在企业的经营过程中，无时无刻不在产生数据。随着数字化技术的发展，企业获取数据信息的方式越来越多，海量的数据、信息充斥着我们的大脑。

这些数据价值其实并不在于多和少，而在于你会如何分析并利用他们。如果用得恰当，那这些数据将产生可观的价值，否则，数据只能沉默地呆在系统，形成一座座孤岛。

所以，专业的采购，都是习惯用数据“说话”的。

企业的采购数据从哪里来？

在企业采购的过程中，会留存大量数据，比如物料数据、请购单数据、寻源数据、供应商数据、合同数据、订单数据、收货数据、付款数据等等，每一种数据会在不同的采购阶段产生，组成了采购整个生命周期的数据集合。

那这些数据，是如何收集来的呢？

以往，没有采购管理系统的时候，这些数据通常存于纸质文件上，如果要分析的话，难度非常大，单单收集整理这些数据，就是一项浩大的工程，并且由于数据是手工统计，极易出现数据不准确、遗漏或者断层的情况，所分析出的结果往往饱受质疑，更别说用来辅助决策了。

即使如今有了ERP系统，部分数据可以通过系统进行积累，但由于其本身的系统局限性，在采购业务方面，依然存在系统与纸质文件数据并存的局面。

采购业务的数据源散落于ERP系统、纸质合同、邮件、excel表格等各个角落，如果不经常加以整合，往往会形成“数据孤岛”，无法供决策使用。

如今，对数字化比较重视的企业已经开始使用支出宝这类一站式数字化采购SaaS，通过将采购流程线上化，来解决数据留存和互通问题。

支出宝采购SaaS将供应商准入、分类、日常管理/协同、绩效考核，采购需求审批、寻源过程、订单、合同、库存、应付、收货、归档等采购所覆盖的全流程都纳入系统，不管是供应商引入过程，还是定价过程、验收过程均实现线上留痕，形成数据的自动流通，为业务数据分析、决策提供多维度支持。

采购数据到底有什么用？

数据流通后，产生的作用有很多！最直观的比如预测部门采购需求，分析品类支出，洞察品类采购走向，预测供应商绩效趋势，洞察潜在的供应商风险等等；

再高一个层次的话，确定业务模型，制定可衡量的目标计划；找出未解决的问题以及解决问题的方法；重新审视和评估业务模型等等。

举个例子，采购业务数据和仓库库存的数据相结合后，在供应链环节就可以直接预测每一种采购品类的lead time（提前期）、用量、以及库存水平等等。

同时，除了供应商的管理和自己内部库存的整合分析之外，同样可以得出公司内部采购流程运转所需的时间。比如说，从仓库的需求产生，到PO（采购订单）送到供应商处的内部lead time，需要多久等一系列的信息，辅助企业制定更合理的采购预算及决策。

另外，我们都知道，在实际采购业务中，总是存在很多不确定的风险因素，但是如果你能将历史信息组合在一起以分析趋势，根据过去的工作做出未来的决策，而不是根据直觉，观点或经验进行决策，可以使您的决策更可靠，降低出错率。

比如你正在为公司准备采购预算，与其靠自己经验和直觉判定，不如先了解一下以往业务所提出的采购需求，采购品类，频次，周期以及可选供应商数量、交付情况等等。

简单来说，收集的数据维度越健全，业务决策越有依据，也就更精准，多做点有用的事，工作才能事半功倍。

如何让数据“用”起来

用“数据决策”替代“经验决策”，表现在实际应用场景中，就是让采购流程数字化。支出宝采购SaaS，通过“数据+算力+算法”的支持，让整个采购过程在线上“动”起来。

在内部流通上，管理层获取信息不再需要层层传递，通过支出宝可以随时查询采购进度以及相关数据，大大缩短企业内部获取信息的时间，领导以及相关业务人员可以快速配合做出决策。同时，通过业务流程“端到端”的实时流动，企业管理者也可以快速找到业务流程瓶颈，优化业务流程，提升企业效率。

在外部供应商连接方面，企业采购方通过支出宝不仅能够查询到供应商产品价格、规格、质量参数等信息，还能从产品价格、质量指标、交期、服务、信用等多个维度对供应商进行综合比较，从而选出更适合企业需求的供应商。

另外，作为供应商，也可以通过支出宝对企业的招标/寻源信息做出快速响应，在线实时跟进议价情况、合同付款进度、到货入库等业务周期，降低与企业的沟通成本，让信息和数据真正流通起来。

从数据流动的视角看，支出宝将采购流程线上化解决了“有数据”的问题，而其网络化的协同能力解决了“能流动”问题，智能算法的加持，则解决了“流程自动流转”的问题。

最后，企业想要实现数字化转型，数据和流程缺一不可。如果只有数据，没有流程推动，将会存在数据不准确，决策无依据，效率低下等情况。

如果没有积累核心数据，仅从业务流程作为驱动数字化转型发展的推手，则很有可能将导致数字化流程不连贯，无法真正实现数字化转型的目标。

写在最后的话

数据孤岛，会成为采购数字化的绊脚石么？如果把采购数据用起来，不会！

如果我们把数据比作“石油”的话，那么数据充其量也只能是原油，只有通过采集、转换、清洗、加载、流通等一系列加工、分析过程，才能发挥其最大的效能，驱动企业业绩增长。

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