企业物料数据质量提升路径研究

陈 方 孙文超 王 松

（西北机电工程研究所，陕西 咸阳712099）

0 引言

数据作为一种资源，伴随着大数据时代的到来，其作用发生了巨大的变化，成了个人乃至企业的重要资产之一[1]。企业物料数据伴随着数据共享、业务决策的需求，以及数据使用范围的不断扩大，在使用过程中暴露了大量数据质量问题。物料数据质量问题对业务经营和企业健康发展将产生重要影响，例如，库存量准确性差、结算错误频发、库存资金占有量大、财务审计不合规、采购计划不准确等。这些将严重导致企业的精细化管理程度降低、物料占有成本巨大、核心竞争力不足和难以可持续发展。因此，提升企业物料数据质量，是确保企业在数字时代保持竞争力的关键过程[2]。

1 数据质量

数据质量包括两个方面：数据本身的质量和数据的过程质量[3]。数据作为企业管理和应用的核心资产，数据质量直接影响企业的业务绩效，有了高质量的数据，企业在任何时候都可以信任所需的数据。

通常，数据质量维度[4]用于评估数据质量。数据质量维度包含六个方面，即准确性、一致性、完整性、合理性、时效性和唯一性。

准确性是反映数据实体程度。描述数据特征是否与其参照源相一致。一致性是描述存储在不同系统中的同一信息，其主体属性的等价程度，该信息的各个属性、实体是否满足一致性的约束关系。完整性是对数据集的不同约束属性完整程度的描述。合理性是用来描述数据是否在不同应用场景下满足一致性。……