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1、数据全局化业财深度融合要求财资必须从企业的全流程获取数据,并建立丰富的主题管理数据。企业财资管理不能仅满足于掌握企业的账户余额、资金往来、财务报表等传统的财资数据,也需要从企业经营场景出发,在设计、研发、采购、生产、物流、销售、服务等全经营链条上获取各相关业务数据。更进一步,企业应从外部行业和市场获取信息,以更好地进行分析和预测。同时,企业需要对数据进行清晰的主题界定,建立丰富的数据集,以支持多元化的数据挖掘需求。正如浙江大华技术股份有限公司副总裁魏美钟所说“外部抓取数据与内部数据结合,实现准确分析,能够让财务成为千里眼、显微镜。不仅能看到行业的全貌,还能看到业务的毛细血管”。数据多样化可操作
2、的数据范围已经被技术手段大大扩张,不再局限于传统的结构化数据,还包括海量的非结构化数据。如电子票据、订单、仓储单、提单、物流影像、银行流水凭证等文字图片、音频视频,以及HTML、 XML等各类非结构文档。据IBM的调查报告显示:企业中80%13的数据都是非结构化数据。数据的应用要求将大量以文本、图像、声音、影视、超媒体等形式存在的非结构化数据转化为有用的数据。数据标准化企业要想进行深入的数据分析和应用,还要实现系统数据标准化,数据标准化是数据建设的基石性工作。许多业务种类繁多的大型企业,仍然没有建立起统一的业务编码方式,导致企业的数据整合以及后续的深度分析运用十分困难。如今有的企业通过建设数据工厂和数据中心来建立数据标准,实现数据来源统一、数据口径和数据结构一致的目的。