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对主数据治理的定义与应用的理解有偏差；数据源头多、杂而乱，彼此割裂孤立，关键信息数据存在于各个业务系统中，不能跨部门、组织传播；大量低质量数据不能有效支撑决策分析；企业不了解当前内部的可用数据量，缺乏对治理源头数据及交叉利用数据的区分及使用。
物料编码业务存在一物多码、一码多物；商业数据字段多，企业工商资质真假难辨；跨系统数据难对应；信息系统升级，主数据类型增多导致系统需不断优化；集团化管理口径不一，数据统计分析困难。
主数据管理系统需要支持与其他系统的数据集成和数据交换，包括批量导入导出、实时接口和API集成等方式，实现数据的共享和协同工作，提高组织内部和外部的业务流程效率。
对于个别数据需要定义和维护数据标准和数据模型，以确保数据的一致性和可比性，提高数据的可理解性和可重用性，才能为企业业务应用和数据分析提供统一的数据视图和语义。
定义和维护数据标准和数据模型，通过数据清洗、验证和标准化等功能解决数据错误、重复、缺失和不一致等数据质量问题，确保不同业务系统中的数据保持一致，避免数据冗余和不一致，提高数据的准确性和可信度。
建立统一的数据库，将企业各业务需要的数据集中存储和管理，提高数据的可访问性和可维护性，降低数据管理的复杂性和成本。
支持对物料进行智能化清洗匹配，根据AI自动识别和人为修正的编码属性信息，来对系统现有主数据进行一物多码，多物一码的典型问题提出诊断报告，并最终给用户展现出相似度最高的编码数据，便于用户人为分辨，从而显著地降低编码清理与核对带来的巨大的人工工作量。
主数据管理系统支持与其他系统的数据集成和数据交换，包括批量导入导出、实时接口和API集成等方式，实现数据的共享和协同工作，提高组织内部和外部的业务流程效率。可以通过数据集成平台，实现与其他系统的数据集成和交换，建立数据集成接口和数据交换规范，确保主数据与其他系统的数据同步和一致性。
定义和维护数据标准和数据模型，通过数据清洗、验证和标准化等功能解决数据错误、重复、缺失和不一致等数据质量问题，确保不同业务系统中的数据保持一致，避免数据冗余和不一致，提高数据的准确性和可信度。
建立统一的数据库，将企业各业务需要的数据集中存储和管理，提高数据的可访问性和可维护性，降低数据管理的复杂性和成本。
支持对物料进行智能化清洗匹配，根据AI自动识别和人为修正的编码属性信息，来对系统现有主数据进行一物多码，多物一码的典型问题提出诊断报告，并最终给用户展现出相似度最高的编码数据，便于用户人为分辨，从而显著地降低编码清理与核对带来的巨大的人工工作量。
主数据管理系统支持与其他系统的数据集成和数据交换，包括批量导入导出、实时接口和API集成等方式，实现数据的共享和协同工作，提高组织内部和外部的业务流程效率。可以通过数据集成平台，实现与其他系统的数据集成和交换，建立数据集成接口和数据交换规范，确保主数据与其他系统的数据同步和一致性。
系统基于WEB结构，搭建物资编码、往来单位编码、设备编码、部门编码、人员编码等基础数据编码的集中数据库，利用人工智能技术（AI），智能识别、对比、优化数据，具有多种与PDM、CAPP、ERP等软件的接口功能，通过参数设置，实现多跨平台主数据的流转共享，供企业所有信息化系统使用。
通过数据清洗、验证和标准化等功能，确保不同业务系统中的数据保持一致，避免数据冗余和不一致，提高数据的准确性和可信度。
将企业的核心数据集中存储和管理，提高数据的可访问性和可维护性，降低数据管理的复杂性和成本。
提高组织内部和外部的业务流程效率，确保主数据与其他系统的数据同步和一致性。
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