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在之前的文章里，我們談到，會計師的主要工作，確認(rèn)、計量、報告，其本質(zhì)和數(shù)字化管理中的輸入-分析-判斷-輸出一樣，就是一個決策認(rèn)知的閉環(huán)，但無論原始憑證（符號世界）的OCR識別，還是自動生成合并報表的核算工作都逐步自動化了。

《數(shù)據(jù)論》30講：感知-響應(yīng)模型，數(shù)字化時代的認(rèn)識論！

劉凱《數(shù)據(jù)論》30講：存在/認(rèn)知/符號的三體世界模型，數(shù)字化時代的世界觀

擺脫了會計核算等事務(wù)性工作任何后，會計師有更多精力和機會，去多維度、細(xì)粒度地感知公司業(yè)務(wù)（存在世界）并進行確認(rèn)，利用管理會計的理念開展計量，并生成管理會計報告或者直接為業(yè)務(wù)部門提供決策力和分析力。

劉凱《數(shù)據(jù)論》30講：月印萬川，從財務(wù)會計的法定報告到管理會計的決策中樞

簡單來說，企業(yè)價值創(chuàng)造的過程，就是企業(yè)數(shù)據(jù)管理的過程，就是認(rèn)知閉環(huán)的過程。這里給出一個簡單企業(yè)價值創(chuàng)造的公式：

“財務(wù)人員應(yīng)該努力擁抱新技術(shù)帶來的變化，以管理會計的理念結(jié)合新的數(shù)字化技術(shù)，為企業(yè)創(chuàng)造更多價值。（來源：《中國會計報》）”

所謂管理會計理念，以指以企業(yè)現(xiàn)在和未來的資金運動為對象，以提高經(jīng)濟效益為目的，為企業(yè)內(nèi)部管理者提供經(jīng)營管理決策的科學(xué)依據(jù)為目標(biāo)而進行的經(jīng)濟管理活動，包括解析過去，控制現(xiàn)在，預(yù)測未來，提供的不僅僅是管理會計內(nèi)部報告，更多的是包含決策力和分析力的數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用給全組織各個層面帶來的變革。其中包括了從銷售到市場、產(chǎn)品、服務(wù)乃至全新的商業(yè)模式。所謂數(shù)字化管理，就是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代，以數(shù)字化技術(shù)為工具，但更具數(shù)字化戰(zhàn)略思維，以客戶為中心，以數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)價值創(chuàng)造為導(dǎo)向的管理。

將數(shù)字化管理等技術(shù)手段和管理方法，同管理會計的理念結(jié)合起來，才能創(chuàng)造企業(yè)價值。

首先，會計師需要轉(zhuǎn)換思維，具體體現(xiàn)在從傳統(tǒng)的流程思維，轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動思維和認(rèn)知閉環(huán)思維。

傳統(tǒng)的信息化往往由IT主導(dǎo)的瀑布式的項目開發(fā)的，數(shù)據(jù)分散在不同的項目和系統(tǒng)當(dāng)中，各部門缺乏對數(shù)據(jù)的問責(zé)，形成大量無法大通的，碎片化的信息孤島。

在這個階段，流程驅(qū)動的管理方式是核心，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目標(biāo)，是講流程驅(qū)動的思維，轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的思維。以下是兩種不同思維方式的對比：

（1） 流程驅(qū)動的管理方式

流程為中心的管理方式的特點是：

? 流程是主題，數(shù)據(jù)是附屬。有清晰的業(yè)務(wù)流程圖，數(shù)據(jù)體現(xiàn)為一筆一筆的業(yè)務(wù)單據(jù)。

? 為保證流程一致性并收集作業(yè)環(huán)節(jié)中的所有數(shù)據(jù)，于是企業(yè)有了業(yè)務(wù)系統(tǒng)（事務(wù)性系統(tǒng)，生產(chǎn)系統(tǒng)），如CRM、ERP、MES、HR、OA等。

