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数据准备是企业实施ERP的基础，这项工作完成的好坏直接影响了系统的上线效果。随着企业对ERP的认识逐步深入，数据准备工作也受到了一定的重视。然而，由于这项工作本身极为庞杂，企业除了需要尽早做准备以外，掌握科学的实施方法也是很重要的。
不要让数据 毁了ERP
文/唐志明
唐志明，AMT高级顾问。长期从事信息化研究和推广工作，参与过多个大型ERP项目的实施，从事项目管理、流程优化、方案设计等工作。熟悉主流ERP产品，现场经验丰富，实践能力强，尤其擅长管理咨询加IT应用。研究领域包括：战略管理、业务模式设计、甲方咨询、应用评估、绩效和IT治理。
很难想像没有数据的ERP是什么样子的。
然而，实际情况又是如何的呢？
根据AMT的研究，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，那就是大家忙了数月得到的是一个没有数据的ERP系统。
这确实是一个让人笑不起来的笑话。
于是，人们在惊愕、困惑、迷茫后，终于发出了这样的呐喊：不要让数据毁了ERP。
数据的重要性
经验表明，作为管理改造工程的ERP项目，花在系统实现和技术准备上的时间并不多，80%以上的时间是花在了贯穿全程的三大任务上，即全程的宣传培训、全程的数据准备和全程的管理变革。这三个全程缺一不可，其中尤以数据准备工作量最大。
说到数据在ERP项目中的重要性，恐怕没有人会否认。大家最常挂在嘴边的一句话是“三分技术、七分管理、十二分数据”，以此来表达对数据的高度重视。然而数据问题成为ERP项目高失败率的主要原因之一这不争的事实，又不得不让人反思症结到底在哪儿。
为什么数据是一个大问题
很多企业在没有上信息化之前使用手工方式进行管理。手工方式下的数据，更多的是以部门为单位进行管理的。部门之间用单据进行业务数据的流转，部门内用台账进行数据记账，月底通过对账保持部门内和部门之间数据一致。这种延用了几十年的管理方式，与利用信息化进行数据管理的思想和实现手段有很大差距。
手工数据的特点是 ：分散、口径不一致、冗余、不规范。这样一来，同一数据在同一时间点上，会在不同部门、以不尽相同的描述和内容表现出来，在时间和空间上也是不一致的。这显然与ERP所追求的同一数据在系统中保持唯一性、共享性的理念有很大差别。再加上由于历史的原因，企业中的很多数据要么不全，要么账实不符，企业往往要在上ERP的同时清产核资工作，这无形中加重了ERP数据准备的难度。
如何进行数据准备
数据准备是一项庞大而繁琐的工作，所以越早进行越好。并且应该贯穿ERP项目实施的全过程。那么一个ERP项目应该如何从一团乱麻中理出头绪，在ERP系统上线前后分步骤地做好数据准备呢？为了说明问题，先讲一个成功推进数据准备的案例吧。
老李是某钢铁集团信息部的负责人，在公司的多个业务和管理岗位上供过职，对公司上上下下的情况都很熟悉，也算是一个老钢铁了。
公司的ERP项目刚刚启动，他就隐约感到数据是一个大问题，因为企业几十年沉淀下来的数据量巨大，且有很多不全、不准、不一致的现象，要想在上线之前将这些情况搞清楚，就必须尽早下手。在咨询公司的帮助下，他抽调专人组成数据组，与ERP项目实施并行开展工作。按照计划，他分为三大步骤，首先是让各业务部门先盘点统计一番，摸清家底，这花了大半个月；之后是对收集上来的数据分类整理，制定统一的编码规则，这花了两个多月的时间，这步完成后，基础数据也就基本完成了；第三步是下发编码规则，并要求业务部门按新编码重新整理现有数据，并在上线之前一个月内实物盘点，在上线之前拿出期初数据。通过周密的安排和大量的工作，数据准备终于和项目实施同步完成，并且数据的质量是有保证的。
从这个案例中我们可以看出数据准备的步骤和一般规律。
第一步：搞清楚有哪些数据要准备
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事务数据。
静态数据是指开展业务活动所需要的基础数据，如物料基本信息、客户、供应商数据、财务的科目体系等。静态数据的特点是它在整个数据的生命周期中基本保持不变，同时它是动态数据的基础，公司所有业务人员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。
