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第83章 开设DIY工作坊（第11页）

- **数据整理**：整理数据，确保其易于访问和分析，例如通过建立数据库或数据仓库。

- **数据清洗**：识别并纠正错误、重复或不一致的数据，确保数据的准确性和完整性。

### 3. 数据分析

- **关键绩效指标（KpIs）**：定义和计算关键绩效指标，如准时交货率、质量合格率等。

- **趋势分析**：分析数据趋势，识别供应商表现的长期模式和潜在问题。

- **比较分析**：将供应商的表现与行业标准、竞争对手或历史数据进行比较。

### 4. 信息整合

- **报告和仪表板**：创建报告和仪表板，将关键信息可视化，便于决策者快速理解。

- **数据可视化工具**：使用数据可视化工具（如图表、图形）来展示数据和趋势。

### 5. 信息安全

- **数据保护**：确保所有数据都符合数据保护法规和公司政策。

- **访问控制**：限制对敏感数据的访问，确保只有授权人员才能查看和处理。

### 6. 决策支持

- **决策支持系统**：使用决策支持系统（dSS）来分析数据，提供基于数据的建议。

- **专家意见**：结合行业专家的意见和经验，对数据进行解读和评估。

### 7. 持续改进

- **反馈循环**：建立反馈循环，根据评估结果和业务需求不断调整数据收集和分析方法。

- **持续监控**：持续监控供应商的表现，确保评估过程的连续性和及时性。

### 8. 技术工具

- **使用高级分析工具**：利用高级分析工具（如预测分析、机器学习）来挖掘数据中的深层次信息。

- **云服务和协作平台**：使用云服务和协作平台来存储、共享和协作处理数据。