軍隊采購系統數據建設研究

高子淵 郭大方

摘要：隨著信息化建設的不斷發展，軍隊采購行業數據化水準不斷提高，產生了大量標準化和非標準化數據。為保障平時業務運行，同時為后勤指揮員決策提供數據支撐，有必要將海量數據進行抽取、分類、清洗、轉化，形成具有軍隊采購特色的數據應用。本文基于以上現狀，初步討論了軍隊采購系統數據建設的幾個方面。

關鍵詞：采購;現狀;問題;數據建設

一、軍隊采購數據采集應用現狀

（一）基于平臺產生的數據

1.平臺運行數據。主要有采購業務數據，按照業務分類，主要有用戶數據、項目數據、供應商專家數據、合同數據、進口數據等。按照數據類型分類，主要有數據庫記錄、圖片、表格、文檔等;系統運行數據，主要有用戶訪問、操作平臺的日志數據，系統運行日志數據、報錯日志等。

2.登記錄入數據。檔案登記系統上線運行后，為采購服務站和采購管理部門開通了數據權限，并開展采購項目數據網上登記工作。所有歷史采購項目數據按照由近及遠補錄，新增項目全部實時在線登記。

（二）外部引入的數據

1.軍采e信數據。通過引接工商銀行數據源，軍采e信客戶端可向采購系統用戶返回參與軍隊采購業務的供應商和企業法人的工商活動數據，為采購供應商管理業務提供支撐。

2.藥材采購交易數據。對接國家醫療保障局業務系統，定期推送軍隊醫療衛生機構有關信息，導回地方藥材采購交易數據。

3. 政府采購失信數據。引入中國政府采購網政府采購嚴重違法失信行為信息記錄并定期更新。

（三）數據治理及應用

1.檔案登記數據的校驗統計。對于檔案登記數據出現錯漏和異常的情況，及時反饋采購服務站修改完善，形成數據管理閉環;設計數據分析模型和算法，初步實現對采購周期、項目進度、供應商成交集中度等業務監管維度的統計分析。實行數據采集日報制度，每日抄報數據采集進展情況。

2.組織藥材平臺數據分析應用。組織開發系統數據模型和算法，逐步構建主題應用數據庫，多維度在線統計分析采購數據，按季度提報數據分析報告，為加強藥材采購監管提供參考依據。

二、存在的問題

（一）業務上線少

截止到目前，軍隊采購限額以上采購項目通過軍隊采購網全流程實施未完全上線，數據量不充分。檔案登記子系統目前已收錄的采購項目數據，無法全面且精準地覆蓋所有歷史項目和進行中項目情況。

（二）網絡域復雜

軍隊采購數據的分布于互聯網、內網以及通過專線與外部平臺連接的各網絡域。數據來源多、分布散，跨網數據匯集具有一定難度和風險。

（三）數據基礎差

體現在：一是數據標準低，基礎數據、專業數據、日志數據等缺少標準支撐和規劃管理，導致現有數據出現命名沖突、結構沖突等情況;二是數據質量低，數據錄入過程中缺少合法校驗，導致現有數據表中一些重要屬性值不完整或者缺失。

（四）技術手段少

現有生成的數據報告，從數據的抽取、清洗過程都是通過手動完成，數據呈現工作主要依靠Excel和成熟的商業智能軟件（BI），缺少腳本工具及數據建模分析展現技術的使用，導致數據報告生成周期長、數據呈現方式單一。

三、建設研究

（一）建立數據服務管理機制

以采購數據業務化為牽引，面向各級采購管理部門、采購機構搜集數據建設需求，區分業務展示、態勢預警、監督管理等主題，建立具有軍隊采購特色的數據分析模型。明確數據“歸誰管”、“給誰用”、“怎么用”等問題，形成面向各層級用戶的采購大數據平臺運行服務模式和管理機制。

（二）采購數據應用

充分利用自采平臺和集中采購平臺已有的在線監管和大數據分析功能。集中直觀展示采購管理信息，包括各種維度的統計圖表、風險預警清單、進度狀態顯示等內容。為紀檢、審計部門提供接口和數據，并為局機關提供不限于以下數據分析應用。

1.供應商大數據分析。包括供應商數據分析（訂單量、競價成功率、集中采購中標率等），供應商商品分析（商品上下架情況、商品質量等）、供應商排名統計（按時間維度和產品維度統計供應商排名等）。

2.采購人大數據分析。包括采購人采購業務統計（采購總金額、累計節資率等），采購人行為分析（異常行為報警）、用戶畫像。

3.在線監管與預警。包括供應商誠信管理、專家誠信管理、投訴舉報、服務記錄跟蹤、敏感信息管理等以及采購項目各環節進度預警。

（三）采購大數據分析系統建設

1.數據轉換清洗。將系統運行歷史數據導出，參考軍用數據標準，對數據進行轉換、清洗，導入到大數據倉庫。

2.建設大數據分析系統。自采平臺和集中采購平臺上線平穩運行后，根據數據體量預測數據倉庫軟硬件基礎環境建設需求。

3.數據挖掘和決策支持。在有充足的數據準備的前提下，借鑒地方成熟算法應用，如神經網絡、決策樹等分類預測算法，k-means等聚類算法，以及基于時序等一系列算法，深度挖掘軍隊采購數據應用價值，形成各種作戰樣式下的一整套軍隊采購保障大數據決策支持模型及仿真模擬應用。

參考文獻：

[1]吳登輝，劉司墨.常態化疫情防控下軍隊采購策略分析[J].中國政府采購，2021（05）.