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大数据分析在招标项目后评价中的应用探究

2020年11月05日 作者:邵洲 打印 收藏

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  随着社会经济的快速发展与进步,大数据分析在各行业领域内得以广泛应用,招投标行业也紧跟时代发展潮流不断提高自身核心竞争力,在激烈的市场竞争中占据有利地位。与此同时,我国招投标领域的市场规模仍在逐步扩充,招投标项目的覆盖率也呈显著上升趋势,社会各界对招投标行业的重视度将会更高,对招标项目进行后评价已成为顺应行业发展趋势的必然结果,有利于最大限度地提升招投标项目水平,进而推动招投标行业长远发展。

  一、大数据分析概述

  1.大数据定义

  大数据至今并无确切具体的定义,其可以综合概括为庞大的数据资料,通常指传统数据处理软件无法短时间内快速完成大量数据库信息整合的专有名词术语。在某种程度上大数据还可以视为来源渠道广泛的大量非结构化以及结构化数据,这种定义方式基于数据名词原有含义衍生而成,但实际上在新时代大数据广泛普及的环境背景下,这层定义并不全面和完善。与此同时,从研究机构角度出发,其将大数据视为具有数据量广泛、增长率高以及多元化等特点的信息资产,突出强调应用处理模式的决策分析能力、洞察力以及环节优化能力等,从而将大数据的优势和效果全面体现出来。另一方面,大数据也被定义为传统数据处理应用无法在短时间内快速搜集、整合、存储以及处理的数据信息库。最后,我国政府也对大数据提出明确定义,即大数据是具有信息量庞大、种类丰富、存储速度快以及应用渠道广泛等多元化特征的数据合集,且随着数据时代的高速发展,大数据也正逐渐朝着处理难度更高、来源渠道更宽泛以及格式更复杂的方向稳步前进,从整体上优化这些数据信息的收集、整理以及存储等功能,还有助于人们从大数据处理中不断学习基础理论知识,在大数据导向作用下创新思维,拓宽新时代信息技术发展渠道,充分发挥大数据的实时性与传递性。

  2.大数据共性

  通过整合当前阶段大数据的各种定义不难发现,大数据在一定程度上可以视为随着信息化时代应运而生的现象,IBM公司结合大数据的基本特点将其规划成五方面共性,也是国际上接受度普遍较高的定义方式。第一,规模性。大数据涵盖着大量的数据信息,在信息收集、整合以及存储等方面具有显著规模性特征。第二,多样性。大数据具体包括结构化、半结构化以及非结构化三个层次,这三种模式的数据处理难度较高,同时对大数据能力提出更多元的要求,以此奠定大数据与云计算间相辅相成又相互独立的良好基础。第三,时效性。大数据在处理数据库信息时,需要保持处理效率高、数据增长趋势快等原则,某种程度上对大数据的时效性也提出较高的要求。在现代化软件应用过程中,用户可以灵活运用搜索引擎快速查询所需的数据信息,高度满足用户的个性化需求。第四,价值性。相比于传统数据应用模式,大数据整体具有较强的价值性,但大数据价值的密度却较低。第五,真实性。大数据的科学性和可靠性在微观层次上要求每个子数据也同样准确合理,从而为整个大数据的效能提供基本保障。

  二、招投标项目后评价工作的内容

  1.招投标项目后评价的原则

  招投标项目后评价工作应以科学合理的后评价体系为前提基础,其中招标后评价具体应遵循以下四方面原则:第一,科学性原则。评价机构应确保项目后评价方案和标准的严谨性,严格按照我国法律规范及各种规章条例,保证项目后评价内容和流程的完整性,高度满足后评价项目的实际需求。第二,客观性原则。在招投标项目后评价开展过程中,评价机构应严格遵循客观性原则,积极采取有效对策保证资料和数据信息的真实性与可靠性,为评价工作提供可靠参考依据,严格按照国家法律法规和招投标行业准则执行客观的招投标项目评价,同时详细记录评价结果,编制完整的后评价报告。第三,公平公正原则。在招标后评价工作中,评价小组成员不受各种影响因素干扰,秉持公平公正原则根据评价工作要求和标准独立完成招投标项目后评价工作。第四,反馈原则。反馈原则要求评价小组在项目后评价工作完毕后做出具体的后评价报告,将其作为反馈意见上报到项目负责人。

