十年经验总结:企业物料主数据建设方案
发布时间:2021.05.21来源:亿信数据治理知识库浏览量:223次标签:数据治理
说到主数据管理,很多企业特别是工业制造行业,往往首先会选择建设物料主数据。工业企业中物料主数据的数量最大,也最关键。如何提高物料主数据质量的管理是企业必须解决的一个问题,小亿根据多年的企业主数据实践经验,和大家分享一下物料主数据到底要如何建设。
— 01 —
什么是物料主数据
物料是我国生产领域中的一个专业术语,在生产领域流转的一切材料包括:原材料、零部件、半成品、外协件、产成品以及生产过程中必然产生的边角余料、废料以及各种其他废物料。在财务核算上属于资产类存货科目的物品。
物料主数据包含了对所有企业所采购、生产和存储在库存中物料的描述,主要记录某种物料的各种参数、属性及其相关信息,比如物料编码、物料描述、物料类型和财务成本信息等。它是企业中有关物料信息的物料数据代码库,将所有的物料数据集成在单一的物料数据库中,消除了数据冗余的问题,而且不仅允许采购部门使用这些数据,而且其它应用部门 (例如库存管理、物料计划及控制、发票校验等)也可以使用这些数据。
— 02 —
物料主数据建设流程
目前很多企业已建立ERP系统,但是在实际的应用过程中,关联到整个企业运营的物料数据仍然存在“一物多码”、“描述不规范”等数据质量问题,这会对企业数据流通共享和经营决策等都造成较大影响。所以我们有必要采用有效的IT手段去支持数据标准化管理,建设统一的主数据管理系统,从源头去控制。
要解决上述物料主数据的一物多码、多码一物、物料属性不完整、不正确、不一致的问题,应从物料主数据标准化(加粗着重)入手。物料标准化旨在制定一套全公司所有业务板块通行统一的物料分类及编码标准,以支持业务集中管控发展战略与综合管理信息系统建设项目的需要。关键任务包括:
1.体系建设
建立适合于各业务板块都能通用的物料分类体系,以满足供应链上各业务节点对物资分类管理以及管理精细度的需求。
2.组织规划
建立未来物资数据管理的基础能力,设置合适的标准化组织、流程机制与平台固化物资数据管理的工作。
3.标准落地
按照新制定标准逐步规范统一全公司(集团)物资数据,具体实施计划,开展试点数据整理的工作。
4.搭建平台
搭建主数据管理平台,实现与核心系统集成,为企业提供公共,开放、统一的数据共享服务。
— 03 —
物料主数据标准化管理
完整的物料标准化体系主要包括两大部分内容,一是物料数据标准的制定,二是支撑物料数据标准化管理相关的组织机制与技术平台等基础能力的建设。在此体系下确保逐步改善物资数据质量,最终实现标准化。
1.物料划分
在讲这两大块内容之前,我们可以先了解企业内物料在标准化过程中对物料数据的划分:
(1)制定物料数据标准
目前物料主数据标准化管理主要通过对物料数据分类、物料数据的统一编码、物料数据统一描述来实现。
a.分类标准化
分类原则:不重不漏、细度合理、业务需求、行业习惯。
分类流程:①调研、收集相关分类标准;②差异及对标分析;③确定信息分类;④确定结构及规则。
分类方法:线分类法是将分类对象(即被划分的事物或概念)按所选定的若干个属性或特征逐次地分成相应的若干个层级的类目,并排成一个有层次的,逐渐展开的分类体系;面分类法是将所选定的分类对象的若干属性或特征视为若干个“面”,每个“面”中又可分成彼此独立的若干个类目。使用时,可根据需要将这些“面”中的类目组合在一起,形成一个复合类目。
(物料分类样例,分类说明很重要)
b.编码标准化
编码原则:全局性、唯一性、适度性、灵活性、扩展性。
编码规则选取步骤:
①基于对各编码方法优缺点分析,结合集团自身现状特点,初步选取候选编码方法;
②召集业务人员、技术人员,相关负责人等涉及人员,集中讨论,初步达成统一意见;
③形成编码方案,向高层汇报,取得高层确认。
(常见编码规则优缺点分析)
c.属性标准化
属性可参照标准:属性标准一般会参照外部的国家、行业标准,内部的业务制度、源系统数据字典等,从业务标准、技术标准、管理标准等不同角度进行标准化。
