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财务数据服务标准化,构成了完整的业财一体化主数据仓库

作者 aidekangsai | 2022-05-07
747 浏览

如果说制度标准化是数字化建设的纲领性文件,那么数据服务标准化就是数字化建设的基石。主数据如果没有进行充分地沉淀与治理,企业数字化的价值就会被大大削弱,积累的海量生产与经营数据就无法对后续工作给予指引。金蝶的数据服务标准化就已经达到成熟,并运用到实际工作中。

在数字化建设的初期,企业只具备一个个的“孤岛”系统,各业务系统间的数据没有任何集成关系。此时,财务管理最需要明确的就是一套科学合理的会计科目核算主数据,如科目体系是否足够清晰,核算维度是否足够支撑现有财务分析,科目体系是否具备灵活的扩展性,能否适应公司战略发展方向的新业务板块等。

在数字化建设的中期,企业在寻求打破数据“孤岛”,打破系统“壁垒”,甚至可能激进的全盘重塑数字化系统应用。此时财务数据服务标准化,必须及时地纳入整个体系的主数据管理中,并且要打破固有的一切从“科目余额表”查询的思维模式,将科目体系中与业务数据紧密结合的部分,逐渐向业务系统发散。

在数字化建设的成熟期,企业已经有能力将财务主数据与业务主数据进行深度地映射和对接,双方共同构成了完整的业财一体化主数据仓库。

此时,整个主数据仓库已经不是简单代表数据的积累与沉淀,更重要的是已经具备形成企业独立的数据中台服务和数据仓库,后续所有接入的应用系统,都必须先进行主数据层面的准入与对接,这也是金蝶平台成功的原因之一,为企业的数据做到了最大的保障。

而已经沉淀下来的企业主数据,同样可以进行深度的数据价值挖掘与完善,如对客户、供应商信用评级,对银行、账户等统一准入申请管理等。

财务主数据服务标准化,是需要长期的主数据管理规划,配合极强的执行力和持续稳定的政策方向指引。准确的主数据和统一的数据准入标准,才能为上层的系统建设奠定坚实的基础。

其实数据标准是包含在了每个知识领域当中的,不仅只是财务板块,只要仔细阅读你就会发现每一个数据管理职能,都离不开数据标准,甚至很多数据管理的过程本身就是在做数据的标准化,例如:设计数据模型和元数据、梳理数据分类分级体系、定义数据质量规则和检核标准、设计数据存储模型和规则、定义主数据分类和编码规则等等,这都是数据标准的内容。

未来金蝶也会在更多领域和行业开展数据服务标准化,让企业的发展更稳更扎实!

上述内容来自用户自行上传或互联网,如有版权问题,请联系qy_qin@kingdee.com 。

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