大数据采购协议

㈠ 在招投标中大数据分析的运用给行业带来哪些变化

随着建筑行业的互联网化，建筑业已经颠覆了人们的传统观念，取而代之的是信息化，工业化，标准化，全球化，一体化等代名词。大型建筑企业已经不再满足本区域，本地方的属地业务承揽，而是把自身的经营范围着眼于全国和全球的范围去思考，着眼于“一带一路”和京津冀、长江经济带这些重要的经济增长，大力拓展外埠市场。传统的区域属地管理越来越不适应建筑业日新月异的快速发展，新的开放市场应该有序引导外埠施工企业参与本地竞争，并为竞争者提供一个公平、公正、公开的良好市场环境，而作为地方行业主管部门如何评判和识别外埠施工企业的资质、人员、业绩和资信等情况也将成为一个新的课题，这就需要行业主管部门把全国建筑施工企业的相关数据进行统一标准的录入和适时动态的管理，以确保信息的对称和公开，因此大数据的时代必将成为建筑行业的主宰者，成为加强对市场主体服务和监管的重要工具和手段。

大数据是“四库一平台”的基础

先普及一下，什么是“四库一平台”?

“四库一平台”暨住房和城乡建设部全国建筑市场监管与诚信发布平台，包括企业库、人员库、项目库、信用库，四库互联互通，以身份证可以查人员，以单位名可以查人员，以人员可查单位。作用是解决数据多头采集、重复录入、真实性核实、项目数据缺失、诚信信息难以采集、市场监管与行政审批脱离、“市场与现场”两场无法联动等问题，保证数据的全面性、真实性、关联性和动态性，全面实现全国建筑市场“数据一个库、监管一张网、管理一条线”的信息化监管目标。

四库一平台的前提和基础就是大数据，要保证数据的全面性、真实性、关联性和动态性;要通过这些数据动态记录工程项目各方主体市场和现场行为，有效实现建筑市场和施工现场监管的联动，全面实现全国建筑市场“数据一个库、监管一张网、管理一条线”的信息化监管目标。

大数据为招投标领域带来了发展的新契机

大数据在招标投标领域的应用主要有以下三个方面：

首先，利用大数据建立动态采购信息数据库，包含招标人、投标人的基本信息和交易信息。这些信息有助于招标人查找到类似项目的招标方案、评标方法、合同条件等内容。同时，数据库还可以提供相关项目以往的合同条件及当前的各种报价，方便了解市场状况。

其次，大数据为评标提供了有力支撑。传统的评标方法难以掌握各种评标方法以及不同的评标因素及其权重设置对合同履行所带来的后果。通过大数据技术，可以将招标人的采购需求延伸到承包商的供应链，分析出不同的评标方法、评标因素等对最终招标效果的影响，实现招标人采购、评标委员会评标、承包商履约的一体化管理，为最优化的评标提供支撑，降低评标的机会成本。

第三，以大数据思想建立承包商履约信息系统，主要包含两类信息，即承包商的基本信息和承包商的诚信档案。上述信息通过联网方式从其他政府部门或公共资源交易数据平台中获得，并成为重要的评审因素。

通过大数据实现全国统一的竞争环境

要让大数据成为公平竞争的前提

真实性、准确性和包容性是大数据使用的前提，这里应包含二层含义。

要确保信息的相对全覆盖

一方面要加强施工企业对于大数据的认识高度，加强对住建部“四库一平台”的重视程度，切实认识到信息填报与企业的未来发展息息相关，各企业要如实准确的进行相关信息的填报;另一方面各地行业主管部门要强化主体责任，切实做到谁审核谁负责，谁负责谁担当。加强数据真实性准确性的核实，确保数据不漏报，不虚报，不瞒报。

要确保信息的横向关联性

大数据就是要实现信息的互通性和互动性，实现数据在各个行业的联动。一方面要通过大数据实现施工现场和市场的“两场联动”;另一方面要实现住建部“四库一平台”与相关部门数据的交流，充分发挥行政、司法、金融、社会等领域的综合监管效能，在市场准入和招标投标环节充分部门联动响应和失信约束机制。形成一张对企业数据全覆盖的“天网”，实现相关行业部门数据的横向联通，纵向贯通。

要让大数据公开透明阳光运行

要让数据公开，服务各方。要通过企业数据的公开，逐步实现建筑市场的统一。建筑行业的大数据挖掘，存在天然的行业壁垒。首先是数据维度比较复杂，既有建筑类的数据还有管理类数据;其次是我国各个省市的建筑行业法律法规都不一样。在这种情况下，建筑行业的大数据挖掘成了一个高门槛的行业。大数据就是要打破传统建筑行业的相对封闭壁垒，打破彼此间独立的企业和项目关系。随着互联网、物联网、移动互联网的介入，随着建筑业统一开放的建筑市场体系的逐渐建立，必将会打破地区，企业，人员和业绩之间的壁垒，实现建筑市场的信息化进程，实现相互间的链接和沟通，从而实现数据的相对公开服务各方。