? 為了支持這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)（生產(chǎn)系統(tǒng)）數(shù)據(jù)的增、刪、改，在各個軟件開發(fā)過程當(dāng)中使用了OLTP數(shù)據(jù)庫類型。

（2）數(shù)據(jù)為中心的管理方式

數(shù)據(jù)為中心的管理方式的特點：

? 流程不固定，需要用數(shù)據(jù)說話，界面靈活多樣。

? 為保證獲得企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，以及企業(yè)數(shù)據(jù)的全局視圖，基于全面、一致、可信的數(shù)據(jù)開展決策，于是企業(yè)有了數(shù)據(jù)系統(tǒng)（分析型系統(tǒng)），如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、BI商務(wù)智能等。

? 為了決策支持而對數(shù)據(jù)進行查詢，需要建立統(tǒng)一集中的數(shù)據(jù)平臺，通常采用OLAP數(shù)據(jù)庫類型。

? 更好保證目標(biāo)達成，于是有了各種管理措施。MBO(OKR)管理、計劃管理（包含預(yù)算和預(yù)測）、績效管理、儀表盤、管理駕駛艙、阿米巴和利潤中心。

? 為了達成目標(biāo)，必須快速理解企業(yè)內(nèi)外部的現(xiàn)狀和歷史過往的軌跡，分析實際和目標(biāo)的差異，準(zhǔn)確預(yù)測未來和及時做出決策。

由此可見，IT處理的是單一穩(wěn)定、流程驅(qū)動的一些系統(tǒng)，比如說CRM、ERP、OA、HRc這些都是電子流程化，相對比較穩(wěn)定。IT是個成本中心，解決線下穩(wěn)定的業(yè)務(wù)問題。DT主要是處理多元的，實時在線的這種系統(tǒng)，比如說用戶畫像、在線的用戶行為分析、個性化推薦系統(tǒng)、實時搜索、標(biāo)簽的管理包括大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。DT是一個利潤中心，它解決的是實時在線的業(yè)務(wù)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就是要從項目思維轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)為中心的架構(gòu)思維，從瀑布式思維轉(zhuǎn)換為敏捷思維，從IT思維轉(zhuǎn)換為DT思維，并進一步轉(zhuǎn)換為提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)的管理會計思維。會計師的工作內(nèi)容，從傳統(tǒng)的向IT部門提需求，轉(zhuǎn)向為業(yè)務(wù)部門提供決策力和分析力的服務(wù)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要從“數(shù)據(jù)”做起，從關(guān)注自動化到關(guān)注“洞察”。自動化只是技術(shù)手段，需要將著眼點放在如何對手中收集的數(shù)據(jù)加以處理，分析，從中找到洞察，才能用于運營效率的提升，并為企業(yè)決策提供支撐。

例如，要開展財務(wù)分析和管理會計的數(shù)據(jù)運用，通常涉及進銷存、品牌分析、站外和流量分析、專題分析等等。整個過程并非簡單的數(shù)據(jù)采集加工那么簡單。業(yè)財數(shù)據(jù)的融合，對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化和整合至關(guān)重要，涉及多項數(shù)據(jù)職能。

在這個人人都是數(shù)據(jù)分析師，人人都產(chǎn)生數(shù)據(jù)、人人都使用數(shù)據(jù)的背景下，獨具數(shù)據(jù)管理能力，對于獲得職場競爭力和升職至關(guān)重要，而且數(shù)據(jù)運用，強調(diào)“養(yǎng)用結(jié)合”、“管用結(jié)合”。

關(guān)于企業(yè)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，DAMA的DMBOK是業(yè)界公認(rèn)的權(quán)威框架。

AICPA美國注冊管理會計師協(xié)會也非常重視DAMA的數(shù)據(jù)管理框架

What Are the Functions of Data Management?

