事实上，这类状况在供应链办理各个环节十分常见。例如，在许多办理不甚谨慎的制造业工厂中，物料编码做得不完善，就会呈现“一物多码”或许“多物一码”的状况。什物品类和信息系统中的编码不能一一对应，会导致收购、库存办理等环节许多紊乱现象。又如：一些全国性的分销流转安排，其内部层级安排或许会有好几种不同的叫法，如“省级-市级-县级”或“一级安排-二级安排-三级安排-四级安排”等，每种叫法或许都有其前史原因，但一起存在于一个安排中，就或许会给办理带来费事。至于办理原因形成系统中数据缺失、数据过错，更是遍及现象。

　　现代供应链安排关于数据办理日益注重，还有一个原因：跟着降本增效的压力日益增大，供应链各个环节之间进行整合的需求也愈加火急 - 只要将上下流的信息充沛打通，才干挖掘出更大的功率/本钱优化空间。但是，不同安排之间数据不互通、格局不一致等现象是十分遍及的。即便每一家企业内部都做得很好，怎么防止跨企业交流的“鸡同鸭讲”也是很大的难题。数据规范不一致，数据就无法顺利活动，供应链的交流交流就存在“堵点”。

　　第一阶段 - 事务规范化：在这个阶段要为数字化作好充沛的预备，如运营操作系统的规范化，安排流程的明晰界说等。数字化运作的一大特征便是确定性、可重复，这有必要以事务的规范化为条件。

　　第二阶段 - 部分在线化：让一部分场景先数字化起来。让产生在线下的“碳基”活动转变为线上的“硅基”活动。留意：实时在线十分重要。假如线上数据和线下活动有很大的“时差”，乃至需求靠人工“后补”数据，则效果大打折扣。

　　第三阶段 - 大局在线化：供应链各个环节的数据都实时在线。到这个境地可以算完成了“数字孪生”。留意：完好掩盖“各个环节”是十分重要的，由于供应链运作便是具有环环相扣的特色，一个环节出问题就或许导致整个供应链出问题。一个环节没有数字化，数字化就还需尽力。

　　第四阶段 - 从“数”到“智”：到这个阶段，AI等智能技能可以发挥最大化的效果。不只可以看到问题表象，而且可以根据大数据来剖析问题背面的实质原因。不只可以描绘现状，而且可以猜测未来（如提早判别出物料缺失、或是机器停摆的状况）。

　　在最抱负的状况下，数据办理应该处于数字化转型的第一阶段，即：在一切数字化建造开端之前，就现已把各种流程梳理得一览无余，数据规范界说得明明白白，不同安排之间的数据交互也现已理清了。但是，实际往往很骨感：当咱们意识到数据办理的重要性时，企业中往往现已存在许多（前史遗留下来的）信息系统，如一个个孤岛般漫步在遍地。“数据打通、格局一致”等抱负状况仍是遥不行及。

　　在《华为数据之道》这本书中，笔者说到：华为是一家非数字原生企业（一般来源于实体制造业，有别于互联网公司等从创业之初就进入数字化范畴的“数字原生企业”）。这类企业在数字化方面有着比较重的前史担负，但又不能彻底重整旗鼓、一次性推翻现有的信息系统（那样事务就无法展开下去了）。

　　华为供给的思路是：首先为各种途径的数据树立衔接，选用必定技能手段将它们集成到同一个渠道（华为的称号是“数据底座”），然后以“一致、清洁、智能”的数据底座为根底，给华为公司遍及全球的安排供给各种数据服务。作者对此的了解是树立了一个“阻隔层”：已然源头的数据比较紊乱，存在“数据缺失”或是“质量太差”的状况，那么咱们就不要直接运用这些数据，而是先用“阻隔层”机制来把关一下：一切数据都要进入阻隔层，在进入的时分就处理“数据找不到”、“数据无人担任”、“内容有缺点”的问题，然后保证数据从阻隔层出来的时分是完好、规范、易用的。

　　华为数据办理是一套完好而精巧的系统，详细包含数据归纳办理系统、数据分类办理结构、信息架构建造、数据底座建造、数据服务建造等多个方面（详见《华为数据之道》），施行起来并没有那么简略，也并非任何公司都可仿照。但它至少给咱们供给了一点决心：非数字原生企业的数据办理是可做的，而且是有必定规矩可循的。近年来，许多其它范畴的草创企业也在探究根据技能的数据办理途径，例如用IoT（物联网）技能把工厂车间或是物流运作场所的数据集成到一个渠道上，从源头消除数据孤岛。在此根底上，各种智能配备、AI技能等会有更大的用武之地。

　　数据办理并不是一件简略的工作。即便是职业闻名公司，在高度注重和保证投入的状况下，完满足公司“数据底座”/“数据中台”的所耗时刻也往往以年计。而且，还需求留意到，数据规范仅仅数字化转型的一个维度罢了：

　　在国标《数据办理能力成熟度评价模型》中，数据办理能力被分为八个方面，包含数据战略、数据办理、数据架构、数据使用、数据安全、数据质量、数据规范、数据生计周期等。八个方面合起来才是完好的数据办理。在DAMA等系统中，也有相似的多维度界说。

　　这儿需求留意的是人员培育和能级提高的问题：再好的系统和技能东西，假如交给思想认识落后的人员，也无用武之地。所以，许多公司在数字化推动过程中会对职工进行数据办理相关查核，或是专题安排学习职业先进经验等等。

　　在企业数据办理中，有一些“红线”有必要引起高度警惕，例如数据安全问题。关于个人隐私等方面，国家的法律法规越来越齐备，而且对一些办理疏失的企业已开出罚单。

　　综上：数字化转型的晋级打怪并不是单纯的技能问题或经济问题，必定要留意“归纳考虑企业安排文明、数据安全等要素”，不能让企业误入歧途。假如整个数字化系统还存在显着的危险危险，那么转型太快或许并不是功德。

　　假如把数字化年代的企业比作一只鹰，那么，数据流便是它体内活动的血液。只要经过数据办理让血液愈加顺利的活动（不至于血管阻塞)，生命体才干健康地生计下去。

　　而要让企业在数字化根底上真实发展壮大，则还需求统筹安全、安排流程革新等各个方面，而且赶快到达数字化转型的第三阶段 ：这只鹰在长大之前就需求先“五脏俱全”，成为一只没有显着缺点的小鹰。然后，跟着继续训练和吸收营养，可以不断生长，成为可以展翅高飞的成年雄鹰。

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