Élaboration d'une stratégie de données d'approvisionnement

Lequel des énoncés suivants décrit le mieux vos connaissances actuelles en matière de gestion des données d'approvisionnement ?

• Je ne sais pas ce qu'est un lac de données.

• Je m'en fous de ce qu'est un lac de données.

• Je n'ose pas demander ce qu'est un lac de données.

• Je sais ce qu'est un lac de données, mais je ne sais pas comment en créer un.

Blague à part, de nombreuses équipes d'approvisionnement ont du mal à tirer le meilleur parti de leurs données, invoquant des obstacles tels que la mauvaise qualité des données ou la fragmentation des systèmes. Mais le vrai problème est que la plupart des organisations n'ont pas de stratégie officielle en matière de données d'achats.

La création d'une stratégie de données peut sembler compliquée et fastidieuse, mais ce n'est pas le cas. Cela signifie simplement que vous savez clairement quelles données vous possédez, quelles données vous voulez avoir, ce que vous voulez en faire et comment vous voulez qu'elles influencent vos actions. Ce blog explique les principaux éléments nécessaires pour élaborer votre propre stratégie en matière de données d'approvisionnement.

Principaux termes que vous devez connaître avant d'élaborer votre stratégie en matière de données d'approvisionnement

Lorsque vous commencez à travailler sur une stratégie de données pour les achats, vous tombez sur les termes lac de données et ontologie des données. Avant de discuter de la manière de développer une stratégie de données, assurons-nous de bien comprendre ces concepts.

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est un référentiel centralisé qui peut stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées au même endroit. Cela peut inclure des données ERP, des enregistrements du portail des fournisseurs, des e-mails, des factures, des contrats et même des flux de marché externes. Le terme « océan de données » est peut-être plus approprié de nos jours.

Contrairement aux bases de données ou aux entrepôts de données traditionnels, qui nécessitent que les données soient organisées et mises en forme selon un schéma prédéfini avant le stockage, un lac de données vous permet de tout stocker sous sa forme brute et de le traiter uniquement lorsque cela est nécessaire, vous offrant ainsi une flexibilité maximale.

Pour créer un lac de données, vous devez sélectionner une solution de stockage de données évolutive et des outils de traitement adaptés à la taille et aux besoins de votre organisation. Les plateformes cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud sont des choix courants et offrent une bonne flexibilité. Votre équipe informatique disposera des outils de base nécessaires pour créer votre lac de données, mais elle ne dispose probablement pas de connaissances en matière d'approvisionnement spécifiques au domaine.

Qu'est-ce qu'une ontologie de données ?

Saviez-vous que ornithologie est-ce le terme utilisé pour étudier les oiseaux ? Qu'est-ce que cela a à voir avec les données ? Rien, mais les termes sont très proches, et nous voulons nous assurer que vous pourrez corriger votre collègue la prochaine fois qu'il parlera d'ornithologie des données. *glous*

Quand on parle de données, le terme correct à utiliser est ontologie. Une ontologie de données est un cadre structuré qui définit les concepts, les catégories et les relations entre les différents types de données au sein d'un domaine spécifique. Considérez-le comme un vocabulaire partagé qui aide les personnes et les machines à comprendre et à utiliser les données de manière cohérente et significative.

Contrairement aux simples schémas de données ou aux taxonomies, une ontologie de données organise les données de manière hiérarchique, mais capture également les associations et les règles complexes entre les concepts, permettant ainsi une représentation plus riche et plus flexible des connaissances.

Cette structure devient particulièrement importante lorsque vous travaillez avec un lac de données. Un lac de données peut stocker de grands volumes de données brutes sur les achats, mais il ne fournit pas de structure ni de sens à lui seul. Sans une ontologie des données permettant de définir les concepts clés, tels que les fournisseurs, les contrats et les scores de risque, le lac peut rapidement devenir un « marécage de données » désorganisé.

Les ontologies apportent de la cohérence en connectant les données entre les systèmes et les formats, ce qui facilite l'interrogation, l'analyse et l'application de l'IA. Cela se fait souvent par le biais du balisage des métadonnées, qui relie les données brutes à des entités et relations définies par une ontologie, et de moteurs vectoriels qui permettent aux systèmes d'interpréter non seulement la nature des données, mais également leur signification.

