以财务数据治理为切入点，构建融资鸿运国际公司数据治理系统

2021-08-19

<h1>以财务数据治理为切入点，构建融资鸿运国际公司数据治理系统</h1> 7月27日，在由全球鸿运国际业竞争力论坛与腾讯云团结举行的“融资鸿运国际公司数据治理与数据资产治理”钻研会上，中关村科技鸿运国际信息科技部副总监肖泱举行了主题讲话，获得现场嘉宾的一致好评。 怎样以财务数据治理为切入点， 构建融资鸿运国际公司数据治理系统？ 一、小序 目今数字经济时代，数据已经成为要害生产要素，并且成为各家企业的主要资产，同时也是企业实现数字化的基础和条件。在企业实现数字化的历程中，不但要买通“数据孤岛”，还需要翻越数据标准和数据质量这两座“大山”，而数据治理就是毗连大山的桥梁。2020年9月，国务院国资委宣布《关于加速推进国有企业数字化转型事情的通知》，已经明确提出要构建数据治理系统的要求。 二、数据治理的常见问题 通常来说，暂未开展数据治理的公司常遇到的问题，主要区分为营业部分（泛指前中后台）的问题以及IT部分的问题。 营业部分主要遇到三大问题：前中后台对营业与财务数据纷歧致问题、怎样解决羁系报送数据质量问题、以及怎样降低手工补录和手工出报表事情量的问题。 而IT部分遇到的问题主要为：怎样推进已有系统举行数据标准化以及数据治理、怎样对数据质量举行一连监控阻止一连新增数据质量问题、以及上游营业系统的转变最小化的影响下游治理系统。 从融资鸿运国际公司业财一体化的角度来说，业财数据纷歧致是最要害的需举行数据治理的问题。业财一体化一样平常分为三个阶段：业财基础数据一体化、业财核算一体化、业财谋划决议一体化。大部分公司直接进入业财核算一体化阶段开展自动制证，而忽视了业财基础数据一体化的阶段，该阶段需建设业财各项基础数据项数据标准，将名称举行统一、界说、规则、口径统一等，以及包括财务类科目数据、账户数据、客商数据统一等。由于忽视基础标准建设，从而造成业财数据禁绝确的数据问题。 三、数据治理理论及系统框架 1. 海内外数据治理相关理论及标准 现在，关于数据治理的理论已基本成熟。国际理论方面，主要有国际数据治理协会（DAMA）于2009年宣布的DAMA-DMBOK数据治理知识系统第一版，2017年更新为了第二版。其包括十一个知识领域，包括数据治理、元数据治理、数据质量、数据架构、数据建模与设计、数据清静等。DAMA关于数据治理也有着明确的界说：数据治理是对数据资产治理行使权力和控制的运动荟萃。 海内标准方面，信标委于2018年宣布DCMM数据治理能力成熟度模子，该标准把组织内部数据能力划分为八个主要组成部分，形貌了每个组成部分的界说、功效、目的和标准。该标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等举行数据治理时间的妄想，设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状态的指导、监视和检查的依据。DCMM也对数据治理举行了界说：数据治理是组织中涉及数据使用的一整套治理行为，由企业数据治理部分提倡并推行，关于怎样制订和实验针对整个企业内部数据的商业应用和手艺治理的一系列政策和流程。 该标准还将组织数据能力成熟度评价层级划分为五个品级：初始级、受治理级、稳健级、量化治理级和优化级，如图3。 2. 数据治理系统框架 数据治理系统框架分为四层：战略层、机制层、领域层、手艺支持层。其中战略层包括目的愿景、指导原则等；机制层包括组织架构、制度及流程等；领域层为数据治理子领域，包括数据需求、数据标准、数据质量、元数据治理、数据生命周期等子领域，其中元数据、数据标准、数据质量为焦点领域中的重点；手艺支持层主要在数据源系统及数据客栈等系统的基础上，建设数据管控平台，如图4。 四、融资鸿运国际公司数据治理要领 1. 