Data-Driven Procurement: Die KI-Datenbasis für den Einkauf🚀

1. Warum Data-Driven Procurement die Voraussetzung für KI ist

Der Einkauf steht vor enormen Herausforderungen: volatile Märkte, fragile Lieferketten und steigender Kostendruck. Künstliche Intelligenz (KI) bietet das Potenzial, diese Probleme durch Predictive Analytics und Automatisierung zu lösen. Doch KI-Modelle sind datenhungrig. Sie lernen und prognostizieren basierend auf den ihnen zur Verfügung gestellten Informationen.

Ist die Datenbasis lückenhaft, inkonsistent (z.B. unterschiedliche Schreibweisen für denselben Lieferanten) oder falsch klassifiziert, liefert die beste KI-Software fehlerhafte Ergebnisse (“Garbage In, Garbage Out”). Data-Driven Procurement (DDP) stellt sicher, dass die Daten die Qualität, Struktur und Transparenz besitzen, die KI benötigt, um ihren vollen strategischen Wert entfalten zu können.

“Die wahre Intelligenz einer KI liegt in der Reinheit und Vollständigkeit der Daten, mit der sie trainiert wird.”

2. Die Herausforderung: Der Status Quo der Einkaufsdaten

In vielen Unternehmen sind Einkaufsdaten typischerweise:

• Dezentralisiert: Verteilt auf verschiedene ERP-Systeme, Procure-to-Pay-Plattformen, Excel-Listen und isolierte Datenbanken.
• Inkonsistent: Fehlende Standardisierung bei Maßeinheiten, Artikelbezeichnungen oder Lieferantennamen.
• Schwach Klassifiziert: Unzureichende oder chaotische Warengruppen-Zuordnungen, die keine detaillierte Spend-Analyse zulassen.
• Unvollständig: Wichtige Datenpunkte (wie z.B. Total Cost of Ownership – TCO oder CO2-Fußabdrücke) fehlen.

Diese “Daten-Silos” verhindern eine 360-Grad-Sicht auf das gesamte Ausgabenvolumen (Spend-Analyse) und machen faktenbasierte, strategische Entscheidungen unmöglich.

3. Deep Dive: 3 Schlüsselphasen zur Strukturierung Ihrer Daten

Die Transformation zum Data-Driven Procurement ist ein strukturierter Prozess, der in drei Hauptphasen unterteilt werden kann.

3.1 Phase 1: Datensammlung und -zentralisierung (Der Spend-Cube)

Ziel ist es, eine zentrale Datenquelle zu schaffen, den sogenannten Spend-Cube.

• Datenquellen definieren: Identifizieren Sie alle relevanten Quellen (z.B. ERP-Systeme, Finanzbuchhaltung, Kreditorenmanagement, Vertragsdatenbanken).
• Datenintegration: Nutzen Sie spezielle Tools oder Schnittstellen, um die Daten in einem Data Warehouse oder einer zentralen Procurement-Analytics-Plattform zusammenzuführen. Dies schließt Stamm- und Bewegungsdaten (Bestellungen, Rechnungen, Verträge) ein.
• Zielsetzung: Legen Sie fest, welche Metriken Sie messen wollen (z.B. Spend-Visibility, Lieferanten-Performance, TCO).

3.2 Phase 2: Datenbereinigung und -standardisierung

Dies ist die wichtigste Phase für die Datenqualität und die Zuverlässigkeit zukünftiger KI-Analysen.

• Dubletten-Erkennung und -Konsolidierung: Führen Sie identische Lieferanten oder Materialien zusammen, die aufgrund unterschiedlicher Schreibweisen (z.B. “Siemens AG”, “Siemens Ltd”, “Siemens”) doppelt erfasst sind.
• Harmonisierung: Standardisieren Sie Datenfelder wie Währungen, Maßeinheiten (z.B. immer auf KG oder Stück umrechnen) und Datumsformate.
• Validierung: Überprüfen Sie die Daten auf Fehler und Lücken.

3.3 Phase 3: Datenklassifizierung und -anreicherung

Erst die korrekte Klassifizierung ermöglicht eine tiefe Spend-Analyse und das Erkennen von Bündelungspotenzialen.

