DATANOMIQ-Leitartikel in All about Sourcing

DATANOMIQ-Leitartikel in All about Sourcing

Ausgabe 8-9/14 Nov./Dez. 2014, S. 1

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Die Herausforderung

Der Begriff Big Data ist in aller Munde. Die Datenflut im Einkauf nimmt unaufhaltsam zu. Unternehmen können entweder darin untergehen oder auf der Welle zum Erfolg surfen. Big Data umschreibt dabei das Zusammenführen und Auswerten von Daten aus verschiedensten internen und externen Quellen, um einen möglichst umfassenden und konsistenten Datenbestand zu erhalten und ungeahnte Zusatzpotenziale zu erschließen. Aus den neuen und gerade erst entstehenden Daten- und Inhaltstypen lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die zuvor als außerhalb der Reichweite angesehen wurden. Standen in den vergangenen Jahren vor allem absatzorientierte Herausforderungen im Fokus, so konzentrieren sich die heutigen Anwendungen insbesondere auf Einkauf und Supply Chain Management. Gerade hier – am Schnittpunkt interner und externer Datenströme – können Unternehmen jeglicher Größenordnung Vorteile aufbauen und gegenüber dem Wettbewerb ausspielen.
Big Data Analytics macht weiter, wo ERP-Systeme aufhören
Vorhandene ERP-Systeme erfassen Daten über Einkaufsprozesse nahezu vollständig und steuern den Workflow. Hinsichtlich der Nutzung der Daten durch Auswertung stoßen sie jedoch schnell an ihre Grenzen und müssen künftig um spezielle Lösungen rund um Big Data Analytics für den Einkauf erweitert werden. Darüber hinaus liegen parallel zum ERP-System weitere isolierte Systeme unterschiedlicher Anbieter mit relevanten Daten und Informationen für den Einkauf vor, so z.B. Daten aus eigenständigen CRM-, SRM-, PLM- und Buchungs-Systemen sowie Word- und Excel-Dokumente. Konventionelle Abfragen führen hier nicht zum Ziel. Da diese Daten mit vorliegenden Tools zumeist nicht in Auswertungen und Reporting einbezogen werden können, bleiben resultierende Potenziale ungenutzt. Hier setzt Big Data Analytics an: Spezielle Lösungen harmonisieren relevante Einkaufsdaten unterschiedlichster Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens auf einer zentralen Plattform und leiten daraus Handlungsempfehlungen ab. Darüber hinaus sind weitere externe Datenquellen, z.B. Rohstoffindizes, statistische Daten oder Produkt- und Lieferantendiskussionen in Social Media einzubeziehen. Nur: Diese Daten liegen nicht in ERP-Systemen vor und sind in hohem Maße unstrukturiert. Die größte Hürde zum durchgängigen „Procure-to-Pay“-Prozess ist die oft vorliegende heterogene Systemlandschaft.

Unbegrenzte Möglichkeiten für zusätzliche Einkaufspotenziale

Mit Big Data Lösungen erhält der strategische Einkauf die komplette Datenkonsistenz und zentrale Kennzahlen mit direktem Einfluss auf das Ergebnis. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei nahezu unbegrenzt.
» Identifikation von Preisabweichungen auf Sachnummernebene,
» Erkennung und Bereinigung von Dateninkonsistenzen,
» Aufdeckung von Doppelzahlungen,
» Verbesserung des Bestelltimings,
» Optimierung von Vergabeentscheidungen durch Nutzung digitaler Informationskanäle,
» Abgleich von Kostenentwicklungen mit korrespondierenden Rohstoffpreisen,
» Monitoring und Auswertung von Einkaufsprozessen,
» Erkennung von Maverick Spend,
» Trendanalysen von Preis- und Nachfrageentwicklungen,
» präventive Aufdeckung von Betrugsmöglichkeiten,
» Abbau von Lieferrisiken,
» Abgleich mit Benchmarks, Budget- oder sonstigen Zielwerten,
» und vielen weiteren unternehmensindividuellen Kontrollgrößen.

Big Data Management wird somit zu einem der wichtigsten Wettbewerbsfaktoren für die Einkaufsorganisation und macht sich schnell bezahlt: Anwender erzielen nach Einführung von Big Data und Analytics eine Performance-Steigerung von über 30% bei den relevanten Steuerungsgrößen. Angesichts der steigenden Datenmengen aus externen Quellen dürfte das Potential künftig sogar noch höher sein. Data Analytics ist somit bereits heute für den Einkauf unverzichtbar.

Eingedenk manch teurer IT-Systeme, deren Anschaffung sich nicht ausgezahlt hat, sollten Unternehmen auf eine flexible Managed Service-Lösung setzen, um finanzielle und personelle Aufwendungen so gering wie möglich zu halten. Externe Big Data-Kapazitäten, die analytische Expertise mit operativer Einkaufserfahrung kombinieren, verstehen dabei, die Werkzeuge so einzusetzen und in praxiserprobte Einkaufsmaßnahmen zu übertragen, um sich einen schnellen Vorsprung im Einkauf zu verschaffen. Big Data Analytics ist kein käufliches Tool, auch wenn einige Technologieanbieter dies so vermarkten mögen, sondern eine Sammlung von nutzen- bzw. anwendungsorientierten Lösungen und Methoden, mit denen völlig unterschiedliche Datenformate zusammengeführt und analysiert werden können, falls erforderlich auch in Echtzeit. In jedem Fall müssen jedoch Einkaufsmitarbeiter bereit sein, Verbesserungspotenzial umzusetzen und Korrekturen vorzunehmen, denn durch Big Data Analytics wird schnell Einsparungspotenzial identifiziert und Prozesse transparent.

Fazit

Big Data Analytics gehört zu den wichtigsten Instrumenten mit denen Einkaufsorganisationen zusätzliche Potenziale realisieren und ein völlig neues Leistungsniveau erreichen können. Daher sollten Sie sich nicht fragen, ob, sondern wie Sie sich Big Data zunutze machen und heute die Weichen dafür richtig stellen. Big Data und deren leistungsfähige Analysen stellen dabei eine Ergänzung zu bestehenden ERP- und IT-Systemen dar, da diese im Gegensatz zu traditionellen Business Intelligence Systemen leistungsfähiger sind und deutlich mehr verwertbare Informationen aus unterschiedlichsten Quellen inner- und außerhalb des Unternehmens zusammenführen und als Auswertungsgrundlage nutzen können. Richtig eingesetzt, erzeugen Big Data Initiativen einen Mehrwert, der den Investitionsaufwand bereits in kurzer Zeit mehr als wettmacht. Big Data Analytics ist somit zum Game Changer im Einkauf geworden.

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