专项数据治理 好比通过外部羁系要求，如EAST报送、金融局非现场羁系系统接入，某人行二代征信接入等，凭证其数据标准要求，开展专项数据质量治理事情。 2. 财务数据治理 从财务数据治理角度切入，制订数据治理治理组织，以指标盘货为起点，此财务数据治理为广义上的财务数据治理，包括财务类及谋划类指标规模，同时对指标对应的基础数据项举行梳理剖析，形成数据资产目录，并以此制订统一的财务及谋划治理数据标准，以此睁开数据质量治理事情。 3. 周全数据治理 从所有基础数据项及数据问题盘货为起点（包括各源系统数据字典），经由周全调研，制订数据治理治理系统组织架构及职责，制订基础数据项及指标数据标准，以此睁开数据质量治理事情。 五、融资鸿运国际公司财务数据治理焦点思绪 接纳“盘、规、治、融、用”的焦点思绪，通过集中整合、治理，买通业财数据壁垒，提升数据质量，支持谋划治理决议。 1. 盘：即数据资产盘货。厘清“有哪些指标、什么寄义、背后有哪些基础数据项，数据有什么问题？”通过财务类及谋划类、兼顾羁系报送报表识别数据指标项需求、梳理指标项数据分类，剖析基础数据项，形成数据资产目录，为指标项及基础数据项数据标准化，涤讪基础。 2. 规：即规范数据标准。主要分为两个办法，一是定标，即制订数据标准，数据标准是对数据举行统一的、规范的界说，确保数据在重大数据情形中坚持一致性、规范性。但不做大而全的数据标准，特殊关注目今数据口径纷歧致的数据，数据标准需包括营业界说、手艺规格、治理标准；二是落标，即落地数据标准，凭证数据标准，落标于各个应用系统中，主要为营业系统，需响应举行系统刷新。落标的同时，也需举行数据标准治理制度及流程建设。 3. 治：即数据质量治理�？故葜柿恐卫�，建设发明问题-剖析问题-解决问题-一连优化的闭环机制,在数据管控平台、源系统划分执行数据质量治理计划。建设公司数据责任清单，数据质量治理制度及流程建设。 4. 融：即业财数据融合。通过营业财务相关数据口径的统一检查基础数据项的准确性、实时性、完整性；在业财基础数据一致性的基础之上，梳理州财务凭证场景，手艺上实现业财系统间的自动制证，实现自动化的同时进一步验证数据质量。 5. 用：即数据共享与剖析应用�；凇芭獭⒐妗⒅巍⑷凇钡耐瓿�，基本形成数据资产，可构建指标系统、标签系统，并形成共享清单。面向执行层、治理层和决议层用户构建数据统计、剖析、挖掘及智能模子等多种数据应用，支持营业操作、运营和决议。 六、融资鸿运国际公司财务数据治理实验路径及事情框架 凭证财务类、内部谋划、及羁系统计的各项指标为领域规模，举行数据资产盘货和建设标准及质量规则，并最终通过落地系统（营业系统或报表平台）举行效果展示，同时通过管控平台举行数据质量的常态化监控。 1. 实验路径分为8个办法： 1)?建组织：包括决议层、管控层、执行层； 2)?规模和模板讨论确定：凭证要领论，确定规模和事情开展方法、数据资产目录与数据标准等模板、时间妄想； 3)?数据资产盘货； 4)?数据标准制订； 5)?数据质量检核规则制订及形成问题清单； 6)?流程及系统刷新及历史数据治理：依据流程治理效果及标准举行刷新，并举行历史数据质量治理； 7)?管控制度与平台建设：通过制度流程与平台举行落地管控； 8)?数据治理宣贯及管控效果汇报：包括数据标准宣布、制度流程宣贯、管控效果汇报。 2. 事情框架 基于营业生长战略的要求和指导，以数据应用与效劳为目的，企业数据治理中的数据标准、数据治理、元数据为重点行动，并以数据战略、组织、制度、流程、手艺支持为包管。通过数据治理包管支持数据应用与效劳，以做好企业数据治理来实现数据应用与效劳，同时还通过数据应用与效劳的建设来增进企业数据治理的完善。 七、融资鸿运国际公司财务数据治理怎样落地 财务数据治理落地方法分为治理落地与手艺落地，治理落地包括建组织、数据资产盘货后制订数据标准、数据质量治理、建设数据认责机制。手艺落地包括流程与系统刷新以及历史数据治理、建设制度流程管控同时搭建数据管控平台，最后按期举行数据治理效果评估。 