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前 言 2023年底，中共中央、国务院正式印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《数据二十条》)，明确提出探索数据资产入表新模式，要积极探索数据资产入表的可行路径，加快推动数据入表的实施进度，为促进释放数据要素价值和市场潜力提供强大的内生动力。《数据二十条》明确，要建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，引导多种类型的数据交易场所共同发展。企业数字化转型也不是一朝一夕可以解决的，在数字化转型的过程中必然会应用一套或多套信息化系统，在数据库中积累了大量的数据。今年10月1日，《数据资产评估指导意见》的正式实施，成为继财政部今年8月发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》后，又一部推动数据资产化的财会文件。
作为数字经济时代第一生产要素，数据资产入表(即将数据确认为企业资产负债表中“资产”，数据资产入表意味着将数据资源作为企业资产进行确认和计量)进入倒计时。那么，什么样的企业会在数据资产入表的关键节点走出第一步?数字化转型最后一公里，就是将数据价值变现的最后一公里。 数据与资金、产品一样，不能只躺在账面、仓库里，要用起来，动起来才能创造出业务价值。当前，很多企业已进行信息化建设多年，使用了很多业务系统，在业务规模不断发展壮大的情况下，更多种类的数据越来越多地在持续积累，但这些数据没有被有效利用，一直以单据的形式被存在了各种业务数据库、文件中。企业应该通过对这些数据的应用，洞悉生产运营情况，识别改善机会，评估生产绩效，实现降本增效，同时将数据转化为可视化的信息有助于管理者与员工更快发现、理解、分享业务表现，识别业务发展的机遇与风险，用数据取代经验和直觉进行决策。在内外竞争加剧的市场环境下，企业需要更加快速应对业务挑战，迅速搭建分析模型，将运营数据转化为业务洞察，服务业务创造出商业价值。
如何让企业在数字化转型的最后一公里，切实走出“数据变现”最后一公里的价值效果？ 企业的数字化策略应着重关注以下三个方面: 一、企业要以数据驱动业务，形成数据决策的文化 要做到以数据驱动业务，形成企业决策的数据文化，首先要树立数据意识，强化数据思维，养成数据习惯。企业要不断进行建设数据意识的培养，从管理层到基层员工学会数据思维。数据思维其实是用数据来探索、思考事物的一种思维模式，用数据来发现问题、洞察规律、探索真理。企业的数字化转型过程需要的数据思维，就是用数据思考，用数据说话、用数据管理、用数据决策。 1、用数据思考，就是实事求是、坚持以数据为基础理性思考，避免情绪化、主观化，避免负面思维、以偏概全、单一视角。 2、用数据管理，就是对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、营运、销售等各环节的业务管理过程中。 3、用数据说话，就是要杜绝“大概、也许、可能、差不多.…"，而是要以真实的数据为依据，基于合理、有逻辑的”推论”，去说服别人，去汇报工作。 4、用数据决策，就是要以事实为基础、以数据为依据，通过数据的关联分析、预测分析、事实推理获得结论，避免通过直觉做决定和情绪化决策。
二、企业要建立数据中心的组织架构，顶层设计数据架构 1、企业数据技术现状 随着现代企业组织形式的重构，对新一代企业级数据技术与平台提出了新的挑战。复杂生态组织里的数据管理与应用系统，要有基于场景的数据分析与展现能力，要有简洁化的数据探索能力。椋鸟型生态组织里的业务决策，不再只是满足少数管理者的需要，而是需要全员、全要素、全流程参与决策与业务优化。基于企业信息部门所主导的、基于传统技术的企业级报表系统，资源投入大、建设周期长、对于业务需求变化的响应速度慢，难以适应未来越来越快、越来越离散的业务分析需求。同时，数据分析系统与业务处理系统的功能隔离与权限脱节，也让数据难以广泛支撑存在于各种功能、流程中的实时业务决策诉求。 2、企业数据应用痛点 企业对于数据的应用，存在诸多困难，很多数据项目反复建设，频繁的项目失败给企业数字化造成很大的消极影响。原因有很多，比如，很多企业一到月末，各职能部门、各种管理会议、各种管理决策等都在为报表绞尽脑汁、加班加点和费心操劳。