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財務數據治理實戰 版權信息
- ISBN：9787302622284
- 條形碼：9787302622284 ; 978-7-302-62228-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
財務數據治理實戰 本書特色
※理論結合實際案例，全面、細致地分析了財務數據治理在應用方面的問題，深入剖析原因，基于DAMA數據管理知識體系，從數據組織、數據架構、數據模型、數據標準、數據質量等方面介紹數據管理的方法論，提出財務數據治理的具體解決方案，并結合不同行業的企業案例，分析經驗成果。 ※用133張關系圖、流程圖、結構圖等，介紹數據治理中的復雜概念，明晰執行方案，將有效幫助財務人員認識、學習和實踐數據治理，已被推薦為數據治理工程師（CDGA）和數據治理專家（CDGP）認證的官方指定教材。 ※由20位行業專家歷時兩年共同打造，作為數據管理和數字化系列叢書的開篇之作，致力于將實際國情和行業特性融入數據治理理論。 ※針對財務工作場景，歸納財務數據的六大問題表現，包括財務數據集成、財務數據標準、財務數據質量等方面，分析五大財務數據問題場景，提供經驗總結和案例分析。 ※解讀相關數據標準，基于財務審計領域的實際情況，幫助企業在數據治理工作中少走彎路。
財務數據治理實戰 內容簡介
隨著數據被納入第五生產要素，數據治理已成為推動社會治理進程的重要動力，也是實現高質量數字化轉型的重要基礎。財務部門是企業的“數據中樞”，匯聚企業從前端業務到后端財務管理的大量數據，因此在眾多企業中，財務數據成了企業整體數據治理落地實踐的**“試驗基地”。 財務數據治理指從財務視角出發，以資產、負債、所有者權益、收入、費用和利潤的會計六要素為核心關聯數據，通過一系列與信息相關聯的過程來確保決策權和職責分工系統的實現。 財務數據治理的*終目標是提升財務相關數據的價值。財務數據治理非常有必要，它是企業實現數字戰略的基礎，是一個管理體系，包括組織、制度、流程和工具。 這本書將數據治理理論應用于財務管理實踐，針對財務工作場景闡釋數據治理方法論，總結財務數據管理的六大常見問題，分析五大財務數據問題場景，涵蓋眾多企業實踐案例。將數據治理的體系融入財務職能，實現財務職能的升級和拓展。
財務數據治理實戰 目錄
目錄
前瞻篇?? 數據春天?? /?? 1
第 1 章 數據生產要素 / 2
1.1 財務數據治理背景 / 2
1.2 數據是信息時代的**生產力 / 3
1.3 數據管理與國際數據管理協會 / 5
1.4 財務數據治理研究的意義和全書結構 / 6
第 2 章 數字化轉型 / 7
2.1 數字化的概念 / 7
2.2 數字化轉型之路 / 9
2.3 數字化轉型中的幾個問題 / 11
第 3 章 數據治理的重要性 / 13
3.1 數據治理概念 / 14
3.2 數據治理原則 / 16
3.3 業務驅動因素 / 19
3.4 組織和崗位設置 / 20
3.5 資金投入情況 / 21
3.6 組織文化培養 / 21
3.7 度量指標 / 22
3.8 數據治理定位 / 23
問題篇?? 財務數據應用問題分析?? /?? 25
第 4 章 財務數據問題影響分析 / 26
4.1 財務數據整體現狀 / 26
4.2 問題表現一：財務數據集成方面 / 28
4.3 問題表現二：財務數據標準方面 / 29
4.4 問題表現三：財務數據質量方面 / 31
4.5 問題表現四：財務主數據方面 / 33
4.6 問題表現五：財務數據安全方面 / 36
4.7 問題表現六：財務數據應用方面 / 37
4.8 財務數據問題帶來的影響 / 37
第 5 章 財務數據問題場景 / 40
5.1 案例場景一：主數據管理缺失，難以支持集團多元化發展 / 40
5.2 案例場景二：財務數據問題降低機場業務結算效能 / 42
5.3 案例場景三：數據問題引發財務指標應用困境 / 44
5.4 案例場景四：財務數據問題制約大數據審計工作高效開展 / 45