• Warengruppenmanagement: Ordnen Sie alle Ausgaben einer einheitlichen Warengruppenstruktur zu. Idealerweise nutzen Sie einen internationalen Standard (z.B. UNSPSC) oder ein eigenes, klar definiertes Warengruppen-Schema.
• Automatisierte Klassifizierung (KI/ML): Angesichts großer Datenmengen ist eine manuelle Klassifizierung ineffizient. KI-gestützte Klassifizierer lernen aus historischen Daten und klassifizieren neue Artikel und Bestellungen vollautomatisch und mit hoher Genauigkeit.
• Datenanreicherung: Ergänzen Sie Ihre internen Daten mit externen Daten (z.B. Marktpreise, Rohstoffindizes, Geopolitische Risiken oder ESG/Nachhaltigkeitsdaten) – eine unerlässliche Basis für prädiktive KI-Modelle.

4. Die Rolle der Technologie (Tools und KI)

Die manuelle Datenaufbereitung ist im Zeitalter von Big Data nicht mehr praktikabel. Spezielle Software-Lösungen sind entscheidend:

“Technologie ist nur der Beschleuniger. Die Qualität der Ergebnisse wird immer durch die Struktur der eingegebenen Informationen bestimmt.”

ERP/P2P-Systeme

• Funktion im DDP-Prozess: Primäre Datenerfassung und -ablage.
• Anwendungsfall für KI: Basisdaten für Ausgaben und Verträge.

Procurement Analytics Tools

• Funktion im DDP-Prozess: Datenintegration, -bereinigung und Spend-Cube-Erstellung.
• Anwendungsfall für KI: Visualisierung von Spend-Mustern (Descriptive Analytics).

KI-Klassifizierer

• Funktion im DDP-Prozess: Automatische, schnelle Zuordnung zu Warengruppen.
• Anwendungsfall für KI: Verbesserte Bündelungsstrategien, schnelleres Sourcing.

Machine Learning (ML) Modelle

• Funktion im DDP-Prozess: Predictive Analytics und Prescriptive Analytics.
• Anwendungsfall für KI: Nachfrageprognose, Risiko-Früherkennung in der Lieferkette, Should-Costing (Vorhersage optimaler Preise).

5. Fazit: Data-Driven Procurement – Vom Datenspeicher zum Datenschatz

Der Weg zum Data-Driven Procurement ist kein IT-Projekt, sondern eine strategische Transformation. Wer seine Einkaufsdaten systematisch strukturiert, bereinigt und anreichert, schafft nicht nur die Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien (wie automatisiertes Should-Costing oder Supply Chain Risk Management), sondern generiert unmittelbar Transparenz, Effizienz und messbare Einsparungen. Beginnen Sie heute mit der Fundamentlegung – die Datenqualität bestimmt den Erfolg Ihrer digitalen Einkaufszukunft.

6. FAQ zu Data-Driven Procurement

Was ist der Spend-Cube und wofür brauche ich ihn?

Der Spend-Cube ist eine multidimensionale Datenstruktur (oder ein Konzept) zur Aggregation aller Ausgaben eines Unternehmens. Er kombiniert Daten nach den Dimensionen: Wer (Abteilung/Kostenstelle), Was (Material/Warengruppe) und Wem (Lieferant). Er ist die zentrale Datenbasis für jede Spend-Analyse und die Grundlage, um Einkaufspotenziale zu erkennen.

Wie lange dauert die Datenstrukturierung typischerweise?

Die Dauer hängt stark von der Komplexität, der Anzahl der Datenquellen und dem aktuellen Zustand der Daten ab. Ein initialer Spend-Cube-Aufbau und die Bereinigung der wichtigsten Spend-Daten können 3 bis 6 Monate in Anspruch nehmen. Die fortlaufende Datenpflege und -anreicherung ist ein kontinuierlicher Prozess.

Welche Tools sind für die automatisierte Klassifizierung empfehlenswert?

Es gibt spezialisierte Procurement Analytics Suiten (z.B. von Celonis, Coupa oder Ivalua), die KI-gestützte Klassifizierer enthalten. Alternativ können auch spezialisierte Data-Science-Lösungen zum Einsatz kommen, die maschinelles Lernen zur automatischen Zuordnung zu Warengruppen nutzen.

Ist Data-Driven Procurement nur für Großunternehmen relevant?

Nein. Obwohl große Unternehmen mehr Datenvolumen haben, ist die Notwendigkeit faktenbasierter Entscheidungen universell. Kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) profitieren sogar oft schneller, da ihre Datenquellen überschaubarer sind und eine initiale Datenbereinigung zügiger erfolgen kann. DDP ist ein Erfolgsfaktor für jede Unternehmensgröße.