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引言：數據清洗在處理大量的、不一致的、錯誤的或者不完整的數據時扮演著至關重要的角色。隨著數據量的不斷膨脹，有效的數據清洗工具和方法變得尤為重要。 數據清洗作為數據管理和治理的重要組成部分，近年來受到了國家層面的高度重視，并出臺了一系列相關政策以規范數據處理行為，激活數據要素市場。 《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》中提到，要充分發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，構建以數據為關鍵要素的數字經濟，推動高質量發展。 物料主數據是企業資源規劃系統中的基礎，涵蓋了產品的詳細信息，如規格、成本、供應商和庫存等。作為企業運營的核心環節，這些數據的準確性和時效性關系到采購、庫存管理、生產計劃等多個環節的效率和成本控制，直接影響到企業的決策質量和業務流程的順暢度。 一、物料主數據管理難在哪？ 數據質量參差不齊：一物多碼、多碼一物、有物無碼、編碼混亂、數據不全等； 無法快速準確清洗：數據量龐大，手動清洗耗時費力，難以又快又省力達到清洗目標； 數據管理不統一：各類數據來源不一、標準不一、數據零散、分類混淆、冗余或缺失； 數據內外不聯通：內部物料出現問題，導致流程斷節，信息難以共享，內外無法聯通。 目前，很多企業面臨著這些數據問題，物料主數據的質量問題如果不及時解決，容易導致業務溝通不順，業務效率低下；企業間數據無法有效聯通，數字化轉型成了空談，嚴重時影響企業管理與決策，給企業數據流通、企業經營等各個方面帶來更多不良影響。 二、基于AI算法的數據清洗工具，讓物料主數據管理事半功倍 隨著AI技術的快速發展，智能算法在數據清洗領域的應用越來越廣泛，越來越多的數據清洗工作已經開始交由智能算法完成，通過自動化的方式處理大量數據，識別和糾正錯誤，填補缺失值，檢測異常值，以及執行其他數據預處理任務，并提高效率并減少人為錯誤。 物料主數據管理充滿了挑戰，但是要提高企業競爭力，做好數據管理工作必不可少。數據清洗工作是高質量標準化數據管理的必要階段，具有復雜性、專業性、技術性；而以算法和AI模型為核心的技術方法進行清洗，能讓數據清洗效果事半功倍。 數據清洗增值服務：企企通打造的一套以AI模型和算法為核心的產品及服務，可針對各類企業的不同主數據痛點難點，提供多種解決方案，能夠快速完成物料主數據清洗、識別、匹配、梳理，滿足一物一碼、分類梳理、一品多商、多維度比價、精準尋源選品、建立標準物料庫、供應商及客戶主數據清洗等業務場景需求。 一物一碼清洗去重：企業物料編碼進行去重清洗，匹配出重碼，亂碼的物料或者商品，從內部梳理干凈，達到數據的有效、準確、唯一，減少數據冗余。 數據分類識別標準化：企企通在對接了各類電商/品牌商/線下供應商千萬級的商品，并在這個基礎上，完善并總結了一套自有的分類標準庫。當企業物料分類混亂，企業提供物料分類或物料數據，與目標分類庫進行匹配，AI智能推薦，返回分數匹配最高的結果，完成匹配。 一品多商比價：企業提供內部物料和需要對比的供應商的物料數據，或者提供企業內部物料，去指定平臺清洗匹配同品，實現同一個商品綁定多個不同商家的同一個物料/商品，達到比價效果，為供應商價格談判管理或采購管理提供價格數據參考。 商品屬性補全：面對企業商品數據混亂、屬性缺失、信息不完整等問題，可通過智能數據清洗進行屬性補全，打造標準商品屬性庫，實現商品完整、定位精準。 