政企數據共享到底難在哪裡

❶ 數據要素的市場化應用面臨著哪些問題

數據要素市場化目前存在6個問題。第一是因為數據壟斷的存在導致數據共享存在著很大的壁壘，市域治理、經濟發展、民生服務很難拿到有效數據；第二是數據市場及交易配套制度還不是很完善，導致數據灰色供給很活躍；第三是技術體系還不是很完善，沒有一個統一的標准來實現數據流通：第四是數據安全問題讓人難以放心，如何在數據流通時保證隱私安全是一個擔憂；第五是法律體系亟待健全，目前數據立法還不是很完善；第六是數據管理制度體系還很滯後，各個部門負責的功能還很模糊，沒有一個清晰的定位。有很多企業意識到到了這些問題，比如作為網信產業國家隊的中國電子就在著手推動解決這些問題，幫助實現數據要素市場化。

❷ 數據治理說起來容易，做起來難，華為雲Stack有解

移動互聯網和大數據日益發展，沉澱的數據越來越多，數據的質量、使用效率、數據安全等等各類的問題迎面而來。為了讓數據發揮最大的價值，數據治理作為數智化戰略的一項必要舉措，列入了大多數企業的戰略行動計劃，業界也有「數字轉型、治理先行」的說法。但是談到數據治理，業界有一個普遍的共識，那就是 「數據治理說起來容易，做起來難」。怎麼通過數據治理解決這些難題？數據治理究竟難在哪裡？華為作為典型的非雲原生企業是如何應對的呢？

2018到2021年間全球8300家標桿企業中，全面擁抱數字技術的前10%企業相比後25%企業營收增速超過5倍。數字化轉型浪潮下，數據資產將成為關鍵生產要素支撐未來數據產業化升級，是未來政企實現跨越式發展的必然選擇。

根據華為在政企行業多年的深入耕耘和自身轉型的實踐，我們發現，優質高效的數據底座，是保障政企運營效率持續提升和業務創新升級的重要基石。我們深知打破數據孤島、確保數據准確、促進數據共享、保障數據隱私與安全，是政企數據治理的關鍵。當前很多企業數據體系建設呈現出「煙囪化」的趨勢，為政企數據治理帶來了四大挑戰：

l 進不來 ：數據來源復雜，集成難；

l 質量差 ：數據質量要求高，規則校驗多，落地難；

l 出不去 ：數據煙囪林立，業務和數據匹配難，共享難；

l 不放心 ：數據安全、交互風險高。

早期的華為是典型的非數字原生企業。從2007年開始，我們通過兩個階段的持續變革，系統地完成了數據管理體系建設，實現業務感知和ROADS體驗的數字化轉型：

l 階段一（2007-2017） ：設立數據管理專業組織，建立數據管理框架，發布數據管理政策，通過統一信息架構與標准、有效的數據質量改進機制，提升數據質量，實現數據全流程貫通，業務運作效率整體提升。

l 階段二（2017-至今）： 建設數據底座，匯聚和聯接全域數據，實現數據業務可視、隨需共享、敏捷自助、安全透明的目標，支撐准確決策和數據創新，構築差異化競爭力。

華為經過十多年的實踐，我們總結出 「4層保障」和「2個抓手」（信息架構、數據質量） ，實現清潔數據，充分釋放數據價值的核心手段。

4層保障包括：

l 政策保障： 從目的、適用范圍、管理原則、問責等方面進行政策制定，公司層面需統一遵從，確保業務與IT共同參與數據治理。

l 流程保障： 建立數據管理流程，重大決議由企業變革指導委員會決策，通過變革管理體系和流程運營體系落地。

l 組織保障： 按領域任命數據管理Owner和團隊，建立實體化數據管理組織承接數據管理改進目標。

l IT落地保障： 建設承載面向「聯接共享」的數據底座和數據服務融合的統一IT平台，完成數據全流程流轉與價值變現。

2個抓手是指：

l 信息架構： 構建面向「業務交易」的信息架構，描述業務運作和管理決策所需要的各類數據及其關系，保障企業內統一「數據語言」。

l 數據質量： 建立數據質量管理框架和運作機制，例行開展公司級數據質量評估，由企業數據管理組織定期發布報告，牽引各業務領域持續改進。

上述的4層保障和2個抓手，構成了企業數據戰略資產綜合治理體系，能夠確保關鍵數據資產的有清晰的業務管理責任，IT落地有穩定清晰的原則依據，作業人員有規范的流程指導。遇到爭議時，有裁決和升級處理機制，治理過程有充足的人力、組織、預算保障。只有建立起有效的數據治理環境，數據的質量和安全才能得到保障，數據的價值才能真正發揮。

