Antworten finden mit ADVANCED ANALYTICS

Wie Einkäufer:innen Advanced Analytics nutzen können

Die Digitalisierung und neue Technologien haben unser privates und berufliches Leben und Handeln in den letzten fünf Jahren stark verändert. Diese Trends spüren Unternehmen nicht nur an veränderten Nachfragemustern bei Konsumenten, sondern auch über die ganze Lieferkette.

Viele Unternehmen befinden sich gerade in einem Wettrennen um Kunden einerseits und Rohstoffe andererseits und investieren immer mehr Geld in Digitaltransformationen.

Viele Digitalisierungsvorhaben scheitern allerdings an fehlendem Fachverständnis und dem richtigen Fokus. Dabei gibt es längst eine ganze Reihe an Tools, welche die Arbeit für jede:n Mitarbeiter:in effizienter und effektiver gestalten können. Auch im Einkauf können und sollten sich Unternehmen digitale Tools und Methoden wie Advanced Analytics, E-Sourcing, zu Nutze machen.


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Warum Advanced Analytics?

Advanced Analytics ist eine der wirksamsten Möglichkeiten, um im Rahmen der Digitalisierung des Einkaufs schnell Erfolgserlebnisse zu erreichen. Denn die Methoden, die sich hinter dem Begriff verbergen, nutzen zunächst einmal Ressourcen, die schon längst im Unternehmen sind. Viele Führungskräfte glauben, dass ihre Datensätze unvollständig oder fehlerhaft sind. Das ist aber oft eine unberechtigte Sorge: Die vorhandenen Daten sind wertvoll, schwer zu extrahieren und mit traditionellen Tools schwierig zu analysieren.

Der wichtigste Effekt von Advanced Analytics ist, dass wichtige Entscheidungen viel rascher auf eine solidere Basis gestellt werden können. Wer genau weiß, was gerade im Lager liegt, der kann zum Beispiel deutlich passender nachbestellen. Und die Analysen ermöglichen eine zukunftsorientierte Betrachtung, etwa durch Simulationen auf Basis der Datensätze.

Dabei können Unternehmen davon ausgehen, dass die Qualität der Analysen in den kommenden Jahren besser wird. Die Datenmenge, die sich in entsprechende Tools einspeisen lässt, wird immer größer, und diese Daten kommen nicht nur von den Unternehmen selbst. Ergänzende Informationen von Geschäftspartnern, Lieferanten und aus öffentlichen Quellen eröffnen ganz neue Möglichkeiten. Wichtig ist, dass die Systemarchitektur von Anfang an so ausgerichtet ist, dass flexibel neue Datenquellen angebunden werden können, um den Nutzen der Tools weiter zu optimieren.

Was ist eigentlich Advanced Analytics?

Advanced Analytics umfasst ein breites Spektrum von Untersuchungen, die helfen können, Änderungen und Verbesserungen in Geschäftsabläufen herbeizuführen. Während traditionelle Analysetools für Business Intelligence (BI) historische Daten untersuchen, fokussieren sich Tools für Advanced Analytics auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse und Verhaltensweisen. Sie ermöglichen What-if-Analysen, die Auswirkungen potenzieller Änderungen in Geschäftsstrategien von Unternehmen vorhersehbar zu machen. (Quelle: TechTarget)

Advanced Analytics im Einkauf

Besonders im Einkauf verspricht Advanced Analytics große Effizienzgewinne. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Von der reinen Visualisierung durch individuelle Dashboards über die Analyse von Trends bis hin zur Simulation von Zukunftsszenarien ist vieles möglich.

Zunächst aber steht die Datenextraktion an. Dabei geht es nicht darum, tief in die Datenbanken einzusteigen und nach versteckten Daten zu suchen. Stattdessen sollten sich alle Beteiligten darum bemühen, bei der Schaffung von Transparenz mitzuwirken – von der Identifizierung von relevanten Datenquellen, deren Speicherort bis zu Verknüpfungsmöglichkeiten.

 

Entdecken Sie den ausführlichen Leitartikel in unserem Kundenmagazin

Im Einkauf ist Advanced Analytics eine der wirksamsten Methoden, schnell Erfolgserlebnisse mithilfe von Digitalisierung zu schaffen – wir zeigen Ihnen, wie Sie damit erhebliche Effizienzgewinne erzielen können. Folgende Inhalte finden Sie unserem Leitartikel:

  • Digitale Reife der Organisation ermitteln
  • Warum Advanced Analytics?
  • Advanced Analytics im Einkauf
  • Praxisbeispiel eines großen deutschen Getriebeherstellers
  • Uses Cases: Spend Cube, Lagerbestandsoptimierung,  Spare Parts Management, Szenarien-Simulation: Digital Twins, & kontinuierliche Verbesserung
  • Anwendungsmöglichkeiten von Advanced Analytics
  • Fazit & Handlungsempfehlungen

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Unsere Experten

Philipp Polterauer

verantwortet den Bereich „INVERTO Digital Solutions“. Der erfahrene Unternehmensberater unterstützt aus dem Wiener INVERTO Büro internationale Kunden bei umfangreichen Transformations- und Digitalisierungsprojekten im Einkauf und der Supply Chain.

philipp.polterauer@inverto.com

Christoph-Markus Schenter

ist Team Lead Data & Insights bei INVERTO in Wien. Mit seinem Controlling Background und seiner Expertise im Bereich Business Intelligence leitet er das Data & Insights Team mit Fokussierung
auf Project Delivery.

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Simon Sirch

ist Senior Consultant Data & Insights bei INVERTO in Köln und verantwortet mit seiner Einkaufs- und Supply Chain Erfahrung den Bereich Product Development im Data & Insights Team.

simon.sirch@inverto.com