Per DAMA, the following are 10 primary functions related to a comprehensive data management program2:

1 Data Governance: The exercise of authority, control and shared decision-making (planning, monitoring and enforcement) over the

management of data assets。

數(shù)據(jù)治理：有關(guān)基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的權(quán)責(zé)、控制和共同決策。如數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)監(jiān)控。

2 Data Architecture Management: The development and maintenance of enterprise data architecture within the context of all enterprise architecture, and its connection with the application system solutions and projects that implement enterprise architecture。

數(shù)據(jù)架構(gòu)管理：在整個企業(yè)架構(gòu)的背景下，企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的開發(fā)和維護。以及應(yīng)用系統(tǒng)解決方案和實施企業(yè)架構(gòu)的項目之間的關(guān)聯(lián)。

3 Data Development: The data-focused activities within the system development lifecycle (SDLC), including data modeling and data requirements analysis, design, implementation and maintenance of databases and data-related solution components

數(shù)據(jù)建模與設(shè)計/數(shù)據(jù)開發(fā)：整個信息系統(tǒng)開發(fā)生命周期（SDLC）當(dāng)中，以數(shù)據(jù)為中心的活動。包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)需求分析、設(shè)計、數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)相關(guān)解決方案組件的實施和維護。

4 Database Operations Management: Planning, control and support for structured data assets across the data lifecycle, from creation and acquisition through archival and purge

數(shù)據(jù)運營/數(shù)據(jù)庫運行管理：在整個數(shù)據(jù)生命周期當(dāng)中，從創(chuàng)建、獲取到歸檔和銷毀過程中，對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)劃、控制和支持。

5 Data Security Management: Planning, implementation and control activities to ensure privacy and confidentiality and to prevent unauthorized and inappropriate data access, creation or change。

數(shù)據(jù)安全管理：計劃、實施和控制活動，以確保隱私和機密性，以防止未授權(quán)和不恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)訪問、創(chuàng)建或變更。

6 Reference & Master Data Management: Planning, implementation and control activities to ensure consistency of contextual data values with a “golden version” of these data values

參考數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)管理：通過數(shù)據(jù)值的主權(quán)威版本，規(guī)劃、實施和控制活動，以確保上下文數(shù)據(jù)值的一致性。

7 Data Warehousing & Business Intelligence Management: Planning, implementation and control processes to provide decision support data and support knowledge workers engaged in reporting, query and analysis

數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能管理：規(guī)劃、實施和控制流程，以提供決策支持?jǐn)?shù)據(jù)和支持知識工作者參與到報告、查詢和分析當(dāng)中。

8 Document & Content Management: Planning,implementation and control activities to store, protect and access data found within electronic files and physical records (including text, graphics, image, audio and video)

文件和內(nèi)容管理：規(guī)劃、實施、控制活動，以存儲、保護、訪問電子文件和物理記錄的數(shù)據(jù)資料（包括文本、圖像、音頻、視頻等）

9 Meta Data Management: Planning, implementation and control activities to enable easy access to high quality, integrated meta data

元數(shù)據(jù)管理：促進對高質(zhì)量、整合的元數(shù)據(jù)訪問的規(guī)劃、實施、控制活動。

10 Data Quality Management: Planning, implementation and control activities that apply quality management techniques to measure, assess, improve and ensure the fitness of data for use

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：規(guī)劃實施和控制活動，以運用質(zhì)量管理技術(shù)來衡量、訪問、提升和確保恰當(dāng)運用數(shù)據(jù)。

對此，AICPA的評價是，因此每個數(shù)據(jù)管理職能領(lǐng)域，涉及職能的風(fēng)險評估和控制點的設(shè)計，以有助于管理流程。AICPA認(rèn)為，數(shù)據(jù)在企業(yè)產(chǎn)生收入、控制成本和遷移風(fēng)險過程中，起到重要作用。成功地共享、存儲、保護和檢索日期增長的數(shù)據(jù)量，有助于在當(dāng)今的業(yè)務(wù)環(huán)境中獲得競爭優(yōu)勢。因此，對于會計師來說，數(shù)據(jù)管理的能力至關(guān)重要。

