第一，构建面向采购管理的数据仓库。首先，设计了面向采购管理的数据仓库体系结构，对采购管理数据仓库进行总体设计。然后，通过梳理采购业务内容设计采购管理数据仓库主题，根据各个主题确定相关数据源，并对数据源进行采ETL过程（抽取、转换、加载），以提高数据获取质量。最后，再按照数据模型来建立相关数据集市以构建采购管理数据仓库。构建面向采购管理的数据仓库，可以将企业中分散的、杂乱的数据按不同维度集中储存，从而以管理语言的统一性满足采购管理行为的多样性，真正实现采购管理行为的融合协调和采购管理信息的互通共享。
第二，构建基于K-means算法的供应商智能管理模型。首先，对供应商智能管理进行了理论分析，分析了供应商评价和聚类分析的适配性。然后从产品、服务、公司评价等三个层面设计供应商评价特征，构建了基于K-means算法的供应商智能管理模型，利用K-means算法对供应商进行评级，对不同类别的供应商提出针对性的管理建议，进行差异化管理。由于企业的资源和时间有限，对供应商的管理也要有主次之分。在对供应商分类和分级之后，建议企业采取不同的采购策略和方法与其合作，通过有针对性的供应商管理，来提升管理效率，降低管理成本，实现企业资源利用最大化。
参考文献（略）
