如何借力AI智能数据管理，实现物料主数据高效管理？

引言 ：数据清洗在处理大量的、不一致的、错误的或者不完整的数据时扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断膨胀，有效的数据清洗工具和方法变得尤为重要。

数据清洗作为数据管理和治理的重要组成部分，近年来受到了国家层面的高度重视，并出台了一系列相关政策以规范数据处理行为，激活数据要素市场。

《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》中提到，要充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，推动高质量发展。

物料主数据是企业资源规划系统中的基础，涵盖了产品的详细信息，如规格、成本、供应商和库存等。作为企业运营的核心环节，这些数据的准确性和时效性关系到采购、库存管理、生产计划等多个环节的效率和成本控制，直接影响到企业的决策质量和业务流程的顺畅度。

一、 物料主数据管理难在哪？

数据质量参差不齐： 一物多码、多码一物、有物无 码、编码混乱、数据不全等;

无法快速准确清洗： 数据量庞大，手动清洗耗时费力，难以又快又省力达到清洗目标;

数据管理不统一： 各类数据来源不一、标准不一、数据零散、分类混淆、冗余或缺失;

数据内外不联通： 内部物料出现问题，导致流程断节，信息难以共享，内外无法联通。

目前，很多企业面临着这些数据问题，物料主数据的质量问题如果不及时解决，容易导致业务沟通不顺，业务效率低下;企业间数据无法有效联通，数字化转型成了空谈，严重时影响企业管理与决策，给企业数据流通、企业经营等各个方面带来更多不良影响。

二、 基于AI算法的数据清洗工具，让物料主数据管理事半功倍

随着AI技术的快速发展，智能算法在数据清洗领域的应用越来越广泛，越来越多的数据清洗工作已经开始交由智能算法完成，通过自动化的方式处理大量数据，识别和纠正错误，填补缺失值，检测异常值，以及执行其他数据预处理任务，并提高效率并减少人为错误。

物料主数据管理充满了挑战，但是要提高企业竞争力，做好数据管理工作必不可少。数据清洗工作是高质量标准化数据管理的必要阶段，具有复杂性、专业性、技术性；而以算法和AI模型为核心的技术方法进行清洗，能让数据清洗效果事半功倍。

数据清洗增值服务： 企企通打造的一套以AI模型和算法为核心的产品及服务，可针对各类企业的不同主数据痛点难点，提供多种解决方案，能够快速完成物料主数据清洗、识别、匹配、梳理，满足一物一码、分类梳理、一品多商、多维度比价、精准寻源选品、建立标准物料库、供应商及客户主数据清洗等业务场景需求。

一物一码清洗去重： 企业物料编码进行去重清洗，匹配出重码，乱码的物料或者商品，从内部梳理干净，达到数据的有效、准确、唯一，减少数据冗余。

数据分类识别标准化： 企企通在对接了各类电商/品牌商/线下供应商千万级的商品，并在这个基础上，完善并总结了一套自有的分类标准库。当企业物料分类混乱，企业提供物料分类或物料数据，与目标分类库进行匹配，AI智能推荐，返回分数匹配最高的结果，完成匹配。

一品多商比价： 企业提供内部物料和需要对比的供应商的物料数据，或者提供企业内部物料，去指定平台清洗匹配同品，实现同一个商品绑定多个不同商家的同一个物料/商品，达到比价效果，为供应商价格谈判管理或采购管理提供价格数据参考。

商品属性补全： 面对企业商品数据混乱、属性缺失、信息不完整等问题，可通过智能数据清洗进行属性补全，打造标准商品属性库，实现商品完整、定位精准。

数据清洗前后对比

通过智能数据清洗及主数据管理，能够提升企业内部物料数据质量和数据处理效率，实现企业间数据互联互通，助力企业采购供应链的升级转型，推动企业高质量发展，释放数据的真正价值，主要效益包括：