动态数据是指每笔业务发生时产生的事务处理信息。例如销售订单、采购订单、生成指令等。动态数据按照时点来分，又可以分为期初数据和日常数据。其中上线时点的数据对ERP上线前的数据准备尤其重要，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，我们称其为期初数据（或者称为初始数据）。期初数据既包括上线时点所有物料库存的数量、金额，财务科目的余额，也包括那些未完未结的业务单据，象未交货的销售订单、未付款的采购订单等。
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，就要给这些数据编码。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。
我们可以将数据的分类和数据准备的先后次序列表，并对每项数据设计一个收集表，下发到各部门，摸底调查。
在所有的数据中，物料数据是数量最多、分布最广的。这里所指的物料包含的范围很广，既包括原材料、半成品、产成品，也包括设备、固定资产等。物料分类则是根据物料的某些属性对物料进行归类，例如一个机械厂将其物料分为：产品、部件组件、零件、铸件、锻件、刀具、量具、夹具及其他工装等。
所以要首先把工作重心放在物料数据准备上。
第二步：制定编码规则和完成基础数据收集
在明确有哪些数据要准备后，就可以着手编码了。实际上，数据准备工作中最难的是制定编码规则，这也是最占用时间的工作。一个考虑周全的编码体系需要跨部门反复讨论。不同的数据可能有不同的编码结构，但必须遵循共同的编码原则：
(1) 唯一性
必须保证一个编码对象仅被赋予一个代码，一个代码只反映一个编码对象。
(2) 实用性
编码体系应当符合企业的业务特点和管理需求，既充分考虑企业发展对信息编码的需求、又兼顾企业的现状。要从实用性出发，掌握好编码的颗粒度，过细的编码不实用，过粗的编码不管用。
(3) 统一的编码结构
编码由一个或者若干不同分类角度的分类码构成，统一的编码结构含意如下：
任何对象在其整个生命周期内标识码保持不变，所有分类码具有相同的编码结构。
(4) 标准化
编码应提高标准化程度，充分考虑到与外部环境的接轨而尽可能与相关国家、行业标准相吻合。例如使用国家标准所确定的行业分类作为行业编码，邮政编码作为地区编码等。
(5) 便于ERP系统处理
由于编码将在计算机信息处理系统中得以实现，故编码应当符合数据处理的要求，便于用计算机处理。
(6) 易用性
编码应尽可能好记易用。所以要在满足要求的情况下尽可能的短小，常用的编码应尽量避免字母与数字混合，以提高录入效率。
实际上，编码问题绝不仅仅是一个技术问题，也不只是ERP实施小组的事情。它牵涉到不同的部门，需要考虑管理现状、业务特点、历史数据等方方面面。所以合理组织人力和安排充足的时间十分重要。一般的做法是在项目实施小组中成立跨职能部门的数据小组，由专人负责，各职能部门的人员都要参加数据小组，视工作难度和工作量来确定是专职还是兼职参与。
完成编码规则后，依据编码规则逐条确定静态数据和编码，从而完成整个静态基础数据的整理工作。
第三步：期初数据准备和系统上线
有了基础数据，就有了ERP运行的基础。但ERP上线后，系统里的数据是不是能够反映现实情况，就要看期初数据能不能及时准确地录入系统了。
由于期初数据反映的是上线那个时间点的数据，因此过早准备是没有意义的，这些事务处理数据都是动态的，每天都在变化。 因此完成期初数据准备需要更精密的时间表，通常会这样安排计划。
● 根据ERP项目的实施进度，确认上线时间，并进行项目管控。
● 在上线之前一个月内进行全面的库存盘点，并在财务上进行盘盈盘亏处理。盘点时使用新的编码规则。
● 要求各业务部门在上线之前尽可能处理完未结清的订单和应收应付单据，以减少手工和系统切换的难度，同时也降低日后对账的工作量。
● 在上线之前两周，集中人力将静态数据导入或者录入系统。
● 在上线时点将库存期初、科目余额和未结单据录入系统。可视数据量的多少适当提前或者滞后录入，但要保持系统中的数据与实际情况相符。
