財務數據治理實戰(zhàn)

定　價：￥88.00

作　者：	鄭保衛(wèi)
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787302622284	出版時間：	2022-12-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　隨著數據被納入第五生產要素，數據治理已成為推動社會治理進程的重要動力，也是實現高質量數字化轉型的重要基礎。財務部門是企業(yè)的“數據中樞”，匯聚企業(yè)從前端業(yè)務到后端財務管理的大量數據，因此在眾多企業(yè)中，財務數據成了企業(yè)整體數據治理落地實踐的**“試驗基地”。財務數據治理指從財務視角出發(fā)，以資產、負債、所有者權益、收入、費用和利潤的會計六要素為核心關聯數據，通過一系列與信息相關聯的過程來確保決策權和職責分工系統(tǒng)的實現。財務數據治理的最終目標是提升財務相關數據的價值。財務數據治理非常有必要，它是企業(yè)實現數字戰(zhàn)略的基礎，是一個管理體系，包括組織、制度、流程和工具。這本書將數據治理理論應用于財務管理實踐，針對財務工作場景闡釋數據治理方法論，總結財務數據管理的六大常見問題，分析五大財務數據問題場景，涵蓋眾多企業(yè)實踐案例。將數據治理的體系融入財務職能，實現財務職能的升級和拓展。

作者簡介

　　鄭保衛(wèi)恩核董事長，國際數據管理協會中國（DAMA中國）理事，數據工程專業(yè)工學博士。參與編寫和翻譯的書籍有《海量數據庫解決方案》《數據管理知識體系指南》《區(qū)塊鏈重構規(guī)則》參與數據架構、數據建模、數據治理等項目。 DAMA中國DAMA（國際數據管理協會，簡稱DAMA）是一個全球性的專業(yè)組織，由數據管理和數字化相關專業(yè)人士組成的非營利性機構。協會自1980年成立以來，一直致力于數據管理和數字化的研究、實踐及相關知識體系的建設和傳播，先后出版了《DAMA數據管理字典》和《DAMA數據管理知識體系》等著作。該知識體系目前被廣泛使用，已成為業(yè)界的標桿。DAMA中國旨在交流國際、國內在數據領域中的最新進展，共享業(yè)界的實踐、經驗和成果，促進我國數字化水平的不斷提高和創(chuàng)新。 20位來自世界500強企業(yè)、央企、頭部金融公司的財務審計與數據治理雙領域專家，以及來自中國電子信息行業(yè)聯合會的國際標準評審專家、致力于企業(yè)財務管理服務的數據分析師、來自高校的財務研究領域專家，共同參與編寫。