作為華為數字化轉型的底座，華為雲沉澱了大量的實踐經驗和方案能力，並通過華為雲Stack來賦能政企，加速各行各業的數字化轉型。在數據治理領域，華為雲Stack為政企提供數據湖治理中心服務（DGC）來幫助企業客戶快速構建數據運營能力。DGC是數據全生命周期一站式開發運營平台，提供數據集成、數據開發、數據治理、數據服務、數據可視化等功能，支持行業知識庫智能化建設，支持大數據存儲、大數據計算分析引擎等數據底座。下面我們就來一起看看DGC是怎樣應對我們前面提到的挑戰：

l 進的來：簡單高效的物理和邏輯數據集成保障數據全面入湖

非數字原生企業發展普遍有較長的 歷史 ，隨著不同階段的發展需求，業務系統間存在大量復雜的集成和嵌套，數據來源多樣，數據形成孤島難以集中共享。

數據集成：簡單易用的多源異構數據批量和實時接入

DGC能夠提供活易用的可視化配置與遷移任務編排，將數據遷移和集成的效率提升數十倍。除主流關系型資料庫支持外，還支持對象存儲、NoSQL等40餘種同/異構數據源及三方大數據平台批量遷移入湖。 DGC物理入湖與HetuEngine跨湖跨倉協同的邏輯入湖 作為兩種重要數據集成方式協同互補，滿足數據聯接和用戶數據消費不同場景需求，支撐客戶數據湖從離線走向實時，構建物理分散、邏輯統一的邏輯數據湖。

l 理的清：從源端架構到平台工具端到端數據質量保障

企業級信息架構：結構化的方式實施有效的治理

企業在運轉過程中，需要定義業務流程中涉及的人、事、物資源，實施有效的數據治理，確保各類數據在企業業務單元間高效、准確地傳遞，上下游流程快速執行和運作。企業長期存在信息架構與IT開發實施「兩張皮」的現象，數據人員和IT人員缺乏統一協同，企業數據架構混亂，信息架構資產和產品實現邏輯割裂，數據模型資產缺失。

平台工具和服務：一體化開發設計，端到端專業服務，有機聯動保障數據質量

結合華為數據治理專家團隊與項目實踐經驗，DGC規范設計實現了一體化設計和開發，不僅確保了元數據驗證、發布和注冊的一致性，而且實現了產品數據模型管理和資產可視，同時輔以專業的數據治理服務團隊、成熟項目管理機制和豐富的實踐經驗，支撐企業構建高質量的清潔數據架構和能力。在政務大數據中心通過DGC一體化平台和專業服務，完成多個委辦局全量數據接入，落地數據分層架構模型設計，完成基礎庫與主題庫的建設，實現委辦局數據全流程生命周期設計與落地，涵蓋數據架構和模型設計、數據標准設計、數據模型物化、數據質量稽核作業等，助力領導決策支持、宏觀經濟雲圖和惠民APP示範應用系統上線。

l 出得去：通過數據服務和數據地圖實現數據自助消費

數據底座建設的目標是便捷地支撐數據消費，確保用戶安全可靠地獲取數據，並通過靈活的數據分析等方式，按需快捷的消費數據。

數據服務：服務化方式供應數據

通過服務化方式對外提供，用戶不再直接集成數據，而是通過聚合應用模型可視化構建，涵蓋API發布、管理、運維、售賣的全生命周期管理，作為業務的「可消費產品」的關鍵要素之一，解決了數據的可供應性。

數據地圖：從查詢到分析到使用一站式自助

以數據搜索為核心，綜合反映數據的來源、數量、質量、分布、標准、流向、關聯關系，滿足多用戶、多場景的數據消費需求，解決了數據「可搜索/可獲取性」的難點問題。消費方獲取數據後，還支持從數據查詢到拖拽式分析的端到端的一站式自助作業，幫助數據消費者結合自身需要獲取分析結果，滿足業務運營中數據實時可視化需求。

l 用的安：從模型、制度到平台多維度打造立體化數據安全體系

安全能力模型評估：系統化安全管理抓手

數據安全能力成熟度模型是數據安全建設中的系統化框架，圍繞數據全生命周期，結合業務的需求以及監管法規的要求，持續不斷的提升組織整體的數據安全能力，提升數據安全水平和行業競爭力，確保數據生產要素安全流通和數字經濟 健康 發展。在多個項目中，華為通過安全評估、安全加固等專業服務，助力客戶高分通過等保評估，實現數據安全流通。