要让数据精准，阳光运行

数据精准是公正竞争的基础。这里所指的数据一方面来源于企业的申报和提交，另一方面来源于交易系统自动生成的数据，两者构成了大数据的基础。确保数据的精准一方面要强化企业的责任感和行业监管力度;另一方面大数据不是一蹴而就，一潭死水，更不是“死”数据和僵化数据，而是要通过不断地调整、更新、互动，完善信息库内容，实现对企业实施动态管理的数据库，要把企业和人员的日常行为规范，奖惩，信用，履约等情况及时、准确的在系统平台上有所体现。真正做到让违法违规企业和人员一步失信，寸步难行。

通过大数据实现建筑企业的管理提升

从2014年建筑业深化改革全面启动，到2015年底中央城市工作会议召开，两年时间里建筑业在生存环境、生产方式、发展方向等方面都出现了翻天覆地的变化。2016年建筑业深化改革的任务依然紧迫，如何在经济下行趋势中把握改革转折点。

颠覆固化思维

未来建筑业的数据价值和重要性将逐步体现，建筑企业管理的资质数据、人员数据，财务数据，材料采购的价格数据、设备的产品数据、产品的安全质量评估数据等纷繁复杂、浩如烟海。这就要求我们必须要用“大数据”思维提升企业管理者的宏观把控和微观决策水平，大数据也必将成为企业不可或缺的“核心竞争力”。建筑企业要提高竞争力、实现持续发展，就必须将企业主营业务、核心技术和管理信息全面实现数据化。这也是降低管理成本，提升管理水平的有效途径。最关键的是要改变思维方式、决策方法，充分运用大数据制定企业发展战略、进行战略决策。

实现管理升级

互联网、大数据使人们的视野变得更加宽阔，以全球性大视野来思考和解决问题变得十分必要。对于建筑行业而言，特别是对于企业管理人员，利用互联网拓展视野，显得尤其重要。改变流程、改变思维、改变管理和生产方式是建筑人、建筑企业转型发展的出路。目前建筑企业已经开始了对信息化的建设和初步应用，北京住总集团从2005年已经开始了这方面工作和尝试，但是还缺乏对信息化的全面有效应用和整合，无法通过传统方法管理海量工程数据，从而实现精细化管理和分析。管理的支撑是数据，项目管理的基础就是工程基础数据的管理，及时、准确地获取相关工程数据就是项目管理的核心竞争力。建筑行业大数据应用和BIM普及的核心，是基于企业核心数据的积累、存储和管理。

通过大数据实现对建筑企业的服务和监管

信息化的时代，大数据的服务和监管优势就更为突出。2015年6月24日国务院办公厅下发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》(国办发〔2015〕51号)文件精神，强调要通过运用大数据加强对市场主体服务和监管，运用大数据推动社会信用体系建设。

体现服务意识

传统的数据由于受限于特定目的和客观条件，导致政府信息呈现出“系统林立”和分裂状态，往往各自为战、相互协调与沟通不充分，以致所形成的各类数据存在参照不一致、不规范、不协调等缺陷和不足。在后续使用中出现数据相互割裂，难以集成利用等问题，因此就会造成建筑施工企业参与一个工程项目的建设，往往要在行业主管部门的多个职能部室重复报送资料。大数据就是要打破政府体制分割和信息壁垒设置了的藩篱和障碍，就是要通过对统计数据进行多目标、多角度、深层次的加工和分析，进行横向纵向整合，构建统一的、共享的数据平台，实现数据标准、格式的统一和共享。

强化监管职能

减少人为因素，运用大数据进行市场监管，是未来市场监管发展的必经趋势。长期以来，建筑市场的信用失信现象较为突出，企业围标串标、违法转包分包工程、关键技术岗位备案人员与实际到岗人员不一致等。“大数据”时代，一体化平台能够动态记录，通过系统间平台的开放和数据共享，通过建筑市场管理和施工现场监管有效联动，真正实现“数据一个库、监管一张网、管理一条线”。企业违法违规和企业基础资料(资质、人员和数据)查询以及实现围标串标、投标报价的评标、清标工作。

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书名：从零开始学做采购经理

作者：滕宝红

内容简介：

内容简介

采购经理是企业采购管理工作中的重要性人员，如何成为一名的采购经理？如保开展并实施采购管理工作？这是每一名采购经理都要面临的问题。

本书共13章，分别介绍了采购经理要做什么、采购部门管理之道、如何做好采购计划、采购谈判注意要点、采购协议拟定须知、如何做好下单准备、如何跟进采购订单、如何应对货期延迟、采购过程管控要点、供应商管理要点、采购的大数据分析、“互联网+采购”新模式、网络采购平台优选等，为采购管理人员开展工作提供了重要参考。全书着重突出采购管理工作的方法、流程、技巧和细节，具有很强的实用性和可操作性。

