大數據采購協議

㈠ 在招投標中大數據分析的運用給行業帶來哪些變化

隨著建築行業的互聯網化，建築業已經顛覆了人們的傳統觀念，取而代之的是信息化，工業化，標准化，全球化，一體化等代名詞。大型建築企業已經不再滿足本區域，本地方的屬地業務承攬，而是把自身的經營范圍著眼於全國和全球的范圍去思考，著眼於「一帶一路」和京津冀、長江經濟帶這些重要的經濟增長，大力拓展外埠市場。傳統的區域屬地管理越來越不適應建築業日新月異的快速發展，新的開放市場應該有序引導外埠施工企業參與本地競爭，並為競爭者提供一個公平、公正、公開的良好市場環境，而作為地方行業主管部門如何評判和識別外埠施工企業的資質、人員、業績和資信等情況也將成為一個新的課題，這就需要行業主管部門把全國建築施工企業的相關數據進行統一標準的錄入和適時動態的管理，以確保信息的對稱和公開，因此大數據的時代必將成為建築行業的主宰者，成為加強對市場主體服務和監管的重要工具和手段。

大數據是「四庫一平台」的基礎

先普及一下，什麼是「四庫一平台」?

「四庫一平台」暨住房和城鄉建設部全國建築市場監管與誠信發布平台，包括企業庫、人員庫、項目庫、信用庫，四庫互聯互通，以身份證可以查人員，以單位名可以查人員，以人員可查單位。作用是解決數據多頭採集、重復錄入、真實性核實、項目數據缺失、誠信信息難以採集、市場監管與行政審批脫離、「市場與現場」兩場無法聯動等問題，保證數據的全面性、真實性、關聯性和動態性，全面實現全國建築市場「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」的信息化監管目標。

四庫一平台的前提和基礎就是大數據，要保證數據的全面性、真實性、關聯性和動態性;要通過這些數據動態記錄工程項目各方主體市場和現場行為，有效實現建築市場和施工現場監管的聯動，全面實現全國建築市場「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」的信息化監管目標。

大數據為招投標領域帶來了發展的新契機

大數據在招標投標領域的應用主要有以下三個方面：

首先，利用大數據建立動態采購信息資料庫，包含招標人、投標人的基本信息和交易信息。這些信息有助於招標人查找到類似項目的招標方案、評標方法、合同條件等內容。同時，資料庫還可以提供相關項目以往的合同條件及當前的各種報價，方便了解市場狀況。

其次，大數據為評標提供了有力支撐。傳統的評標方法難以掌握各種評標方法以及不同的評標因素及其權重設置對合同履行所帶來的後果。通過大數據技術，可以將招標人的采購需求延伸到承包商的供應鏈，分析出不同的評標方法、評標因素等對最終招標效果的影響，實現招標人采購、評標委員會評標、承包商履約的一體化管理，為最優化的評標提供支撐，降低評標的機會成本。

第三，以大數據思想建立承包商履約信息系統，主要包含兩類信息，即承包商的基本信息和承包商的誠信檔案。上述信息通過聯網方式從其他政府部門或公共資源交易數據平台中獲得，並成為重要的評審因素。

通過大數據實現全國統一的競爭環境

要讓大數據成為公平競爭的前提

真實性、准確性和包容性是大數據使用的前提，這里應包含二層含義。

要確保信息的相對全覆蓋

一方面要加強施工企業對於大數據的認識高度，加強對住建部「四庫一平台」的重視程度，切實認識到信息填報與企業的未來發展息息相關，各企業要如實准確的進行相關信息的填報;另一方面各地行業主管部門要強化主體責任，切實做到誰審核誰負責，誰負責誰擔當。加強數據真實性准確性的核實，確保數據不漏報，不虛報，不瞞報。

要確保信息的橫向關聯性

大數據就是要實現信息的互通性和互動性，實現數據在各個行業的聯動。一方面要通過大數據實現施工現場和市場的「兩場聯動」;另一方面要實現住建部「四庫一平台」與相關部門數據的交流，充分發揮行政、司法、金融、社會等領域的綜合監管效能，在市場准入和招標投標環節充分部門聯動響應和失信約束機制。形成一張對企業數據全覆蓋的「天網」，實現相關行業部門數據的橫向聯通，縱向貫通。

