财务数字化转型的建设路径之三：数据中台夯实数据基础

财务数字化转型是以“财务运营数字化、管理分析智能化”为目标，运用大数据等新兴技术来重构财务能力、再造业财流程，建立涵盖企业价值链的数据图谱，形成精细化管理的数据基础，加强业务管控及业务赋能能力，构建“场景全、感知快、洞悉准、决策灵”的数字化决策体系，辅助企业提升洞察能力、预测能力及价值创造能力。

元年科技在财务领域有多年深入的研究，围绕数字化转型、如何建设世界一流财务管理体系做了大量的研究，编写了《元年财务数字化转型研究与案例实践》白皮书，在白皮书中创新型的提出了元年财务数字化“1234567”解决方案，包括一个目标，两个原则，三大特征、四项能力、五个切入点、六大重点技术、七项关键应用。

元年科技认为，夯实数据基础是企业财务数字化转型建设路径之一，首先开展数据治理工作，从而为上层数字化应用搭建提供保障。

企业数据治理水平低下通常体现在以下三个层面：

元数据：数据来源去向及责任界定不明，数据属性及计算逻辑不清

主数据：名称、维度、分类结构等定义不统一或缺失，维护不规范或不及时

交易数据：数据一致性、正确性、时效性、完整性不满足业务或管理需求

从而导致数据价值难以挖掘，数字化应用实施难、废弃率高、收效甚微，甚至对数字化转型战略产生质疑或对战略推进丧失信心。因此，通过业财数据治理，搭建数据中台，集成全域数据，贯通企业所有内外部信息，沉淀为企业数据资产，精细化数据运营和数据管控，进而拓展数据智能、数据服务场景应用，形成企业数据化经营核心驱动力，是一条可行的路径。

数据中台促进业财一体化分析，实现数据驱动财务数字化

融合业财数据，实现业财一体化分析，财务引领各业务管理团队以数据驱动实现管理提效，通过财务数据预算、预测、实际、历史的业财数据对比分析，快速定位经营问题原因，制定经营问题应对措施，提升经营管理绩效，融合业务和财务数据，实现管理和财务报表一体化整合扩展分析内容、增强分析功能/手段、打通数据决策壁垒，由面向过去的结果分析，转为面向未来的预测和趋势分析。

数据中台帮助企业打造“数据大脑”，赋能企业的N种财务管理场景，建立管理闭环，尤其是元年科技新一代数据中台的推出将重新定义元年新一代经营决策体系的应用架构，帮助企业打造数智运营中心数据底座以及更全面及时的监控中心、更具智能洞察力的决策中心、更敏捷实时的指挥中心、更有效全面的策略中心。

数据中台将围绕财务数字化转型不断的推陈出新，比如元年科技在多年管理会计研究及咨询基础上，研发形成了经营决策平台、业务平台如财务、采购、税务、商旅等产品，极大的提升了企业在数据采集、模拟测算、经营分析、辅助决策等方面的管理能力和决策效率，实现了财务和业务的结合，打造业财税一体化融合平台，并实现经营分析平台与专业系统的有效对接。

数据中台为财务数据提供数据处理以及数据挖掘能力

数据中台对于企业数字化经营能力的建设至关重要。其对企业数字化经营的关键作用主要体现在数据处理、算法分析、智能应用等方面：

01

数据中台的核心是打通各个领域的数据，包括财务数据、业务数据、内部数据、外部数据、结构化数据和非结构化数据等，形成统一的数据平台，把数据变成知识、洞见。数据本身也是业务，它从业务中来，也要能赋能业务。数据中台具有强大的海量数据处理能力，数据中台通过分布式计算技术对海量数据进行采集、计算、存储、加工。无论企业生产、运营、客户溯源、供应商维护、外部公共数据等不同种类的数据，数据中台实现企业数据的及时准确共享，提高企业管理的实时性和前瞻性，让数据创造价值，为企业决策层及员工提供及时和准确的经营决策数据。

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数据驱动经营的本质是通过采集数据建立分析模型、发现运营决策的问题，并调整策略、制定计划改善运营。其中多维算法模型的核心就是基于数据和分析数据模型形成服务化的数据应用，其本质在于将企业业务模型化，即通过建立量化模型来模拟企业的商业模式和业务模式。数据中台的核心能力就是数据建模，可基于智能数据研发开展在线数据建模、基于智能算法进行统一画像和构建公共数据模型。借助强大的建模和计算引擎，企业可按不同主题建立业务模型和财务分析模型，发现数据之间的关系，做出基于数据的推断，满足数字化经营对系统的性能需求。

