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数据清理篇

2013-10-21 10:49:30 EP电力信息化网
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物财收集从何起,实物帐卡难统一。盘点核对千般舞,十类业务数清理。拆分难断缺东西,合并难解帐分离。推动激起千层浪,勤奋智慧洞察底。背景:数据是企业进行精细化管理的基础。ERP系统是企业资源管理系统,企业
物财收集从何起,

实物帐卡难统一。

盘点核对千般舞,

十类业务数清理。

拆分难断缺东西,

合并难解帐分离。

推动激起千层浪,

勤奋智慧洞察底。

背景:数据是企业进行精细化管理的基础。ERP系统是企业资源管理系统,企业资源最准确的表达方式就是数据,一切用数据说话,是企业精细化管理的标准,因此数据的准确性、完整性、及时性关乎ERP系统应用的成败。数据是企业进行集团化运作的基础。ERP系统是跨部门的流程化运作系统,是各部门之间统一“交流语言”,这样在进行跨部门的沟通和协作时才不会产生歧义和误解。 数据是支持领导决策的重要依据。ERP系统是通过数据的积累、分析,可以支持领导从模糊化决策往精确化决策的转变。而领导决策的依据要求数据准确、完整,否则将导致领导根据错误的数据而作出错误的决策,给企业带来致命性的影响。

 

ERP项目成败是三分技术,七分管理,十二分数据是大家公认道理。在那些上线不成功或者上线后掉线的案例中,有高达70%的项目都有一个共同的直接原因,那就是在数据上出了问题。有的是在数据还没有准备好,诸多数据不准确、不完整的情况下就仓促上线;有的则是业务没有理顺,出现一数多据的情况,不知道该相信哪个数据;还有的是上线运行后操作人员未及时更新业务数据导致系统内的数据失真等等,虽然数据问题的表现不尽相同,但最终的结果都是一样的。一个没有准确数据的ERP系统是注定失败。所以数据清理工作是ERP实施的重中之重。

 

由于历史原因,我们企业没有统一、标准和规范企业级基础数据,是企业管理的薄弱环节,无法满足企业级管理系统应用需要,因此在ERP上线之前对数据进行清理不仅必要,而且必须。如果投入的数据是垃圾,流动的、结论数据一定是垃圾。数据清理为ERP系统的单元测试、集成测试、模拟运行提供了数据支持,为项目最终的成功上线提供了保障。是ERP系统应用成败的关键。ERP的主要作用就是对企业信息的整合,而信息的载体和表达都要通过数据完成。对项目实施来讲,基础数据的准备工作难度最大。

 

    从2008年10月,省公司ERP项目组织有关部门、内、外部顾问和关键用户研究讨论数据清理及核对工作,在进一步加强数据清理及核对组织建设的同时,总结试点单位数据清理及核对经验与教训,在实践中探索出“四全八法六个流程”的数据清理工程方法,不断提高数据清理及核对工作效率和效益,按此数据清理工程方法在推广阶段单位、资产、设备增加3倍情况下,节省6000多人/天,时间缩短3个月。为辽宁省电力有限公司ERP项目提前4个月全面推广上线应用,创造了条件,为生产、营销等系统提供数据基础。


1、“四全八法六个流程”工程方法

四全:是指设备实物全面盘点、静态、动态数据全面收集、帐、卡、物全面清理、财务及实物管理专业全面检查核对;八法:是指数据清理采用双向核对法、差异分析法、实物留迹法、辨识分割法、标准模板法、分类装蓝法、三层筛选法、行政推动法;六个流程:是指数据模板管理流程、数据提报流程、数据问题处理流程、问题数据管理流程、数据清理相关培训流程、数据清理进度管理流程。

2、数据清理管理流程与职责管理

    实物:是指对实物盘点和清理采用,统一模板、实物拍照、画图、分类统计、留痕迹等,由设备等实物部门确认。 帐(设备台帐):是指在与实物清理核对基础上,按统一规范,对设备与台帐进行拆分与合并,生产部门确认。卡(财务资产卡片):是指设备台帐与资产卡片,按统一规范,进行财务帐务处理及设备台帐调整,由财务部门确认。 实物与价值资产管理单位按省公司统一模板组织进行,多层次培训后、盘点、收集、清理、核对、上报省公司数据清理组检查,有疑异专业组检查,返回实物与价值资产管理单位确认签字。

 

3、ERP项目数据清理控制模型

 

4、数据清理重点和难点

ERP基础数据涉及面广,涵盖了辽宁电力中所有可见信息和不可见信息。基础数据准备的工作量大,以上各类信息的记录数从几个到几十万都有,而每条记录包含的字段又可多达上百个,两者的乘积简直是天文数字,通常造成项目延期的原因有90%来自于基础数据整理。数据的正确性是最重要的,基础数据是许多程序正确运行的基础,如物料采购计划和日常检修计划就是根据物料文件设定的提前期、库存量、设备日常检修时间等计算得到的,如果其中任何一个数据与实际不符,计划结果就将没有任何指导意义。因为基础数据具有这些特征,从而造成了收集准备工作量大、难组织,一般需要多个部门协调,投入的人力和时间都比较多,见效周期长,因此阻力也是很大的。ERP基础数据准备这项工作的重点不是在数据本身,严密的计划和合理的组织才是完成这项艰巨工作的最好手段。

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