项目实施方法 目录 11 ▪ 有效整合流程与数据信息，为公司战略决策和业 务 活动提供内部专家支持 ▪ 共享平台与集团财务、业务单元财务的管理边界 清晰， 协同合作机制有效 ▪ 完整的绩效管理体系，服务水平透明、稳定 ▪ 具备持续自我优化的管理机制与人才储备 ▪ 效率卓越，能够有效支持端到端的流程服务 ▪ 高度自动化的系统平台 ▪ 通过标准化流程和系统整合实现成本降低 实施 持续优化 风险管理 项目管理 变革管理与培训 O （组织与人员） Organisation 共享中心的定位 ▪ 借助德勤财务共享服务完整解决方案和对中国企业多年的专业服务经验，德勤相信可以为 WD 集团共享服务建 设之路保驾护航 德勤财务共享服务方法论 项目实施方法—— SPORTS 模型 R （政策与法规） 6.1 银行账户余额 期末对账 7.1.8 付款计划变更 7.6.2 银行预留印鉴 保管及使用 ▪ 银行主数据 NC 维护（直联行统一付款账户） ▪ 银行余额调节表编制（由共享完整负责的账户，如直联行账户 和 通过第三方支付账户） ▪ 资金上收（直连行）、下拨、调配统一操作 ▪ 资金上收、下拨、调配会计核算 ▪ 银企直联支付与非直联行付款（第三方支付） ▪ 付款查询

数 字 化 成 熟 度 评 估 应 用 现 状 分 析 业 务 现 状 分 析 现 状 总 结 及 提 升 2.3.1 人力资源业务现状分析一人力资源战略  组织管理体系不完善 未见完整的授权手册，组织管控、授权体系、职位职级体系、任职资格等组织管理体系不完善。 部分业务在不同业务单元之间存在交集，部分职责划分不明确，存在职能缺失、模糊及弱化现象。 未见书面的正式文件对组织的设 。  干部培养机制不健全  干部退出机制缺乏 主 要 问 题 原 因 分 析 提 升 建 议  建立完善的干部管理体系 制定明确的干部选拔、培养、评价、激励和退出机制，确保体系的完整性和有效性。  结合战略需求，规划干部继任管理 做好资源池蓄水工作，为未来战略识别和提供优秀干部各层级预备队。  建立多元化的干部培养机制 为干部提供多样化的培养机会和经验积累，通过实践 给予受训人员适当的激励和奖励，增强培训的应用度和员工参与度。  当前针对干部、毕业生及部分关键岗位的人才发展体系较健全，其他岗位的人才发展体系尚未开始，没有建立健全的人才储备机制。  公司建立了较完整的培训管理体系，对关键岗位人员培训较为重视，投入了较多资源开展相关培训。  缺乏系统性的培训和发展机会，外训、走访标杆学习、线下培训的方式不足，员工的职业发展受限。  没有建立完善的知识管理

单、系统数据清单、数据需求清单等“三张清单”，建立统一的事项目 录和数据资源目录，使得两个目录的规范率达到 90%以上。 （2）完善数据采集汇聚机制，实现对市直部门及重点行业的基 本数据的完整收集。 （3）完善数据更新机制，实现数据鲜活率达到 90%，为 Z 务业 务的开展提供鲜活的数据支撑。 （4）完善省市区数据共享模式和共享渠道。构建省、市一体化 共享体系，建立完善数据共享机制，最终实现信息共享率达到 数据管理责任，强化绩效评估，推动数据治理工 作持续有效开展。 （2）建立数据质量问题处理机制，规范数据质量问题处理流程， 拓宽数据纠错反馈渠道，提高数据问题解决的及时性，切实提高数 据质量，确保相关数据的一致性、规范性和完整性。 1.6.4 “支撑层”的分布式架构改造 一、分布式云架构改造 14 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 随着分布式技术和云计算技术的大力发展和交叉融合，基于云 务管理水平、服务质量和工作效率的有 力手段。Z 务行业基础信息网络和重要信息系统安全关系人民民生、 社会稳定和广大群众权益，密码作为保护网络与信息安全的核心技 术和基础支撑，在身份识别、安全隔离、信息加密、完整性保护和 抗抵赖性等方面有着不可替代的重要作用。 1.9 主要结论与建议 本项目是落实 GJ 及各地省市“新基建”、“数字经济”产业发展重 要环节，建设内容符合 GJ 及各地省市相关指导意见和实施方案的基