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数字化经营的对于业务的价值很大程度是需要面向场景化的智能应用来体现的。基于数据中台的智能应用，涵盖对信息系统自动化、智能化、在线化、实时化和业务流程的数字化等的多方面要求，并基于对业务知识的理解，科学预测、合理控制、智能分析，真正成为管理者的智能助手。未来，随着人工智能技术的深度发展和在经营领域的高阶应用，拥有高级人脑智慧的数字化经营平台将基于对业务知识的理解，科学预测，合理控制，智能分析，甚至直接代替管理者进行自动化决策。

数据中台为财务数据提供数据治理能力

在财务数字化转型过程中，数据中台为转型提供了坚实的数据底座，保障了数字化转型的顺利进行，而在数据中台的建设中，数据治理是重中之重。一般来说，数据治理产品或工具主要包含以下组件：数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据资产管理。

数据标准管理

数据标准管理的关键在于梳理数据标准范围，定义数据标准项。数据标准管理通过统一的数据标准制定和发布，结合制度建设、管理等手段，解决标准定义不一致、计算口径不一致、数据来源不一致带来的数据可信度低、严重影响分析决策的问题。

元数据管理

元数据管理的关键在于技术元数据和业务元数据梳理，建立企业级元数据仓库能够帮助企业高效管理数据资产，通过全景视图透视数据资产，利用全链路影响分析和血缘分析，把控上下游数据关联，提供高效的元数据检索、展示和分析等功能。

数据质量管理

数据质量管理通过提供数据质量指标定义，数据质量任务管理，数据质量稽查，数据质量问题分析，数据质量问题统计等功能，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个维度评估数据质量，构建面向全局数据资源、在线配置检核规则、周期执行质量检核任务，以常态化的工作流程，不断提升数据中台的数据质量。

数据安全管理

数据安全管理主要有用户权限、数据权限和加密脱敏三大机制。确保数据存储、传输、使用安全，避免因数据资产不合理使用，或者泄露给企业带来经济损失、法律纠纷等严重后果。

数据资产管理

数据资产管理提供数据资产目录，数据资产服务，数据资产使用情况监控，数据资产查询等功能，实现数据的可见、可懂、可用、可运营。可见：通过对数据资产的全面盘点，形成数据资产地图。针对数据生产者、管理者、使用者等不同的角色，用数据资产目录的方式共享数据资产，用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。

可懂：通过元数据管理，完善对数据资产的描述，将数据加工和组织成人人 可懂的、无歧义的数据资产。可用：通过统一数据标准、提升数据质量和数据安全性等措施，降低因为数据不可用、不可信而带来的沟通成本和管理成本。可运营：通过建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系，改进数据资产建设过程，提升数据资产管理的水平，提升数据资产的价值

在财务数据中台建设过程中建议加强数据治理，在数据标准、数据质量、元数据、数据安全方面，持续应用数据管理的工具与方法，推进数据治理工作，并将数据治理与数据中台运营管理过程相结合，有效持续提升数据中台的数据质量，加强数据中台服务能力，实现企业财务数据价值，支撑企业财务数字化转型。

元年方舟数据中台可实现业财数据的统一管理，将财务的基础主数据、各系统业务数据、运营数据、财务ERP数据，通过数据集成、数据清洗、数据挖掘、数据服务等过程为企业打造坚实的数据底座，形成企业的数据资产。将业务数据化，数据资产化，打破财务数据孤岛，降低使用数据服务的门槛，搭建财务与业务的沟通桥梁，推动数据与业财场景的融合。

同时明确数据的架构，数据集成规范，数据标准，数据质量规范，数据安全等数据治理内容通过数据治理体系和数据资产管理平台双管齐下，全面确保高质量的数据结果，将海量数据转化为高质量数据资产，以数据赋能业务创新发展，提供更具个性化和智能化的数据服务。

元年数字化系列发布会,7月28日上午10:00，财务数据化转型建设路径之三：数据中台夯实数据基础，九三食品CIO张伟做客元年直播间！

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