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user: 4. 画像应用方案构建 4.1. 数据库构建 4.1.1. 数据库结构设计 数据库结构如图2所示，分为数据采集层与数据管理层。 (一) 数据采集层 数据采集层是实施供应商数据管理和保障数据库运行的基础条件 [ 4 ]。数据源通过现有供应商的基础信息、资质业绩、履约评价等数据，以及政府平台、征信平台等第三方平台建立数据共享路径，并按照数据属性进行初步分类，形成不同维度的数据分类。通过逐步积累数据，完善主数据。 图2. 数据库结构图 (二) 数据管理层 数据管理层负责将采集的全量数据按照固定程序进行分类汇总，形成数据集成区域。并结合供应商标签设定(如：资质能力、履约评价、工程业绩等标签)，对初步按维度分类的数据采取清洗、识别、整合、分析和分类的处理模式，将各类数据进行细分，支撑标签库的完善。 4.1.2. 数据库运行模式 服务类供应商数据库的运行模式是通过采集招投标全环节关键业务场景下的数据，并建立采集规范化、处理标准化和应用结构化的管理方式，支撑标签构建和画像场景的有效运行。如图3所示，规范化是指明确数据源采集的形式，限定数据来源的规范性；标准化是指建立唯一的数据处理程序，实现标准化管理方式；结构化是将各类数据按照一定的程序进行重组，构成数据结构化应用的路径。最后，以供应商标签所需的信息提取相应数据应用。 图3. 数据库运行模式 4.2. 评价模型构建 4.2.1. 评价指标体系构建 根据数据的业务含义，结合专家经验，综合业务数据与画像标签构建指标体系及供应商能力评价模型。供应商评价指标体系是对原始数据的归纳总结和概念分层，通过认证证书、工程获奖、净利润等数据，反映供应商的资质情况，最终构建如图4所示的指标体系。 图4. 供应商评价指标体系 4.2.2. 指标与维度筛选 遵循数据源获取便捷、指标具有普遍性、指标零值查看、指标因子化等原则 [ 5 ]，选取主成分分析法建模所用指标，尽可能的消除数据冗余和数据噪音问题。处理过程如下： (一) 指标缺失值处理：所选的指标应该是全部或大部分供应商都存在的(指标值不全为零)，因此需要剔除值全部为零的指标。 (二) 正负因子标准化处理：不同指标所包含的业务含义不同，因此需要结合业务信息对指标进行正负因子标准化处理。 (三) 生成衍生指标：根据业务需求由原始指标生成衍生指标。 4.2.3. 层次分析法建模 运用层次分析法计算各指标权数，建立供应商的综合评价模型，实现供应商的综合评级。 (一) 构造判断矩阵 根据主成分分析计算得到各供应商主成分得分，同时纳入输入变量进行层次分析法建模。对于服务类供应商能力的评价，指标体系中的层次结构反映了指标之间的关系，但资质能力、管理能力、技术能力、业绩能力、履约能力5个一级指标相对于目标层的重要程度并不相同，各项二级指标相对于一级指标的重要程度也不相同。因此，在确定影响供应商能力的诸指标因子所占的权重时，需要构造判断矩阵对指标之间的重要程度进行两两比较。采用专家访谈及问卷调查法，请专家对变量的重要程度进行打分，将指标两两进行重要程度的比较，构造判断矩阵A。 a. 评分规则 在对各个指标相对重要程度测量时，应用九分位的相对评分规则 [ 6 ] (表1)，根据供应商能力评价指标体系构造打分矩阵(判断矩阵)。 b. 判断矩阵构造 构造供应商能力评价指标两两比较判断矩阵，分别对一级指标对目标层重要程度、二级指标对应一级指标重要程度进行打分和综合分析。 Table 1 Weighted scoring rule a指标与b指标比较 极其重要 强烈重要 明显重要 比较重要 重要 较不重要 不重要 很不重要 极不重要 a指标的评价值 9 7 5 3 1 1/3 1/5 1/7 1/9 表1. 权重的评分规则 表2为一级指标判断矩阵A，是个正交矩阵，将矩阵A中的指标间进行两两比较，以一级指标中的“资质能力”为例，若与上述判断矩阵中的其他一级指标获得同等数值1，那么证明相应指标同等重要；若优于其他一级指标，则获取数值大于1。同理构造资质能力、管理能力、技术能力、业绩能力、履约能力五个二级指标对一级指标的重要程度矩阵。 Table 2 Judgment matri 供应商评价A 资质能力A1 管理能力A2 技术能力A3 业绩能力A4 履约能力A5 资质能力A1 1 a12 a13 a14 a15 管理能力A2 a21 1 a23 a24 a25 技术能力A3 a31 a32 1 a34 a35 业绩能力A4 a41 a42 a43 1 a45 履约能力A5 a51 a52 a53 a54 1 表2. 