企业数据价值体系构建与财务数字化转型

［摘 要］大数据时代背景下，充分挖掘企业数据价值是提升企业核心竞争力的关键。数据价值体系能为企业正确使用数据提供理论依据和实践指导，最大限度地发挥数据应有的决策价值。构建数据价值体系是推动企业财务数字化转型的必然举措，也是提升数据处理质量的前提基础。数据价值体系包括数据治理体系、数据价值链与决策场景三方面的内容。在构建数据价值体系之前，企业要做好数据文化建设、成立数据组织、精进数据技术三方面的基础工作。本文首先介绍了构建企业数据价值体系推动财务数字化转型的意义，其次分析了构建数据价值链体系的前提保障，最后论述了构建企业数据价值体系推动财务数字化转型的步骤策略。

［关键词］数据价值体系；财务数字化转型；策略

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.23.014

［中图分类号］F275 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）23-0043-04

［收稿日期］2023-06-01

［作者简介］安美琴（1976— ），女，内蒙古鄂尔多斯人，

硕士，讲师，主要研究方向：教育教法、会计学、财税法。

0     引 言

随着以“大智移云物”为代表的新兴技术快速发展，企业数据的增速愈来愈快。数据能够为企业决策者提供强有力的关键信息，帮助企业领导者明确发展重点，分析运营要素，规避业务风险等，其重要性不言而喻。数据价值体系能够极大地提高财务工作的推进效率，让财务数据处理变得更加自动化、智能化与系统化，让数据的形态、结构和代指意义以更直白可视、通俗易懂的方式呈现，为企业各类业务场景提供决策支撑。因此，探索企业数据价值体系的构建意义、前提基础和步骤策略是很有必要且意义重大的。

1     构建企业数据价值体系推动财务数字化转型的

意义

数据价值体系能够帮助企业明确数据处理标准、数据处理方法、数据管理流程、数据计算模型和数据价值应用等，让多元、复杂、无序的海量数据能够被集中快速处理，迅速完成筛选，进而展示出可视化的数据结构、数据内涵与数据关联性。企业构建数据价值体系能够极大地提高企业财务管理的效率和质量，充分挖掘数据在企业成本管控、资源配置、产品创新、业务增值等方面的价值，帮助企业更好地实现部门之间的充分交流，减少人为方面的财务错误，快速应对市场环境变化与企业风险，提高企业运营效率和客户满意度。企业构建数据价值体系推动财务数字化转型能够从财务升级、资源配置、生产运营、业态转变、内控管理、风险预警等多个方面来对企业产生积极影响，进而加速企业的现代化建设进程，推动企业实现可持续发展。

2     构建企业数据价值体系的前提保障

2.1   建设数据文化

企業数据文化可以理解为企业全体员工对企业数据认知、态度与行为的总和。企业员工对数据越重视，处理数据的态度越积极，行为越规范，企业越能高效利用数据来洞察业务弱点，制定科学决策，精准利用资源，合理开展经济活动，促进企业经济效益的提升［1］。企业要采取共同建设、培训教育、试错改进等方式来建设企业数据文化，帮助员工了解数据驱动的内容、价值、意义，帮助员工了解数据驱动与自身工作和利益的关联性，鼓励员工积极学习数据处理技能，积极接受数据驱动理念，勇敢开展试点工作，认真去感受数据驱动的优势及价值，提高员工学习数据文化的积极性。

2.2   成立数据组织

数据价值体系建设是一个系统、专业、浩大的工程，涉及数据采集、数据分析、数据计算、数据治理标准制定、数据分析效果评价、数据生命周期管理等多方面的内容，只有具有强大数据素养的专业人才才能高效完成这些工作。企业应根据自身发展实际来确定组建数据组织，在内部成立单独的数据组织部门，负责对企业数据进行专职管理，派遣专职人员和各业务部门进行数据对接，采集分析各部门数据，确保数据处理工作的独立性、安全性与系统性［2］。

