Análisis de datos de gasto: Por qué no es una solución universal

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En la última década, los equipos de compras han reconocido cada vez más la importancia del análisis del gasto digital. Al identificar, categorizar y analizar los datos de gastos, los departamentos de compras están mejor informados y pueden tomar decisiones estratégicas para el negocio basadas en hechos. Esta posibilidad ha hecho del análisis de datos de gasto un elemento clave para muchas organizaciones, sin embargo, sigue habiendo retos en el camino. Uno de los más importante es la personalización de la plataforma para el análisis de datos del negocio.

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Tener una herramienta de análisis de datos de gasto que se pueda adaptar a tus necesidades es crucial por varias razones, como por ejemplo, la flexibilidad, la reducción del control de excepciones y una mayor transparencia de los datos. Todo esto permite que la función de compras pueda tomar decisiones más precisas y más rápido.

No puede ser una caja negra 

«Al igual que no hay dos organizaciones idénticas, tampoco lo son sus datos, por lo que hay que ser flexibles a la hora de analizarlos».

Muchas organizaciones adoptan plantillas, reglas y procesos, que se usarían mejor como directrices, que pueden crear problemas más adelante. Cada organización tiene necesidades diferentes y únicas en su sistema de compras, dado que no hay dos organizaciones idénticas, tampoco lo son sus datos, por lo que se necesita flexibilidad para poder adoptar diferentes enfoques a la hora de analizarlo. En JAGGAER, nos referimos a estas soluciones estrictas y limitadas como «cajas negras». Los algoritmos tecnológicos estrictos a menudo son incompatibles con el formato de los datos de tu organización, la forma en que los administra o los resultados que necesita del análisis. Los datos están bloqueados en la caja negra, y si no se ajustan a las estrictas reglas del sistema, es muy difícil analizarlos.

En algunos casos, las empresas adoptan este tipo de soluciones para ahorrar tiempo y costes en la implementación, los equipos de TI pueden acelerar el proceso y poner en marcha rápidamente esta función para el departamento de compra, pero esto puede traer consecuencias a largo plazo.

El coste de tiempo de la gestión de excepciones 

Cuando un algoritmo intenta automatizar la administración de datos de una manera determinada, pero esos datos no se ajustan a las necesidades de la organización, el sistema trata esos datos como una excepción. Es decir, los trata como un error y el software simplemente no puede lidiar con él, lo que implica que un usuario tenga que estudiarlo manualmente.

En muchos casos, un equipo independiente, que puede o no tener algún contexto para el error, controla las excepciones. El trabajo manual se acumula y puede no ser manejado con precisión, lo que conduce a errores en los datos. Si las excepciones no se resuelven correctamente, no se pueden volver a integrar con el resto de los datos, dejando una base de datos fracturada. Esto elimina el beneficio de automatizar el proceso de análisis de datos.

Construir transparencia 

El proceso completo de análisis de datos, desde la entrada hasta la automatización y el control de excepciones, debe ser completamente transparente para asegurarse de que quienes trabajan con él tengan una comprensión completa. Contrariamente a lo que se cree, el análisis de datos no es una ciencia completamente objetiva y requiere contexto. Los detalles empresariales proporcionan los antecedentes para la clasificación, y en el caso del análisis de gastos, esto significa categorizar los datos en consonancia con la estrategia de aprovisionamiento de la empresa.

Un solución flexible ayuda a aportar transparencia en cada paso del proceso de análisis de datos. A medida que la solución se asigna a un área de negocio específico, también pueden hacerlo los datos. Si los datos están disponibles para todos los que los necesitan, se pueden analizar de forma más rápida y precisa.

Por último, necesitas tener una plataforma de datos que pueda satisfacer tus necesidades específicas, en lugar de al revés. La idea de ahorrar costes con una implementación más simple y lista para usar puede parecer tentadora, pero tener una solución más robusta y especializada te aportará más beneficios a lo largo del tiempo. Elegir una plataforma personalizada, aumentará la precisión y la transparencia de los datos, al tiempo que reducirá el tiempo dedicado al control de excepciones.

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