大家好！

在上一篇文章中，我们基本已经完成了在线数据表的设计工作，可以说已经打好了坚实的基础。

而从这一篇开始，我将进入从1到无穷的过程，和大家聊一聊更为细化的应用，希望大家能够在实践中不断深化，将行政采购工作做得更好。

在0到1阶段，我们的目标是将行政采购工作的专业度和效率提升一个台阶，确保“行政采购管理平台”能够真正用得起来，并最终确保采购流程能够付诸实施。

因此，这个过程讲究的是“快准狠”，说得通俗一点，就是“先用起来再说”。

而进入从1到无穷这一阶段时，我们就开始进化发展了，这是任何事物发展的必然，我们需要从原来的“粗放型管理”转变到“精细化管理”。

在这一阶段，我们需要在多个方面进行进一步的“加固”。

在本篇文章中，我先介绍如何通过数据分析来实现精细化管理。

加入数据统计元素

数据统计功能应该是所有数据表的标配，在线数据表也不例外。

通常情况下，人眼并不是万能的。

当我们的目光聚焦于密密麻麻的数据中时，相信即便是天才，也无法一眼看穿其中的奥妙之处，也无法第一时间发现数据中所反映出来的各种问题，这个时候我们就需要进行数据分析。

从拟人化的角度，我们可以将数据分析的过程看成是一个为数据做PPT的过程。为了反映其内在的本质和联系，我们需要借助一些更为直观的图表组合，从多个维度进行“交叉展现”。

与此同时，数据分析不仅仅是对结果的反映，更是能够实现对过程的动态跟踪，反映其变化规律，最终达到的是对数据的全过程管理。

笔者过去曾做过大量“数据仪表盘”的设计，即通过不同图表的组合，力求以最好的形式将数据特性完整表现出来，既能真实反映出事物的变化趋势和问题走向，又能为后续的决策提供良好的依据。

对于“行政采购管理平台”也是一样，光靠其中的数据详表的话，我们只能实现一些最为基础和粗放的行政采购管理，要想做到精细化，并实现全局统筹和过程管理相统一的话，就需要做好进一步的数据分析。

而据笔者观察，目前绝大多数在线数据表都已经具备了简单的图表功能，虽然尚不如Excel或一些BI软件那样来得完善和丰富，但一些最为基本的条形图、柱状图、折线图、旭日图、饼图或是雷达图等还是能够支持的。

对于行政采购工作而言，这些图表其实已经足够了。

采购状态分析

透过这些基本图表，我们至少可以快速呈现出以下状态信息：

目前尚未完成/正在进行中的采购项及其当前状态；

目前出现异常的采购项及其当前状态；

目前处于延迟状态的采购项及其当前状态；

…

不同的状态信息所针对的是不同的对象。

对于提出采购需求的行政工作人员而言，他们需要关心的是现有采购需求的进展情况如何，是否按照需求的时间正常进行；

对于负责采购的工作人员而言，他们需要关心在手头所负责的采购项目中，哪些是即将到期的、哪些是需要紧急处理的、哪些是尚未处理的，从而能够根据实际情况进行优先级确定和事务的优化安排；

对于行政主管而言，他们更关心的是目前各采购项目的整体进展情况，并能从更为全局化的数据分析中把握潜在的风险点，提前进行预判，并在必要时及时介入和布置，尽可能将风险消灭在萌芽状态。

采购趋势分析

除了针对于各采购项目的状态信息外，我们还可以从数据分析中探寻采购工作的整体趋势，比如：

当月采购物资排名（前三名）

当月各行政人员提交的采购需求数量排名（前三名）

各物资采购数量/频率的变动趋势

采购延迟率

…

同样地，不同的趋势信息针对的也是不同对象。

对于提出采购需求的行政工作人员而言，他们需要关心的是自己当月和其他月份所提交采购需求的次数。

通过这些次数分析，我们能够找出一些潜在的优化点，使采购需求的提出更具规律性，并使效率得到有效提升；

对于负责采购的工作人员而言，他们需要关心的是采购物资、采购数量的整体变动情况，能够对整体的采购趋势进行把控，并通过详细的数据分析，思考如何进一步提升采购效率的工作方向，并预测出未来的采购曲线；

对于行政主管而言，这些数据都是非常重要的部门运营数据，也是日常采购工作的还要通过日常的数据分析，从不同数据分析的结果中进行交叉分析，找到可以在全局或细节层面优化的点，不断提升行政采购工作的质量和效率。

在下一篇文章中，我们依然要关注数据层面的话题，但这次关注的不是数据分析本身，而是数据分析的源头，即确保基础数据更为精细化，从而进一步带动数据分析的精细化。