数据价值体系及其关键内容
1. 数据价值体系概述
数据价值体系是指企业将数据转化为价值的方法与路径，由数据治理体系、数据价值链和决策场景三个部分构成。
2. 数据治理体系
- 目标：保障数据资产质量，建立统一的数据标准，确保数据安全，实现数据资源共享。
- 内容：
- 设置符合企业数据战略的治理目标。
- 建立并完善财务数据治理制度。
- 设立权责明确的治理组织。
- 建立有效的沟通与协商机制。
3. 数据价值链
- 定义：结合DT时代的特性，面向业务需求提取、组织并利用数据，通过数据算法和可视化实现数据向信息、知识、智慧的升华。
- 步骤：
- 业务需求分析。
- 数据采集。
- 数据清洗。
- 数据探索。
- 数据算法。
- 数据可视化。
4. 决策场景
- 分类：财务会计数字化、管理会计数字化、业务支持数字化和决策支持数字化。
- 内容：
- 财务会计数字化：发票采集、查重、审核及税务核算。
- 管理会计数字化：预算管理、绩效管理、成本管理等。
- 业务支持数字化：市场选择、客户分析等。
- 决策支持数字化：战略规划、数据驱动的管理报告。
5. 数据价值体系的保障和基础
- 建设数据文化：通过高层管理者推动、培训和宣贯、试错与改进。
- 组建数据组织：选择集中式、联邦式或分散式模式。
- 培养数据人才：具备数据科学、管理思维、业务洞察力和技术应用能力。
- 掌握数据技术：构建完整的数据技术架构，包括数据、算力和具体技术工具。
关键数据
- 数据孤岛问题：数据被封装在各自系统中，难以汇聚连通。
- 数据标准问题：业财系统中数据命名、编码存在差异。
- 数据质量问题：数据的准确性、时效性、一致性及完整性问题。
- 主数据管理问题：主数据标准不统一，系统间数据独立。
- 数据安全问题：数据生命周期各环节的安全隐患。
通过以上内容，企业可以更好地挖掘和利用数据价值，实现财务数字化转型和高质量发展。