數據清洗前后對比 通過智能數據清洗及主數據管理，能夠提升企業內部物料數據質量和數據處理效率，實現企業間數據互聯互通，助力企業采購供應鏈的升級轉型，推動企業高質量發展，釋放數據的真正價值，主要效益包括： 1、提高數據質量：通過清洗過程，去除錯誤和不一致的數據，確保數據的準確性和一致性 2、減少錯誤和風險：清洗后的數據減少了業務流程中的錯誤，降低了合規風險 3、提升決策效率：準確的數據支持更快的決策制定，提高企業的響應速度和市場適應性 4、節約成本：自動化的數據清洗減少了人工干預，降低了長期的運營成本 企企通數據清洗產品及服務為企業提供全面、高效、安全的數據清洗解決方案，幫助企業商品去重清洗、商品匹配等，打造高質量數據標準庫以優化數據分析和決策過程。 三、案例分享：沉浸式體驗不同類型的企業如何管理好物料主數據？ 1、電力行業電商平臺分類屬性與一品多商 該企業一直聚焦供應鏈電商化平臺業務，以B2B和B2C兩大業務為支撐，發展能源數字科技，構建電商化交易、商城自營、物流業務等多元化業務版塊。 痛點：自身的數據庫既有生產型物料也有非生物資，數量龐大且種類繁雜、標準不一；且垂直分類多，專業度高，每個數據庫的物料標準不一致、描述不盡相同，人工查找難；外部平臺物料的描述也五花八門，同類或同款商品匹配難。 解決方案：使用企企通AI數據清洗產品及服務，通過細分場景，形成分類算法和行業算法沉淀，高效、專業、精準給企業完成主數據歸整、外網比價和市調助手服務，并通過線上接口傳輸清洗結果至企業大數據平臺，該企業參照外部平臺同品的價格，制定體系內招采價，并對商品進行有效性評估。 2、物業行業一物一碼去重和物料匹配識別 該企業以房地產開發、建筑工程承建、基建實業投資、資產運營等為主要業務，業務遍及港澳及國際、國內經濟活躍城市，定位于成為卓越的國際化資產運營服務商。 問題：該企業集團及各事業部采購物資管理混亂，物料數據量大，涉及組織部門事業部多，涉及范圍區域廣；存在一物多碼，有物無碼情況；商品映射存在極大困難，加大人工操作量；物料分類數據錯誤混亂，管理難度大。 解決方案：通過企企通數據清洗清洗產品及服務完成一物一碼去重，對匹配同品做屬性補全，新分類的梳理，及分類與物料的匹配識別，并通過SRM系統做數據編碼改造，使得主數據編碼管理有規則可循，有標準可照。在整個數據清洗過程中，確保數據準確性，支持合規性分析和風險評估。 3、營養保健行業的數據清洗與屬性分類項目 該企業專注母嬰營養與健康，秉承讓人們更健康更快樂的使命，主營業務以嬰幼兒營養與護理，成人自然健康營養與護理和寵物營養與護理。 需求：企業內部有自營物料，需與線上對接的平臺供應商物料進行清洗，匹配出相同或同類商品，同時對價格和分類做標簽設置，滿足條件的商品才在自有平臺上架。 解決方案：通過數據清洗匹配，減少客戶內部人工手動操作的繁瑣，使商品管理需求快速得到滿足，提升業務效率和輸出；通過自營商品和供應商物料的匹配清洗，內部的物料與外部平臺進行比價映射規則，實現平臺比價。對價格范圍內的競品商品剔除，快速比價，提升自營商品的競爭力，保持商品庫有效、統一、唯一。 結語 目前企企通對接了京東、天貓、工業超市、蘇寧易購、鑫方盛等15+主流電商平臺，平臺上匯聚了商品SKU數量達千萬級，其中60+一級大類，屬性值100萬+條，詞庫有600w專業名詞，可滿足海量商品數據的詞庫搜索匹配。企企通對自己的商品池進行了清洗，形成700萬+全球碼，同一個全球碼下面可綁定多個不同商家的同品商品，這是企企通對自己商品管理能力的體現。 在數據驅動的商業環境中，企企通數據清洗工具為企業提供了一種有效的物料主數據管理解決方案，通過其高效、靈活且安全的特性，滿足了企業在數據清洗過程中的各種需求。無論是多源數據整合、數據質量問題處理，還是提升數據處理效率和保障數據安全，企企通都能提供最佳的解決方案，助力企業實現數據驅動的決策和增長。（文/企企通官網） |