● 在上线后的一个月内，通过核对手工账和实物，检查系统数据是否准确，并查出差异所在，进行调整。
谈到对账，这里再多说几句。由于ERP的系统实现不是简单的模拟手工作业，因此在系统上线前后，业务处理方式可能会不同，会有一些数据是对不上的。对不上的原因除了确实账实不符、账账不符外，前后的统计和管理的口径不一致也是导致数据根本对不上的一个重要原因，毕竟数据的标准都不一样了。比如为了核算准确而增加的过渡科目会导致另一些科目余额不一致，虽然这并不影响最终的财务报表。
在处理这类数据的时候，要从理解系统的逻辑关系出发，寻求数据的平衡，懂得哪些应该删除、哪些应该合并、哪些应该完善。懂得如何取舍是上上功夫。
数据生命周期管理
至此，整个ERP项目上线之前的数据准备宣告完成。但作为一个完整的系统，上线还只是ERP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。所谓“打天下难，守天下更难”。在数据从产生到消亡的整个生命周期中，保持数据的准确性、时效性是一项长期的工作。在系统运行期间，还要做到以下几点。
● 成立专门的编码维护部门，根据编码规则添加新的编码。
● 上线后，需要对部分业务流程和操作规程进行调整，以适应系统内的数据流转。
● 应用管理员及时处理系统中的异常数据。
● 定期对数据备份，确保数据完整，在出现数据灾难时可以恢复到最近一个数据点，最大限度地减少损失。
● 清理垃圾数据和已经失效的数据。
● 根据业务和管理的需要，增加新的数据项或者更改原数据定义等。
保证数据质量的方法
数据质量是数据的生命，因为错误的数据没有任何现实的意义，反而是系统无法上线或者掉线的导火索。保证数据质量是时时刻刻要做的事情。在这方面，经验更显宝贵，不过我们还是可以探询出一些成型的方法。
在上线前做数据收集时，要事先做好下发表格。如果数据量较少，可以用Excel模板做表格，并锁定不允许修改的部分，以利于汇总、排序。如果数据量比较大，最好另编一个小程序，以自动控制重复的数据，同时便于同步检查。
在上线时，先通过管理措施减少期初数据量，再对每一条期初数据都力保准确。要尽早对账，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。但不管如何努力，数据都不大可能百分百的准确。我们所谈的数据准确是指数据的错误率控制在可以接受的范围之内，并逐步求精。企业要有一套高效的管理制度保证及时发现并处理数据差异。在ERP实施期间，企业要为数据的损失做好“买单”的准备，有时重复工作是不可避免的，也可能会因处理账实不符而需要财务费用。在ERP应用期间，短期的对不上账，只要是控制在范围之内，就可以接受，俗话说“一段浊水、一段清水”，只要坚持严格管理和定期核查，数据质量很快就会提高。
咨询公司有一套数据质量的评估方法，在系统运行一段时间后做数据评估是提高数据质量必不可少的工作。实际上，不少企业通过数据评估，往往能够发现以前所忽视的管理上的问题，经过几轮调整后，企业实施ERP的效益就体现出来了。
总结
影响一个ERP项目的因素有很多，数据无疑是其中很重要的一项。当我们抓住数据这个根基，大处着眼，小处着手的时候，我们距离ERP成功的日子就不会太远。
制造业ERP实施中的数据准备
文/关瑞北
关瑞北，神州数码管理系统有限公司易飞实施顾问。有丰富的项目开发和实施经验，熟悉Oracle、易飞等ERP产品。实施和服务的客户有：北京石油机械厂、北京三和松石、北京航天佳捷计算机技术有限公司、北京美捷美科技有限公司等。
企业信息化是当前社会热门的话题之一，近年来“以信息化带动工业化”已
成为各地政府、各企业领导使用频率最高的一句话，各企业在信息化建设
上的投入也不断加大。其实，随着计算机技术的发展，建立起一个应用系统并不困难，困难的是如何让应用系统真正产生效益。
应该看到，虽然整个社会在信息化建设方面投入了大量资源，但其发展现状并不令人十分满意，很多信息系统利用率很低。而其中，数据质量是问题的关键所在。客户忠诚度主要由企业与客户及各方面沟通的有效性及准确性来决定，系统运营效率也主要依赖于数据获取的可靠性和及时性。而数据质量很大程度上取决于信息化过程中数据准备阶段工作质量的好坏。在此，笔者将结合自己在易飞ERP系统实施过程中的体会，和大家一起探讨企业ERP实施过程中数据准备的一些问题。
