一、編制背景自我國加入WTO以來，深度參與全球化進程，積極融入全球化的產業鏈、供應鏈發展中，成為全球價值鏈中舉足輕重的一環。但2016年特朗普當選美國總統后采取的一系列逆全球化的政策措施進一步推動了逆全球化思潮的發展。伴隨著世界經濟長期結構性調整，新一輪產業變革融合與我國經濟增長階段性轉換相互疊加，我國經濟正在面臨多方面的挑戰：世界經濟復蘇緩慢、國際貿易增長乏力、發達國家經濟衰退、逆全球化抬頭。這些都深刻影響了全球供應鏈的呈現，全球的供應鏈鏈條越來越短，越來越本地化、意識形態化，愈加強調安全和本國利益優先。為應對歐美國家供應鏈立法重點保護本國的核心優勢產業，以習近平同志為核心的黨中央從全局和戰略的高度做出重大決策部署，出臺了《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》，并在黨的二十大報告明確提出“著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”。供應鏈企業是市場經濟的積極參與者，通過資源整合和流程優化，實現從生產到消費等各環節的有效對接，有利于供需精準匹配和產業轉型升級，降低產業鏈上下游所有企業的經營和交易成本，提高產品和服務質量，提升產業鏈運轉效率，在國民經濟中占據著舉足輕重的地位，發揮著不可替代的作用。面對日益復雜的市場環境，快速響應市場變化和競爭對手的行動，供應鏈企業需要實時、準確和完整的業務數據支持戰略選擇、運營優化、風險管理和營銷服務等方面決策，把握市場脈搏，優化運營策略，實現更高效的資源配置和更快速的業務增長。然而，這些由企業的采購、銷售、庫存等內部數據和市場、行業、新聞等外部數據組成的業務數據，呈現多源、異構和多模態特征，80%以上的是非結構化數據，造成供應鏈企對業務數據的獲取、存儲和服務等管理面臨巨大挑戰，特別是對于所含信息量豐富且價值性極高的非結構化數據的轉換、融合和標準化等一系列的數據整合形成易于檢索的結構化數據。所以，大量供應鏈企業內部數據的共享多以線下Excel形式，外部數據則人工收集整理或重復購買第三方數據的現象，造成價值性的業務數據在業務人員的腦海里或沉淀的手工臺賬中，極其不利于企業數據資產的沉淀、共享和挖掘分析，更不要談數據驅動業務發展和業務模式創新等數字化轉型。二、標準制定必要性分析（一）業務數據的有效管理是數字化轉型的基本前提數據是數字經濟時代與土地、勞動力、資本和技術并列的主要生產要素，是實現數字化、網絡化、智能化的基礎，是企業的一項可以進入財務報表的資產。沒有數據的采集、流通、匯聚、計算、分析，各類新模式就是無源之水，數字化轉型也就成為無本之木。以數據要素為核心，構建科學決策分析模型和指標體系，建立可視化綜合決策支持系統，提升動態分析、風險預警等智能化能力，從而形成企業現代化治理體系和治理能力。（二）擬解決的主要問題和滿足的需求為此，對標國內外供應鏈行業領軍企業，響應國務院辦公廳在《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》文件中關于“推進供應鏈標準體系建設，加快制定供應鏈產品信息、數據采集、指標口徑、交換接口、數據交易等關鍵共性標準，加強行業間數據信息標準的兼容，促進供應鏈數據高效傳輸和交互”要求，制定供應鏈企業業務數據管理平臺技術規范，解決所需的海量業務數據因來源廣泛、結構多樣、“理數據”和“創價值”的目的，指導供應鏈企業業務數據管理平臺的構建，推動供應鏈企業的數字化轉型，提升數字化監督風險管控實效，增強數據賦能對市場洞察的敏感性與前瞻性。（三）標準對政府、產業、行業的現實指導意義基于供應鏈企業內部數據以及外部的上市公司公開披露的報告（財務報告、ESG報告等）、證券交易市場數據、行業的商品價格和供需數據、外匯信息、招聘信息和官網公告資訊等多源異構多模態數據的供應鏈企業業務數據管理平臺技術規范具有普適性、對相關企業具有可借鑒、可推廣的價值，其制定及應用具有三個層面的意義：一是對政府：供應鏈鏈主企業以自身經營管理需求出發，根據業務數據管理平臺技術規范構建統一的數據管理平臺，響應國務院辦公廳關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見，推進供應鏈標準體系建設，加快供應鏈產品信息、數據采集、指標口徑、交換接口、數據交易等關鍵共性標準的制定和形成，增強行業間數據信息標準的兼容，促進供應鏈數據高效傳輸和交互，推動數據要素市場的不斷成熟與發展，助力數據交易市場的活躍與繁榮，為供需匹配的全國統一大市場奠定基礎。