De komst van Advanced Data Analysis van ChatGPT biedt vele mogelijkheden voor de analyse en bewerking van data. Een introductie door experts Robert Driessen en Rob van de Coevering.
[Eerst gepubliceerd in Deal! 7 november 2023]
Advanced Data Analyse
Het Amerikaanse Open AI heeft met de tool ChatGPT al indruk gemaakt met het vermogen om intelligente teksten te genereren. De recente toevoeging van de functie Advanced Data Analysis (ADA) binnen de betaalde versie ChatGPT Plus heeft de mogelijkheden nog eens flink uitgebreid. Deze functie stelt je namelijk in staat om data te analyseren, grafieken te maken, wiskundige problemen op te lossen en bestanden te bewerken. Dit betekent dat complexe data-analyses, voorheen het domein van data science, nu binnen handbereik zijn voor een bredere groep professionals.
Impact op inkoop
Voor een inkoopdata-analist biedt de ADA een scala aan mogelijkheden. Waar de analist voorheen bijvoorbeeld werd ingeschakeld om in enkele weken tijd een spend-analyse uit te voeren met behulp van business-intelligence tools en Excel, kan die nu vrijwel direct aan de slag met zijn eigen data via ChatGPT. We noemen vier concrete toepassingen die nu al hun nut bewezen hebben:
- Spend-analyse: levert direct inzicht in uitgaven over tijd, per leverancier, categorie of afdeling. ldentificeert kosten en efficiëntie en zorgt voor naleving van het inkoopbeleid. Nieuwe visuali- saties zorgen voor betere inzichten.
- Leveranciersprestatieanalyse: evalueert de prestaties van leveranciers op basis van levertijd, kwaliteit, compliance en kosteneffectiviteit. Segmenteert leveranciers en identificeert strategische relaties.
- Cost modelling: soms is een bill of material niet bekend binnen de organisatie. Je ziet hier dat ChatGPT erg handig is bij het herkennen van een afbeelding (image search) en bij het doorvragen over materialen. Het biedt gedetailleerd inzicht in de soorten en toepassingen.
- Kraljic-matrix: visualiseert de matrix op basis van de spend data en voert de analyse uit om te komen tot strategische inkoopbeslissingen en concreet leveranciersbeleid.
Met de toevoeging van de Bing WebSearch-plugin kunnen inkoopprofessionals nu ook realtime data van het internet integreren, waardoor actuele gegevens die beschikbaar zijn op internet (zoals markttrends en specifieke prijzen), ook kunnen worden meegenomen in de analyse.
Veranderende rol data-analist
Lang werd van inkopers verwacht dat ze zelf data-analyses uitvoerden. Afgelopen jaren zie je al dat deze competentie meer als staffunctie wordt ondergebracht bij een inkoopdata-analist. Maar ook de traditionele rol van de analist gaat drastisch veranderen. Met ADA is het bouwen van een model het integreren van eigen data en het presenteren van de uitkomsten kinderlijk eenvoudig geworden. De analist krijgt hierdoor meer tijd voor interpretatie van de uitk0msten. Hiermee verschuift de rol naar meer strategisch en adviserend. Bovendien is het binnen ADA gemakkelijk om verder de diepte in te gaan en door te vragen op relevante bevindingen.
Garbage in garbage out
Een cruciaaf aspect van data-analyse is de kwaliteit van de ingevoerde gegevens. Het credo garbage in garbage out is van toepassing: als de ingevoerde data onvolledig, onnauwkeurig of irrelevant is, zal het eindresultaat van de analyse onbetrouwbaar zijn. Ook dit is op te lossen met ADA. De analyse kan afwijkingen in de data herkennen, maar ook helpen de dataset op te schonen en te verbeteren. Dat leidt tot nauwkeurigere en waardevollere inzichten.
Veiligheid voorop
Bij het analyseren van gevoelige inkoopgegevens is veiligheid van het grootste belang. Het wordt aan-bevolen analyses alleen uit te voeren in een beveiligde omgeving. Platforms als ChatGPT Enterprise of Azure Open AI services zijn specifiek ontworpen om data-analyse veilig en betrouwbaar te maken. Voor gebruikers van ChatGPT Plus is het raadzaam de data te anonimiseren alvorens deze te uploaden, om zo de vertrouwelijkheid en integriteit van de gegevens te waarborgen. De data komt ten slotte terecht op de servers van een Amerikaans techbedrijf.
Praten met data
Data-analyse wordt met de nieuwe technologieén steeds interactiever. Met ADA kunnen gebruikers niet alleen data visualiseren en analyseren, maar er ook mee chatten. Deze verschuiving in de interface is een fundamentele verandering in de manier waarop we met data omgaan. In plaats van statische dashboards en rapporten, kunnen nu dynamische gesprekken gevoerd worden met datasets. En naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, ook kunnen praten met je data. Stel je voor dat een CPO een vraag kan stellen aan een voice assistant over de prestaties van een specifieke leverancier en onmiddelijk een gedetailleerd antwoord krijgt. Met de integratie van beeldherkenning kun je beelden ínvoeren en samen met data bevragen, wat leidt tot nog diepere en meer holistische inzichten.
Nieuwe grenzcn
Deze vooruitgang in interactie met data verandert de manier waarop we zakelijke beslissingen nemen. Bovendien worden inzichten toegankelijker en begrijpelijker voor een brede groep professionals. Statische rapporten en dashboards maken plaats voor dynamische, gesprekgerichte analyses, waarmee data-analyse opnieuw wordt gedefínieerd.
