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根據眾多行業（制造業，房地產行業，零售業等）的研究得出，其實在我們很多項目實施的過程中，或者說很多ERP上線不算很成功的案例中，有非常大一部分的項目都有一個共同的直接原因，那就是在數據上出了問題。

曾經有客戶跟我說，ERP不難，只是很麻煩。我認為這里所說的麻煩，指的就是整理ERP基礎數據的過程，整理ERP的基礎數據的確很繁瑣，特別是經歷過很長一段時間，再回過頭來梳理之前的歷史數據，這個過程并不比開發一套新系統上線要輕松。

過程是痛苦的，但是說它難也并非如此，只要堅持，固化流程，就一定能夠實現。很多項目的實施成功考的也是三分技術，七分管理，十二分的數據?？梢?，不管是任何行業，任何系統，基礎數據整理的重要性。

一、什么是基礎數據？

相信大家都知道秦始皇作為中國第一位皇帝，地位不言而喻，而他的豐功偉績除了統一六國，還有書同文，車同軌，行同倫。通過規范化的統一文字、單位、規則，最終形成了華夏五千年的大一統，繼而傳承了中華民族的優秀文化傳統。

同樣，如果把一家企業信息化比喻為一個珍珠項鏈，那么主數據就是將散落在各處的業務系統珍珠串在一起的繩子。為了達成這一目標，就需要進行我們所說的主數據管理。

需要注意的是，主數據不是企業內所有的業務數據，只是有必要在各個系統間共享的數據才是主數據。比如大部分的交易數據、帳單數據等都不是主數據，而像描述核心業務實體的數據，而像客戶、供應商、帳戶、項目、分期、樓棟、產品、房間信息等都是主數據，主數據是企業內能夠跨業務重復使用的高價值的數據。

圖示一：房地產行業企業主數據

二、基礎數據整理的工作重點

1. 確定工作范圍

首先我們需要根據自身行業性質，以及需要范圍確定哪些是屬性我們的基礎數據，這就是我們所說的主數據識別。這里再次明確的是基礎數據都有三個共性：

1. 具有高業務價值；
2. 跨多個業務系統應用；
3. 具有生命周期（貼合實際業務流程）。

例如我們在做房地產項目主數據的過程中，可以識別的主數據分別為：地塊-項目-分期-樓棟等等，但是作為每個房間的銷售訂單則是為業務數據，無需通過主數據進行管理。

接下來我們確認數據來源涉及到的參與部門和人員配備，進而確定工作計劃，切記不可將所有工作只交給一個部門甚至是一個人做。必須對此項工作的艱難程度有充分的認識，工作計劃還需要注意安排周會月會定期的會議，以方便工作人員之間的溝通。

2. 建立必要的編碼規則

ERP軟件對于數據的管理是通過編碼實現的，編碼可以對數據進行唯一的標識，并且貫穿以后的查詢和應用，建立編碼原則是為了使以后的工作有一個可以遵循的原則，也為龐大繁雜的數據定了數據庫可以唯一標示的方法。

注意：編碼原則的制定屬于企業級標準的建立，尤其對于重要量大的基礎數據（如分期名稱分期數據產品名稱等）必須要由多個部門共同確認方案，防止意見不統一出現扯皮的情況。

3. 收集第一手資料，將原來離散數據從不同部門集中

由于之前的數據是呈現離散狀態的，例如銷售部門，成本部門，投資管理部門對于項目分期的概念，存在各部門交叉流轉，并且在項目的生命周期內，也會發生名稱數據的變化。

舉個例子，同樣是在房地產行業，投資部門是按照拿地的地塊名稱進行統計業務數據，而成本部門是按照合同的案名進行錄入數據，而銷售部門會按照銷售推廣名稱進行統一，這就導致了三個部門對同一個項目分期的叫法不一致的情況發生。

所以，建議在收集的過程中，讓各部門與自己相關的重要數據再次進行核對，完成后按照業務流轉，傳遞給其他部門確認。

以此類推，直到完成此步工作，在工作中應注意各部門的協作安排，傳遞路徑需要提前確認。

4. 數據檢查

（1）完整性檢查

完整性即記錄數量名稱是否完整，可以讓部門項目的負責人復查或者計算一下總數，甚至可以將歷史的臺賬對比，同時還要檢查一些字段的完整性必輸性，如果缺失則無法繼續業務流轉，例如產品的成本業態名稱，產品樓棟的建立等。

（2）正確性檢查

可以由企業安排自檢工作，有些錯誤比方說樓棟對應分期關系，由于人為對應錯誤導致數據錯誤等。這樣的錯誤必須在系統上線前發現并且改正。

（3）唯一性檢查

數據的唯一性應該從兩個角度檢查，常見的錯誤是多個數據一個編碼，例如產品住宅，產品商鋪都是同一編碼，如果錄入系統，系統自然會拒絕接受。同時一個實物對應多個編碼的現象也要拒絕，這種錯誤很多系統是無法發現，必須要人工核對檢查，否則上線后會出現錯誤數據。

5. 將數據錄入系統并再次核驗

錄入系統應該首先先將收集的【基礎數據原始檔案歸檔】，對于電子文檔同樣應該將數據備份好，并且注明整理人員，整理時間等。

通常錄入系統的方式有兩種，手工錄入或者利用工具導入這兩種方式，各有利弊。

按照手工錄入可以從一定程度上保證數據的靈活性，并且對于一些前期無規則的數據，可以通過業務人員手工錄入進行重新梳理。缺點就是錄入人員的抗性較大，且工作量大；

而通過工具導入則恰恰相反，工作量低，效率高。但是對于數據規則梳理要求較高，且需要保證數據前期的準確性，完整性。

本文由@成于念 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。