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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-08-16来源:谈数据浏览数:1次
构筑财务数据治理的稳固框架辑
财务数据治理体系绝非孤立存在,需根植于企业整体治理框架之中,形成有机协同机制:
战略引领与组织保障:
明晰治理目标: 明确财务数据治理的核心目标(如提升报表质量、强化风险控制、支撑战略决策),并与企业整体战略紧密对齐。
构建治理组织: 设立跨部门协作的财务数据治理委员会(决策层)及专职办公室(执行层),清晰界定财务、IT、业务等部门的职责与协作机制。
确立数据权责: 明确关键财务数据的数据所有者(Data Owner)和数据管家(Data Steward),赋予其定义标准、管理质量、确保合规的权力与责任。
制度规范与标准统一:
制定核心政策: 出台覆盖数据质量、安全、隐私、生命周期管理、元数据管理等的财务数据治理政策。
统一数据标准: 定义核心财务数据(如会计科目、客户/供应商主数据、成本中心、利润中心、交易类型等)的统一定义、编码规则、格式规范及数据模型,确保全企业一致理解与应用。
规范流程管控: 将数据治理要求嵌入财务核心流程(如记账、关账、合并、报告、预算编制),明确各环节的数据质量检查点和控制措施。
技术赋能与平台支撑:
建设治理平台: 评估引入或优化数据治理工具(如元数据管理、数据质量检查、数据目录、主数据管理平台),实现标准的自动化落地、质量监控与问题追溯。
推动系统集成: 促进ERP、业务系统、数据仓库/湖等源头系统间的有效集成与数据贯通,减少手工干预与断点。
保障数据安全: 在技术层面落实访问控制、加密、审计日志等安全措施,确保财务数据的机密性、完整性与可用性。
实施路径制定财务数据治理体系的实施是一个循序渐进的过程,需要制定科学合理的实施路径。首先进行现状评估。全面梳理企业当前财务数据管理的流程、制度、技术架构和数据质量状况。通过问卷调查、访谈、数据分析等方式,识别出财务数据治理中存在的问题和薄弱环节,如数据标准不统一、数据质量低下、数据安全存在隐患等。同时,分析企业的业务需求和战略目标,明确财务数据治理的重点和方向。根据现状评估结果,制定实施计划。将财务数据治理的目标分解为具体的任务和指标,明确每个任务的责任部门、完成时间和资源需求。实施计划应分阶段进行,第一阶段可重点解决数据标准统一和数据质量基础问题,如制定核心数据标准、建立数据质量监控规则等;第二阶段可推进数据集成和共享,实现跨部门数据的互联互通;第三阶段可深化数据应用,利用数据分析支持企业决策。在实施过程中,加强监控和调整。建立实施监控机制,定期跟踪任务的完成情况,及时发现实施过程中出现的问题。根据实际情况,对实施计划进行动态调整,确保财务数据治理工作按计划有序推进。同时,加强部门之间的沟通协作,形成工作合力,共同解决实施过程中遇到的困难。