如果您需要准确的供应商数据来为您的组织交付价值——不管这是什么数据点——那么这里花重要的视角是给你的。
今天,许多金融业务和采购组织定向采购和供应链活动向找到合适的产品以合适的价格在合适的时间交付,而忽视无形的供应商问题的影响,甚至仅仅是假设将处理这些组织中的其他人。毫无疑问，跨业务单元的供应商分析和聚集，管理亲子关系等等，都是很重要的。但这些活动只解决了整体数据质量混乱的一小部分。
这花重要的视角主要关注不太有形的供应商数据——在任何给定的公司中，这些数据通常由许多不同的业务领域收集和管理。有了这类数据，公司往往会发现自己面临许多挑战，甚至开始评估重复工作和使用过时信息带来的低效和错误。另一些人则对功能筒仓置若罔顾，从一开始就不知道这些数据的存在。然而，我们都知道，任何由超过两方管理的东西必然会产生冗余(又名重复)，如果不是从一开始，很快就会充满错误。因此，我们想看看糟糕的供应商数据会在财务和采购方面给你带来痛苦的其他一些方式。
我们的分析建立了一个商业案例，以投资于项目，并根据我们都能理解的现实世界隐喻，以正确的方式提高供应商数据质量。在这样做的过程中，它突出了与影响供应链用户在采购、财务、应付账款、供应商多样性、法律和其他方面的不良供应商数据相关的公司成本。我们还提供了通过消除超额付款、重复付款、错过的回扣和折扣而立即节省的示例。本文还通过提供大量实际案例，说明潜在节约和相关成本避免/降低机会的具体和可量化成本来源，以及一家领先制药公司的实际案例研究，使该主题成为现实。
也许最重要的是这个花重要的视角还介绍了将不良数据转化为高质量数据的方法——特别是通过技术的使用。在学习这个分析的过程中，读者将会学到如何最好地消除坏供应商数据的具体步骤，以及这些步骤对于传统供应商管理之外的广泛的企业计划有多么重要的战略意义。在本文中，我们还解释了如何学习固定数据可以成为一种手段，以自我资助其他供应商管理举措(供应商多样性，供应风险，供应商绩效，等)。