Par exemple, une ontologie spécifique à l'approvisionnement peut définir des entités telles que « Fournisseur », « Bon de commande » et « Contrat », et cartographier leurs relations, comme un fournisseur épanouissant un bon de commande. Il peut également inclure des attributs tels que la région, la catégorie ou le score de risque. Le balisage de vos données à l'aide de cette structure garantit la cohérence entre les sources, telles que l'ERP, les portails fournisseurs et les systèmes de contrats, ce qui permet d'obtenir des informations plus approfondies et une automatisation plus intelligente.

Pour un examen plus approfondi de tous les termes clés abordés ici (et plus encore), rendez-vous sur notre Académie des achats, une série de vidéos à votre rythme qui vous aidera à développer vos connaissances en matière d'IA dans le domaine des achats.

8 étapes pour élaborer une stratégie en matière de données d'approvisionnement

L'élaboration d'une stratégie solide en matière de données d'approvisionnement nécessite une approche structurée, étape par étape. Nous travaillons souvent en partenariat avec nos clients et tirons parti de notre approche éprouvée pour les aider à créer un lac de données et une stratégie qui exploitent leurs données le plus efficacement possible. Voici comment nous procédons.

Étape 1 : définir les objectifs commerciaux

Toute stratégie de données réussie commence par une compréhension claire des résultats qu'elle est conçue pour atteindre. Cela implique d'aligner vos efforts en matière de données sur des objectifs commerciaux spécifiques, tels que la réduction des coûts, l'amélioration des performances des fournisseurs, la réduction de l'exposition aux risques ou l'atteinte des objectifs de conformité ESG. Ces objectifs doivent être liés à des indicateurs de performance clés mesurables pour garantir que la stratégie se concentre sur la création d'une valeur et d'un impact tangibles dans l'ensemble de l'organisation.

Étape 2 : Évaluez votre environnement de données actuel

Une fois que vous savez ce que vous voulez atteindre, évaluer votre environnement de données existant pour comprendre votre base de référence. Identifiez les systèmes dans lesquels les données d'approvisionnement sont générées et stockées, tels que votre ERP, votre suite d'achats, votre système de gestion des contrats ou vos plateformes fournisseurs. Cataloguez ensuite les types de données disponibles, notamment les données sur les fournisseurs, les dépenses et les contrats, et évaluez les problèmes de qualité typiques tels que les doublons, les champs manquants ou les formats incohérents. Il est également essentiel de comprendre la propriété et l'utilisation des données dans les différents services. Cette évaluation doit inclure une analyse des lacunes afin de mettre en évidence les données dont vous disposez par rapport à celles dont vous avez besoin pour atteindre vos objectifs.

Étape 3 : Création de votre modèle de données et de votre ontologie

Avec une compréhension claire de vos objectifs et de la situation actuelle, vous pouvez commencer à concevoir votre modèle de données idéal. Cela implique de définir les principales entités d'approvisionnement, telles que les fournisseurs, les bons de commande, les contrats et les catégories, et de cartographier les relations entre elles. Comme expliqué ci-dessus, une ontologie de données va encore plus loin en créant un vocabulaire structuré et partagé que les personnes et les machines peuvent comprendre. Ce modèle devient le schéma directeur de ce à quoi devraient ressembler des données d'approvisionnement bien structurées et pertinentes dans l'ensemble de votre organisation.

Étape 4 : Concevez votre architecture de données

Votre architecture de données constitue l'épine dorsale technique de votre stratégie, car elle définit la manière dont les données circulent des systèmes sources vers des référentiels centraux (comme votre lac de données) et des plateformes d'analyse. L'essentiel est de s'assurer que les données d'approvisionnement provenant de plusieurs systèmes sont intégrées, enrichies et facilement disponibles pour analyse. Les outils qui prennent en charge le mappage, la transformation et la visualisation des données seront essentiels pour rendre cette architecture réellement fonctionnelle.

