在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)最寶貴的資產(chǎn)之一。然而，面對海量、多源、異構的數(shù)據(jù)，如何有效管理和利用這些數(shù)據(jù)，成為企業(yè)邁向數(shù)據(jù)驅動型運營的關鍵挑戰(zhàn)。

主數(shù)據(jù)管理MDM作為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心，旨在確保企業(yè)核心數(shù)據(jù)的一致性、準確性和完整性。而人工智能（AI）技術的引入，則為MDM帶來了革命性的變革，使企業(yè)能夠更智能、更高效地管理主數(shù)據(jù)，從而真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動型運營。（文末附AI在數(shù)據(jù)治理中的應用PPT）

01 傳統(tǒng)主數(shù)據(jù)管理的痛點

在AI賦能之前，企業(yè)在主數(shù)據(jù)管理方面普遍面臨以下挑戰(zhàn)：

1）認知不統(tǒng)一，不重視主數(shù)據(jù)的總體規(guī)劃，缺乏頂層設計，無法在單位決策層、管理層和業(yè)務層等各層級統(tǒng)一思路；2）各職能部門各自為政，難以在標準和規(guī)則層面達成一致，致使主數(shù)據(jù)代碼標準難統(tǒng)一；3）通用標準主數(shù)據(jù)（國際標準、國家標準和行業(yè)標準產(chǎn)生的主數(shù)據(jù)）管理分散，缺乏便捷可靠的數(shù)據(jù)獲取渠道，數(shù)據(jù)獲取困難；4）單位內(nèi)部已經(jīng)存在且分散管理的主數(shù)據(jù)，由于缺乏統(tǒng)一標準和數(shù)據(jù)關聯(lián)，大量的數(shù)據(jù)清洗依靠人為判斷，數(shù)據(jù)清洗難度和風險都很大；5）企業(yè)歷史系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標準化程度不高，數(shù)據(jù)清洗難，改造成本高，給主數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成造成較大困難；主數(shù)據(jù)管理進程需要修改現(xiàn)有的相關生產(chǎn)業(yè)務過程和系統(tǒng)，需要從管理學的角度充分調(diào)動業(yè)務部門密切配合，對組織的業(yè)務運營效率和信息決策周期要求較高。6）主數(shù)據(jù)管理模式要求業(yè)務間有表單數(shù)據(jù)交換，因此短期內(nèi)會使得信息架構發(fā)生變化，甚至變得更加復雜。

02 AI賦能主數(shù)據(jù)管理的核心優(yōu)勢

AI技術的引入，為主數(shù)據(jù)管理帶來了以下核心優(yōu)勢：

隨著AI技術的快速發(fā)展，智能算法在數(shù)據(jù)清洗領域的應用越來越廣泛，越來越多的數(shù)據(jù)清洗工作已經(jīng)開始交由智能算法完成，通過自動化的方式處理大量數(shù)據(jù)，識別和糾正錯誤，填補缺失值，檢測異常值，以及執(zhí)行其他數(shù)據(jù)預處理任務，并提高效率并減少人為錯誤。

物料主數(shù)據(jù)管理充滿了挑戰(zhàn)，但是要提高企業(yè)競爭力，做好數(shù)據(jù)管理工作必不可少。數(shù)據(jù)清洗工作是高質(zhì)量標準化數(shù)據(jù)管理的必要階段，具有復雜性、專業(yè)性、技術性；而以算法和AI模型為核心的技術方法進行清洗，能讓數(shù)據(jù)清洗效果事半功倍。

數(shù)據(jù)清洗增值服務：通過構建AI模型和算法服務，針對各類企業(yè)的不同主數(shù)據(jù)痛點難點，提供多種解決方案，能夠快速完成物料主數(shù)據(jù)清洗、識別、匹配、梳理，滿足一物一碼、分類梳理、一品多商、多維度比價、精準尋源選品、建立標準物料庫、供應商及客戶主數(shù)據(jù)清洗等業(yè)務場景需求。

一物一碼清洗去重：企業(yè)物料編碼進行去重清洗，匹配出重碼，亂碼的物料或者商品，從內(nèi)部梳理干凈，達到數(shù)據(jù)的有效、準確、唯一，減少數(shù)據(jù)冗余。

數(shù)據(jù)分類識別標準化：當企業(yè)物料分類混亂，企業(yè)提供物料分類或物料數(shù)據(jù)，與目標分類庫進行匹配，AI智能推薦，返回分數(shù)匹配最高的結果，完成匹配。

一品多商比價：企業(yè)提供內(nèi)部物料和需要對比的供應商的物料數(shù)據(jù)，或者提供企業(yè)內(nèi)部物料，去指定平臺清洗匹配同品，實現(xiàn)同一個商品綁定多個不同商家的同一個物料/商品，達到比價效果，為供應商價格談判管理或采購管理提供價格數(shù)據(jù)參考。

商品屬性補全：面對企業(yè)商品數(shù)據(jù)混亂、屬性缺失、信息不完整等問題，可通過智能數(shù)據(jù)清洗進行屬性補全，打造標準商品屬性庫，實現(xiàn)商品完整、定位精準。

