6 étapes pour améliorer la qualité de vos données grâce à l'IA

Des données de haute qualité permettent aux équipes d'approvisionnement de gérer les risques, de renforcer les relations avec les fournisseurs, d'identifier les opportunités de réduction des coûts et de rationaliser les opérations. C'est également la base pour tirer parti de l'IA. Pourtant, les données relatives aux achats sont souvent incomplètes, incohérentes et éparpillées dans différents systèmes. Et personne ne semble disposé à investir des ressources pour le nettoyer.

Toutes les équipes d'approvisionnement affirment que la mauvaise qualité des données les empêche de gérer des processus plus efficaces ou de prendre de meilleures décisions. Mais les mauvaises données ne sont plus une excuse valable pour ne rien faire. Si la qualité des données vous freine, il est temps de prendre le contrôle, il est temps de passer à l'action. L'IA peut vous aider améliorez la qualité de vos données plus rapidement et plus efficacement que jamais.

Comment améliorer la qualité de vos données d'approvisionnement grâce à l'IA

Étape 1 : Définissez les propriétés des données qui vous intéressent

Toutes les données n'ont pas la même valeur. Commencez par identifier les propriétés qui sont essentielles à la réalisation de vos objectifs commerciaux. Cela peut inclure des données transactionnelles, des informations sur les fournisseurs, des conditions de paiement, des dates d'expiration des contrats ou des attributs spécifiques à une catégorie.

Votre objectif est de créer un modèle de données qui cartographie les relations entre des éléments critiques tels que les fournisseurs, les transactions, les catégories et les contrats. Ce modèle sert de modèle pour déterminer à quoi ressemblent les « bonnes données » au sein de votre organisation et quelles connexions entre les points de données fournissent des informations. En définissant ce qui compte, vous aidez les outils d'IA à se concentrer sur les bons domaines, ce qui permet une analyse plus précise, de meilleures prévisions et une prise de décision plus intelligente.

Étape 2 : Réaliser un audit de qualité des données

Avant de pouvoir améliorer vos données, vous devez comprendre leur état actuel. Un audit de qualité des données évalue l'exhaustivité, la cohérence et la précision de vos données. Recherchez les valeurs manquantes, les enregistrements dupliqués, les formats incohérents ou les informations obsolètes.

Les résultats vous fournissent une base de référence pour suivre les progrès et identifier les domaines dans lesquels l'IA peut apporter une valeur ajoutée, comme combler les lacunes, dédupliquer les entrées ou corriger les anomalies en utilisant la reconnaissance des formes et la logique contextuelle. Dans le cadre de cette étape, étiquetez les enregistrements corrects et ceux qui sont incorrects pour un nettoyage ou un enrichissement ultérieur. Cela permettra d'entraîner le modèle et de rationaliser les futures interventions pilotées par l'IA.

Étape 3 : Définissez des objectifs clairs

Les achats se concentrent souvent sur une précision de 100 % avant d'accepter les solutions. Cet état d'esprit peut faire obstacle à des améliorations, en particulier si l'on part d'un point de départ avec une précision de 70 à 80 %. Une fois que vous avez audité vos données, définissez à quoi ressemblera le succès en matière de qualité des données. Définissez des objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents, limités dans le temps) et des indicateurs clés de performance (KPI) distincts pour vos efforts d'amélioration de la qualité des données et réfléchissez à la manière dont l'IA pourrait contribuer à atteindre ces objectifs grâce au nettoyage, à l'harmonisation et à l'enrichissement des données.

Par exemple, vos objectifs peuvent inclure la réduction du nombre de dossiers fournisseurs incomplets, la normalisation des descriptions des articles dans toutes les catégories ou l'attribution correcte des données de transaction aux catégories dans un laps de temps défini. Associés à votre base de référence d'audit, ces objectifs permettent de mesurer plus facilement les progrès, d'orienter le développement de modèles d'IA et de maintenir l'alignement de votre équipe sur les résultats.

Étape 4 : Choisissez une plateforme d'IA

Recherchez une solution qui vous aide créer un lac de données centralisé sur les achats, qui constitue une source unique de vérité, qui propose des recommandations basées sur l'IA pour nettoyer, harmoniser et enrichir vos données et donne suite à ces recommandations. La bonne plateforme ne se contentera pas de faire apparaître les problèmes ; il vous aidera à les résoudre de manière évolutive, reproductible et adaptée à la fonction d'approvisionnement, sans vous lancer dans les affaires.

Étape 5 : Préparez votre équipe

Même les outils d'IA les plus avancés sont aussi efficaces que les personnes qui les utilisent. Assurez une collaboration interfonctionnelle entre les équipes des achats, des finances, des opérations et des technologies de l'information afin de garantir que toutes les parties prenantes sont alignées sur les objectifs et l'approche. Investissez ensuite dans une formation pratique pour permettre à votre équipe de travailler avec les données et l'IA. Cela implique de comprendre la structure de vos données, de valider les résultats de l'IA, d'interpréter les informations et de savoir quand remettre en question les recommandations générées par l'IA. The Human in the Loop n'a de sens que s'il sait ce qu'il est censé faire.

Étape 6 : Surveillez les progrès à l'aide de KPI

Pour mesurer l'impact de vos efforts, suivez les KPI définis en fonction de vos objectifs. Passez régulièrement en revue ces KPI pour affiner votre stratégie, ajuster les modèles d'IA et vous assurer que vos initiatives en matière de qualité des données restent sur la bonne voie. Cela vous aidera également à démontrer le retour sur investissement de vos investissements en IA et à permettre l'adaptation à des cas d'utilisation adjacents à l'aide de votre plateforme d'IA.

Ne vous plaignez pas des mauvaises données, corrigez-les

Procure Ai prend en charge divers cas d'utilisation liés à l'analyse des données et à l'analyse des dépenses par le biais de Analytique unifiées fonctionnalités, allant du nettoyage, de l'harmonisation et de l'enrichissement des données à la classification des dépenses, à l'analyse des dépenses et à la détection des opportunités. Nous pouvons également vous aider à établir un lac de données centralisé pour les achats et à renforcer la maîtrise des données de votre équipe.

L'amélioration de la qualité des données relatives aux achats ne nécessite pas un investissement massif en temps et en personnel. L'adoption d'une approche intelligente, étape par étape et alimentée par les bons outils, fera l'affaire. Commencez par ces six étapes et utilisez l'IA pour faire le gros du travail.

La plateforme d'automatisation des achats de Procure Ai surmonte les silos de données et vous fournit des informations, des informations et des actions sur tous les systèmes. Il permet une analyse et une compréhension plus approfondies des catégories, des fournisseurs, des processus et des risques opérationnels.

Vous souhaitez mieux comprendre comment l'IA permet de nettoyer, d'harmoniser et d'enrichir les données ? Lisez notre aperçu complet ici.