基于企業供應鏈數字一體化的數據管理運用研究

摘 要：近年來，煙草商業企業在當代科技發展和國家新發展理念背景下，積極構建供應鏈數字一體化，力求促進自身核心競爭力的提高。本文主要針對煙草商業企業供應鏈數字一體化構建過程中，對數據的采集、管理、共享、預警和轉任務的管理運用進行研究，以聚合工商零消，整合內外資源，助力煙草商業企業高質量發展。

關鍵詞：煙草商業企業;供應鏈數字一體化體系;數據采集;數據質量管理;數據預警轉任務

本文索引：高潔.<變量 2>[J].中國商論，2021（22）：-049.

中圖分類號：F253 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）11（b）--03

當前，在現代化科學技術發展和國家新發展理念背景下，眾多企業紛紛嘗試構建供應鏈數字一體化，尤其是供應鏈作為企業流通的重要構成部分，以期不斷提高效率、降低成本、提高收益。其中，煙草商業企業為了更好地切合時代發展，通過對數據進行收集、管理、共享、預警和轉任務機制來構建供應鏈數字一體化，以聚合工商零消，整合內外資源，實現企業在供應鏈方面的創新創造，提高企業的發展質量。

1 煙草商業企業供應鏈數字一體化的數據采集

煙草商業企業可以通過云計算、物聯網、區塊鏈、大數據分析、人工智能、銷售終端傳感器、二維碼掃碼等新興數字技術來獲取供應鏈各環節數據，并對數據進行分析、管理和運用。

1.1 煙草商業企業供應鏈大數據采集主要方式

1.1.1 客戶端采集

煙草商業企業可以通過App、Web、小程序、H5、公眾號、企業微信等客戶端在消費者填寫好相關信息后，按照預設要求導出如Excel表格形式的數據信息，為卷煙精準投放和有效經營帶來有價值的參考。

1.1.2 服務器采集

煙草商業企業可以通過服務器、數據庫、歷史數據導入、系統日志等方式來獲得與煙草商業企業相關的數據，通過單文本、多文本、上傳文件等方式進行服務器數據獲取。

1.1.3 業務系統

煙草商業企業可以通過CRM、會員系統、ERP、各類卷煙零售戶終端等業務系統來獲得大數據;并通過業務系統了解庫存情況、零售情況、地區分布情況、客戶需求情況等，通過現代技術可視化，便于企業作出經營管理的調整和優化。

1.1.4 客戶經理拜訪

通過煙草公司營銷系統人員的日常拜訪，對管理范圍內的零售戶進行人工或自動數據采集，準確掌握卷煙市場的銷售、庫存、客單數、客單量等情況，并根據需要提取數據進行分析，能更好地反映出市場的當前狀況，對市場投放策略起到更大的作用。

1.1.5 第三方渠道

煙草商業企業可以通過第三方平臺獲得流量大數據，具體可以通過樣本量方法、電信運營商數據、加碼技術等來獲得相關數據。

1.2 煙草商業企業數據采集遵循原則

獲得數據的方式也許存在多種，煙草商業企業要遵循簡約原則、智慧原則、縱觀原則、實時原則、低成本等原則。

1.2.1 簡約原則

煙草商業企業在云計算或大數據處理中，要遵循簡約原則，識別有用的本質數據，去除無作用、無價值的非本質數據。

1.2.2 智慧原則

在大數據獲取過程中，對于大數據的編碼和獲取都要依賴人類的智慧和學識，借助智能方式更便捷的獲取。

1.2.3 實時原則

煙草商業企業要遵循實時獲取大數據的原則，保證數據的時效性，便于企業第一時間經營運用。

1.2.4 低成本原則

煙草商業企業對于數據的獲取也要遵循低成本原則，煙草商業企業也許可以通過多種方式獲得數據，但是如何低成本、高效地獲取大數據是煙草商業企業更值得思考的問題。

2 煙草商業企業供應鏈數字一體化的數據質量管理機制

煙草商業企業供應鏈數字一體化的數據質量管理是對供應鏈體系中的數據從編碼、獲取、存儲、共享、應用、維護與消亡等階段里可能引發的數據質量問題，進行校驗、監控、預警一系列的管理活動，通過可靠的數據提高數據在使用中的價值，并最終服務于煙草商業企業高質量發展。

2.1 建立良好的組織環境

如果想要得到非常優秀的數據，就必須依靠相應的組織結構，建立高效的組織結構是一切質量的保障，煙草商業企業必須從兩個方面來針對組織進行研究。一方面是制度，需要制定好相關制度，并依據制度來進行流程的梳理，另一方面需要從各個業務流程中提取可靠且優質的數據來源，煙草商業企業應該意識到，一個強大的數據管理是能夠真正實現數據質量管理成功的根本所在。煙草商業企業組織建設主要可以體現在兩個層面上：第一是制度層面，煙草商業企業必須制定好相應的流程，并把流程真正推廣出來，不要流于形式，使這些流程能夠真正融合在企業文化中。第二是執行層面，可以為各個業務的展開提供更加可靠的數據。

