Kommentar von Dr. Marcell Vollmer, SAP Ariba Wie das Procurement mit Big Data umgehen muss

Seit Jahren sammeln Unternehmen große Informationsmengen – von strukturierten Daten über Produktion, Marketing, Vertrieb, HR, Finanzen und Produktionsanlagen bis hin zu transaktionsbasierte Daten von Lieferanten, Kunden und Partnern. Im strategischen Einkauf erfassen und verarbeiten Procurement-Systeme gigantische Mengen an Lieferanten-, Wetter-, Fertigungs-/Liefer-, Hersteller-, Einkaufs- und Katalogdaten. Sie sind die Grundlage für fundierte Entscheidungen und müssen deshalb ganzheitlich genutzt werden.

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Wie aber kann das Beschaffungswesen die Einblicke nutzen, die es aus der Big-Data-Flut gewinnt, wie prädiktive Analysen in seine täglichen Arbeitsabläufe integrieren und wie künftigen Käufern mit präskriptiven Leitlinien zur Seite stehen?

Trotz all der Erkenntnisse, die Big Data sich trägt, steht die Branche vor einer großen Herausforderung: Sie muss lernen, Daten so verstehen und nutzen können, dass auf ihrer Grundlage bessere, faktenbasierte Entscheidungen möglich sind. Das Potenzial von Big Data, prädiktiver Analyse und präskriptiven Vorgaben kann mittels Cognitive Computing noch weiter gesteigert werden, um über bessere Informationen das Situationsbewusstsein und die Entscheidungsgeschwindigkeit zu maximieren und damit letzten Endes die Performance des Beschaffungswesens zu optimieren. Der damit erzeugte Geschäftswert wird sich positiv auf Beschaffungsrollen und -prozesse auswirken und deren Effektivität und Wertschöpfung erhöhen.

Es besteht noch Handlungsbedarf

Beim Umgang mit Big Data stehen die meisten Einkaufsorganisationen noch am Anfang. Insbesondere in drei Bereichen wird das Potenzial, welches durch das Sammeln, Analysieren und Verwerten großer Datenvolumina entsteht, noch nicht voll ausgeschöpft.

• Digitalisierung von Prozessen: Häufig liegen Daten unstrukturiert, auf verschiedenen Servern und in nicht-digitaler Form vor. Diese wichtigen Informationen befinden sich beispielsweise in eingescannten Dokumenten, E-Mail-Postfächern und Spreadsheets. Damit dieser Datenschatz gehoben werden kann, muss er in einem digitalen Format gespeichert werden, das eine Analyse ermöglicht.

• Mehr Erkenntnisse aus Daten: Aus Big Data wird Smart Data. Allerdings nur, wenn die digitalisierten Daten analysiert und genutzt werden. Die Suche nach Mustern, die intelligente und korrekte Verarbeitung der Informationen und die Ableitung von Erkenntnissen unterliegen Limitierungen, die sowohl menschlicher (Kompetenz, Zeit) als auch technologischer Natur sind. Die gekonnte Ausnutzung kognitiver Fähigkeiten und deren Einbindung in interne Prozesse ist eine Aufgabe, an der viele Unternehmen zu scheitern drohen.

• Förderung von Talenten und Kompetenzen: Die dritte und letzte Chance, besteht in den Veränderungen bei Kultur und Einstellung, ohne die sich moderne disruptive Technologien nicht nutzen lassen. Big Data, prädiktive Analyse und Cognitive Computing erfordern neue Kompetenzen und neue Arten des Arbeitens wie z. B. Self-Service-Analysen.

Künftige Chancen im Einkauf

Wegweisende Technologien wie das kognitive Computerprogramm IBM Watson schaffen neue Chancen, mit denen sich die Anforderungen von Kunden und Märkten wirkungsvoll vorhersagen lassen. Die gewonnenen Daten eröffnen neue Einblicke und ermöglichen Käufern bzw. Interessenten die Formulierung von Informationsanfragen oder die Erzeugung von Vertragsvorlagen, die auf einer potenziell unbegrenzten Informationsfülle aus zahlreichen Datenbanken beruhen.

Die Verknüpfung von Menschen und Daten unter der Anleitung „intelligenter“ Beschaffungssysteme wird die Art und Weise, wie Unternehmen kaufen und verkaufen, von Grund auf neu definieren. Das Zusammenspiel aus innovativen Technologien und kompetenten Nutzern dieser intelligenten Systeme kann nicht nur den Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung verschaffen, sondern auch dem Beschaffungswesen selbst einen neuen Daseinszweck verleihen: die einzelnen Geschäftsbereiche in ihrem Streben nach Innovation zu unterstützen, Risiken zu mindern und eine nachhaltige Lieferkette sicherzustellen.

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