ERP实施过程中的数据准备与维护.doc

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时间:2020-12-18

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1、在企业ERP的实施过程中,最困难的就是数据准备,数据准备成功与否,是ERP实施能否成功的关键因素。“三分技术、七分管理、十二分数据”,充分表达了数据在ERP系统实施中的重要地位。      一、数据在ERP系统中的重要性   任何企业ERP项目的运行,都是架构在数据的坚实基础上。有了数据,ERP系统才能够将信息传播到整个企业,在企业层次上去优化各种业务工作,提高管理水平。然而,企业在实际应用中这些数据的准确性、完整性、及时性普遍都较差。一方面是由于很多企业在开始上ERP项目之前管理比较粗放,其中大多数企业都使用手工方式进行管理。而手工方式下的数据分散、口

2、径不一致、冗余、不规范,很多是以部门为单位进行管理的;另一方面,很多企业对数据的准确性、完整性、及时性与提高ERP应用成功率和企业管理水平的关系缺乏足够的认识。为此,在ERP系统上线前后我们要投入大量的人力和制度去控制数据准备和维护的每一个过程,保证数据的准确性、完整性、及时性。      二、我们要如何保证数据质量     在企业上ERP系统的过程中,根据实施范围和实施阶段不同,需要准备各种不同的基础数据。数据准备和维护贯穿了ERP项目实施的全过程。保证数据的准确性、完整性、及时性对企业能否成功实施ERP系统起着至关重要的作用。因为错误的数据没有任何现

3、实的意义,进去的是垃圾,出来的也是垃圾。保证数据质量是时时刻刻要做的事情。可以说数据质量就是数据的生命。具体我们需要做到以下几点:        1、ERP项目需要企业高层领导的支持。ERP项目必须是“一把手”工程。因为ERP项目是一个提升管理的系统,实施起来涉及到企业管理的理念、模式、业务流程等很多方面的变革,需要企业上下齐心协力。特别是在做数据收集时更需要企业内各部门的支持配合,有时还涉及到有些部门内部不愿意公开的业务数据。这时就需要企业高层领导的决策支持。    2、成立专门的数据准备小组。企业应该设置—个专门的数据组(一般由企业IT部门人员和业务

4、部门人员组成)来负责数据的收集、整理和维护工作。通过将数据和业务流程紧密结合起来,明确数据的来源部门和相关各部门的维护职责,加强各部门之间的业务协调。这样才能最大限度地降低数据准备过程中自失误和错误,为未来ERP系统的数据进行准确、快速的维护提供重要的保障。  3、高度重视数据的准确性、完整性和及时性,建立规范数据维护的流程和制度。建立明确的流程和责任制度,不管是对基础数据的维护(包括对物料、供应商、客户的编码增改等),还是对业务数据的更新(如订单的业务数据录入,库存的变更等)都应遵循这些流程和制度,以减少数据维护中的风险,保障数据的准确性、完整性和及时

5、性。    4、分阶段,分重点的做好每一个实施过程的数据准备工作。在上线前做数据收集整理时,特别要注重基础数据的准确性、完整性,制定一系列科学规范的编码规则来规范这些数据。在上线时,要尽量减少期初数据量,对期初数据要力保准确及时。加快时间对账,因为越晚对账数据的差异越大,越难对得上。在上线后,要从管理上严格要求业务处理与数据录入同步进行,不能积压单据一次性补录。      做好以上几点,可以控制住数据质量。ERP系统只有在得到迅速准确的输入数据的前提下,才能真正为企业服务。      三、上线前的数据准备   实施ERP并保证实施后的业务能得到准确反映必

6、须做好各类数据准备,而信息的流动来源于数据的集中和统一管理。没有准确的数据,就得不到有价值的信息。因此前期的数据准备是保证系统正确运行的关键。      我们可以简单地将ERP实施所要准备的数据分为两大类:即静态数据和动态数据,也可称为基础数据和业务数据。    静态数据是指开展业务活动所需要的基础数据,其特点是它在整个ERP实施过程中基本保持不变,并且是动态数据的基础,公司所有业务通过调用静态数据来保持同一数据在整个系统中的唯一性。例如:物料信息、客户供应商信息等等。    动态数据是指每笔业务发生时生成的业务单据,例如销售订单、采购订单等。动态数据按

7、时点来分,可分为期初数据和日常数据。其中上线时点的期初数据对ERP上线前的数据准备尤为重要,它代表系统在期初上线这样的时间点上。公司动态数据的当前状态。期初数据既包括上线时点所有物料库存的数量、金额,也包括那些未完成的业务单据,如未交货的销售订单、未入库的转储单、未开票的采购订单等。  但是不论是静态数据还是动态数据,在ERP系统中都必须是唯一的。为了保证数据的唯一性,我们就要给这些数据进行编码。所以,在进行两大类数据准备之前,另一项更基础的工作必须先完成,那就是制定编码规则。     四、上线后的数据维护       作为—个完整的系统,上线还只是ER

8、P应用的开始。相比前期的痛苦,上线后保持数据的“纯洁”更显得重要。数据的维护仍是

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