基础数据的形态分类
企业中的基础数据可分为两种：一种称为静态数据，所谓静态数据是指在一段时间内相对稳定，一般不随时间不同而改变的数据。以易飞为例，包括：存货子模块的品号基本资料，各部门、仓库、人员信息，采购子模块的供应商信息，销售子模块的客户资料，总账子模块的会计科目，产品结构子模块的BOM数据，生产过程中的加工中心、工艺路线等等。静态数据一般比较稳定，可以提前准备。
另一种称为动态数据，动态数据比静态数据变动频率高，一般随时间不同而改变，如库存余额、总账余额、应收账款余额、应付账款余额、未结销售订单、未结采购订单、未结工单等等。这些数据的准备要以各模块上线切换点的数据为准。比如，计划7月份总账模块上线，一般以6月末总账余额为准。
由于两种数据类型不同，在实施中采用的数据准备对策也不同。对于静态数据，往往在实施的开始阶段就应着手准备，准备时间也比较长，可以安排专人负责，而动态数据往往在系统上线切换点之前才开始准备，准备时间短，因而需要投入的人力也比较多，比如有些库存余额要经过全面盘点后才能得到准确的数据。
数据准备的重要性
在ERP系统的实施过程中，通常认为系统成功三大因素按重要性排序依次为：人、数据、技术。数据作为ERP系统运行的基础，是实现信息集成的首要条件。业界曾有“三分技术、七分实施、十二分数据”的说法，可见数据管理的重要性。数据准备也因此成为实施过程中的一个非常重要的阶段。在数据准备的各项工作中，信息编码这项基础工作最为复杂，其复杂程度远远超过ERP软件提供商的想象。许多软件应用中出现的问题并不是出于软件本身，也不是用户不想应用，而是许多基础数据不能正确收集，其中编码是最大的问题。如在物资库存管理中，收发存并不复杂，其应用成功的关键就是物资编码和供应商编码工作能否做好，许多企业设备到位了，软件安装了，但一投入运行，便发现编码问题难以解决，面对几万、甚至几十万条需要编码的物资信息束手无策，更谈不上应用效果。当这个问题扩大到整个企业，其实施难度是可想而知的。作为实施顾问，从一开始就应该非常重视基础资料的编码问题，以下这些编码原则供企业编码时参考：
● 编号应该反映分类
● 编号应该反映顺序
● 变动属性不应纳入编号
● 编号愈简短愈好
● 避免采用有意义编号
● 避免使用英文字母
● 避免使用特殊符号
● 编号长度应求一致
● 编号应有防错功能
实施顾问从一开始就应该强调基础数据的重要性，并要求企业采取切实的措施来保证这一点，使企业从一开始就对这个问题表现出极大的关注，才能保证项目在上线过程中不因为数据质量差而受到影响。
数据准备的过程
数据准备的过程概括为以下几个方面。
建立数据准备有关组织
ERP实施要建立相应的项目组织。在具体的实施过程中，一般还要在项目组内进行相应的分工。为了更好地完成数据准备工作，建议在项目组内专设数据组，从组织上保证数据准备的顺利进行。数据组的主要工作是分析数据准备的范围，建立数据搜集模板，组织必要的培训，监督数据质量，并负责数据的最终导入和使用。
明确数据准备的要求和范围
一般经过初期的项目调研和培训后，项目组会确定基础数据的范围和要求。数据组在此基础上要分析基础数据从哪些部门搜集，明确数据准备的难点和重点，从而确定数据准备的分工和进度安排。
准备基础数据模板
一旦明确了数据准备的要求和范围，数据组要分别为各种类型的基础数据准备相应的搜集模板，并与业务部门进行沟通，解释基本资料中的重要字段，勾选必要字段。同时与该部门确认数据资料整理的进度并取得相关责任人的承诺。比如说，要准备供应商资料，我们在Excel中准备好相应的空白表格，针对表格中需要填写的项目提供一个详细的说明，让业务部门填写。但必须明确表格中哪些数据是必须填写的。这样每个准备供应商信息的人，就会知道供应商资料应该包括供应商名称、编号、地址、税号/账号、联系人等等。
对数据进行校验和核对
在数据的搜集整理过程中，数据组要不断对整理的数据进行校验和核对，以保证数据的质量。发现错误和遗漏要及时与具体负责部门和人员进行沟通，不要等大量数据积压后再解决。对于不影响整体上线效果的部分资料，如果其本身过于庞大，可就其中一部分先行整理，其余在上线后慢慢补充。