1. 建组织 ??决议层：数据治理委员会（建议公司总司理牵头，与各分担向导高管配合组成），其职责为认真团结公司战略，为数据治理引领偏向；审批数据治理年度事情目的、数据治理制度及流程、计划和主要妄想；决议数据治理重大事项；协调各相关部分加入数据治理事情。 ??管控层：数据治理办公室（由数据治理认真人牵头，各相关部分焦点主干组成），其职责为认真牵头制订数据标准、数据治理相关制度步伐及流程；制订数据治理事情年度目的及妄想，并有用剖析、落实到各数据治理小组举行承接；牵头组织数据治理计划设计及实验，对数据治理各小组提交的设计内容举行审议，向决议层汇报数据治理事情。 ??执行层：财务数据治理事情团队（跨部分包括财务部、科技部、营业部等部分），其职责为详细加入数据治理事情设计和详细执行；解决一样平常详细的数据问题；在全公司规模内界说息争释各项数据。 2. 数据资产盘货 盘货的焦点办法为先盘货指标数据项，经剖析并对指标数据项举行有用分类后有用剖析基础数据项。其数据资产盘货详细办法为： 1)?找指标 网络财务类报表、内部谋划治理报表及羁系报送统计报表样表 先以财务类指标入手，然后扩展至内部谋划治理及羁系统计指标，举行指标收罗。 2)?剖析指标 剖析报表和指标，包括指标项、指标汇总口径和统计维度。针对 于报表中保存指标名称差别的，统一名称，并建设各相关报表的关系。 3)?分类指标 凭证财务剖析、谋划等维度举行指标分类，起源分类后详细类型与相关部分举行确认。 4)?填写数据资产指标目录模板 将已梳理并分类完成的指标，填写入数据资产目录模板中，有相同的需在模板中去重，若羁系指标有填报指引的，可将指标营业寄义及盘算公式填写入模板中。 5)?剖析基础数据项 基于指标项的盘算逻辑，剖析基础数据项，在剖析历程中，可向财务及相关部分举行调研相识哪些基础数据项在系统中保存数据质量问题，并举行纪录进数据问题清单，同样需举行起源分类。 6)?填写数据资产基础数据项目录模板 将已剖析并起源分类完成的基础数据项，填写入数据资产基础数 据项标准模板中，有相同的需在模板中去重。 3. 数据标准制订目的及办法 制订数据标准的目的为企业的剖析类数据和基础类数据提供统 一的界说。通过数据标准化，增强数据规范性，提升数据支持营业的能力；增进营业部分之间及营业与手艺间有用相同、增进数据共享，从而提高数据资产质量与价值。其详细办法为： 1）自上而下与自下而上网络标准。自上而下：从指标出发，通 太过析指标营业口径和手艺口径，梳理加工指标及剖析项；自下而上：从系统出发，通过已有报表等功效及数据字典梳理系统里已有基础数据项。 2）制订数据标准初稿。包括指标类数据标准及基础数据项数据 标准，数据标准需包括营业属性内容（即营业角度）、手艺属性内容（即手艺角度）、治理属性内容（即治理角度），详见图7、图8。并参考相关标准，包括外部羁系标准、行业规范及效果、参考内部营业制度、参考源系统数据字典等。 3）差别剖析、标准修正与落地计划制订。包括源系统映射与差 异剖析、营业部分调研与讨论、IT部分系统调研与讨论、逐步修正与完善数据标准、提出数据质量提升建议、制订数据标准落地系统刷新计划。 4）系统落地实验跟踪检查。包括对落地的应用系统落地情形进 行检查，包括数据库模子、文档、界面等；以及对与落地应用系统相连的周边系统的刷新情形举行跟踪检查。数据标准治理要求与现有信息化建设流程有机团结，增进数据标准治理要求有用落地，详细在信息化建设历程中的四个阶段需要有对应的管控步伐。 ??需求阶段：检查需求界说是否遵照数据标准规范、审核需求界说是否遵照数据标准规范； ??设计阶段：在功效设计和数据库设计时执行数据标准规范、在审核功效设计和数据库设计是否遵照数据标准规范； ??测试阶段：将对数据标准的遵照水平纳入测试妄想中、设计合适的测试用例，权衡对数据标准的遵照水平； ??