企业董事长，总经理等管理人员出差、旅游时，想实时了解企业的运营效率，应收账款，资金或者库存状况，以便应对客户需求，以及瞬息万变的市场变化，往往求数不能，求表不得，心里倍受煎熬；业务主管想实时了解下属业务员的业务指标和总体业绩，费尽周折，多方沟通，数据得不到及时查看。业务人员在外跑业务时，想实时了解自己负责的客户收款状况，现有待出货量，交期不能达成时，也不能如愿。 当然，还有库存报表，生产报表，质量报表，管理会计报表，各种业务系统中有非常多的报表，基本上覆盖业务的方方面面。但是，根据对大量企业的调研，发现这些业务报表仍然不能满足企业管理和业务的需要，因为企业的业务和管理需求是变化的，固化的报表是无法支撑起企业的发展需要。很多的业务系统和报表也经历了不断地更新和迭代，但报表仍不够用，这证明了企业需要一种能力，能够快速的从业务到数据变现的能力，来满足不断变化的数据需求。 今天的企业应具备什么样的能力，才能更快，更茁壮地成长，哪些能力是企业必备的? 简单来讲，要把数据转化成对企业决策有效的能力，这就要求企业必须建立专业的数据管理团队，包括数据采集和处理人员，数据分析人员和数据沟通和展示人员，这样才能够保证数据项目的扎实推进，数据价值效果的持续有效体现。
三、企业要架构数据分析平台，构筑企业数字化发展新引擎 现在更多的企业将数据战略视为企业智能化战略重要组成部分，通过数据战略明确高级管理层作为数据驱动业务转型的领导者，期望结合大数据处理、数据挖掘、机器学习、深度学习、可视化等多种技术，从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息，为管理人员和业务人员提供洞察、预测、风控、预警等智能化决策支持服务，让数据发挥最大价值，让数据智能成为企业智能化发展新引擎。 派可数据企业级一站式数据可视化平台，通过聚焦全流程、全岗位的数据模型设计，让企业实现战略与执行的统一，有如下具体特点： 1、快速构建业务分析模型 无需访问任何外部数据源，快速生成业务模拟数据 分析图表可联动、跳转、钻透，直观展现最终效果 打开页面直接和业务人员确认需求，快速调整分析模型
2、高度配置化的数据仓库 强大的数据仓库配置功能，无需人工开发和设计数据仓库架构 快速设计各种维度和指标，快速关联各类分析模型 强大的数据血缘分析，跟踪维度、指标和页面关系 清晰的分析主题划分，高度配置化的取数逻辑
3、丰富的业务指标模板 丰富的指标分析体系，覆盖通用的财务、供应链和人力分析主题 深入行业的各类分析指标，帮助企业构建完整的分析指标体系 与常见ERP底层数据直接打通，快速应用 定制化的为企业梳理适用于企业自身的分析指标体系 4、兼顾敏捷和传统 保留传统的数仓架构，支持企业级数仓平台建设 高度配置化的操作，快速完成数仓搭建工作，无需手工构建 灵活设计、架构合理的主题分析，IT 更加专注于搭建后台数据架构 业务用户通过自助式、探索式、敏捷分析快速完成分析页面制作 5、业务友好的自助分析 清晰的业务分析主题，多样式的分析图表，各类钻透、跳转和联动设计 拖拉拽的自助分析方式，简单易操作，清晰的指标业务含义说明 PC端和移动端报表设计分离，让领导只聚焦核心的业务指标 强大的权限管理，支持组织、部门、个人等多级数据访问权限 总 结 数据管理与应用是企业必须具备的一种新型能力，当前，企业不需要着急地构建一个大而全的数据湖、数据中台，而是要基于企业现状，立足业务与管理，面向市场，构建出一种能够不断创造利润的多种数据能力。这都可以从派可数据一站式企业级数据可视化平台入手，实现大数据小场景的各种数据模型构建，基于业务端到端流程的打通，汇集融合各类业务的关键数据，达到业务态势的动态感知，提升企业经营管理的数字化能力。 总之，对于各行各业的企业来说，着眼当下，立足未来，脚踏实地用好、管好数据，打通业务和数据融合的最后一公里，才能构建出数字化转型的关键新能力。 （全文完） 派可数据一站式企业级 BI 可视化分析平台，"零代码数据仓库" + "可视化自助分析" ，为企业提供一站式数据整合平台、数据填报平台以及数据可视化分析展现平台，大量行业及财务供应链等通用类指标体系沉淀，欢迎咨询交流！ |
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