Les domaines d'application du big data pour les achats, limites et enjeux

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Les domaines d'application du big data pour les achats, limites et enjeux

Le big data c'est beaucoup de données, beaucoup de flux, beaucoup de valeur pour la fonction achats mais aussi beaucoup de risques. Pour maîtriser tout cela le rôle de l'acheteur doit évoluer.

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Les acheteurs ont de plus en plus besoin de faire du prédictif sur la demande, d'avoir de la visibilité sur les dépenses systématiques et des alertes sur les contrats fournisseurs. Et côtés achats directs, on va vers beaucoup plus d'automatisation, notamment dans la gestion des approvisionnements. Le big data peut répondre à tous ces besoins, grâce à l'analytics ou, mieux, aux outils de Business Intelligence et d'IOT qui permettent de mieux capter la demande. Mais encore faut-il savoir exploiter ces outils ! Leur (bonne) utilisation implique un changement d'organisation et fait émerger de nouveaux rôles pour les acheteurs. "On va vers des réseaux sociaux au-delà des réseaux fournisseurs, vers des plateformes d'achats structurées par écosystèmes. On est dans un management d'écosystèmes dynamiques et connectés basés sur l'échange de connaissances," indique Magali Testard, associée responsable conseil achats & supply chain chez Deloitte. "Il ne s'agit plus de chaînes verticales mais de véritables toiles de valeur". Lesquelles sont certes génératrices de beaucoup de valeur ajoutée mais aussi de risques supplémentaires... que l'acheteur doit anticiper et sécuriser. D'où la nécessité de mettre en place des systèmes de détection des signaux faibles.

Ces signaux faibles permettront d'obtenir un profil du risque fournisseur, de prédire les défaillances, notamment pour la supply chain, et d'anticiper l'impact sur l'ensemble du réseau. "Cela permet non seulement de prédire les défaillances mais aussi les causes de celles-ci et donc de renégocier la prestation en cause," ajoute Magali Testard.

Lire la suite en page 2 - les limites du big data


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