Page13 企业数字化转型建设背景 Page14 消费企业管理分析类应用建设现状基本分析 关注的内容 存在的问题 基本的现状  商城数据仓库累积数据没有充分利用  缺乏面向整个消费企业的统一、完整 的数据视图；  缺乏支撑消费企业日常业务运转的风 险评估体系；  缺乏消费企业客户 360 度视图，客户 行为分析和预测无法实现；  缺乏面向企业业务运营管理的关键绩 效指标体系； 数据与信息标准化委员会 数据管理人 数据所有人 数据生产人 数据使用人 IT 支持团队 考核指标 责任评价 标准执行评价 政策执行评价 评价标准 数据类型 数据格式 业务分类 真实性定义 及时性定义 完整性定义 技术元数据 流程 评价与考核流程 考核指标 建立 / 维护流程 标准建立 / 维护 流程 组织建立 / 维护 流程 评价 与 考核 业务含义 一致性定义 数据认责 企业数字化转型总体架构——数据管控组织 数据管控组织是数据管控体系中最重要的因素，它负责定义和管理业务数据相关标准，制定遵 寻标准所必须的政策，监测正在进行的数据管控行动。 数据管控组织是否有完整与合理的角色定义、是否有高层领导的参与，是整个数据管控的成败 的关键。 典型的数据管控组织如下所示： 数据管控负责部门 岗位 角色 数据管控主导方 信息管理委员会 数据 标准 管理

《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》 4 图 1 流程治理推动流程贯通与提效 二、流程数据概述 (一)流程数据定义和范围 流程数据是指在流程中产生、收集、处理和使用的各类数据， 记录了业务流程执行的完整过程。流程数据作为流程运行的“数字 足迹”，是实现流程建模、部署、执行、分析、优化的核心基础和 重要依据，正从信息传递的“附属产品”跃升为战略价值突出的“基 础资产”。 按数据用途分，流程数据可以分为基础数据层、描述数据层、 据 安全数字化管理体系（如分级授权、加密脱敏、审计追溯）确保数 据全生命周期合规。例如敏感数据销毁采用“申请-审批-执行-核验” 机制与不可逆技术手段，降低泄密风险；流程元数据与事件日志的 完整留存，则为内外部审计提供可追溯证据，保证企业合规经营。 流程数据分析推动企业科学决策。流程数据的战略价值不仅在 于其技术层面的管理效能，更在于其对企业战略目标的深度契合， 高质量的流程数据资源 数据等。通过建 立各层级数据的映射规则和关联关系，形成概念、逻辑和物理模型 逐层递进的完整数据模型，支撑端到端数据整合分析与价值挖掘。 3. 流程数据生命周期管理 数据采集环节明确业务场景与数据源，通过统一工具与标准实 现跨系统采集，配置数据质量校验、差异化采集周期及异常处理机 制，确保数据完整可追溯。 数据存储环节将结构化数据依托大数据平台或数据仓库统一存 储，非结构化数据依托数据湖统一存储或知识库纳管，遵循分类分

产品运营体系 研发 使用 Copyright By GuanHua, 2016. All Right Reserved. 商业运营中心 业务运营 能力环境 业务架构的核心，在于通过一个完整的业务场景运营体系组装各种企业的业务能力，形成符合企业商业模式和运营特点的 场景，用最有效的方式达成销售的目的； 并在这个过程中，有序管理和运营好企业的各种能力资源，用最小代价达成最大的业务目的； 平台架构体系 8. 基础架构体系 Copyright By GuanHua, 2016. All Right Reserved. IT 架构体系，是一个层次化的架构形态，通过各层的能力，构建出完整的企业 IT 能力来实现对业务应用的支撑； 1.2 IT 架构体系的理解 IT 架构层次化体系 Work Role Data Role 业务 功能 技术 功能 界 面 界 接 面 口 迁移洞察：新老系统的对接，实现业务的连续 Copyright By GuanHua, 2016. All Right Reserved. 商业运营中心 业务运营 能力环境 运营的核心，在于通过一个完整的业务场景运营体系（ orchestration ）组装各种企业的业务能力，形成符合企 业商业模式和运营特点的场景，用最有效的方式达成销售的目的； 并在这个过程中，有序管理和运营好企业的各种能力资源，用最小代价达成最大的业务目的；

业务权限分配、输入输出控制； • 访问权限控制、操作流程规范； • 风险规范要求等； • 对于业务数据按照主体、参考、交易、 统计进行分类，并梳理出数据的技术 标准和业务标准； • 补充和整理完整的数据字典； 让数据变得更干净，少歧义 • 如何让数据变得干净可用？主要从三个方向入手：数据采集与清洗、对元数据进行管理、数据标准化治理 数据采集与清洗 • 数据同步 • 数据交换 • 数据整合 易。对数据上下 文背景、历史和起源进行完整的记 录并管理，建立元数据标准，提升战略信息（如数 据仓库、 CRM 等）的价值，帮助分析人 员作出更 有效的决策。元数据管理方法如下： 理解元数据需求 • 确认企业元数据管理环境、范 围、优先级、元数据内部标准、 企业基于元数据的服务等； 标准化元数据评估指标 • 评估指标主要应采取定量指标，包括： 元数据存储库的完整性、元数据的质量、 元数据的使用 告异常； 发布元数据 • 将元数据从存储库分发到最终用户和 其他需要使用元数据的应用或工具； 数据标准化治理 • 数据标准化治理旨在遵循国家及本地相关标准化规 范的基础上，根据实际需要制订一套完整、统一的 标准规范体系，实现信息高度共享、系统运行高度 协调的保障。 • 标准规范包括技术标准、数据标准和管理制度三类： 技术标准 管理标准 重点解决数据整合、交换接口标准 • 业务数据库建设规范、数据整合规范

