Overview „Orpheus DataCategorizer“

von Orpheus GmbH | Kategorie: Daten Management | Dauer: 06:12 min

Hallo und willkommen zu unserem Video über den Orpheus DataCategorizer und dessen drei Grundfunktionen: Category Management, Supplier Management und Material Clustering.

In diesem Teil des Videos zeigen wir Ihnen wie Sie mithilfe unseres Category Data Management Tools Transparenz über Ihre Einkaufsdaten und Kostentreiber bekommen, wie Sie Ihren Spend einzelnen Einkaufs-Kategorien zuordnen und durch die Transparenz erste Bündelungsmöglichkeiten erkennen. Wir zeigen, wie die Klassifizierung Ihrer Belegdaten und Einkaufsobjekte (z.B. Lieferanten) durch Verfahren der Künstlichen Intelligenz bzw. Text Mining-Methoden sowie durch das komfortable Anlegen von Klassifizierungsregeln erreicht werden kann.

Durch Klassifizierungs-Regeln, Text-Mining und automatisierte Klassifizierungsvorschläge können Pakete von Einkaufs- und Finanzdaten einfach in die von ihnen vorgegebenen Taxonomie bzw. Sourcing Kategoriestruktur eigeordnet bzw. klassifiziert werden, ohne jeden Einkaufs-Beleg (also Rechnungs. Bzw. Bestellposition) einzeln zu betrachten. Somit lässt sich schnell ein hoher Klassifzierungsgrad – und damit feingranulare Daten-Transparenz - erreichen. Dieses Vorgehen ist durch den Multi-User-Support auch mit großen Datenmengen möglich, da mehrere Nutzer gleichzeitig mit dem Tool arbeiten können.

Dieses Tool ist sowohl für Großkonzerne als auch mittelständische Firmen gedacht, damit diese semi-automatisch und mit so wenig manuellem Aufwand wie möglich, eine hohe Transparenz über sämtliche Ausgaben und Kostenstrukturen erhalten.

Der DataCategorizer bietet eine Komplettlösung für Transparenz und Kostenstrukturiereung mit integrierter Belegklassifizierung an. Durch die von Orpheus bereitgestellte Lieferanten-Wissensbasis, die so genannten „Supplier-Knowledge-Base, kann häufig ein Großteil der Lieferanten-Ausgaben automatisiert klassifiziert werden. Der Nutzer kann diese Klassifizierung mit Hilfe einer flexibel nutzbaren, komfortablen Oberfläche einsehen und selbständig ändern und erweitern. Die Klassifizierungen fließen dann direkt in die weiteren Werkzeuge von Orpheus, wie SpendControl oder Inititative Tracker ein. DataCategorizer lässt sich aber auch „stand-alone“ nutzen, um z.B. Daten aus SAP-HANA oder SAP BW zu klassifizieren oder aus jeder anderen Datenquelle.

Nun werfen wir einen Blick darauf, wie man die Stammdaten von Lieferanten bereinigen bzw. qualitativ verbessern kann, wie man gleichartige Supplier und Stammdaten-Duplikate erkennt, gruppiert und die Lieferantendaten strukturiert und – wo es möglich ist - in eine Hierarchie bringt

Mithilfe unserer Orpheus-Algorithmen werden gleiche, ähnliche sowie zusammengehörige Lieferanten-Stammdaten automatisch gruppiert zusammengefasst – also konsolidiert – ein Lieferanten-Baum erzeugt und zudem – wo es möglich ist - auch klassifiziert. Dies geschieht u.a. mit Hilfe der von Orpheus bereitgestellte Lieferanten-Wissensbasis, der so genannten Supplier Knowledge Base, unserer Lieferanten Datenbank mit gesammelten Wissen aus den letzten 10 Jahren.

Manuelle mühsame Routine-Tätigkeiten zur Lieferantenkonsolidierung und zum Verbessern der Stammdaten – Stichwort „Master Data Management“ - werden zu großen Teilen automatisiert und manuelle Anpassungen mit einem einfachen Software-Tool unterstützt.

Mit dem Supplier Data Management von Orpheus können Duplikate und ähnlich geschriebene bzw. zusammengehörige Lieferanten aufgefunden und in einer Hierarchie zusammengefügt werden, Ohne diese intelligente Gruppierung von Lieferanten sind effiziente Bündelungen und Spend-Benchmarkings unmöglich und damit auch aussagekräftige Spend-Analysen und Reportings.

