2. 采购数据基础：采购订单数据结构、供应商主数据、物料主数据

采购支出看板与越权采购异常检测的根基在于底层数据的质量与结构。若数据基础不牢，任何高级分析都将成为空中楼阁。本章将深入剖析构成采购数据核心的三大支柱：采购订单（PO）、供应商主数据与物料主数据，并阐明它们之间的关联关系。

2.1 采购订单（PO）数据结构

采购订单是企业向供应商发出的具有法律效力的采购要约。在数据层面，PO 是一个多层级、多表关联的复杂结构，通常分为抬头与行项目两个核心层级。

2.1.1 PO 抬头（Header）关键字段

2.1.2 PO 行项目（Item）关键字段

2.2 供应商主数据

供应商主数据是采购业务的“交易对手”档案。其质量直接影响采购风险识别能力。一个完整的供应商主数据通常包含通用数据、公司代码数据与采购组织数据三个视图。

2.2.1 供应商主数据核心字段

2.3 物料主数据

物料主数据定义了企业采购、生产、库存管理的“对象”。在采购场景中，重点关注采购视图与会计视图。

2.3.1 物料主数据采购相关字段

2.4 三大数据结构的关联关系

采购订单、供应商主数据与物料主数据并非孤立存在，而是通过外键形成紧密的星型或雪花型数据模型。理解其关联是构建异常检测规则的前提。

2.5 数据质量对越权检测的影响

低质量的主数据会直接导致异常检测规则失效。以下是常见的数据质量问题及其对越权检测的影响：

• 供应商主数据重复： 同一供应商存在多个编号，导致黑名单供应商通过不同编号继续交易，越权检测无法关联。
• 物料组维护错误： 将 IT 设备误归入办公用品组，导致针对高价值物料的审批规则被绕过。
• 源清单缺失： 物料未维护源清单，系统无法校验供应商是否被授权供应此物料，越权采购无法被系统拦截。
• 采购组与物料不匹配： 物料主数据中采购组字段为空，系统默认允许任何采购组下单，失去组织级控制。

2.6 数据模型设计建议

基于上述分析，推荐采用星型模型设计采购数据仓库。以采购订单行项目表作为事实表，供应商、物料、采购组织、工厂等作为维度表。以下是一个简化的 DDL 示例：

-- 事实表：采购订单行项目
CREATE TABLE fact_po_item (
    po_number      VARCHAR(20) NOT NULL,
    item_number    INT NOT NULL,
    supplier_key   INT NOT NULL,      -- 关联 dim_supplier
    material_key   INT NOT NULL,      -- 关联 dim_material
    plant_key      INT NOT NULL,      -- 关联 dim_plant
    purchaser      VARCHAR(20),
    quantity       DECIMAL(15,3),
    net_price      DECIMAL(15,4),
    delivery_date  DATE,
    created_at     TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (po_number, item_number)
);

-- 维度表：供应商
CREATE TABLE dim_supplier (
    supplier_key    INT PRIMARY KEY,
    supplier_id     VARCHAR(15) UNIQUE,
    supplier_name   VARCHAR(100),
    tax_id          VARCHAR(20),
    payment_terms   VARCHAR(10),
    is_blacklisted  BOOLEAN DEFAULT FALSE
);

-- 维度表：物料
CREATE TABLE dim_material (
    material_key    INT PRIMARY KEY,
    material_id     VARCHAR(20) UNIQUE,
    material_group  VARCHAR(10),
    standard_price  DECIMAL(15,4),
    source_list_flag BOOLEAN DEFAULT FALSE
);