数据转换和导入
基础数据准备到一定程度时，可以考虑进行部分数据的转换和导入。如果基础数据量不大，导入可以采用组织专门录入员直接输入的方式，如果基础数据量很大，一般就需要采用通用的数据转换程序或开发专门的数据转换程序，比如易飞系统的数据导入就可以通过SQL Server的数据导入导出工具来进行。因此如果数据量大，在数据准备时就更需要按一定格式准备数据，否则，数据转换程序不能正常工作。
数据准备应注意的问题
总的来说，数据准备工作应该在意识上、方法上、操作上注意以下几个方面的问题。
企业领导要对数据准备的重要性达成共识并进行有力推动
“输入是垃圾，输出的必然是垃圾”。为确保信息的准确性，企业必须投入大量人力物力进行漫长的数据准备。企业的原有管理多是概念型的东西，一旦具体量化就会出现很多困难。更何况初期的数据准备没有任何成效，枯燥而乏味，还要时不时接受来自各方面的有形及无形的压力，这时领导的支持与鼓励就显得尤为重要，因此负责项目的老总和领导在任何阶段都不能忽视对项目的支持与鼓励。同时，由于数据准备牵涉到企业多个部门，因此也离不开各部门员工的积极配合与支持。
数据准备要兼顾科学性和实用性
以BOM数据为例，笔者曾在一家客户的实施过程中发现，由于企业多年来实行的是较为粗放的生产管理方式，因此对于系统要求的一些基础数据，企业没有完整的记录，企业的BOM数据往往是七八年甚至是十几年前的消耗定额。这期间生产部门早已对其进行了更新和改动。但由于缺乏精细的管理方式，这些改动没能以有效的文件形式保留下来，造成技术部门与生产部门的严重脱节。实施中由于我们一开始在BOM资料准备上过分依赖技术部门，导致系统试运行时许多数据实用性很差。后来又不得不召集技术部门和生产部门的人员坐在一起重新讨论BOM嫁接，从而对系统上线造成了一定的延误。
数据准备可以和其他实施阶段并行
许多用户往往把数据准备作为一个孤立的阶段，喜欢集中一定的时间段把它做完。其实不然，数据准备实际上是贯穿于ERP实施的各个阶段，而且不同阶段对数据的要求也是不同的。对于一个分期上线的系统，如生产计划、物料需求模块等所需要的品号、制造提前期、采购提前期、固定前置天数、变动前置天数以及经济批量等基础数据的搜集就可以放在稍后进行，前期的数据准备可以先忽略这些字段的分析确定，而将精力集中于更为紧要的数据准备上。此外，有些阶段比如用户培训或流程模拟阶段，对数据准确度的要求并不十分高，数据量的要求也不很大，那么数据组为这些阶段准备数据时就可以不必进行严格的校验和核对，从而降低数据准备的难度，缩短数据准备的时间。
数据准备可以采取“分步实施，先易后难”原则
准备数据时，可以采取“分步实施，先易后难”的原则，即先准备编码和物流管理系统的有关数据，在实施物流管理系统的同时进行其他数据的准备工作。各种定额和期量标准的制定如BOM和工艺数据可以先按现有定额输入系统，再通过生产管理系统的试运行及上线后采取逐步调整的方式加以完善。
数据准备工作要承担责任，要有相应的制度保证
在准备数据之前，成员要准备一份“数据准备文档”，在该文档中要明确数据准备时间和范围，即明确何时完成、准备何时的数据、准备哪些数据。为了明确双方的责任，还应建立相应的规章制度。如明确基础数据建立和维护的责任单位，建立规范的数据管理工作流程等。
有条件的企业应对数据准备工作建立相应的激励和奖惩制度，如对每条正确的数据输入，给予相应的责任人和部门负责人奖励，对每条错误的数据输入给予惩罚，以保证数据的正确性。
数据准备要建立长期的日后数据收集与审批机制
经历了实施阶段的数据集中准备工作，企业在ERP项目上线后往往还需要不断补充新的数据，这就需要在实施过程中建立起日后长期的数据收集和审批机制，形成正规的制度和流程，如新品号的建立流程、客户/供应商信息的更新流程等。只有这样，才能保证数据长期的及时性与稳定性，才能保证ERP上线一段时间后后续收集数据的质量。
何子元，神州数码管理系统有限公司ERP实施顾问。已从事7年ERP项目实施和售前工作，曾经参与实施的项目有：华日家具、北新建材、福耀玻璃、广东利德电子、华鹤家具。曾经独立实施的项目有：凌华集团、山东双轮集团。熟悉易飞ERP、MOVEX ERP、Scala ERP 等国内外软件。
