A gestão de compras é uma função crítica em qualquer organização, e sua eficiência pode ter um impacto significativo nos resultados financeiros.
À medida que o ambiente empresarial se torna mais complexo e globalizado, a capacidade de tomar decisões de compras informadas e estratégicas se torna ainda mais vital.
É aqui que entra a inteligência de dados na gestão de compras.
Neste artigo, exploraremos o que é a inteligência de dados na gestão de compras, como ela está transformando as práticas tradicionais de compras e os benefícios tangíveis que pode trazer para as empresas.
O Que é Inteligência de Dados na Gestão de Compras?
A inteligência de dados surgiu inicialmente para dar suporte à pesquisa e à descoberta, em grande parte a serviço da produtividade dos analistas.
Durante anos, os analistas das empresas tiveram dificuldades para encontrar os dados de que precisavam para criar relatórios.
Esse problema só foi agravado pelo crescimento explosivo da coleta e do volume de dados.
Os primeiros casos de uso de DI aproveitavam os metadados – EG, classificações de popularidade que refletiam os dados mais usados – para exibir os ativos mais úteis para os outros.
A inteligência de dados na gestão de compras refere-se à coleta, análise e uso de dados para orientar as decisões de compras de uma organização.
Isso inclui o uso de ferramentas e tecnologias para reunir informações sobre fornecedores, preços, tendências de mercado, desempenho passado e outros dados relevantes.
A inteligência de dados apoia a compreensão humana. Ao responder às principais perguntas sobre quem, o quê, onde e quando um determinado ativo de dados é usado, a DI apresenta uma imagem do motivo pelo qual as pessoas podem usá-lo, informando sobre a confiabilidade e o valor relativo desse ativo.
Os insights sobre como um ativo foi usado no passado informam como ele pode ser aplicado de forma inteligente no futuro.
Inteligência de dados vs. análise de dados
Embora esses termos às vezes sejam usados de forma intercambiável, eles são pilares distintos do gerenciamento de dados moderno.
Cada um deles tem uma função exclusiva em vários estágios do ciclo de vida dos dados.
O principal objetivo da inteligência de dados é gerenciar efetivamente os dados como um ativo valioso.
Por outro lado, a análise de dados se concentra no uso dos dados para extrair insights e orientar os processos de tomada de decisão.
Ambos são indispensáveis no atual cenário orientado por dados, com a inteligência de dados formando a base para uma análise de dados eficaz.
No entanto, a inteligência de dados é mais do que um sistema para avaliar apenas um único ativo.
Ela faz perguntas muito mais amplas, que aprofundam o relacionamento de uma organização com os dados: Por que temos dados? Por que manter os dados?
A resposta a essas perguntas pode melhorar a eficiência operacional e informar vários casos de uso de inteligência de dados, que incluem governança de dados, análise de autoatendimento e muito mais.
Qual o valor da Inteligência de Dados?
A inteligência em aquisições pode ajudar as empresas a tomar decisões de compra inteligentes e a se manterem à frente da curva.
Há vários benefícios da inteligência de procurement, inclusive a otimização de custos, a mitigação de riscos e o gerenciamento do relacionamento com fornecedores.
As organizações de procurement podem identificar melhor as oportunidades de redução de custos, negociar contratos melhores e otimizar os relacionamentos com os fornecedores, resultando em economias significativas nos custos de procurement.
Em ambientes de negócios incertos, o gerenciamento de riscos é crucial. E é nesse ponto que a inteligência de procurement pode permitir que as empresas identifiquem e avaliem proativamente os riscos, as tendências de mercado, as mudanças regulatórias e qualquer interrupção em potencial.
Essas informações ajudam as empresas a desenvolver estratégias robustas de mitigação de riscos e a garantir a continuidade dos negócios, mesmo em cenários sem precedentes.