本书适合各类企事业单位的各级采购管理人员阅读，也适合希望从事采购工作的人员以及高等院校相关专业的师生阅读。

㈢ 供应链大数据的概念

供应链大数据的概念

供应链大数据的概念，“大数据”是一个体量特别大，数据特别多的数据集，很多人对于大数据这样的概念都是一知半解的，那么下面就为大家介绍下供应链大数据的概念。

供应链大数据的概念1

大数据供应链其实是将供应链以数据进行管理。更多的是把供应链中的各个业务系统通过数据去打通，然后让这些数据彼此有所关联。

你能够发现他们之间的关系，从而对于生产环节中的物料、生产、物流进行更好的掌控，从而提高流转效率，降低成本。

我举个格力电器（芜湖）的实际应用案例。

他们数据分析的应用有4个方面：物流分析、运营效率监控、生产线监控、质量控制。

一、物流分析

通过监控大屏分屏去实时监控业务运转情况，哪个环节出问题第一时间在仪表盘预警，信息有效及时；

监控库存中每个仓位中物料比例及存量。

二、运营效率监控

监控订单数量完成比例、拣选进度、订单齐套数量及比例；

监控生产车间里各生产机组的生产效率、下线比例。

三、生产线监控

通过MES和MPR采集的系统数据，连接Yonghong Z-Suite进行实时的多维分析。

例如，物料齐套检查这项工作，以前需要点对点针对相关人员进行排查，而现在检查的结果是在分析平台实时展现，指标体系更可以根据情况灵活调整，IT人员的工作效率提升了30%以上。

四、质量控制

之前对于现场的生产过程和质量管理都是人工将系统数据导入再利用EXCEL内置的图表处理进行简单的分析。

现在他们开始结合更多的业务分析维度进行探索式分析和分析预测，借助大数据分析平台实现从产线、班组以及分厂多个维度各个层面来展示公司整体生产运营情况。

通过数据分析平台可以提高在生产环节的核心竞争力，对物料、生产环节全方位监控，在提高工作效率的同时，还降低生产线残次率。

其实从格力电器（芜湖）的应用中我们可以总结出，数据分析能够帮助供应链的有两个重要点：

1、BI把供应链中所有的数据进行了全面的监控；

2、对于生产环节中各个步骤的物料库存匹配可以进行及时的调整，提高效率。

对于供应链管理能够达到什么样的程度，这里说的十分的形象生动。

完全不用仓储。运输工具（如车辆）就是一个移动的小仓库，让仓库时刻在路上。这有点像集装箱船公司对空箱的管理，空箱堆场不在陆地上，而是在船上，哪里需要放哪里。

当然这可能太过理想，但对于制造业企业来说，降低的每一分钱，再乘以一个庞大的数量，都是一个天文数字。

所以应用数据平台去管理供应链是十分有必要的。

供应链大数据的概念2

大数据是什么

大数据其实是按照储存单位来说的`，我们常用到的是M、G。

超脱G以上还有T，这个我们日常还能见到一些，比如现在用到的硬盘。

再上就是PB、EB、ZB、YB，再上还有，有兴趣的可以去问下度娘。

阿里的好像是个盘古系统。

数据呢就像星辰，古时候就只能用眼睛数。现在呢可以看，看不到的可以推演，还可以上去观察是什么属性。技术达到了就可以分析。

通过这些琐碎的信息分析后，就可以知道你在网络上是男、是女，主要活动在那个区域，知道你喜欢买什么，知道你大概的收入等等。商家根据这些找大数据分析公司就可以给你们投放你关注的产品了。

有点像以前间谍通过土豆价格上涨，知道这个周围增加驻军一样。

供应链大数据的概念3

大数据供应链

随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。

第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。

无论是第三产业，还是第二产业

到底如何应用大数据？

1、预 测

精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。

如汽车行业，在应用数据分析平台进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

2、资源获取

敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求;同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。

3、协同 效率

建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。

4、供应链计划，与物料订单同步的生产计划与排程

有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。

企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。

5、库存优化

成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

6、物流效率

建立高效的运输与配送中心管理，通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间的货物调拨以及正确选择和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。

7、网络设计与优化

对于投资和扩建，企业从供应链角度分析的成本、产能和变化更直观、更丰富也更合理。企业需要应用足够多的情景分析和动态的成本优化模型，帮助企业完成配送整合和生产线设定决策。

