在企業管理中，數據和信息是不可或缺的決策支撐，企業需要及時、有效、標準化的數據作為管理分析的依據，信息化系統應運而生。任何一個信息化項目的實施都是以數據作為核心基礎的，如同血液貫穿整個信息化項目的始終，作用不容小覷。正所謂工欲善其事，必先利其器，如果要讓信息化項目這把企業管理的“利器”所向披靡就必須讓數據保持高質量、高效率、高容量。
毋庸置疑，數據是信息化項目的根基
很多企業信息化項目上線前通常采用的都是手工方式進行管理，數據呈現分散、重復、不標準等人為特點，但是當信息化上線后就必須將人工數據語言轉化成系統化的語言，面對標準化，規范化的系統語言要求，數據來源、組成、轉換、標準化都成為了信息化項目成敗的癥結所在。
其實數據的重要性問題是老生常談。對于經歷過信息化歷程的企業來說他儼然已經變成了口號，而對于信息化的新手這句話又變得有點教條，越是如此，數據準備的重要性就往往被忽略或者藐視。人們常常高呼著“三分技術、七分管理、十二分數據”的響亮口號卻沒能正視數據問題給信息化項目帶來的高失敗率，令人反思。
高準確度和高質量的數據是信息化系統成功運行的基石。劣質數據的危害無處不在，甚至可以直接導致系統運行的混亂。人們往往覺得編碼規則和基礎數據錄入到系統，威脅就不復存在了，其實系統運行才是檢驗數據質量和準確度的試金石，當工單半途終止，大量產品堆積在現場，盤點的時候成千上萬的虛假盤盈虧等狀況出現的時候，或許已經造成了無法挽回的數據災難，為了避免混亂，必須在一開始就有一套完整的數據準備規則，確保數據的準確性和高質量才能為信息化系統營造良好的初始化運行環境。
完整性和及時性的數據是信息化系統高效運行的保證。靜態數據的完整性和動態數據的及時更新應該也是對于信息化系統實施而言十分重要的工作。完整的靜態數據可以全面反映企業運營現狀，任何關鍵數據的缺失都可能導致決策的失誤，轉換到系統中必然會影響系統的決策水平。動態數據的及時性補充是系統真實反映企業當下實際情況的重要來源，保障好數據的及時性才能保證信息化系統運行的高效率。
數據整理是信息化系統實施的重要前期戰役。要從冗長復雜的人工數據中按照一定的規則導入系統是一項十分艱巨的工作，所以數據的前期整理在信息化項目的實施過程中有著十分重要的地位。有效的數據整理策略是從工作量大、耗費時間長、涉及數據面廣、最易出錯的數據整理工作中解脫的重要方法。
循序漸進，信息化項目數據準備“七步訣”
一個信息化系統的上線，要準備哪些數據？數據準備策略如何規劃？數據如何錄入？等等一些列的問題擺在眼前的時候，如何循序漸進的開展數據準備工作，什么才是信息化項目數據準備的最優化流程？人們試圖總結出一些通用的法則，以資參考。
人們常說開門“七件事”，柴米油鹽醬醋茶。想要整理出高質量、高效率、高容量的數據同樣也有七件不得不做的“七步訣”。
圖1 信息化項目數據準備“七步訣”
第一步、成立數據小組，制定工作計劃
任何一個復雜而龐大的工作都離不開一個團隊的共同努力，嚴密的工作計劃，優化的工作流程，合理的組織結構是順利完成工作的保障。數據小組是數據準備工作的中心，所以從構成到職能，到具體工作細節都必須要有明確的規范。
數據組成員構成及素質要求。數據準備小組通常是由企業IT部門人員和業務部門人員共同構成。這樣兼具了懂管理熟業務這兩大要素，在進行數據收集、整理、維護的過程中保證數據工作的全面性和有效性。IT和業務的結合可以明確數據來源，清楚劃分數據權責避免推諉現象，加強部門間的協同合作，使得數據可以快速有效的提交到數據組中。
數據小組的權責劃分必須明確，各司其職才能事半功倍。數據組必須擔當整個數據整理周期內的所有關于數據的準備、檢測、篩選、測試、匯總、導入的工作，制定相關數據整理的規則規范，并對整個數據收集的過程嚴加管控，溝通各部門協調數據整理工作。
第二步、圈定數據范圍，確定數據原則
企業內部數據復雜，首要任務就是將有用數據從一推亂麻的數據堆中提煉出來，根據信息化項目的需要和企業特性，按照一定的劃分整理歸類。確定數據的過程中必須遵循一定的原則：
