时间:2021-03-25 作者:张湘怡 (作者单位:上海交通大学财务计划处)
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摘要:
随着信息技术的快速发展和业财融合的持续推进,财务管理不能只局限于使用经过筛选加工的会计数据,而应尽快实现与业务数据的融合,即将财会数据与组织前端、中端、后端的整体管理互联互通、共享融合,将财会数据与人员数据、业务数据、监管数据、行业数据等融合,以做出更为精准、有价值的判断。
一、高校财务数据治理存在的问题
(一)数据存在多头管理、分散管理现象
在高校的现有管理架构中,无论是学校层面还是财务管理部门内部,普遍缺少一个从全局视角专门对数据进行管理、监督和控制的组织或机制。一方面因为各类信息系统由各部门分散建设和管理,使得数据管理职责分散且不明确;另一方面各部门关注数据的角度不同,无法建立统一的数据管理模式,即使有一定程度的数据交互和相应的数据管理监督措施,由于缺乏相应的数据考核体系,也无法保障有效执行和落实。
(二)数据生产与应用缺乏统一的标准
高校财务部门通过财务数据标准化和基础数据标准化,以及完善会计核算体系、科目项目设置规则和账务处理方式基本实现了财务核算和业务处理的规范化和标准化,但这远远不够。因为财务管理涉及的数据不仅在财务部门内部产生,还包括诸如老...
随着信息技术的快速发展和业财融合的持续推进,财务管理不能只局限于使用经过筛选加工的会计数据,而应尽快实现与业务数据的融合,即将财会数据与组织前端、中端、后端的整体管理互联互通、共享融合,将财会数据与人员数据、业务数据、监管数据、行业数据等融合,以做出更为精准、有价值的判断。
一、高校财务数据治理存在的问题
(一)数据存在多头管理、分散管理现象
在高校的现有管理架构中,无论是学校层面还是财务管理部门内部,普遍缺少一个从全局视角专门对数据进行管理、监督和控制的组织或机制。一方面因为各类信息系统由各部门分散建设和管理,使得数据管理职责分散且不明确;另一方面各部门关注数据的角度不同,无法建立统一的数据管理模式,即使有一定程度的数据交互和相应的数据管理监督措施,由于缺乏相应的数据考核体系,也无法保障有效执行和落实。
(二)数据生产与应用缺乏统一的标准
高校财务部门通过财务数据标准化和基础数据标准化,以及完善会计核算体系、科目项目设置规则和账务处理方式基本实现了财务核算和业务处理的规范化和标准化,但这远远不够。因为财务管理涉及的数据不仅在财务部门内部产生,还包括诸如老师、学生、房屋、设备等与财务相关的业务数据。虽然表面看上去学校拥有大量的财务相关数据,但却难用统一的语言来描述,在进行财务分析辅助决策时只能基于财务数据进行挖掘,对与财务相关的业务数据的关联关系认识不够,无法充分挖掘其内在价值,财务分析报告对于决策支持的有用性有待提升。
(三)缺乏对数据生命周期的全过程管理
一般而言,大数据的全生命周期包括六个阶段:数据的获取(数据录入、生成等)、传输、存储、处理和应用、维护、销毁。但从我国高校财务管理相关数据管理现状来看,在数据全生命周期管理方面还存在一些问题,主要体现在管理不够完善,存在偏重数据获取、传输、存储,数据处理和应用不够深入,数据维护、清理和销毁不及时等问题。
(四)未形成协调一致的数据治理文化
财务数据治理是一项琐碎又复杂的系统工程,不仅需要高校财务部门内部不同岗位间的团结协作,还需要相关业务部门的支持和配合。为获取高质量的财务业务数据,高校财务人员日常工作中在处理大量费用报销审核、付款、记账等重复性业务的同时,还要时刻保持对数据的敏锐性和洞察力,这不仅需要其具备扎实的财务会计业务基础,还要对学校其他部门的业务知识和业务流程有一定认知。同样,为了保证给高校财务管理部门提供高效的数据,其他相关业务部门也应该对财务业务数据需求和用途所有了解。然而,就当前我国高校的实际情况而言,财务部门与业务部门间对彼此的工作内容并不熟悉,高校各层级管理人员和业务人员一方面普遍缺乏数据治理的系统思维和主动意识,存在较强的工作惯性,另一方面也普遍缺少数据治理的知识基础和工作经验,存在一定畏难情绪,没有形成思想认识上的统一。
二、高校财务数据治理能力提升的举措
(一)构建科学高效的财务数据治理组织架构
在组织上可以通过财务数据这一学校内部的神经网络为切入点,构建设计数据治理完整体系,包含组织体系、管理体系、执行体系、技术体系等。比如:成立一把手工程的“数据治理委员会”,从全局视角对数据治理进行总体规划,负责数据政策、数据管理度量指标等数据治理制度建设,制定数据治理方案,从上到下指导工作,处理需跨部门协调的重大问题;委员会下设工作组或者办公室,具体执行数据治理计划,监督数据治理工作的开展。此外,在执行层面,尤其要树立共享协同的治理体系,财务部门内部以及与相关业务部门、信息技术支撑部门之间,要改变各自为政的数据管理模式,可通过组建各类数据治理项目组,打通组织壁垒,有效解决横、纵“钢板”问题,提高内部协作效率,更快解决数据治理难题。
