電力物資招標采購管理大數據應用規劃研究

肖楠，張楠，張進

摘 要：電力招標采購管理工作在當前企業功能體系構建過程中，需要具備長遠的戰略眼光，針對招標工作內容進行細致審核，這樣才能夠確保整體工作在經濟性和功能性方面能夠為企業經濟框架的構建提供扎實基礎。其中，針對于大數據的應用，應當對其特性展開細致分析，明確技術落實的優勢，而后再將實施方案貫徹入經濟發展環境內。本文針對電力招標采購管理大數據應用深入分析，在明確大數據應用方向和對策同時，期望能夠為后續電力企業經濟環境的構建提供參照。

關鍵詞：物資招標；采購管理；大數據；規劃應用

1 電力招標采購管理工作概述

電力招標采購管理工作是基于當前企業工作職能需求提供的資源供應選擇基礎。在當前經濟發展環境中，憑借工作既能夠增強當前電力企業功能發展環境的經濟性和科學性，從而在相關采購設備等工作基礎上，提供更加全面的審核平臺；同時更可以憑借電力企業所制定的經濟發展方向，確定整體采購工作內容，以便在經濟合理的環境內為后續企業功能發展提供參照。由此可見，在當前電力企業功能體系不但完善的過程中，針對電力招標采購管理工作的有效落實，應當從自身業務特點和數據統籌等方面深入落實，這樣才能夠確保整體企業在社會經濟平臺中，具備可持續的職能發展條件。

故而，在針對電力招標采購管理工作進行研究中，應當依據管理管理步驟、工作特點、質量保障措施三個方面進行分析，以便工作落實能夠被完善。

2 大數據在電力招標采購管理工作中的應用分析

當前大數據意識在電力招標采購管理工作開展過程中，仍舊處于基礎起步階段。若想有效將大數據貫徹在當前企業發展工作中，仍具缺乏完善的理論和制度條件進行約束，如此必須針對工作和大數據體系雙方進行深入分析，并明確二者在業務運行中可融合的理念，這樣才能夠保證管理工作在開展中，能夠滿足職能素質構建可持續化的需求。

首先，在大數據應用之前，必須針對歷史數據展開細致采集和分析工作，確保整體數據環境框架穩定且具備價值性，才能夠作用于后續電力招標采購管理工作，并為整體工作開展提供完善的數據分析平臺；其次，根據電力招標采購管理工作的特點，在落實大數據之前，必須針對數據落實方向和系統流程進行細致分析，這樣才能確保職能環境落實穩定；再次，在篩選出大數據信息條件之后，應當針對其價值性和參照性條件進行評估，在明確定性與定量分析方法有效落實之后，才能確定數據應用條件，并為后續工作提供參照；最后，針對于招標采購與大數據應用之間的關系，應當落實細致的研究工作，這樣才能夠確保大數據在電力招標采購管理工作開展中，具備完善的方案落實平臺。

3 管理工作中的應用方法分析

3.1 歷史數據采集與診斷

在招標采供工作開展過程中，針對需求關聯性的數據應當落實全面采集的工作，這樣才能夠確保整體管理流程和參照信息在大體上具備全面的基礎條件。而后，再針對其中內容和數據特性進行篩選，明確數據內容具備關聯性條件，如此才能夠通過多元化的資料分析平臺，確定整體電力招標采購工作在當前企業發展中的優勢。

3.2 大數據在工作中的應用

在落實大數據概念過程中，應當針對招標采購工作需求的數據應用點進行細致分析，而后確定工作落實具備效率和質量方面的優勢，這樣才能夠為后續工作開展提供扎實基礎，并基于數據環境，為后續工作開展提供必要的制度約束和規律參照。其次，在大數據理念落實過程中，基于網絡信息技術的特點，能夠提供完善的采購信息核對平臺，從而確保在多方面的投標環境中具備數據評比條件，以便為后續工作提供判斷憑據。

3.3 大數據應用評估分析

對于招標采購業務流程中的每一個大數據應用點，運用定性評估分析和定量評估分析兩種方法，評定該應用點的優先地位。在定性評估分析中，對于每一個大數據分析點，基于對業務流程的了解和對數據現狀的梳理，從應用價值、數據需求、可行性分析、優先級評價四個角度進行評估分析。綜合考慮應用價值和可行性兩個維度，將全部大數據分析點劃分為四個優先級：應用價值高、可行性高的，屬于第一優先級；應用價值低、可行性高的，屬于第二優先級；應用價值高、可行性低的，屬于第三優先級；應用價值低、可行性低的，屬于第四優先級。在定性評級分類的基礎上，運用層次分析法對大數據應用藍圖中的數據分析點進行定量評價分析。

3.4 大數據的落實方案

大數據應用的首要目標是第一優先級中應用價值高、可行性強、實施周期短的分析點，以此作為切入點，預期能在最短的時間周期內實現物資業務管理水平的提升。短期目標是第二：優先級中可行性較強、難度不大、應用價值也比較高的大數據應用點，預期通過5年的大數據應用實施。中長期目標是第三和第四優先級中實現難度大、實施周期長的大數據應用點，通過未來若干年的數據改進、技術積累和人才培養，爭取在10年內實現大數據應用點全部落地，全面推廣實施招標采購業務大數據應用。

4 大數據應用質量控制對策

4.1 構建完善的數據應用機制

體制機制建設是保障大數據應用工作持續順利開展的基礎，在物資業務管理實踐中，應當建立起基于數據分析的常態化績效考核，設計專門的考核指標，對各層級單位、部門通過大數據應用輔助業務執行的情況進行考評，并與單位、部門的工作業績直接掛鉤。通過這樣的體制機制建設，提高大數據應用的工作需求，為各單位、部門的大數據開展實施提供動力。

4.2 加強數據應用標準建設

大數據分析的實現是以數據支持作為基礎，業務數據質量的提高離不開數據管理體系的標準化建設，大數據應用體系的構建也必然以標準化的數據管理體系作為基礎。大數據分析屬于數據的應用層面，是建立在數據收集和數據加工的基礎之上的。在物資數據的管理流程中，通過對數據的一步步挖掘，數據的利用深度逐級加深，可為物資決策提供輔助參考信息。

4.3 落實人才素質體系建設

全面培養大數據分析和應用人才，構建懂技術、精業務、善管理的大數據分析和運營團隊，是大數據深入發展應用的人力資源保障。在未來的大數據應用實施中，應成立專門的大數據應用項目組，為大數據分析的開展實施提供技術支持。

5 結束語

大數據在電力招標采購工作中的有效應用，既能夠憑借自身技術特性為參照數據提供完善的審核探討機制，以便后續工作開展具備全面的參數統籌條件；同時更能夠基于數據內部包含的先進性，為后續企業經濟環境的發展提供方案基礎，從而真正為招標工作開展提供長遠發展的理念，確保企業固有資產的穩定性。故而，在落實大數據應用過程中，應當針對相關數字化技術本身進行細致分析，這樣才能夠確保大數據理念能夠與電力企業環境真正融合。

參考文獻

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