大數(shù)據(jù)在招投標(biāo)項(xiàng)目預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)中的重要性

大數(shù)據(jù)是信息化高科技時(shí)代高速發(fā)展的產(chǎn)物。隨著信息時(shí)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力以及計(jì)算能力的大幅度提升，企業(yè)和相關(guān)監(jiān)管部門也相應(yīng)具備了對(duì)于海量，高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)（大數(shù)據(jù)）進(jìn)行專業(yè)化處理和加工的條件，從而通過(guò)這種途徑實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和增值，最終達(dá)到優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高容錯(cuò)率，降低項(xiàng)目成本，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的最終目的。

大數(shù)據(jù)是招投標(biāo)項(xiàng)目定量預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。預(yù)測(cè)是基于歷史數(shù)據(jù)，歷史經(jīng)驗(yàn)，再加上假設(shè)事物本身具備運(yùn)行慣性，通過(guò)歷史，預(yù)見(jiàn)短期的未來(lái)。所以預(yù)測(cè)從邏輯上講，只能預(yù)測(cè)基于系統(tǒng)本身運(yùn)行慣性下的短期趨勢(shì)，而不能預(yù)測(cè)系統(tǒng)突變點(diǎn)和趨勢(shì)拐點(diǎn)。因?yàn)楦鶕?jù)大系統(tǒng)理論，系統(tǒng)發(fā)生突變，或趨勢(shì)出現(xiàn)拐點(diǎn)，并不能被包含在歷史數(shù)據(jù)中，而其往往是大量新的能量和信息涌現(xiàn)導(dǎo)致系統(tǒng)遠(yuǎn)離平衡態(tài)，在被隨機(jī)因素?cái)_動(dòng)，導(dǎo)致發(fā)生突變。

預(yù)測(cè)突變，在邏輯上是不可實(shí)現(xiàn)的。然而這并不意味著預(yù)測(cè)本身就沒(méi)有其用處?？茖W(xué)上講的預(yù)測(cè)，其實(shí)都是趨勢(shì)預(yù)測(cè)。在招投標(biāo)項(xiàng)目中，最重要的預(yù)測(cè)是市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。因?yàn)檫@是預(yù)算的基礎(chǔ)，而制定全面預(yù)算又是制定年度計(jì)劃的基礎(chǔ)，所以市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)可以看成整個(gè)管理工作的開始。

預(yù)測(cè)的時(shí)間界限一般分為短期，中期和長(zhǎng)期。一般來(lái)說(shuō)，短期預(yù)測(cè)往往相較于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)更為精確。預(yù)測(cè)首先要建立模型，即將招投標(biāo)項(xiàng)目轉(zhuǎn)化為主要因素，去掉與預(yù)測(cè)目標(biāo)相關(guān)不大的其他因素，并抽象成模型， 把這個(gè)模型當(dāng)作預(yù)測(cè)對(duì)象來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于其實(shí)對(duì)招投標(biāo)項(xiàng)目本身的簡(jiǎn)化，所以預(yù)測(cè)會(huì)存在一定的誤差，一般考慮到采集數(shù)據(jù)成本，大多數(shù)企業(yè)采用最簡(jiǎn)單的線性回歸法。