當(dāng)然，上述的描述也有所偏頗：

（1）上述是對DMBOK1.0中各職能的描述，完整的最新的數(shù)據(jù)管理知識體系請參照DMBOK2.0。

（2）上述的描述，缺乏對DMBOK當(dāng)中最核心的職能：數(shù)據(jù)治理。

（1）數(shù)據(jù)管理職能劃分，需保持專業(yè)性。首先需要明確，作為專業(yè)數(shù)據(jù)管理的知識體系，理解其專業(yè)的數(shù)據(jù)類別劃分是非常有必要的。

• 在數(shù)據(jù)管理當(dāng)中，通常按不同的職能在不同場景下對數(shù)據(jù)類型進行區(qū)分：主數(shù)據(jù)、參考數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)等等。

• 財務(wù)管理類似，我們當(dāng)然可以說財務(wù)管理是“管錢的”，但也不是管錢那么簡單。但具體的職能當(dāng)中，需要對“錢”從職能角度進行分類，如資金、賬款、資本、資產(chǎn)等。具體來說的職能就包括投資、融資、營運資本、應(yīng)收賬款等等。和財務(wù)管理從錢派生出來若干不同的職能或者崗位類似，那么數(shù)據(jù)管理也一樣。

• 具體來說，數(shù)據(jù)規(guī)劃和計劃財務(wù)部的工作類似，首席數(shù)據(jù)管CDO和總會計師/CFO類似，數(shù)據(jù)架構(gòu)和總賬會計類似等等。這只是個比喻，具體的數(shù)據(jù)管理職能需要專業(yè)地學(xué)習(xí)。

（2）數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)管理職能的核心，也是會計師的必備能力。

根據(jù)DAMA的DM-BOK數(shù)據(jù)治理是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理行使權(quán)力和控制活動的活動集合（規(guī)劃、監(jiān)控和執(zhí)行）。

數(shù)據(jù)治理，指導(dǎo)其他數(shù)據(jù)管理職能如何執(zhí)行。

數(shù)據(jù)治理能力是會計師必備的一項重要能力，也是各考試中（如管理會計、信息系統(tǒng)審計）必定會涉及的考點，因此至關(guān)重要，務(wù)必掌握。后續(xù)我們會專門撰文談?wù)剶?shù)據(jù)治理。

另外，數(shù)據(jù)治理正轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)治理2.0

• 數(shù)據(jù)控制----》 機會/數(shù)據(jù)服務(wù)

• 生產(chǎn)環(huán)境----》試點環(huán)境

• 瀑布式SDLC-----》敏捷數(shù)據(jù)產(chǎn)品

• 數(shù)據(jù)倉庫-----》數(shù)據(jù)中臺   

另外，數(shù)據(jù)治理專員，通常是企業(yè)內(nèi)的一個崗位/職位，有明確的職責(zé)要求和很強的跨部門協(xié)調(diào)能力，是稀缺的復(fù)合型人才，目前金融機構(gòu)內(nèi)的數(shù)據(jù)治理專員普遍的年薪在30-50W之間。

（3）數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的能力。這通常是財務(wù)總監(jiān)/CFO主導(dǎo)來實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)一、可信的重要能力。

數(shù)據(jù)治理并非一個項目，無法畢其功于一役，而是個長期的過程。通常情況下，會計師可以借鑒CDO的核心能力（數(shù)據(jù)架構(gòu)能力），開展數(shù)據(jù)整合，并制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

從圖中可以看出，企業(yè)的數(shù)據(jù)，來自于業(yè)財人士對業(yè)務(wù)活動的感知（如憑證、表單）和認(rèn)知（如計量）。在流程為中心的思維下，形成了大量存量的遺留系統(tǒng)，并通過OLTP數(shù)據(jù)庫來存儲，隨著時間發(fā)展，變成倉筒式的信息孤島，整個企業(yè)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)碎片化、不流動、難以整合的狀態(tài)。隨著系統(tǒng)之間數(shù)量的增加，需要的系統(tǒng)間接口數(shù)量呈幾何級數(shù)增長，工作量巨大。