二是對產業：一方面通過多源異構多模態數據的供應鏈企業業務數據管理平臺研發積累的數據收集、治理及挖掘分析的模型技術是突出關鍵性共性技術、前沿引領技術和現代工程技術，實現數據資源化和資產化的關鍵，為組織的數字化轉型提供有力的數字化技術支撐。尤其是數據治理技術及分析、預測、決策、管理和評價等維度的挖掘分析模型庫，為其他場景的多源異構多模態的數據創新型研究提供工程化技術支撐。另一方面，利用多源異構多模態數據收集和治理的模型技術，解析形成的八大領域三十四個模塊的主題倉庫，是供應鏈企業等實體經濟數字化、網絡化和智能化發展的基礎性戰略資源，為推動數字化轉型、探索新模式和拓展新業務提供數據支持，有利于加快數字產業化發展及推動數據作為數字經濟時代的關鍵生產要素參與生產，從而提升生產效能和促進生產力發展。三是對相關企業：一方面，為供應鏈企業整合來自不同來源、格式和結構的海量業務數據，提供統一的技術規范參考，實現數據的標準化和集中化管理，減少了數據冗余和錯誤，提高了數據采集、轉換、融合和標準化速度和準確性，增強了數據快速檢索性，促進了數據的資源化，尤其是信息量豐富且價值性極高的非結構化數據。另一方面，為供應鏈企業的戰略規劃、風險管理、市場定位等決策提供及時、可靠的數據支持，制定的技術規范確保了數據的準確性和一致性，有利于供應鏈企業間的數據共享和協同，增強了供應鏈企業決策的科學性和精準度，使得供應鏈上下游企業能夠更有效地協作，優化庫存管理、生產計劃、物流配送等環節，降低成本，提升客戶滿意度。三、主要起草過程1.準備階段成立平臺項目組，啟動平臺工作建設，開展基于NLP技術的行業對標智能分析平臺的數據收集、管理、分析、挖掘和報告的技術原型研制，初步構建數據采集層、系統管理層、智能模型層和智能應用層的功能架構平臺。2.調研階段2024年1月-2024年3月，組織開展前期預研制工作，在基于NLP技術的行業對標智能分析平臺建設實踐基礎上，收集整理了大量供應鏈行業對標所需的業務數據、管理要求和應用場景，并進行了調研分析。3.起草階段2024年4月-2024年6月，基于前期準備工作成立標準編寫組和工作組，確定工作職責，并制定編寫工作的進度計2024年7月-2024年9月，編寫組成員廣泛收集、查閱相關的文獻資料、規范和標準，認真研讀相關國家和行業規范標準、相關書籍、編碼文件，起草完成了《供應鏈行業智2024年10月，編寫組邀請了浙江省國際數字貿易協會、浙江省產業信息質量協會、杭州高新區（濱江）區塊鏈與數據安全研究院、浙江省國際貿易集團有限公司、北方云景科技（北京）有限公司等產學研領域的專家，召開了標準起草研討會，根據與會專家提出的修改意見，對標準草案進行了補充完善。4.修改階段2024年11月，編寫組邀請了中國計量大學、浙江省質量科學研究院、浙江省商務研究院、浙江大華技術股份有限公司、浙江邦盛科技股份有限公司等單位的專家，召開了標準立項評審會，與會專家對標準的文本及編制說明等提出了修改意見，將標準名稱由“供應鏈行業智能對標系統技術2024年12月，根據立項評審會的專家修改意見，完成修改并形成《供應鏈企業業務數據管理平臺技術規范》（征本標準的編制工作遵循科學性、協調性和可操作性的原則，按照GB/T1.1-2020給出的規則編寫。本次標準的編寫主要依據如下編制原則：《供應鏈企業業務數據管理平臺技術規范》是在不違背現行相關規定的前提下，查閱、收集和整理國內外近年來有關資料和文獻，對標國內外供應鏈行業領軍企業，響應國務院辦公廳在《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》中提出的要求，針對供應鏈企業多源、異構和多模態的業務數據需求及其管理挑戰，總結供應鏈企業業務數據管理平臺的基本要求、分類組織方式和數據管理的關鍵活動，選擇分類對象最穩定的本質特性作為分類的基礎和依據，并將相關內容作為本標準的核心內容進行規范。2.