本文以油田地面工程總承包企業為研究對象，運用經驗總結法、實證研究法、調查法等研究方法，以該類企業的物資招標采購現狀及問題為切入點，以采購數據庫在該企業的建立方式方法及可視化應用效果為例，詳細闡述其建立數據分析體系的主要做法及分層方式，為該類企業在招標采購數據庫體系建設方面提供經驗參考及借鑒。

一

前言

新階段油田地面工程總承包企業（以下簡稱總承包企業）只有牢固樹立新發展理念，才能全面推進其高質量發展。通用電氣前CEO杰克?韋爾奇曾說，“現階段企業里采購和銷售是僅有的兩個能產生收益的部門”，銷售環節產生收益是毋庸置疑的，但采購環節往往被人所忽視。很多企業曾做過一項統計，如果采購成本每下降1%，企業的利潤就有可能增加5%至10%。就總承包企業而言，引入現代化采購數據分析模式，不僅便于企業進行科學的成本核算，更有利于對供應商進行方向性的戰略管控，對采購策略管理等業務具有有益的支持效果。特別是對于企業降本增效方面，采購數據價格庫在一定程度上對企業采購資本分配與相同類型項目進行投標成本測算等，均具有很強的戰略指導意義與參考價值。

總承包企業的招標采購業務與其他相關工程總承包企業的最大特點在于其追求在更短的采購周期中，最大程度滿足業主的個性化需求，并保證采購物資高效率、高質量地到達項目施工地點。這使得其決策者往往面臨著要作出不能完全依靠其自身經驗、且無法獨立完成的采購決策。因此如何運用好該類企業復雜而龐大的采購數據，對其決策提供更多可靠、科學的外部支持是今后一個時期內該類企業鑄就核心競爭力的關鍵所在。

該類企業應當充分認識到，在這個“數據為王”的時代，將具體業務所產生的數據進行深度挖潛并提煉更多有效信息，把握其中內在邏輯，為企業建立更多科學創效、有的放矢的決策依據，是在當今不斷變化的市場大形勢下該類企業可持續發展的最佳途徑。

本文研究油田地面總承包工程中招標采購業務所產生的大量非結構化和半結構化數據管理問題，以前期調研數據為依據，探討構建該類企業采購大數據管理體系的方式方法及具體實踐。

二

前期調研與問題探究

筆者調研的某公司是典型的油田地面工程總承包企業，其業務覆蓋亞非美三大洲。在EPC的采購環節中，采購主要分為物資、服務和工程分包采購，經過分析以往數據，分別占到采購額的70%、10%和20%左右。服務和工程的分包采購在每個項目上都有所不同，存在差異性和個性化。該企業近幾年其物資采購額均達百億元以上，集中采購度為98%左右，限額以上總招標率為90%以上。因此，該企業在油田地面工程總承包企業中有一定代表性。從采購金額上看，該企業已經擁有了較大的規模優勢，對物資提供者應具備較強的議價能力，能夠自由選擇質優價廉供應商。但通過深挖其供應商數據分析可以看出，其供貨資源并不匹配采購規模，甚至在某些物資種類上，存在“被捆綁”現象。

單從數據管理角度分析其原因有以下三點：一是對現有數據挖潛力度不足。各級管理組織對數據統計的認識只停留在收集、歸檔層面，沒有深度挖掘數據內在邏輯關系，對實際業務執行未能提供更多的可視化指導；二是現有數據信息普及范圍受限。由于該企業大部分業務聚焦國外市場，不同地區和國家的業務又有一定的特殊性，且多數非洲地區的網絡不佳，這對數據管理普及工作提出了更多挑戰；三是供應市場去中心化趨勢日益明顯。伴隨網絡經濟的日益成熟，供應市場擁有比以往更多的自由選擇權利與信息支持，供應商能夠通過以自身為中心快速分析得出參與某標段的可能性與贏利點，具備更多的選擇權利。

綜上所述，在當今市場形勢的博弈中企業能從規模效益里獲得的話語權與決定權正在逐步消耗殆盡，因此該企業通過各類管理舉措與手段，對數據管理進行了重新定位：建立健全以“獲取、儲存、搜索、共享、指導”為核心、“數據就是最優新能源”的總體招標采購數據管理思想，通過充分挖掘以往數據，推導得出最優采購趨勢與策略，以此來化解企業市場風險。

