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企业数据治理失效点:为了财务报告的准确性,业财断层 笔者在观察企业做数字化的过程中发现，有以下几种情况： 一种企业会先梳理出现有流程，进行在每个业务板块上系统（CRM,OA,SRM,SCM,WMS）。当购买的系统能准时在预算内上线，公司就以为数字化完成，万事大吉。 一种以上事务都干，并且进行数据架构设计，并且也进行数据整理，治理这些事务，上BI和数据中台。 第一种如果以为上系统就是数字化，甚至是数字转型，那一定会让领导们失望了。上这些系统会对管理有提效，比如CRM对客户的存储和记录从原来EXCEl到了线上，在信息沉淀和转交时，推进有作用；OA对于审批记录也是有帮助。 但是，没有做数据整理和治理，在使用这些系统时，会出现数据孤岛和口径不一致引发的，内部协同不足带来的效率瓶颈。 第二种，由于有了做数据整理和治理，把数据进行了清洗，规则也定了，口径统一，数据中台也能提供数据，大家可能会认为这样数字化就完成了，业绩就会提升了。 可是我们还会发现，业务和管理问题还是没有少。 笔者认为首先数据治理不是技术和系统问题，是管理问题。主要是这里有一个bug，就是数据整理和治理的出发点是： 到底是为内部财务管理服务（管理效率）为主还是为销售提升业务（为客户提升体验服务）？ 一部分企业在做数据治理时的出发点是因为财务管理效率低和提高内部管理确定性。 因为，产品数据和价格体系在各个系统中可能不一致，客户名称也会不一致，分类也不准确。 但业务管理上的财务报告需要财务给出，财务是需要正确，准确和及时性，这样才能给领导者提供决策的数据。但是在以前实际中，财务会出现，数据报告对不上，出现错误时反查难，部分数据需要手工填写，到各个系统里找数据，整体在财务管理的效率上不高。 这是一部分企业要做数据整理和治理的出发点：在业务开始时就要将数据完全按照财务报告管理的要求填写清楚，保证后续的管理确定性和稳定性。 如果这件事是由财务和IT主导，就会出现与业务语言产生冲突，因为业务语言是及时和准确，精简；业务在操作系统时，要的是系统明确和填写快捷和正确。 这就是数据治理在后续执行时，将会出现的业财断层失效点。为了改变这个状态，一些公司会在2者之间介入审核节点，来保证初期的数据全面完整性和正确性（其实，成本和效率都降低）。 说明：业务需要的快捷，准确和财务需要的准确，正确之间不是一个对立体。我们完全可以使用技术来实现。
