Big data -analytiikalla on paljon annettavaa hankinnan ammattilaisille

Suuren volyymin (volume), vaihtelevuuden (variety) ja vauhdin (velocity) big data vaatii kehittyneen analytiikan hyödyntämistä. VTT:n tutkija Salla Paajanen tutki aihetta vasta valmistuneessa pro gradussaan Opportunities of big data analytics in supply market intelligence to reinforce supply management (http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe201705226754). Nostamme tässä blogissa työn tuloksista viisi viestiä jokaiselle hankinnan ammattilaiselle. Lopuksi avaamme big data -analytiikan tulevaisuudennäkymiä.

Viesti 1: Hankintojen johtaminen tietoon perustuvan päätöksenteon avulla luo yritykselle kilpailuetua.

Toimittajamarkkinatietämys (supply market intelligence), eli kyky luoda syvää ymmärrystä toimittajamarkkinoiden tärkeimmistä ominaisuuksista, on hankintatoimelle tärkeää erityisesti innovaatiotoiminnan kehittämisessä, hankintastrategian muodostamisessa ja toimitusriskien hallinnassa. Toimittajamarkkinoiden tuntemus on keskeinen kilpailutekijä, jonka mahdollisuuksia monikaan yritys ei vielä osaa tunnistaa ja hyödyntää. Myöskään hankintojen johtamisessa tietoa ei hyödynnetä riittävästi.

Yrityksen tarpeiden tunnistaminen on tärkeää analysoituun tietoon perustuvassa päätöksenteossa. Näkökulmana voivat olla yrityksen, myynnin, hankinnan tai tuotekehityksen tarpeet. Toimittajien hyödyntämien teknologioiden kartoittaminen yhteistyössä muiden liiketoimintayksiköiden, kuten T&K:n, kanssa auttaa kehittämään parempaa tuotekehitystä ja liiketoimintaa. Uusia innovatiivisia toimittajia voidaan tunnistaa olemassa olevien toimittajien tai uusien ekosysteemien kautta. Kun näkemys toimittajamarkkinoista muuttuu, voi olla tarpeellista uudistaa liiketoimintaa ja strategiaa. Toimittajamarkkinatietämys siis edistää strategisten kumppanuuksien muodostamista toimittajien kanssa ja uusien ekosysteemien kehittymistä.

Viesti 2: Big data -analytiikan avulla voi luoda systemaattista toimittajamarkkinatietämystä.

Yritykset voivat luoda kilpailuetua big data -analytiikan kautta hyödyntämällä analyyttisia kyvykkyyksiä yrityksen tarpeisiin nähden ja linkittämällä analytiikkasovellukset yrityksen mittareihin ja strategiaan. On huomattava, että big data -analytiikan avulla saavutetaan hyödyt vasta, kun analyysin perusteella tehdään tietoon perustuvia päätöksiä tai toimenpiteitä, kuten (yhteistyö)mahdollisuuksien tunnistaminen ja toteuttaminen tai parhaiden toimittajien valinta. Big data -analytiikka myös vähentää odottamattomien tapahtumien määrää (esim. toimittajan konkurssi tai markkinahintojen vaihtelu) sekä vasteaikaa proaktiivisen toimintasuunnitelman avulla. Toimittajamarkkinoiden riskien arviointi ja niiden mahdollisuuksien tunnistaminen ovat haastavia tehtäviä, mutta onnistuessaan ne tarjoavat uusia liiketoimintamahdollisuuksia.

Viesti 3: Big data voidaan luokitella sen muodon (strukturoitu, puolistrukturoitu, strukturoimaton) ja omistajuuden tai pääsyn perusteella (yksityisomisteinen, julkinen, ostettu).

Tärkeimpiä datan ja informaation (kuvassa ennakkotietojen – pre-knowledge) teemoja ulkoisilta toimittajamarkkinoilta ovat tulevaisuuden markkinatrendien tarkastelu ja ennustaminen, innovaatiot ja teknologiat, toimittajien laatu ja toimituskyky, nykyisten toimittajien kyvyt, uudet toimittajat ja ratkaisut, maailmanlaajuiset hintatasot sekä tuotteiden/palveluiden saatavuus.