三

數據管理方式

為確保對現有數據整理以及新數據錄入的規范性，該企業通過整合組建公司級數據倉庫，確定建立涵蓋投標、采購、財務、安環、設計、合同、紀檢等十四個數據集市，逐步形成“大數據反腐”“大數據采購”“大數據投標”等若干個數據應用平臺的總體構架，并通過供應商維度、時間維度、地理維度、物資品類維度等多個角度，將數據倉庫中的信息進行結構化分解、系統化組合，初步實現了大數據的可視化應用。

（一）數據倉庫

數據倉庫是一個集成的、時變的、非易失的數據集合，其涵蓋了企業所有部門的現有以及歷史數據，并作為各職能部門及業務開展的決策支持來源庫，通過把握各類數據之間的邏輯關系，形成數據集，是數據挖掘、在線分析、查詢以及生成報表的基礎。該企業招標采購系統在歷史數據收集的基礎上，以物資編碼及訂單號為核心關聯字段，側重供應商名稱、類型、技術規格及價格等關鍵信息，形成涵蓋自公司成立以來所有物資招標采購數據倉庫，并設專業管理、實時更新，有效確保了該企業采購決策和談判的主動權、議價權。

（二）數據集市

數據集市是數據倉庫的演變、升華，關注于某個特別業務或部門，如采購系統集市、投標系統集市、企業運營集市等。每個集市都并非獨立存在的，每個子集市均是在編程的邏輯關系的基礎上，將所有相關數據提煉出來的集合，簡單來說，在各集市中職能部門可以自由提取所需數據，并可查詢到其他部門的相關支持數據。該企業采購系統在數據倉庫的基礎上，橫向把握“采買項目數量”“采購訂單數量”“供應商數量”“購買次數”等信息，縱向把控物資品名大類，實現了企業采購物資的精準查找，能夠快速得出某一類或幾類物資在一定時間段內的采購總量，協助企業實現預先采買，有效規避價格波動風險。

（三）可視化應用

可視化應用是數據管理的最終形態，是展現全部數據整合、分析的最佳實踐，是企業決策者制定相關策略以及實操人員執行具體工作的最終依據。具體可分為遠程業務報表、相關數據集合、在線數據分析、價格預測儀表盤及其他定制化應用。以某公司采購系統可視化應用為例，該企業在上述層級基礎上，實現了“物資價格走勢趨勢”“供應商分布及采購金額”“某類物資價格趨勢預測”等多角度查詢及展示功能，為企業管理人員、采購執行人員在處理具體業務時，提供了詳實、嚴謹的參考實例。

（四）聯機分析處理

聯機分析處理是在上述總體數據框架的基礎上，專門用于滿足操作人員以及高層管理人員的決策需要而開發的專業處理程序。該處理程序最核心的優勢就是能夠在大數據基礎上，根據工作需求快速抓取數據之間內在聯系，以易讀易懂且客觀可靠的查詢結果提供給企業決策人員進行參考或掌握企業經營狀況。在某公司實際應用中，通過對存在互通、參考價值的實際操作業務集市進行系統“切片”及“切塊”處理，形成了如“采購—投標—投產”區域塊、“市場—經營—財務”區域塊等多個區塊鏈，并實現了有效的上、下鉆取處理功能，使得用戶在實際操作中能夠根據業務處理的需要進行上、下層級讀取，有效增強了彼此間業務連接、溝通（見圖1）。

該企業通過對大數據的深度挖掘清洗，搭建起了一座連接全部主要業務的橋梁，通過數據挖潛抓取關鍵核心，使得所有業務能夠優勢互補、協同發展。

總體來看，該企業采購系統的數據管理以系統性、層次性、合理性、合規性為根本原則，通過項目管理系統提取關鍵數據形成歷史價格數據庫，結合物資采購編碼的方式抓取內在邏輯關系執行處理過程，最終形成采購集市并面向各級采購部門提供數據支持。同時，根據數據內在關系向投標報價集市提供詳實客觀的價格趨勢預測。

四

企業實踐

（一）構建數據庫時遵循的原則

在招標采購數據庫的構建過程中，該企業遵循了如下原則。

1.系統性原則

招標采購數據管理工作本質就是對招標采購歷史數據進行系統定量分析。但在建立之初，由于大量數據遺存，分析對象具有分散、復雜等特點。因此在搭建采購數據管理分析體系中，充分考慮系統性并整合所有采購關鍵步驟，采用“先總體”“后局部”；“先分析”“再歸攏”的工作原則，把握輸出結果對采購決策的整體影響。