2.3   精进数据技术

企业在推进财务数字化转型的过程中必然离不开各种数据治理技术的辅助，如数据模型管理工具、元数据管理工具、主数据管理工具、大数据与云计算、可视化数据等。企业要根据自身战略规划来完成数据技术的布局与整合，梳理出适合企业发展的数据技术工具流，搭建出完善的数据技术架构，引领数据组织团队去深入了解该数据技术架构的特点、优势、逻辑与使用方法，掌握高效聚合数据的流程与方法和各种数据计算模型与数据算法的操作要点与应用基础，帮助企业建立满足数据运行所需的强大算力与工作环境。

3     构建企业数据价值体系推动财务数字化转型的步骤策略

3.1   创建完善的数据治理体系

完善的数据治理体系是解决数据孤岛、数据失真、数据应用质量低下等问题的前提基础，是快速筛选高质量数据，深度挖掘信息价值的强力保障。企业实现财务数字化转型的第一步就是创建出完善的数据治理体系，对此，必须做好制度和执行两方面的工作［3］。

在制度层面，首先要根据企业发展实际和战略规划目标来确定企业数据战略治理目标和财务数据治理制度。企业要在了解市场需求、财务管理技术水平和财务管理制度的基础上，围绕财务数据的处理和使用来明确数据使用标准、数据处理规则、数据应用范围、数据管理准则、数据质量要求等内容，确保企业财务数据的处理是科学有序的。其次，设立权责明晰的财务数据治理组织。以企业数据治理战略规划和系统布局为基础，组建出架构完善、层级明确、职责清楚的数据处理专人团队，不断强化该团队的数据素养和业务水平，落实数据处理责任制，并配套严格科学的绩效考核机制，确保信息化系统和数字化技术能够在专人团队中发挥出最大的价值和作用。最后，构建出互联互通的协作机制。在确保信息安全和信息质量的基础上，企业要将财务、市场、技术、管理等部门黏合成有机的整体，让数据可以在各部门之间快速流通，减少部门之间的沟通成本。

在执行层面，财务数据治理组织要重点做好以下四方面的内容。第一，盘点数据资源。根据企业的数据战略目标来评估企业的数据和信息化现状，了解数据信息化现状与战略目标之间的差距，找出优化现状的着力点和关键点。第二，确定统一的数据标准。财务部门联合技术、市场、管理等部门围绕财务主数据来设计数据标准，共同探讨和确定数据指标的内涵、单位、计算逻辑、关联规则、统计口径等内容，确保数据规则统一和数据口径一致。第三，持续管理数据质量。以计划、执行、检查、处理的循环步骤来管理数据质量。企业要明确数据使用可能出现质量问题的范围、类型和原因，提前备好预案，同时各部门要通力协作，快速攻克数据处理应用难点，及时出具分析报告，结合现实来定位数据问题给出对应策略。第四，推进数据治理平台规划与建设。在了解数据处理安全法规的前提下，财务数据治理组织联合各部门来创建数据治理平台，在平台开发和应用过程中积极融合新的数据处理技术与数据治理成果，实现业财数据的共同管理与快速调用。

3.2   构建成熟的数据价值链条

成熟的数据价值链有助于企业精准快速地采集所需数据，让数据变得直观可视化，为企业的决策规划提供客观依据。数据价值链条的内容包括三大要素和六大模块，三大要素为数据、业务和技术，六大模块包括业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法和数据可视化等模块［4］。企业要以六大模块为框架基础，构建出成熟的数据价值链条。企业首先要以业务需求为导向，了解客户的业务需求，将这种需求转换成对应的数据，明确数据的本质和特点，思考捕捉这类数据的方法和资源基础；其次通过广泛的采样和多次的样本分析来得出数据分析结论，切实掌握可以满足业务需求的数据类型、质量要求和数量要求，缩小数据的采集范围，定义数据的采集特征，并完成数据采集工作；然后聚焦于采集的原始数据，对数据进行清洗，筛选剔除其中的重复数据、异常数据和失真数据，确保数据的可处理性与客观性，为数据分析结论的准确性奠定基础；再然后开展数据探索工作。使用各类数字化统计工具、图形处理工具、文档表格来对数据进行进一步的归类、标记和转换，使其成为直观的图像或表格，确定数据之间的大体关联性，寻找数据的特征和规律；接下来则应用数据处理模型、定性定量算法来处理计算数据。数据算法的确定要嵌入企业的管理思维和业务价值诉求，要结合科学的数据算法，要经过反复的尝试与测算，最终才能形成适配企业业务场景的数据处理模型；最后，依靠计算机技术、人机交互技术与计算机图像学、API等来将展示数据的内涵结构、数据图像代指的含义，将数据变成常人也能够理解的图标、动画或视频，强化数据的视觉冲击力和直观感受性，确保使用者可以准确了解数据的价值。