5.5 案例場景五：財務數據問題成為業財一體化管理障礙 / 47
理論篇?? 數據治理體系?? /?? 51
第 6 章 數據組織與職責 / 52
6.1 設立數據治理組織的必要性 / 52
6.2 數據組織的定義 / 57
6.3 數據治理組織建立 / 59
6.4 數據歸口部門與其他數據相關機構間的溝通 / 68
6.5 數據管理角色（崗位、職責與技能） / 71
6.6 數據組織建設中的變革管理 / 75
6.7 經驗總結與案例分析 / 78
第 7 章 數據架構 / 82
7.1 企業架構和數據架構 / 82
7.2 數據架構框架的構成 / 87
7.3 數據架構管理和實施流程 / 90
7.4 數據架構師 / 91
第 8 章 數據建模與設計 / 95
8.1 什么是數據建模 / 95
8.2 活動 / 119
8.3 工具 / 135
8.4 實施指南 / 138
8.5 數據模型治理 / 139
第 9 章 數據標準 / 144
9.1 什么是數據標準 / 144
9.2 數據標準的價值 / 147
9.3 數據標準與數據治理的關系 / 149
9.4 數據標準的分類框架 / 152
9.5 數據標準的內容框架 / 155
9.6 數據標準管理組織 / 158
9.7 數據標準管理流程 / 160
9.8 數據標準的系統落地及工具 / 161
9.9 大型銀行案例—某大型國有銀行企業級數據治理與標準化體系建設項目 / 164
9.10 中小銀行案例—某省級商業銀行數據標準與數據管控平臺建設項目 / 166
第 10 章 數據質量 / 169
10.1 數據質量概述 / 169
10.2 活動 / 178
10.3 工具 / 183
10.4 實施方案 / 183
第 11 章 參考數據與主數據 / 188
11.1 參考數據與主數據概述 / 188
11.2 參考數據 / 191
11.3 管理原則和活動 / 197
11.4 工具和方法 / 206
11.5 實施要點 / 206
11.6 主數據治理和數據治理 / 210
第 12 章 數據保護 / 211
12.1 數據作為人權的保護 / 211
12.2 數據作為生產要素的保護 / 233
12.3 數據處理者如何實現數據保護 / 237
第 13 章 數據倉庫與商務智能 / 239
13.1 數據倉庫與商務智能概述 / 239
13.2 活動 / 243
13.3 工具和技術 / 250
13.4 實施指南 / 253
第 14 章 大數據與數據科學 / 264
14.1 財務大數據 / 264
14.2 數據科學與財務管理 / 271
14.3 數據科學應用與數據治理 / 275
第 15 章 數據管理能力成熟度評估 / 279
15.1 數據管理能力成熟度評估模型概況 / 279
15.2 企業開展 DCMM 貫標的流程 / 281
15.3 數據管理能力成熟度評估對企業的主要價值 / 284
15.4 數據管理能力成熟度評估工作的推動 / 284
15.5 DCMM 相關機構及其在全國的開展情況 / 285
15.6 DCMM 框架介紹 / 285
15.7 小結 / 302
解決方案篇?? 財務數據治理?? /?? 303
第 16 章 財務數據治理指南 / 304
16.1 財務管理的職能 / 304
16.2 財務數據治理方法 / 307
16.3 指標數據的治理 / 315
第 17 章 財務數據治理方案 / 320
17.1 大數據審計問題整改方案建議 / 320
17.2 財務指標治理方案建議 / 321
實戰篇?? 應用案例分析?? /?? 323
第 18 章 金融行業典型案例 / 324
18.1 某城商行數據治理案例 / 324
18.2 某國有銀行數據治理案例 / 330
第 19 章 多元化控股公司主數據治理案例 / 339
19.1 項目背景 / 339
19.2 建設目標 / 341
19.3 實施過程 / 344
19.4 建設成果 / 347
19.5 經驗總結 / 352
參考文獻 / 354
