一文告诉你什么是财务数据治理？
大家好，我是梦想家Alex，今天是周末，就不给大家分享技术文了～应出版社老师推荐，文末给大家送几本DAMA中国主席力荐，20位行业专家历时2年共同打造的《财务数据治理实战》，将数据治理理论应用于财务管理实践，是一本写给财务人员的数据治理体系指南！希望大家喜欢。
为什么需要财务数据治理？
其一，财务部门牵头数据治理，效果好。财务部门在企业中是权威部门，如果财务部门牵头执行数据治理，有助于在企业内部推动数据治理各项工作顺利开展。尤其是在金融行业，相当一部分金融机构的数据治理部门设置在财务部门之下，由财务部门牵头和负责开展数据治理工作，并经历数年的运行，已经取得了较好的效果。
其二，财务部门对数据治理有着迫切性需求。财务部门是企业的“数据中枢”，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，其日常管理及统计涉及企业绝大部分的核心业务运营过程中产生的数据，因此财务部门对于数据治理的迫切性远远高于业务部门和技术部门。
其三，财务数据问题将阻碍企业的数字化创新。财务数据的状况取决于企业整体技术与系统、流程与制度、组织与人员的体系构建水平。如果这三个方面建设不足，财务数据问题将日渐暴露，阻碍了财务数字化前进的步伐以及企业的数字化创新。
财务数据存在哪些待解决的问题？
第一，数据集成方面，存在数据线上断点和信息孤岛这两类问题。
财务部门联通了业务前后端的大量数据，从端到端的过程中，如出现数据依靠手工采集、输入等“掉落线下”的情况，数据的连通会出现断点，数据的准确性、时效性、可靠性等都无法得到控制和保障，从数据源头开始就为财务数据的应用带来隐患。
没有走向财务转型或还在转型路上的企业会因为系统建设时缺乏全局观念、系统缺乏兼容性或者各信息模块由不同部门建设维护而导致编码规则不统一等问题，造成“信息孤岛”。
第二，数据标准方面，存在数据标准不统一、不全面、不规范和缺乏实践性的问题。
一般企业先进行建设再治理，先把信息系统、数据中心建设好，之后发现数据标准不统一造成数据质量、安全等多个方面的问题，再来建设数据标准。这样的做法会让数据上的很大一部分投入付诸东流，但也难以避免。
数据标准体系的制定需要系统性的思考和筹划，涉及面广泛，包括企业主数据的标准、数据质量的标准、数据安全的标准、数据指标的标准等，还要考虑外部监管要求、行业的通用标准、专家的实践经验及企业内部的实际情况等众多方面的内容。因此，即使企业已经完成标准体系的制定和建设，但如果制定得不全面、不规范，也会导致主数据等方面出现混乱。
第三，数据质量方面，存在数据准确性不足、时效性不足、数据不一致、数据重复的问题。
如果一个组织是以劣质的数据为基础去分析探索、指导业务、支持决策、实现创新，那会与“拍脑袋”式的决策创新一样可怕，因为通过“脏数据”进行的数据分析应用往往会带来“精确的误导”，于任何组织而言，这无疑是一场灾难。
第四，财务主数据方面，存在主数据不完善、不规范、维护不及时的问题。
主数据支撑的是企业关键业务与管理流程，并且能够跨部门、跨流程、跨主题、跨系统和跨技术使用。无论是在财务部门还是其他部门中，主数据都应当代表与业务实体相关的、全面完整的、权威规范的、及时准确的一种数据，如果未能达到要求，那么带的影响也会大打折扣。
第五，财务数据安全方面。
从数据安全和全生命周期的角度来看，企业财务数据在采集、传输、存储、处理、交换和销毁的各个方面都不同程度地存在安全隐患。财务数据作为涉及企业核心信息的重要数据，需要制定具有针对性的安全管理制度，并得到格外的安全保护和风险防范。如果财务数据在数据脱敏、安全认证、分级管理、异常监控、风险防御等任何方面出现纰漏，造成的损失都将难以估量。
第六，财务数据应用方面。
财务部门汇聚企业内外部的海量数据，但大量数据在汇集之后就被封存在服务器内处于休眠状态，无法帮助企业管理层从经验支持决策转化为数据驱动决策，数据应用水平较低。尤其受限于算力和算法的不足，许多数据资产丰富的企业也无法利用数据分析进行科学准确的决策。
如何有效开展财务数据治理？
第一，作为企业资金管控和金融服务的平台，财务数据通过建立数据治理工作体系，对成员单位资金进行动态跟踪，保障资金安全，落实企业财务管控要求。
第二，通过对资源的优化配置，节约企业整体财务成本，提升资金运行效率。
第三，财务部门通过数据治理主动挖掘成员单位需求，提升公司的业务敏捷性，开展精细化管理，降低公司的运营成本，跟踪经营风险数据，满足公司管理风险与内控要求。
内容简介
《财务数据治理实战》是一本写给财务人员的数据治理体系指南，将数据治理理论应用于财务管理实践，针对财务工作场景阐释数据治理方法论，总结常见问题，分析财务数据问题场景，并在不同类型的企业中对解决方案进行了效果验证。
本书特色
①政策解读——介绍重要数据标准，分析数据治理中各项任务的关键锚点，促进数据标准化发展。
②体系完善——从数据治理的政策背景入手，基于作为标杆的DAMA数据管理知识体系。
③有针对性——针对财务管理中的数据治理应用问题，提出财务数据治理的指南和方案。
④面向实践——以金融机构和多元控股公司为例，逐一攻克数据治理在实践中的难题。
推荐理由
- 理论结合实际案例，全面、细致地分析了财务数据治理在应用方面的问题，深入剖析原因，基于DAMA数据管理知识体系，从数据组织、数据架构、数据模型、数据标准、数据质量等方面介绍数据管理的方法论，提出财务数据治理的具体解决方案，并结合不同行业的企业案例，分析经验成果。
- 用133张关系图、流程图、结构图等，介绍数据治理中的复杂概念，明晰执行方案，将有效帮助财务人员认识、学习和实践数据治理，已被推荐为数据治理工程师（CDGA）和数据治理专家（CDGP）认证的官方指定教材。
- 由20位行业专家历时两年共同打造，作为数据管理和数字化系列丛书的开篇之作，致力于将实际国情和行业特性融入数据治理理论。
- 针对财务工作场景，归纳财务数据的六大问题表现，包括财务数据集成、财务数据标准、财务数据质量等方面，分析五大财务数据问题场景，提供经验总结和案例分析。
- 解读相关数据标准，基于财务审计领域的实际情况，帮助企业在数据治理工作中少走弯路。
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活动截止：2023/02/22 早上8点