企業信息化建設中物料數據的治理概述

王頠 魏玉鵬 劉棟 石代佳 劉萬財

摘 要 企業信息化建設中常說“三分技術、七分管理、十二分數據”，可見數據對信息化系統的重要性。本文介紹了蘭石集團進行物料數據治理的成果及經驗。

關鍵詞 信息化;物料;數據孤島;數據資產;數據治理

前言

大多數企業在實施信息化建設時，力圖“快速實施、快速見效”，不重視基礎數據的整理，極力推行軟件系統的應用，而各系統間的功能、技術、流程、用戶、權限等數據相對獨立，很容易形成“數據孤島”;在數據錄入系統時，沒有有效的控制手段，致使大量錯誤、不規范的數據進入系統，使數據急劇膨脹;當信息化實施到一定階段后，大量不準確、錯誤、重碼的冗余數據會使信息化系統的應用質量持續下降。

數據是企業的無形資產，是企業信息化的血液，只有準確、規范的數據才能使信息系統正常、高效地運轉，數據才能成為企業的戰略數據資產。數據治理是數據轉變為數據資產的必要條件。

1數據治理項目實例

蘭石集團自2013年起，先后完成了主干網絡、安防系統、中心機房等基礎設施建設，構建了以ERP、PDM、CAPP、MES為核心的從銷售、設計、采購到生產的全生命周期管理系統以及OA、門戶、SOA、SRM、EAM、BI等業務支撐系統。因六家裝備制造子公司生產的產品不一致，生產模式不一致，物料標準不一致，且沒有有效的控制手段對物料進行管理，導致信息系統中物料隨意申領，重碼、錯碼現象非常嚴重。至2018年8月，蘭石集團主組織外購件編碼總數量已達28萬條，這些數據既是財富也是負擔，對設計、采購、庫存、生產、成本的管理和統計工作帶來了諸多不便，嚴重影響到數據分析質量和信息化使用效果[1]。

對歷史的外購件物料數據進行分析，發現大量存在：①未發生任何業務的數據;②信息不完整的數據;③信息錯誤的數據;④重復的數據。蘭石集團于2018年8月啟動了物料數據的專項整治工作，于2019年7月完成上線，取得的主要成果有：

（1）自主開發了具備編碼器、數據治理、數據倉庫等功能的主數據管理系統。

首先，規范了物料的字段及屬性，加強了數據申請的正確性及準確性;其次，可對集團內新、舊物料進行修改、校驗、查重、合并等治理，并將規范后的數據分發給各個系統，減少企業內物料的種類及數量，減少“一碼多物”和“一物多碼”現象。

（2）完成了物料分類的優化和大量歷史數據的清洗，完成了庫存數據的盤點及整合。

通過項目的成功實施，物料分類數量從1084個減少到493個，外購型物料編碼數量從280090條減少到58800條，大大減少了外購型物料的數量，規范了物料的屬性;通過數據的清洗，使各公司對庫存數據有了可視化、直觀的了解，加強了對庫存物料的利用和管理。

（3）形成了集團統一的物料標準規范及系統標準體系。

采用分類、模板、屬性、值列表等多種控制方式，將集團現有的物料分類體系標準化、規范化、統一化，并在系統中設置了相關的關聯邏輯，限制了新物料的申請，杜絕了“一碼多物”和“一物多碼”現象，使物料數據唯一、規范、準確。

（4）有效抑制了編碼數量的增長。

采用分類、模板、屬性三層標準控制了新物料的申請，使物料的增長速度有效降低。

2數據治理的經驗分享

數據治理是一項復雜、艱巨、系統、長期的工作，涉及企業的方方面面，要想順利推進并成功實施，需要滿足以下幾點保障。

2.1 成立數據治理項目組織，抽調各專業的骨干人員參與治理

數據的治理，要從源頭開始，只有數據的創建者和提供者才能準確地規范數據，因此，數據治理要由公司的各業務骨干人員參與，根據各人所學的專業、擅長的領域進行分組指派任務并把控進度[2]。

2.2 確定數據治理的范圍，梳理數據

數據涵蓋的范圍很廣，開展全主題域數據的治理難度大、周期長，問題難以聚焦，應根據各企業的實際情況選擇占用庫存資金比率大、對業務影響范圍廣的數據作為優先治理的對象，等該類數據治理成功后，可擴展治理其他類別的數據，切記好高騖遠。

2.3 選擇或搭建數據治理系統，承接各信息化系統的數據

大多數企業的數據質量問題，都是發生在信息化發展到一定階段才出現的，歷史的數據和信息化系統是絕不能廢棄的。數據治理不僅要承接歷史信息化系統中用到的數據信息，還要能對問題數據進行規范和治理，清洗后的結果還必須反饋給各信息化系統。這需要選擇或者自主開發數據治理系統。

2.4 進行歷史數據的清洗，建立企業的數據標準，提高數據的質量

大量歷史數據的清洗，是數據治理的重點及難點。數據清洗可分為：數據分類、分段清理、建立模板、數據校驗、查重合并、數據分發等六個階段。

2.5 協同作業，控制進度，加強管理，獎勵為主

為加強數據治理過程中的信息溝通和交流，提高工作效率，可建立工作群，以在線文檔的形式進行協同作業，并對數據治理任務進行量化，實時把控數據治理的進度。加強項目管理，并給予參與者一定的項目獎勵。

2.6 形成長期的數據治理機制，持續優化系統，加強數據質量

數據的治理是長期性的工作，必須形成長期、有效、可控的數據治理機制，對系統進行維護和優化，持續清洗有問題的數據，不斷提高企業的數據質量[3]。

3結束語

數據治理是企業信息化建設的必經之路，它貫穿信息化建設過程的始終。數據治理不僅要控制信息的源頭，更要整治存量，并對數據的質量進行有效監控，來提升數據的質量，加強企業數據分析和應用。

參考文獻

[1] 張藝.淺析企業數據清理[J].通訊設計與應用，2015（2）：40.

[2] 郭興成.對我國企業數據清理的研究[J].企業技術開發，2011（10）：78.

[3] 陶鎮威.企業數據治理方法探討[J].現代工業經濟和信息化，2019 （11）：64-65.

作者簡介

王頠（1979-），男，甘肅天水人;畢業院校：哈爾濱工業大學，專業：機械設計制造及自動化，學歷：本科，職稱：工程師，現就職單位：蘭石集團信息化和智能制造部，研究方向：信息化建設及數據治理。