從制度到工具和服務：統一安全治理框架落地

數據安全治理需要從決策層到技術層，從管理制度到工具支撐和服務體系，自上而下形成貫穿整個組織架構的完整鏈條。企業組織內的各個層級之間需要對數據安全治理的目標達成共識，確保採取合理和適當的措施；DGC數據安全定義數據密級、認證數據源、對數據動靜態脫敏及添加水印等方式以最有效的方式保護數字資產。

企業數字化轉型逐步進入深水區，如何提升海量數據治理的效率和准確率，如何將專家經驗固化傳遞都面臨巨大的挑戰。人工智慧與數據治理深度融合將會開啟數據治理的新階段，通過AI加速企業數據生產要素的變現、進一步釋放數據價值。

l 智能數據資產編目

基於AI的智能數據編目系統具備數據的學習、理解和推理能力，幫助團隊實現數據自主、簡化數據 探索 、實現重要數據資產智能編目推薦。

l 智能數據標准推薦/去重

通過機器學習技術，自動掃描元數據信息，提煉關鍵數據項，智能識別新增數據標准、冗餘存量數據標准去重，提高智能化程度。

l 智能重復/異常數據檢測

智能重復/異常數據檢測技術，將數據根據相似讀音、相似數據類型分組，通過模型計算相似度得分，超出規定閾值時，自動異常檢測和識別。

l 智能主外鍵識別

通過篩選候選主外鍵時構造特徵向量，並調用分類器智能判別該元數據是否為主外鍵，提升數據模型質量，進而優化和簡化後續資產梳理和對外提供數據服務。

數據是物理世界、數字世界和認知世界相互聯接轉換的紐帶，大規模數據交互將構成龐大的政企數據生態。政企數字化轉型不能一蹴而就，數據治理亦非一朝一夕之功，治理的數據規模日趨龐大，類型千變萬化，手段也更智能豐富，需要我們共同攜手從制度、流程、技術、生態多維度一起努力，構建數據智能新世界。

❸ 如何推進解決政務信息共享難問題

政策背景

為加快實施大數據發展戰略、更好推動政務信息系統整合共享，2017年5月國務院辦公廳印發《政務信息系統整合共享實施方案》國辦發〔2017〕39號，對政務信息系統整合共享的時間節點和任務提出了明確要求。隨後，國家發改委陸續印發《政務信息資源目錄編制指南（試行）》發改高技〔2017〕1272號、《加快推進落實<政務信息系統整合共享實施方案>工作方案》發改高技〔2017〕1529號、《關於開展政務信息系統整合共享應用試點的通知》發改辦高技〔2017〕1714號等文件通知，對任務目標進一步強化細化。

❹ 大型企業集團財務共享實施難點與解決方案論文

大型企業集團財務共享實施難點與解決方案論文

摘要： 隨著經濟全球化的發展，越來越多的企業向著多元化、集團化的方向發展。由此帶來的財務運作成本提高、管理效率下降、風險識別與管控難度增加等問題也逐步顯現，財務工作的轉型升級勢在必行。近些年，財務共享模式得到諸多跨國企業的實踐，也得到更多國內企業的關注。在財務共享理念的影響之下，財務管理更加體現專業化水平，數據信息傳遞的便捷化，為企業發展帶來了充足的動力，實現企業財務管理的信息共享，是當前企業發展的關鍵所在，也是順應時*發展形勢的必然選擇。為此，本文主要針對大型企業集團實施財務共享面臨的難點問題進行重點探討，並探究積極的解決方案，希望給我國企業財務共享的發展帶來積極意義。

關鍵詞： 企業 財務共享 實施難點 解決方案

20XX年12月財政部印發《企業會計信息化工作規范》第三十四條規定：「分公司、子公司數量多、分布廣的大型企業、企業集團應當探索利用信息技術促進會計工作的集中，逐步建立財務共享中心。」隨著財務共享理念的深入，越來越多的企業集團開始認識財務共享的優勢，並踐行財務共享之路。

