二、大数据应用于物资招标采购管理的策略

　　（一）深入分析历史采购数据企业在开展招标采购工作时，一般会经历几个环节：需求挖掘、现场勘探、撰写招标书、资格审查等，无论是哪个阶段都需要大量数据作为支撑。而通过将所涉及的相关数据进行全面挖掘和有效整理，能够为不断完善物资采购管理链条夯实基础。在对相关数据信息展开充分的搜索、存储之后，企业还需要利用相应的研究分析方式对数据进行进一步挖掘，将其与采购需求进行适配程度分析，帮助企业从数据中找到物资产品升级完善的规律。

　　（二）完善招标采购业务流程一般情况下，参与招标的工作人员需要对物资管理、招标分析、采购审核、专业分析四个阶段的数据进行深入挖掘。而挖掘分析的阶段主要体现在两个时间节点：招标工作正式开展之前以及招标工作结束之后。在正式启动招标工作之前，要明确物资分类的方法、不同物资所匹配的采购模式，以及分包策略和评标方式，这属于基础工作。在招标工作结束后，要对物资报价情况进行分析研究，统计并总结出准确的报价规律。除此之外，还要对中标率和中标占比进行充分研究。在此基础上，对企业的投标行为得出有效的评分公式，及时发现并有效制止围标、违规投标等问题。

　　（三）使用大数据技术进行点评通过定性分析和定量分析，对企业物资招标采购管理中的大数据应用点进行有效点评，促使企业物资管理工作得以高效开展。定性分析的对象为应用点的质量，通过对业务开展的环节以及大数据应用点所能实现的价值，数据的适配性、精确性等进行分析。而定量分析则针对大数据应用点中的数量，具体表现为数量特点、数量联系以及数量变化。

　　（四）优化大数据运用的方案在大数据应用点的定量分析和定性分析基础之上，对大数据技术开展的工作方案进行有针对性的优化。基于优先级别评判以及权重比值的.分析情况，大数据应用被分为三个阶段，并与首要目标、短期目标和长远目标三个目标相对应。首要目标应隶属于第一优先级，短期目标和长远目标分别对应第二优先级和第三优先级。从优先级别的应用效果来看，第一优先级所能达到的效果是十分突出的，而第二优先级要弱一些，具有大约五年时间的过渡期。第三优先级以及第四优先级的应用效果则要更弱，其最明显的特点就在于建设难度大，所需要的时间也比较长，对于企业的专业技术、人才资源和物质能力都具有较高要求。

　　三、大数据应用保障体现

　　（一）对建设机制的重视体现建立健全相应的体制机制是促使企业开展良好工作的基础条件，而大数据的良好利用就应当切实地落到物资业务管理岗位中。首先，企业需要建立健全相应的工作人员长效管理机制，从其自身的职责范围以及确定的发展目标出发，对其不同的岗位合理设计相应的绩效考核方式，由于评价指标不同，大数据分析结果的执行也会具有相应的差异。考核指标不只与自身的业绩挂钩，还要与部门之间的业绩评估联系。结合有效的奖励管理机制，促使大数据技术能够关注到每一个岗位的付出，为相关部门和工作人员开展良好的工作创造条件。

　　（二）对标准化建设重视的体现大数据技术的优势体现在对众多数据的良好分析提取，同时业务数据分析的高效率和高质量也依靠大数据的标准化建设。大数据分析是建立在数据收集和整理基础之上的，数据收集和数据整理均属于数据管理的初始阶段，而分析则属于应用阶段。在对物资数据管理过程中，对信息数据展开深入挖掘和分析，提升数据价值，为开展下一步的采购决策提供依据。企业对数据的管理要逐步加强其标准化程度，有效利用大数据技术，建立健全数据管理系统，促使数据从采集到分析整个过程都能实现标准化、系统化管理。

　　（三）对人才建设重视的体现大数据在物资招标采购管理工作中的使用主要依靠专业人才来实现，因此，建立一支掌握大数据技能、熟悉业务流程的人才队伍极有必要。企业应建立大数据人才培养项目，对人才资源的完善予以支持，对企业现有人员展开与其岗位相适应的培训工作，还要适当提高对录取人员的技术门槛。有效利用大数据技术，对人才资源的个人情况进行深入的掘，并有针对性地展开专业培训，促使企业的人才竞争力得到极大的增强。