|
2023年3月，我国组建国家数据局，显示数据资源和数字建设的重要地位。同样地，数据已经成为现代企业中不可或缺的资源，它为企业提供了从消费者行为到供应链管理等方面的关键信息。 对于采购专家来说，建立数据思维（详见《我们必须具备的思维：数据思维》，以及掌握大量的数据并建立相应的数据库将有助于更好地管理采购过程。 本文将讨论，在采购工作中需要掌握哪些数据，如何建立数据库，以及如何通过数据指导采购科学决策。 一、采购中的重要数据 （一）采购成本 采购成本是采购过程中最重要的指标。其包括供应商采购价格、交付成本、库存资金成本，以及其他采购相关成本。采购成本对于企业的盈利能力、资金利用效率都有着至关重要的影响。 （二）供应商数据 供应商数据包括供应商的评估、等级和信誉评级等。这些数据有助于采购专家评估供应商提供的货物和服务的质量、可靠性和价格等方面的优劣，从而更好地选择和管理供应商。 （三）库存数据 库存是企业流动资产的一个重要组成部分。采购专家需要掌握相关的库存数据，包括库存量、库存资金占用、库存周转率等，以确保库存管理的有效性。 （四）物流数据 物流数据主要包括采购、运输、货运和交付的相关信息。采购专家需要了解货物在供应链中的位置、运输时间等方面的信息，以建立供应链可追溯性并为采购做出正确决策。 （五）市场数据 市场数据包括行业供需数据、上游原料行情走势、期货数据等，这些数据最终将通过采购价格影响采购成本。 （六）宏观数据 国家和地方的GDP、进出口数据，全民消费价格指数(CPI)，工业产品出厂价格指数(PPI)，汇率，利率等。这些数据将会在中长期影响供应格局和采购价格。 二、建立数据库 建立数据库是为采购科学决策提供更好的数据支持和分析更精细的数据基础。以下是建立数据库的关键步骤： （一）选择合适的数据库 选择合适的数据库至关重要，不同数据库应该视数据分析的具体需求来选取。目前常用的数据库包括Excel、Access、Oracle、MySQL、SQL Server等。 （二）收集数据 考虑到可能使用的数据来源，采购专家应该积极向内外部合作伙伴收集相关的数据。也可以使用网上工具，如公开数据资源库等。 （三）处理数据 支持主流的统计分析和数据挖掘方法，采购专家需要对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。数据处理，详见《数据分析（上篇）：数据清洗》《数据分析（中篇）：数据加工》。 （四）设计数据库结构 为了更好地使用和管理数据，必须将数据分为表、记录、字段等。在设计一个数据结构时，应该考虑到数据分析的实际需求。 三、数据决策 建立完数据库后，可能出现的下一个问题是如何利用数据来制定科学决策，并为采购优化提供有力支持。以下是一些基本步骤： （一）识别问题 对于采购中出现的问题，必须确定目标。考虑到采购中问题的多样性，我们应该选择科学的思考方式，以更好地理解数据和采购过程的相关因素。 （二）分析数据 采购专家应该针对问题进行分析，以观察数据之间的关系，并找到解决问题的方法。这可能需要在数据中运用数据挖掘和建模技术。 （三）制定解决方案 根据分析的数据，采购专家需要设定具体的解决方案。这可能涉及到如何改进现有采购流程，如何优化供应商选择和管理等方面的问题。 （四）测试结果 采购专家应该对方案进行测试。这个想法背后的关键是迭代过程。在剩余的采购过程中，应监视行动数据并根据针对采购过程的分析结果调整策略。 四、总结 数据是指导采购科学决策的重要工具。采购专家应该根据总体采购策略和实际情况选择合适的数据库并收集相关数据。通过对数据的分析，采购专家可以识别问题并制定方案，并在采购过程中测试和调整结果。通过这些步骤和数据指导，采购专家将能够更好地管理和优化采购过程，从而使企业能够更好地利用其采购资源，增强其在市场上的竞争优势。 |
|
|
