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

Miksi toimittajamarkkinatietämys on yrityksille elintärkeää?

VTT, Aalto-yliopisto ja Suomen Osto- ja Logistiikkayhdistys LOGY ry järjestivät 31.1.2017 seminaarin, jossa oli aiheena toimittajamarkkinatietämys ja big data -analytiikka. Tilaisuuteen osallistui yli 50 hankinnan ammattilaista suomalaisista eturivin yrityksistä. Microsoftin edustaja kertoi big datan muuttamisesta älykkääksi toiminnaksi, jolla tehostetaan yrityksen toimintoja. Hankintatoimen analytiikkaratkaisuja tarjoavan Sievon edustaja esitteli näkökulmia dynaamisesta suorituskyvyn mittaamisesta, joka mahdollistaa yrityksen tehokkuuden parantamisen maailmanlaajuisesti. Tilaisuuden lopuksi VTT veti työpajan big data -analytiikan hyödyntämisestä.

fig1

Kuva: Hanna van der Steen

Toimittajamarkkinatietämys eli Supply Market Intelligence (SMI) on kykyä luoda syvä ymmärrys keskeisistä toimittajamarkkinoiden ominaisuuksista, kuten uusista teknologioista, hinta- ja kustannustrendeistä, yritysfuusioista ja -kaupoista, kapasiteettivaatimuksista, laadusta ja toimituskyvystä sekä muista keskeisistä toimittajien ominaisuuksista, jotka luovat pohjan strategiselle hankinnalle. SMI on osa markkinatuntemusta (Market Intelligence – MI), joka luo pohjan koko toimitusketjun hallintaan. SMI taas liittyy tarkemmin hankintatoimen prosesseihin, kuten hankintastrategian määrittämiseen ja tuotekategorioiden johtamiseen.

Miksi toimittajamarkkinatietämys (SMI) on tärkeää?

Koska yritykset käyttävät liiketoiminnassaan ulkoisia resursseja yhä enemmän, toimittajamarkkinatietämyksestä on tullut yksi yritysten ydinkyvykkyyksistä. Toimittajamarkkinatietämys on strategisen hankintatoimen perusta. Lisäksi sillä on suuri merkitys koko yrityksen johtamiselle, sillä asiakastarpeiden tyydyttäminen edellyttää yhä useammin sisäisten ja ulkoisten resurssien yhdistämistä optimaalisesti. Systemaattisen SMI:n luominen on keskeinen edellytys oikeiden toimittajien valitsemiseksi, hyvien sopimusten tekemiseksi ja parhaiden yhteistyömallien kehittämiseksi.

Toimittajamarkkinoiden arviointi mahdollistaa potentiaalisten kustannustehokkaiden markkinoiden, uusien teknologioiden ja innovaatioiden tunnistamisen ennen kilpailijoita. Lisäksi SMI:n luominen on olennaista toimittajamarkkinoiden riskienhallinnassa, kuten markkinahintojen vaihtelujen ennustamisessa ja neuvoteltujen kustannusten noudattamisessa.

Big data -analytiikan mahdollisuuksia

Informaatioteknologiaa ja big data -analytiikkaa voidaan hyödyntää resurssien optimoimisessa hankintatoimen johtamisen tueksi, ja niiden käyttäminen luo kilpailuetua yritykselle. Big data -analytiikan hyödyntäminen parantaa yrityksen suorituskykyä, riskienhallintaa sekä kykyä luoda syvää ymmärrystä toimittajamarkkinoista.

Big data -analytiikka luo arvoa

  1. toimintojen läpinäkyvyyden ja avoimuuden kautta
  2. tarpeiden ja vaihtelun havaitsemisella
  3. toimintojen muokkauksella segmentoinnin perusteella
  4. päätöksenteon tukemisella automatisoitujen algoritmien avulla
  5. uusien liiketoimintamallien, tuotteiden ja palvelujen innovoimisella.

Supplier Market Intelligence (SMI) ja big data -seminaarin työpajan tuloksia

Seminaarin työpajaosuuteen osallistui noin 40 hankintatoimen eri alojen ammattilaista. Saimme kerättyä mielenkiintoisia näkemyksiä ja kommentteja mm. siitä, mitä toimittajamarkkinoista pitäisi tietää ja miten muutoksiin voidaan varautua tietämyksen ja big datan avulla hankintojen johtamisen tueksi.

Alla olevassa kuvassa on yhteenvetona työpajan tuloksia siitä, mitä toimittajamarkkinoista pitäisi tietää, jaoteltuna big datan eri osa-alueisiin. Big data voidaan jakaa jäsentelyn perusteella strukturoituun ja strukturoimattomaan tietoon sekä omistajuuden perusteella yksityisomisteiseen ja avoimeen tietoon.

fig2

Yksityisomisteisen sisäisen tiedon systemaattisuus ja jäsentely toimivat lähtökohtana avoimen ulkoisen tiedon keräämiselle. Hinnan muodostuminen ja kustannusvertailu nousivat ryhmissä yhdeksi tärkeimmistä osa-alueiksi toimittajamarkkinoilta tarvittavaksi tiedoksi. Myös teknologioiden kehitys ja innovointimahdollisuudet toimittajien kanssa nähtiin tärkeiksi tiedoiksi, joita tarvitaan hankintojen johtamisen tukena.

Big data -analytiikan mahdollisuuksia toimittajamarkkinatuntemuksessa tutkitaan osana Tekesin, VTT:n ja suomalaisten yritysten rahoittamaa Supplier Innovation Management (SIM) -projektia, jossa VTT:n tutkimuskumppanina on Aalto-yliopisto.

anna_aminoff

Anna Aminoff, erikoistutkija
Twitter: @AminoffAnna

salla_paajanen

Salla Paajanen, tutkimusharjoittelija