企业司库管理体系设计的关键要素分析

企业司库管理体系的设计是一项系统性工程。基于流程再造理论的关键因素和框架模型研究，新时期企业司库管理体系设计需考虑七大关键要素，包括选择合适的职能定位、设计相应的组织架构、确定具体的管理模式、配备复合型人力资源、进行系统的流程设计、应用先进的信息技术以及充分利用赋能要素，通过循序渐进的建设，实现企业集团资金、融资、投资等的统一管理。

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数据标准如何驱动企业业务信息数据化

“数据治理，标准先行。”越来越多的企业开始关注数据标准，本文主要介绍了企业数据标准的作用，数据标准编制步骤和要点，以及实施成功要素，方便大家掌握建立企业基础类数据标准的方法。普元实施数据标准体系已有多年成功经验，本文将分享普元建立数据标准体系的工作要点和经验。

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企业数据治理体系一文读懂

在大数据时代，很多组织认识到了数据的价值，也成立了专门的团队来负责管理数据，有的叫数据管理处，有的叫大数据中心，有的叫数据应用处，名称不一而足。这些机构往往由技术人员组成，本身的定位也属于技术部门，它们的共同点是：强技术，弱业务。当数据治理项目需要实施的时候，往往就是由这些技术部门来牵头。技术部门大多是以数据中心或者大数据平台为出发点，受限于组织范围，不希望扩大到业务系统，只希望把自已负责的范围管好。

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企业财务共享服务标准体系建设的实践与思考

共享服务在中国正处于高速发展阶段，截至2020年底，中国境内共享服务中心已超过1000家。目前，国内企业共享服务还没有规范、权威、可供参考借鉴的建设模型或实施方法论。本文通过对全国147家国有企业财务共享服务发展现状进行走访调研，总结国内共享中心建设与运营的优化案例，结合中石化多年的实践经验，构建了包含总则、财务共享服务规划建设标准、财务共享服务信息技术标准、财务共享服务业务标准、财务共享服务运营管理标准、财务共享服务人才培养与评价标准六大部分的标准体系，引领中国共享服务高质量发展。

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企业如何建设数据治理体系方案？

在数字化时代，数据就是企业的重要资产。随着互联网基础设施和服务的发展，企业的数据增长速度越来越迅猛，但是如果数据不能有效地治理起来，会产生大量的不可用数据，这些数据非但不会给企业带来价值，反而会为企业带来更大的风险、更高的成本。因此，要解决数据孤岛问题从而实现数据资产的价值，数据治理是必不可少的。

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企业数据标准梳理方法及步骤

提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

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企业数据标准规划、建设和应用

我们认为数据标准又不仅仅是一套规范，而是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系，是通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息，例如产品、客户、机构、账户等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的过程。

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数据资产顶层架构设计实践与思考

数据被称为“未来新石油”，已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域，成为企业数字化转型的基础。本文以作者多年数据治理、数据资产规划项目实践为基础，从顶层架构的实施内容、步骤和方法、价值评估三个视角展开论述。在方法论层面介绍了从数据资产需求分析、顶层架构总体设计、应用场景验证开展数据资产顶层设计思路；在步骤和方法层面重点阐述二个核心话题，一是如何提升数据质量，二是构建数据资产目录的方法；在价值评估方面给把央企、集团企业数据治理过程中常见的主要问题进行了汇总和提炼。供大家赏鉴。

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