qad erp软件数据管理，最全的erp数据解释与分析方法！

随着企业发展和市场竞争的加剧，管理信息化已经成为企业必不可少的一环。然而，如何管理企业的数据，才能更好地管理商务流程，打造更高的效益？这就是本篇文章要探讨的$qad erp软件数据管理，最全的erp数据解释与分析方法！

一、提高ERP数据质量的重要性

ERP是企业资源计划系统的英文缩写，是集成多个业务和功能的软件系统。它为企业提供统一的数据源，可在不同部门间实现数据共享，支持企业全面的管理信息流，对企业的发展有着至关重要的作用。而ERP数据质量是衡量ERP系统的重要标准之一。

1、提高数据质量可以促进组织部门间的信息流和数据共享，提升管理效率。数据质量低下会导致数据不一致、不准确，进而造成部门间信息流断层、决策失误等问题，让企业无法高效运营。

2、提高数据质量可以降低企业成本、增加收益。不准确、不一致的数据会导致资源浪费、重复作业，增加了企业的成本。而高质量的数据可以链式降低成本、提高收益，使企业可以更好地拓展市场。

二、ERP数据管理的维度

下面让我们来看看ERP数据管理的五个维度，分别是：数据清洗、数据仓库、数据分析、数据挖掘、数据可视化。

1、数据清洗

数据清洗是进一步处理和整理数据的过程，保证数据的质量和准确性。它对于企业的ERP系统功能至关重要。

通过数据清洗，不但可以滤掉错误的数据，还可以对数据进行标准化处理，提高数据的利用率。同时，清洗数据还可以削减数据量，从而提高查询、交互和数据处理的速度。在实施ERP系统前，必须进行数据清洗。

2、数据仓库

数据仓库是一个企业自营或托管的计算机系统，用于存储商务数据和其他来源的信息资料。它可以将企业内部或外部的数据汇总、分类，并在此基础上进行数据挖掘和分析。因此，数据仓库是一个综合性的平台。

数据仓库的实施需要选定适当的硬件和软件、支持数据协调和数据整合、独立于业务数据处理程序，以支持灵活的数据查询等特性。ERP系统的数据仓库是其核心组成部分之一，它将为企业提供全面的分析、报告、快速查询和一个强大的基础数据处理平台。

3、数据分析

数据分析是指收集、清洗、分析和数据衍生过程。它是在数据清洗和数据仓库之后，对于特定数据进行分析，确定有用的信息和共性，以在商业上建立规划及推广策略。

与传统的计算处理方式不同，数据分析依赖大量数据，在数据清洗和数据仓库的基础上，通过最新的技术和算法来分析和识别数据类型、行为和模式。数据分析的目的是在数据中发现意义，并提供决策性所需的业务智能和知识。

4、数据挖掘

数据挖掘是在大型数据集中寻找有用的信息和规律的统计分析技术。数据挖掘是一种获得大量数据中有意义信息的过程。数据挖掘通常用于前瞻性的预测模型或分类模型的建立。

作为一种高级技术，数据挖掘是一种有标记和无标记的技术，可以被用来理解大型数据库中的潜在模式、关系和信息。

5、数据可视化

数据可视化是将企业数据转换为图形和表格的过程。数据可视化不仅可以通过图表表示数据分析结果，而且可以帮助采取明智的性能决策。

数据可视化工具可以帮助企业实时了解重要的指标，并支持数据查询，启用数据透明度，帮助企业在商业上实现改变。

三、ERP数据管理的重点

ERP数据管理的重点是它必须满足不同的业务流程要求，例如，管理准备分析、交易处理、发票处理、工资清查询、库存管理等等。

此外，ERP还必须满足财务数据处理、批处理和反馈数据处理的需求。ERP数据管理可以帮助企业优化商业流程，提高管理效率，促进组织部门间信息流和数据共享，降低企业成本、增加收益。

如果想要ERP系统在管理商务流程中达到高质量的效果，必须严格遵循ERP数据管理的各个维度，才能真正实现“数据即资产”的理念。

四、结论

在本篇文章中，我们介绍了什么是ERP数据管理以及它的五个维度：数据清洗、数据仓库、数据分析、数据挖掘和数据可视化。 ERP数据管理已经成为企业管理必不可少的一环，它可以提高商业流程效率，降低成本、增加收益。企业在实施ERP系统前，必须进行数据清洗。

在当前这个快速发展的时代，ERP数据管理不断演变。无论是对企业还是对行业，ERP系统都具有重要意义。ERP数据管理涵盖了企业商业流程的所有细节，对于商业成功至关重要。

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