Verbinden Sie Ihre Systeme, harmonisieren Sie Ihre Daten und reichern Sie sie mit Insights von Drittanbietern an. So entsteht ein Unified Data Model für den Einkauf, auf das sich Ihre Analysen und KI-Agenten verlassen können. Statt KI-Piloten auf wackeligen Daten scheitern zu lassen, skalieren Sie KI auf einem soliden Fundament.
Jeder KI-Agent im Einkauf trifft Entscheidungen auf Basis von Daten: welcher Lieferant eingeladen wird, welcher Vertrag gilt, welcher Warengruppe eine Anfrage oder Rechnung zugeordnet wird. Doch Einkaufsdaten liegen verteilt in mehreren ERPs und eProcurement-Lösungen, folgen keiner einheitlichen Ontologie und bekommen kaum Aufmerksamkeit, solange keine Analyse ansteht. Setzen Sie KI darauf, skaliert sie die Inkonsistenz. Bringen Sie das Fundament in Ordnung, wird jeder Use Case besser.
Zersplitterte Quellsysteme.
Mehrere ERPs, eProcurement-Systeme, Datenanbieter und Excel-Listen. Daten sind verstreut, doppelt und unvollständig.
Keine gemeinsame Sprache.
Unterschiedliche Warengruppenstrukturen je System, uneinheitliche Spend-Klassifizierung, fehlende Lieferantenzuordnungen. Ohne gemeinsames Datenmodell wird jede Analyse zum Data-Science-Projekt.
Viele Versionen der Wahrheit.
Spend Analytics, Potenzialerkennung und Automatisierung beruhen auf Teilinformationen und Daten, denen niemand ganz vertraut.
Ihr Datenfundament sollte nicht auf die ERP-Migration warten. Binden Sie SAP ECC, SAP S/4HANA, Oracle Fusion, Microsoft Dynamics, SAP Ariba, Coupa, Ivalua oder Jaggaer über vor konfigurierte Konnektoren und Transformer an, oder starten Sie einfach mit einem Excel- oder CSV-Upload. Extrahieren Sie Daten aus jeder Quelle, ohne Ihre bestehende Infrastruktur zu ersetzen.
Datenstrukturen aus der Buchhaltung beantworten keine Einkaufsfragen. Führen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus allen Quellen in unserem Data Store zusammen und schaffen Sie ein einheitliches Datenmodell, das für den Einkauf gebaut ist. Erhöhen Sie die Stammdatenkonsistenz über alle Systeme hinweg, während Ihre Daten in Ihrer Infrastruktur und unter der Governance Ihrer IT bleiben.
Klassifizierung sollte kein Projekt sein, das einmal im Jahr ansteht. Bauen Sie Ihre Warengruppentaxonomie mit unserem Taxonomy Builder auf und klassifizieren Sie Transaktionen, Rechnungen und Spesen danach, auch rückwirkend neu. Dank kontinuierlich optimierter Klassifizierung sprechen Spend Analytics, Potenzialerkennung und KI-Agenten dieselbe Sprache wie Ihre Category Manager.
Schluss mit Dubletten, die jede Spend-Analyse verfälschen. Extrahieren, harmonisieren, bereinigen und deduplizieren Sie Daten über alle angebundenen Systeme hinweg und führen Sie Lieferantendatensätze zu einem harmonisierten Profil zusammen, mit voller Transparenz über Mutter-Tochter-Beziehungen. Ein verlässlicher Lieferantendatensatz, überall dort, wo es darauf ankommt.
Interne Daten zeigen, was Sie gekauft haben, aber nicht, ob es die richtige Entscheidung war. Reichern Sie Ihre Datensätze mit Warengruppen- und Marktdaten, Lieferantenscores sowie Finanz-, Risiko- und ESG-Daten von Anbietern wie North Data, EcoVadis, Dun & Bradstreet, RapidRatings, CDQ, Eurostat oder Destatis an. So werden interne Daten zur Entscheidungsgrundlage für Warengruppen, Märkte und Lieferanten.