協調性本標準在深入調研供應鏈企業行業實際情況的基礎上編制，廣泛參考了國內外相關標準、規章制度以及行業最佳實踐，針對供應鏈企業的行業特殊性和新出現的問題進行了創新和完善，與現行標準之間不存在沖突或不一致的情況，按數據在平臺的生命周期管理進行系統化地分類組織和功能實現，標準內部各要素之間形成一個層層遞進、功能齊全、過程完整、關鍵突出、重點詳盡的有機整體，并且在數據獲取、數據存儲和數據服務等過程中涉及到的專業術語描述進行定義和描述，避免出現矛盾和重復。3.可操作性最大程度貼近數據管理的實際，名稱盡量沿用已有業務習慣和標準，將數據的分類組織方式具體明確，易于實踐者進行操作，對數據獲取明確操作步驟和要求、數據存儲制定詳細的方式、策略和模型以及數據服務具體形式與持續改進的機制和方法，并在“基于NLP技術的行業對標智能分析平臺”項目中進行標準預研和驗證。五、標準主要內容本標準適用于供應鏈企業業務數據管理平臺建設。本標準的主要技術內容包含以下9個部分：1.范圍；2.規范性引用文件；3.術語和定義；4.縮略語；5.基本要求；6.分類組織方式；7.數據獲取；8.數據存儲；9.數據服務。第5章“基本要求”明確了本標準中的數據溯源、數據檢索、數據規范、數據安全等內容。第6章“分類組織方式”明確了本標準中的業務數據分類組織方法。第7章“數據獲取”明確了本標準中的數據采集、數據整合和數據核驗等內容。第8章“數據存儲”明確了本標準中的存儲方式、存儲策略和數據模型等內容。第9章“數據服務”明確了本標準中的數據資源目錄、數據展示、數據調用和數據需求等內容。六、定量、定性技術要求在本行政區域的驗證情況2023年3月起，牽頭在“基于NLP技術的行業對標智能分析平臺”項目中進行標準預研和驗證，在平臺1.0工作建設中，開展多源異構多模態數據管理平臺建設，初步構建數據獲取、數據存儲和數據服務三大功能模塊。2023年12月，平臺按照“數據溯源、數據檢索、數據規范和數據安全”基本要求，采取“統一平臺、分類分層”模式進行構建，構建數據獲取、數據存儲和數據服務全生命周期的統一管理，并實現多源異構多模態的內外部數據的整合及應用。平臺匯聚供應鏈企業內部的戰略、組織、運營、財務、風險、人力、科技和信息等8大領域和34個管理模塊數據，采集、整合和核驗上市公司公開披露的財務報告、證券市場數據、行業供需、招聘信息、新聞輿情等6大類外部數據，打破供應鏈企業業務數據孤島，實現50TB供應鏈企業業務數據在線歸集，在數據獲取、數據存儲和數據服務的功能基礎上，將數數據分為4大類，14個小類，209個子類，5個數據資源目錄，共6593多張表可在線申請調用，為13多個應用提供支撐，累積調用訪問量超10萬次，平臺用戶突破300人。七、預期達到的社會效益、對產業發展的作用等情況本部分標準實施后，可達到如下預期效果：1.實現數據有效整合。通過本部分標準的落地，統一供應鏈企業整合來自不同來源、格式和結構的海量業務數據的技術規范，實現數據的標準化和集中化管理，減少了數據冗余和錯誤，提高了數據采集、轉換、融合和標準化速度和準確性，增強了數據快速檢索性，促進了數據的資源化，尤其是信息量豐富且價值性極高的非結構化數據。2.促進數據跨部門共享。通過制定本部分標準，為供應鏈企業的戰略規劃、風險管理、市場定位等決策提供及時、可靠、完整的數據支持，確保了數據的準確性和一致性，有利于供應鏈企業間的數據共享和協同，增強了供應鏈企業決策的科學性和精準度，使得供應鏈上下游企業能夠更有效地協作，優化庫存管理、生產計劃、物流配送等環節，降低成本，提升客戶滿意度。3.提升數據應用價值。通過標準的出臺，對多源異構多模態數據采集、轉換、整合、標準化和核驗，形成的八大領域三十四個模塊的主題倉庫，是供應鏈企業等實體經濟數字化、網絡化和智能化發展的基礎性戰略資源，為推動數字化轉型、探索新模式和拓展新業務提供數據支持，有利于加快數字產業化發展及推動數據作為數字經濟時代的關鍵生產要素參與生產，從而提升生產效能和促進生產力發展。4.助力全國推廣應用。響應國務院辦公廳關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見，供應鏈鏈主企業以自身經營管理需求出發，根據業務數據管理平臺技術規范構建統一的數據管理平臺，推進供應鏈標準體系建設，加快供應鏈產品信息、數據采集、指標口徑、交換接口、數據交易等關鍵共性標準的制定和形成，增強行業間數據信息標準的兼容，促進供應鏈數據高效傳輸和交互，推動數據要素市場的不斷成熟與發展，助力數據交易市場的活躍與繁榮，為供需匹配的全國統一大市場奠定基礎。八