Datenqualität als Wettbewerbsfaktor

Wie KI-basierte Automatisierung Ihres Einkaufs Ihre Datenqualität erhöht

KI und Big Data werden immer mehr als Treiber neuer digitalisierter Geschäftsmodelle eingestuft. Häufig besteht aber noch eine große Diskrepanz zwischen dem was in der Theorie angepriesen wird und dem was in der Praxis tatsächlich möglich ist. Viele Mitarbeitende im Einkauf haben nämlich noch längst nicht die richtigen Werkzeuge an der Hand, um in ihrem beruflichen Alltag von Big Data zu profitieren. So kann man über den Nutzen und die Potenziale von Big Data philosophieren, muss aber als Basis erst einmal die Small Data in den Griff bekommen. Denn Erfolge durch Big Data setzen voraus, dass die vorgelagerten technischen Prozesse zur Erfassung und Verarbeitung von Stamm- bzw. Unternehmensdaten stimmen.

 

Die Rolle der Datenqualität im Einkauf 

Datenqualität wird zunehmend als Schlüssel für die erfolgreiche Digitalisierung von Prozessen und Abläufen in Unternehmen angesehen. Unter Datenqualität ist dabei die Bewertung von Datenbeständen hinsichtlich ihrer Eignung, einen bestimmten Zweck zu erfüllen, zu verstehen. Kriterien für die Bewertung sind dabei Korrektheit, Relevanz und Verlässlichkeit der Daten sowie die Verfügbarkeit auf verschiedenen Systemen. In den meisten Unternehmen kann der Einkauf seine Potenziale wegen unzureichender Datenqualität nicht voll ausschöpfen. Ursachen für schlechte Datenqualität im Einkauf finden sich zum einen in der Tatsache, dass Lieferanten die Produktdatenqualität als Kostenfaktor wahrnehmen und deshalb diesem Thema nur geringe Priorität einräumen und zum anderen, dass das manuelle Eingeben und Abgleichen von Daten im operativen Einkauf häufig zu verlangsamten oder fehlerhaften Prozessen führt. Dabei ist eine gute Datenqualität entscheidend für erfolgreiche operative Prozesse. Zudem steigert Datenqualität die Produktivität des Einkaufsteams. Das bedeutet, dass die Qualität der Daten zunehmend zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird.

 

Die Masse der Daten im Einkauf

In jedem Unternehmen – und jeder Einkaufsabteilung – werden tagtäglich Unmengen von Daten gesammelt. Doch über Big Data zu verfügen heißt noch lange nicht, diese auch gewinnbringend nutzen zu können. Aufgrund der vielen heterogenen Systeme und rudimentären IT-Tools ist es oft schwierig, aus hochvolumigen und hochverfügbaren Informationsressourcen Vorteile zu ziehen, nämlich das Gewinnen tiefer Einsichten und einer Basis für Entscheidungsfindung und Prozessautomatisierung. Deshalb muss an der Quelle, an der Daten entstehen, angesetzt werden.

 

Mit KI zur Datenqualität im Einkauf

Der Strom an Daten lässt sich beherrsch- und nutzbar machen, indem man die aufwendige und fehlerbehaftete manuelle Schnittstelle direkt am Entstehungsprozess der Daten durch eine automatisierte ersetzt. Hier muss der Einkauf selbst ansetzen. Dafür gibt es mittlerweile unkomplizierte Softwarelösungen, wie die Netfira-Plattform, die mit nahezu hundertprozentiger Genauigkeit die in der Regel unstrukturierten Daten der Lieferanten erfassen, korrelieren, validieren und interpretierbar aufbereiten kann. Das Herzstück ist dabei innovative Künstliche Intelligenz. Die Automatisierung des operativen Einkaufs mithilfe des smarten Automatisierungs-Tools von Netfira führt folglich indirekt auch zu einer Bereinigung der Stammdaten. Für den Einkauf bedeutet das: hohe Genauigkeit, ein hoher Zuwachs an Schnelligkeit und damit mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten. All das sind Voraussetzungen, damit sich der Einkauf im Rahmen von Industrie 4.0 zukunfts- und wettbewerbsfähig aufstellen kann.

Es gilt, Komplexität zu reduzieren und Agilität zu ermöglichen. Das leistet nicht jede Softwarelösung auf dem Markt. Einkäuferinnen und Einkäufer sind oft mit speziellen Tools zur rechten Zeit besser bedient als mit einer breiten Kompaktlösung, die vermeintlich die ganze Prozesskette abdeckt, sich aber im Alltag als starr erweist. Empfehlenswert sind flexible Tools, die als Bausteine dann implementiert werden, wenn die Organisation bereit dafür ist. Wichtig ist auch, dass sich die Lösung unkompliziert und schnell in die bereits bestehende IT-Landschaft integrieren lässt und keinen Aufwand für die Anwenderinnen und Anwender, IT und Lieferanten bedeutet. Wenn man im ersten Schritt die Automatisierung operativer Abläufe vorantreibt und somit manuelle, zeitintensive und fehleranfällige Arbeit drastisch reduziert, kann automatisch die Datenqualität signifikant erhöht werden. Erst dann kann Big Data für den Einkauf 4.0 genutzt werden.

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