(二)制定具有可操作性的财务数据治理制度体系
高校财务数据的前端来源具有多样性、动态性、复杂性和量大面广的特征,要对其加以整理和关联以发挥数据的最大价值、实现对数据生命周期的全流程管理,需要从数据获取、传输、存储、应用、维护、销毁等各环节入手,制定统一的数据标准、管理流程和制度机制,规范数据产生和应用的过程,加强对财务业务数据全生命周期的科学管理。具体而言,从层级来看,数据治理制度体系应包括政策、制度、细则和规范四个层级;从内容来看,应包括数据治理规划、信息标准管理政策、数据质量管理政策、关键数据管理办法、数据生命周期管理办法、数据安全管理办法等,以及相应的实施细则和技术规范。在具体实施过程中,不仅要从顶层设计的角度明确数据治理的目标、范围、组织架构中各层级管理职责、总体要求、各阶段要求等,还要有可操作的具体管控办法和实施细则,以及随着技术水平发展、新技术应用而不断修正的技术规范。通过一系列制度对数据治理工作加以规范,有效提高财务数据的准确性、真实性和可用性,使学校内相关部门的管理制度、数据模式等有机融合,确保各类数据信息的统一,切实实现全生命周期的数据管理。
(三)打造“标准化”的财务数据管理平台
在财务数据标准体系的建设中,可以从数据模型的标准、核心数据的标准、属性的标准、数据平台的标准四个方面展开。数据模型的标准是指按照以财务数据为核心的业务主题的梳理而构建数据模型与分类,具体包含业务主题数据含义、业务规则、质量规则、数据来源、存储路径、管理部门、管理人等,为实现数据“需求”与“安全”的平衡,使数据能更好地发挥作用,高校财务部门还要注重对数据使用和监管的标准化,主要包括明确数据适用的具体业务范围,对用户和数据本身设置访问级别和访问权限,制定数据监管的标准方法等。核心数据的标准是指人、财、物等主数据的标准化,包括主数据定义、数据获取、数据清洗、数据服务共享等。属性的标准包含业务属性和技术属性,即从业务视角的标签与分类(主要是名称、类型、展现方式、查询权限等)以及从技术视角的系统来源、取数字段、取数频率、加工规则等。数据平台的标准则是这其中最重要的标准,是指符合各类应用需求的不同模块的搭建,即将各种来源、类型的数据通过数据集成工具整合在一起,纳入统一的大数据平台或数据仓库中。在数据“语义”标准化的基础之上,通过搭建财务数据共享平台,有效接收各部门的数据信息,通过财务数据共享平台的数据整合、处理,形成财务数据资产,及时发布或推送给有需要的部门,实现财务数据的智能互联,为提高数据共享程度和数据管理效率奠定基础。
(四)营造全方位、可持续的财务数据治理文化
财务数据治理文化主要包含以下几方面的内涵:一是战略文化。数据治理不仅关涉财务管理水平,还会对高校治理体系和治理能力带来积极影响,高校财务管理各级人员要上下一心、统一认识,不断提升对财务数据治理的重视程度,把财务数据治理提高到影响高校综合改革发展的战略高度,转变传统思维理念,提升全员系统思维、战略思维能力。二是协同文化。数据治理是一个系统工程,需要部门内的上下协同与部门间的相互协同。一方面,财务管理部门内部要营造全员协同文化,只有形成全员一致的财务数据治理文化,提高全员数据治理意识和能力,才能有效达到财务数据治理目标;另一方面,高校科研、教学、后勤等相关部门要与财务部门充分协同,加强相互支撑和保障,打破封闭思维和本位主义,协同推进财务数据治理任务。三是责任文化。要形成基于数据治理的新型财务管理责任体系,明确每位相关人员的责任目标和任务清单,提高责任意识和担当精神,可建立和完善数据治理考核机制,考核是保障数据治理工作高效开展和落实的根本,实际操作中可以根据不同岗位和职责明确相应的数据治理方面的考核要求和指标,并与个人工作绩效评价相结合,既可以有效提升员工对数据治理的重视程度,也有利于规范管理,及时遏制违规操作行为。四是创新文化。“人”的作用是财务管理中不可忽视的重要因素,个体的创新意识将决定团队的创新能级,数据治理是一个长期、可持续的创新过程,需要培养每一位财务管理人员的创新数据思维和综合业务素养,数据治理时代对财务人员的能力和素质提出了新的更高要求,可加大相关业务和技术培训,培训内容除财务业务外,还要包括与财务相关的其他部门业务流程和内容以及数据治理技术,做到技术能力与业务理解充分结合,培养战略型、技术型、创新型的复合数据治理人才。
责任编辑 张璐怡
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