如何使供应链数据可信
大多数采购团队现在发现自己正处于某种数字化旅程中。通常，这意味着投资于技术，使尽可能多的流程自动化，并使分布式买家能够以最小的麻烦独立地获得他们需要的东西。虽然这些步骤都很重要，但它们忽略了一个关键问题：谁在管理数据供应链？
不，这不是打字错误。在这种情况下，我指的不是供应链数据——我指的是数据供应链。这是有关供应商（当前的、合格的和潜在的）的信息，组织可能会从中购买产品和服务。其中一些数据直接来自供应商本身，一些来自内部采购员和采购专业人员，还有一些是由我们用于制造和跟踪采购的系统生成的。
与任何其他企业输入或资源一样，数据需要经过“处理”，因为它从原始原始状态转变为人们可以实际用来完成工作的形式。这意味着数据供应链及其提供的“产品”必须值得信赖，才能提供业务所需的东西。与数据供应链相关的所有价值都在于该数据的质量。高质量的数据对企业具有战略价值，而低质量的数据可能会减慢速度，让人们误入歧途，或者完全停止进步。没有人会参考他们不信任的数据。
根据北卡罗来纳州立大学供应链资源合作社开展的 2018 年数据质量和治理研究，“只有 15% 的受访者认为他们现有的系统能够生成值得信赖的干净数据。”除此之外，“75% 的企业表示，低质量的数据使其数字化转型计划难以实现。”
毫无疑问，低质量的数据是数字化和其他与竞争优势直接相关的关键业务目标的障碍。当今采购组织面临的挑战是如何建立或恢复这种信任，首先是解决数据质量问题，然后确保决策者知道他们最终可以信任他们的供应商数据。
当今采购面临的数据质量问题的惊人之处在于它们是系统性的。我们收集的大部分数据都是标准化的，尤其是在供应商信息管理领域。如果我们能够修复收集新数据的过程并清理或丰富我们已有的数据，那么这些数据的信任度将会飙升。
大多数人认为，通过转向云，他们将立即获得高质量的供应商数据。不幸的是，事实并非如此。这就是我们看到另一波云技术出现的原因。它支持供应商数据云，其中的信息已经被清理、丰富和验证，并且可以被许多公司访问，每次被新企业利用时都会变得更加值得信赖。这是行业唯一能走的方向。
数据和系统集成通常是重点，因为它们能够确保用户的便利性和合规性，但它们也提高了可见性。了解供应商数据的去向以及对该数据的高度信任，可以提高采购、利益相关者以及支出和供应商执行团队的整体理解。我们永远不应低估能够快速轻松地获得业务问题的明确答案的价值。这不仅可以确保运营持续进行，还可以提高与供应商数据驱动决策相关的信心水平。
一旦数据集中在一处并与需要从中提取的所有流程和系统完全集成，机会才刚刚开始。然后，采购部门可以开始为数据供应链和供应链数据增加附加价值。描述供应商能力的特定标签、实际地址和电子邮件联系人以及多样性状态等信息可以更好地为购买决策提供信息，并扩大可以实现的范围。
如果企业要具有竞争力，供应链数据绝对必须值得信赖。然而，在此之前，必须有人管理数据供应链本身，利用经过验证的资源，改进数据收集，并清理已收集的数据。
Stephany Lapierre 是采购平台 Tealbook 的创始人兼首席执行官。
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