6 Schritte zur Verbesserung Ihrer Datenqualität mit KI

Hochwertige Daten ermöglichen es den Beschaffungsteams, Risiken zu managen, engere Lieferantenbeziehungen aufzubauen, Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu identifizieren und Abläufe zu rationalisieren. Es ist auch die Grundlage für die Nutzung von KI. Doch die Beschaffungsdaten sind oft unvollständig, inkonsistent und über verschiedene Systeme verstreut. Und niemand scheint bereit zu sein, Ressourcen in die Bereinigung der Daten zu investieren.

Alle Beschaffungsteams geben an, dass eine schlechte Datenqualität sie daran hindert, effizientere Prozesse durchzuführen oder bessere Entscheidungen zu treffen. Schlechte Daten sind jedoch keine gültige Entschuldigung mehr für Untätigkeit. Wenn die Datenqualität Sie zurückhält, ist es an der Zeit, die Kontrolle zu übernehmen, es ist Zeit, Maßnahmen zu ergreifen. KI kann dir helfen verbessern Sie Ihre Datenqualität schneller und effektiver als je zuvor.

So verbessern Sie die Qualität Ihrer Einkaufsdaten mit KI

Schritt 1: Definieren Sie die Dateneigenschaften, die für Sie wichtig sind

Nicht alle Daten sind gleich wertvoll. Identifizieren Sie zunächst, welche Eigenschaften für Ihre Geschäftsziele von entscheidender Bedeutung sind. Dazu können Transaktionsdaten, Lieferanteninformationen, Zahlungsbedingungen, Ablaufdaten von Verträgen oder kategoriespezifische Merkmale gehören.

Ihr Ziel ist es, ein Datenmodell zu erstellen, das die Beziehungen zwischen kritischen Elementen wie Lieferanten, Transaktionen, Kategorien und Verträgen abbildet. Dieses Modell dient als Vorlage dafür, wie „gute Daten“ in Ihrem Unternehmen aussehen und welche Verbindungen zwischen Datenpunkten zu Erkenntnissen führen. Indem Sie definieren, worauf es ankommt, helfen Sie KI-Tools, sich auf die richtigen Bereiche zu konzentrieren, was genauere Analysen, bessere Prognosen und intelligentere Entscheidungen ermöglicht.

Schritt 2: Führen Sie ein Datenqualitätsaudit durch

Bevor Sie Ihre Daten verbessern können, müssen Sie ihren aktuellen Zustand verstehen. Bei einem Datenqualitätsaudit wird bewertet, wie vollständig, konsistent und genau Ihre Daten sind. Suchen Sie nach fehlenden Werten, doppelten Datensätzen, inkonsistenten Formaten oder veralteten Informationen.

Die Ergebnisse bieten Ihnen eine Grundlage, um Fortschritte zu verfolgen und zu ermitteln, wo KI einen Mehrwert bieten kann, wie Lücken füllen, Einträge deduplizieren oder Anomalien korrigieren unter Verwendung von Mustererkennung und kontextueller Logik. Im Rahmen dieses Schritts kennzeichnen Sie korrekte und falsche Datensätze zur späteren Bereinigung oder Anreicherung. Dies wird dazu beitragen, das Modell zu trainieren und zukünftige KI-gestützte Interventionen zu rationalisieren.

Schritt 3: Definiere klare Ziele

Die Beschaffung konzentriert sich häufig auf eine hundertprozentige Genauigkeit, bevor Lösungen akzeptiert werden. Diese Denkweise kann Verbesserungen im Weg stehen, vor allem, wenn man von einem Ausgangspunkt mit einer Genauigkeit von 70 bis 80% ausgeht. Nachdem Sie Ihre Daten geprüft haben, definieren Sie, wie eine erfolgreiche Datenqualität aussehen wird. Legen Sie SMART-Ziele (spezifisch, messbar, erreichbar, relevant, zeitgebunden) und eindeutige Leistungsindikatoren (KPIs) für Ihre Bemühungen zur Verbesserung der Datenqualität fest und überlegen Sie, wie KI diese Ziele durch Datenbereinigung, Harmonisierung und Anreicherung unterstützen könnte.

