物料主数据在A 企业数据治理中的探索与研究

一、引言

在国家《十四五规划》的规划纲领下，企业的数字化转型具有经营降本增效、绿色持续发展、科技创新赋能等的多重使命。“企业转型，数据先行”，数据对于企业数智化转型的重要性不言而喻；而物料主数据作为企业信息化的核心基础数据，是企业的业务经营的“红细胞”；物料主数据深度参与企业经营管理的采购计划制定、生产流程调度、仓储流转等关键环节，其标准化程度直接决定企业转型能否实现经营管理优化提升。然而，随着企业的业务发展及历史数据的积累，其分散存储、标准混乱等问题，已成为制约转型的 “数据梗阻”。对于物料主数据进行数据治理工作，建立统一标准体系，将分散数据转化为可复用的数据资产；消除数据壁垒，为企业的经营管理、发展分析等战略决策提供精准数据基座，是企业后续管理提升的重要基石。

二、A 企业物料主数据现状

A 企业作为 X 能源集团的二级单位，是一家大型综合性能源企业，主要从事能源行业的电力、新能源、施工、设计、销售及相关业务。企业拥有多个下属分公司和子公司，业务范围遍布全国多个地区，员工人数众多。经过多年的发展，A 企业在能源生产、供应链管理、市场拓展等方面积累了丰富的经验，但随着业务的不断扩张，数据管理方面的问题也逐渐凸显；主要为：

（一）数据标准不统一

在 A 能源企业内部，由于各部门、各下属单位的业务特点和管理需求不同，在物料主数据的定义、分类、编码等方面缺乏统一的标准。例如，财务管理、人资管理等业务部门的需求类型较单一，涉及采购合同的物料编码数量仅需要几个，数量少且通用；财务服务和人资服务通过物料信息无法进行区分。对于同一种设备原件物料，设计部门可能按照其性能要求进行分类编码，而采购部门则可能按照其产地进行分类编码，这造成了在数据交互和共享过程中出现理解偏差和数据不一致的情况。不同的标准使得数据无法进行有效的整合和分析，严重影响了数据的利用价值。

（二）数据多系统部署

各部门和下属单位在发展过程中，根据自身的业务需求及信息化管控，在不同的时间各自部署了不同的信息系统来管理各自业务信息。这些系统之间归口管理部门相互独立，缺乏有效的数据接口和协同机制，形成了一个个业务 “数据孤岛”。例如，项目管理部门使用的施工管理系统与采购部门的采购管理系统无法实现数据的实时同步，当企业监督管理部门进行业务检查时，需要人工对各管理部门进行信息收集、传递和汇总工作，不仅增加了人工操作工作量，还容易出现信息数据错误和滞后的问题。

（三）数据质量不统一

由于数据标准不统一、系统各自独立等原因，A 企业的物料主数据质量存在较大问题。数据重复、数据缺失、数据错误等现象较为普遍。比如，同一种物料在不同的系统中可能存在多条重复记录，且各记录中的属性信息不一致；部分物料的关键属性信息缺失，如规格型号、供应商信息等；还有一些数据存在明显的错误，如数量、单位等信息与实际情况不符。这些低质量的数据无法为企业的决策提供可靠依据，甚至可能导致决策失误。

（四）数据不同层级管理

随着集团对于集中管理要求的推进，集团层面引入了 MDM（主数据管理）系统来实现对全集团主数据的统一管理。A 企业作为集团的重要组成部分，需要保留自身历史经营数据为数据分析与应用提供支撑。 这就要求 A 能源企业将自身的物料主数据与集团 MDM 主数据进行结合使用；必须既要符合集团 MDM 系统的数据标准和规范，实现数据的对接和同步；同时，要确保企业内部数据与集团 MDM 主数据的一致性和准确性，以便集团能够对各下属企业的物料数据进行有效监管和分析，提升集团的整体管理水平。

汇总以上物料主数据的问题，分析问题形成的根源为：组织层面，数据战略管理未明确物料主数据的核心地位，缺乏跨部门协同机制；技术层面：系统架构分散，缺乏统一的主数据管理平台，数据集成能力薄弱；流程层面：物料全生命周期管理流程不完善，数据创建、审核、更新缺乏标准化规范。

