Kunnen we een spendanalyse automatiseren??

Spendanalyses en analysetools worden steeds populairder. Er zijn DIY-tools in Excel en ook services die consultants aanbieden, er zijn SaaS-oplossingen en er is zelfs een echte lijst van spendanalyse software en een lijst met de top4. Al deze oplossingen dragen bij tot het verbeteren van het functioneren van de organisatie, in de breedste zin van het woord. Maar al deze verschillende oplossingen hebben één gemeenschappelijke deler: ze hebben mensen nodig om uitgevoerd te kunnen worden. Zou het denkbaar zijn dat spendanalyses volledig automatisch worden uitgevoerd?

De Spendanalyse als Proces

De spendanalyse is eigenlijk een hulpmiddel; het is het proces van het verzamelen, opschonen, categoriseren en analyseren van uitgaven. Het uiteindelijke doel van elke analyse is het verstrekken van informatie die kan worden verwerkt in het inkoopproces. Hoewel dit hulpmiddel kan worden beschouwd als een fundamentele basis van inkoop, kent het proces veel invalshoeken en verschillende bronnen en kwaliteit van data. De complexiteit die hierdoor ontstaat in het proces van analyseren, resulteert vaak in een zeer moeizaam en tijdrovend proces. Dus hoe kunnen de steeds geavanceerdere softwaretools bijdragen aan dit proces?

Technologie versus mens
Op zichzelf kunnen de analysetools de gegevens niet interpreteren, dus moeten regels worden geprogrammeerd en algoritmen ontwikkeld die de software ‘vertellen’ hoe de data in kaart moet worden gebracht. Denk aan het herkennen van gelijke Crediteuren/leveranciers:  Sommige leveranciers hebben verschillende namen, maar in werkelijkheid zijn ze hetzelfde; Capgemini UK, Capgemini Plc, Capgemini Ltd, CapGem enz. Of gegevensanalyse voor verkeerd gespelde gegevens of gegevens met typefouten. Voor dit programmeren is nog steeds menselijk ingrijpen nodig.

Dan komt het gebruik van een tool die eerst leert om gegevens te analyseren. De tool houdt bij wat de professional met de gegevens doet en naarmate het gebruik van het hulpprogramma vordert, kan het van deze acties ‘leren’ wat ermee te doen. Als de professional gegevens van twee verschillende systemen heeft verzameld om bestel- en factuurgegevens te verkrijgen, kan de tool dit de volgende keer automatisch doen. Als de gegevens voor twee productcategorieën handmatig worden samengesteld, kan de tool de volgende keer automatisch dit doen.

High-Technology
We hebben nu een niveau bereikt waarop menselijke interactie met een hulpmiddel voor gegevensanalyse steeds meer afneemt. Met krachtigere computers en steeds grotere databases kunnen gegevensanalysetools zeer geavanceerd lijken bij het gebruik, maar zelfs voor ‘leer’-tools is het nodig dat iemand de ongeldige of verkeerde gegevens interpreteert.

Al deze aspecten benadrukken een minimaal niveau van informatie, dat van leveranciersnaam en artikelindeling, maar hoe zit het met de scenario’s waarin de beschikbare informatie bijna niet bestaat? Kan een tool deze gegevens gebruiken en een betrouwbare vertrouwde uitvoer leveren? Ook nu moeten we concluderen dat dit niet volledig geautomatiseerd kan worden. De tool kan bijvoorbeeld worden geprogrammeerd om te stellen dat Capgemini moet worden geclassificeerd als een Consultancy; het kan echter ook worden geclassificeerd als een IT-provider of een Outsourcing-organisatie. Er kan ook een extra analyse nodig zijn om bestaande informatie opnieuw te classificeren als items verkeerd zijn geclassificeerd of eenvoudigweg als “diversen” zijn geïdentificeerd. De software kan de gegevens alleen interpreteren tot een eindig niveau voordat menselijke tussenkomst nodig is om te valideren en te bevestigen.

Conclusie
Dus wat is het antwoord op de vraag of we Spendanalyses ooit volledig kunnen automatiseren? Kan een inkoopprofessional ooit op software vertrouwen om een ​​volledige en juiste gegevensanalyse uit te voeren? “Nee. Nu Niet.”
Het varieert per situatie en is afhankelijk  van de kwaliteit van de gegevens, de complexiteit van de bedrijfsregellogica en de aard van de leveranciers. Hoewel de hulpmiddelen op de markt echt een rol spelen bij het versnellen van categorisering en kunnen versnellen wat historisch gezien een tijdrovend proces was, zijn de systemen nog niet geavanceerd genoeg om menselijke betrokkenheid volledig te elimineren.

Spic&Scan loopt mee vooraan met de technologische ontwikkelingen maar ziet haar software als een hulpmiddel om beter te kopen. Dit hulp-middel is noodzakelijk als input in het door de mens gegenereerde proces van sourcing, inkoop en onderhandeling.