对ERP系统进行数据安检的必要性

本文探讨了ERP系统中的数据质量问题,提出了制定数据标准、验证策略、安检机制及改进措施的方法。

说明:本篇文章版权由ECF和HP所有。

相信大家都有乘飞机的经历,在上飞机之前都需要过安检,哪些东西是能带的,哪些东西是不能带的,还有一些东西是限量携带的,都得整明白。当然,最重要的一点是需要核实你本身与证件是否匹配,甚至会查询过往有没有相应的不良记录,如欠债被限制消费的,有过历史犯罪记录的,在逃被通缉的等等。

乘客上飞机要安检,那同样的也可以思考一下:ERP系统中的数据是否要做一些安检呢?最近一段时间与某位国企业的CIO交流,该公司正面临着国家审计部门的审计,在审计过程中要求提供ERP系统的完整数据,并且基于数据与公司的运营报表进行核对,结果就被整理出了许多问题需要解释,结果把这位老兄整的焦头烂额。这些都是啥问题呢?比如说某个产品的价格数据为空,某笔交易的总额为空,或者是同一个产品的前后交易差额巨大等等。这些问题归根结底是ERP系统的数据质量问题,也是与前期应用系统的时候,是否对于系统中的数据做了严格限定的。问题现在是出来了,审计那边还得这位老兄再耗费更多的精力去解释说明了,不过我们在这里倒是需要思考:我们是否有必要对ERP系统进行“数据安检”?

从企业的长远发展角度来看,只要企业想“阳光运营”,为未来上市做筹划;或者本身已经是上市公司的话,那是非常有必要做ERP系统的“数据安检”工作的,那这个“数据安检”应该怎么做呢。

1、 制定ERP系统的数据标准:数据要求应该是怎么样的,哪些是关键数据为必填项,填写的规范要求是什么样的?应该多长时间填写一次?应该由谁来填?填写的时候会有哪几个场景。这一切都需要明确,由于ERP系统中涉及到的数据千千万万,不可能把所有数据都列进来,因此在这里需要列举的一定是涉及到企业运营核心的几个数据,而这几个数据的输出都应该是直接和企业的运营管理指标直接相关的,只有这样才能确保效果。

2、 制定ERP系统的数据验证策略:如何验证数据是正确的呢?在这里一定需要有一个校验机制,如:总额校验、分项数据校验、相关数据校验、人工校验等多种方式,只有确定了数据验证策略,才可以考虑把这些验证策略做成数据验证工具,通过系统进行自动化检验,大大提高数据校验的效率。

3、 制定ERP系统的数据安检机制:需要确定数据安检的周期,是一周检查一次,还是一个月查一次,或者是季度、半年?哪些数据是需要一个月查一次的,哪些数据是季度或一年才查一次的,随着业务类型的不同,数据的安检周期也应该是不同的。还有数据安检是由企业自行来完成,还是作为软件服务商的增值服务来完成,还和企业的预算、人员编制、服务商能力、双方的合作深度有着直接关系。

4、 制定数据安检之后的改进措施:数据有问题了怎么办?整改呀。怎么改?是软件问题,还是操作问题,或者是业务规则与流程的问题。都需要对问题进行仔细分析,并将问题落实到责任人头上,推动改进。只有这样才能够把系统越用越顺畅,而系统中的数据也能够越来越准确,越来越及时。

ERP系统看似很美很炫,用个仪表盘可以看到企业运营的全景图,但别忘记了,这个美好蓝图是建立在及时准确的数据基础上的,千万要把这个基础工作做扎实了。

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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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