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最近有人问我们这样一个问题:如果你为制造业的采购和供应商管理专业人员提供咨询，你会建议他们考虑获取哪些外部数据源，并将其集成到他们的工具和流程中?”虽然我们可以就这个主题写一本书，但今天我们将保持简短而甜蜜的回答，探索三个领域。
最重要的起点是探索外部数据能告诉我们什么关于我们业务的信息——以及如何考虑采购/采购需求和库存/需求规划可以走了。我们的经验表明，有很多行业的经济指标对整体业务具有相当的预测性。
一家《财富》500强(Fortune 500)大型制造商在制定业务计划时，在很大程度上是通过考察铜价和预期价格——对该公司而言，铜价是衡量需求的关键领先指标。另一种方法是通过一个关键的建筑指数来预测需求。
如果我们从事制造业的采购工作，我们会运行相关性来计算我们的订单如何与不同的指标相对应。例如，从统计意义上看，某些业务在增长/下降方面可能落后于特定指数几个月或几个季度。了解未来需求对于理解采购和供应链要求以及库存计划非常重要。
对于采购而言，跟踪当地的个别商品价格点(例如，当地制造商/生产商/分销商)非常重要，原因有很多，包括采购和对冲策略的制定。价格指数也可以用来监测相对于市场的表现。
最后，构建总成本模型是整合外部数据集最具吸引力的领域之一。企业在谈判和采购方面变得非常老练。客户正迫使供应商列出所有成本，找出隐藏的利润在哪里。这不再是一个前沿的事情——更多与我们合作的制造商正在这样做，以了解、管理和预测零部件、半成品和成品组件的成本。在这里，原材料和大宗商品价格、劳动力价格和能源价格等外部数据集都是非常宝贵的。
我们将给您留下一条额外的建议:专注于将提要直接集成到您的技术系统中。尽可能使用API(以及通过API获得的数据)。实时数据是决策的黄金——越实时越好。
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