物料数据质量提高线路图
2023-08-22 17:12:33 0 举报物料数据质量提高线路图分享给大家！在企业的现实物料数据质量管理中，物料数据质量的提升往往是通过物料主数据项目建设为契机开展的。此图描述了这一项目发展的全过程，内容详尽，有需要的朋友，快来一起学习吧！
作者其他创作
大纲/内容
清洗数据
总体规划
把物料数据标准内置到物料主数据管理平台，通过物料主数据管理平台实现
物料分类标准是整个物料代码体系的基石，从某种程度上说物料分类是否科学决定了物料代码体系结构的优劣，因此必须制定科学合理的物料分类原则。
搭建平台
历史物料数据清洗就是按照新发布的物料分类标准、描述标准进行梳理，形成标准、规范、准确的物料数据。
需要建立物料数据质量优化提升机制，采取PDCA的方法开展物料数据质量提升工作。
通过系统集成，保整物料主数据源头数据质量的基础上，各相关应用系统必须使用统一的物料数据。
优化提升
企业通常采用通过ESB总线（数据集成平台）实现物料主数据与业务系统的集成，从而实现物料数据在各业务系统中的统一使用。
物料数据质量的提升是一个持续优化和改进的过程，因此是在总体规划目标的基础上分阶段实现的
物料主数据标准是保障和提升物料数据质量的法规依据，物料主数据标准定制的科学性将直接导致未来物料数据质量的优劣。
物料主数据标准主要包括：编码标准、分类标准、描述标准和提报指南。
服务集成
详细制定物料数据质量提升的具体方面和该方面的具体目标
组织建设
根据描述标准，形成具体物料数据描述规则，从而形成物料数据质量检查规则的重要组成部分。
物料数据质量提高线路图
运维支持
提升物料数据质量的重要前提，只有建立高效可控的组织，才能实现数据质量目标的迅速下达和高效执行。
物料数据质量的提升过程主要包括：收集原始数据分析数据质量问题、制定物料数据标准、搭建物料数据管理平台、清洗物料数据、集成相关系统应用物料主数据、确定物料主数据运维组织和流程、进行物料数据质量检查、绩效考核及数据质量优化等。
标准建设
建立标准化的运维团队是保障物料数据质量的坚实保障。
根据制定的物料数据标准开展数据清洗工作，物料数据清洗是有效提高历史物料数据质量的基础性工作。
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