Relever le défi de la qualité des données des achats grâce à l'IA et à des analyses avancées

Des données précises et fiables sont essentielles pour permettre aux équipes d'approvisionnement de gérer les risques, d'optimiser les relations avec les fournisseurs, d'identifier les opportunités de réduction des coûts et de rationaliser les processus. C'est également essentiel pour tirer parti de l'IA. Mais disposer de données de haute qualité est plus facile à dire qu'à faire. Les équipes chargées des achats doivent souvent s'appuyer sur des données de transaction incomplètes ou sur des points de données capturés manuellement et dispersés dans plusieurs systèmes. À cela s'ajoute une compréhension limitée de la façon dont les points de données sont connectés tout au long du processus d'approvisionnement de bout en bout ou de leur importance (est-ce que quelqu'un d'autre pense aux codes de catégorie dans les demandes d'achat ?) rend encore plus difficile la création d'informations et d'actions basées sur des données lors de la prise de décisions.

Cet article examine l'importance de la qualité des données dans les achats, décrit les concepts clés pour garantir l'intégrité des données, aborde les limites des méthodes traditionnelles et met en évidence la manière dont l'intelligence artificielle (IA) peut améliorer la gestion des données d'approvisionnement.

Que sont les données relatives aux achats ?

Le terme « données » est largement utilisé, mais sa signification dépend largement du contexte dans lequel il est utilisé. Le définition du terme dans le dictionnaire indique qu'il décrit « les informations factuelles utilisées comme base de raisonnement, de discussion ou de calcul » ou « les informations sous forme numérique qui peuvent être transmises ou traitées ». Cette définition est très large et englobe tout ce qui va des indicateurs économiques aux coordonnées personnelles, en passant par tout ce qui se trouve entre les deux.

Dans le contexte des achats, l'importance des données est reconnue depuis longtemps et elle a acquis une importance nouvelle au cours de la dernière décennie. Les données d'approvisionnement peuvent être regroupées en quelques catégories clés, notamment les données relatives aux transactions, aux fournisseurs, aux catégories, au marché, aux risques, à l'ESG, à la tarification, aux contrats, aux performances et aux processus. Les équipes d'approvisionnement ont accès à des centaines de propriétés de données uniques tout au long du processus de la source au règlement, ce qui va bien au-delà des 15 points de données environ requis dans un ERP pour effectuer des transactions avec les fournisseurs. Bien que ces points de données n'aient pas tous une valeur immédiate en eux-mêmes, les connexions, les interdépendances et les modèles qui en découlent permettent d'automatiser les informations, les processus et les décisions.

Que sont les mauvaises données ?

Les mauvaises données peuvent prendre de multiples formes. Pour illustrer ce point et donner un exemple, une entreprise peut avoir le même fournisseur dans plusieurs ERP. Les numéros de fournisseurs multiples, les fautes de frappe ou les abréviations dans le nom et d'autres variations font qu'il est difficile pour un système de reconnaître qu'il s'agit toujours du même fournisseur. FOURNISSEUR 1, FOURNISSEUR 1, FOURNISSEUR 1 Inc., FOURNISSEUR 1 Incorporated. Un responsable de catégorie reconnaîtra qu'il s'agit du même fournisseur ; le même fournisseur, un système peut ne pas le faire.

Un autre exemple de données erronées pourrait être l'association entre les fournisseurs et les catégories, ce qui complique l'analyse des dépenses et l'élaboration d'une stratégie par catégorie.

L'importance de données de haute qualité

La qualité des données est primordiale pour les achats car elle a un impact direct sur l'efficacité opérationnelle, l'identification des opportunités et la prise de décision. Les conséquences d'une mauvaise qualité des données sont considérables et incluent :

• Inefficités opérationnelles : Des données inexactes peuvent entraîner des retards dans les processus d'approvisionnement, nécessiter des interventions manuelles et entraîner une augmentation des coûts de processus. Repensez à ces demandes d'achat.

• Décisions coûteuses : Les décisions fondées sur des données incorrectes peuvent entraîner une mauvaise sélection des fournisseurs, des opportunités manquées et une exposition accrue aux risques, ce qui entraîne des coûts supplémentaires pour l'organisation. Avez-vous déjà vu un chiffre tordu dans une proposition qui a eu une incidence sur votre décision ?

• Problèmes de conformité : Des enregistrements inexacts peuvent entraîner des problèmes de conformité, affectant les audits réglementaires et les obligations légales liées aux contrôles ESG ou aux sanctions.

• Relations avec les fournisseurs endommagées : Les mauvaises données peuvent mettre à rude épreuve les relations avec les fournisseurs en raison de problèmes de communication, de demandes d'intégration et de qualification longues et dupliquées, ou de retards de paiement.

