企業物料數據質量提升路徑研究

陳 方 孫文超 王 松

（西北機電工程研究所，陜西 咸陽712099）

0 引言

數據作為一種資源，伴隨著大數據時代的到來，其作用發生了巨大的變化，成了個人乃至企業的重要資產之一[1]。企業物料數據伴隨著數據共享、業務決策的需求，以及數據使用范圍的不斷擴大，在使用過程中暴露了大量數據質量問題。物料數據質量問題對業務經營和企業健康發展將產生重要影響，例如，庫存量準確性差、結算錯誤頻發、庫存資金占有量大、財務審計不合規、采購計劃不準確等。這些將嚴重導致企業的精細化管理程度降低、物料占有成本巨大、核心競爭力不足和難以可持續發展。因此，提升企業物料數據質量，是確保企業在數字時代保持競爭力的關鍵過程[2]。

1 數據質量

數據質量包括兩個方面：數據本身的質量和數據的過程質量[3]。數據作為企業管理和應用的核心資產，數據質量直接影響企業的業務績效，有了高質量的數據，企業在任何時候都可以信任所需的數據。

通常，數據質量維度[4]用于評估數據質量。數據質量維度包含六個方面，即準確性、一致性、完整性、合理性、時效性和唯一性。

準確性是反映數據實體程度。描述數據特征是否與其參照源相一致。一致性是描述存儲在不同系統中的同一信息，其主體屬性的等價程度，該信息的各個屬性、實體是否滿足一致性的約束關系。完整性是對數據集的不同約束屬性完整程度的描述。合理性是用來描述數據是否在不同應用場景下滿足一致性。時效性是描述數據從業務發生到數據失效整個過程中的時間間隔，即數據與實際業務發生的時間越貼合，數據的正確程度越高。唯一性是描述在數據集中，是否存在重復的數據記錄，滿足唯一性，即沒有實體出現多余一次。

2 物料數據存在的質量問題及產生原因

2.1 物料數據存在的質量問題

企業在發展過程中，從設計研發到采購生產，各個環節都產生了大量物料數據。在使用過程中數據不完整、不準確、代碼不一致、一物多碼、多物一碼、編碼規則不科學等數據質量問題頻發。這些問題不僅會對企業的經營和健康發展產生重要影響，更將導致企業的精細化管理程度降低、物料占有成本巨大、核心競爭力不足和難以可持續發展。如圖1所示。

圖1 物料數據存在的質量問題

2.2 物料數據問題產生原因

究其原因，標準、流程、技術、管理這四個方面是產生物料數據質量問題的根本[5]。

標準問題：標準問題主要表現為物料缺乏統一的數據標準和規范，造成理解及其度量的偏差從而導致數據定義缺失、數據不完整、不準確等質量問題頻發。產生的主要原因：物料元數據描述及理解錯誤、物料主數據標準缺失、物料屬性的特征值不規范、物料的計量單位不統一等。

流程問題：流程問題主要表現為缺少統一管理責任主體，沒有明確各項數據在分級管理模式與相應的管理責任主體，缺乏組織、制度及流程保障使得物料數據在申請、審批、應用等流程設置不當數據造成的質量問題。例如，數據審核流程的缺乏導致數據錄入的不合規，數據清洗流程的缺乏導致數據清洗不徹底，以及數據使用、數據維護、數據反饋等各環節中流程的缺乏導致的各類數據質量問題的出現。

技術問題：技術問題主要由于功能實現上的技術不足，導致數據質量問題頻發。出現的問題包含數據無法創建和錄入、數據無法獲取和接受異常、數據使用與維護過程中存在的驗證問題等數據質量問題，以及其他由于技術問題所導致的數據質量問題。

管理問題：管理問題主要表現為由于缺乏相關的管理運維手冊、制度、組織、人員等造成的數據質量問題。例如，缺少專門的數據管理組織及人員，針對數據質量問題，沒有相應的管理辦法及明確的目標，對組織、人員管理沒有足夠的管理辦法及制度等。

3 物料數據質量提升路徑

提升物料數據質量，首先要有總體規劃，規劃應包含物料數據質量目標、物料數據質量過程要求以及物料數據質量的提升路徑。物料數據質量提升的實施過程如圖2所示。

圖2 物料數據質量提升的實施過程

物料數據質量提升路徑，主要分為以下七個方面：

（1）建立組織，構建流程。建立組織才能有效保障物料數據質量提升的實施和數據質量管理；構建流程，是保障物料數據質量推進的基本措施和路徑。

（2）制定標準，編制規則。依據標準編制規格，是實現物料數據質量提升的關鍵環節，是實現物料從源頭到應用的全生命周期的有力支撐。

（3）搭建平臺，有效保障。沒有平臺，物料數據質量管理就無從實現，作為質量管理的中樞，通過物料數據質量管理平臺實現物料從申請、審批、修改、發布到應用等全生命周期管理。

（4）分析問題，清洗數據。清洗數據是實現物料數據質量管理規范化的基礎和前提，通過對收集的原始數據進行問題分析，再到依據數據標準與模板要求進行數據清洗，可以有效提升物料數據的完整性和合理性。

（5）集中服務，全面共享。集成共享是保證物料數據在各系統中唯一性、一致性、準確性、時效性的重要條件，是物料數據質量管理的重要價值體現。

（6）持久運維，常態支持。持續有效運維是實現物料標準化和物料數據質量有效提升的重要過程，不僅如此，數據運維團隊常態化的支持才能有效保障物料數據質量的穩定。

（7）優化質量，再度提升。物料數據質量的優化提升是持續的過程，根據制定的物料數據質量目標、規則和計劃，持續開展物料數據質量提升活動，按照持續改進的方法，再度提升物料數據質量。

4 結語

物料數據質量提升從企業在設計、工藝制造、試驗、售后服務等環節暴露的數據質量問題入手。通過數據質量分析，數據問題研究，提出了企業物料數據質量提升路徑。在數據質量管理方面，通過技術手段和管理手段來同時確保數據的完整性、合理性、一致性、準確性、唯一性、時效性。確保企業物料數據質量的有效提升，為解決企業協同研制、互聯互通打下堅實基礎。