基础数据收集八步走
文/何子元
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。
首先，基础数据涉及面广，涵盖了企业中所有可见信息和不可见信息。物料基本信息，产品结构数据，会计科目，供应商客户信息，部门、工厂、仓库、车间信息等等属于可见信息，这些信息在手工作业中也会用到。不可见信息如单据类型、仓库性质、计划参数等，这些信息在手工管理信息时是不会涉及到的，它们会影响到系统计算。
另外，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，如物料计划和生产计划就是根据物料文件设定的提前期、库存量、BOM结构等计算得到的，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。
正是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。
为了帮助企业更有效地实施ERP，下面谈一下如何快速、低成本、低错误率地完成基础数据准备。
第一步：确定工作范围
首先根据ERP项目范围确定哪些数据需要准备，然后确定参与部门和人员配备，进而确定工作计划，切记不可将所有工作只交给一个部门甚至一个人做，必须对此项工作的艰难程度有充分的认识。工作计划中还要注意安排定期的会议，以方便工作人员之间沟通。
第二步：建立必要的编码原则
ERP软件对数据的管理是通过编码实现的，编码可以对数据进行唯一的标识，并且贯穿以后的查询和应用，建立编码原则是为了使后面的工作有一个可以遵循的原则，也为庞杂的数据确定了数据库可以识别的唯一标识方法，所谓磨刀不误砍柴工，大家切不可急于求成，忽略了这些重要的工作。
另外，编码原则的制定属于企业级标准的建立，应该按照ISO9000的标准制定和管理，尤其对于量大的基础数据（如物料主文件的编码）必须由多个部门共同确定方案。
第三步：建立公用信息
建立的公用信息包括公司、子公司、工厂、仓库、部门、员工信息、货币代码等基本信息。这些数据会在其他基础数据中被引用，并且数据量不大，可以利用较少的时间和人力完成。如果整理其他数据的时候发现缺少公用信息再补的话，整体效率和进度会大打折扣。
第四步：BOM结构的确定（根据企业情况可选）
如果企业应用生产系统、计划或产品研发模块，BOM就是必须的基础数据。这里首先应该明确原料到半成品、半成品到产品的级次关系，这步工作的难点是半成品设定的问题。如果半成品设定层次少或层次不设定，今后的统计分析就不能细化；如果半成品设定多，就会大大增加数据量。如果遇到下列情况，那么半成品要设置编码管理：对半成品建立库存账、或者采用安全库存管理、半成品对外销售或用于售后服务，除此以外半成品尽量不用编码，也不用录入软件系统，BOM每多一层，相应增加BOM数据量的同时还会增加物料信息的数据量，我个人的观点是尽量少的BOM阶次可以使这项工作处于可控状态。
第五步：收集第一手资料，将原来的离散数据从不同部门集中
在这些离散数据中，仅物料基本信息一项，字段就包括生产、采购、销售、库存、财务的信息。在这步中，应利用统一格式的表格在各个部门间交叉流转，让各部门将与自己相关的数据填入表格，完成后传递给下个部门，以此类推，直到完成此步工作。在工作中应注意传递的安排，传递路径需提前确定。为了保证工期，可以让不同部门同时开始，然后交叉传递，或者一个部门完成一小部分后就传递给下个部门。同时，将每张发出的表格统一编号（唯一），并在部门间交接时作好记录，这样不仅可以控制进度，还能避免数据丢失。
第六步：数据检查
（1） 完整性检查：完整性即记录数量是否完整。可以请企业中有经验的人员复查或计算一下总数，将其和历史数据比较。同时还要检查字段的完整性，所有的ERP软件都有必须输入的字段，如果缺少这些字段就会造成系统的不稳定，如物料的提前期、默认仓库等。另外还有一些非软件要求的必须输入的字段，对企业今后的业务和统计分析有用的字段也要列入检查范围，例如客户分类和所属地区等。
（2） 正确性检查：正确性的范围很广，这里不做一一说明，可以由企业自己根据需要制定检查原则。有些错误如会计科目是资产类型的，但是因为人为错误输入成负债类型的，再比如有的物料是采购来的，但是录入成自制件，这样的错误在系统上线前必须发现并改正。