1 探究財務共享中心實施的普遍意義

1.1降低企業運營成本

現代企業的競爭，是技術、人才的競爭，也是成本的競爭。財務共享因其在流程管理、績效管理、信息化智能方面特有的優勢，能夠極大地提高核算效率、降低企業運營成本。

1.1.1流程標准化，提高核算效率

亞當斯密的分工理論和泰勒的科學管理理論，帶來了工業流水線的新時代。時至今日，仍然是企業乃至整個社會提高效率的主要工具。財務共享就是分工和科學管理在財務領域的重要實踐。通過將財務核算劃分為標准化流程，統一審核標准、統一操作步驟，使財務會計專注於各個細分環節，提高熟練程度，為財務流程和處理效率帶來質的改變。根據艾森哲公司（Accenture）在歐洲的調查，30多家在歐洲建立「財務共享服務中心」的跨國公司平均降低了30%財務運作成本。說明財務共享模式對於降低企業財務運營成本具有顯著效果。

1.1.2量化考核，公開透明的獎懲機制

企業通過財務共享中心這個新型組織，改變了企業內部各項分支機構中的傳統財務組織體系，從而將人工成本控制理念有效地根植於其中，促進企業財務管理業務流程標准化、同類業務規模化，使標准工時這一生產領域的成本管理概念引入了財務共享中心的KPI考核中。以同類業務的平均辦理時間作為標准工時，計算出標准單量。對考核期內實際工單量超過標准單量的員工給予獎勵。這種公開透明的量化考核方式推動核算效率不斷提升。

1.1.3信息化智能逐漸替代人工操作

由於財務共享剝離出的是大量繁冗、重復的日常核算工作，規則固定統一，具備信息系統智能化操作的空間。現如今，業務端預生成財務數據、系統自動識別加總發票等各種便利都已成為現實。而財務共享中心可發揮規模效益，消化增加的信息化成本。信息系統的不斷優化升級，將逐漸替代更多的人工操作。可以預見，未來的財務會計將擺脫事務性工作，轉型為規則設定和結果復核。

1.2提升財務管理水平

1.2.1統一核算標准，增強數據可比性及有用性

傳統的財務組織形式下，各成員企業間管理要求、人員素質都存在差異，容易造成風險點難以識別，核算列報不規范的情況。財務共享通過再造流程，使成員企業間的核算標准、業務流程趨於統一。統一的合同管理、統一的審核要求、統一的往來對賬和清賬，財務數據信息方面能夠趨於規范標准，極大地提高了財務信息質量。同時，財務信息差異化的減少，也帶來數據分析方面的便利，提高數據利用效率。

1.2.2解放財務人員，更能專注於戰略及財務管理工作

財務管理的核心是服務經營，創造更大的管理價值。財務共享將核算型以及價值創造型財務相分離，將企業財務人員從大量重復性的事務類工作中解放出來，專注於戰略、計劃、分析、考核等高附加值的財務工作，提高財務管理水平，發揮財務管理的價值。

2 大型企業集團在財務管控方面的特點及內在需求

2.1合理分配有限資源

優質資源無論對於社會還是對於企業都是稀缺的。企業能夠快速合理地分配有限資源，才能夠在日趨激烈的市場競爭中取得優勢。大型企業集團發展多元化，區域覆蓋更廣，需要及時掌握企業的資源變化，識別價值增長點，把握稍縱即逝的商機，將優質資源分配到更有價值的區域和方向。傳統的財務組織模式下，財務信息層層加工匯總、信息傳遞慢，容易喪失把握稍縱即逝的商機。財務共享通過集中處理財務信息和高度的信息化，及時提供資源使用明細，綜合考量企業在會計、資金以及評價等方面的資源共享現狀，從而對有限資源進行合理的優化配置。財務共享的資金集中結算的功能，可以減少各成員單位資金賬戶沉澱，提高資金使用效率。

2.2有效管控復雜風險

大型企業集團在不斷擴大生產經營規模的同時，也在無形當中增加了企業的風險系數。集團管理層級增加，信息不對稱等問題，容易造成成員企業各自為政，損害股東利益。企業風險需要及時地干預救治，單純的制度建設和事後審計，都無法有效防禦風險。財務共享採用扁平化的組織方式，增強了財務獨立性，防止各成員企業經營管理層的不當干預，信息更加透明。此外，在財務共享中心的干預影響之下，企業能夠建立和完善風險管理信息制度，合理利用企業風險的評價指標，將企業風險設置成自動揭示，並能夠積極採取相應的語境機制，從而保障風險能夠及時地預防。

3 大型企業集團財務共享實施難點

大型企業集團雖然具有成員企業數量多、同類業務量大等特點，易於發揮財務共享的規模優勢，同時也具有涉及行業多、機構分布范圍廣甚至跨越海內外的特點，對實施財務共享提出了新的挑戰。

