枫联公司是一家专注于休闲服装的企业，它自己进行服装产品的设计、开发，将主要的生产环节外包的同时，采取直营零售和经销商渠道双管齐下的方式开拓市场。在短短十几年间，销售额已经达到10多亿的规模。
在此期间，枫联公司的信息化建设也是紧跟其后。公司实施了大型的ERP系统，管理财务、采购、库存和渠道销售过程；在渠道推广经销商管理系统、零售门店推广POS系统，进行渠道和终端门店管理的同时在第一时间采集零售数据掌控市场信息、快速反应。除此之外，公司还请其他公司开发了网上订货、生产进度控制等信息系统，促进信息共享、提高工作效率。
张杰是这家公司的信息主管。公司的生意一直在迅速扩大，而张杰接到的关于信息系统的抱怨也越来越多，尤其是关于产品编码的：
1. 首先是产品颜色的问题。同一个款式的产品，往往有多个颜色。现在使用的系统编码规则里，颜色代码就是流水号，一款产品有几个颜色，就按顺序排下去。最先抱怨的，是销售部。产品1YR25468-1里的“-1”可能是黑色款，产品1WD23402-1的“-1”就变成了白色款，非常难记，一不小心就下错了订单、发错了货，还搞得代理商满意度下降。服装产品应季也就那么几周，换货又耽误好几天，生意怎么做啊？采购那边也跟着抱怨，不光卖货麻烦，我们收货也麻烦啊！产品设计部门也是头疼。想给下一季的产品策划案定个基调，信息系统里有那么多销售的数据，想做个消费者颜色偏好的统计却做不了，被告知产品颜色编码没有意义没法分析。然而，当张杰想下决心要把颜色编码统一的时候，发现也不是那么容易：颜色种类太多，想用一套编码来统一，编码方案必须要科学、能满足统计分析需求和业务操作需求，而且必须要预留足够的编码位数；这样一来，产品编码变长了，系统能不能实现不好说，更可怕的是这么多业务环节，出错的可能性也增加了，还不如不改。
2. 一物多码的现象。公司为了拓展新业务和新渠道，采用了事业部模式独立运作核算。新的事业部觉得老编码不能满足他们的需要，于是自己搞编码。新的问题出现了：两个事业部都在卖同一款产品，编号却不一样。公司每季要卖几百款的衣服，原材料和成品采购本来就复杂，一物多码又增加了操作的复杂度。而且，对于公司整体的经营分析也造成了偏差。各事业部本来就对信息系统抱怨很大，觉得流程多、麻烦，想让大家统一编码，只能招来更多的抱怨。
3. 一码多物的问题。一物多码只是添了麻烦，一码多物给公司带来的却是直接的生意损失。去年有一款风衣春季卖得很好，公司决定秋天的时候进行产品再上市。然而，由于原材料成本提高了，风衣的吊牌价从210元提高到了230元，标签也印好了，可是系统却因为风衣前后采用了同一个编码，结果报给经销商的价格是最初的210元。当产品部发现这个问题时，经销商已经根据210元的吊牌价折扣订了货、付了订金，再想找经销商追要提高的那部分，已经是不可能的了。这一部分损失又被产品部记到了信息部头上 4. 产品分类编码。公司的信息化建设是从ERP开始的。产品编码的前几位中，除了款式、事业部的编码信息外，还有三位物料组的信息。物料组就是把产品按照功能分了大类，然而公司的产品线越来越丰富，原来的物料组编码规划已经不满足现在的业务需要了，原来预留的“其他类”里面已经看不出大类、小类的层次，基本上成了流水号。当初物料组编码规则考虑的管理方便、可以用于报表分析的作用，也就无法实现了。随着市场竞争的加剧，公司的产品开发和市场拓展考虑的因素越来越多。产品除了按传统的功能分类外，年龄、性别、风格、季节、节日、流行样式……越来越多的分类维度被业务部门要求加入到产品编码中，便于进行市场统计分析和管理决策。是不是都要加到编码中？要加多少才算完整了？张杰一想到这个问题就头疼。
5. 摆在眼前的问题是年份问题。公司的系统是98年上的，当时为了编码简单，只预留了一位数字位表示年份。马上就要开始08年的产品策划了，08年和98年产品可能重码的解决方案还没有个定论。
6. 高层关心的国际化运作、多品牌运作模式、利润中心模式……这些课题似乎和产品编码也有关系……
7. 按照规划，公司今年还要上BI系统，提高报表制作和经营分析的工作效率。目前系统里数据这么混乱，张杰觉得心里没底：BI能不能实施成功还很难说。
起初，张杰觉得找几个ERP实施顾问对公司的ERP进行改造和重新实施，解决当前的紧急问题，然而，编码方案中涉及到的各种管理和经营问题，不是简单的ERP改造可以解决的。经过招投标，张杰最后选择了C咨询公司。
通过C公司对枫联公司的一系列访谈和调研，老张发现，不单是产品编码的问题，对于其他重要的基础数据实体，比如客户、供应商、原材料等等，可能作为产品的一种重要的属性，这些数据实体都和产品有着密切的联系。在调整产品编码的同时，需要同时调整企业主要的基础数据编码，才能从根本上解决目前编码混乱的问题，做到数据标准化。
按照C公司的工作方法，调整编码的工作分成了这样几个部分：首先明确枫联公司的数据管理愿景和原则、定基调；找出产品与其它数据实体关系，建立完整、前瞻性的企业数据架构模型，搞清楚要管好那些数据，通过全集从根本上考虑和解决问题；其次，对各数据实体进行业务环境分析，使数据与业务活动相匹配，使数据除了支持现有的业务需求外，还可以支持企业未来的业务需求，与此同时，根据编码原则，考虑模型中数据实体的各属性的重要程度，确定哪些属性进编码、哪些作为附加的属性单独编码，形成一套完整的编码体系；然后，根据企业数据架构模型，结合企业信息系统中的数据结构，制定企业数据定义的规则，建立企业数据字典；并从组织、流程、IT工具等方面制定企业数据管理机制，实现数据以及数据标准的动态维护；最后给出一个可实施的数据编码转换和清洗的方案。
在建立企业数据架构的过程中，通过对业务流程的分析、统计分析与管理决策需求的分析，日常业务运作所需要的产品属性被一一剥离了出来。