上线阶段：上线评审是确认对数据标准的遵照水平。 4. 数据质量治理 数据质量治理的剖析及刷新思绪主要包括数据质量问题网络与 剖析、数据质量缘故原由总结、提出数据质量刷新步伐三个办法。 1）数据质量问题网络与剖析 数据质量问题一样平常通过数据的实时性、准确性、完整性、唯一性、一致性、规范性举行质量检核规则的建设。凭证数据质量检核规则的建设，可通过剧本方法举行起源验证，验证效果建设原始问题集，对问题征象举行分类以及漫衍剖析。 ??数据实时性：凭证流程检查相关数据天生是否实时； ??数据准确性：检查检核表数据与目的特征值、值域以及数据异常值是否切合营业逻辑； ??数据完整性：检查数据是否保存缺失、空格等征象； ??数据唯一性：检核表数据是否切合营业组合项的唯一性； ??数据一致性：检核表数据在引用和参考时是否坚持一致； ??数据规范性：检核表数据是否切及名堂划定。 2）数据质量缘故原由总结 缘故原由通常分为标准问题、流程问题、手艺问题、职员问题。 ??标准问题：缺乏标准、标准不统一、标准不完善； ??流程问题：流程缺失、流程不完善； ??手艺问题：系统功效缺乏校验、系统校验逻辑有误、缺省值设置不对理、数据库表结构设计问题、历史遗留问题； ??职员问题：操作不规范、信息未屎厕。 3）提出数据质量刷新步伐 形成数据质量治明确决计划及刷新步伐，并在处置惩罚及验证后举行反响。其治理计划包括补录缺失数据、修正过失数据、刷新现有营业系统、完善数据标准、规范数据录入职员操作、完善营业流程、建设数据质量治理流程、建设数据质量治理团队、建设数据质量管控平台等。 5. 建设数据质量认责机制 各相关职能部分（如标准治理部分、数据主责部分、数据使用部分、IT部分、数据治理办公室）建设职责清晰的数据质量认责，认责领域包括数据需求治理、数据标准治理、数据质量治理、元数据治理等方面，并配套相关制度及流程，有助于从源头上实验数据全生命周期的质量管控，确保数据知足羁系和内部谋划、决议治理对其“准确真实性、完整性、实时性、顺应性”等质量要求。 6. 流程刷新 从租前、租中、租后的主流程举行数据问题梳理，并明确到详细 哪个流程、哪个�？�，并举行流程问题的分类，是否保存流程不规范、流程断点的问题，形貌流程详细问题后提出建议系统的刷新计划。 7. 系统刷新 包括源系统刷新、数据平台落标（或有）、系统接口调解或者其 他系统、历史数据治理。 1）源系统刷新 ??营业系统：按基础数据项的数据标准落地刷新计划要求举行系统功效刷新，控制新数据录入的质量与准确性；按流程刷新的要求举行系统功效或流程调解； ??财务系统：凭证会计凭证引擎，凭证未实现财务凭证自动制证的场景，实现自动制证； ??融资系统：按基础数据项的数据标准落地刷新计划要求举行系统功效刷新； ??其他系统。 2）数据平台落标（或有） 数据客栈或数据集市调解、源系统数据与数据平台做好、接口映射，包管传输到数据平台的数据为标准化后的数据、若建设报表平台，则按指标类数据标准举行报表平台的指标的自动取数。 3）系统间接口刷新 营业系统与财务系统接口调解、财务系统与融资系统接口调解、融资系统与营业系统接口调解等。 4）历史数据治理 凭证数据质量治明确决计划，对源系统举行历史数据治理。 8. 建设管控机制 1）制度流程管控 ??治理制度：建设数据治理制度、元数据治理制度、数据标准治理制度、数据质量治理制度等； ??治理流程：建设数据标准变换流程、数据质量检核流程、数据质量整改优化流程等。 2）搭建数据管控平台 ??元数据治理�？椋涸菔枪赜谑莸氖�，即对数据的形貌，用于总览剖析元数据之间的关系和相互之间的影响。通过�？槎栽菥傩卸章藓椭卫�，对多变、动态的数据举行治理； ??数据标准治理�？椋和ü曜忌芷谥卫砟芸吹侥拷癖曜即咏ㄉ琛⑿肌⑿薅⒎现谷芷�； ??数据质量治理�？椋河糜诙灾ち抗嬖虻纳柚煤推局す嬖蚓傩惺莸男Ｑ�，通过规则设置，使命设置，检测纪录等操作，能够评估数据质量，爆发问题数据及质量报告。