1.數據與系統的兼容性原則。手工數據和系統需要數據之間還是存在部分矛盾的，所以在數據收集和整理的過程中必須保證數據的合法性，確保數據進到系統能被系統所接受，合理的進行系統運轉；
2.數據的合理性原則。實施人員常常強調系統表現必須和生產實際相符合，指的就是提供或者導入系統的數據必須合理，必須符合正在或已經發生的事實存在。
3.數據應保持高容量。所謂的高容量并不是指是數據就得納入到數據工作中，而是指在數據整理和收集過程中要確保數據范圍的完備性，系統所需要的數據越完整，所帶給企業的效益就越突出；
4.數據的實時更新原則。數據的收集過程并不是一錘定音的，企業中存在很多的動態變化，數據的整理過程也是在不斷更新完善中變得準確和全面的。所以數據準備工作中，無論是動態數據還是靜態數據在數據準備階段都必須實時更新，不斷完善，不斷補充。
5.先靜后動數據整理原則。靜態數據是相對穩定的存在于企業內部的基礎數據，收集企業相對容易，而動態數據受業務變化的影響相對收集困難，所以數據準備必須保證基礎的靜態數據的前提下進行動態數據準備。
第三步、制定數據準備方案，推進方案執行
數據準備方案就是數據準備工作的指導思想，在信息化項目的不同階段給予正確的工作規劃。深化對企業業務了解，熟悉信息化系統配置都是數據準備方案中必須注意的重要前提。方案的制定固然重要，但是積極的推動方案切實有效的執行才是關鍵。在推動方案的過程中必須注意：1.在企業內部必須樹立數據的“威嚴”，至上而下從“一把手”到員工倒要充分認識數據收集工作的重要性和艱巨性，只有全員意識的提高才能保障數據來源的高質量；2.廣泛的開展數據培訓，保證基層數據來源的真實性，確保數據準備工作的高效率。3.制定完整的權責制度、獎勵機制和應急措施，在充分調動企業全員參與的積極性的同時，做好突發事件或緊急狀況的預防措施，為數據準備方案的有效執行提供制度保障。
第四步、執行數據校驗，完善數據質量
數據小組收集到的數據來源于各個業務組成部分，不可能保證數據百分百一次準確的呈現，所以數據的校驗或者說復盤就是必須的工作，校驗的過程可能不止一次，必須視數據情況而定。數據初始來源基本是在各個業務部門，這部分初始數據的收集也是由相關責任部門完成，在進行完第一輪收集的時候必須進行一次全面的內部復驗，盡可能保證第一手的數據
精確無誤、完整無缺。針對靜態數據可采用多輪檢驗，部門互檢，數據小組抽檢的方式多輪保證，對于動態數據允許一定程度的誤差，在多輪檢驗的基礎上根據后續數據導入情況實時修正，但是對于一個系統而言，盡可能少的初始化動態數據有利于保證數據質量和后續運行。
第五步、小范圍數據導入測試，檢驗數據結果
通常進行數據導入測試的階段已經進入到了系統實施期，數據校驗的階段已經是對數據的完整性、準確性等特征有了考核，小范圍數據導入測試就是針對數據和系統環境適應性做的一個檢測。摘取某一業務流程的全過程，調集相關人員將數據錄入到系統中，檢驗運行的結果和運行環節中問題。或者將企業一些常用的業務流程數據進行導入測試，小范圍內檢測數據和系統之間的運行效果。
第六步、全面數據導入，全方位查漏補缺
數據的全面導入意味著數據的準備工作到了尾聲。全面數據導入才是系統正常運作的開始，數據的大規模導入是一個龐大、枯燥且瑣碎的工作，很多異常和報錯都是在這個階段出現的，當然很多數據質量問題也最容易被暴露。數據導入方式無非就是手工和利用工具導入兩種。
手工的方式是大多數企業會采用的。簡單的人工投入即可完成，不需要太多和太高的技術要求，有很多明顯的錯誤也可以在人工錄入階段得到再次的審核。但是一個系統所需要的數據是龐大的，可想而知錄入數據的工作量是多么驚人，這在很大程度上對于數據錄入的準確度帶來了風險。手工的錯誤幾乎是無法避免這也使得手工輸入需要花費大量的時間做復核。
另外一種就是專門的工具導入，這樣最大的亮點就是工作效率很高，人力需求較少但是往往可能因為一個字符缺損就會導致數據導入的全盤失敗，且很難被人發現，無形中增加了檢查的時間。
