3个误解限制了你的支出分析和数据驱动的支出可见性策略

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大数据和商业智能不仅仅是时髦词汇──如果有战略应用，它们会推动企业取得成功。随着数据来源比以往任何时候都多，支出分析和清洁支出数据在组织决策中的重要性是至关重要的。对于采购，这是关于将数据驱动的目标与围绕支出数据的更广泛的业务需求相一致。这要从支出分析开始。

当有效使用时，花费分析活动可以创造更大的智能并交付价值。通过确定哪些供应商被用于哪些类别，您可以使用从支出可见性中获得的业务智能，从不固定的支出中重新获得损失的节省。花费分析可以帮助您确定新的战略采购机会，使供应基地合理化或重新谈判合同。

在最近一项针对全球采购领导者的调查中，他们找出了表现优异的企业是否有4到5倍的可能性完全部署高级分析和可视化解决方案．为了保持领先地位，你需要实时洞察消费数据。你的数据驱动采购策略必须从支出分析开始。

消除常见的误解

进行支出分析的方法有很多。然而，如果你不太熟悉作为一门学科的消费分析，你可能会过分简化成功所需的条件。许多人错误地相信以下三个关于支出分析的谬论中的一个或多个:

误解1 -“我们有专业知识来管理内部的支出分析工作”

支出数据总是来自许多不同的地方，包括AP系统、p卡、T&E、费用管理和/或支付整合商(交通、公用事业等)——更不用说丰富供应商数据的第三方来源了。无论您的组织在花费分析方面有多成熟，知道所有的花费数据驻留在哪里并为花费分析管理它绝不是一个一劳永得的过程。随着时间的推移，您将需要维护更多的迭代数据练习。

优化消费数据以获得真相的来源可能是一个乏味的过程。它需要广泛的分析和最佳实践数据技术的使用，而不仅仅是传统的It咨询项目。不幸的是，您会发现很少有高技能的it人员也理解采购的细微差别。

归根结底，要做好支出分析，需要在数据处理技术、分类分类设计、与机器学习和人工智能相关的新兴技术以及其他创建可重复流程的自动化技术方面进行大量投资。即使是最大的公司，尝试在内部建立这种能力在成本或重点上通常是没有意义的，因为它可以很容易地从行业领先的供应商获得，而没有高昂的开销。

误区2——“花费分析只是采购的BI”

如今，利用其他业务部门使用的技术进行数据驱动分析的压力越来越大。为了做到这一点，许多组织已经投资于先进的商业智能(BI)技术，作为取代Excel或自行开发工具的更广泛努力的一部分。

但是BI工具就像一把瑞士军刀，可以做任何您要求的事情。它们并不是为特定的业务功能而设计的，而且它们通常不能提供全面支出可视性所必需的洞察力。这不足为奇万博体育下载app研究调查Gartner的研究发现，超过87%的组织具有较低的BI和分析成熟度。

您会发现一般的BI工具缺乏特定的采购情报，通常需要昂贵的手工分类和供应商解析。一个双中心的方法往往不适合花费分析．

此外，内部IT团队通常缺乏支出数据管理方面的专业知识，让您和采购团队的其他成员独自构建和维护复杂的数据管理操作。

误区3:“一个‘消费套件’可以处理我所有的消费分析需求”

如今，一些战略采购或“源到付费”套件将支出分析作为一个“平台”或“套件”下的众多服务之一。套件的理念是为所有人提供所有的服务，经常将支出分析仅仅作为解决方案的一小部分，而不是作为业务数据的基本来源。

花费套件的另一个挑战是假设所有数据都流经一个系统。理论上，基于套件的支出分析解决方案是有意义的，因为它可以分析来自其他模块的支出，如采购-支付平台。使用该套件的一个核心论点是，将所有数据分析放在一种技术下可以更好地共享和集成数据。然而，你的消费数据并没有以干净、规范化和分类的状态进入这些系统。一间套房只能做这么多糟糕的数据。

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Jason Bray是SpendHQ的首席技术官。