Ihr Datenfundament ist erst der Anfang. Erkunden Sie Ihre Daten im Detail mit unserer KI-gestützten Universal Search und No-Code-Analytics. Lassen Sie über 40 KI-Agenten auf Basis Ihrer Erkenntnisse handeln: in Intake, Sourcing, Lieferantenmanagement und operativem Einkauf. Mit Human-in-the-Loop-Kontrollen und einem manipulationssicheren Prüfprotokoll orchestrieren Sie mit unserer Procurement Automation Platform den Source-to-Pay-Prozess auf Daten, denen Sie vertrauen können.
Schaffen Sie eine konsistente, verlässliche Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, mit einem einheitlichen Datenmodell und kontinuierlich optimierter Klassifizierung.
KI-Agenten klassifizieren, leiten weiter, schreiben aus und verhandeln auf Basis harmonisierter Daten. Jede Aktion ist erklärbar und nachvollziehbar.
Machen Sie Datenanalysen im ganzen Team zugänglich, mit Universal Search sowie No-Code- und Low-Code-Analytics-Tools.
Ihre Daten bleiben in Ihrer Infrastruktur, geschützt durch AES-256-Verschlüsselung und fein abgestufte Zugriffsrechte.
6 Schritte zur Verbesserung Ihrer Datenqualität mit KI Schlechte Datenqualität beeinträchtigt Einsparungen und Leistung. Lernen Sie 6 KI-gestützte Schritte kennen, um die Qualität und die Ergebnisse Ihrer Einkaufsdaten zu verbessern.
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Aufbau einer EinkaufsdatenstrategieErfahren Sie, wie Sie eine Einkaufsdatenstrategie entwickeln, um die Datenqualität zu verbessern, intelligentere Entscheidungen zu treffen und die Wirkung der Beschaffung zu maximieren.
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Lösung der Datenqualitätsherausforderung im Einkauf mit KI und fortschrittlicher AnalytikDas Management von Einkaufsdaten ist entscheidend für den Erfolg. Erfahren Sie, wie KI schlechte Datenqualität behebt und Einkaufsteams hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
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Eine zuverlässige KI-Automatisierung erfordert strukturierte Ausgabendaten, Lieferantenstammdaten, Vertragsdaten und eine konsistente Kategorietaxonomie. Die Unified Data Platform von Procure Ai stellt eine Verbindung zu bestehenden ERP- und eProcurement-Systemen her, harmonisiert Transaktionsdaten, entfernt Duplikate und klassifiziert Ausgaben, um die Grundlage für eine präzise und überprüfbare Automatisierung zu schaffen.
Eine Grundausstattung aus strukturierten Daten, dokumentierten Prozessen und einer zumindest teilweisen Digitalisierung reicht aus, um zu beginnen. Procure Ai ist für den Einsatz in komplexen Umgebungen mit mehreren Systemen konzipiert und kann modular eingesetzt werden. Unternehmen benötigen keine abgeschlossene eProcurement-Implementierung oder S4-Transformation, um einen Mehrwert zu erzielen. Saubere Daten und definierte Governance-Grenzen sind wichtiger als das Reifegrad, da Procure Ai zusammen mit anderen Technologieplattformen eingesetzt wird.
Der Agent prüft jede Preiserhöhung gegen die Indexentwicklung und die Kostenstruktur des Lieferanten. Auf dieser Basis erstellt er ein Gegenargument oder Gegenangebot, das Ihr Team prüfen und nutzen kann.
Ja. Neben der Anbindung Ihres ERP und weiterer Quellsysteme für eine Live-Visualisierung können Sie Ihre Spend-Daten auch als Excel- oder CSV-Datei hochladen. Darauf aufbauend lassen sich die Daten harmonisieren, visualisieren und tiefer analysieren.
Procure Ai integriert sich mit ERP-Systemen von SAP ECC 6.0 bis S/4HANA, Oracle Fusion oder Microsoft Dynamics sowie mit eProcurement-Systemen wie SAP Ariba, Ivalua, Jaggaer oder Coupa. Für die Anreicherung von Lieferantendaten und das Risikomanagement stehen Integrationen mit North Data, CDQ, EcoVadis, Dun & Bradstreet, RapidRatings und Darkbeam zur Verfügung.
Unified Analytics stellt eine Verbindung zu ERP- und Procurement-Systemen her, harmonisiert Daten, entfernt Duplikate und klassifiziert Ausgaben unter einer konsistenten Taxonomie.
Eine konsistente Klassifizierung gewährleistet eine genaue Analytik und Zuverlässigkeit der Automatisierung.