判断矩阵 (二) 计算权重向量 在供应商分级管理应用中，当电网企业选择资质能力、业绩水平相当的两个供应商时，依据采购项目特点，供应商能力评价中对采购项目中部分能力指标的评价权重越高，在竞争时更具优势。层次分析法构造权数的基础是判断矩阵，利用排序原理，得到各行的几何平均数，然后计算指标的权数。计算公式如下： a ¯ = a i 1 × a i 2 × ⋯ × a i m = ∏ j − 1 m a i j m (1) 另 W = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w i ) ，该向量即判断矩阵的特征向量。 通过计算权重向量，可得出供应商能力评价一级、二级指标的权重。对比目标层能力评价指标权重，判断供应商能力指标重要程度，权重越高说明该指标对于供应商能力评价愈发重要，权重越低代表该指标对于供应商能力影响越小。 (三) 一致性检验 进行一致性校验的目的是为了检验所构造的供应商能力打分矩阵的逻辑性，从而判断供应商能力评价模型是否具有一致性及可行性，一致性校验结果较好则说明构建的供应商能力评价模型具有较强的实用性与可推广性，可以作为供应商分级管理的画像应用设计的模型支撑。计算判断矩阵的随机一致性比率： C R = C I R I ≤ 0.1 (2) 式(2)中RI为判断矩阵的平均随机一致性指标，值的大小由判断矩阵中指标的个数查表得到。主要步骤是：首先计算一致性指标，当CI = 0时，矩阵一致；当CI越大，矩阵的不一致程度就越高。其次根据矩阵级别查询随机一致性指标RI后，求得一致性比率CR = CI/RI。当CR < 0.1时，矩阵的不一致性程度在允许范围内，此时可以把矩阵的特征向量作为权向量，表示供应商能力评价模型具有一致性及可行性。 (四) 综合得分模型 供应商能力综合得分是通过评价模型对供应商能力的总体评价结果的输出，也是进行供应商分级管理的重要依据，得分结果的高低将直接影响着供应商的等级评定，进而影响电网企业及招标代理机构对供应商的管理策略。可以得到供应商综合得分模型见式(3)： F = ∑ i = 1 7 w i f i (3) (五) 供应商评级 利用得到的供应商评价得分模型计算出供应商的综合得分，并据此进行供应商分级，将供应商分为A、B、C、D四个级别，各级别得分区间见表3。 Table 3 Supplier level division interva 梯度 得分区间 供应商级别 数量 占比 第一梯度 95~100分 A优秀 第二梯度 85~95分 B良好 第三梯度 75~85分 C一般 第四梯度 75分以下 D较差 表3. 供应商级别划分区间 每个梯度的评分标准及供应商管理应对策略如下所述： A级供应商作为最优秀的供应商群体，电网企业应考虑扩大与其合作范围，增加采购份额。同时考虑降低管理关注度，避免管理资源浪费。 B级供应商的整体评价为良好，但还存在优化的空间，电网企业应维持B级供应商的当前采购份额，并根据评价结果分析供应商的不足之处，要求供应商提出改进措施。 C级供应商的整体评价结果处于一般水平，管理不足之处相对较多，电网企业对C级供应商可以采用消极淘汰策略。对已中标的采购份额，若未出现严重质量、服务问题，应让其保持供货，但是若三年内该供应商评级无提升，电网企业应不再和C级供应商发生新的采购业务。 D级供应商作为表现最差的供应商群体，如评级没有显著提升，电网企业应采取积极淘汰策略，主动停止合作，不再发生新的采购业务。同时在招标环节加强对D级供应商中标的管控，避免其低价中标。 4.3. 标签库构建 供应商标签不仅是开展电网服务类供应商全量数据分析与应用的基础，也为画像界面展示、画像计算模型及评价指标等应用提供支撑，因而打造供应商标签库对整个供应商画像应用体系的建设具有重大意义。 4.3.1. 标签设计 标签设计涵盖了业务需求收集和整理、标签定义、应用规则制定、供应商数据匹配、生成标签及标签优化等主要环节，是实现标签从无到有的过程，如图5所示。 图5. 标签库设计思路 4.3.2. 标签库管理模式 标签管理包含了创建、应用、维护等环节的一系列配套管理活动，从而保障画像标签发挥其作用，标签生命周期过程和主要管理活动如图6所示。 图6. 标签生命周期管理 4.4. 供应商画像功能展示 供应商能力画像的最终落地运行需要开发标签的数据工程师和需求方相互协作，将标签应用到供应商分级管理业务中。根据供应商能力评价模型，计算得出有关供应商能力的相关评分结果，基于数据建模及可视化技术，实现对包括供应商基本情况、综合能力表现、供应商分级、供应商指标标签等的整合，使用画像管理工具对其画像数据进行可视化展示。系统用户可以登陆画像信息系统，通过搜索引擎对想获取的信息进行检索，从而获取相关供应商能力评价与管理信息以及相应可视化结果展示(如图7所示)。 图7. 供应商能力综合评价可视化