本文将深入探讨如何科学管理和规划商品主数据，以及如何通过合理的设计和分析提升业务效率和决策质量。我们将看到，通过对商品主数据的精细管理，企业能更好地应对市场变化，优化资源配置，并提高客户满意度。
在实际工作中我们会发现各公司对于商品主数据的定义是存在差异的，或是对物资主数据的理解是存在不同的，工作中经常会听到MDM编码、SPU编码或SKU编码等。
那究竟如何理解商品主数据呢？需要先做好定义，商品主数据是指描述企业核心业务实体的数据，具有唯一性、识别性、长期有效性、业务稳定性和高度共享性等特点。
无论MDM、SPU还是SKU都属于商品主数据的范畴，它们之间既存在差异，还存在联系。MDM用于一类商品，SPU用于定义一组具备相似属性的商品集合，SKU用于定义一个可以直接用于售卖的单个商品。
如果将它们所包含的信息都定义为标签的话，MDM、SPU及SKU是由不同的标签集合构成，MDM->SPU->SKU彼此间依次包含并且拓展独有的标签集合。
作为产品经理在商品主数据的产品设计中要合理规划不同颗粒度商品主数据编码之间的关系。（如图1）
图1 各种商品主数据编码之间关联关系
商品主数据是供应链信息流、物流及资金流等正常运转的基础，对商品主数据的科学、合理管理是供应链正常运转中至关重要的一环。
但在具体实践中虽然每个公司都将商品主数据定义为业务正常开展的基础且核心的数据资源，但对于应该如何管理商品主数据、如何规划设计商品主数据模块却存在不同的方式、方法。（如图2）
图2 商品主数据与其他供应链关键要素潜在关系
在我的日常工作经历中共经历过两种针对商品主数据的规划、管理类型，分别为：
商品主数据作用于实际业务开展，例如库存管理、订单履约、需求预测等等。如上每种商品主数据的规划、管理类型的出现都有其历史背景原因。
但商品与协议等关键要素强关联会造成很多不利影响，例如商品主数据与协议强绑定会至少造成同个商品由于归属到不同协议，需以不同SKU编码形式来呈现，不仅导致业务所需维护SKU数量激增，同时业务对商品价格波动趋势的分析无从着手。
站在当前时点从业务适用角度出发，商品主数据是服务于业务，从管理难度，管理灵活性，业务行为数据分析可行性等角度来说，第二种方式更适应业务发展需要。
商品主数据不仅具备后台库存管理维度使用场景，同时还具备前端销售运用场景。在商品主数据管理中应做好前后端对应场景的区分、定义，并在产品设计时做好相应功能规划。
商品主数据作为其他产品模块的共用基础能力，库存管理维度商品主数据内部各颗粒度商品主数据间应建立关联关系，最好是强关系，限定可选范围的强关系保证了单个商品主数据簇数据的相似度更高，助力商品主数据的相关分析。
前端销售维度商品主数据基础销售属性应支持业务方根据各销售场景需求分别去映射、维护独属于特定销售场景的销售属性标签描述，也可以新增新的描述属性等，相应销售属性标签信息的维护权限同时开放给对应业务方全力管控，实现对商品主数据的更全面描述、管理，更匹配销售场景。
在商品主数据模块建设中应搭建双层商品主数据管理能力，下层实现商品主数据基础通用管理，上层实现针对每个销售场景的商品主数据销售应用管理。（如图3）
图3 商品主数据中台能力搭建思路构思
商品主数据支撑业务发展，如果将业务分成三大类，可以具体分为：询比价场景，招投标场景、商城销售场景等。不同颗粒度的商品主数据所适用的业务范围各有不同。（如表1）
商品主数据原始数据及对应产生的业务行为数据，比如订单数据、报价数据及售后数据等可以为后续商品分析提供丰富的养分，例如支持可靠、有效的商品价格分析、预测等。
同时经过前述分析，MDM、SPU及SKU等不同颗粒度的商品主数据所起的作用各有不同，如果能够将三者统一起来会是很不错的思考方向，对应的更需要科学、合理设置商品主数据模块所应该包含的产品功能。
你是否会问自己一个问题：既然商品主数据是由属性标签集合构成的，应该如何支持业务商品主数据数据科学分析？每个商品主数据属性标签集合都通过唯一识别的ID编码来标识。从ID编码角度分析，我们所拥有的商品主数据属性标签集合是有限的。
那如果我们转换分析角度从属性标签集合角度来分析，通过属性标签的自由组合，所构成的属性标签集合都唯一定义商品主数据，那么我们可拥有的商品主数据数量理论上就是无穷尽的。
同时通过引入外部第三方商品主数据及人工智能技术，构建MDM-SPU-SKU等任意颗粒度的商品主数据管理、分析能力，从而大幅实现商品主数据数据科学分析的提效、降本。
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