Todas as empresas pensam em investir em novas tecnologias, soluções de análise, inteligência artificial (IA), blockchain, bots. Tecnologias que trabalham para automatizar, acelerar e facilitar o trabalho, ao mesmo tempo em que melhoram os resultados da EMPRESA. Mas todo esse investimento pode ir para o lixo se os dados não forem confiáveis e suficientes para que toda essa tecnologia trabalhe em prol dos negócios. Ou seja, quando falta uma estratégia de dados robusta e eficaz.
Desconsiderar informações contextuais, especialmente os dados de processos relacionados às etapas ligadas a revisar e aprovar uma requisição, configurar um contrato, entre outros, é um erro, infelizmente, muito comum. Mas, mesmo que a área de compras tenham poucos dados de transações, é possível aproveitar dados críticos de terceiros e outros dados de mercado.
Todas essas informações são extremamente importantes para a construção de modelos de conhecimento que fazem a IA e o analytics funcionarem corretamente. Modelos robustos de conhecimento permitem que a IA aprenda a linguagem de compras e negócios e, por sua vez, ajuda o setor a melhorar a agilidade e eficiência, além de oferecer aos gestores e executivos uma melhor visibilidade do negócio, reduzir o risco e aumentar a conformidade.
Dados são o petróleo do futuro
É repetitivo falar sobre a importância dos dados para os negócios, mas, também, é imprescindível que a área de compras sustente suas decisões baseadas em dados – e não só o setor de compras, mas toda a empresa. Quais produtos e serviços podem atender às necessidades da companhia? Quais os melhores fornecedores? Qual o preço correto a ser pago? Os dados ajudam a responder a essas, e outras, questões.
Mas, o que fazer quando os dados disponíveis não são suficientes? Simples, sair e coletar mais dados, mas apenas isso não significa que os dados corretos estão sendo coletados, então é preciso que a empresa entenda alguns pontos para construir uma estratégia de dados:
- Quais problemas quer resolver?
- Quais os dados necessários para construir o modelo de conhecimento que a IA e o analytics precisam para resolver o problema?
- Quantos desses dados a empresa já possui?
- Onde estão os dados adicionais necessários?
Além de uma estratégia de dados definida, a empresa deve ter modelos de conhecimento que possam usar efetivamente os dados coletados. Modelos de conhecimento criam relacionamentos entre os dados. Isso é crucial para a capacidade da IA de processar e gerar insights a partir dessas informações. E para usar a IA de forma mais abrangente, uma empresa precisa criar um modelo de conhecimento para cada subcategoria de compras.
Esses modelos permitem, por exemplo, intuir que um fornecedor que vende tubos de aço tem uma chance de 85% de também vender aço laminado. Em suma, os modelos de conhecimento são vitais para transformar uma vasta coleção de dados em insights úteis para os negócios.
O processo orientado por dados
Hoje, toda a atividade do setor de compras está vinculada a fluxos de trabalho conectados a processos manuais ou digitais. No entanto, ser altamente controlado por processos pode reduzir a eficiência, pode prejudicar a conformidade e impede que insights sejam desenvolvidos.
Na medida em que o setor se torna mais orientado por dados, os processos não desaparecem, em vez disso, se tornam mais fluídos, permitindo até, que um funcionário pule etapas de um processo se tivesse em mãos os dados e insights corretos. Controles e conformidade podem ser incorporados aos modelos de conhecimento para que o usuário tenha acesso facilitado a essas informações. O processo, então, fica em segundo plano, sendo substituído pelos dados corretos, entregando decisões melhores, maior conformidade e um setor de compras mais eficiente.
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