财务与审计随着数字技术的发展，财务核算重心开始朝着流程处理和场景处理方向迈进，传统的会计数据治理机制已无法满足千万级次的数据精细化处理，如何通过治理让数据发挥更大价值这是企业面临的巨大挑战，它关系着能否实现企业效益的增长。本文从会计数据分类构成人手，梳理出会计数据管理存在着管理标准不统一、无法及时产生分析数据、缺乏有效的监督体制等问题，提出建设会计数据采集制度、会计数据标准体系，会计数据分析机制等有效措施，以期为企业的会计数据治理提供借鉴。当前社会已经迈入数字经济时代，数字化转型成为企业的共识，随着企业数字化建设的不断深入，业财融合快速发展，会计数据源日益增长，数据作为生产要素，已经成了企业除人财物之外的第四个资产，数字经济时代下会计数据不再只是企业内部的财务专业化数据，会计数据如何驱动企业的经营创造更大的价值，不单是典型的技术问题，同时也是管理问题。以往的数据管理，大多是数据与业务保持独立，各部门数据不能互联互通，不能产生用户所需要的特定信息，数据的价值不能充分发挥，难以满足实时分析和决策的高要求。健全会计数据治理体系，全方面聚合数据源，充分释放数据的价值，既要保障会计数据的安全，又要为成本控制、资金管理、内控体系提供数据支持，从而为企业精细化管理提供准确的信息，推动企业的数字化转型。一、企业进行会计数据治理的意义1.利用数据挖掘，实现精准分析。结合企业自身业务特点，强化数据对业务的赋能，打破数据壁垒，财务部门和业务部门建立一致的财务目标，推动数据贯通融合，遵循共同的数据标准，通过推动数据分级分类管理等方式，简化审批流程，保障企业财务数字化转型下会计教据存在问题与治理理内部的业务协同和充分共享，让数据服务企业经营管理，促进业务创新发展，实现数据驱动的企业管理与运营。2.利用数据平台，提升治理水平。通过建立企业统一的数据平台，为企业的数字化转型提供技术支撑，实现债务、资金、物资、人力等各方资产数据信息汇总，集成业财生态共享平台数据资源，加强源头数据治理力度，通过财务监察系统加强财务风险管控体系、内部稽核制度建设，开展数据全链条、各环节质量监控，形成数据全生命周期管控模式，夯实企业数据质量的基础，提升数据治理效能。二、会计数据的分类会计数据包括外部数据和内部数据，外部数据包括宏观的经济数据、行业市场信息、政府信息、知识产权、媒体舆论、司法诉讼、经营信息、工商信息、风险...
