En outre, la recherche sur les tendances des achats (Supply Value, 2017) a également montré qu’une grande priorité est accordée à l’utilisation du Big Data dans les achats de l’année à venir. Les analyses de données volumineuses peuvent améliorer le processus d’achat et assurer de meilleures prévisions au sein des achats. Avec de tels avantages, la question demeure: pourquoi l’analyse Big Data est-elle si peu utilisée dans les systèmes d’approvisionnement en ligne?

Si nous examinons l’état actuel des systèmes d’approvisionnement en ligne, nous n’exploitons pas encore pleinement les possibilités offertes par l’analyse des données massives. Non seulement dans le domaine des données sur les articles et services achetés, mais aussi sur les données sous-jacentes concernant les processus d'achat et leurs délais d'exécution. Le problème que cela n’est pas encore utilisé est double, à mon avis.

Premièrement, il n’ya souvent pas de spécialistes des données dans les services des achats qui puissent aider à configurer la collecte et le traitement des données. Pour que les mégadonnées réussissent, non seulement de nombreuses données doivent être présentes, mais elles doivent souvent aussi être traitées ou collectées. Ce n’est qu’avec une bonne entrée qu’une bonne et efficace sortie peut être fournie. Pour que les mégadonnées réussissent en combinaison avec les achats électroniques, nous devons nous tourner vers le service des achats. Les investissements ne doivent pas uniquement être réalisés dans les acheteurs, mais également dans les analystes de données pouvant apporter leur soutien.

La deuxième chose qui fait souvent défaut est l’absence de bonne connexion ou intégration entre les outils d’analyse Big Data et les systèmes d’e-Procurement. Il existe de nombreux systèmes d'achats électroniques sur le marché et peut-être même davantage de systèmes d'analyse de données, mais le lien entre les deux n'est souvent pas présent. Cela conduit à beaucoup de données qui sont collectées mais non utilisées au sein d'une organisation.

Comme prévu dans les deux sujets ci-dessus, ces problèmes se renforcent mutuellement. Sans de bons spécialistes des données au sein des achats, aucun outil de qualité ne sera utilisé dans les achats électroniques pour analyser et utiliser de grandes quantités de données. De l’autre côté, on peut toutefois aussi affirmer que sans un bon outillage, aucun spécialiste en données ne souhaite commencer à acheter au sein d’un service des achats. Le problème doit donc être traité de deux côtés.

La grande question reste maintenant de savoir comment cela devrait être fait. Malheureusement, il n’existe toujours pas de réponse claire à cette question. Des investissements substantiels dans le service des achats sont une option, mais souvent cela n’est pas fait car il ne s’agit pas d’une activité vitale / principale d’une organisation. Un meilleur choix consiste à acquérir progressivement plus de spécialistes des données au sein du service des achats, par exemple en achetant des acheteurs ayant une expérience bêta ou en formant les acheteurs fixes à l'analyse de données.

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