企业物资域数据质量提升策略

该文档是关于企业物资域数据质量实施工作策划的一个案例研究，旨在通过“诊断评估-机制建设—过程监督—成效评价”的步骤，提高物资数据的质量，并结合业务管理进行优化。文档内容涵盖了数据质量问题现状、业务影响及原因分析、数据质量提升的主要举措、数据质量治理的实施规划以及实施监控与成效评价。 1. 数据质量问题现状 文档首先指出了当前物资域数据存在的主要问题，包括公共域数据和核心业务数据。公共域数据如物资、供应商、项目和仓库的信息中，存在数据不一致、不完整和不准确的问题，如供应商数据质量高但物料和项目数据存在问题，例如数据类型和长度定义不一致、物资名称和规格型号描述不一致、项目编码和名称丢失等。核心业务数据在需求计划、采购、合同、仓储等环节也存在问题，如数据不完整和不准确。 2. 业务影响及原因分析 数据质量问题对业务产生了负面影响，如影响了决策效率、增加了运营成本。文档深入分析了这些问题的原因，可能包括业务流程不完善、数据标准执行不力、系统录入要求不明确等。 3. 数据质量提升主要举措 提升数据质量的关键措施包括优化业务流程，明确部门间的协同职责；将数据标准应用纳入开发管理流程，确保数据的一致性；明确系统录入要求，减少错误输入；建立统一的物料级主数据标准库，提高数据准确性；利用数据剖析技术发现数据问题，通过数据清洗技术改善数据质量，并引入数据质量管理工具辅助治理。 4. 数据质量治理实施规划 实施规划涉及多个阶段，包括确定数据治理优先级、建立数据质量治理任务基准库、指导分子公司制定专项任务计划书、开展数据清理工作、加强网公司的基础管理建设，以及构建数据质量管理系统，以实现持续监控和改进。 5. 数据质量治理实施监控及成效评价 在实施过程中，需要持续监控数据质量的改进情况，并进行成效评价，以确保治理措施的有效性。此外，文档还介绍了数据治理的新方法，为企业提供更多的实践参考。 总结来说，这份案例提供了企业如何有效提升物资域数据质量的全面策略，从问题识别到解决方案的实施，再到效果评估，形成了一套完整的数据治理框架，对企业进行数据质量管理具有重要的实践指导意义。