Des données de haute qualité sont également cruciales pour permettre la transformation numérique et l'adoption de l'IA. Selon l'enquête Deloitte 2023 sur les CPO, les problèmes de qualité des données sont considérés comme l'obstacle le plus important à la numérisation des achats (et aux avantages qui en découlent). Dans le même temps, dans le programme Hackett 2025 CPO, les problèmes de qualité des données sont cités comme le principal obstacle à l'adoption de l'IA dans les achats pour soutenir les objectifs commerciaux. Selon le rapport, plus de 70 % des organisations considèrent les problèmes de qualité des données comme une préoccupation modérée ou majeure.

Défis en matière de qualité et d'analyse des données d'approvisionnement

Plusieurs défis entravent l'efficacité du traitement et de l'analyse des données relatives aux achats :

• Procédés manuels : La gestion manuelle des données est ennuyeuse et prend beaucoup de temps et est donc sujette à des erreurs. En particulier lorsque les parties prenantes sont impliquées dans la création ou la sélection de données pertinentes pour les processus d'achat, un manque de compréhension de la nature et de la pertinence des données entraîne des saisies de données imprudentes. Par exemple, la raison d'être de l'ajout d'un centre de coûts à un PR est bien comprise, mais la sélection du bon code de produit est une lutte constante pour les équipes d'approvisionnement du monde entier. C'est l'une des raisons pour lesquelles la gestion des demandes est si populaire de nos jours.

• Absence d'alignement stratégique : Souvent, les achats stratégies d'analyse des données ne sont pas conformes à la stratégie fonctionnelle du ministère, ce qui entraîne un décalage entre l'analyse des données et les objectifs commerciaux. Selon l'enquête Gartner sur les données et analyses en matière d'approvisionnement réalisée en 2023, 67 % des responsables des achats déclarent que leur principal défi pour tirer le meilleur parti des données et des analyses (D&A) est de ne pas disposer d'une stratégie de D&A adaptée à leur stratégie fonctionnelle.

• Fragmentation des données : Les données relatives aux achats sont souvent éparpillées dans plusieurs systèmes, ce qui rend leur consolidation et leur analyse difficiles.

• Compétences et ressources insuffisantes : Les équipes d'approvisionnement ne disposent souvent pas des compétences et des ressources nécessaires pour gérer et analyser efficacement de grands ensembles de données. De nombreux professionnels n'ont pas une compréhension fondamentale des données structurées, comme en témoignent les questionnaires QRT, les structures de prix des appels d'offres ou l'analyse des dépenses. Demandez à votre entourage qui sait comment créer un tableau qui peut être transformé en tableau croisé dynamique ou en analyse de régression.

• Infrastructure technologique inadéquate : Une technologie obsolète, inadéquate et déconnectée limite la capacité de capture, de traitement et d'analyse des données de manière efficace.

Ces défis, associés à l'impact de la mauvaise qualité des données, soulignent la nécessité de mettre en place des stratégies efficaces de gestion des données dans le domaine des achats.

Concepts clés pour garantir la qualité des données

Pour garantir que des données de haute qualité puissent permettre des analyses efficaces, les équipes achats doivent se concentrer sur trois processus critiques :

Nettoyage des données

Le nettoyage des données implique l'identification et la correction des erreurs, des incohérences et des inexactitudes dans les données d'approvisionnement afin de garantir leur fiabilité et leur exactitude. Ce processus permet de résoudre les problèmes courants tels que les enregistrements dupliqués, les informations obsolètes et le formatage incohérent, améliorant ainsi la qualité des données.

Harmonisation des données

L'harmonisation des données implique l'intégration et la standardisation de données provenant de sources multiples afin de créer un ensemble de données unifié et cohérent. En centralisant les informations telles que les informations relatives aux fournisseurs, les spécifications des produits et les prix, il élimine les silos de données et les incohérences. Cela est particulièrement important dans les environnements dotés de plusieurs systèmes ERP ou d'approvisionnement, où, par exemple, un seul fournisseur peut être représenté par des numéros différents d'un système à l'autre. L'harmonisation des données permet une analyse des dépenses et une gestion des fournisseurs plus efficaces.

Enrichissement des données

L'enrichissement des données consiste à améliorer les données existantes en ajoutant des informations supplémentaires ou des informations précieuses. Cela peut inclure la mise à jour des profils des fournisseurs avec des certifications, des capacités, des notations de crédit, des scores de risque ou des mesures de conformité ESG. Pour les catégories, cela peut impliquer l'intégration des tendances du marché, des indices pertinents ou des taux de change. Les données enrichies permettent de mieux comprendre la santé des fournisseurs, leur exposition aux risques et leur alignement stratégique, ce qui permet aux responsables des catégories d'obtenir une vue complète à 360 degrés pour prendre des décisions plus éclairées.

Comment l'IA peut vous aider à améliorer la qualité de vos données

L'intelligence artificielle (IA) offre une solution transformatrice pour nettoyer, harmoniser et enrichir les données d'approvisionnement. Il peut aider les équipes d'approvisionnement dans les tâches suivantes :

• Nettoyage des données : Les algorithmes d'IA peuvent détecter et corriger automatiquement les erreurs en temps réel, améliorant ainsi la précision et l'efficacité.