2.2 明確數據質量管理方針

煙草商業企業要想提高自己的數據質量，就需要從多個方面了解數據、獲取數據、整理數據。要從整個煙草供應鏈的各個環節中進行把控，對整個數據源的質量進行跟蹤、監控和校驗。要把全流程的數據運行作為主要管控對象，運用先進的大數據處理手段，進行數據清洗、數據分析，將對業務有影響的數據質量作為重點管理對象，嚴格把控。煙草商業企業為了更好地提高自身數據的質量，必須從源頭上進行把控，了解整個供應鏈體系中的數據運營的過程，并進行實時監控，將所有的數據管理滲透到整體的生命周期中，數據的質量問題會影響到整體的業務效率以及決策能力。現在處在一個數字化時代中，數據的質量不僅影響到最終信息建設的成敗，還會影響到企業發展過程中的增效以及業務創新，對于企業的發展來說屬于核心要素。因此針對數據的質量進行管理，嚴格執行垃圾進垃圾出的原則，采取事前防控的方法，針對整體過程進行研究，更好地提升企業的數據質量水平。

2.3 數據質量問題分析

關于煙草商業企業供應鏈體系數據質量問題的分析，可以采用經典的改善企業質量流程管理的六西格瑪法，以客戶為導向，以業界最佳為目標，以數據為基礎，以事實為依據，以流程控制與績效管理為結果，不斷實現企業高質量發展。六西格瑪重點強調質量的持續改進，對于數據質量問題的分析和管理，該方法依然適用。

2.4 數據質量監控

煙草商業企業供應鏈體系數據質量監控可以從事前、事中和事后進行數據監督控制。

2.4.1 事前預防控制

需要針對數據建立一個相應的模型，然后對每一個數據元素業務描述以及數據結構、業務規則、質量規則、管理規則、采集規則等進行清晰的定義，整個定義以及校驗的過程，本身也是一種數據，在原數據中進行定義，面對龐大的數據，如果沒有利用元數據進行描述的話，就沒有辦法真正獲得所需要的信息。正是利用元數據，所有的數據才能真正被使用，才能產生價值。構建數據分類和編碼體系，形成企業數據資源目錄，讓用戶能夠輕松地查找和定位相關的數據。實踐告訴我們做好元數據管理，是預防數據質量問題的基礎。

對數據質量問題的預防控制最有效的方法是找出發生數據質量問題的根本原因，并采取相關的策略進行解決。

2.4.2 事中過程控制

事中數據質量的控制，即在數據的維護和使用過程中監控和處理數據質量。通過建立數據質量的流程化控制體系，對數據的新建、變更、采集、加工、裝載、應用各個環節進行流程化控制。對數據質量的過程控制，要做好兩個強化。

（1）強化數據的標準化生產，從數據源頭控制好數據質量，該過程可以采用系統自動化校驗和人工干預審核相結合的方式進行管理。數據的新增和變更，一方面通過系統進行數據校驗，對于不符合質量規則的數據不允許保持，另一方面采用流程驅動的數據管理模式，數據的新增和變更操作都需要人工進行審核，只有審核通過才能生效。

（2）強化數據質量預警機制，對于數據質量邊界模糊的數據采用數據質量預警機制。數據預警機制是對數據相似性和關聯性指標的重要控制方法。針對待管理的數據元素，配置數據相似性算法或數據關聯性算法，在數據新增、變更、處理、應用等環節調用預置的數據質量算法，進行相似度或關聯性分析，并給出數據的分析結果。數據預警機制常用在業務活動的交易風險控制場景。

2.4.3 事后監督控制

為了避免或減低數據質量問題對業務的影響，煙草商業企業需要及時發現。因此，煙草商業企業要進行數據質量的事后監督，以定期開展數據質量的檢查和清洗作為企業數據質量治理的常態工作來抓。

（1）設置數據質量規則。基于數據元模型配置數據質量規則，即針對不同的數據對象，配置相應的數據質量指標，不限于數據唯一性、數據準確性、數據完整性、數據一致性、數據關聯性、數據及時性等。