要讓大數據公開透明陽光運行

要讓數據公開，服務各方。要通過企業數據的公開，逐步實現建築市場的統一。建築行業的大數據挖掘，存在天然的行業壁壘。首先是數據維度比較復雜，既有建築類的數據還有管理類數據;其次是我國各個省市的建築行業法律法規都不一樣。在這種情況下，建築行業的大數據挖掘成了一個高門檻的行業。大數據就是要打破傳統建築行業的相對封閉壁壘，打破彼此間獨立的企業和項目關系。隨著互聯網、物聯網、移動互聯網的介入，隨著建築業統一開放的建築市場體系的逐漸建立，必將會打破地區，企業，人員和業績之間的壁壘，實現建築市場的信息化進程，實現相互間的鏈接和溝通，從而實現數據的相對公開服務各方。

要讓數據精準，陽光運行

數據精準是公正競爭的基礎。這里所指的數據一方面來源於企業的申報和提交，另一方面來源於交易系統自動生成的數據，兩者構成了大數據的基礎。確保數據的精準一方面要強化企業的責任感和行業監管力度;另一方面大數據不是一蹴而就，一潭死水，更不是「死」數據和僵化數據，而是要通過不斷地調整、更新、互動，完善信息庫內容，實現對企業實施動態管理的資料庫，要把企業和人員的日常行為規范，獎懲，信用，履約等情況及時、准確的在系統平台上有所體現。真正做到讓違法違規企業和人員一步失信，寸步難行。

通過大數據實現建築企業的管理提升

從2014年建築業深化改革全面啟動，到2015年底中央城市工作會議召開，兩年時間里建築業在生存環境、生產方式、發展方向等方面都出現了翻天覆地的變化。2016年建築業深化改革的任務依然緊迫，如何在經濟下行趨勢中把握改革轉折點。

顛覆固化思維

未來建築業的數據價值和重要性將逐步體現，建築企業管理的資質數據、人員數據，財務數據，材料采購的價格數據、設備的產品數據、產品的安全質量評估數據等紛繁復雜、浩如煙海。這就要求我們必須要用「大數據」思維提升企業管理者的宏觀把控和微觀決策水平，大數據也必將成為企業不可或缺的「核心競爭力」。建築企業要提高競爭力、實現持續發展，就必須將企業主營業務、核心技術和管理信息全面實現數據化。這也是降低管理成本，提升管理水平的有效途徑。最關鍵的是要改變思維方式、決策方法，充分運用大數據制定企業發展戰略、進行戰略決策。

實現管理升級

互聯網、大數據使人們的視野變得更加寬闊，以全球性大視野來思考和解決問題變得十分必要。對於建築行業而言，特別是對於企業管理人員，利用互聯網拓展視野，顯得尤其重要。改變流程、改變思維、改變管理和生產方式是建築人、建築企業轉型發展的出路。目前建築企業已經開始了對信息化的建設和初步應用，北京住總集團從2005年已經開始了這方面工作和嘗試，但是還缺乏對信息化的全面有效應用和整合，無法通過傳統方法管理海量工程數據，從而實現精細化管理和分析。管理的支撐是數據，項目管理的基礎就是工程基礎數據的管理，及時、准確地獲取相關工程數據就是項目管理的核心競爭力。建築行業大數據應用和BIM普及的核心，是基於企業核心數據的積累、存儲和管理。

通過大數據實現對建築企業的服務和監管

信息化的時代，大數據的服務和監管優勢就更為突出。2015年6月24日國務院辦公廳下發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》(國辦發〔2015〕51號)文件精神，強調要通過運用大數據加強對市場主體服務和監管，運用大數據推動社會信用體系建設。

體現服務意識

傳統的數據由於受限於特定目的和客觀條件，導致政府信息呈現出「系統林立」和分裂狀態，往往各自為戰、相互協調與溝通不充分，以致所形成的各類數據存在參照不一致、不規范、不協調等缺陷和不足。在後續使用中出現數據相互割裂，難以集成利用等問題，因此就會造成建築施工企業參與一個工程項目的建設，往往要在行業主管部門的多個職能部室重復報送資料。大數據就是要打破政府體制分割和信息壁壘設置了的藩籬和障礙，就是要通過對統計數據進行多目標、多角度、深層次的加工和分析，進行橫向縱向整合，構建統一的、共享的數據平台，實現數據標准、格式的統一和共享。

