Im heutigen digitalen Zeitalter sind Daten, deren Aggregation und Interpretation aus sämtlichen Branchen, Organisationen und Gesellschaften nicht mehr wegzudenken. Mit dem rasanten technologischen Fortschritt und der Informationsflut befinden wir uns in einer Ära, die von der schieren Größe und Komplexität von Daten geprägt ist – Bühne frei für Big Data! Big Data bietet ein unvergleichliches Potenzial, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Innovationen voranzutreiben und die Art und Weise, wie wir Herausforderungen in verschiedenen Bereichen angehen, zu revolutionieren.
Was ist Big Data, und warum ist es für den Einkauf relevant? Der Einsatz von Big Data im Einkauf bietet Unternehmen immense Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Kosten zu sparen. Daten spielen in der heutigen Welt eine immer wichtigere Rolle. Insbesondere im Beschaffungswesen bietet die Verarbeitung großer Datenmengen, also Big Data, ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten. Der Einsatz von Big Data im Einkauf kann Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Einsparpotenziale zu identifizieren und die Effizienz ihrer Einkaufsprozesse zu verbessern. Im Zuge der Digitalisierung werden immer mehr Daten gesammelt und sind somit verfügbar gemacht. Diese Daten reichen von sozialen Netzwerken über Messdaten in der Produktion bis hin zu Suchanfragen in Suchmaschinen. Das Sammeln, Speichern und Verarbeiten dieser Daten wird für Unternehmen zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Big Data zeichnet sich durch große Datenmengen aus, die sich nicht nur durch eine stetig wachsende Datenmenge, sondern auch durch ihre Vielfalt an Datenquellen und Datenstrukturen auszeichnen.
Big Data wird oft in Form der fünf V's definiert: Volumen bezieht sich auf einen umfangreichen Datensatz im Tera- bis Zettabyte-Bereich. Variety beschreibt die Verarbeitung von unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten. Velocity steht für die Geschwindigkeit, mit der Daten in Echtzeit ausgewertet werden können. Durch den Einsatz von Big Data Analytics soll der Wert eines Unternehmens nachhaltig gesteigert werden. Veracity bezieht sich auf die Qualität der Daten und den Bedarf an speziellen Algorithmen zur Auswertung der Datenqualität.
Im Beschaffungswesen können Daten in strukturierte und unstrukturierte Daten unterteilt werden. Strukturierte Daten sind in einem bestimmten Format organisiert und lassen sich leicht in einer Datenbank oder einem Data Warehouse speichern. Beispiele für strukturierte Daten im Beschaffungswesen sind Daten über Bestellungen, Rechnungen, Zahlungen, Lieferanten, Preise und Verträge. Unstrukturierte Daten hingegen werden in einem unregelmäßigen Format und mit unbestimmter Struktur gespeichert. Dazu gehören E-Mails, Verträge, Lieferantenbewertungen, Beiträge in sozialen Medien und Marktforschungsberichte. Die Verarbeitung unstrukturierter Daten erfordert spezielle Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Textanalyse oder maschinelles Lernen. Es ist wichtig zu beachten, dass die Definition von Big Data nicht nur auf der Menge der Daten basiert, sondern auch auf anderen Merkmalen wie der Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, dem generierten Wert für das Unternehmen und der Qualität der Daten.
Die Besonderheit von Big Data im Einkauf liegt nicht nur in der Menge, sondern auch in der Komplexität der Datenanalyse. Insgesamt bietet der Einsatz von Big Data im Einkauf Unternehmen die Möglichkeit, ihre Einkaufsprozesse zu optimieren, Kosten zu sparen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen können im Einkauf wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen führen können.
Wie lässt sich Big Data im Einkauf nutzen? Mehrere Studien befassen sich mit den relevanten Phasen im Einkaufsprozess, in denen Big Data die größte Anwendung findet. Das Ergebnis ist Strategic Sourcing (Ausarbeitung einer Einkaufsstrategie, Reverse Marketing und Kostenanalyse) und die Sourcing-Phase (Lieferantenbewertung, Verhandlungen und Auswahl).
Darüber hinaus kann festgestellt werden, dass die Unternehmen aufgrund der größeren Menge an verfügbaren Daten schneller und effizienter Entscheidungen treffen können. Nicht zuletzt kann eine größere Menge an Informationen die Fehlerquote senken, was zu einer Steigerung der Qualität des im Einkauf führt. Durch Daten und digitale Dokumente können das Vertragsmanagement und die Lieferantenauswahl effizienter und aufgrund einer besseren Verhandlungsposition zu Gunsten des Einkaufs gestaltet werden. Eine weitere Erkenntnis aus der Literatur ist, dass die Leistung des Einkaufs durch den Einsatz von Big Data gesteigert werden kann. Das Ergebnis sind verbesserte interne Einkaufsprozesse hinsichtlich Zeit und Kosten und damit auch Qualität und Flexibilität. Auch die Leistung der Lieferanten in Bezug auf Zeit, Qualität, Innovation, Flexibilität und Nachhaltigkeit wird durch Big Data im Einkauf verbessert. Aufgrund der größeren Menge an verfügbaren Daten können Lieferanten besser verglichen werden, was den Einkauf in eine bessere Verhandlungsposition bringt. Diese Entwicklungen zwingen die Lieferanten zum Umdenken.