8、制造业各行业管理特点突出在供应链管理上呈现行业管理差异

如汽车行业重点关注准时上线和分销环节、食品饮料行业关注的重点在冷链及配送环节、服装行业的供应链管理重难点在消灭链条上高库存等等。

9、风险预警在供应链管理上呈现行业管理差异

在大数据与预测性分析中，有大量的供应链机会。例如，问题预测可以在问题出现之前就准备好解决方案，避免措手不及造成经营灾难。

还可以应用到质量风险控制，如上海宝钢，其生产线全部实现流水化作业，生产线上的传感器可获得大量实时数据，利用这些可以有效控制产品质量。通过采集生产线上的大量数据，来判断设备运营状况健康状况,对设备发生故障的时间和概率进行预测。这样企业可由此提前安排设备维护，保证生产安全。

大数据将用于供应链从需求产生，产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据的使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等;通过预先进行数据分析来调节供求;利用新的策划来优化供应链战略和网络，推动供应链成为企业发展的核心竞争力。

企业如何部署大数据?

要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。

传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。

大数据在供应链领域的应用起步不久，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业。

㈣ e2e是什么意思

端到端是网络连接。网络要通信，必须建立连接，不管有多远，中间有多少机器，都必须在两头（源和目的）间建立连接，一旦连接建立起来，就说已经是端到端连接了，即端到端是逻辑链路，这条路可能经过了很复杂的物理路线，但两端主机不管，只认为是有两端的连接，而且一旦通信完成，这个连接就释放了，物理线路可能又被别的应用用来建立连接了。

TCP就是用来建立这种端到端连接的一个具体协议，SPX也是。

端到端的业务传输

端到端是指业务在站点到站点之间进行透明传送，中间的站点不需要进行复杂的转化和处理。

在通信领域中，端到端通信建立在点到点通信的基础之上，它是由一段段的点到点通信信道构成的，是比点到点通信更高一级的通信方式，完成应用程序(进程)之间的通信。

端到端通信建立在点到点通信的基础上，是经点到点通信更高一级的通信方式，完成应用程序（进程）之间的通信。OSI参考模型中的传输层功能是最终完成端到端的可靠连接。“端”是指用户应用程序的“端口”，端口号标识了应用层中不同的进程，多个进程的数据传递通过不同的端口完成。

㈤ 跨境电商采购和大数据采购的区别

采购方式不同。
电商采购选品采购销售售后都一体，息息相关，而传统采购只要购买指定的零部件就行，和跨部门的沟通衔接相对没那么紧密。大数据采购由于政府采购数据庞大以及涉及面广，为了方便收集、整理与利用，可分设九大政府采购数据库。

㈥ 京东订单是否存在销售合同

京东订单是存在销售合同
因为合同一般都是双方的法律行为，只有双方当事人协商一致才能成立。不论以何种方式订立协议都必须经过要约和承诺这两个阶段。京东商城甲乙双方本着公平、互利、诚实信用的原则，经过友好协商一致，依据《中华人民共和国合同法》及有关法律，订立合同。采购合同是企业（供方）与分供方经过双方谈判协商一致同意而签订的供需关系的法律性文件，合同双方都应遵守和履行，并且是双方联系的共同语言基础。签订合同的双方都有各自的经济目的，采购合同是经济合同，双方受“经济合同法”保护和承担责任。供方与分供方的全名、法人代表，以及双方的通讯联系的电话、电报、电传等，采购货品的名称、型号和规格，以及采购的数量价格和交货期交付方式和交货地点质量要求和验收方法，以及不合格品的处理，当另订有质量协议时则在采购合同中写明见质量协议违约的责任。卖方须准时提供全新的、包装完美无破损。

㈦ 大数据分析工具怎么采购

大数据分析工具比较多，不知道题主有没有选取一些做比较了呢。国内外比较好的大数据分回析工具有tableau，答qlikview，帆软以及永洪BI等。至于怎么采购的话，官网上都有详细的说明的，我觉得最主要的还是工具的选择。
tableau：可视化功能很强大，自身定位是一款可视化工具，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂，目前移动端只支持ios系统。
qlikview：属于新一代的轻量化bi产品，体现在建模，部署和使用上，智能运行在windows系统，cls的产品架构，采用内存动态计算，数据量小时速度很快，数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
finebi：轻量化的BI产品，部署方便，走多维分析方向，后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
永洪BI：敏捷BI软件，产品稳定性较高，利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

㈧ 大数据平台采购指标有哪些

大数据平台采购指标有功能项计算指标分布。现如今的大数据分析平台性能指标分是流量性能指标，本招标文件提出的是最低限度的要求，投标人的方案应达到或优于本招标文件要求，且符合国家有关标准和规范要求。

㈨ 服务器采购框架合同协议书范本

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