強化監管職能

減少人為因素，運用大數據進行市場監管，是未來市場監管發展的必經趨勢。長期以來，建築市場的信用失信現象較為突出，企業圍標串標、違法轉包分包工程、關鍵技術崗位備案人員與實際到崗人員不一致等。「大數據」時代，一體化平台能夠動態記錄，通過系統間平台的開放和數據共享，通過建築市場管理和施工現場監管有效聯動，真正實現「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」。企業違法違規和企業基礎資料(資質、人員和數據)查詢以及實現圍標串標、投標報價的評標、清標工作。

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書名：從零開始學做采購經理

作者：滕寶紅

內容簡介：

內容簡介

采購經理是企業采購管理工作中的重要性人員，如何成為一名的采購經理？如保開展並實施采購管理工作？這是每一名采購經理都要面臨的問題。

本書共13章，分別介紹了采購經理要做什麼、采購部門管理之道、如何做好采購計劃、采購談判注意要點、采購協議擬定須知、如何做好下單准備、如何跟進采購訂單、如何應對貨期延遲、采購過程管控要點、供應商管理要點、采購的大數據分析、「互聯網+采購」新模式、網路采購平台優選等，為采購管理人員開展工作提供了重要參考。全書著重突出采購管理工作的方法、流程、技巧和細節，具有很強的實用性和可操作性。

本書適合各類企事業單位的各級采購管理人員閱讀，也適合希望從事采購工作的人員以及高等院校相關專業的師生閱讀。

㈢ 供應鏈大數據的概念

供應鏈大數據的概念

供應鏈大數據的概念，「大數據」是一個體量特別大，數據特別多的數據集，很多人對於大數據這樣的概念都是一知半解的，那麼下面就為大家介紹下供應鏈大數據的概念。

供應鏈大數據的概念1

大數據供應鏈其實是將供應鏈以數據進行管理。更多的是把供應鏈中的各個業務系統通過數據去打通，然後讓這些數據彼此有所關聯。

你能夠發現他們之間的關系，從而對於生產環節中的物料、生產、物流進行更好的掌控，從而提高流轉效率，降低成本。

我舉個格力電器（蕪湖）的實際應用案例。

他們數據分析的應用有4個方面：物流分析、運營效率監控、生產線監控、質量控制。

一、物流分析

通過監控大屏分屏去實時監控業務運轉情況，哪個環節出問題第一時間在儀表盤預警，信息有效及時；

監控庫存中每個倉位中物料比例及存量。

二、運營效率監控

監控訂單數量完成比例、揀選進度、訂單齊套數量及比例；

監控生產車間里各生產機組的生產效率、下線比例。

三、生產線監控

通過MES和MPR採集的系統數據，連接Yonghong Z-Suite進行實時的多維分析。

例如，物料齊套檢查這項工作，以前需要點對點針對相關人員進行排查，而現在檢查的結果是在分析平台實時展現，指標體系更可以根據情況靈活調整，IT人員的工作效率提升了30%以上。

四、質量控制

之前對於現場的生產過程和質量管理都是人工將系統數據導入再利用EXCEL內置的圖表處理進行簡單的分析。

現在他們開始結合更多的業務分析維度進行探索式分析和分析預測，藉助大數據分析平台實現從產線、班組以及分廠多個維度各個層面來展示公司整體生產運營情況。

通過數據分析平台可以提高在生產環節的核心競爭力，對物料、生產環節全方位監控，在提高工作效率的同時，還降低生產線殘次率。

其實從格力電器（蕪湖）的應用中我們可以總結出，數據分析能夠幫助供應鏈的有兩個重要點：

1、BI把供應鏈中所有的數據進行了全面的監控；

2、對於生產環節中各個步驟的物料庫存匹配可以進行及時的調整，提高效率。

對於供應鏈管理能夠達到什麼樣的程度，這里說的十分的形象生動。

完全不用倉儲。運輸工具（如車輛）就是一個移動的小倉庫，讓倉庫時刻在路上。這有點像集裝箱船公司對空箱的管理，空箱堆場不在陸地上，而是在船上，哪裡需要放哪裡。

當然這可能太過理想，但對於製造業企業來說，降低的每一分錢，再乘以一個龐大的數量，都是一個天文數字。

所以應用數據平台去管理供應鏈是十分有必要的。

供應鏈大數據的概念2

大數據是什麼

大數據其實是按照儲存單位來說的`，我們常用到的是M、G。

超脫G以上還有T，這個我們日常還能見到一些，比如現在用到的硬碟。

再上就是PB、EB、ZB、YB，再上還有，有興趣的可以去問下度娘。

阿里的好像是個盤古系統。

數據呢就像星辰，古時候就只能用眼睛數。現在呢可以看，看不到的可以推演，還可以上去觀察是什麼屬性。技術達到了就可以分析。

通過這些瑣碎的信息分析後，就可以知道你在網路上是男、是女，主要活動在那個區域，知道你喜歡買什麼，知道你大概的收入等等。商家根據這些找大數據分析公司就可以給你們投放你關注的產品了。