3.1信息系統平台很難具有普遍適用性

財務共享是互聯網+、信息技術高速發展下的產物。因此，信息系統是財務共享實施的基礎。信息系統是否與企業的管理需要相適應，決定了財務共享實施的成敗。信息系統不僅僅是一套財務核算系統，還包括資金支付、流程審批、存貨管理、供應商客戶管理、業務管理等多種系統的集成。隨著大型企業集團多元化的發展，行業跨度大、業務復雜程度高等特點，決定了任何一套信息系統都難以完全適應集團內的全部行業、企業。同時，各企業往往已存在適應行業特點的業務系統，例如：酒店預訂系統、客房管理系統、工程管理系統等。如何實現不同系統間的數據對接，以保證數據的一致性、減少重復錄入與核對，都是大型企業集團實施財務共享的難點。

3.2流程與標准很難統一

財務共享中心的建立是一項曲折而又漫長的過程，需要各方面的密切配合，財務共享中心發展的核心就是流程和標准再造，包括：流程梳理、流程重組、標准確立、標准統一。在企業集團多元化發展的影響之下，成員企業經營的業務不再是簡單的「復制粘貼」，其業務范圍和管理模式都存在著諸多差異，企業想要建立標准化的管理體系難度較大。需要對行業發展中存在的歷程以及各項制度有著充分了解，企業在此過程當中會損耗大量的人力以及物力。一方面是集團統一管控的標准化需求，另一方面是各成員企業內部已存在的個性化管理需求。為使二者逐漸趨於統一化，需要打破既有的管理模式，並加強對於企業運營管理的控制力度，這樣的舉措不僅造成基層管理人員的抗拒，繼而導致上級管理人員的管理受阻，不利於財務共享的'實施與發展。

3.3選址很難兼顧各方需求

在國家「一帶一路」的倡議下，越來越多的企業集團踐行「走出去」戰略，在海外投資設廠或收購兼並海外經營機構。發改委發布的《中國對外投資報告》顯示，中國對外投資規模不斷攀升，2016年已達到1961.5億美元，躍升全球第二位。成員企業地域分布廣，為財務共享中心的選址帶來很大的困難。受時差以及政策、法規、文化方面的差異影響，國內建立的共享中心很難對各海外項目的財務、資金等需求做出及時反應。即使對於非跨國企業集團，也存在著集團總部管控和人力成本壓力等各方面原因，影響財務共享中心的選址。從加強集團管控的角度，選址更傾向於集團總部，但集團總部往往位於沿海發達地區，人力成本和運營成本高於全國平均水平，這與財務共享低成本運營的理念背道而馳。如果選址在欠發達地區，雖然降低了成本，但項目所在地往往人才比較匱乏，集團管控的力度也相對薄弱。在國內最早實施財務共享的中興通訊，就經歷了選址從集團所在地深圳，遷往成本和人才都較為平衡的西安。

3.4財務與業務脫節

財務共享核心理念之一就是將會計職能明確劃分為財務會計與管理會計。財務會計從各企業的財務部門脫離出來，納入財務共享中心。財務共享實現了專業化，但受到地域與環境的限制，難以了解企業的經營業務及其變化。如何讓財務數據反映經濟業務的實質、更好地滿足管理需求就現實地擺在財務共享中心面前。在稅務方面，由於財務共享不再接觸當地稅務部門，稅務敏感性降低，稅務風險提高；同時不了解當地優惠政策，也使企業喪失了很多機會成本。

3.5財務人員個人發展受限

財務共享的專業化和崗位細分責任制，決定了財務共享崗位從事的是大量標准化、重復性、簡單的工作。嚴格按照既定的規范和程序執行，是對財務共享人員的普遍要求。崗位局限性強，難以獲得知識和管理經驗的累積，更難有創新和發展。財務人員各項工作的實施缺少認可度、晉升空間小，員工工作的積極性會大打折扣，因此造成財務共享的人員流失率普遍偏高，對於企業各項生產經營活動的發展都造成不良影響。

4 解決方案

4.1選擇適合企業的戰略結構

雖然財務共享已經成為各大企業集團發展的方向，但整體實施思路不應「一刀切」，應根據企業自身的行業特點、機構分布，選擇適合的戰略結構。分板塊、分區域建立多共享中心或者分業務逐步納入單一共享中心都是可以選擇的方案。