ERP 与数字化转型需求的代 际冲突。根据央国企 CIO 问卷调研，ERP 产品智能化低的占比为 70%，主要问题是 AI 与自动化渗透率低， 运维成本问题占比 35%；用户体验、系统集成、功能完整性与适应性、技术方面问题均占比 30%；生态链 接问题占比 25%；数据安全问题占比最低，为 20%。 3.6 目前使用 ERP 产品的不足 图 9 目前使用的 ERP 产品的不足 15 行业经验：在细分行业的头部案例积累，能否提供可配置的行业模板（如制造业 MES 模块、金融 业风控套件）。例如，鼎捷具备 20+ 年机械装备行业数智化经验，拥有机械装备客户，助力更大集团建立 更完整的精确、全面的产品质量追溯系统，建制全新的整车厂供应链体系；SAP ERP 系统软件的各模块 相对独立，可以根据企业的具体需求进行选择和配置，实现企业的个性化定制；启明信息 ERP 产品一直 服 服务于大型央国企制造业行业，业务覆盖了整车、装备制造、零部件制造、贸易、物流等行业，贯穿了管控层、 运营层、执行层各级需求。 3. 服务能力：实施团队规模及本地化支持能力，全周期服务承诺的完整性。例如，远光公司严格遵循 ISO20000、ITIL、ITSS、CCRC 等体系标准，提供涵盖 IT 服务全生命周期的管理咨询、培训、实施、运维等 服务内容，具备全方位的服务能力；启明信息利用智能 AI

层层落实税源专业化管理思路，分级分类加 强税收数据挖掘分析工作。三是全面与重点相结合。在全面分析的基础上，各地要结合本 地实际突出重点，有的放矢地开展重点数据挖掘分析。四是定量与定性相结合，形成完整 的科学的税收分析方法体系。五是动态与静态相结合。进行税收数据挖掘分析时，注意动 态数据与静态数据的结合使用，坚持从经济看税源，从纳税人的发展看税源。 （4 、培养复合型税务人员，满足大数据税收工作需要 的环境； 在设计、组建中心机房系统时，采用先进的、标准的设备；在选购服务器、存储和连 接设备时，确保系统部件间的严密配合和无缝联接，并获得良好的售后服务和技术支持； 整个系统建成后按照整理一套完整的文档资料，以便提高整个系统的可管理性与可维护性。 5) 安全性原则 严格按照XX 关于信息安全的规定和要求，规划和部署中心机房的业务系统和备份系 统；采用安全服务器、备份还原系统、来防止内外部的网络安全威协和数据丢失窃取威胁 最终用户提供服务，总体逻辑架构如下： 第 16 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 图 3-1 云数据中心总体逻辑架构 云数据中心的各个关键组件及逻辑层次。  云数据中心基础架构：提供了一个功能完整的、标准开放的方便集成的IaaS 服 务层。这层提供的动态基础架构是整个云数据中心的核心支撑层，其最核心的部 分包括采用了国产服务器、国产存储存储系统和虚拟化软件构建的云计算服务基 础架构。该

并推动其线上化，逐步构建数字化办公环境，促使人 力资源与业务数据自然汇聚沉淀。基于这些沉淀的 数据，针对具体问题和场景开发相应的数据应用，为 业务提供有力支撑，并向前端服务延伸。依据前端业 务的反馈信息，形成完整的数据应用闭环体系。 c）服务企业战略的数据治理体系。 “人力资源的 数字化与数据应用必须紧密围绕企业战略，构建一套 完备的数据应用与治理体系，借助数据洞察问题、优 化运营、解决问题，实现闭环管理。”从组织服务的视 在确立基础信息定义后，依据人力资源业务内部 的流转逻辑，精准识别各模块的核心主数据以及数据 交互与边界。明晰交互关系后，借助信息体系与业务 体系，实现数据的沉淀，构建起从业务到数据再到应 用的完整数据流。在基础数据体系之上，构建数据应 用与分析模型。以应用为导向，依据不同渠道的数据 应用需求，搭建基本指标与分析维度。这些需求来源 涵盖日常应用、上级组织管理部门与国资委的报表要 求以及集团管理需求等。将分级体系划分为维度与 进而构建数据看板，依据数据看板洞察问题，形成闭 环。 2.3 强化数据治理与运营 数据治理与运营直接决定数据应用成效。为保 障数据的可用性，必须强化数据标准，常态化推进数 据治理工作，围绕数据的一致性、及时性、完整性、准 确性、安全性与合理性等维度，加强数据质量管理，强 化数据仓库采集与分析，健全数据安全与知识体系 （见图 2）。通过对各项业务进行分层与分级的精细化 定义，管理者能够在信息的运用流程中精准界定何种