Das Buch "Big Data und Data Science in der strategischen Beschaffung" beschreibt 30 konkrete Anwendungsfälle für Big Data im Einkauf. Auffällig ist, dass etwa die Hälfte dieser Maßnahmen in den Bereich des Source-to-Contract-Prozesses fällt. Dies korreliert mit anderen Studien, die den größten Einsatz in der ersten und zweiten Phase der Beschaffung (Sourcing und Strategic Sourcing) und weniger in der Supply-Phase sehen. Die Wissenschaftler sehen die Gründe hierfür darin, dass die Source-to-Contract-Phase der eigentliche Kernprozess der Beschaffung ist und dementsprechend dort die größten Chancen für eine Wertsteigerung liegen.
Was sind die organisatorischen und datenbezogenen Voraussetzungen für die Nutzung von Big Data im Einkauf? Die Anforderungen lassen sich in die Bereiche Datenquellen und -integration, Datenanalyse und -visualisierung, Datenmanagement, technische Infrastruktur und personelle Ressourcen unterteilen. Im Bereich der Datenquellen und -integration sollen verschiedene Datenquellen genutzt werden. Diese bestehen in der Regel aus internen Quellen, wie z.B. ERP-Systemen, und externen Quellen. Die richtige Datenintegration ist entscheidend, damit eine gute Datenbasis in einem entsprechenden Data Warehouse geschaffen wird. Mit Hilfe verschiedener Datenanalyse- und Visualisierungstechniken und mit Hilfe von Data Mining können aus diesen Daten wichtige Erkenntnisse gewonnen werden, die die Geschäftsentscheidungen nachhaltig verbessern können. Bei der Speicherung der Daten gilt es jedoch im Sinne des Datenmanagements, insbesondere im Hinblick auf die Datensicherheit und Compliance, die einschlägigen Datenschutzbestimmungen zu berücksichtigen. Abhilfe schafft hier die ausschließliche Speicherung von nicht-personenbezogenen Daten, so dass z.B. die Datenschutzbestimmungen der DSGVO eingehalten werden. Auch die technische Infrastruktur ist ein entscheidender Faktor bei der Umsetzung der Big-Data-Lösung im Einkauf. Studien haben gezeigt, dass das Outsourcing des Aufbaus der technischen Infrastruktur bessere Ergebnisse erzielen kann als der Aufbau in Eigenregie. In Bezug auf die personellen Anforderungen kommt man aufgrund der Literaturrecherche und Auswertung verschiedener Studien zu dem Schluss, dass Kompetenzen wie Verhandlungsgeschick in Zukunft weniger relevant sein werden und technische Kompetenzen deutlich an Bedeutung gewinnen. Wichtig ist auch, dass im Team digitale Kompetenzen entwickelt werden, damit Daten richtig interpretiert und die Ergebnisse klar kommuniziert werden können. Hier kann eine kontinuierliche Schulung der Einkaufsorganisation wesentlich zu einem Wettbewerbsvorteil beitragen.
Beispiele dafür, wie Big Data im Einkauf einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen kann. Kostenoptimierung: Big Data ermöglicht es Einkaufsexperten, Preisdaten, Markttrends und die Leistung von Lieferanten zu analysieren, um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu ermitteln. Durch die Nutzung dieser Informationen können Unternehmen bessere Verträge aushandeln, alternative Lieferanten identifizieren und kostengünstige Einkaufsstrategien umsetzen.
Risikomanagement: Big Data-Analysen können helfen, Risiken im Einkaufsprozess zu erkennen und zu mindern. Durch die Überwachung verschiedener Datenquellen wie Finanzdaten von Lieferanten, geopolitische Faktoren und Markttrends können Unternehmen Risiken im Zusammenhang mit Unterbrechungen der Lieferkette, Compliance-Problemen und der Zuverlässigkeit von Lieferanten proaktiv steuern.
Nachhaltigkeit und ethische Beschaffung: Big Data im Einkauf kann eine entscheidende Rolle bei der Förderung nachhaltiger und ethischer Beschaffungspraktiken spielen. Durch die Analyse von Daten zu Umweltauswirkungen, Arbeitspraktiken und Zertifizierungen von Lieferanten können Unternehmen fundierte Entscheidungen zur Unterstützung eines nachhaltigen Einkaufs und ethischer Lieferketten treffen.
Die Möglichkeiten von Big Data im Einkauf Big Data does not primarily refer to the amount of data, but also, among other things, such as the speed with which the data is collected and the added value for the company. It can be divided into structured (orders, invoices, supplier data) and unstructured data (social media, emails, contracts). There are many values for procurement such as price trend analysis, supplier scouting and inventory optimization.
ivoflow ivoflow nutzt Big Data im Einkauf, um seinen Kunden eine beschaffungsspezifische Datenbank zur Verfügung zu stellen, die mit der ERP-Landschaft und externen Market Intelligence-Datenquellen verbunden ist. Interne Transaktions- und ERP-Stammdaten, wie z.B. Lieferantenstammdaten, Teilestammdaten und Bestellvereinbarungen, werden automatisch importiert, bereinigt und zentral gespeichert. Externe Beschaffungsmarktdaten wie Rohstoffpreise, Logistik und Zölle, Wechselkurse und Energiekosten werden in der Datenbank zusammengeführt und einzelnen Waren oder Teilen zugeordnet. ivoflow ermöglicht strategische Entscheidungen durch Datenanalysen in Echtzeit und fortschrittliche Empfehlungen, um ultimative Einblicke in Ihre Ausgaben, Bestellungen und Kostentreiber zu erhalten.