Zu Ihren Zielen könnten beispielsweise die Reduzierung der Anzahl unvollständiger Lieferantendatensätze, die Standardisierung der Artikelbeschreibungen für alle Kategorien oder die korrekte Zuweisung von Transaktionsdaten zu Kategorien in einem definierten Zeitraum gehören. In Kombination mit Ihrer Audit-Basislinie erleichtern diese Ziele die Messung des Fortschritts, die Steuerung der KI-Modellentwicklung und die Abstimmung Ihres Teams auf die Ergebnisse.

Schritt 4: Wählen Sie eine KI-Plattform

Suchen Sie nach einer Lösung, die Ihnen hilft einen zentralisierten Beschaffungsdatensee aufbauen, dient als zentrale Informationsquelle, die KI-gestützte Empfehlungen zur Bereinigung, Harmonisierung und Anreicherung Ihrer Daten bietet und auf der Grundlage dieser Empfehlungen handelt. Die richtige Plattform wird nicht nur Probleme aufdecken, sondern Ihnen helfen, sie auf skalierbare, wiederholbare und auf die Beschaffungsfunktion zugeschnittene Weise zu lösen — ohne dass sich jemand mit dem Problem auseinandersetzen muss.

Schritt 5: Bereite dein Team vor

Selbst die fortschrittlichsten KI-Tools sind nur so effektiv wie die Menschen, die sie verwenden. Sorgen Sie für eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Einkaufs-, Finanz-, Betriebs- und IT-Teams, um sicherzustellen, dass sich alle Beteiligten über die Ziele und den Ansatz einig sind. Investieren Sie dann in praktische Schulungen, um Ihr Team für die Arbeit mit Daten und KI auszustatten. Dazu gehören das Verständnis Ihrer Datenstruktur, die Validierung von KI-Ergebnissen, die Interpretation von Erkenntnissen und das Wissen, wann KI-generierte Empfehlungen in Frage gestellt werden müssen. The Human in the Loop macht nur Sinn, wenn er weiß, was er tun soll.

Schritt 6: Überwachen Sie den Fortschritt mit KPIs

Um die Wirkung Ihrer Bemühungen zu messen, verfolgen Sie die definierten KPIs, die mit Ihren Zielen übereinstimmen. Überprüfen Sie diese KPIs regelmäßig, um Ihre Strategie zu verfeinern, KI-Modelle anzupassen und sicherzustellen, dass Ihre Initiativen zur Datenqualität auf Kurs bleiben. Dies hilft Ihnen auch dabei, den ROI Ihrer KI-Investitionen nachzuweisen und mithilfe Ihrer KI-Plattform eine Skalierung auf angrenzende Anwendungsfälle zu ermöglichen.

Beschweren Sie sich nicht über schlechte Daten, korrigieren Sie sie

Procure Ai unterstützt verschiedene Anwendungsfälle für Datenanalysen und Ausgabenanalysen über unsere Einheitliche Analytiks Funktionen, von der Datenbereinigung, Harmonisierung, Anreicherung bis hin zur Ausgabenklassifizierung, Ausgabenanalyse und Erkennung von Geschäftschancen. Wir können Ihnen auch dabei helfen, einen zentralen Data Lake für die Beschaffung einzurichten und die Datenkompetenz Ihres Teams zu verbessern.

Die Verbesserung der Beschaffungsdatenqualität erfordert keinen großen Zeit- und Personalaufwand. Ein intelligenter, schrittweiser Ansatz, der auf den richtigen Tools basiert, reicht aus. Beginne mit diesen sechs Schritten und verwende KI, um die schwere Arbeit zu erledigen.

Die Procurement Automation Platform von Procure Ai überwindet Datensilos und bietet Ihnen Informationen, Einblicke und Maßnahmen für alle Systeme. Sie ermöglicht eine tiefere Analyse und ein tieferes Verständnis von Kategorien, Lieferanten, Prozessen und betrieblichen Risiken.

Möchten Sie besser verstehen, wie KI die Bereinigung, Harmonisierung und Anreicherung von Daten ermöglicht? Lesen Sie hier unsere vollständige Übersicht.