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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如何构建企业数据标准管理体系？

数据标准体系建设需要得到企业高层的重视和支持，更需要企业的所有部门共同参与。形成高层决策、数据标准管理部门统筹、各部门参与的数据标准管理的长效机制。其中高层是数据标准化工作的最高决策机构，数据标准化工作小组负责组织推动企业数据标准化工作。

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企业数据指标体系规划-设计到落地建设

数据指标有别于传统意义上的统计指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象，通过埋点进行数据采集，设计一套计算规则，并通过BI和数据可视化呈现，最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

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集团企业指标数据体系框架设计

本文针对某大型集团业务管理场景、系统应用等对指标数据体系框架的实际需要，基于系统性、全面性、结构性、差异性和重要性五大原则，制定了指标数据体系框架。重点解决集团级企业经营管理指标体系不清、归口指标混乱的问题，结合集团层面指标管理范围，提出指标体系设计原则、指标体系总体框架、指标设计方法及示例等内容。

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2024中国高科技高成长50强及明日之星报告：逐新求质，超越增长

“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”是2024年中央经济工作会议确定的2025年9大重点任务之一。与2023年中央经济工作会议提出的“以科技创新引领现代化产业体系建设”相比较，一个新变化就在于更加强调“新质生产力发展”在建设现代化产业体系中的重要作用。德勤高科技高成长项目拥有30年历史积淀，被誉为“全球高成长企业的标杆”，旨在发掘和表彰中国持续成长、不断创新、积极承担社会责任的卓越企业。