（2）設置數據檢查任務。設置成手動執行或定期自動執行的系統任務，通過執行檢查任務對存量數據進行檢查，形成數據質量問題清單。

（3）出具數據質量問題報告。根據數據質量問題清單匯總，形成數據質量報告，數據質量報告支持查詢、下載等操作。

（4）制定和實施數據質量改進方案，進行數據質量問題的處理。

（5）評估與考核。通過定期對系統開展全面的數據質量狀況評估，從問題率、解決率、解決時效等方面建立評價指標進行整改評估，根據整改優化結果，進行適當的績效考核。

2.5 數據全周期管理

數據的生命周期從數據規劃開始，中間包括設計、創建、處理、部署、應用、監控、存檔、銷毀幾個階段并不斷循環。煙草商業企業的整體數據管理必須貫穿整個過程，覆蓋所有的數據規劃以及模型，包括質量監控以及問題診斷與數據清洗等。

（1）數據規劃。從企業戰略的角度不斷完善煙草商業企業數據模型的規劃，把數據質量管理融入企業戰略中，建立數據治理體系，并融入企業文化中。

（2）數據設計。推動數據標準化制定和貫徹執行，根據數據標準化要求統一建模管理，統一數據分類、數據編碼、數據存儲結構，為數據的集成、交換、共享、應用奠定基礎。

（3）數據創建。利用數據模型保證數據結構完整、一致，執行數據標準、規范數據維護過程，加入數據質量檢查，從源頭系統保證數據的正確性、完整性、唯一性。

（4）數據使用。利用元數據監控數據使用，利用數據標準保證數據正確，利用數據質量檢查加工正確。元數據提供各系統統一的數據模型進行使用，對監控數據的來源、去向，提供全息的數據地圖支持。企業從技術、管理、業務三個方面進行規范，嚴格執行數據標準，保證數據輸入端的正確性。數據質量提供了事前預防、事中預警、事后補救的三方面措施，形成完整的數據治理體系。

3 煙草商業企業供應鏈一體化數據分析及預警轉任務

煙草商業企業將對來自供應鏈體系中上中下游的煙草工業企業、中游商業企業、零售商和消費者的大數據進行分析并預警，同時將異常情況轉為任務，使得指標得以改善。分析包括煙草工業企業和商業企業的庫存數據、市場銷量數據等;預警主要是針對這些指標，設定一定的閾值，一旦數據超過閾值，就進行提示，下發給相應的人員;預警之后，將波動異常的情況轉為任務，在任務協同功能中發給煙草工商企業各區域的客戶經理及時處理。同時，煙草商業企業管理者可以根據數據對比情況，及時調整和優化供應鏈上中下游各環節的運營和管理，合理安排狀態研判、需求預測、貨源組織與投放、品牌培育等策略，實現煙草商業企業更高質量的發展。

第一，異常報警。在系統中，煙草商業企業可以對收集到的市場數據與預設的標準閾值進行對比分析，在對比過程中，收集到的市場數據達到預設的閾值后，系統立即警報。

第二，轉任務協同。當數據中心檢測到數據異常后，自動根據事件類型、所處狀態、起始日期和結束日期等形成可視化表單，并對異常警告列表中的事件立即自動轉化為任務協同處理。

第三，任務執行。在對任務執行過程中，應該按計劃或預警轉任務進行任務執行，并按照具體要求提交任務成果。針對任務詳情頁面，主要展示任務基本信息、可提交任務成果、進行任務評論、瀏覽記錄等。任務主責人可以在接收到任務后按照檢查項、數值等制定任務計劃。在任務執行階段，負責人可以隨時對任務執行進展進行更新，若任務計劃已經制定完成，應該結合更新的計劃執行。

同時，做好數據預警轉任務成果提交以及任務審核工作，強化對任務完成情況的監督和考核。另外，構建樹形結構，將企業的所有任務展示出來，逐級展開查看下級任務，內容可以涵蓋任務狀態、任務進度等。

4 結語

綜上所述，我國煙草商業企業應該主動迎合客觀環境變化，加大信息化建設進程，高效應用數字技術，強化對企業供應鏈數字一體化體系的構建，追求更高質量的發展。

參考文獻

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Research on the Application of Data Management Based on the Digital Integration of Enterprise Supply Chain

—— Taking Tobacco Commercial Enterprises as an Example

Shaanxi Provincial Tobacco Company Xian Branch? GAO Jie

Abstract： In recent years， under the background of modern scientific and technological development and new national development concept， tobacco commercial enterprises actively build digital integration of supply chain and strive to improve their core competitiveness. This paper mainly focuses on the management and application of data collection， management， sharing， early warning and task transferring in the digital integration construction process of the supply chain of tobacco commercial enterprises， so as to gather zero consumption of industry and commerce， integrate internal and external resources and help the high-quality development of tobacco commercial enterprises.

Keywords： tobacco commercial enterprises; digital integration system of supply chain; data collection; data quality management; task transferring of data early warning