有點像以前間諜通過土豆價格上漲，知道這個周圍增加駐軍一樣。

供應鏈大數據的概念3

大數據供應鏈

隨著供應鏈變得越來越復雜，必須採用更好的工具來迅速高效地發揮數據的最大價值。供應鏈作為企業的核心網鏈，將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。

第三產業供應鏈協同應用市場進入空間較大，尤其以醫療、金融、電子商務等細分領域需求較高。第二產業供應鏈協同市場成熟度逐步提高，尤其以物流、汽車、零售、公共事業為主要領域，供應鏈協同數據將起到市場升級的核心驅動作用。

無論是第三產業，還是第二產業

到底如何應用大數據？

1、預 測

精確的需求預測。需求預測是整個供應鏈的源頭，整個市場需求波動的晴雨表，銷售預測的靈敏與否直接關繫到庫存策略，生產安排以及對終端客戶的訂單交付率，產品的缺貨和脫銷將給企業帶來巨大損失。企業需要通過有效的定性和定量的預測分析手段和模型並結合歷史需求數據和安全庫存水平綜合指定精確的需求預測計劃。

如汽車行業，在應用數據分析平台進行精準預測後，可以及時收集何時售出、何時故障及何時保修等一系列信息，由此從設計研發、生產製造、需求預測、售後市場及物流管理等環節進行優化，實現效率的提升，並給客戶帶來更佳的用戶體驗。

2、資源獲取

敏捷、透明的尋源與采購。為新產品、優化成本而尋找新的合格供應商滿足生產需求;同時，通過供應商績效評估和合同管理，使采購過程規范化、標准化、可視化、成本最優化。

3、協同 效率

建立良好的供應商關系，實現雙方信息的交互。良好的供應商關系是消滅供應商與製造商間不信任成本的關鍵。雙方庫存與需求信息交互、VMI運作機制的建立，將降低由於缺貨造成的生產損失。采購訂單與生產訂單通過各種渠道快速、准確的反應能力在當前集團化、全球化，多組織運作的環境下尤為重要。訂單處理的速度在某種程度上能反應出供應鏈的運作效率。

4、供應鏈計劃，與物料訂單同步的生產計劃與排程

有效的供應鏈計劃系統集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等。

企業根據多工廠的產能情況編制生產計劃與排程，保證生產過程的有序與勻速，其中包括物料供應的分解和生產訂單的拆分。在這個環節中企業需要綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，需要大量的數學模型、優化和模擬技術為復雜的生產和供應問題找到優化解決方案。

5、庫存優化

成熟的補貨和庫存協調機制消除過量的庫存，降低庫存持有成本。通過從需求變動、安全庫存水平、采購提前期、最大庫存設置、采購訂購批量、采購變動等方面綜合考慮，監理優化的庫存結構和庫存水平設置。

6、物流效率

建立高效的運輸與配送中心管理，通過大數據分析合理的運輸管理、道路運力資源管理，構建全業務流程的可視化、合理的配送中心間的貨物調撥以及正確選擇和管理外包承運商和自有車隊，提高企業對業務風險的管控力，改善企業運作和客戶服務品質。

7、網路設計與優化

對於投資和擴建，企業從供應鏈角度分析的成本、產能和變化更直觀、更豐富也更合理。企業需要應用足夠多的情景分析和動態的成本優化模型，幫助企業完成配送整合和生產線設定決策。

8、製造業各行業管理特點突出在供應鏈管理上呈現行業管理差異

如汽車行業重點關注准時上線和分銷環節、食品飲料行業關注的重點在冷鏈及配送環節、服裝行業的供應鏈管理重難點在消滅鏈條上高庫存等等。

9、風險預警在供應鏈管理上呈現行業管理差異

在大數據與預測性分析中，有大量的供應鏈機會。例如，問題預測可以在問題出現之前就准備好解決方案，避免措手不及造成經營災難。

還可以應用到質量風險控制，如上海寶鋼，其生產線全部實現流水化作業，生產線上的感測器可獲得大量實時數據，利用這些可以有效控制產品質量。通過採集生產線上的大量數據，來判斷設備運營狀況健康狀況,對設備發生故障的時間和概率進行預測。這樣企業可由此提前安排設備維護，保證生產安全。