4.1.1分板塊建立多共享中心

對於行業跨度大、同行業機構數量多的企業集團，可以考慮分板塊建立多個共享中心。同板塊內容易統一標准、流程，且再造後的流程符合行業特點和行業管理需要，業務與財務的融合度更高。同時，在板塊內可節約運營成本，提高財務管理效率，降低實施難度。分板塊共享也並非適用於所有多元化企業集團，部分企業行業較多但是行業機構數量明顯過少，無法達到行業內規模優勢。此外，由於各板塊標准和流程不統一，板塊間財務人員和財務數據無法共享，難以達到最優經濟性。後期將會面臨較大程度的數據分析相關方面的困難，對於各項數據的分析以及利用將成為限制財務共享中心發展的首要因素。

4.1.2分區域建立共享中心

對於機構分布廣，尤其多跨國機構的企業集團，可以選擇分區域建立財務共享中心。由於各國在核算制度、稅收法規等方面差異性較大，如果建立全球統一的財務共享中心，難以適應各區域的業務需求。因此，很多跨國企業都選擇按大區建立多個共享中心，有利於滿足財務共享區域內不同業務的實際需求。與此同時，分區域建立的共享模式能夠保障各區域板塊間都存在共享中心，避免出現重復建立，最大程度地實現行業跨度，保障多元化企業的趨於共享中心正常運作，從而有效邁出行業發展的關鍵性一步。

4.1.3分業務逐步納入單一共享中心

單一共享中心可以最大限度地整合企業財務資源，發揮規模經濟的作用。在成本效益方面和數據共享方面也更具優勢。對於行業跨度不大、分布區域相對集中的集團企業，可選擇單一共享中心。單一共享中心的建立並非一蹴而就，可以選擇業務量大、重復度高、易於標准化的業務先納入共享范圍，例如：薪酬支付、合同管理、資金調撥等業務；也可以按照先主業後副業，將成員企業分批納入共享。這種分批分步的方式可以降低財務共享實施過程中的阻力，但仍難以解決多元化、區域廣所帶來的固有難題。

在實踐過程中，無論是分板塊、分區域的多共享中心，還是全球化的單一共享中心，都各有優勢，也非一成不變。很多成功的財務共享，在最初階段選擇某一區域或某一板塊進行試點，總結經驗，最終形成統一的財務共享中心。也有一些企業集團，從單一主業發展為多元化經營或加快海外拓展的步伐，進而產生分區域分行業的需求。

4.2建立長效的「業」「財」溝通機制

財務工作的最終目的是服務於經營管理，因此，業財融合是財務共享必然選擇的方向。為此，應充分發揮「業務財務」的溝通協調作用。「業務財務」是實施財務共享後，保留在集團各成員單位的部分財務人員，執行管理會計的職能。由於他們與業務的緊密度更高，被稱之為「業務財務」。業務財務是財務共享數據的主要使用者，也是連接「業務」與「財務」兩端的橋梁與紐帶。業務財務的溝通，便於財務共享中心認識經濟業務的實質，識別風險；也便於共享中心提供更具有分析價值的財務數據。

4.3打通人員內部流動與晉升渠道

財務共享後，更細致的崗位分工，不可避免地帶來員工的單調和厭倦感。為防止這種負能量情緒影響工作積極性，可制定定期輪崗的制度。通過崗位輪換，既可保持財務共享的專業性，又能拓展財務共享人員的視野，有助於復合型人才的培養。輪崗不僅僅限於財務共享中心內部，也可拓展到共享單位的「業務財務」崗位。通過「共享財務」與「業務財務」崗位互換，了解企業集團的財務全流程管理。財務共享中心不僅成為財務數據的中心，還可以成為集團培養財務高端人才的搖籃，讓員工看到晉升的通道，從而增強員工的崗位認同感和工作積極性。

5 結束語

大型企業集團在財務共享實施的過程中，可能會遇到各種困難和阻力，解決方案也有多種。財務共享能否在本企業實施成功，其核心還是企業充分認識自身特點，客觀評估實施共享的必要性和緊迫性，從而選擇合適戰略結構，確定相應的信息系統、流程標准、項目選址、溝通機制、人員管理方式等。有了對自身的正確認識，才能預估實施的難度，並取得企業高層的堅定支持。堅定不移地攻克難關、不斷優化提升，達到財務共享的最優效果。

