În secolul 21 suntem bombardaţi cu informaţii. Numărul mare de date de multe ori ne da bătăi de cap. Dar oare cum ar fi să putem să ne folosim de aceste informaţii. Pentru asta avem nevoie de o structurare a lor. Aşa a aparut conceptul de “big data”. În sectorul public datorită informatizării din ultimul deceniu au început să se adune foarte multe date. Unele structurate altele nu. Asta s-a întâmplat şi în domeniul achiziţiilor publice.
Primele portaluri de e-procurement s-au trezit deodată după 3 -7 ani cu o mulţime de date în sistem şi anume: sute de mii de utilizatori (participanţi şi organizatori), milioane de licitaţii anuntate, alte milioane de licitaţii atribuite, milioane de produse şi servicii introduse în sistem. Toate aceste informaţii s-au adunat doar în ultimii 3-7 ani. Cum am putea să structurăm aceste informaţii pentru a creşte eficienţa sistemului, a preveni eventualile fraudări, sau pentru a scădea costurile ?
Sunt câteva întrebări la care am putea găsi răspuns folosind actualele tehnologii de colectare, sortare şi interpretare a datelor.
În primul rând ce înseamnă „Big Data”? „Big Data”? este folosit ca un termen pentru cantitatea uriaşă de date colectate din diverse surse, care nu sunt structurate, analizate şi interpretate prin metodele convenţionale. Peste 90% din cantitatea de date au fost generate în ultimii 2 -3 ani.
Astăzi în 2014, “Big Data” este încă în faza de început al dezvoltării sale. Din punctul meu de vedere colectarea şi structurarea optimă a informaţiilor pentru a extrage cât mai multe beneficii se va putea realiza abia peste 15-20 de ani. Până atunci vom testa, învăţa cum să utilizăm eficient aceste date. Guvernele au bugete mari, pârghii legislative şi monopoluri, astfel ele pot fi pioneri în dezvoltarea acestui sector.
Sa luîm cazul nostru big data în e-procurement. Avem o varietate largă de date precum: date structurate colectate în timpul înregistrării utilizatorilor, licitaţiilor, câştigătorilor, produselor/ serviciilor/lucrărilor în sistem,; semi-structurate, aici putem menţiona datele privind legaturile între Organizatori/participant/licitatie; şi nestructurate- date privind ce se întâmpla după atribuirea contractelor, cate au fost incheiate, calitatea lucrarilor/ serviciilor, preturile medii practicate pe produs/lucrar/an/sector, câte au fost contestate şi de ce, câte contracte au fost reziliate, câte şi care licitaţii au fost truncate, şi din ce sector sunt, care eficienţa acestor contracte de bunuri/produse/servicii încheiate, care sunt criteriile cele mai bune/rele de atribuire a licitaţiilor, câti participanţi au fost în medie la o licitaţie, câte oferte au fost depuse, câţi au fost interesaţi de participare şi câţi au participat, câţi au descărcat/cumpărat caietele de sarcini, câţi au încheiat acte adiţionale după acordarea licitaţiei, câte din acele acte adiţionale au fost verificate, care este impactul bugetar/economic local sau naţional după încheirea unui contract, care sunt firmele ce câştigă cel mai des licitaţiile şi pe ce criteri, şi lista poate continua.
Cum ar fi dacă am putea folosi toate aceste date şi să putem identifica posibilile licitaţii trucate, posibilile nereguli la caietele de sarcini, posibile erori sau neconcordanţe cu legislaţia la introducerea criteriilor de evaluare, licitaţiile supraevaluate, achiziţiile inutile, şi de ce nu să putem anticipa criteriile cele mai bune pentru oferta cea mai bună, bazându-ne pe big data şi inteligenţa artificială.
Sergiu SAVA
Manager Licitatia.ro