Étape 5 : Améliorer la qualité des données et enrichir les informations historiques

La qualité des données est souvent le principal obstacle pour progresser, et elle ne s'améliorera pas sans une action délibérée. Il existe deux approches : mettre en œuvre une stratégie pour gérer uniquement les nouvelles données à l'avenir, ou utiliser l'IA pour nettoyer et enrichir les données historiques également. Ce dernier est bien plus précieux. Les données historiques sur les achats fournissent des informations sur le comportement des fournisseurs, les tendances en matière de prix et les signaux de risque. À l'aide de l'IA ou de moteurs basés sur des règles, vous pouvez normaliser les noms des fournisseurs, classer les dépenses avec plus de précision, remplir les champs manquants et relier les enregistrements associés. Cette étape jette les bases d'une analyse et d'une automatisation avancées.

Étape 6 : établir un cadre de gouvernance des données

Le maintien de la qualité des données nécessite un cadre de gouvernance des données solide. Cela inclut l'attribution claire de la propriété des ensembles de données, la définition de normes et la mise en place de politiques en matière de contrôle d'accès et de conformité. La gouvernance couvre également la gestion continue, c'est-à-dire la garantie que vos données restent exactes, pertinentes et bien gérées au fil du temps grâce à une supervision et à une responsabilisation continues.

Étape 7 : Activer l'accès et l'utilisation du lecteur

Même la meilleure stratégie en matière de données échoue si les utilisateurs ne peuvent pas accéder aux données et les interpréter. Assurez-vous que les acheteurs, les responsables de catégories, les équipes financières et les autres parties prenantes peuvent accéder à des informations via des tableaux de bord intuitifs, des rapports ou des outils de recherche en libre-service. Les modèles avancés peuvent fournir des informations approfondies, qu'il s'agisse des risques liés aux fournisseurs ou des tendances de la demande, mais uniquement si les données sont disponibles dans un format facile d'accès et de compréhension. La facilité d'utilisation est essentielle pour favoriser l'adoption et la valeur.

Étape 8 : Surveillez les progrès et améliorez-vous en permanence

La création d'une stratégie de données n'est pas un effort ponctuel. Il s'agit d'un processus continu. Les boucles de feedback, les audits réguliers et les mesures de performance permettent de maintenir la stratégie en phase avec l'évolution de vos objectifs. À mesure que votre entreprise évolue, votre stratégie de données doit s'adapter pour suivre le rythme des nouvelles technologies, des nouveaux défis et des nouvelles priorités.

Créez votre stratégie de données avec Procure Ai

De nombreuses équipes d'approvisionnement fonctionnent toujours sans stratégie de données officielle ni lac de données centralisé. Chez Procure Ai, nous travaillons en partenariat avec nos clients pour comprendre leur environnement actuel, leurs objectifs stratégiques et leurs besoins spécifiques, en les aidant à définir une stratégie de données personnalisée qui génère des résultats mesurables. Sur la base de notre expérience, nous proposons comme point de départ une ontologie de données spécifique à l'approvisionnement, qui rationalise le processus de développement de la stratégie et réduit la complexité.

Une fois votre stratégie en place, nous soutenons la mise en œuvre de l'IA pour améliorer le nettoyage, l'harmonisation, l'enrichissement et l'analyse des données. Notre plateforme d'automatisation des achats alimentée par l'IA aide les organisations à surmonter les structures de données fragmentées et les ensembles d'outils déconnectés, leur permettant d'exploiter leurs données pour réaliser leur plein potentiel. Nous donnons vie à votre stratégie en matière de données grâce à de puissantes fonctionnalités telles que des agents de nettoyage et d'enrichissement automatisés, un moteur avancé de visualisation des dépenses et des données, et notre « Recherche universelle », un outil en libre-service qui dévoile des informations issues de nombreuses années de données internes et rend toutes les informations relatives aux achats instantanément accessibles.

Transformez vos données en un actif stratégique

Une stratégie de données bien définie est essentielle pour toute équipe chargée des achats qui souhaite remédier à la mauvaise qualité des données et à la fragmentation des systèmes. Il vous donne une idée claire des données dont vous disposez, des données dont vous avez besoin et de la manière de les utiliser pour améliorer les résultats commerciaux. Avec la bonne structure en place, vous pouvez améliorer de manière significative la qualité des données, exploiter la valeur des enregistrements historiques et permettre une prise de décision plus intelligente et plus rapide.

Êtes-vous prêt à exploiter vos données d'approvisionnement pour obtenir des informations et réaliser des économies ? Entrez en contact avec Procure Ai dès aujourd'hui pour élaborer une stratégie de données robuste et commencer à transformer vos données en valeur commerciale tangible.