Taulukosta 1 löytyy esimerkkejä big data -analytiikan sovelluksista toimittajamarkkinatietämyksen luomiseen olemassa olevan kirjallisuuden ja aikaisempien tutkimusten perusteella. Taulukosta 2 taas löytyy data- ja informaatioesimerkkejä yllä olevan kuvan jaottelun eri osa-alueisiin (intranet, ekstranet, toimittajamarkkinatiedot, sosiaalinen massadata), pro gradussa kerätyn empiirisen aineiston perusteella.

Viesti 4: On tehokkaampaa luoda arvoa big data -analytiikan avulla yhteistyössä palveluntarjoajan kanssa kuin tehdä se yrityksen sisällä.

Kun yritys hyödyntää ulkoista big data -analytiikan palveluntarjoajaa, sen ei tarvitse investoida perusanalytiikkaan, mutta kattavammat tietolähteet ja analyyttinen osaaminen ovat sen käytettävissä. Monet yritykset pyrkivät saavuttamaan suuret hyödyt big data -analytiikan avulla liian nopeasti ja liian pienillä resursseilla. Tämä johtaa kriittisen pisteen saavuttamiseen nopeasti, usein 3–6 kuukauden kuluttua, sekä kertaluonteisiin ja irrallisiin kokeiluihin.

Ulkoinen palveluntarjoaja mahdollistaa systemaattisen toimittajamarkkinatietämyksen luomisen integroimalla sisäistä ja ulkoista dataa eri lähteistä ja tietokannoista pilvipalveluun. Palveluntarjoaja hyödyntää kehittynyttä analytiikkaa ja interaktiivisia hallintatyökaluja ja luo niiden avulla päätöksentekijälle yhden helppokäyttöisen käyttöliittymän.

Viesti 5: Ennen ja jälkeen analyysia tapahtuvat prosessit ovat haastavampia kuin itse analyysi.

Tietojen yhdisteleminen ja organisointi tulee tehdä ennen analyysia, mikä on työlästä, koska strukturoimatonta tietoa löytyy eri muodoissa (esim. teksti, numero tai kuva) ja eri lähteistä (esim. yritysten tietokannat, sosiaalinen media tai kirjallisuus). Analysoitu tieto tulee jakaa yrityksen sisällä ja omaksua, jolloin analyysin ymmärtämisen ja liiketoimintayksiköiden välisen yhteistyön merkitys korostuvat. Eri tahot voivat olla vastuussa näistä prosesseista, mutta tärkein vaihe arvonluomisessa big data -analytiikan avulla on ymmärtää toimittajamarkkinoiden tärkeimmät elementit ja analysoitu tieto.

Ratkaiseva tekijä arvonluonnissa on siis pienentää analyytikkojen ja päätöksentekijöiden välistä kuilua. Palveluntarjoajien tulee räätälöidä palveluja asiakkaan tarpeiden mukaan, mutta hankinnan ammattilaisten valveutuneisuus, kiinnostus ja osallisuus big data -analytiikan hyödyntämiseen on yhtä tärkeää. Onnistunut analyysi edellyttää oikeiden kysymysten kysymistä.

Big data -analytiikan tulevaisuudennäkymät

Tekoälypohjaisen koneoppimisen ja automaation merkitys lisääntyy entisestään big datan analysoimisessa. Teknologian kehitys, kuten kognitiivinen tietojenkäsittely, robotiikka, mobiiliteknologia ja esineiden internet (Internet of Things), luo mahdollisuuksia, jotka vaativat vielä lisätutkimusta parhaan hyödyn saavuttamiseksi. Hankintojen ja koko toimitusketjun digitalisaatio muuttaa prosesseja ja luo uusia toimintatapoja.

Salla Paajanen VTT

Salla Paajanen, tutkija

Anna Aminoff VTT

Anna Aminoff, erikoistutkija
Twitter: @AminoffAnna

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s