數據錄入完畢后，系統運行中的錯誤應及時修正，查漏補缺。盡管數據錄入本身是很重要的工作，但是一套完整且有效監督的數據導入工作法則，以及嚴謹的計劃和組織工作也是數據錄入階段不可或缺的重要環節。
第七步、數據運行維護及修正
數據導入完成并不是數據工作的結束，數據伴隨著整個系統運行的全周期。數據的運行維護才是真正的開始。往往前期進入到系統的數據還是少部分，大部分數據是在實施完成后進入使用階段后慢慢堆積的，數據問題也是在數據不斷增加中慢慢顯現的。所以說數據的運行維護是一項長期的工作，在不斷的數據增加中不斷檢驗，不斷修正才是系統正常高效運行的前提保障。
舉一反三，ERP實施從數據準備開始
ERP在我國的應用已經經過了幾十年的時間，但是應用成效一直不容樂觀，除了本身對于ERP的盲目追捧等因素外，系統實施過程中的種種亂象也是高失敗率的罪魁禍首。有數據表明，在ERP實施的眾多案例中，高達70%的都是因為在數據上出現問題，導致了系統無法繼續運行或者只能倉促上線完成系統實施。
表1 ERP 主要模塊數據分類
ERP是管理企業物流，資金流、信息流的系統，所以在數據收集中涉及到企業的方方面面：系統基礎數據，人力資源數據、財務數據、客戶數據、生產數據、銷售數據、采購數據、庫存物料數據等等，先要保質保量的準備這些數據沒有一套科學的方法是很難完成的。所以ERP實施前的數據準備“七步訣”是重要的工作法則，針對ERP系統中的數據問題做如下分析：
關于編碼原則。編碼原則的制定是保障ERP數據唯一性和完成數據系統識別和檢索的重要手段。所以，無論是ERP中的靜態數據（物料基本信息，客戶供應商信息，財務科目、庫別信息等）還是動態數據（制令工單計劃、銷售信息、采購物料信息等）在準備收集之前，有一套完備的編碼原則相當重要，也是“企業語言”轉化為“系統語言”不可獲取的媒介。因此編碼工作應注意：1.編碼的科學性、實用性2. 編碼的可擴展性、唯一性。
關于BOM數據。BOM所展現的數據是一個產成品所需要的原物料及插件構成，以及工序之間的層級關系。每一階需要哪些數據信息，如何換算等都是BOM數據必須體現的。BOM的主件數據包含，成品或半成品名稱、代碼、單位、規格、屬性等，組成料件數據包含材料型態、組件名稱，組成用量、損耗率等，這些對于生產計劃制定，生產過程拋磚都是關鍵數據，一旦數據出現問題，可能導致后面全部環節出錯。
關于庫存數據。庫存數據是ERP系統中的動態數據，數據的更新隨著生產的變化而變化，所以數據采集維護的及時性十分關鍵，期初庫存數據的采集只要劃定一個時間節點將固定庫存導入然后補錄出庫單據即可，最大的難點在于系統運行期間的庫存數據維護，系統原物料的進出往往無法符合生產領用料的習慣，存在一定的滯后性，特別是一些常用料件或者五金配件的領用，往往是這邊料已經使用了系統數據卻還沒有更新，導致數據漏錄現象，更嚴重的是到了盤點的時候出現一堆虛擬的盤盈盤虧。
關于物料數據收集。在ERP項目數據準備過程中，物料數據的收集應該令很多人無從下手過。小到物料的計量單位、換算單位大到物料類型、屬性、規格、采購提前期、安全庫存等等都必須逐一收錄。所以針對物料數據可以按照一定的步驟完成：1.確定企業物料狀況，按照關鍵級別分類，確定需要進入系統的數據范圍。2.分配物料盤點計劃，統計進入系統的物料數據信息，進行多輪的復盤、抽盤。3.測試導入物料數據并做運行測試。4.數據運維的管理。
總的來說，數據準備工作并沒有千篇一律的法則，系統不同，企業型態不同等都會帶來數據準備工作的重點難點的差異，但無論是怎么樣的差異，數據的重要性是放四海而皆準的道理，只有從源頭把握好數據，信息化項目建設才能邁出成功的第一步。
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本文標題：信息化項目數據準備“七步訣”
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