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❺ 數字經濟有哪些不足

一是數字經濟的基礎設施建設還不均衡不充分。具體表現為，在城鄉一體化建設中，推進通信網路、大數據、5G等關鍵性基礎設施建設的力度還不夠；傳統的高速寬頻網路、互聯網數據中心等基礎設施升級改造還需要進一步加快；我國有利於數字經濟發展的基礎設施在區域分布上呈現出不均衡不充分的狀況，特別是在中西部地區的欠發達省份，這方面的基礎設施建設明顯落後於東部發達省份，農村地區也明顯落後於城市。

二是數字經濟與實體經濟的融合發展尚存在一些薄弱環節。當前，我國數字經濟與實體經濟融合發展取得了一定成績，但融合發展的深度和廣度還有很多不足，特別是在產業融合發展方面表現得尤為明顯。從宏觀層面看，我國現有的數據挖掘利用能力還跟不上數據爆發式增長的現實態勢，在解決市場信息不對稱方面還有很長的路要走，技術創新成效和經濟高質量發展的要求還不匹配；從微觀層面看，企業和行業對相關產業與數字經濟深度融合的價值識別以及主動作為的意識還不夠，在具體實踐中存在數字化、網路化、智能化資源整合力量薄弱等問題。

三是數字經濟人才短缺問題突出，關鍵領域的基礎創新能力較弱。我國數字經濟發展的速度較快，很多科技型企業、研究機構在核心技術研發、大數據挖掘應用等領域的人才儲備不足，自主創新研發能力較弱。特別是在一些重點行業的核心技術和關鍵產品研發方面，人才短缺問題比較突出，這在一定程度上制約了對數字資源的更好開發利用。

四是有助於數字經濟規范有序發展的政策環境還需進一步完善。國家層面已經圍繞數字經濟發展研究出台了一系列政策，為經濟主體依法規范開展數字經濟活動提供了依據。但也要看到，在信息安全、企業行業有序競爭以及數字經濟和實體經濟融合發展等方面，相關法律法規的建立和完善還相對滯後。

❻ 企業、政府應該採取何種措施來加快推進數據共享呢

政企數據共享的實質是政府與企業兩大市場主體之間數據的雙向流通，目的是通過雙方數據的共享融合，釋放更大的數據價值，達到1+1>2的效果。當前我國政企數據共享開展了諸多實踐探索，在數據流向、技術手段、運行模式和應用效果等方面呈現四大積極轉變，整體上發展態勢較好，為進一步激發全社會數據要素活力發揮了重要的作用。

❼ 大數據百日談23 | 公共數據（上）

前兩天廣東省發布了第一張公共數據資產憑證，公共數據、政務數據資產化利用、數據要素化開發又再一次成為關注的焦點。

關於公共數據，學術界很早就有探討。

近幾年，隨著各地圍繞公共數據相繼出台管理辦法、條例等政策文件，「公共數據」已經取代傳統的「政務數據資源」成為政務數據共享、開放、開發工作的核心概念。

公共數據與之前常說的政務信息資源看起來很像，一脈相承，但在范圍定義、側重點、應用場景上有所區別：

一是，范圍有所擴大 。政務信息資源更多的強調政府部門和具有行政職能單位採集管理的數據，公共數據從政府部門，擴大到水、電、煤等公共服務部門獲取的數據。但是對於學校、醫院、科研機構等既有公共性質，又有市場化成分的領域，從定義上理解還是有一些模糊的空間。

二是，明確管理權問題。 公共數據的相關管理辦法和條條例中都會著重明確公共數據的管理主體和開放主體是公共管理和服務單位，這與公共數據本身提出的背景有關系。政務信息資源的提出更多是在協調政府內部各部門單位的共享關系，而公共數據則涉及到政府、社會、企業的數據流動關系，由內到外的變化，使得數據權屬的定義變成關鍵問題，同時發文的法力效力也受到重視。而目前發文中的權屬定義還以明確管理主體、開放主體方式界定，對於數據所有權界定還比較謹慎。

第三，注重共享和注重開放 。政務信息資源是在強調政府部門之間數據共享的背景下提出的，相關內容更多在內部的分工、管理、共享流程。公共數據的提出，強調的是公共類數據對社會的開放和透明，因此側重點在數據的開放、數據要的的開發利用。

從公共數據開放的角度，無論是需求端（企業、社會）還是供給端（政府）都在積極推進，成效顯著，創新不斷。 在供需雙方都在積極推進數據開放的背景下，應該看到當前階段供需雙方在關注點上還是存在著一些差異。

