据准备工作作为信息系上线的基础工作，得到了广泛的重视，但是因为基础数据问题而导致的系统实施困境依然常常发生，“牵一发而动全身”的效果让很多实施顾问和企业人员头疼不已。如何合理科学的开展数据的准备工作?如何有效的进行数据整理?什么才是数据整理的有效方法?……本文主要分享一些数据准备的工作经验，以供借鉴。
一、数据在信息化项目实施中重要性
数据是企业发展的基础，数据信息化管理的重要性变得越来越明显，并成为现代企业管理至关重要的影响因素之一。 下面举两个运用信息化数据给企业带来价值的例子：1)某钢厂利用和汽车生产企业的数据共享，开发特种板材，开展定制服务，满足客户需求同时保证利润。在北京国贸三期建设中，该钢厂利用与建筑公司数据信息共享带来的价值，击败了韩国浦项，成为建筑钢材的供应商。其原因很简单，国贸地处北京CBD核心，建筑工地空间小，租用地方摆放建材成本太高，该钢厂与建设方共享数据，按日提供钢材供应(很多产品利用在途时间)，减少建筑方成本。2)某公司销售数据以往零散掌握在各个销售人员的手中，给公司的业务分析造成难度，管理层难以随时了解公司的业务开展情况。公司高层在开会做年度、季度、月工作总结时，常常没有具体数据作为依据，容易让会议流于形式，起不到该有的作用。后来，公司重新整理了这些数据，把它放到信息项目中，每次开会都用信息说话，扭转之前会议流于形式的状态，这种方式在公司推行一段时间后，明显感觉到公司管理与决策更加及时有效。
要让数据在企业信息化项目中产生商业价值，一个至关重要的前提就是要保证在实施过程中这些数据是准确、真实地来源于企业商业数据。当然如果业务流程原本就乱七八糟，数据获取得再完整，也不会有太大价值。
古人云：“千里之堤，溃于蚁穴! “万丈高楼平地起”，“细节决定成败”都说明数据在企业信息项目实施中的基础性和重要性。如果在信息化实施过程中收集的数据不全或质量不高，都将直接导致公司后期经营与管理所需要归类或统计数据产生严重的错误，一方面会使各部门工作效率低下，增加营运成本;另一方面随着企业规模的扩大，数据种类和数量的快速增加，造成数据分类规则难度加大。
二、数据准备重难点
在信息化项目实施中，经常会听到一句话就是“三分技术、七分管理、十二分数据”，以此来表达对数据的重视程度。然而数据准备质量的问题已经成为信息化项目高失败率的主要原因之一，不得不让人反思症结到底在哪儿。假如一个信息化项目输入是垃圾数据的话，输出的信息必然是垃圾信息。由此可见，数据准备的工作对信息化项目实施的重要性。数据尤如人体中的血液，是信息化项目实施的前提，准备好的数据则是项目信息的根源，但事实情况是在信息准备阶段会有很多阻碍，最终造成项目延期，项目不能顺利实施，或项目不能按客户的要求交付。下面列举在以往工作中遇到难点：
1)有些数据可能会涉及到多个部门，如果没有一套非常规范的制度，在数据准备过程中就很容易造成部门之间互相推诿。如：某公司人力资源部着手收集近两个月各部门绩效考核数据。人力资源部部长发现产品部还有好几个数据未提供，马上找到产品部部长，向她征询绩效指标数据收集的情况。产品部部长向她反馈，数据不能及时提交责任在营运部，人力资源部部长又找到营运部部长，营运部部长一脸无奈地说：“不是我不想交，而是财务部没有给我数据，我交不了!”人力资源部部长又被推到了财务部，财务部部长一看到人力资源部经理，立马向她诉苦说：“我部门的数据收集工作量实在太大了!我还有好多数据收集不到。”
2)数据准备目标定义不清楚，模棱两可，没有细分及量化，所以导致数据在准备阶段容易出现与实际情况不一样的情况。
3)大型信息化项目建设是一项复杂的信息工程。如某公司人事档案管理信息项目，公司其它信息化项目用到人事档案管理系统数据的地方很多，如人事部要掌握人员基本档案、家庭成员、配偶档案、主要社会关系等等;生产技术部要掌握专业技术人员的分布、专业、学历、再教育情况等等;党委办公室要掌握先锋队的情况;团委要掌握团员的分布、年龄构成等情况;保务办则从安全的角度掌握特殊人员的档案;总务部则需要房屋承租人的单位、住址、面积、暖气投资、工龄、煤气投资等情况。而本身要去了解与及掌握这些数据及数据之间的关系就非常难困，假如某一方面数据准备的不全或者有误，可能会对公司信息化项目产生一系列难以想象的连锁反应。
4)在公司里要找到既懂业务知识又懂数据规划的专业人员比较难困，比如在房产工程公司里需要懂得房改政策才能算出售房价格，懂得调度室业务知识，作业计划的程序进行修改，等等。懂了这些业务，才能做好基础数据编码工作。所谓融会贯通就是这个意思。很少有员工既懂物资调度、运输调度，又懂物资管理与设备管理。
5)很多企业在没有上信息化项目之前使用都是手工方式管理，手工方式下的数据准备多数是以部门为单位进行，部门之间用单据进行业务数据的流转，部门内用台帐进行数据记帐，月底通过对帐方式来保证部门内和部门之间数据的一致性。而这种方式与利用信息化项目来进行数据管理的思想和实现手段有非常大的差距。