(2) 數據檢驗
數據檢驗是維護系統運行的重要步驟，其工作主要由兩個方面組成：一個是對獲得的數據進行系統上線前的檢驗，另一個是在過程中監控數據質量。前者要求對上線前的數據進行核實，保證原始數據與關鍵數據的準確性，后者要求對系統運行過程進行持續監控，及時發現與矯正錯誤的數據，保證系統正常運行。比如，對于財務會計的總帳進行數據導入，必須核實導入時點的實帳與系統帳的對應性，對于單據流轉，必須保證相關單據數據的準確性。如果數據都不能保證真實性，就更不可能有正常的系統運行，決策者將基于錯誤信息做出錯誤的分析，給企業帶來難以挽回的損失。
綜合來看，一方面，數據統計與檢驗工作往往被實施顧問因為各種原因而忽略甚至敷衍，而企業也難以認識到其重要性，經常導致實施項目的失敗；另一方面，實施顧問普遍缺乏數據統計與檢驗的專業技能。前者跟實施方的市場策略關系密切，短期內難以得到改善；而后者則和實施方的人員素質關系密切，是能夠在短期內得到較大改善的地方。
三、 數據統計與檢驗的要點——以庫存管理和采購管理為例
數據統計與檢驗是ERP實施方法論的重要組成部分，但遺憾的是國內廠商的實際工作往往有意或無意地忽略了這個方面，數據統計與檢驗的執行在實施期間與上線初期應主要由實施顧問完成。ERP的實施項目不僅僅是軟件的購買，作為整體產品的一部分——咨詢與實施也是重要的產品內容，因此實施顧問的能力與專業素質將對ERP實施產生重大影響，加強實施顧問在數據統計與檢驗方面的執行能力應成為國內咨詢公司與廠商需要考慮的重要議題。筆者結合ERP實施的親身體會，通過舉例介紹一些關鍵數據的研究與分析方法：
統計的基礎(以計量單位為例)：任何統計都是基于計量單位基礎之上的，在ERP實施過程中，實施顧問經常面對的問題就是國內企業的產成品、零件或材料的計量單位不統一，沒有有效的計量單位就沒有可靠的統計基礎。因此，確定計量單位應成為數據統計前的主要工作。確定計量單位不能就軟件談軟件，應跳出ERP系統的限制，從實際業務出發考慮。以標準容器為例，許多企業在庫存盤點的時候不僅花費時間長，而且數據并不準確，主要是因為他們在實際操作中缺少對標準容器的使用，所謂標準容器并不是從字面意思上理解成為一個“桶”或一個“箱子”。容器是承載實物的標準化載體，一個托盤就可以認為是一個容器，因此標準容器能夠承載更多數量的同一實物，極大地減少實物盤點的工作量。在數據統計時，應注意對標準容器的使用進行分析，對于沒有應用標準容器的企業應建議其使用標準容器，以減少ERP上線運行后的維護工作量。標準容器計量單位的選擇必須慎重，一般而言應結合倉庫使用面積、實物重量/體積、周轉率等信息進行分析，在使用效率的基礎上確定容器的選擇。一旦計量單位能夠統一，就有了統計的基礎。