Garantizando datos confiables en la cadena de suministro: Una estrategia probada
La mayoría de los equipos de adquisiciones se encuentran en un viaje digital de algún tipo en este momento. Usualmente, esto significa invertir en tecnología, automatizar tantos procesos como sea posible, y permitir a compradores distribuidos obtener independientemente lo que necesitan con el mínimo alboroto. Si bien estos pasos son todos importantes, pasan por alto una pregunta crítica: ¿Quién está gestionando la cadena de suministro de datos?
Datos vs. cadena de suministro de datos
No, eso no es un error tipográfico. En este caso, no me refiero a datos de la cadena de suministro —me refiero a la cadena de suministro de datos. Esta es la información sobre proveedores —actuales, calificados y prospectivos— de la cual una organización podría comprar productos y servicios. Algunos de estos datos vienen directamente de los propios proveedores, algunos de compradores internos y profesionales de adquisiciones, y algunos son generados por los sistemas que usamos para hacer y rastrear compras.
Como cualquier otra entrada o recurso empresarial, los datos necesitan ser «procesados» a medida que van desde su estado original crudo a una forma que la gente pueda realmente usar para hacer su trabajo. Esto significa que las cadenas de suministro de datos, y los «productos» que proporcionan, tienen que ser confiables si van a entregar lo que el negocio necesita de ellos. Todo el valor asociado con una cadena de suministro de datos reside en la calidad de esos datos. Datos de alta calidad tienen valor estratégico para la empresa, mientras que datos de mala calidad pueden ralentizar cosas, enviar a la gente en la dirección equivocada, o detener el progreso por completo. Nadie va a referenciar datos en los que no confía.
La magnitud del problema
Según el Estudio de Calidad y Gobernanza de Datos 2018 realizado por el Supply Chain Resource Cooperative en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, «Solo el 15% de los encuestados cree que sus sistemas existentes son capaces de producir datos limpios en los que se pueda confiar». Además, «el 75% de las empresas dice que la mala calidad de datos ha dificultado lograr sus planes de transformación digital».
No hay duda de que los datos de mala calidad son un obstáculo para la digitalización y otros objetivos de negocio críticos vinculados directamente a la ventaja competitiva. El desafío que enfrentan las organizaciones de adquisiciones hoy es cómo construir o restaurar esa confianza, primero resolviendo el problema de calidad de datos, y luego asegurándose de que los tomadores de decisiones sepan que finalmente pueden confiar en sus datos de proveedores.
Solución sistémica: nube de datos de proveedores
Lo asombroso sobre los problemas de calidad de datos que enfrenta adquisiciones hoy es que son sistémicos. Gran parte de los datos que recopilamos están estandarizados, especialmente en el área de gestión de información de proveedores. Si podemos arreglar el proceso de recopilación de nuevos datos y limpiar o enriquecer los datos que ya tenemos, el factor de confianza de esos datos se disparará.
La mayoría de la gente piensa que al recurrir a la nube, obtendrán instantáneamente acceso a datos de proveedores de calidad. Desafortunadamente, ese no es el caso. Por eso vemos otra ola de tecnología en la nube emergiendo. Permite una nube de datos de proveedores con información que ya ha sido limpiada, enriquecida y validada y puede ser accedida por muchas empresas, volviéndose aún más confiable cada vez que es aprovechada por una nueva empresa. Es la única dirección en que la industria puede ir.
Integración, visibilidad y valor añadido
La integración de datos y sistemas suele ser un foco debido a su capacidad para asegurar conveniencia y cumplimiento del usuario, pero también mejoran la visibilidad. Saber dónde ir para datos de proveedores, y tener un alto nivel de confianza en esos datos, aumenta la comprensión general por adquisiciones, partes interesadas y el equipo ejecutivo de gasto y proveedores. Nunca debemos subestimar el valor de poder obtener rápida y fácilmente una respuesta clara a una pregunta de negocio. No solo asegura que la operación siga moviéndose, también aumenta el nivel de confianza asociado con decisiones impulsadas por datos de proveedores.
Una vez que los datos están en un solo lugar e integrados completamente con todos los procesos y sistemas que necesitan extraer de ellos, la oportunidad apenas ha comenzado. Adquisiciones puede entonces empezar a añadir valor adicional en la cadena de suministro de datos —y datos de la cadena de suministro. Información como etiquetas específicas para describir capacidades de proveedores, direcciones físicas y contactos de correo electrónico, y estado de diversidad pueden informar mejor decisiones de compra y expandir el rango de lo que se puede lograr.
Los datos de la cadena de suministro absolutamente tienen que ser confiables si la empresa va a ser competitiva. Antes de que esto pueda lograrse, sin embargo, alguien tiene que gestionar la cadena de suministro de datos en sí, basándose en recursos probados, mejorando la recopilación de datos, y limpiando los datos que ya se han recopilado.
Stephany Lapierre es fundadora y CEO de Tealbook, una plataforma de adquisiciones.
Tecnología Industrial
- Cómo convertirse en un campeón digital en la fabricación: Guía práctica
- Acelerando la digitalización de la cadena de suministro: Estrategias para una logística más rápida e inteligente
- Estrategias proactivas para proteger las cadenas de suministro de disrupciones inesperadas
- Data Fabrics explicados: mejorando eficiencia y resiliencia en cadenas de suministro
- Tecnología de microondas explicada: Generación, transmisión y comunicación
- Construye un Prototipo Ganador: Guía Paso a Paso para Desarrollo Rápido de Productos
- Desbloqueando datos IoT: Cómo la gestión de reglas de negocio impulsa valor empresarial
- Servicios Cloud IoT vs. DIY: Elegir el Camino Correcto para el Éxito Empresarial
- Mejorando Insight en Internet de las Cosas: Aprovechando Visualización de Datos y Bases de Datos Gráficas
- Aprovechando RTUs para obtener insights de Big Data en operaciones industriales
- La guía completa de producción de fibra de vidrio