在数字化时代，企业更强调通过数字赋能和产生价值。一方面，用数字帮助决策。财务的核心是数据，在业务有需要的时候，参与到业务决策，为业务提供有效的数据支撑，这是财务能提供给业务的价值。另一方面，用数字衡量决策结果。财务用数据对业务结果进行量化，为业务提供有效的反馈，这也是财务的价值。只有打通业财数据，才能实现财务数据反映经济业务，业务数据体现财务价值。在真实的工作场景中，业务和财务往往是相互交叉、相互融合的。财务分析的实质就是发现数据的前世、今生和未来，带着数据思维去看业务，才能不被业务的灵活多变带离了原有的逻辑。
当前企业在业财融合数据打通方面往往面临以下一些问题：
一是流程不合理导致的数据及时性弱。企业的流程系统往往是基于传统核算为主的思维设计，在这种流程主导下，财务人员主要以财务数据的“结果”为依据管控，缺乏过程管控。例如每月结完账后，管理层才能看到财务数据。如果次月月初结账，管理层只能等到次月上旬才能看到本月的财务状况；效率差一点的企业可能要等到中旬。数据不及时，可能会错失最佳的决策时机。
二是系统不互通导致的数据连贯性差。目前，企业在用的财务系统仍相对独立，财务系统和业务系统尚未全面链接和集成，业务与财务系统数据需要互联互通；数据壁垒、信息孤岛仍不同程度存在；财务数据与业务数据的统计口径不一致。
三是技术不成熟导致的数据准确性低。有的企业由于数据分析与统计模型不完善，财务人员仍需花费大量精力去获得财务管理所需数据，人工取数的差错率造成对数据分析不深入、不准确，仅通过经验判断提供“统计式”分析。
总而言之，“业财一体化”建设涉及业务梳理、流程再造、历史数据校准等，而这些都需要从数据治理起步。
业财融合不仅要聚焦财务场景，更要深入业务场景；不仅实现核算与披露，更要面向管理与评价；不仅承担事后反馈，更要连接战略与执行。因此，企业需要以数据贯通和数据应用为关键，构建业财一体化平台，实现基础详细数据集成到各分类数据智能汇总再到战略决策数据分析等不同颗粒度的数据信息集成。
数据标准化是实现有效数据管理的基础性工作，能够为多种数据应用场景提供“一致的语言”，也是实现业财融合的前提条件。企业需要通过明确标准设计原则、盘点数据资源目录、梳理数据结构层次、提炼数据标准规范，并建立数据迭代机制，以获得安全可信、标准统一、高度相关的数据。
将不同的业务单元和财务单元架构在同一中台之上，各业务单元相对独立，又通过中台底层互相解耦。由于不再受财务规则刚性约束，也不用过多处理数据，因此业务单元可以获得最大化的灵活度，快速满足业务变化的需求。而由于财务单元对所有业务系统的数据都进行了校验、转换和整合，因此财务核算系统和经营分析系统将得到统一、准确的数据，加快财务核算和分析的速度。
加强数据的整理分析，将信息系统里的各类基础数据按照不同维度分类整合，例如时间维度、空间维度，客户维度、业务性质维度等，并直观展示公司整体经营、合同管理、收款与成本管控、项目管理等情况，充分挖掘数据潜在信息，为管理决策提供参考。
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