军队采购系统数据建设研究

高子渊 郭大方

摘要：随着信息化建设的不断发展，军队采购行业数据化水准不断提高，产生了大量标准化和非标准化数据。为保障平时业务运行，同时为后勤指挥员决策提供数据支撑，有必要将海量数据进行抽取、分类、清洗、转化，形成具有军队采购特色的数据应用。本文基于以上现状，初步讨论了军队采购系统数据建设的几个方面。

关键词：采购;现状;问题;数据建设

一、军队采购数据采集应用现状

（一）基于平台产生的数据

1.平台运行数据。主要有采购业务数据，按照业务分类，主要有用户数据、项目数据、供应商专家数据、合同数据、进口数据等。按照数据类型分类，主要有数据库记录、图片、表格、文档等;系统运行数据，主要有用户访问、操作平台的日志数据，系统运行日志数据、报错日志等。

2.登记录入数据。档案登记系统上线运行后，为采购服务站和采购管理部门开通了数据权限，并开展采购项目数据网上登记工作。所有历史采购项目数据按照由近及远补录，新增项目全部实时在线登记。

（二）外部引入的数据

1.军采e信数据。通过引接工商银行数据源，军采e信客户端可向采购系统用户返回参与军队采购业务的供应商和企业法人的工商活动数据，为采购供应商管理业务提供支撑。

2.药材采购交易数据。对接国家医疗保障局业务系统，定期推送军队医疗卫生机构有关信息，导回地方药材采购交易数据。

3. 政府采购失信数据。引入中国政府采购网政府采购严重违法失信行为信息记录并定期更新。

（三）数据治理及应用

1.档案登记数据的校验统计。对于档案登记数据出现错漏和异常的情况，及时反馈采购服务站修改完善，形成数据管理闭环;设计数据分析模型和算法，初步实现对采购周期、项目进度、供应商成交集中度等业务监管维度的统计分析。实行数据采集日报制度，每日抄报数据采集进展情况。

2.组织药材平台数据分析应用。组织开发系统数据模型和算法，逐步构建主题应用数据库，多维度在线统计分析采购数据，按季度提报数据分析报告，为加强药材采购监管提供参考依据。

二、存在的问题

（一）业务上线少

截止到目前，军队采购限额以上采购项目通过军队采购网全流程实施未完全上线，数据量不充分。档案登记子系统目前已收录的采购项目数据，无法全面且精准地覆盖所有历史项目和进行中项目情况。

（二）网络域复杂

军队采购数据的分布于互联网、内网以及通过专线与外部平台连接的各网络域。数据来源多、分布散，跨网数据汇集具有一定难度和风险。

（三）数据基础差

体现在：一是数据标准低，基础数据、专业数据、日志数据等缺少标准支撑和规划管理，导致现有数据出现命名冲突、结构冲突等情况;二是数据质量低，数据录入过程中缺少合法校验，导致现有数据表中一些重要属性值不完整或者缺失。

（四）技术手段少

现有生成的数据报告，从数据的抽取、清洗过程都是通过手动完成，数据呈现工作主要依靠Excel和成熟的商业智能软件（BI），缺少脚本工具及数据建模分析展现技术的使用，导致数据报告生成周期长、数据呈现方式单一。

三、建设研究

（一）建立数据服务管理机制

以采购数据业务化为牵引，面向各级采购管理部门、采购机构搜集数据建设需求，区分业务展示、态势预警、监督管理等主题，建立具有军队采购特色的数据分析模型。明确数据“归谁管”、“给谁用”、“怎么用”等问题，形成面向各层级用户的采购大数据平台运行服务模式和管理机制。

（二）采购数据应用

充分利用自采平台和集中采购平台已有的在线监管和大数据分析功能。集中直观展示采购管理信息，包括各种维度的统计图表、风险预警清单、进度状态显示等内容。为纪检、审计部门提供接口和数据，并为局机关提供不限于以下数据分析应用。

1.供应商大数据分析。包括供应商数据分析（订单量、竞价成功率、集中采购中标率等），供应商商品分析（商品上下架情况、商品质量等）、供应商排名统计（按时间维度和产品维度统计供应商排名等）。

2.采购人大数据分析。包括采购人采购业务统计（采购总金额、累计节资率等），采购人行为分析（异常行为报警）、用户画像。

3.在线监管与预警。包括供应商诚信管理、专家诚信管理、投诉举报、服务记录跟踪、敏感信息管理等以及采购项目各环节进度预警。

（三）采购大数据分析系统建设

1.数据转换清洗。将系统运行历史数据导出，参考军用数据标准，对数据进行转换、清洗，导入到大数据仓库。

2.建设大數据分析系统。自采平台和集中采购平台上线平稳运行后，根据数据体量预测数据仓库软硬件基础环境建设需求。

3.数据挖掘和决策支持。在有充足的数据准备的前提下，借鉴地方成熟算法应用，如神经网络、决策树等分类预测算法，k-means等聚类算法，以及基于时序等一系列算法，深度挖掘军队采购数据应用价值，形成各种作战样式下的一整套军队采购保障大数据决策支持模型及仿真模拟应用。

参考文献：

[1]吴登辉，刘司墨.常态化疫情防控下军队采购策略分析[J].中国政府采购，2021（05）.