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財務數據治理實戰 節選
2.2?? 數字化轉型之路 2.2.1 數字化轉型的內涵 企業的決策者需要考慮清楚數字化轉型對公司意味著什么。數字化轉型就是企 業實現數字化的過程，這個過程不僅是企業戰略層面的轉變，也是組織、人才和技術三方面的變革，同時對資源投入也會有新的要求。數字化轉型將數字技術集成到 業務的所有領域，從根本上改變企業的經營方式和為客戶創造價值的方式，同時改 變企業原有的文化。 在戰略層面，企業的決策者首先需要清楚地了解數字化的含義。每個企業所處 的行業、發展階段和戰略規劃都不一樣，在一般數字化概念的基礎上，企業的決策 者需要為企業定義一個具象的數字化概念，才能將其轉化成具體的戰略規劃和行動 方案，建立適合企業特性的數字化轉型框架和規劃，在全公司統一和明確對數字化 戰略的認識的情況下，確定數字化的具體目標，并針對數字化戰略，落實和統一協 調組織、人才和技術等方面的行動計劃和資源投入。組織和人才是決定數字化轉型 成功與否的關鍵環節。轉型也就意味著需要不斷挑戰現狀，經常進行試驗并適應失敗， 有時還要放棄公司建立的長期業務流程，轉而采用仍在定義中的相對較新的做法。 原先的組織可能是轉型*大的障礙，它往往以強大的慣性保持著原有戰略。新的組 織和團隊需要快速響應、持續創新，并具有強大的執行能力和學習能力，在數字化 轉型的過程中形成正確的應對策略，*大限度地發揮才能。在技術層面，一方面是 各類新技術的發展和應用，譬如大數據、AI、區塊鏈、云服務等，切忌一味追新求 大，而是要根據企業自身的發展和定位，選擇適合企業的技術方案和路線；另一方 面是要轉變數據和業務的關系，這是進行數字化轉型的技術關鍵。以往數據大多體 現的是業務和管理的過程和結果，因受到技術和理念的限制，數據在廣度、粒度上 都比較有限，無法完整、細致地記錄業務發展，且在記錄的過程中缺乏一致的標準 和質量管控措施，導致出現了各種數據質量問題，這些問題限制了利用數據對業務 進行分析和決策支持的能力。數字化轉型首先要解決以往的數據問題，在此基礎上， 進一步利用數據驅動業務來發展。 數字化轉型也許意味著新增大量的、長期的資源投入，但更重要的是對以往的 資源分配和評估方式進行調整。從數字化轉型的目標和要求出發，建立合適的資源 投入方案和評估機制。這可能涉及業務的各個環節和管理的各個方面，如果僅僅依 靠某方面的、某個時期的新增投入來帶動數字化轉型，企業往往會力不從心，甚至 會轉型失敗。 2.2.2 數字化轉型的路徑 每個企業的起點和目標不同，所處的行業也不一樣，沒有通用的數字化轉型框架、 方案和路徑可循，這也就意味著企業無法僅依靠某個委員會或某個框架來實現變革。 數字化轉型是一項長期戰略，必須不斷地實踐新方案、解決新問題，持久地調整， 才能獲得過程中的階段性收益乃至達到*后的成功。這種調整不一定是顛覆性的，也可以是漸進式、迭代式的。盡管沒有統一的框架和方法，但是可以通過以下四步來獲取適合企業的數字化轉型路徑。 **步，制訂正確的戰略計劃。企業的決策者首先必須就數字化戰略達成共識， 制訂一個明確且連貫的計劃。制訂正確的戰略計劃需要考慮以下幾個方面的問題： ①社會和行業數字化變革的規模、速度和力度可能有多大，多快，多強？ ②內外部的數字化變革給企業帶來的機遇和威脅有哪些，企業希望在整個行業，乃至社會的 數字化變革中處于什么位置，達到怎樣的目標？ ③企業自身的組織架構和人力資源 能否應對數字化轉型的要求，當前的信息化建設處于怎樣的階段？ ④企業能夠為數字化轉型投入多少資源，并為此承受多大的損失？對以上問題有了清晰的認識后， 再確定適合自身的數字化戰略，這是至關重要的。 第二步，組織調整和人才培養。在開始或進一步推進數字化轉型前，對企業的 組織架構和人力資源進行審視和主動調整是十分必要的。有些企業經過精心設計， 其組織架構能夠進行直接調整來滿足數字化轉型的階段性要求。有些企業在組織和 人員層面的變革比較困難，只能等待被動轉型，或者成立一個專門的部門來進行數 字化建設，吸引和培養數字化人才。