资助用户快速定位问题、处置惩罚问题、提升数据质量。 3）数据治理效果评估 按期怀抱、形成报告。面向数据治理委员会和高级治理职员形成数据治理事情的良性循环，可每1个月，形成月度治理跟踪汇报，每1个季度，每1年，形成季报、年报。 示例报告内容框架： ??本阶段事情内容，各小组事情、文档体例、相同； ??事情效果，好比质量问题发明和整改情形，元数据获取情形，数据标准体例进度，形成的治理流程规范等； ??下一步事情重点。 八、结语 构建融资鸿运国际公司数据治理系统，组织为主要包管，数据治理同信息系统建设同样是一把手工程，需公司高层牵头推动。重视理论的指导，选择适合融资鸿运国际公司现状的数据治理要领，设计好实验落地计划，并建设数据认责机制，才华有用增进数据治理系统的落地。做好数据治理是融资鸿运国际公司实现数字化的基础，同时数字化专业人才是实现数字化的底座，作育懂鸿运国际营业、数据、手艺的复合型人才，可将数字化与营业生长需要相融合，真正实现数字化对企业的价值创立。 参考文献 [1]《DAMA数据治理知识系统指南(原书第2版)》[J].机械工业出书社.2020. [2] 华为公司数据治理部.《华为数据之道》[J].机械工业出书社.2020. [3]?段效亮.《企业数据治理那些事》[J].机械工业出书社.2020. [4] GB/T 36073—2018，数据治理能力成熟度评估模子[S].2018. 作者简介： 肖泱，现任鸿运国际信息科技部副总监，TOGAF判断级企业架构师认证，深耕融资鸿运国际公司信息化10余年，对融资鸿运国际营业有着深入明确，在厂商鸿运国际、汽车鸿运国际、金融鸿运国际、第三方鸿运国际领域的焦点营业系统建设上具有富厚履历。研究偏向为数字化战略妄想、企业架构、数字化转型。 泉源 | 全球鸿运国际业竞争力论坛? 中关村科技鸿运国际 <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/9032e3c4193290b050f3add995a8fc1e.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/e0a77f551d2fea96879b9747dce23e6f.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/a69fa67403662ca228bbab08c069cdf3.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/ec8c7f6ec3fea748ae7d035d19f4195a.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/08b3ba4c903004f9feb6dcc5e2e152da.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/fed642c0ec12a21eba069c529c336e94.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/a3e3577b0b1a3bee1b530e1613c12e51.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/2aec940aa0e26e396d8d3f22ce22b537.jpg" /> <img class="old-img" src="/uploads/oldfiles/20210819/3b337d24adec175742332b9e70878e7b.jpg" />

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