Sie wahrscheinlich dazu bringen, nach neuen Tools zu suchen, die helfen.

Wenn man die Herausforderung angeht, Daten für sich arbeiten zu lassen, ist die erste Frage: Speichern Sie all Ihre Daten? Es gibt jährlich Milliarden von Beschaffungstransaktionen – schätzungsweise 10.000 Schiffscontainer gehen jedes Jahr auf See verloren – daher ist es keine Überraschung, dass das Sammeln, Speichern und Organisieren von Beschaffungsdaten eine Herausforderung ist. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, Ihre Daten effektiv zu speichern, sind Sie nicht allein. Glücklicherweise werden Daten digitalisiert, und da wir immer mehr Artikel sehen, die behaupten, „Daten sind das neue Öl“, ist eine Flut neuer Tools zum Speichern und Organisieren auf dem Weg.

Der effektive Einsatz von Big Data kann erhebliche Vorteile bringen. Der Erfolg realer Anwendungen in Transport, Beschaffung und Procurement validiert den Zeit- und Arbeitsaufwand. Zum Beispiel konnte die Stadt Brisbane, Australien, Verkehrsstaus reduzieren, indem sie Datenpunkte nutzte und einige Änderungen am Netz vornahm. UPS speichert 16 Petabyte Daten, um Entscheidungen zu treffen, und bearbeitet mehr als 39,5 Millionen Tracking-Anfragen pro Tag von Kunden. Dadurch konnte es wettbewerbsfähig gegen Amazon bleiben.

Wo fangen Sie an? Zuerst kamen Business Intelligence (B.I.) Tools, gefolgt von Spin-offs in jeder Kategorie, die als künstliche Intelligeniz rebranded wurden. Doch nur wenige dieser KI- und Machine-Learning-Tech-Unternehmen konnten in das Problem eine Delle machen, aufgrund eines Mangels an organisierten Daten. Schritt eins auf der Reise ist die Notwendigkeit, Daten zu behalten.

Menschen neigen zur Zentralisierung. Es wird geschätzt, dass 68 % der Weltbevölkerung bis 2025 in städtischen Gebieten leben werden. Ähnlich bevorzugen 65 % der Geschäftsteams, innerhalb zentralisierter Funktionen global zu arbeiten. Während kein einzelnes Modell für alle Lieferketten funktioniert, neigt zentrale Entscheidungsfindung dazu, vorzuherrschen, wobei die größten Unternehmen Schlüssel Funktionen auslagern, um Kosten zu senken. Dasselbe kann für Data Governance und Analytics argumentiert werden. Ein zentralisiertes Team, das funktionsübergreifend innerhalb der Lieferkette arbeiten kann, wird Ihrer Organisation besser helfen, die Macht der Daten zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Also, welche Art von Daten sollte verwendet werden, um diese Ziele zu erreichen? Wie Forrester berichtet, sagen 74 % der Unternehmen, sie wollen „data-driven“ sein, aber nur 29 % sind tatsächlich erfolgreich darin, Analytik mit Aktion zu verbinden. Erinnern Sie sich an die letzten 10 Angebote, die Ihr IT-Value-Added-Reseller Ihrer Organisation für den gleichen Server machte? Wie wäre es mit den letzten 150 Spot-Frachtangeboten von Ihrem bevorzugten Third-Party-Logistics-Provider? Organisationen speichern selten all ihre Daten. Aber nur weil Sie mit einem anderen Anbieter gegangen sind, heißt das nicht, dass Sie dessen Preisangaben wegwerfen sollten. Sie sollten diese Daten für sich arbeiten lassen.

Data-Stratege Brent Dykes argumentiert, dass „actionable insights“ die Spitze der Datenpyramide sind, die aus sechs Ebenen besteht: Alignment, Context, Relevance, Specificity, Novelty und Clarity. Es ist Allgemeinwissen, dass IT die besten Rabatte im vierten Quartal bietet, aber wie können Sie Daten nutzen, um Verhalten zu anderen Zeiten des Jahres vorherzusagen oder die Größe Ihrer Organisation zu nutzen, um einen besseren Preis zu erzielen? In der Lage zu sein, positive Geschäftsergebnisse zu identifizieren, wird Ihnen helfen, Ergebnisse zu erzielen, indem Sie Ihren Fokus verengen und auf ein spezifisches Ziel zielen. Ihr schickes neues, rebranded B.I.-Tool kann das nicht.

Persönlich speichere ich meine Daten. Ich habe einen Plan, und jetzt ist es Zeit, die Vorteile zu ernten. Wenn Sie versuchen, Wettbewerbsvorteile zu wahren, setzen Sie Ihre Daten ein. KI heute ist wirklich nur umfangreiche Machine-Learning-Modelle oder eine Kombination aus neuronalen Netzen. Unternehmen, die mit ihren KI- und ML-Technologiepartnern erfolgreich sind, sind jene, die konkrete Ziele mit großen Datensätzen lösen wollen. Werden Sie einer von ihnen sein?

Tarek Alaruri ist Co-Founder von Fairmarkit.