属性模板设计:需物料分类明确之后,各业务人员结合相应的分类做模板梳理;物料模板细化程度取决采购物料的频次和所属分类数量;可借鉴模板。
(属性模板示例,可将易出错属性项固化)
2.物料主数据管控流程
管控内容:模型的新增、变更、失效;数据的申请、变更、冻结/解冻、封存等。
管控审批节点设计:
(1)本单位采购资深业务人员,审核数据维护申请的合理性、必要性;
(2)标准管理组专家,从专业角度检查填报内容的合规性和准确性;
(3)IT主数据管理平台维护管理员,确认字段信息满足系统维护要求。
— 04 —
主数据管理平台的搭建
主数据管理平台作为实现高效管理的工具,除了考虑平台的功能满足度,更应该考量平台的易用性以及集成与扩展能力,毕竟主数据项目会涉及多个部门和系统的对接。
我们亿信华辰EsMDM主数据管理平台提供丰富的数据集成接口,实现与业务系统的数据交换分发,为各信息系统提供高质量的主数据服务。同时内置大量行业数据模板和标准,全导航交互式界面设计,用户能轻松上手,快速实施。
有了EsMDM主数据管理平台,可以帮助政府、企业建立统一的主数据编码规范和管理流程,通过质量检查实现主数据的标准化、规范化管理,优化数据架构,提升主数据质量,为各业务系统提供可靠数据来源。
-
企业如何快速实现一个数据治理项目
大数据治理是诸多数据问题的全面解决之道。企业只有建立了完整的大数据治理体系,保证数据的质量,才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值,对外……查看详情发布时间:2020.03.19来源:知乎浏览量:73次
-
银监会拟要求银行业金融机构加强数据治理
银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,明确数据管理和数据质量控制的要求,鼓励银行业金融机构开展制度性探索,结合实际情况设置首席数据官……查看详情发布时间:2019.10.18来源:新华网浏览量:79次
-
2021 年 10 大数据治理工具
数据治理工具被定义为帮助创建和维护一组结构化策略、程序和协议的过程的工具,这些策略、程序和协议控制企业数据的存储、使用和管理方式。本文将……查看详情发布时间:2021.07.22来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:531次
-
数据治理为什么成为企业必备?
基本概念什么是数据治理?答:又叫”数据管控”。引用《DAMA数据管理知识体系指南》一书给出的定义:数据治理是对数……查看详情发布时间:2020.07.29来源:CSDN浏览量:117次
-
数据治理与分析相结合
不到十年前,由于规模,资源和组织能力的原因,大型企业比同行业的小企业具有显着的优势。现在已不再是这样,因为数字创新和全球化的推动,加上移……查看详情发布时间:2018.11.23来源:数据治理浏览量:119次
-
快速理解数据仓库、数据湖、数据工厂、数据中台
数据生产的整个链条中,对于如何筑湖、如何选址建厂、按什么工序加工、以及如何配送,这是技术部门的事情,而“数据半成品”的沉淀和积累,却不是……查看详情发布时间:2021.04.13来源:亿信数据治理知识库浏览量:124次
-
企业想获得更清醒的数据,请做好数据质量管理
数据质量管理是指为了满足信息利用的需要,对信息系统的各个信息采集点进行规范,包括建立模式化的操作规程、原始信息的校验、错误信息的反馈、矫……查看详情发布时间:2019.11.04来源:知乎浏览量:80次
-
主数据管理第二步——体系构建
“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”然而主数据管理工作该怎么做?流程是怎样的?责任如何落实?……这些问题无不与主数据管理体系的构建有着密……查看详情发布时间:2019.10.24来源:亿信华辰浏览量:72次