圖書目錄

前瞻篇數據春天 1
第 1 章數據生產要素 2
1.1 財務數據治理背景 2
1.2 數據是信息時代的第一生產力 3
1.3 數據管理與國際數據管理協會 5
1.4 財務數據治理研究的意義和全書結構 6
第 2 章數字化轉型 7
2.1 數字化的概念 7
2.2 數字化轉型之路 9
2.3 數字化轉型中的幾個問題 11
第 3 章數據治理的重要性 13
3.1 數據治理概念 14
3.2 數據治理原則 16
3.3 業(yè)務驅動因素 19
3.4 組織和崗位設置 20
3.5 資金投入情況 21
3.6 組織文化培養(yǎng) 21
3.7 度量指標 22
3.8 數據治理定位 23
問題篇財務數據應用問題分析 25
第 4 章財務數據問題影響分析 26
4.1 財務數據整體現狀 26
4.2 問題表現一：財務數據集成方面 28
4.3 問題表現二：財務數據標準方面 29
4.4 問題表現三：財務數據質量方面 31
4.5 問題表現四：財務主數據方面 33
4.6 問題表現五：財務數據安全方面 36
4.7 問題表現六：財務數據應用方面 37
4.8 財務數據問題帶來的影響 37
第 5 章財務數據問題場景 40
5.1 案例場景一：主數據管理缺失，難以支持集團多元化發(fā)展 40
5.2 案例場景二：財務數據問題降低機場業(yè)務結算效能 42
5.3 案例場景三：數據問題引發(fā)財務指標應用困境 44
5.4 案例場景四：財務數據問題制約大數據審計工作高效開展 45
5.5 案例場景五：財務數據問題成為業(yè)財一體化管理障礙 47
理論篇數據治理體系 51
第 6 章數據組織與職責 52
6.1 設立數據治理組織的必要性 52
6.2 數據組織的定義 57
6.3 數據治理組織建立 59
6.4 數據歸口部門與其他數據相關機構間的溝通 68
6.5 數據管理角色（崗位、職責與技能） 71
6.6 數據組織建設中的變革管理 75
6.7 經驗總結與案例分析 78
第 7 章數據架構 82
7.1 企業(yè)架構和數據架構 82
7.2 數據架構框架的構成 87
7.3 數據架構管理和實施流程 90
7.4 數據架構師 91
第 8 章數據建模與設計 95
8.1 什么是數據建模 95
8.2 活動 119
8.3 工具 135
8.4 實施指南 138
8.5 數據模型治理 139
第 9 章數據標準 144
9.1 什么是數據標準 144
9.2 數據標準的價值 147
9.3 數據標準與數據治理的關系 149
9.4 數據標準的分類框架 152
9.5 數據標準的內容框架 155
9.6 數據標準管理組織 158
9.7 數據標準管理流程 160
9.8 數據標準的系統(tǒng)落地及工具 161
9.9 大型銀行案例—某大型國有銀行企業(yè)級數據治理與標準化體系建設項目 164
9.10 中小銀行案例—某省級商業(yè)銀行數據標準與數據管控平臺建設項目 166
第 10 章數據質量 169
10.1 數據質量概述 169
10.2 活動 178
10.3 工具 183
10.4 實施方案 183
第 11 章參考數據與主數據 188
11.1 參考數據與主數據概述 188
11.2 參考數據 191
11.3 管理原則和活動 197
11.4 工具和方法 206
11.5 實施要點 206
11.6 主數據治理和數據治理 210
第 12 章數據保護 211
12.1 數據作為人權的保護 211
12.2 數據作為生產要素的保護 233
12.3 數據處理者如何實現數據保護 237
第 13 章數據倉庫與商務智能 239
13.1 數據倉庫與商務智能概述 239
13.2 活動 243
13.3 工具和技術 250
13.4 實施指南 253
第 14 章大數據與數據科學 264
14.1 財務大數據 264
14.2 數據科學與財務管理 271
14.3 數據科學應用與數據治理 275
第 15 章數據管理能力成熟度評估 279
15.1 數據管理能力成熟度評估模型概況 279
15.2 企業(yè)開展 DCMM 貫標的流程 281
15.3 數據管理能力成熟度評估對企業(yè)的主要價值 284
15.4 數據管理能力成熟度評估工作的推動 284
15.5 DCMM 相關機構及其在全國的開展情況 285
15.6 DCMM 框架介紹 285
15.7 小結 302
解決方案篇財務數據治理 303
第 16 章財務數據治理指南 304
16.1 財務管理的職能 304
16.2 財務數據治理方法 307
16.3 指標數據的治理 315
第 17 章財務數據治理方案 320
17.1 大數據審計問題整改方案建議 320
17.2 財務指標治理方案建議 321
實戰(zhàn)篇應用案例分析 323
第 18 章金融行業(yè)典型案例 324
18.1 某城商行數據治理案例 324
18.2 某國有銀行數據治理案例 330
第 19 章多元化控股公司主數據治理案例 339
19.1 項目背景 339
19.2 建設目標 341
19.3 實施過程 344
19.4 建設成果 347
19.5 經驗總結 352
參考文獻 354