A inteligência de procurement também permite que as empresas compreendam em profundidade o desempenho, as capacidades e a dinâmica do mercado dos fornecedores, para que possam tomar decisões informadas sobre a seleção de fornecedores e promover parcerias de longo prazo para crescimento e valor.
Capacitadores de tecnologia para inteligência de compras
Vários facilitadores tecnológicos estão impulsionando a adoção da inteligência de compras, incluindo:
Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML)
As tecnologias de IA e ML automatizam a coleta de dados, analisam grandes quantidades de dados e fornecem percepções em tempo real.
Desde a previsão de demanda até a seleção de fornecedores, a IA e o ML aprimoram a tomada de decisões de aquisição e aumentam a eficiência operacional.
Big Data e análise preditiva
A proliferação do big data revolucionou a inteligência de procurement.
Ao aproveitar grandes conjuntos de dados, as organizações podem utilizar a análise preditiva para prever a demanda, identificar tendências de mercado e antecipar os riscos do fornecedor.
Soluções baseadas na nuvem
As plataformas de compras baseadas na nuvem criam um amplo escopo para escalabilidade, flexibilidade e colaboração aprimorada.
Elas conseguem isso centralizando os dados, simplificando os processos de aquisição e permitindo o compartilhamento instantâneo de informações.
Em resumo, as soluções baseadas em nuvem tornam a inteligência de aquisição muito mais eficaz.
Implementando a Inteligência de Dados na Gestão de Compras
Implementar a inteligência de dados na gestão de compras requer um compromisso com a coleta, análise e uso eficaz de dados. Aqui estão algumas etapas-chave para começar:
- Identificar Fontes de Dados: Determine de onde virão os dados relevantes, como sistemas de compras, sistemas de estoque, sistemas de qualidade e outras fontes internas e externas.
- Coletar Dados de Forma Eficiente: Implemente processos eficientes para coletar dados de forma consistente e precisa. Isso pode incluir a automação de coleta de dados sempre que possível.
- Analisar e Interpretar Dados: Use ferramentas de análise de dados para examinar os dados e identificar insights relevantes. Isso pode exigir o uso de técnicas estatísticas e modelagem de dados.
- Integrar com Sistemas Existentes: Certifique-se de que a inteligência de dados esteja integrada aos sistemas e processos existentes de compras e cadeia de suprimentos.
- Capacitar a Equipe: Treine sua equipe para usar efetivamente os dados na tomada de decisões. Isso pode incluir o desenvolvimento de habilidades analíticas.
- Monitorar e Adaptar: A implementação da inteligência de dados é um processo contínuo. Monitore constantemente os resultados e faça ajustes conforme necessário.
Manter-se atualizado com as tendências do mercado é essencial para um resultado eficaz de inteligência de compras.
Os profissionais de procurement agora precisam monitorar continuamente as notícias do setor e interagir com seus colegas para se manterem informados sobre os últimos desenvolvimentos.
O conhecimento assim obtido permite que as organizações de procurement em uma empresa adaptem suas estratégias de compras às mudanças do mercado.
A inteligência de dados nas compras é principalmente um processo iterativo que requer aprimoramento contínuo.
A revisão das estratégias de procurement, a incorporação do feedback das partes interessadas e o aproveitamento de tecnologias inovadoras são fundamentais para promover a melhoria contínua das operações de compra.
Conclusão
A inteligência de dados está se tornando cada vez mais essencial para a gestão de compras eficaz.
As empresas que adotam essa abordagem estão em melhor posição para reduzir custos, melhorar a qualidade, otimizar a cadeia de suprimentos e permanecer competitivas no mercado em constante mudança.
À medida que a tecnologia continua avançando, a inteligência de dados na gestão de compras só se tornará mais poderosa e essencial.
Portanto, se sua empresa ainda não explorou totalmente essa área, agora pode ser o momento certo para começar.
É uma decisão que pode levar a uma vantagem competitiva significativa e a resultados financeiros positivos a longo prazo.