1、提高数据质量： 通过清洗过程，去除错误和不一致的数据，确保数据的准确性和一致性

2、减少错误和风险： 清洗后的数据减少了业务流程中的错误，降低了合规风险

3、提升决策效率： 准确的数据支持更快的决策制定，提高企业的响应速度和市场适应性

4、节约成本： 自动化的数据清洗减少了人工干预，降低了长期的运营成本

企企通数据清洗产品及服务为企业提供全面、高效、安全的数据清洗解决方案，帮助企业商品去重清洗、商品匹配等，打造高质量数据标准库以优化数据分析和决策过程。

三、 案例分享：沉浸式体验不同类型的企业如何管理好物料主数据？

1、 电力行业电商平台分类属性与一品多商

该企业一直聚焦供应链电商化平台业务，以B2B和B2C两大业务为支撑，发展能源数字科技，构建电商化交易、商城自营、物流业务等多元化业务版块。

痛点： 自身的数据库既有生产型物料也有非生物资，数量庞大且种类繁杂、标准不一;且垂直分类多，专业度高，每个数据库的物料标准不一致、描述不尽相同，人工查找难;外部平台物料的描述也五花八门，同类或同款商品匹配难。

解决方案： 使用企企通AI数据清洗产品及服务，通过细分场景，形成分类算法和行业算法沉淀，高效、专业、精准给企业完成主数据归整、外网比价和市调助手服务，并通过线上接口传输清洗结果至企业大数据平台，该企业参照外部平台同品的价格，制定体系内招采价，并对商品进行有效性评估。

2、 物业行业一物一码去重和物料匹配识别

该企业以房地产开发、建筑工程承建、基建实业投资、资产运营等为主要业务，业务遍及港澳及国际、国内经济活跃城市，定位于成为卓越的国际化资产运营服务商。

问题： 该企业集团及各事业部采购物资管理混乱，物料数据量大，涉及组织部门事业部多，涉及范围区域广;存在一物多码，有物无 码情况;商品映射存在极大困难，加大人工操作量;物料分类数据错误混乱，管理难度大。

解决方案： 通过企企通数据清洗清洗产品及服务完成一物一码去重，对匹配同品做属性补全，新分类的梳理，及分类与物料的匹配识别，并通过SRM系统做数据编码改造，使得主数据编码管理有规则可循，有标准可照。在整个数据清洗过程中，确保数据准确性，支持合规性分析和风险评估。

3、 营养保健行业的数据清洗与属性分类项目

该企业专注母婴营养与健康，秉承让人们更健康更快乐的使命，主营业务以婴幼儿营养与护理，成人自然健康营养与护理和宠物营养与护理。

需求： 企业内部有自营物料，需与线上对接的平台供应商物料进行清洗，匹配出相同或同类商品，同时对价格和分类做标签设置，满足条件的商品才在自有平台上架。

解决方案： 通过数据清洗匹配，减少客户内部人工手动操作的繁琐，使商品管理需求快速得到满足，提升业务效率和输出;通过自营商品和供应商物料的匹配清洗，内部的物料与外部平台进行比价映射规则，实现平台比价。对价格范围内的竞品商品剔除，快速比价，提升自营商品的竞争力，保持商品库有效、统一、唯一。

结语

目前企企通对接了京东、天猫、工业超市、苏宁易购、鑫方盛等15+主流电商平台，平台上汇聚了商品SKU数量达千万级，其中60+一级大类，属性值100万+条，词库有600w专业名词，可满足海量商品数据的词库搜索匹配。企企通对自己的商品池进行了清洗，形成700万+全球码，同一个全球码下面可绑定多个不同商家的同品商品，这是企企通对自己商品管理能力的体现。

在数据驱动的商业环境中，企企通数据清洗工具为企业提供了一种有效的物料主数据管理解决方案，通过其高效、灵活且安全的特性，满足了企业在数据清洗过程中的各种需求。无论是多源数据整合、数据质量问题处理，还是提升数据处理效率和保障数据安全，企企通都能提供最佳的解决方案，助力企业实现数据驱动的决策和增长。