Um fortgeschrittene Preis- und Spend-Analysen sowie Benchmarkings über alle Fremdbezugsmaterialien zu erstellen, müssen die Ausgangsdaten vielfach zuerst von Fehlern bereinigt werden bzw. zuvor mit bestimmten Informationen angereichert und intelligent gruppiert werden.

Im folgenden Abschnitt werfen wir dazu einen Blick auf das auf Ähnlichkeitsvergleichen basierende textbasierte Material-Clustering, die Spend-Klassifizierung von Fremdbezugsteilen sowie die darauf basierenden Methoden zum Linear Performance Pricing (LPP) und Preis-Benchmarking.

Durch den Einsatz spezieller Algorithmen werden Muster in Materialtexten, wie beispielsweise Rechnungen, Bestellungen oder Stamm-Daten gefunden. Anschließend werden diese Materialien basierend auf den textuellen Informationen geclustert bzw. gruppiert. Verschiedene Schreibweisen oder Bezeichnungen eines Materials werden automatisiert erkannt, konsolidiert und in eine hierarchische Ordnung einsortiert. Dies macht deutlich, wie ähnlich sich die Materialien sind.

Durch diese intelligente, automatisierte Gruppierung, die wir „hierarchisches Clustering nennen, erreichen wir unter anderem eine enorme Zeitersparnis. Aufgaben, die sonst für jedes einzelne Material durchgeführt werden müssten, können gesammelt für alle Materialien mit ähnlichen oder identischen Texten ausgeführt werden. Material Clusterung erlaubt es, ähnliche Materialien aufzufinden und sie einfach zu klassifizieren und zu vergleichen. Durch diese Bündelung ähnlicher, vergleichbarer Teile entstehen wertvolle Benefits wie z.B. Bündelungsmöglichkeiten und Standardisierungsoptionen also größere Volumina, die den Preis pro Einheit fallen lassen.

Die Material Clustering-Funktion des Orpheus DataCategorizers hilft Ihnen dabei, gleiche und ähnliche Teile aufzufinden und diese anschließend intelligent zu gruppieren. Zudem haben Sie die Möglichkeit, gruppenweise Materialien zu klassifizieren, anstatt jedes Teil einzeln händisch zu klassifizieren. Die Clustering-Funktion ermöglicht es Preis- und Kosten-treiber zu analysieren und auszuwerten, Ansatzpunkte für Standardisierungen und Spezifikations-änderungen zu finden, Preise ähnlicher Materialien von unterschiedlichen Lieferanten zu vergleichen und dient als Datengrundlage für fortgeschrittene Methoden des Linear Performance Pricing.

Ihre Benefits:

  • DataCategorizer setzt schnell und unproblematisch auf Ihre existierenden ERP-Systeme auf.
  • Wir erstellen eine transparente Einkaufssicht auf Ihre Daten, die Sie für tiefergehende Analysen nutzen können.
  • Wir führen alle unternehmensweiten Daten aus sämtlichen Quellsystemen zusammen und lösen Daten-Inseln auf.
  • Wir säubern Ihre Daten und reichern Sie mit externen Informationen an und machen sie somit vergleichbar.
  • DataCategorizer automatisiert mühsame manuelle Tätigkeiten wie Lieferanten-Konsolidierung oder Belegklassifizierung.
  • DataCategorizer verfügt über eine große Wissensbasis mit gesammeltem Wissen aus den letzten 10 Jahren.
  • DataCategorizer bereitet Ihre Daten für fortschrittliche Analysen wie Linear Performance Pricing auf.
  • DataCategorizer nutzt innovative KI-Methoden wie Künstliche Neuronale Netze oder Machine Learning.

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  • Semantic Data Management
    Textbasiertes Clustern Materialien, Klassifizierung und Linear Performance Pricing mit Orpheus DataCategorizer

  • Category Management
    Erhöhen Sie die Datentransparenz mit Hilfe der KI und der Text-Mining Methoden des Orpheus DataCategorizer

  • Supplier Management
    Mehr Transparenz in Ihre Lieferantendaten, konsolidieren Sie Ihre Lieferanten in einer hierarchischen Struktur

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