Perfekte Datenqualität ist das Fundament für erfolgreiches Einkaufscontrolling.

Stellen Sie sich vor, Sie haben immer aktuelle, valide und zuverlässige Zahlen, zum Beispiel darüber, wie hoch das gebündelte Beschaffungsvolumen für einzelne Lieferanten und Kategorien über alle Unternehmensbereiche und Tochtergesellschaften ist. Unsere Software verschafft Ihnen die Transparenz und Zahlenverlässlichkeit, die Sie dafür benötigen.

Warum ist perfekte Datenqualität für Einkaufscontrolling und Spend Management so wichtig?

Vor dem Einkaufserfolg steht ein mühsamer Prozess. So ist gerade bei großen, international tätigen Unternehmen der Ausgangspunkt die Identifikation von sog. Bündelungspotenzialen. In den Divisionen, Geschäftsbereichen und Gesellschaften gilt es, gleichartige Güter und Dienstleistungen zu erkennen und ggf. so weit wie möglich zu harmonisieren.

Die Hauptherausforderung im Einkauf besteht darin, die Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu bereinigen, zu verdichten, sie vergleichbar zu machen und schließlich in einer "einheitlichen Einkaufs-Sprache" (wie z. B. eClass oder UNSPSC) auf Konzernebene transparent darzustellen. Die Komplexität eines solchen Vorhabens ist nicht zu unterschätzen, da die Ursprungsdaten aus unterschiedlichsten Systemen mit verschiedenen Sprachen, Klassifizierungssystemen, Taxonomien und Qualitätsstandards stammen (vgl. Abbildung). Auch zahlreiche Datenfehler sowie Preis-/Mengen-Ausreißer sind zu erkennen und zu bereinigen.

Hat man bündelungsfähige Materialien und Dienstleistungen entdeckt und spezifiziert, entstehen durch deren Zusammenfassung (bzw. Clusterung / Konsolidierung) Standardisierungsoptionen und größere Volumina, die den Preis je Einheit fallen lassen. In dieser Erwartung informiert man potenzielle Lieferanten, fordert die qualifiziertesten von ihnen zur Abgabe von Angeboten auf und verhandelt dann in mehreren Runden mit den zwei bis drei besten.

Viele strategische Einkaufsabteilungen sehen nach dem erfolgreichen Vertragsabschluss den Einkaufserfolg bereits als gesichert an. In Wirklichkeit ist dies oftmals ein Irrtum. Ein verhandelter Rahmenvertrag ist weder ein Garant dafür, dass sich sämtliche Bedarfsträger an diese Vorgaben halten; noch ist Verlass darauf, dass der verhandelte Umfang den Bedarfsanforderungen über einen längeren Zeitraum gerecht wird. Nicht selten kommt es auch vor, dass sich Lieferanten nicht an die verhandelten Preise und Prozesse halten. In der Regel stellen sich die erwarteten Einsparungen aus diesen Gründen nicht bzw. nicht in voller Höhe ein.

DataCategorizer setzt sich zusammen aus den Modulen "Daten bereinigen", "Daten konsolidieren/clustern" und "Daten klassifizieren"

An dieser Stelle setzt Orpheus mit seinen Produkten SpendControl und DataCategorizer an. Orpheus sichert mit seinen Software-Modulen die erwarteten Einsparungen mit Hilfe einer modernen Spend-Management-Infrastruktur nachhaltig ab und misst die realisierten Einkaufserfolge bzw. Savings. Ein Schlüssel zur Realisierung von Einsparpotenzialen liegt in der Transparenz des gesamten Beschaffungsvolumens – und damit der Transparenz und Vergleichbarkeit der Einkaufsdaten - über sämtliche Divisionen und Gesellschaften hinweg. Hierfür genügt es nicht, lediglich eine Bestellanalyse durchzuführen. Entscheidend ist es, einen detaillierten Überblick über sämtliche Rechnungen und Zahlungen an die wichtigsten Lieferanten zu gewinnen.

EINKAUFSDATEN BEREINIGEN

Die Datenqualität in den meisten betriebswirtschaftlichen Informationssystemen reicht nicht aus, um die entscheidende Frage, wer im Unternehmen welche Güter und Dienstleistungen zu welchen Konditionen weltweit bei den Lieferanten bezieht, beantworten zu können. Hierfür sind ausgeklügelte Datenbereinigungsprozesse erforderlich (z.B. Preis- und Mengenausreißer, falsche Wechselkursumrechnungen oder Mengeneinheiten).

STAMMDATEN KONSOLIDIEREN/CLUSTERN

Kommen Stammdaten aus unterschiedlichen (heterogenen) Datenquellen zusammen, so gilt es, sie zu konsolidieren, zu clustern und in eine Hierarchie zu bringen. Dabei sind z.B. Lieferanten-Duplikate zu erkennen und ähnliche Lieferanten zu gruppieren. Eine Clusterung ähnlicher Material-Stammsätze wiederum ist die Voraussetzung für Standardisierungen etc.

EINKAUFS-BELEGE KLASSIFIZIEREN

Neben den Stammdaten müssen für eine perfekte Tranaparenz vor allem auch möglichst viele Bewegungsdaten (Rechnungen, Bestellungen) klassifiziert werden. Sie sind mit Hilfe des Orpheus DataCategorizer semi-automatisch zu klassifizieren, indem sie harmonisierten Einkaufskategorien zugeordnet werden, um die Vergleichbarkeit und damit Transparenz im Strategischen Einkauf sicher zu stellen.

  • Belege klassifizieren

    Wie funktioniert die Klassifizierung Ihrer Belege mit DataCategorizer?

    Daten klassifizieren ›

  • Stammdaten konsolidieren

    Wie funktioniert die Clusterung Ihrer Daten mit DataCategorizer?

    Daten konsolidieren ›

  • Download Broschüre

    Laden Sie sich hier die Produkt-Broschüre zum DataCategorizer herunter.

    Download Broschüre ›

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