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摘要：现阶段，我国经济发展十分迅速，而信息技术以其独特的优势应用在各个环节，在辅助各项管理工作开展的同时，导致数据总量急剧增长。在物资采购中，由于电子商务的出现，逐渐从面对面钱物交换朝着网络采购方式转变，促使物资采购的数据量大大增加，如何在海量数据中挖掘潜在价值成为当前首要内容。而在大数据背景下，通过数据整理和分析，预测消费情况，编制合理的生产计划，有助于推动网络经济发展。加强大数据下物资采购数据研究，有助于挖掘数据潜在价值，指导后续相关工作开展。
关键词：大数据环；境物资采购；数据分析；策略研究
引言
在全球化的背景下，大数据随之出现，它作为我国较为重要的一项科技成果，在社会发展中起到了重要的作用，不仅可以实现产业变革，与此同时，还可以增强产业竞争能力。从当前情况来看，大数据时代发展的核心内容便是顺势而为、乘势而上。现阶段，随着信息化建设的的推进以及新能源技术的不断发展，在现有的招投标管理过程中，逐渐加大了对大数据的关注度，并且对其提出了一定的应用需求。
1物资采购数据分析方法概述
在传统环境下，物资采购数据收集有限，使用常规的相关性分析、回归分析、聚类分析等方法就可以处理。但随着信息时代的到来，企业越来越重视标准化和流程化管理，需要收集的物资采购数据也越来越多，并逐步延伸到每一个具体的环节。传统的物资资料分析方法已不能满足现实的需要，只有通过各种计算机软件对数据进行充分整理、挖掘，才能对庞大的物资采购数据进行有效分析。
2物资采购中大数据应用难点
2.1数据处理实效性
在前沿技术支持下，建立大数据存储系统化优势较为突出，包括高性能、低成本、低开销等优势。伴随着时间推移，数据中潜在价值逐渐消失，这就需要结合数据规模来选择合理的数据分析和挖掘技术，以便于在短期内对数据进行过处理，提取可观的价值信息。大数据背景下，为复杂结构数据建立对应的索引结构，以便于在数据变化下可以动态调整适应。需要注意的是，如果数据变更，需要设计合理的索引方案，提升大数据处理效率和质量。
2.2数据安全和保护
信息时代背景下，互联网广泛普及在社会生产生活各个领域，人们获取数据信息的途径愈加便利，可以打破时间和空间限制，实现数据信息传输和共享，但是由于互联网开放性特点，数据安全面临着严峻的挑战。相较于传统是数据安全而言，大数据环境下隐私安全更为严峻，这就需要做好数据隐私保护，提高大数据隐私保护重视程度，实现大数据下信息共享和传输，以便于维护隐私数据安全。
2.3大数据管理易用性
物资采购管理中应用大数据挖掘技术，对于大数据分析和挖掘，直观将分析结果呈现出来，对于大数据管理易用性带来了严峻挑战。作为大数据处理核心内容，数据分析是否合理将直接影响到后续的管理和决策，如果分析结果正确，但是缺少合理有效的方法予以解释，最终的结果可能影响到决策者的决策合理性。大数据分析结果关联复杂，数据海量，传统解释方法无法满足实际需要，可以通过人机交互技术和可视化技术实现。
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3大数据环境下物资采购数据策略
3.1加大对招标采购工作的重视力度
根据企业实际经营情况，建设与之相符的企业内部管理体系，只有在确保管理制度完善以及有效的基础上，才可以将其更好的应用于企业招标采购工作中去，以此规范员工行为，使其认识到招标采购工作的重要性，进而为了实现企业战略目标而实施各项工作，最终增强招标采购工作的合理性。建设招标采购的信息分析体系。在实施招标采购工作的时候，要将其和企业其它信息相互连接在一起，对于企业而言，只有在全面掌握和了解这些信息的基础上，通过优化整理，才可以科学的选择供应单位，以此为招标采购效果的提升奠定有利的依据。
3.2选择合理的数据挖掘技术
海量数据中挖掘有价值的信息，需要结合实际情况选择合理的数据挖掘技术，以便于从物资采购数据中提取有价值信息，可以为后续企业管理和决策提供依据。当前大数据挖掘技术包括RAPIDMINER、WEKA、PMML和PREGEL等等。物资采购数据中选择合理的数据挖掘技术，以WEKA技术为例，可以智能化分析环境条件，建立公开数据挖掘平台，借助大量机器学习算法对大数据进行预处理、分类和聚类，以便于提供可视化的人机交互界面。WEKA在操作系统平台上应用，促使后续的物资采购数据分析提供支持，实现物资采购数据预处理、分类和聚类，在特定阶段促使仓储、销售和用户界面可视化，指导实际工作顺利展开。
3.3处理物资采购数据需要结合关系数据库和非关系数据库
关系数据库，采用关系模型作为数据组织方式。关系数据库的显著特点是把具有相同属性的数据独立地存储在同一表格中。对于任意一个表格来说，使用者在变更表中的数据时，不会对表格中的其他数据产生影响。关系数据库的层次结构可以分为数据库（Database）、表（Table）与视图、记录（Record）和字段（Field），相应的关系理论中的术语是数据库、关系、元组和属性。关系数据库系统在数据分析中占据着主要地位，但半结构化和非结构化数据出现以后，关系数据库系统就不能完全适应这些数据的处理需求，在处理物资采购数据时需要结合关系数据库和非关系数据库。后续出现的类似MAPREDUCE的大数据处理工具在容错性、可扩展性、数据的移动性上具有明显的优势。该工具在处理物资采购数据时结合了关系数据库和非关系数据库，为大数据环境下物资采购数据的处理提供了借鉴。
3.4需要不断提升对采购人员全方面的素质
要想提高企业物资的招投标管理，那么就需要从根本上提升对采购人员的素质。这样一来，要先确保相关的单位领导要提高对物资的采购问题，还需要深入了解到物资工作的重要性，这样一来，就需要先将物资采购放在首位，并且要严格落实对采购人员的责任。其次，相关单位要促进招投标在采购中的管理意义，那么就需要不断掌握企业工作人员的知识技能，还需要促进相关工作人员要正确把握采购的管理方法和编制方法，而且在采购过程中要注重对人才的引进，更要全面培养现代化大数据分析和优秀员工，这样才能培养真正懂技术和懂业务的全面人才。
结语
在现代企业物资采购管理中，面对不断增长的工作需求，物资采购数据量持续增加，如何在海量数据中挖掘潜在价值成为当前首要内容。这就需要企业可以充分发挥大数据分析和挖掘技术优势，以便于建立数据库，将数据信息输入其中，进而分析物资采购中的不合理之处，尽可能降低物资采购成本，为企业带来可观的经济效益。
参考文献
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论文作者:郭强
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第31期
论文发表时间:2019/1/18
标签：数据论文; 物资采购论文; 关系论文; 数据库论文; 技术论文; 物资论文; 采购论文; 《建筑学研究前沿》2018年第31期论文;