Seleccionando proveedores para la Analítica en Compras

La analítica es un traje a la medida que depende no solo de la calidad y oportunidad de los datos, también demanda un profundo conocimiento del tema por parte de los analistas y la adecuada selección de un proveedor de aplicaciones que tenga la herramienta y los servicios correctos para las necesidades específicas de la organización.

La firma Beroe generó una publicación llamada “SOURCING & SUPPLY CHAIN: It is not what it used to be” en donde analizó, entre otros temas, el impacto de las nuevas tecnologías sobre el desempeño de la función de suministros y puso especial atención en el tema asociado con analítica en el área de compras.

Un estudio realizado por Industry Week, encontró que solo el 17% Las empresas han implementado analítica en una o más de las funciones de la cadena de suministro. La intención de utilizar adecuadamente el big data, no han producido los resultados esperados a pesar de que según un estudio de Accenture, 97% de los ejecutivos en cadena de suministro entienden los beneficios que les pueden aportar.

Uno de los retos más relevantes en el tema de abastecimiento se refiere a la recolección de datos de diferentes fuentes y su integración para realizar procesos de optimización. Los proyectos de big data, requieren de inversiones que deben ser justificadas a través de un sólido caso negocio, en donde se demuestre un adecuado retorno de la inversión.

En el caso abastecimientos, los motivadores claves para utilizar el big data son: reducir el costo, mejorar en el cumplimiento a regulaciones, gestionar y reducir los riesgos, mejora la rastreabilidad de los productos y lograr una mayor agilidad. Transformar estos motivadores en resultados monetarios específicos, es clave para justificar el tiempo y los recursos dedicados a la analítica.

Para alcanzar los resultados esperados del análisis del big data, es necesario que el área cumpla con los siguientes requisitos:

  • Una completa recolección, punta a punta, de los datos de los proveedores que incluyen contratos, RFX, indicadores de desempeño, términos de pago y terminaciones.
  • Una planeación colaborativo utilizando datos compartidos con los proveedores. Compartir una visión común, y planea sobre los mismos datos contribuye directamente a la optimización de toda la cadena.
  • Hacer uso de los datos no estructurados generados en el mercado, que permitan ayudar en el proceso de anticipar riesgos de proveedores, predecir la trayectoria de los gastos, así como afinar las estrategias para cada categoría. El adecuado uso de los datos no estructurados, es una ventaja que no debe ser desaprovechada.
  • Contar con una cultura organizacional suficientemente flexible para adaptarse a un ecosistema de abastecimiento centrado en datos. Esto no implica ignorar lo que la experiencia nos dice, pero requiere que las decisiones estén soportadas con una mayor cantidad de evidencias.

Tengamos presente que el “big data”, no es una solución de “talla única”, su correcto diseño e implantación depende fuertemente del tamaño de la organización, la industria la que se encuentra y las fuerzas del mercado para extraer valor tangible de la analítica. El ecosistema debe ser capaz de administrar el volumen de datos generados, así como la velocidad con la cual los datos se generan y analizan.

Según otro estudio de Accenture y G.E, 84% de las compañías creen que la analítica del “big data” puede cambiar el panorama competitivo para su industria en el futuro cercano y el 89% piensan que las empresas que fallen en el adopción de las estrategias de analítica, pueden perder, tanto su participación de mercado, como su impulso dentro del mismo.

Basado en todo lo anterior, es evidente que la selección de los socios con lo que se realizará la analítica, así como la tecnología a utilizar, son una decisión relevante y deben ser evaluadas adecuadamente. Algunos de los puntos críticos a considerar en este aspecto son:

  • Definir claramente las metas de acuerdo a los problemas del negocio antes de seleccionar cualquier herramienta o proveedor de analítica. Tener claro que valor aportará a la organización.
  • La selección del proveedor debe basarse en su experiencia pasada en la industria en específico, su presencia geográfica, su tamaño, sus clientes actuales y su portafolio de productos.
  • De preferencia, seleccionar proveedores que construyan sus productos basados en estándares de amplia utilización en la industria, que garanticen su conectividad con otras plataformas así como también su escalabilidad.
  • Asegurarse que el proveedor pueda cumplir con los requerimientos de seguridad que nuestra organización demanda. El acceso a la información de la organización, de los clientes y de los proveedores, es un tema que debe ser atendido con alta prioridad.
  • Validar que el proveedor tenga un adecuado servicio de posventa para responder oportunamente a fallas, mantenimientos o dudas posteriores a la implantación.
  • Seleccionar un proveedor que colabore con el desarrollo interno del conocimiento para la gestión del “big data”. Se debe evitar crear una dependencia del proveedor y contar con colaboradores calificados que sean capaces de contextualizar la información.
  • Apoyarse en evaluaciones independientes del desempeño de la herramienta seleccionada que identifique su calidad de desempeño, el valor que aportan, su funcionalidad y el costo total de la solución. No dejarse guiar simplemente por anuncios publicitarios o casos de estudio realizados por el propio proveedor.
  • Evaluar qué tan amigable es la herramienta para el usuario que tratará con ella.
  • Seleccionar un proveedor cuyo modelo de precio sea fácil de entender, se ajuste al presupuesto de la organización y esté en línea con las metas de negocio y los “benchmarks” de la industria.

El camino para generar un analítica predictiva útil es largo y complejo, sin embargo, es una inversión necesaria para garantizar la agilidad y competitividad que los mercados demandan que nuestras organizaciones.

Para un mayor contexto de como facilitar la implementación de la analítica en compras, les recomiendo revisar la siguiente publicación “Analítica en compras”.

 

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