數(shù)據(jù)清洗前后對比

通過智能數(shù)據(jù)清洗及主數(shù)據(jù)管理，能夠提升企業(yè)內(nèi)部物料數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)處理效率，實現(xiàn)企業(yè)間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，助力企業(yè)采購供應鏈的升級轉型，推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，釋放數(shù)據(jù)的真正價值，主要效益包括：

1、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過清洗過程，去除錯誤和不一致的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性

2、減少錯誤和風險：清洗后的數(shù)據(jù)減少了業(yè)務流程中的錯誤，降低了合規(guī)風險

3、提升決策效率：準確的數(shù)據(jù)支持更快的決策制定，提高企業(yè)的響應速度和市場適應性

4、節(jié)約成本：自動化的數(shù)據(jù)清洗減少了人工干預，降低了長期的運營成本

實體識別與關聯(lián)：AI可以識別不同數(shù)據(jù)源中的相同實體（如客戶、產(chǎn)品等），并建立關聯(lián)關系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合。例如，AI可以將來自CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、社交媒體等不同來源的客戶數(shù)據(jù)關聯(lián)起來，構建完整的客戶畫像。

數(shù)據(jù)關系挖掘：AI可以挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關系和模式，為企業(yè)提供更深入的業(yè)務洞察。例如，AI可以分析客戶購買歷史、產(chǎn)品偏好、行為數(shù)據(jù)等，識別出潛在的銷售機會。

案例：某零售企業(yè)通過AI知識圖譜技術，將來自不同系統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等整合在一起，構建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，為精準營銷和個性化服務提供了有力支持。

AI可以通過異常檢測和行為分析技術，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)的使用情況，識別潛在的數(shù)據(jù)安全風險和合規(guī)性問題。

異常行為識別：AI可以識別異常的數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)修改、數(shù)據(jù)傳輸?shù)刃袨?，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅。例如，AI可以識別出異常的數(shù)據(jù)訪問模式，并發(fā)出警報。

數(shù)據(jù)合規(guī)性檢查：AI可以自動檢查數(shù)據(jù)是否符合相關法律法規(guī)和行業(yè)標準，確保數(shù)據(jù)合規(guī)性。例如，AI可以檢查客戶數(shù)據(jù)是否符合GDPR（歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例）的規(guī)定。

案例：某金融企業(yè)通過AI數(shù)據(jù)治理平臺，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)的使用情況，及時發(fā)現(xiàn)并阻止了多起數(shù)據(jù)泄露風險，確保了數(shù)據(jù)安全。

AI可以通過高級分析和預測建模技術，從主數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察，為企業(yè)的業(yè)務決策提供支持。

客戶細分與精準營銷：AI可以根據(jù)客戶的主數(shù)據(jù)（如人口統(tǒng)計信息、購買歷史、行為數(shù)據(jù)等），對客戶進行細分，并制定個性化的營銷策略。例如，AI可以根據(jù)客戶的購買歷史和偏好，推薦最合適的產(chǎn)品和服務。

需求預測與庫存管理：AI可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)、季節(jié)性趨勢、市場趨勢等，預測未來的產(chǎn)品需求，優(yōu)化庫存管理。例如，AI可以預測不同產(chǎn)品的銷售趨勢，幫助企業(yè)制定更精準的庫存計劃。

案例：某電商平臺通過AI數(shù)據(jù)分析工具，對客戶主數(shù)據(jù)進行深度分析，精準定位目標客戶群體，并制定個性化的推薦策略，使銷售額提升了20%。

03 AI賦能主數(shù)據(jù)管理成功案例 04 AI賦能主數(shù)據(jù)管理的未來展望

隨著AI技術的不斷發(fā)展，AI賦能主數(shù)據(jù)管理將呈現(xiàn)以下趨勢：

1、更智能的數(shù)據(jù)治理：AI將能夠更智能地識別和管理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)治理。例如，AI可以通過深度學習算法，自動識別和糾正更復雜的數(shù)據(jù)錯誤。

2、更深入的數(shù)據(jù)洞察：AI將能夠從主數(shù)據(jù)中提取更深入的業(yè)務洞察，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供支持。例如，AI可以通過分析海量數(shù)據(jù)，識別出潛在的市場趨勢和商業(yè)機會。

3、更自動化的工作流程：AI將能夠自動化更多的主數(shù)據(jù)管理流程，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析等，提高工作效率。例如，AI可以自動執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)整合等任務，減少人工干預。

4、更強大的數(shù)據(jù)安全與隱私保護：AI將能夠提供更強大的數(shù)據(jù)安全機制，保護企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全。例如，AI可以通過行為分析技術，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)的使用情況，及時發(fā)現(xiàn)和阻止?jié)撛诘陌踩{。

AI賦能主數(shù)據(jù)管理，為企業(yè)構建數(shù)據(jù)驅動型運營模式奠定了堅實基礎。通過AI技術的應用，企業(yè)能夠更高效地管理主數(shù)據(jù)，更深入地挖掘數(shù)據(jù)價值，更智能地支持業(yè)務決策。