为进一步推进中央企业财务数智化转型升级，国资委近年来通过政策、规范持续推动，逐步明确了中央企业分阶段财务数智化转型升级阶段目标，并强调了数据标准在企业财务数智化升级中的作用，定义了“数据标准驱动”的关键任务。

国资委明确提出要充分发挥财务作为企业天然数据中心的优势，聚焦数据标准建立贯穿数据全生命周期的管理体系，并搭建企业级数据中台，围绕这一目标，央企开展三项重要举措：统一制定数据标准、常态开展数据治理、深度挖掘数据价值。

用友基于多年服务央国企的经验，为有效落实“标准驱动”的关键任务，总体思路应当以企业级数据战略为顶层引领，以建设统一数据中台为核心技术平台，通过建立涵盖业务、技术、管理的三位一体标准体系，并配套权责清晰的组织保障与常态化数据治理机制，系统性地推动数据从采集、治理到应用的全生命周期管理，最终将数据资源转化为驱动业财融合、智能决策与穿透监管的核心战略资产。

一、顶层设计：锚定数据标准驱动战略定位

▌1、明确数据标准驱动转型纲领 

央企负责人将数据标准驱动纳入企业整体数智化战略，与财务数智化目标深度绑定，制定《标准驱动专项行动计划》，制定分阶段目标，明确演进路径。

▌2、重塑数据治理机制和数据管理体系

成立数据治理委员会和数据管理专职团队，负责监督标准的执行，处理日常的数据问题，并定期评审和优化标准；数据治理组织还承担数据安全的职责，建立数据分级分类标准（如公开、内部、秘密、核心），并制定相应的安全管理要求；同时数据治理组织需要定义数据质量规则，如完整性、准确性、唯一性校验规则。

二、筑基固本：构建标准驱动核心能力

▌1、定标准——建立三位一体的标准体系

建议央企以国家规范为参考（《数据管理能力成熟度评估模型（GB/T 36073-2018）》），制定全集团统一的数据标准，从业务、技术、管理三维度形成全集团数据标准：

统一业务标准（解决“数据含义”问题）：优先统一最核心、共享度最高的数据，即主数据。例如：客商主数据，统一客户和供应商的编码、名称、分类、所属行业等属性定义；物料主数据，统一原材料、产品、资产等的编码、规格、计量单位；会计科目主数据：在集团层面统一会计科目的编码、名称、核算维度、使用方法等；

统一技术标准（解决“数据格式”问题）：构建元数据管理和数据血缘图谱。为每个数据字段明确规定其数据类型、长度、精度、格式以及有效的取值范围；建立血缘关系，使用技术工具，追溯一个数据从业务系统产生、到数据中台集成处理、再到最终报表应用的完整链路。

统一管理标准（解决“数据规则”问题）：建立数据标准的全生命周期管理制度，建立数据分级分类标准（如公开、内部、秘密、核心），并制定相应的安全管理要求。同时，定义数据质量规则，如完整性、准确性、唯一性校验规则。

▌2、嵌流程——将标准固化到系统与业务流程中

首先，“前端控制”，借助数智化系统，在业务入口“锁死”标准。在所有数据录入环节，通过下拉选择、格式校验、自动匹配等方式，强制用户按标准输入。

其次，“流程集成”，将主数据的审批流程化。例如，一个新供应商的创建，必须经过采购部门的数据专员按标准审批通过后，才能进入系统被使用。

最后，“中台治理”，在数据汇聚层统一清洗与映射。对于历史系统中存在的非标数据，数据中台应承担起“翻译官”的角色，通过ETL（抽取、转换、加载）过程，将不同来源的数据清洗、转换，映射到统一的标准上。

▌3、强管控——建立常态化的运营与考核机制

将数据质量指标（如数据准确率、完整率）纳入相关业务部门的绩效考核，与数据所有者的绩效挂钩，从而压实数据责任。

三、数据挖掘：释放数据驱动业务价值

▌1、深化数据加工：建设企业“数据工厂”，实现数据资产化  

以数据中台为枢纽，不仅集成财务、业务等内部数据，还要引入市场、行业、供应链等外部数据，形成企业“数据湖”。基于数据标准，对多源异构数据进行清洗、转换、打标签，形成标准、干净、可信、可理解、可检索的“数据资产”，并发布到数据资产目录中，方便业务人员像在图书馆查书一样查找和使用数据。

▌2、深化数据共享：搭建“数据服务超市”，实现数据平民化 

将数据封装成标准化的服务，并借助低代码（零代码）的能力，搭建数据自助分析平台，让“数据服务”普遍化、平民化，方便快捷的提供数据服务：支撑业务处理层面，为前端业务系统提供实时、准确的数据反馈，支撑业务流程；支撑业务决策层面，为管理者和业务人员提供自助分析、灵活查询的能力。

▌3、深化数据应用：孵化“数据智能产品”，实现数据业务化 

打造多样化的数据产品形态，如指标产品（如管理报告、管理驾驶舱等）、标签产品（如客户画像标签、资产特征标签等）、模型产品（如企业健康度模型、投资风险模型等），借助数据平台、智能算法等工具，将多形态的数据产品应用到具体的业务场景，如“智慧采购”、“精准营销”、“智能风控”、“动态预算”等，真正实现数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动创新。  

建议广大企业以“数据资产是核心竞争力”为导向，通过“建标准、严治理、深应用”的路径，将数据标准驱动贯穿财务数智化转型全过程，使数据真正成为支撑战略决策、防控经营风险、赋能业务创新的核心生产要素，最终实现“数据可用、能用、好用、管用”的治理目标，为打造世界一流企业提供强劲数据动能。