探寻大数据环境下电网企业业财融合数据治理新思路

赵文龙

公司业财数据融合应用问题分析

TJ公司是关系国民经济命脉和国家能源安全的国有重点骨干企业，负责全市电网规划、建设和运营。公司经过多年的财务信息化建设，已基本建成以套装软件为主体、重点贯通业财链路，以财务管控模块为补充、重点强化纵向管控的一体化财务信息工作平台，与前端业务系统集成，实现业财自动处理，完整覆盖财务业务需求，全面支撑财务集约管控，但是依然存在严重的业财数据质量问题，具体表现在：

数据质量不高 业财融合度不高 基础数据标准不一，共享性差。主要表现在各系统是独自规划与先后建设，各自有独立的数据生命周期，数据的创建、转换、存储和使用标准不一，数据集成接口改造难度大，导致各系统重复存储数据，使用数据时无法进行匹配，难以融合。

业务与财务数据指标的口径不统一。发展、建设、财务部门对于项目执行情况的统计口径和计算方式存在较大差异，且未建立很好的内在关联，导致业务部门里程碑计划完成率、发展部综合计划完成率、财务部项目预算完成率无法有效衔接。

数据集成度不高。预算管理中相关的动因参数信息如资产设备数量、长度、容量、人员、资产价值等信息因未开发集成接口自动获取资产价值等信息，导致数据未衔接，均需手工采集录入，工作效率不高。

数据应用滞后 数据分析无法满足需求 数据质量差。一是源数据存在质量问题，推至分析系统后，导致分析数据存在偏差；二是系统间标准不一致，数据传输存在滞后性，造成时间、标准、口径不一致，影响数据准确性。

系统实用性不强。一是数字化时代的冷数据价值日益缩减，及时性分析和快速响应越来越重要。现有研发模式很难快速满足变化的管理要求，功能建设完成时领导需求已变化；二是现有的分析应用非核心、高频的必要性应用，用户参与度不高，黏性低；三是跨业务领域分析成熟方案较少，较少开展整体层面的分析。

电网企业业财融合数据治理思路

数据中台模式下的业财数据共享服务体系建设 数据中台通过数据建模实现跨业务域的数据整合和数据能力沉淀，通过统一的数据服务实现对于数据的封装和开放共享，快速灵活满足应用的要求。数据中台能够为帮助企业财务部门有效聚合各域数据，支撑高效的数据服务，并最终提升数据处理能力和决策支撑水平，建设该服务体系公司需要做好以下几点：

构建企业级信息标准。各专业项目进行基础信息管理，规范数据采集、存储、使用机制和服务，通过主数据管理平台统一进行唯一性管理，实现全企业唯一、共享。

构建数据全生命周期管理机制。实现统一编码、统一管理、统一维护、统一描述，用一套标准满足所有业务需求。

规范信息流转流程。统一全业务单据，确保数据从业务源端唯一录入、规则清晰，全程在线，可共享、可追溯。

梳理重点业务流程，构建数据关系。通过疏通流程堵点、优化实施路径、强化链条延伸、辐射等方式带动基础场景及专题场景建设；与此同时，公司需细化场景所需数据源表和字段，同步开展数据治理工作，确保数据质量、可用性和可拓展性，为场景应用打好基础。

财务部要与基建、生产、物资、营销等业务部门保持紧密协作。从管理需求出发，针对有效电网资源、检修、营销、采购等相关场景，开展场景迭代优化需求收集，着力聚合多维多条线数据，支持数据穿透和展示功能需求，实现业务和财务的深度融合，形成从数据到业务的整体支撑。

建立业财协同工作机制。共同开展数据治理和应用场景策划，发掘数据价值，沉淀服务能力，及时交互信息，查补问题漏洞，提升场景研发效率，结合实际工作需要，加入个性需求，确保相关场景功能更加契合实际。

开发服务于具体场景的业财融合数据应用实践 通过数据中台服务，公司可以又快又好地建立满足个性化的数据需求的指标体系，这将大大提高公司的工作效率和决策的及時准确性，目前已有先进的供电公司应用数据中台技术，搭建场景化数据应用，并取得了良好效果，具体做法为：

开展库存积压物资专题监测分析。依托数据中台，进行“库存积压物资专题监测分析”场景搭建，通过溯源库存物资基础数据，形成积压库存物资分布图，呈现库存物资现状，动态跟踪库存物资类型占比、库存物资账龄、利库完成率等指标，聚焦长龄物资成因，实现线上预警，在清理存量长龄物资的同时，严控新增，大大提高库存物资周转率，降低管理成本和处置风险。

建设往来款线上排查平台。基于数据中台搭建的“数字化稽核风控”场景，设计往来款台账管理平台，对接经法、ECP等业务系统，整合采购订单、项目、合同等关键字段，全面融合业财信息，搭建线上往来台账。在台账基础上，部署账龄、内部债权债务等统计分析报表，实现往来挂账余额和账龄的情况实时动态反映。据此深入剖析往来款管理的薄弱环节，详细梳理合同管理、项目管理、账务核算、资金支付等业务要点制定详细的存量清理和增量规范化标准，开发付款订单自动清账功能，逐步提升往来款精益管理水平。

开展项目经济效益评价。基于数据中台科学搭建项目经济效益评价模型，从业务、财务两端出发，搭建包含万元投资月电费收入、投资净现益、项目投资效益指数等指标组成的投资可行性评价指标体系，通过对现有同质客户数据的深度分析，对拟投资项目开展综合评价和效益预判，指导项目立项评审，引导将客户价值贡献高的项目优先纳入实施，压降低效无效资产投资，实现项目精准投资。

总之，大数据时代给财务管理带来了前所未有的机遇和挑战，只有充分利用先进技术，重新定位、思考财务信息化的内涵，从企业整体去建设、应用，充分挖掘数据资源的价值，持续开展业财数据治理，力促业财融合，增强中台汇聚接入能力，提升数据资产的管理能力，共享数据价值，才能支撑公司的改革发展。

作者单位：国网天津城南公司