從IT時代到DT時代，可以企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)職能的主要任務(wù)，采取以數(shù)據(jù)為中心的思維，設(shè)計企業(yè)數(shù)據(jù)模型（EDM），作為一個數(shù)據(jù)框架，來指導(dǎo)企業(yè)的新增系統(tǒng)的開發(fā)，和存量信息孤島的改造。另外，企業(yè)數(shù)據(jù)模型EDM通常為數(shù)據(jù)倉庫與商務(wù)智能提供70%的實體，確保整個企業(yè)范圍內(nèi)的系統(tǒng)之間能夠打通流動，數(shù)據(jù)共享。

當(dāng)然，在已經(jīng)存在大量信息孤島的情況下，有些工具可以自動化地進行企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理盤點，可以通過借鑒行業(yè)參考模型的方式，來快速完善企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)，目標(biāo)可以是數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)倉庫項目，以及為新增系統(tǒng)提供共用的實體表以確保一致性。

對于數(shù)據(jù)架構(gòu)中的企業(yè)數(shù)據(jù)模型（EDM）工作，一個折衷的方案是開展數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化?；蛘哒f，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是企業(yè)數(shù)據(jù)模型的重要輸入，后者還包含了實體間的關(guān)系?；蛘哒f，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)借用了EDM當(dāng)中一部分成果組件，同時還可包含指標(biāo)庫中的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)（指標(biāo)規(guī)范）。因此數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（數(shù)據(jù)立法的視角）和企業(yè)數(shù)據(jù)模型（數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計的視角），以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄（描述訪問的數(shù)據(jù)地圖工具的視角），存在著交叉重疊。 無論是企業(yè)數(shù)據(jù)模型還是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，最終都需要將標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)實踐進行差異對比和跟蹤。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（Data Standards）可以進一步細(xì)化，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則（Data Rules），并通過數(shù)據(jù)剖析探針（通常為SQL），數(shù)據(jù)記分卡監(jiān)測、數(shù)據(jù)質(zhì)量審計和整改獎懲機制等的方式，對整個企業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行PDCA式的迭代提升。

當(dāng)然，上述做法并不能從根本上解決企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，因為“質(zhì)量”的定義本質(zhì)上是讓數(shù)據(jù)的消費者（人或者機器）滿意，所謂滿意是主觀的，依照場景而變化的。也就是說，不同場景下，不同使用者期望的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則也是變化的。那么提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的最好辦法，是讓使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品（如報告）的人，參與到數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)，甚至數(shù)據(jù)錄入環(huán)節(jié)當(dāng)中，端到端的數(shù)據(jù)產(chǎn)品/數(shù)據(jù)服務(wù)任務(wù)，通過敏捷的方式，有助于提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（4）提供決策力和分析力支持業(yè)務(wù)決策的能力。數(shù)據(jù)倉庫（中臺）和商務(wù)智能，也成為數(shù)據(jù)通道（DataPipeline）。也是整個數(shù)據(jù)管理當(dāng)中，創(chuàng)造價值的基本環(huán)節(jié)。管理會計師的重要日常工作就是為業(yè)務(wù)運營提供決策支持。

（4）嵌入流程轉(zhuǎn)化為行動和業(yè)務(wù)影響的能力。管理會計報表只是起點。管理會計報告稿只是管理會計服務(wù)中的一類影響報告閱讀者的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。為了提升企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)消費者的用戶體驗，還需要提供移動端的儀表板訪問，或者AI智能客服等新興的數(shù)字化手段。還需要提供其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品如畫像標(biāo)簽，或者為機器提供語義或知識圖譜，或者通過API等形式進行數(shù)據(jù)共享，并將決策直接嵌入到流程當(dāng)中轉(zhuǎn)化為行動如欺詐偵測來影響業(yè)務(wù)，為企業(yè)創(chuàng)造價值。