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编者注：本文是我们系列的一部分特色功能，我们探索了区分采购解决方案提供商的独特技术功能。读我们介绍职位要学习更多的知识。
随着采购组织越来越全球化的，它们创建的数据量已爆炸。这使得找到和管理支出数据所有更复杂，只要根据该数据就没有分析和做出决策。
为了跟上这一趋势，采购团队正越来越多地投资于支出分析工具，软件市场也做出了同样的回应。每年都有新的消费分析供应商出现，而套件供应商继续收购领先的供应商，希望将出色的功能整合到他们的产品中。
在这些提升和最终的产品之间坐下来Sievo.是当今市场上最古老的独立提供商之一。芬兰的支出分析提供商赫尔辛基通过不断改进其产品，使用客户的反馈来调整其技术来改变采购要求，在其所选解决方案区域成功地成功了。
这一点在Sievo的数据管理服务中表现得最为明显，该提供商在数据管理服务中获得了“5”分花费和采购分析解决方案图．在这个装备的特色，我们看一下使Sivo的数据管理服务独特的是什么，为什么该功能从其他产品中脱颖而出，以及如何消费分析提供商计划在快速发展的竞争对手领先地位。
看看Sievo在多个功能层次上的比较:访问2018年第二季度支出和采购分析解决方案图的供应商评分摘要今天。
该功能：Sievo的数据管理服务
要了解Sivo的数据管理服务如何脱颖而出，它有助于首先定义任何数据管理。
数据管理专业组织DAMA International表示，数据管理是“对控制、保护、交付和提高数据和信息资产价值的计划、政策、计划和实践的开发、执行和监督。”
要简单地说，数据管理处理数据的完整生命周期，从创建到退休。花费分析提供商提供服务以促进数据管理，主要是在提取，分类和质量管理领域。
谈到定位此类服务时，花费分析提供商通常分为两个营地。第一个是“DO-IT-SWITY”组，它提供了具有所有工具的采购组织来自行提取和分类数据。第二个是“我们为您完成所有”组，允许采购基本上外包分析。
然而，西沃走的是一条混合道路。Sievo公司的首席执行官Johan-Peter Teppala在最近的一次采访中说，提供商对消费数据承担“从来源到筛选”的全部责任，特别是通过数据提取的自动化。但它也为客户提供了维护数据控制的工具，让他们了解整个过程的每一个步骤，这样他们就不会因为不知道如何使用工具而自生自弃。
“我们想要为客户做些什么，以便从采购角度来看，通过从采购视角来提供独特的能力，”Teppala说。“我们是演讲IT语言[和]采购语言的专家的人，在两者交叉口工作。”
从能力角度来看，Sievo处理所有组织的集成要求，并可以从100多个ERP系统中提取数据以及大量的市场饲料。Sievo处理所有花费和供应数据输入的清洁，归一化和丰富。
Sievo通常按月自动执行数据刷新，尽管它越来越迁移到每周更新作为标准。如果需要，这包括供应商标准化和产品归一化组件。
为什么Sievo的数据管理服务脱颖而出
Sievo远不是唯一一家为数据提取、分类和分析提供便利的消费分析提供商。然而，供应商的突出之处在于其支持数据管理的服务。
这部分优势的一部分来自Sievo在花费分析市场的悠久历史。在过去的15年里，提供商已经了解了什么有效和与客户不具有的内容，导致它用于不断改进其解决方案的许多小课。
虽然Sievo今天提供了一种混合方法的数据管理方法，但它实际上是作为自己自己的供应商开始。但随着时间的推移，客户报告了数据提取，导入和刷新过程的重复出现问题。
问题不是工具不起作用;相反，它是采购组织缺乏全面运行数据管理的技术能力。
“13年前，我们要求客户自行开发数据提取过程，”Teppala说。“我们了解到，事实并非如此，因为客户并不是技术人员。客户需要花很多时间来开发数据提取的好东西，更不用说每月或每周重复这样做了。”
作为回应，Sievo首先决定负责导入其所有客户数据，并最终转移到完全自动化的提取和验证。这最终导致了Sievo数据提取器的创建，一个完全连接和提取来自各种来源的采购数据的解决方案，并为进一步的分析处理提供它。
相比之下，Sievo最大的竞争对手往往在消费分析过程中至少有一个方面做得不够。较大的P2P套件通常提供强大的技术能力，但对构建开销分析流程的帮助较小。更多地基于采购咨询策略的供应商在帮助建立类别模型和提供见解方面做得很好，但却没有给客户任何独立管理数据所需的技术能力。
“在他们的案例中分析基本上是一个侧面产品，他们真正需要但不要专注于，”Teppala说。“我们专注的是，我们的支出分析产品真的是顶部的缺点，它实际上就完成了工作。”
Sievo如何赢得并计划保留业务
通过提供混合模型，Sievo为特征提供了采购组织在解决方案提供商中寻找的关键：灵活性。当它在不同行业的不同尺寸的客户接近客户时，Sievo可以根据需要提供尽可能多的技术能力，同时也让客户保留足够的控制以涉及花费分析过程。
例如，一个具有稀缺资源的小公司可能会令人兴奋地学习Sievo可以处理大部分数据管理，允许采购减少花费更少的时间摆弄进口工具，并更多地提高基于分析见解的战略。然而，一家大公司可能希望在分类其复杂数据方面在分类复杂数据方面采取更积极的作用，沿着更友好的伙伴关系与Sievo合作。
展望未来，Sievo正在努力通过R＆D的繁重投资将其作为领先的技术提供商保持其位置，同时还继续以其强烈的声誉为作为服务提供商来说，该服务提供商仔细聆听他们真正需要的能力。
到目前为止，根据Teppala的说法，反馈仍然是积极的。回到Sievo决定转移到其混合模型时，客户持怀疑态度，数据提取可以在五小时而不是多周的时间内完成。但是一旦他们经历了新的过程，那么这些客户往往成为Sievo愿景的倡导者。
“我们是坚定的信徒，这是唯一适用于花费分析挑战的唯一正确的方法，”Teppala说。
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