大数据成就采购新优势-ATKearney.PDFVIP

运营〉CFO实战 大数据成就采购新优势 如何才能获取所需具备的分析能力？首先对业务流程的理解和洞察是各种分析方 法和模型成功的关键。这并不仅限于IT部门，而是需要由采购部门主导，通过跨 部门的合作共同完成。 文/李学芸 吴江 李琛 在当前的商业环境中，技术的进步在不停地影响着商业模 大数据分析来获得竞争优势。根据《麻省理工斯隆管理评论》 式的改进。从物流到生产，从财务到人力资源，企业中各个部 和SAS研究所的一项调查，这一数字较两年前增长了80%，而 门已经开始采用各式各样的IT系统来支持自己的业务。这些IT 且该数字仍将继续增长。因为很多公司都已经开始了解大数据 系统在帮助各部门更高效、更准确地完成相应的业务流程的同 分析的潜力，并且开始对其加以开发利用。 时，也为企业创造了新的财富：数据。 现实中也不难发现大数据分析在采购部门中的广泛应用。 虽然“大数据”、“云计算”等新的概念已经逐渐被大 例如企业会跟踪原材料市场的价格波动，依靠先进的分析模型 家所熟悉，但大部分企业对于如何开发和利用大数据，以及 和预测方法来对冲市场风险；在标书中定量地收集一些成本参 大数据分析的巨大潜力还不甚了解。尤其是在中国，有效运 数来发掘供应商的真实成本，以此来更好地帮助其进行谈判； 用这些分析方法也遭遇到一些常见的问题：数据质量不高、 甚至会看到采购部门运用复杂的优化模型来找出成本优化和业 缺乏跨部门整合、分析人才匮乏等。这些现实问题经常使企 务需求之间的平衡点。 业踌躇不前。那么何时才是开始大数据分析的合理时机呢？ 更广泛地讲，现代的供应链已经变得越来越复杂：产品的 本文将通过两个案例说明：无论企业规模大小、业务是否 多样性越来越高，市场的波动性越来越强，外部因素对供应链 复杂，或者技术是否成熟，对大数据的应用分析应该越早越 的扰动也越来越多。这使得企业很难有效地将有限的资源在供 好，因为不同类型的大数据分析方法都能为企业带来可观的 应链中合理地分配。使用新的分析方法能使采购部门发挥更大 投资收益。 的战略功能，以优化企业资源在各个环节中的分配。 这些新的分析方法也能帮助采购部门更广泛地参与到企 更需要大数据的采购部门 业整体战略的制定，以及跨部门之间的产品开发、质量控制、 其实数据分析、商务智能的概念早在20世纪60年代就 风险管理中去。例如采购部门可以利用他们对现有供应商和市 已经提出。当时的学者已经提出了一些分析模型来对车间 场的深入了解，通过预测模型对新品设计和生产的供应商提供 的生产流程进行统筹优化。时至今日再次重视这个概念， 建议。 主要基于两个原因。第一，企业的产品生命周期在不停地 变短，用户需求的多样性也在不停地增加。这些新的需求 大数据分析的可观收益 要求现代企业能在短时间内对复杂问题做出更迅速、更准 对于大数据分析的应用基本可以被分为描述性的和预测 确的反应。第二，技术的进步显著降低了使用大数据分析 性的。描述性的分析是对之前发生的商业行为进行深入的研究 的门槛。新一代的存储技术、数据处理技术使企业能用很 和探索。其分析结果主要回答“我们之前具体是怎么做的”。 低的成本去储存和分析海量的数据。例如现在只需要几百 这个问题的答案通常能帮助相关部门发现改进的机会。而预测 美元即可存储中国国家图书馆中的所有信息，这在几年前 性的大数据分析注重于对未来的预期和现有流程优化。其一般 是不可想象的事情。 会通过比较复杂的分析模型来直接回答“我们以后应该怎么 今天，在全球67%来自众多行业且规模各异的公司都依赖 做”（见图1）。 7878 CFO WORLD 图1 有效的商务智能和大数据分析方法能帮助企业在战略、战术以