（3） 唯一性检查 ：数据的唯一性应该从两个角度检查，常见错误有多个实物编成同一个编码，如果以后录入系统，成熟的ERP软件会提示编码已经存在，并拒绝接受。同时一个实物对应多个编码的现象也必须杜绝，这种错误ERP软件是发现不了的，必须利用人工查找，否则在上线后会发生多个账务错误。
在改正错误的同时，要做好资料版本的控制，这个工作在多部门参与的数据整理工作中尤为重要。曾经有个客户，多个部门都在同时修改一份相同的资料，修改之后的文档中只有自己的一部分数据是正确的，其他部门数据还是错误的。在录入数据时，无论以谁的数据为准都是不行的，必须用正确的数据替换错误数据后进行合并才行。由此可见，针对每类数据都应该设置负责部门和负责人员，每次修改后由负责人员将文档的版本更新，同时旧版本数据也要保存。这样做可将误操作的损失降低到最小。
第七步：将数据录入软件系统
录入前应该将基础数据原始档案归档，对于以电子文档保存的数据，应该将数据备份好，并注明整理人员、完成时间和最后版本，如果是打印的纸介质，应该将其保存在专门的文件柜中，作为重要文档管理。
接下来的的录入工作是艰巨而枯燥的重复工作。通常的录入方法有手工录入和利用工具导入这两种。这些方法各有利弊。
（1） 所有软件都提供录入界面，可以调集人员将数据逐条录入，或者利用软件的复制功能复制类似的数据，然后进行关键字段的修改。这种方法比较安全，完善的ERP软件可在录入的同时自动查错，大多数前期未查出的错误可以在录入时被系统提示并禁止录入，由此保证数据的准确性。这种方法的缺点是工作量大，完成时间和记录条数是倍数的关系。如果数据量不大，推荐利用此方法，安全、可靠，事后检查工作量也小。
（2） 如果项目组中有数据库高手，并且用人工录入在人力和时间上都不能实现，可以采用直接导入数据库的方法，这样做的优点是效率高，完成时间与数据表个数成倍数关系。缺点是隐含错误多，不易检查，曾经有个客户在上线几个月后发现有问题，反复检查后发现是数据中有个字段空缺造成的，但是录入的数据是可以由系统自动填写默认值的。如果采用此方法，应该在前面的检查工作中设定严格的检查步骤，尤其在正确性检查中，对重要字段要逐个检查，这项工作可以利用各种软件技术辅助人工进行。
（3） 另外一种方法结合了以上两种方法的优点。曾经有一个客户开发了一个程序模拟人工工作，基本原理是首先从电子表格中读一条记录的第一个字段（模仿人眼看数据的功能），然后在ERP录入界面中的相应字段录入该数据（模拟人手的操作），再次读下个字段，再次录入程序……此记录完成后转下一条记录。此方法利用程序的录入界面录入，继承了界面录入的差错功能，同时和数据导入相比，不需要人工干预，可以一天24小时的工作，速度也是很高的，不过需要高水平的程序员，至今还只见过一个客户成功采用过此方法。
第八步：系统检核
完成录入工作后仍然不能彻底放松，必须再次检查，此时最好的方法是利用软件程序测试数据，例如将数据库备份成一个新的数据库，将企业常用的流程在新数据库中做一遍，通过检查结果的正确性来验证基础数据的正确性。
在收集和整理这两个步骤中，各企业根据自身员工的技术和特长，通常会用一些工具软件辅助数据收集和整理工作，常用的有MS Excel、Access、FoxPro、SQL server等。利用工具软件不仅能大大提高收集和整理的效率，更大的优势是能够查错，下几条简单指令就可以发现大部分错误，如果依靠人工比对检查，所需的时间和工作量都是企业无法承受的。
以上谈了ERP项目基础数据整理的流程，具体项目还要在实施方顾问的指导下进行，另外制度的保障也要及时跟上，曾经有企业在做数据整理工作前，采纳了实施方的建议，建立了奖惩制度，输入一条数据按0.02元计算，输入数据经过检查发现错误，扣0.04元，一条制度即提高了输入人员的积极性，同时也督促录入人员在录入的同时进行认真的检查。
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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