供应商B2B系统当中涉及的数据是相当庞大的,以致于供应商采购平台系统公司无法将产品的生产数据完全作为企业内部数据来使用,甚至有些数据业务是外包给第三方平台去处理,其中返回的数据成品信息出现问题都没法及时去发现、处理。
企业供应链管理系统开发的专业平台【赤朝云】项目开发经Mary表示,如果不能把产品生产的信息数据当做企业资产来管理,一定会错过未来供应链行业高质量数据产生的价值,采购管理系统企业还会为低质量的信息数据付出巨大成本。
SIPOC模型描述的是上游信息供应商根据企业需求提供数据成品给企业,企业再按客户的需求对数据产品再加工然后将最终数据成果给下游的客户;下游客户向企业提供反馈意见,而企业向信息供应商提供反馈。
这是一个很好的模型,如果能良性循环起来,就能让最终客户得到满意。但是一旦信息供应商的输出(企业的数据输入源)产生了问题,受害最深的就是中间的企业了。试想如果供应链平台企业对上游数据质量管控不利,直接将源头数据纳入按照自己的业务流程处理,并将结果直接输出给最终客户的话,最终数据成果一定不会满足客户的要求,但如果企业修复完上游的错误数据,再按自己的业务流程处理数据,就会延长对下游客户输出的时间,客户也不会满意。这可真是悲剧!那么企业唯一的选择就是做好信息供应商的管理。
企业想更好地使用数据供应商管理产品,就要把数据当作企业资产一样看待。只有这样,企业才会关心资产的好坏,资源是否被浪费。好比企业购买设备就会想到设备供应商的产品是否可靠,供应商的服务是否满意,还会对设备供应商进行评估,择优选之。如果企业重视信息供应商的产品(数据),就会毫无疑问的把信息供应商当作设备供应商一样的管理,甚至更加细化。
企业会对信息供应商,提出更加详细的数据规格说明书,提出数据生产的环境要求,甚至要求信息供应商按照企业内部生产数据的流程生产数据,并实行监督和监控,还会像企业内部一样做数据质量检查,同时建立定期沟通的机制,以保证信息供应商的数据质量符合企业的要求。如果企业能把数据当作企业资产来看待,那么无论是企业内部生产制造的数据,还是企业外部提供的数据,企业都会仔细核算投资在数据质量上的成本和高质量数据带给企业的收益。这样,企业就站在了更高层的角度上看待数据质量问题。
数据质量管理的思路并不复杂,就是一定要从源头控制数据质量,以流程为牵引,以管理问责制为后盾,以全员的数据质量管理意识为环境。控制企业外部的信息供应商,和控制企业内部的数据生产者一样。特别是从流程上讲,二者没有区别。
数据质量管理不是简单的数据清洗工作,供应商管理系统企业管理和控制引入的数据源,就要把在企业内部实施的数据质量里流程加诸到外部的信息供应者身上以实施和提高改善引入的数据质量。企业虽然无法改变数据供应商的流程,但是可以通过对他们的管理,引导他们也去改善他们的管理流程,让供应商自觉的把生产数据当成生产产品。
B2B供应商服务系统企业对供应商关系管理,简单来说就是让筛选靠谱的供应商,制定明确的需求和管理职责,再让他们去提供高质量的生产数据,B2B供应商平台只需要监控当中的数据信息,避免人员、时间的消耗,也避免了不停的修改供应商产生的错误。
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