  2.招投标项目后评价工作流程

  招投标项目后评价工作流程主要由以下五个环节组合而成:第一,成立后评价小组。招标管理部门优先确定后评价招标项目,并按照具体后评价项目内容成立后评价小组,其中各小组成员应包括与项目无关的后评价技术、经济专家,小组人数为五人以上的单数。第二,招投标项目后评价的前期准备工作。评价小组成员应结合招投标项目具体特点,站在宏观角度制定后评价工作方案,具体应包括后评价要求、后评价方法、后评价范围以及需要项目相关方需提供的材料明细等内容。其后评价要求和标准应严格按照国家法律法规以及相关规范条例制定,避免与行业准则出现偏差。后评价方法可以结合定性评价和定量评价两种方法共同确定,其中定性评价基于国家法律法规以及行业规范条例,针对招投标项目具体的资料内容实行符合性评判机制,而定量评价则需要评价小组根据方案中影响项目后评价的主要因素,对比招投标数据信息中的评价条款,按照相关方法进行严密计算,同时对各影响因素进行比分,以此从比分中直观清晰地反映后评价项目的资金、质量、进度等综合指标。后评价范围具体划分为阶段性评价与全过程评价,其中阶段性评价主要由招标前期准备工作评价、招投标中期阶段评价以及合同签订后评价,而全过程评价在涵盖阶段性评价的基础上还包括招投标项目效果评价。最后,评价工作小组在后评价方案制定完成后,还应将其上报相关管理部门进行审批,审批合格后方能告知招投标项目负责人根据方案内容准备相关材料。第三,后评价工作的实施。评价工作小组严格按照具体方案有序开展后评价工作,但对于定性评价中不满足符合性评价的主要条款规定的招投标项目,可以不再进行定量评价。评价工作小组将招投标项目资料处理完毕后,还应根据招投标项目进度、成果等内容做出后评价报告,要求报告内涵盖招标人、招标机构以及投标人三个主体对象,并对招投标项目总结过程中存在的问题进行归纳,提出科学可行的改进方案。第四,实施反馈评价。评价小组在后评价工作完成后,还应积极向招投标管理部门和项目相关负责人反馈后评价成果,针对存在问题的地方予以重视,由招投标管理部门严格督促项目相关方执行改进任务。第五,整理归档。招标管理部门需采取有效措施将招投标涉及的后评价资料进行整理归档,构建完善的后评价台账体系,充分发挥招投标项目后评价成果的最大化作用,为后续招投标项目后评价工作的顺利开展奠定坚实基础。

  三、大数据分析在招投标项目后评价中的应用策略

  1.建设招投标数据库

  在招投标项目后评价工作实际开展过程中,其资源具有一定的局限性,后评价工作覆盖的招投标项目数量有限,因此评价机构应尽可能选取代表性较鲜明的后评价项目,将有限资源的实用性价值全面体现出来。与此同时,评价机构还可以将已有的招投标数据进行有效整合,建设完整的招投标数据库,结合后评价项目的实际需求进行建模,由招标管理部门根据项目具体特点,有针对性地抽取相关数据参数,充分发挥招投标项目结果的时效性与共享性。当前阶段招投标数据库主要包括SQLServer、Oracle 以及MySQL三种,Oracle 价格最高,但却满足所有行业指标,整体开发程度难度居中,与数据库建设模式最为匹配,还能提供可靠的安全保障。SQLServer是由微软公司开发的软件系统,其价格居中,且整体开发难度最低,但运行条件具有一定的约束性,仅能在windows系统运行,安全效果不明显。MySQL 属于免费开放数据库,受欢迎程度普遍较高,但安全质量在三个数据库中最低,后续随着Oracle 的加入,其使用功能系统也逐渐趋于完备,整体性能和可供使用渠道也在不断发展,具有较为客观的发展前景。由于招投标项目后评价工作对数据信息的安全性重视度较高,评价机构必须选择保密性强的数据库进行建设,而Oracle不失为数据库安全建设的最佳选择。

  2.筛选招投标后评价项目

  在招投标项目后评价工作中,可以优先选取以下几种项目:第一,需经过国家审批的重要项目。第二,经监督管理或审计后存在问题的项目。第三,后评价过程中的突发项目。第四,被提出异议和投诉的项目。第五,达成特定失败次数的同类招投标项目。第六,在同一地区相同时期存在三个及以上同一标的物的项目,且其招标人始终为同一人。第七,项目概算金额符合额度标准的项目。第八,同一标的物的中标金额相比于数据库的平均值存在明显偏差,且达到特定额度标准的招标项目。第九,招投标实施过程中澄清或异议达到特定次数的项目。综上所述,在招标信息数据库中,第一至第四种招投标项目选取较为容易,具体可通过聚类算法等功能实现,将搜索引擎按照一定条件直接设置为抽取项目,最大限度地缩短招投标项目抽取时间,第五至第九种招投标项目抽取具有一定的预设性,具体可采用离群值检测等方法,根据招标管理部门提供项目抽取范围的差异,其输出结果也存在明显不同。在第六项招投标项目抽取过程中,招标管理部门可以将省市地区、时间节点、主要标的物设置为索引条件,短时间内快速筛选出满足条件的后评价项目。另一方面,招标管理部门还可以灵活运用数据库的复选功能,将备选的后评价项目控制在一定范围内,从根本上为招投标后评价项目的科学性提供基本保障。

  3.再次优化招投标数据库

  在网络快速发展的时代背景下,大数据的应用使得各行各业都发生了翻天覆地的变化。在招投标项目后评价数据库建设过程中,随着其评价信息的不断填充与录入,招标数据库功能的逐步优化与完善,后评价项目选取结果也在不断革新。招投标管理部门可以针对数据库内招标后评价中比分较低的项目进行聚类汇总,快速查找某类特定项目在评价方面相比于其他类项目之间的差距,由此更直观清晰地判断某类项目的风险系数,同时数据库系统功能还可以自动筛选风险系数高的相关招投标项目,直接提醒招标管理部门发现这类项目后评价的优先级,有效提高人工操作抽取招投标项目时的客观性,最大限度地提高项目抽取质量和效率。

  大数据分析对招投标项目后评价的应用起到至关重要的作用,借助大数据分析有利于选取最优质招投标后评价项目,真正实现招投标工作与大数据分析的有机结合目标,帮助招投标机构落实预测工作,为招投标流程的科学性与合理性提供基本保障。在招投标项目后评价过程中,可以应用建设招投标数据库、筛选招投标后评价项目、再次优化招投标数据库等有效策略,将大数据分析的实用性价值全面体现出来,有效降低招投标过程的决策风险。

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责编:梁晋
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