• Classification des dépenses : L'IA peut attribuer ou reclasser automatiquement les informations transactionnelles en fonction de la taxonomie des catégories, ce qui permet de mieux comprendre la véritable base d'approvisionnement et les dépenses au sein d'une catégorie.

• Harmonisation des données : Les outils d'IA peuvent intégrer de manière fluide des ensembles de données disparates. Qu'il s'agisse de traduire les données transactionnelles ou d'aligner les dossiers des fournisseurs, les données harmonisées peuvent améliorer la cohérence entre les systèmes.

• Enrichissement des données : L'IA peut enrichir les données grâce à des informations externes, telles que les tendances du marché, la santé financière, les critères ESG ou les scores de risque, afin de créer une vision globale des fournisseurs et de faciliter la prise de décisions.

• Visibilité et transparence : L'IA peut fournir une vue unifiée des données d'approvisionnement, ce qui permet une analyse plus rapide et une prise de décision stratégique plus éclairée.

• Analyses prédictives : L'IA peut reconnaître des modèles et prendre en compte les probabilités pour faciliter l'analyse de scénarios, la planification des ventes et des opérations (S&OP) et les comportements de négociation.

• Identification des opportunités : L'IA peut mettre en évidence les incohérences et les modèles, et recommander des initiatives d'amélioration telles que l'harmonisation des conditions de paiement, la consolidation des fournisseurs ou la tarification des produits et des fournisseurs.

En tirant parti de l'IA, les équipes achats peuvent surmonter les défis traditionnels en matière de gestion des données, automatisez les processus opérationnels et prenez des décisions éclairées sur la base de données de haute qualité. Cela soutient les objectifs stratégiques, tels que les économies de coûts et la gestion des risques, et améliore les relations avec les fournisseurs.

Les mauvaises données sont une mauvaise excuse

De nombreuses équipes d'approvisionnement affirment que la mauvaise qualité des données les empêche d'exécuter des processus plus efficaces ou de prendre de meilleures décisions. Dans le même temps, très peu d'organisations disposent d'un stratégie de données claire et investir dans l'amélioration de la qualité de leurs données. Les mauvaises données sont devenues un argument pour tout faire et une excuse pour ne rien faire.

Compte tenu des progrès rapides de l'IA et des cas d'utilisation éprouvés, les mauvaises données ne devraient plus être une excuse acceptable en 2025. Personne n'a besoin de données parfaites pour démarrer son parcours vers l'IA dans le cadre du nettoyage, de l'harmonisation, de la classification ou de l'enrichissement des données. Personne n'a besoin de données parfaites pour démarrer avec un approvisionnement et des négociations autonomes ou une gestion des entrées. Il suffit de disposer d'une stratégie de données claire et de la volonté et de l'acceptation que les données s'amélioreront au fil du temps, et donc des résultats, pour se préparer à l'IA dans le secteur des achats.

Analyses unifiées avec Procure Ai

Procure Ai prend en charge divers cas d'utilisation de l'analyse et de la gestion des données et aide les équipes à développer leur culture des données. Nous pouvons vous aider à établir un lac de données centralisé pour les achats et vous recommander des stratégies optimales pour nettoyer, harmoniser et enrichir vos données. Avec Unified Analytics, nous prenons en charge l'analyse des dépenses, la classification des transactions, le nettoyage des données, l'harmonisation, l'enrichissement et la détection des opportunités.

L'architecture de la plateforme Procure Ai vous permet de relier plusieurs cas d'utilisation connexes de l'IA afin de renforcer l'automatisation du processus d'approvisionnement de bout en bout, de la gestion des demandes à l'approvisionnement autonome, en passant par la négociation et des opérations fluides, sur la base de données fiables.

Jeter les bases de meilleures décisions en matière d'achats

Des données de haute qualité sont essentielles à l'efficacité des opérations d'achat et à la prise de décisions stratégiques. Bien que plusieurs défis entravent l'efficacité du traitement et de l'analyse des données relatives aux achats, notamment la fragmentation des données et le recours à des processus manuels, l'IA peut relever et surmonter bon nombre de ces défis. En automatisant les tâches de gestion des données et en alignant l'analyse des données sur les stratégies d'approvisionnement, l'IA peut améliorer l'efficacité des processus grâce à l'automatisation et fournir des informations exploitables sur les économies, la gestion des relations avec les fournisseurs et les opportunités d'atténuation des risques.

Es-tu prêt pour donner à votre entreprise des informations fiables sur les données afin de prendre des décisions éclairées ? Procure Ai peut vous aider à créer un lac de données pour les achats et à tirer parti de l'analyse unifiée pour surmonter vos problèmes de qualité des données, automatiser les processus et prendre des décisions fondées sur les données. Nous contacter pour en savoir plus.