2.層次性原則

各類招標采購數據內部銜接緊密，在體系建設中應充分重視所有數據的可追溯性，將采購數據細分為大類物資層級、中類物資層級、小類物資層級、品名物資層級及詳細物資層級。在數據提取中，可由大類物資層級入手，逐步下沉分析數據至詳細物資層級。

3.合理性原則

招標采購數據管理體系的輸出結果應以業務決策及商務溝通的準確性為出發點。因此，最大限度確保采購經驗數據客觀、結構統一、簡明有效，分析結果輸出要求詳盡客觀、精確、切合實際、可視化強。

4.合規性原則

招標采購數據是企業的核心資源和商業秘密，在體系構建過程中，合規是基礎原則。確保價格分析過程合規、嚴謹，杜絕工作過程中出現違規或泄密的情況。

（二）數據庫的應用

經過整理的招標采購數據，可在可視化方面進行運用。該企業招標采購數據庫體系能夠對系統內部的供應商管理、采購策略管理、采購品類管理及宏觀市場價格趨勢提供客觀決策支持，對系統外部的投標報價管理提供歷史數據參考。

1.供應商管理支持

采購數據庫體系中，將與企業有過合作往來的全部供應商所提供的產品進行細分，分別列舉物資價格、技術規格、交貨日期及現場服務率等多種關鍵信息。根據企業物資使用量進行統計分級，確定關鍵物資及關鍵供應商，便于供應商管理工作人員加強供應鏈管理能力，為簽訂框架協議提供詳實的數據支持。通過分析，可以為對需要補充的某種物資供應商進行有針對性的尋源及開發。該企業通過分析電氣防爆材料的采購數據發現該企業的這類物資來源于兩至三家企業，通過供應商考察決定與其中一家簽訂框架協議，規定相關規格的單價和調價公式，該企業的所有海外項目電氣防爆材料均通過此框架協議從此供應商處進行采購。與歷史采購數據進行對比，發現通過框架協議采購的物資單價平均下降10%至20%，有效降低了采購成本。該企業決定對類似規格較為統一的物資也采取相應方法，推動相關物資框架協議的簽訂工作。

2.招標采購策略管理支持

采購數據庫體系根據采購策略管理崗位人員需求，按照使用項目類型、產品規格、采購方式、供應商名單、歷史價格、采購執行情況、交貨情況等多個維度對現有供應商進行系統分析，將分析結果提煉歸納后，形成可視化圖表提供給崗位人員及企業決策人員進行參考。該企業通過分析某泵類的采購執行情況和交貨情況發現，該泵類供應商在一段時間內，總是延遲交貨，并且貨到現場后故障率較高，需要反復進行維修，決定暫停該供應商資格，避免對該企業工程交付完工造成更大影響。

3.招標采購品類管理支持

通過對某一類項目招標采購管理的跟蹤統計，采購數據庫體系能夠滿足對該類項目所需物資種類、歷史采購情況、采購需求趨勢等關鍵信息的抓取，從而有針對性地對品類物資實施動態管理。

4.宏觀市場信息分析

在招標采購數據庫體系中，通過設立重點物資價格走勢分析機制，確定無縫管、鋼管、普中板、電纜、閥門等物資作為公司重點監測對象，在此基礎上對市場公開信息進行整理、歸檔，以所列舉的工程物資的主要原材料價格走勢為切入點，以其主要交易產地的價格數據為抓手，匯總形成監測報告。以鋼鐵及銅材市場為例，通過選取鋼坯、鐵精粉（鋼鐵）、銅精礦、銅制品（銅材）等為主要監測目標，并對其主要交易產地的月度市場價格走勢進行數據分析，構成價格趨勢圖，并通過對近兩年價格進行對比，形成宏觀走勢分析及未來價格預測等采購指導方案。該集團公司下屬施工單位，就利用該監測報告在預測的價格相對低點提前購入施工所需的部分鋼材，節約資金約達1億元。

5.投標報價管理支持

采購數據庫體系，能夠根據投標報價部門需求，在物資的歷史價格分析統計以及對價格走勢分析預測的基礎上，為其提供所需物資的投標支持。該企業在面對時間緊、任務重的項目投標工作時，通過對歷史價格的分析和走勢進行分析預測，助力企業獲得更多項目。

五

結論

綜上所述，該企業通過整合有效資源、把握市場機遇，已初步建立起整體的招標采購數據分析體系，為該類企業的招標采購數據庫體系建設提供了借鑒和參考。

作者：聶 頂    盧英辰

作者單位：中國石油工程建設有限公司

來源：《招標采購管理》2022年第10期