從學術界的探討和需求端呼籲的角度，公共數據開放更強調是公共類數據能否有效的透明、供給，擴大獲取渠道、減少獲取成本，從而放大公共數據的資源價值，帶動數字經濟發展。

而從供給端視角，積極促進數據開放、透明，推動數字經濟的大目標是趨同的，但從目前出台的公共政度來看，更多強調的開放主體的責任、開放的安全等，同時兼帶著推動內部數據資源的共享。

想起之前參加的一個關於數據開放的政企溝通會，會上企業代表希望政府能夠不斷擴大數據開放范圍，降低開放門開，企業在其中更好的尋找增值獲利空間；與會政府部門代表則擔心數據開放後的不良影響和安全問題，願意積極開放，但認為合適的方式是企業提出需求場景，如果確認安全可控，則可以提供數據開放支持。

一個在問「你有什麼，都拿出來我挑」，一個在答「你要什麼，說出來，我看能不能給」……

這一問一答之間看似供需無縫匹配，其實還是需要很多理念和模式的突破。

當然，面對這些問題，各地也在積極創新，廣東省的公共數據資產憑證是一個很好的嘗試，我們下一篇再來聊聊看。

❽ 如何有效建立數據交換與共享機制解決方案

第一步、主題應用。電子政務工程建設的意義，就在於能為政府的各項職能工作起到輔助支持作用，用IT的技術手段，幫助政府提升工作效率，促進政府職能的轉化。因此，投資建設一項大型電子政務工程，首先，要確定他的服務目標，確定系統建設的"主題應用"。

第二步、建設原則。信息交換與共享機制的建設，是電子政務整體建設的長期任務，它的建設與國民經濟發展，與整體政府職能改革的進程，從整體上保持同步。而具體的信息交換與共享工程建設，必須符合實用優先、適應未來發展的原則。

第三步、多維度認識需求。業務信息需求分析的指導思想是三維體系模型。這是因為只站在信息資源角度考慮，而不深入研究政府部門的實際運作情況，是很難將信息交互與共享工程做好。

第四步、信息規劃 。信息規劃的核心在於建立面向主題應用的數據供應鏈，需要解決共享與交換信息從那裡獲取，如何進行有效管理、如何向業務系統提供服務，形成數據生產、數據加工與管理，數據服務的清晰鏈條。

❾ 數據開放共享的兩個弊端

1）加速壟斷。

當全民都形成數據開放共享的共識時，誰能夠更好地運用數據，誰就獲益最多。在此過程中，受益最多的是頭部互聯網企業。他們擁有最好的軟硬體資源，最優秀的工程師，能最大程度上挖掘多元數據的應用潛力，並形成壁壘和壟斷。而普通民眾無法通過一己之力從大數據中受益，甚至中小企業都很難分一杯羹。但反過來講，一旦形成多頭格局之後，巨頭互聯網企業卻又能輕易地入侵海外，創造外貿和外匯，這是硬幣的兩面。

2）數字資產侵佔。

舉例來說，我們每個人每天使用導航所產生的位置、速度、路線等信息，免費提供給了導航公司。而導航公司卻可以匯集數據之後以不菲的價格賣給交警。導航公司利用數據獲利，卻不給用戶分成。而用戶即便意識到了自己將數據資產拱手讓人，也無法擺脫使用導航軟體所帶來的便利，進而持續地源源不斷地給頭部壟斷的互聯網公司送錢。

❿ 我國發展數字經濟面臨怎樣的機遇和挑戰

我國發展數字經濟面臨的機遇和挑戰。數字經濟在其他產業領域的應用帶來的效率增長和產出增加已成為推動經濟發展的主引擎。近年來，數字經濟正在加快向其他產業融合滲透，提升經濟發展空間。

數字經濟的概括

數字經濟，作為經濟學概念的數字經濟是人類通過大數據的識別—選擇—過濾—存儲—使用，引導、實現資源的快速優化配置與再生、實現經濟高質量發展的經濟形態。數字經濟，作為一個內涵比較寬泛的概念，凡是直接或間接利用數據來引導資源發揮作用，推動生產力發展的經濟形態都可以納入其范疇。

數字經濟通過不斷升級的網路基礎設施與智能機等信息工具，互聯網—雲計算—區塊鏈—物聯網等信息技術，人類處理大數據的數量、質量和速度的能力不斷增強，推動人類經濟形態由工業經濟向信息經濟—知識經濟—智慧經濟形態轉化，極大地降低社會交易成本，提高資源優化配置效率，提高產品、企業、產業附加值，推動社會生產力快速發展。