3.3   搭建各种数字化决策场景

科学合理的决策场景可以为企业具体的业务或管理场景提供决策支持，进而对营销、采购、运营、财务等部门的计划和行为产生积极健康的影响。在推进企业财务数字化转型的进程中，应聚焦财务会计、管理会计、业务支持、决策支持等四方面的内容来进行数字化建设，确保企业数据能够对企业的各环节、各计划、各业务产生实质的正面影响［5］。在财务会计数字化方面，重点要放在引入信息化、自动化和智能化技术方面，借由高端前沿的信息系统和数字化处理技术来实现数据的自动传递和集成，来强化数据和业务之间的关联性，让数据与财务会计映射起来，为财务会计流程的执行、决策的制定与业务的开展提供数据基础，为财务会计人员高效开展会计核算、资金管理、税务管理、资金结算、资金监管等工作提供技术支撑。进一步分析，建议企业应用OCR技术来采集与整合纸质发票数据，使其成为结构分明的电子数据；使用API技术来对接税务局，核实底账是否准确；在系统内嵌入发票合规校验规则，及时查找并提示风险点。在系统内嵌入定制纳税计算算法模型，帮助财会人员快速开展自动计税工作，生成纳税报表，管控纳税风险等；在管理会计数字化方面，全面推进预算、绩效、成本、风险、投融资管理等环节的数字化工作，引入科学的管理机制与信息化技术，实现管理驱动价值创造。进一步分析，企业要在计算机系统内嵌入预算编制规则、预算控制规则、绩效考核规则等，提高预算控制的地位和战略高度，将预算管理控制放在最前的位置，帮助管理者全面了解业务开展所需的预算，了解预算控制的重点与对应的业务点，从而帮助更好地控制业务成本，更快地掌握预算变化情况，帮助企业构建出高效反馈、灵活调整的全面预算管理机制；在业务支持数字化方面，财务管理系统与业务系统要加强融合，深度交互，将数据价值链延伸到企业研发、采购、宣发、营销等各个领域，为企业市场定位、产品定价、客商分析、风险管控等业务的开展提供全面、精准、高质的信息支持。如在客商分析方面，财务部门要积极采集跟客户资信状况、能力品质、担保环境等相关的信息，将这些数据转换成可视化的图像结构，为业务部门评估客户偿债能力，评估坏账风险提供有力支撑，确保客户信用政策制定的科学性与正确性；在决策支持数字化方面，企业要努力升级计算机系统的算力，及时对算法进行迭代优化，扩充财务职能的边界范围，识别出企业关键价值创造点与关键控制点，建立全方位管理报告指标体系与标准报告体系，构建出数字化管理报告平台，将指标转换成数字仪表盘和标准报表，完整记录数据的来源及用途，映射出企业经济活动的来龙去脉及结果影响，为管理者优化运营现状提供决策支撑。

4     结束语

综上所述，构建企业数据价值体系推动财务数字化转型是现代企業保持竞争力的必然举措，是加速企业战略目标实现进程的核心基础。企业要做好数据文化建设、专业团队搭建、数据技术学习等方面的保障工作，从构建数据治理体系、数据价值链与决策场景三方面切入，不断完善数据价值体系的架构和内容，为企业实现现代化发展与可持续发展打下扎实基础，提供有力支撑。

主要参考文献

［1］杨宝宁.财务共享模式下企业财务数字化转型路径探析［J］.财会学习，2022（30）：50-52.

［2］海广跃.数据驱动，财务数字化转型的底座［J］.新理财，2022（8）：39-43.

［3］吴燕，张英.大数据背景下财务数字化转型的思考［J］.会计师，2021（14）：1-2.

［4］张占峰.智能时代数据驱动型财务共享服务中心构建探

讨［J］.当代会计，2021（20）：163-165.

［5］白丹.数据技术与智慧财务管理创新研究［J］.经济研究导刊，2021（26）：130-132.