Orpheus, a McKinsey company - Digital Backbone

Digital Backbone &
Visualization

mehr zu
Digital Backbone & Visualization
Orpheus, a McKinsey company - Impact Tracker

Data Connectivity &
Transformation

mehr zu
Data Connectivity & Transformation
Orpheus, a McKinsey company - Data Categorizer

Data Cleansing &
Categorization

mehr zu
Data Cleansing & Categorization
Orpheus, a McKinsey company - Spend Control

Dashboards &
Insights

mehr zu
Dashboards & Insights
Orpheus, a McKinsey company - Category Analytics

Analysis &
Ideation

mehr zu
Analysis &
Ideation
Orpheus, a McKinsey company - Impact Tracker

Integrations &
Ecosystem

mehr zu
Integrations & Ecosystem
Orpheus, a McKinsey company - Advisory Center

Alerting &
Recommendations

mehr zu
Alerting & Recommendations
Orpheus, a McKinsey company - Impact Tracker

Impact &
Savings Tracking

mehr zu
Impact & Savings Tracking

Orpheus Blog - Procurement Intelligence

DataCategorizer ist zertifiziert als powered by SAP HANA

Nürnberg - Do. 27. Juni 2019 - Orpheus DataCatergorizer hat die SAP-Zertifizierung für die SAP HANA®-Plattform erhalten. Die Lösung läuft nachweislich auf SAP HANA und nutzt ihre einzigartigen Fähigkeiten.

Das SAP Integration and Certification Center (SAP ICC) bietet zertifizierte Anwendungen von Partnern, die auf der SAP Cloud Platform basieren und für die Arbeit mit Cloud-Lösungen von SAP und für die Ausführung auf der SAP Cloud Platform erweitert wurden.

"Wir freuen uns, die erfolgreiche Weiterentwicklung unseres DataCategorizer bekannt zu geben, der jetzt auch built on SAP Cloud Platform zertifiziert ist", sagte Christian Ruck, COO der Orpheus GmbH. "Die Fähigkeit von DataCategorizer, die Leistungsfähigkeit der SAP Cloud Platform zu nutzen, wird sich für unsere derzeitigen und zukünftigen Kunden als sehr vorteilhaft erweisen."

DataCategorizer ist zertifiziert als powered by SAP HANA

Der Orpheus DataCategorizer unterstützt Kunden dabei, schnell eine konzernweite Transparenz ihrer Beschaffungsdaten zu erreichen, die für zuverlässige Analysen erforderlich ist. Ein KI-gestütztes Framework implementiert verschiedene Funktionen für Semantic Data Management (SDM) und ermöglicht so eine automatisierte Ausgabenklassifizierung, Harmonisierung, Strukturierung, Anreicherung und Verbesserung aller relevanten (Beschaffung), Transaktions- und Stammdaten.

4 Schritte: Predictive Analytics und Prognostik im Einkauf

Mit Korrelations- und Regressions-Rechnungen Wirkzusammenhänge erkennen, Prognosen unterstützen, Preis-Risiken frühzeitig erkennen und Einsparungs-Potentiale aufzeigen

Predictive Analytics im Einkauf

Zusammen mit Umfang und Bedeutung des Einkaufs wächst auch der Bedarf an statistischen Methoden, die bei der Erforschung von Ursachen und Wirkzusammenhängen von Preisentwicklungen helfen. Spend Management Systeme der 3. Generation – wie SpendControl - bieten dazu umfangreiche statistisch/mathematische Methoden. Mit Hilfe einer umfangreichen Analyse von Einkaufsdaten aus der Vergangenheit sollen

UnternehmerTUM und KfW investieren in die Orpheus GmbH...

Ihre Unternehmensdaten durchlaufen auf dem Weg von der Extraktion aus den Quell-ERP-Systemen bis zur Visualisierung in einem Einkaufsreport viele Stationen. Jede von ihnen leistet ihren Beitrag. Am Ende können Sie auf Basis dieser Reports wichtige und verlässliche Einkaufs-Entscheidungen treffen. Mit einem Sourcing-BI-Framework haben Sie für jede Etappe das richtige Werkzeug zur Hand...

Gerade im Bereich Visualisierung ist es enorm wichtig auf einen kompetenten Partner zu setzen, denn dieser Bereich – auch wenn er nur die Spitze des Eisbergs ist – hat die höchste Aufmerksamkeit des Managements. Neben Performance spielen hier vor allem Einfachheit und Flexibilität eine große Rolle....

Zum Aufgabenbereich von Datenimport und Datenaufbereitung gehören klassische ETL-Aufgaben genauso wie diverse Methoden, welche die Datenbasis berenigen und verbessern (Cleansing)...

Bei der Konzeption von Teilen unserer Einkaufscontrolling-Lösung Spend Control, haben wir uns einigen Herausforderungen gestellt: Die Bausteine sollten nach einem einfachen und performance-optimierten Schema aufgebaut werden. Parallele Verarbeitung sollte außerdem genauso groß geschrieben werden wie Robustheit und Wiederverwendbarkeit...

Um Einkaufsdaten klassifizieren bzw. kategorisieren zu können, muss in einem ersten Schritt ein entsprechendes Schema definiert werden. Als Basis wird normalerweise der Kategorisierungs-Standard eCl@ss, wahlweise auch UNSPSC verwendet...

Lieferanten sind in ERP-Systemen aus diversen Gründen oft mehrmals angelegt. Hinzu kommen konzernübergreifende Lieferanten, die in unterschiedlichen Quellsystemen vorkommen....

Ein Punkt, der sich als eine der größten Schwachstellen reiner Data-Warehouse- bzw. Einkaufs-Informationssysteme herausstellt ist: Die Daten müssen immer noch aufwendig manuell nachbearbeitet und aufbereitet werden. Oder es werden Einschränkungen bei den Auswertungsmöglichkeiten in Kauf genommen, was allerdings die Zufriedenheit der Benutzer und die Brauchbarkeit der Ergebnisse ebenfalls in Grenzen weist ...

Sprechen Sie mit unseren Experten