三、数据治理原则

据 A 公司物料主数据的现状及问题原因分析，结合 A 公司实际情况，解决 A 公司物料主数据治理方案应遵循以下核心原则：

（一）战略导向原则：数据治理工作与 A 能源企业和集团的整体战略相契合，以支持企业的长远发展和战略目标的实现，为企业的核心业务提供有力支撑。

（二）业务驱动原则：数据治理必须要以企业的实际业务需求为出发点和落脚点。深入了解各业务部门在物料主数据管理方面的重点和痛点，将数据治理工作与业务流程紧密结合起来，通过优化数据管理来提升业务效率和质量。

（三）标准化原则：标准化是数据治理的核心原则之一。要建立统一、规范的数据标准体系，包括数据定义、分类、编码、格式等方面的标准，确保企业内部、以及与集团之间的数据具有一致性和可比性。通过标准化，能够消除数据混乱现象，促进数据的共享和整合，提高数据的质量和利用效率。

（四）安全性原则：物料主数据包含了企业的重要商业信息，例如：供应商信息、价格信息、交货记录、产品质量等，其安全性至关重要。在数据治理过程中，要建立健全数据安全管理制度和技术防护体系，采取有效的安全措施，防止数据泄露、篡改和丢失。要明确数据的访问权限，对不同岗位的人员授予不同的数据操作权限，确保数据的访问和使用符合企业的规定。同时，要加强对数据传输、存储和处理过程的安全监控，及时发现和处理安全隐患。

（五）持续改进原则：数据治理是一个长期的、动态的过程，不是一蹴而就的。随着企业业务的发展和外部环境的变化，数据治理的需求和目标也会发生相应的动态变化。因此，要建立持续改进的机制，定期对数据治理工作进行评估和总结，根据评估结果及时调整数据治理策略和方案，不断优化数据管理流程和方法，确保数据治理工作能够适应企业的发展需求，持续提升数据管理水平。

遵循数据治理工作的原则为企业建立合格的数据基座，激活数据生命力，让数据标准、统一、可见、好用、可运营， 构建“业务数据化—数据资产化—资产服务化—服务业务化”的数据资产管理体系，最终赋能业务智能化（见图一）。

图一：企业的数据基座管理体系图

四、物料主数据治理方案设计

结合 A 公司对于物料主数据的实际组织管理情况，对物料主数据的所有业务、系统进行收集盘点，并以关联分析法进行分析梳理，提供物料主数据治理体系方案设计：

（一）标准化体系建设

统一数据标准：基于能源行业特性，集团 MDM（主数据管理）平台数据标准，A 公司物料主数据管理部门采用集团的主数据规则，确保数据质量和一致性的基础；依据集团的《物料主数据编码规则》《分类标准》，明确公司的物料分类层级（如 “成品 $$ 电力设备 $$ 发电机组 $$ 转子”）、物料编码结构（采用 “大类、 中类 、小类、 流水号”格式）及必填属性（如电力设备需包含 “电压等级”“安全认证编号”）规范物料数据标准；规范命名要求，对名称描述中的符号遵循统一标准，为后续的数据清洗、存储和应用奠定了基础。

（二）系统整合与数据融合

数据盘点及采集

对于A 公司多个源头系统的数据进行盘点及采集，明确数据的筛选的范围和规范；以数据资源目录的功能形式，提供对物料主数据数据源的管理。以 A 公司采购管理系统物料主数据信息为核心，整合财务管理系统、施工管理系统、仓储采购管理系统等系统的物料数据，实现 “平台整合、一次录入、全系统同步”。例如，由信息化管理部门对公司业务系统平台进行选定，各部门对各自的管理系统在公司业务系统平台中进行分步部署整合，财务管理部门、采购管理部门、项目管理部门等在系统平台中都可使用设计部门维护的物料主数据。在数据盘点和采集过程中，要确保数据的全面性和完整性，不遗漏任何重要的物料信息；同时，要对收集到的数据进行初步的筛选和校验，去除明显无效的数据。

