制定KPI指标监测数据质量
通过数据梳理的工作，掌握了业务数据的基本情况之后，就可以有的放矢，同业务人员讨论KPI指标以及指标公式了。考核指标必须尽可能多地反映出供应商供货的真实信息以及物料在库存中真实的运转情况，也必须合理剔出无法取得的资料对指标公式的不良影响。针对某些业务情况，还要进行针对性的公式调整，比如计算供货能力和供货价格波动情况时，就要针对同一物料不同单位（比如大桶装和小桶装）的供货情况分别考虑，再综合得分。
经过双方的共同努力，初步制定出涵盖供应商绩效评估和库存分析这两大主题的十多个基本指标。再通过行业经验公式，辅以加权调整值，构成若干综合指标。最后将每个综合指标的历史得分情况反馈到公式中，获取该项综合指标的最终得分。
只要有人参与的系统，都难免会有错误，因此，尽管供应部的ERP等业务系统的管理已经很完善，还是在ETL的过程中进行了数据的质量监测，果然发现部分物料编码存在一码多料和一料多码的现象。后来采用对照表结合时间点的方式，在ETL过程中统一物料编码，确保了数据的一致性。ERP与eHR人力资源管理系统中的部门数据进行整合时，也同样采用对照表的方式解决了统一编码的问题。
数据仓库方面，一向是Inmon和Kimball两大流派分庭抗礼。供应部建立数据仓库时，采用了Kimball的维度建模方式，数据集市与数据仓库共享同样的维度结构，实施相对简单，效果较好。
核对数据排除ETL缺陷
尽管在ETL的过程中进行了大量的检查和一致性处理，数据的核对工作还是非常有必要的。业内有句老话，叫做"Rubbishin，rubbishout"（垃圾进，垃圾出），就是说如果数据不准确，那么得到的结果就毫无意义。因此，整个数据流上的每个环节都必须经过仔细核查，尤其是抽取和转换的部分。
抽取和转换的部分因为计算比较多，通常出现问题的概率比较高，而载入的部分因为逻辑相对简单，出错的机会相对较少。在数据核对阶段，IT实施人员可与业务人员并行作业，在IT实施人员检查ETL流程是否存在缺陷的同时，由业务人员来检查最终报表上的数据是否符合业务日常的经验直觉，如有任何疑问，可以自行通过预先制定的计算逻辑算出结果作对比。
对于类似绩效评分这种分析报表，因为企业内部原来没有类似的数据可供核对，手工核对的工作量非常大。通过结合经验和直觉的抽查检验，可在最短的时间内发现最多的问题。当然，对于可以拿到核对数据的报表，则一一核对是非常必要的。在核对数据的过程中，可以充分利用BI分析工具的功能如异常数值监控等来提高核对效率。
细致核对后，客户项目工程师发现整个数据流程和公式计算都没什么问题，但报表还存在一些不正常的数值。由于ETL保存有数据来源的全部信息，通过逐步倒推，最终发现问题出在原始业务系统录入的数据上。这些可能是人工错误，一般很难找到有效的识别和纠正算法，只能通过加强管理来解决。管理流程由于BI的加入形成了闭环，从而形成正反馈，进一步增强了IT系统对于管理的支持作用。
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