Solche mehrschichtigen, oft internationalen, Unternehmensstrukturen zeichnen sich durch eine fragmentierte IT-Infrastruktur aus, die die Transparenz der Daten erheblich beeinträchtigt:

• Es gibt verschiedenste ERP-, CRM- und Logistik-Systeme von unterschiedlichsten Herstellern (z. B. SAP, Oracle, Baan, MAPICS)
• Jedes System hat seine eigene Datenstruktur
• Andere Nationalitäten bringen andere Taxonomien mit sich
• Es existieren Stammdaten in vielen Sprachen
• Eine harmonisierte Klassifizierung der Daten gibt es nicht.
• Warengruppen sind auf die Produktion, nicht auf den Einkauf ausgerichtet

Dieser Mangel an Transparenz macht ein zentrales Savings Mining bzw. Spend Management sehr aufwendig.

Die Datenqualität von Einkaufsdaten kann mit entsprechenden Tools automatisiert verbessert werden

Selbst in Unternehmen mit wenigen oder sogar nur einem System ist die Transparenz der Daten oft nicht gegeben. ERP-Systeme sind auf Belange der Produktion und nicht des Einkaufs ausgerichtet und bieten dementsprechend nur rudimentäre Analysemethoden an.

Zentrale Fragen können nicht oder nur durch erheblichen manuellen Aufwand beantwortet werden:

• Strategischer Einkauf / Outsourcing

  • Wer sind die Top-Lieferanten?
  • Wo liegt Bündelungspotenzial?
  • Wurden vereinbarte Service Levels eingehalten?

• Kundenanalyse / CRM

  • Welches sind die strategischen Accounts?
  • Wo gibt es Überlappungen zwischen Kunden?
  • Wie kann der "Sales Mix" optimiert werden?

• Logistik

  • Wo liegt Bündelungspotenzial?
  • Wer sind die besten lokalen Lieferanten?
  • Wo gibt es Redundanzen?