确保可信供应链数据：经验证的策略
大多数采购团队当前都在进行某种数字化旅程。通常意味着投资技术、自动化尽可能多流程、让分布式采购人以最小麻烦独立获取所需。虽这些步骤重要，但忽略了关键问题：谁在管理数据供应链？
不，这非笔误。此处非指供应链数据——指数据供应链。这是关于供应商的信息——当前、合格、潜在——组织可能从此购买产品和服务。部分数据直接来自供应商，部分来自内部采购人和专业人员，部分由用于制作和追踪采购的系统生成。
像任何其他企业投入或资源，数据从原始原始状态到人们实际可用于工作的形式，需要被“处理”。这意味着数据供应链及其提供的“产品”必须值得信任，才能交付业务所需。数据供应链所有价值在于数据质量。高质量数据具战略价值，劣质数据拖慢节奏、误导方向、甚至完全停滞进展。没人会引用不信任的数据。
据北卡罗来纳州立大学供应链资源合作社2018年数据质量与治理研究，“仅15%受访者认为现有系统能产出可信的干净数据。”此外，“75%企业称劣质数据让数字化转型计划举步维艰。”
毫无疑问，劣质数据是数字化和其他直接关联竞争优势的关键业务目标的路障。采购组织面临的挑战是如何建立或恢复信任，先解决数据质量问题，再让决策者知晓供应商数据终可信赖。
采购面临数据质量问题的惊人之处在于其系统性。我们收集的大量数据是标准化的，特别是供应商信息管理领域。若能修复新数据收集流程、清理或丰富现有数据，该数据信任度将飙升。
多数人以为上云即刻获得优质供应商数据。不幸的是并非如此。这正是我们见到另一波云技术浪潮的原因。它实现供应商数据云，信息已清洗、丰富、验证，可被多公司访问，每被新企业利用一次就更可信一分。这是行业唯一出路。
数据与系统集成常因确保用户便利和合规而成焦点，但也改善可视性。知晓去哪获取供应商数据、对该数据高度信任，提升采购、利益相关者和高管层对支出和供应商的整体理解。永勿低估能快速轻松获得业务问题清晰答案的价值。这不仅保障运营持续，也提升供应商数据驱动决策的信心水平。
数据汇聚一处并与所有需汲取它的流程系统全面集成后，机会才刚开始。采购可开始向数据供应链——和供应链数据——注入额外价值。如描述供应商能力的特定标签、物理地址和邮箱、多元化状态等信息，能更好辅助采购决策、拓展可实现范围。
供应链数据绝对必须可信，企业才具竞争力。但在此之前，必须有人管理数据供应链本身，借鉴经验资源、改进数据收集、清理已收集数据。
Stephany Lapierre是Tealbook创始人兼CEO，一家采购平台。
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