如何借力AI智能数据管理，实现物料主数据高效管理？-网络知识

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。