02 · Enterprise Data Management

数据管理

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SHEPHARD 帮助企业梳理现有数据资源，建立统一的数据管理规范，整合不同业务系统中的信息，提升数据的完整性、一致性和可用性。我们不仅关注数据如何存储，更关注数据如何在企业日常运营中发挥价值。

为什么需要

数据很多，能放心用的却很少。

数据已经成为企业重要的经营资源，但数据的存在并不意味着企业能够有效利用它。

随着业务发展，企业的数据可能分散在不同业务系统、Excel 文件、内部数据库和员工日常工作记录中。不同系统之间缺乏连接，数据标准不统一，历史信息难以追溯，都会影响企业对自身业务的理解与管理。

你的企业是否也有这些情况？

同一个客户，在不同系统里有三种名字
开会时各部门拿出来的数字对不上
要一份报表，得找人从几个系统里导出来再拼
老系统里的历史数据，没人说得清怎么用

数据问题很少自己消失。系统越多、业务越久，修复的成本就越高。

我们提供的服务

01 · Data Assessment
数据资产梳理
了解企业现有的数据资源、数据来源和使用方式，明确数据分布与管理现状。
- 企业数据资源盘点
- 数据来源与结构分析
- 现有数据库评估
- 数据使用情况分析
- 数据管理问题识别
02 · Data Integration
数据整合
连接企业内部不同系统和业务环节的数据，减少信息孤岛。
- 多系统数据连接
- 数据接口与集成
- 跨部门数据整合
- 历史业务数据迁移
- 数据统一管理
03 · Data Governance
数据治理
建立统一的数据标准与管理机制，提高数据质量，确保数据能够被持续、可靠地使用。
- 数据清洗与标准化
- 数据质量管理
- 数据分类与管理规范
- 数据权限管理
- 数据留存与更新机制
04 · Data Management Framework
数据管理体系建设
帮助企业建立长期的数据管理机制，使数据能够随着业务发展持续积累和发挥价值。
- 数据管理制度设计
- 数据生命周期管理
- 数据维护机制
- 数据安全与访问控制
- 数据管理流程设计

合作方式

一个项目是怎样推进的

先摸清家底，再动手整合；每一步都留下文档，数据规则不会跟着人走。

01第 1–2 周
数据盘点
梳理企业现有的系统、表格和数据库，弄清每类数据从哪里来、谁在用、质量如何。
交付物
- 数据资源清单
- 数据质量评估报告
02第 3–4 周
标准制定
和业务部门一起确定客户、商品、供应商等核心数据的统一口径和编码规则。
交付物
- 主数据标准
- 数据字典
03第 5–8 周
整合与清洗
打通系统之间的数据接口，清洗重复和错误数据，迁移有价值的历史数据。
交付物
- 数据接口与同步方案
- 清洗后的主数据
04第 9 周起
持续治理
明确数据负责人和维护流程，建立质量检查机制，让数据在日常业务中保持干净。
交付物
- 数据管理制度
- 数据质量监控看板

为企业带来的价值

做完之后，会有什么不同

01
减少不同系统之间的数据孤岛。
02
提高数据准确性与完整性。
03
建立更加规范的数据管理体系。
04
提高历史数据的利用价值。
05
为 AI 应用和管理决策建立可靠的数据基础。

典型场景

以下场景根据我们常见的企业情况整理，用来说明这项服务能解决什么样的问题。

批发与分销
同一个客户，三个系统三个名字
以前销售系统、财务软件和仓库表格各记各的，统计客户贡献时要人工逐条对照。
之后建立统一的客户主数据，各系统共用一个客户编码，客户贡献一查就有。
制造与生产
物料编码混乱，库存永远对不准
以前同一种物料有多个编码，采购重复下单，仓库账实不符，月底盘点要好几天。
之后清理和合并物料编码，制定新增物料的审核规则，库存数据重新变得可信。
零售与电商
各平台数据散落，算不清真实利润
以前每个销售平台各有后台，运营每周手工下载报表，再在 Excel 里合并计算。
之后各平台订单和费用数据自动汇总到一处，按商品和渠道看毛利不再靠手工拼表。

常见问题

我们的数据很乱，现在开始整理来得及吗？

整合数据需要更换现有系统吗？

数据安全怎么保证？

项目结束后，数据会不会又变乱？

其他服务

我们日常使用的 AI 与企业技术。

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