数据标准及清洗

根据数据盘点的结果和企业的业务需求，结合 A 企业物料主数据的标准和规范，使每一种物料在统一的颗粒度管理中都有唯一的编码；对数据的格式、精度等也做出了明确规定，如价格数据保留两位小数，日期格式采用 “yyyy - mm - dd” 等。A 能源企业采用了人工清洗和工具清洗相结合的方式，对于一些简单的错误数据，如数据录入错误、格式错误等，通过人工核对和修改的方式进行清洗；对于大量的重复数据、缺失数据等，利用数据清洗工具进行处理。例如，使用数据匹配算法识别重复记录，并根据一定的规则进行合并或删除；对于缺失的属性信息，通过与业务部门沟通、查阅相关资料等方式进行补充。在数据清洗过程中，要建立清洗日志，记录清洗的过程和结果，以便后续对物料主数据进行追溯和审核。同时，要对清洗后的数据进行再次校验，确保数据质量达到规定的标准；各管理系统中物料主数据的一致性。

数据集成及融合

依据A 企业对历史物料主数据管理要求，对物料主数据进行分类集成融合（见图二）。建立A 企业与集团物料主数据的数据治理模型，并通过相关数据映射规则将A 企业的物料主数据信息进行数据完善及标准化梳理。第一类为 A 企业和集团都没有的物料主数据，通过集团MDM（主数据管理）平台新建并进行数据推送至A 企业系统平台，企业直接使用。第二类为A 企业有但集团没有的物料主数据，根据物料主数据通过 MDM（主数据管理）平台新增并进行数据推送至 A 企业系统平台，企业将历史数据按照映射规则进行数据清洗。第三类为A 企业没有但集团有的物料主数据，不做处理，根据 A 企业业务需要在MDM（主数据管理）平台进行数据推送至 A 企业操作。

集团物料主数据 A公司物料主数据

主数据集团有，A 下载基本属性， 纳入数据基座主公司也有 A公司个性属 数据作为标数主数据信息审核 分发共享要业务代理 分审批 映射建立唯一索引 接引用源头标准与对应关系 主数据1

主数据集有，A 1 下级单

主数据集团无，A 通过在集团新增添加单位合同采购 公司有 1 主数据

数据归档及应用

对完成数据治理的物料主数据进行数据归档，存储至A 公司的数据基座。定期对数据进行数据质量检核；即按照数据质量标准，使用数据检核引擎，对源数据进行格式、值域、重复度、完整性、准确性等质量校核，以最大程度地发现、排除问题数据，为后续质量控制打下坚实基础。同时，对物料主数据进行数据质量考核评价，根据标准规范体系中预先定义的质量评价指标，以数据质量报告的形式输出；，并向数据治理相关方反馈，触发数据质量控制的相关业务流程。

数据应用包括用户画像、精准推荐、智能检索等，用户画像可通过收集并分析用户在系统中的操作数据、物料主数据等信息，构建对合同管理系统使用者的全面描述，包括其行为、偏好、需求等特征。有助于A 公司更深入地了解自身项目需求。基于用户画像和历史物料主数据使用，可自动生成企业物料运营相关业务分析表，统一物料业务流转标准，智能推荐最适合的采购物料主数据，从而提高采购需求、生产运营的效率。利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，理解各部门查询意图，并提供准确的检索结果，从而缩短物料主数据查找时间，提升工作效率。

（三）组织与流程优化

成立专职管理团队

设立公司级 “物料主数据治理委员会”，统筹标准制定与跨部门协调；各下属单位配备数据管理员，负责日常物料主数据审核与维护；通过加强对员工物料主数据管理及治理的培训和宣传工作，提高员工对其认识和应用技能；落实对物料主数据管理相关制度和规范的宣传，营造全员重视数据质量、规范使用物料主数据的良好氛围。例如，定期组织物料主数据管理知识学习及竞赛，对表现优秀的员工进行奖励，提高员工参与的积极性。

明确审核流程

基于集团 MDM 平台审核标准，关闭 A 公司各系统新增物料主数据的入口。杜绝数据治理后，物料主数据重码、多系统多标准的问题产生。

五、结语

A 能源企业在物料主数据治理方面进行了积极的探索与实施，通过明确数据治理的目标和原则，按照数据治理方案开展工作，取得了显著的成效。企业物料主数据质量得到了有效提升，数据标准实现了统一，数据孤岛问题得到了一定程度的解决，数据在各业务环节中的应用更加顺畅和高效。同时，与集团 MDM 主数据的结合使用，也为集团的集中管理提供了有力支撑。然而，数据治理是一个持续改进的过程，在未来的工作中，随着数字化技术的不断进步，A 企业将不断完善数据治理体系，加强数据管理团队建设，引入先进的技术和工具，进一步提升数据治理水平。

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