Strategia: (3.3) Estrarre informazioni dai dati per decidere

 

In questa area di potere i dati di qualità e la loro analisi possono fare la differenza e scovare risparmi inaspettati. L'atteggiamento è: caccia al risparmio.

Link alla sintesi delle strategie di acquisto in 64 casi di cui questo post fa parte. 

Necessariamente la stragrande maggioranza delle aziende ha cura dei dati amministrativi. Molte meno di loro ha la stessa cura per i dati operativi (produzione, logistica e acquisti). Vale il principio generale:

Se inserisci nel tuo gestionale dati immondizia otterrai informazioni immondizia. 

La strategia è: estrarre informazioni dai dati per decidere.

Dettagli. 

Gli approvvigionamenti si avvalgono di dati provenienti da un gran numero di fonti al fine di raccogliere informazioni complete sui fornitori, i fabbisogni di acquisto, i termini di pagamento e i prezzi. La qualità dei dati è quindi un prerequisito basilare per poter fare in ordine cronologico:

1. Analisi
2. Modelli
3. Previsioni

Se tutti i gestionali hanno i dati strutturati, cioè organizzati bene, dove sta il problema? In generale il problema sta:

• nel set-up del gestionale nella direttrice di una sola funzione;
• utenza indisciplinata del gestionale che normalmente sottovaluta l'importanza dei dati di qualità;
• Nelle procedure "ad personam".

Per molte aziende questa è una vera grande sfida! Per le aziende che vorrebbero mettersi in vendita esiste una correlazione diretta tra qualità dei dati e valore dell'azienda. Possiamo dire che tanto più i dati sono di qualità tanto più facile sarà l'insediamento della nuova proprietà.

 

I punti principali di un progetto di miglioramento della qualità dei dati sono:

1. Analisi qualità dati, cioè:
1. Analisi della copertura, cioè di quanti dati mancano;
2. Il livello di dettaglio;
3. Il volume di dati inattivi.
2. Analisi del sistema di categorizzazione, cioè:
1. Lista categorie;
2. Livello di dettaglio.

Alcuni suggerimenti al processo di ristrutturazione dei dati:

1. Sistema di classificazione
1. Limitazione delle categorie
2. Introduzione di una logica sostenibile e comprensibile
3. Evitare le lacune per settori particolari
4. Evitare la categoria "Varie"
2. Dati anagrafici materiali
1. Classificazione di tutti i materiali e servizi
2. Collegamento tra i cataloghi elettronici e il sistema di classificazione
3. Collegamento tra fornitori e gruppi di materiali
3.  Ordini
1. Evitare gli ordini con immissione a testo libero
2. I testi devono contenere parole chiave valide per la categorizzazione

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NB: Il post si ispira alla scacchiera degli acquisti della Kearny

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