這個部門不僅要有主管數字化建設的領導，還 要有業務經驗和技術能力兼備、積極進取的中層骨干，他們是進行變革和建設的中 堅力量，是數字化舉措獲得成功的關鍵。在當下的環境中，找到合適的人才并不容易， 因此必須制訂合理的培訓計劃和采取適當的激勵措施來培養數字化人才。 第三步，明確階段關鍵交付和 KPI（Key Performance Indicator，關鍵績效指標）。 關鍵交付和 KPI 的實質是一個戰略拆解的過程，將數字化戰略逐個分解成各部門、 各層級行動計劃的目標，是戰略得以執行的關鍵步驟。數字化戰略的拆解應該體現 在業務開展、內部管理和技術開發等方面，單獨以數字化為目標進行任務設定的方 式往往很難奏效。譬如進行業務上云、數據中臺建設，如果只是簡單地把服務器統 統搬到云上，把數據全部集中到中臺，但相關的業務流程、系統架構和組織制度不 做相應的調整，這種數字化轉型是艱難的，成效也不明顯。好的數字化戰略是由業 務流程、組織人才和技術方面等關鍵環節的轉型共同組成的。此外，企業還要對各 個關鍵環節設定可以量化追蹤的 KPI，盡管這經常難以定義，但這便于對數字化進 程進行監控和衡量，并就此展開溝通，這是企業確保數字化轉型按期望發展并持續 投入的重要過程。 第四步，進行數字能力建設。對戰略、組織和 KPI 等方面的調整和建設的*終 目的是數字能力的提升。數字能力中那些能促進業務創新和交付的能力*為關鍵，包括業務決策智能化、客戶服務線上化、業務流程系統化等。這些能力建設可以是 引入新技術和新方法，也可以是對現有系統的升級和集成，在這個過程中非常重要 的是對數據本身的管理。從業務流程開始對數據進行梳理和定義，明確標準規范， 保障數據質量，進而得到好的、可用的數據。此外，IT 開發和交付能力也是至關重 要的，很多企業投入大量 IT 資源進行各類業務系統的建設，卻忽視了對 IT 本身能 力的建設，包括開發模式、技術選型和開發技能等。對 IT 本身交付能力的提升可以 有效降低數字化轉型的成本，提高數字化建設的效率和收益。 企業可以通過以上四步來明確適合自身發展階段和目標的數字化轉型框架。轉 型過程中也將不可避免地影響企業原有的文化，產生與數字化相匹配的，更敏捷、 更協同、更開放、更創新的新文化。企業文化建設要及時發現這些新變化，給予員 工正確的引導并形成價值認可。 2.2.3 財務管理的數字化轉型 企業財務管理的數字化轉型需要企業根據自身的發展情況，結合企業的數字化 戰略要求，明確轉型目標。財務管理的職能和目標通常包括核算監督及報告、業務 分析和戰略決策等方面，但不同企業的發展階段不同，對財務的側重要求也不同。 在組織架構層面，可能會由不同部門分別承擔財務管理的職能，甚至個別職能還存 在不同程度的缺失，財務人員的能力結構和系統化程度等也不盡相同。因此，財務 的數字化轉型應該先從戰略、組織和技術三個方面對企業自身的發展階段進行評估， 再結合企業的戰略要求明確轉型目標，進而制定行動方案，明確關鍵交付階段。
財務數據治理實戰 作者簡介
鄭保衛 恩核董事長，國際數據管理協會中國（DAMA中國）理事，數據工程專業工學博士。參與編寫和翻譯的書籍有《海量數據庫解決方案》《數據管理知識體系指南》《區塊鏈重構規則》參與數據架構、數據建模、數據治理等項目。 DAMA中國 DAMA（國際數據管理協會，簡稱DAMA）是一個全球性的專業組織，由數據管理和數字化相關專業人士組成的非營利性機構。 協會自1980年成立以來，一直致力于數據管理和數字化的研究、實踐及相關知識體系的建設和傳播，先后出版了《DAMA數據管理字典》和《DAMA數據管理知識體系》等著作。該知識體系目前被廣泛使用，已成為業界的標桿。DAMA中國旨在交流國際、國內在數據領域中的最新進展，共享業界的實踐、經驗和成果，促進我國數字化水平的不斷提高和創新。 20位來自世界500強企業、央企、頭部金融公司的財務審計與數據治理雙領域專家，以及來自中國電子信息行業聯合會的國際標準評審專家、致力于企業財務管理服務的數據分析師、來自高校的財務研究領域專家，共同參與編寫。
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