物资数据管理：激活企业数据资产的抓手

提到数据，通常我们都会聚焦于业务数据、财务数据…，以此开展的数据治理、数据中台、数据智能等各种场景的技术应用，让企业充分利用数字技术在企业的智能决策、智慧采购、精准营销等业务方面发挥着重大作用，同时也大大提高了企业对于数据整体认知水平，提升了企业数字化应用的广度和深度。

企业通过供、产、销的业务流程把人、财、物等企业资源合理配置，利用系统集成、流程推动提升企业管理效率。在业务流转中，物资作为整个过程重要的实体对象，围绕物资的名称、属性、编码、执行标准等相关信息则是构成企业物资数据的重要组成部分。物资数据的标准化、系统化管理水平的高低将直接影响业务、财务数据质量和企业运营水平。做好物资数据管理，也就掌握了激活企业数据资产的重要抓手，是当前企业数字化转型的重要基础工作。

中国企业的物资数据管理经历了手工台账、信息化系统等阶段后，正在步入全面数字化管理的新阶段，物资数据管理工作也呈现出不少新的发展趋势。 

趋势1：物资数据管理推动提升采购和供应链管理水平

相对于企业营销和生产的数字化、智能化应用，连接外部供应链的物资采购管理一直是数字化应用相对薄弱的一环。特别对大中型企业来说，无论是从物资采购、库存管理、消耗管理、物流配送、供应商管理、质量管理等物资管理专业角度，还是从采购业务、商城运营、物流服务等经营角度，或者从资金占用、成本管理、预算管理等财务角度，都有一个共同的诉求：花了多少钱，采购了什么物资，形成了什么资产；一个共同的期望：以最少的钱，买到最好的物资，保证生产运营的安全可靠。

要回答好这些问题并非易事，主要原因就是采购管理的精细化程度不够、供应商协同覆盖面不广、材料消耗分析能力不足等问题，无法形成企业采购数据链条，企业决策人对物资采购和消耗的“大盘子”心中没数，使得物资部门的工作经常处于被动的局面。

物资数据管理将不仅补足基础数据的短板，让企业决策者能清晰了解在物资采购成本、消耗等动态数据，通过数字赋能采购管理，大幅提升供应链管理效率，从根本上改变采购和物资管理的运营模式。

趋势2：覆盖全寿命周期的物资数据推动供应链管理创新

物资是流动的，从采购、质检、入库、出库到使用、销售等多个环节，物资移动的数量、状态都需要纳入管理范畴，因此，针对物资的数据管理本身就是一个覆盖其全寿命周期的管理方案。

元年科技依据国际全寿命周期管理技术标准，建立了物资全寿命周期管理的数据体系，提供物资分类和编码服务，为企业从全视角的物资管理提供唯一可行的解决方案。通过标准数据模板和数据清洗规则，对企业物资编码数据、商品编码数据等进行数据清洗，规范数据标准。提供不同编码的数据映射和编码转换，辅助客户建立自己的编码库。通过打通企业物资编码、商品编码、功能位置编码、固定资产编码等不同编码体系的数据，提供企业核心采购订单、客户销售单数据自动转换方案，实现物资全寿命周期管理。

元年物资主数据管理方案结合智能设备和5G、北斗云平台等技术，围绕业务活动目标，按照主数据标准体系规整化物资主数据，通过数据交互和分析整体提高物资管理水平，提升物资管理工作效率，以此形成供应链管理创新的新格局。

趋势3：物资主数据管理发挥夯实企业主数据管理的基础性作用

主数据是指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的企业或机构的基础信息，包括客户、供应商、员工、设备、物资、产品和账户等关键信息。相对交易数据而言，主数据的属性相对稳定，准确度要求更高，唯一识别。主数据是建立企业数据交互的“语言”，具有超越部门、流程、主题、系统、技术的特征，打破各系统信息交互壁垒，在多个系统内充分共享、高度复用。企业通过制定主数据标准，规范主数据使用，为业务报表编制、数据统计分析提供基础条件。主数据是数据之源，是数据资产管理的核心，是信息系统互联互通的基石，是信息化和数字化的重要基础。

而物资主数据是企业主数据的重要组成部分，通常物资包含项目建设、投资、业务运行中涉及到的设备、物料、半成品或产品等，做好物资主数据管理是夯实企业主数据的基础性工作。物资主数据管理包括编码申请、名称和属性规范、分类维护、数据审核和数据分发，物资主数据在编码过程中遵循企业主数据的编码原则和相关标准：简单性、唯一性、分类合理性和可扩展性。

通过元年物资主数据平台，实现物资数据维护和统一编码。通过二维码、OCR、图像识别等工具进行数据自动采集，自动生成物资名称和规格型号等信息。通过算法、搜索、规则等多种路径进行数据智能清洗，对物资目录、商品目录等数据自动分类并进行名称匹配，便于编码和审核人员查阅。

趋势4：不断优化的技术平台满足场景化数据服务需求

结合物资数据管理体系和智能工具的能力，企业在专业厂商提供的低代码开发平台上，根据自身需求进行快速定制化开发，满足物资数据服务的场景化需求。

物资数据管理体系以物资数据中台功能为基础，增加智能化工具、业务建模能力，集成物资数据，达到优化流程管理和缩短单据录入时间，提高各种物资管理软件的实用性和业务粘性的目的。

技术平台配套基于深度学习的算法模型，辅助进行数据清洗。在清洗业务流程中，主要服务于数据体系构建和数据清洗阶段。在数据体系构建阶段，基于标准主数据的映射，算法能够生成冷启动模型，便于在无数据或少标注数据的情况下，快速高质量的开展数据清洗业务。在数据清洗阶段，提供成熟的算法方案，在正常清洗流程中沉淀的数据，即可作为模型的训练数据。不断优化的技术平台具备基于少量标注数据的样本增强和泛化能力，以及算法模型的自动迭代能力。

趋势5：物资数据管理为企业数字化转型保驾护航

无论从采购到销售，还是从研发到生产，无论是自动化工具代替标准化流程作业，还是人员与岗位的不断调整匹配，数字化转型是在数字技术推动下企业运营管理和商业模式的全面升级转型，而所有的一切都基于数据。数据是所有决策依据的来源和根基，数据质量不好，数据标准不明确，对所有构筑于此的各类系统应用都将带来致命性的影响！

物资主数据管理作为企业主数据的核心内容之一，在企业数字化战略中处于核心的基础地位。通过构建主数据管理标准体系、主数据管理保障体系和主数据管理工具，确保目标系统主数据的唯一性和一致性。通过物资主数据管理，消除冗余数据，打通业务链条，统一数据语言标准，实现数据共享，提升数据处理效率。物资主数据管理平台与ERP、CRM、SRM等业务系统、财务系统的融合应用，成为企业激活数据资产的重要抓手，必将发挥更大价值。

互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合是未来发展趋势，大数据技术将渗透到各行各业，将进一步推动企业从主数据管理入手夯实数据基础，而物资数据管理作为企业主数据的重要组成部分，是打造企业数据资产的重要。数据已经作为超过土地、劳动力、资本、技术的第五大生产要素，成为推动企业转型升级的重要力量。从物资数据管理入手，推动企业主数据管理的完善整合，是企业建立数据资产、完成数字化转型的重要抓手。