大數據將用於供應鏈從需求產生，產品設計到采購、製造、訂單、物流以及協同的各個環節，通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控，更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等;通過預先進行數據分析來調節供求;利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網路，推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。

傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據在供應鏈領域的應用起步不久，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業。

㈣ e2e是什麼意思

端到端是網路連接。網路要通信，必須建立連接，不管有多遠，中間有多少機器，都必須在兩頭（源和目的）間建立連接，一旦連接建立起來，就說已經是端到端連接了，即端到端是邏輯鏈路，這條路可能經過了很復雜的物理路線，但兩端主機不管，只認為是有兩端的連接，而且一旦通信完成，這個連接就釋放了，物理線路可能又被別的應用用來建立連接了。

TCP就是用來建立這種端到端連接的一個具體協議，SPX也是。

端到端的業務傳輸

端到端是指業務在站點到站點之間進行透明傳送，中間的站點不需要進行復雜的轉化和處理。

在通信領域中，端到端通信建立在點到點通信的基礎之上，它是由一段段的點到點通信信道構成的，是比點到點通信更高一級的通信方式，完成應用程序(進程)之間的通信。

端到端通信建立在點到點通信的基礎上，是經點到點通信更高一級的通信方式，完成應用程序（進程）之間的通信。OSI參考模型中的傳輸層功能是最終完成端到端的可靠連接。「端」是指用戶應用程序的「埠」，埠號標識了應用層中不同的進程，多個進程的數據傳遞通過不同的埠完成。

㈤ 跨境電商采購和大數據采購的區別

采購方式不同。
電商采購選品采購銷售售後都一體，息息相關，而傳統采購只要購買指定的零部件就行，和跨部門的溝通銜接相對沒那麼緊密。大數據采購由於政府采購數據龐大以及涉及面廣，為了方便收集、整理與利用，可分設九大政府采購資料庫。

㈥ 京東訂單是否存在銷售合同

京東訂單是存在銷售合同
因為合同一般都是雙方的法律行為，只有雙方當事人協商一致才能成立。不論以何種方式訂立協議都必須經過要約和承諾這兩個階段。京東商城甲乙雙方本著公平、互利、誠實信用的原則，經過友好協商一致，依據《中華人民共和國合同法》及有關法律，訂立合同。采購合同是企業（供方）與分供方經過雙方談判協商一致同意而簽訂的供需關系的法律性文件，合同雙方都應遵守和履行，並且是雙方聯系的共同語言基礎。簽訂合同的雙方都有各自的經濟目的，采購合同是經濟合同，雙方受「經濟合同法」保護和承擔責任。供方與分供方的全名、法人代表，以及雙方的通訊聯系的電話、電報、電傳等，采購貨品的名稱、型號和規格，以及采購的數量價格和交貨期交付方式和交貨地點質量要求和驗收方法，以及不合格品的處理，當另訂有質量協議時則在采購合同中寫明見質量協議違約的責任。賣方須准時提供全新的、包裝完美無破損。

㈦ 大數據分析工具怎麼采購

大數據分析工具比較多，不知道題主有沒有選取一些做比較了呢。國內外比較好的大數據分回析工具有tableau，答qlikview，帆軟以及永洪BI等。至於怎麼采購的話，官網上都有詳細的說明的，我覺得最主要的還是工具的選擇。
tableau：可視化功能很強大，自身定位是一款可視化工具，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜，目前移動端只支持ios系統。
qlikview：屬於新一代的輕量化bi產品，體現在建模，部署和使用上，智能運行在windows系統，cls的產品架構，採用內存動態計算，數據量小時速度很快，數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。
finebi：輕量化的BI產品，部署方便，走多維分析方向，後期採用jar包升級換代，維護方便，最具性價比。
永洪BI：敏捷BI軟體，產品穩定性較高，利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。

㈧ 大數據平台采購指標有哪些

大數據平台采購指標有功能項計算指標分布。現如今的大數據分析平台性能指標分是流量性能指標，本招標文件提出的是最低限度的要求，投標人的方案應達到或優於本招標文件要求，且符合國家有關標准和規范要求。

㈨ 伺服器采購框架合同協議書範本

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