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物资主数据智能治理

解决数据欠缺标准,难以管理

部分领先企业存在物资主数据管理标准,然而绝大部分企业对于供应链业务数据和主数据欠缺数据标准,导致数据治理没有参考依据,数据流入源头质量难以控制。

解决数据质量较差,难以应用

由于标准欠缺企业业务数据经常出现字段值缺失、数据录入迟滞、数据表现与业务表现不符等多种数据质量问题,难以依据数据进行有效分析,数据应用过程中其分析结论业务指导意义不大。

解决治理工作繁重,难以推进

多家企业发起数据治理工作,然而其治理形式仍以人员密集投入为主,治理过程消耗大量人力财力,推进难度较大,且由于治理参与人员多为抽调人员,其治理工作质量难以保证,治理效果有限。

规范录入
Standardized Input

对于企业已有的主数据管理规范、主数据标准、主数据模版进行一键上传,并通过系统监督标准执行。

数据查重
Data Duplicate

对于存在重复可能性的主数据进行识别,评估重复概率,按需形成增删改调整方案,保障主数据唯一性。

规范匹配
Standardized Matching

对于尚无主数据标准的企业,针对其物料分类及基本业务情况,由系统对不同类别的物料主数据进行规范及模版匹配。

数据清洗
Data Cleaning

基于主数据标准对物资主数据自动进行初步清洗及治理,保障历史数据及新增数据均满足企业数据规范。

规范生成
Specification Generation

识别无法通过系统直接进行规范与模版生成的数据类别,引导人工进行补充,最终形成完整的的企业数据管理体系。

质量报告
Quality Report

内置物资主数据质量报告体系,支持数据质量报告一键生成,同时支持报告指标按需配置以及定制化数据质量报告生成。

从根源提升数据治理效率

迈衡科技供应链智能助手以人机融合的形式,通过数据沉淀、错误集积累等方式,结合机器学习等技术,真正解决物资主数据治理人员投入大、数据规则复杂等影响治理工作开展的难点问题。

  • - 行业沉淀,填补标准空缺
  • - 替代人员,形成治理建议
  • - 长效服务,全时质量监控

常见场景

  • - 物料编码申请协助
  • - 电商物料编码匹配
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