做好财务数据的决策准备

“我们的表现数据非常清晰，但事实并非如此”我不会帮助任何人做决定，”某全球制药公司的一位企业总监表示。高德纳2019年数据管理模型调查显示，73%的财务职能倾向于集中、严格治理的数据源。但是，尽管这符合治理要求，但可能对业务没有很好的服务。

Gartner高级首席顾问克莱门特•克里斯滕森(Clement Christensen)表示:“企业领导人基本上同意，来自金融领域的数据往往过时、不一致或不完整。”“金融业必须更广泛地考虑如何让数据为决策做好准备。”

“事实的充分版本”往往就足够了

组织现在创建和使用大量且不断增长的事务、运营和其他企业数据。财务部门通常倾向于一个由公司批准的单一视图，该视图位于一个中央存储库中，该存储库经过优化，可以将数据加载到报告和报表中商业智能(BI)工具．

这种准确而一致的“单一真相来源”对于需要精确或难以在业务部门之间汇总或比较数据的组织尤其有用。但这种观点并不总是对决策有用，特别是如果数据是在没有上下文的情况下提供的，或者是以一种业务不容易吸收的方式进行交流的。

高德纳(Gartner)的研究显示，金融业需要一种更务实、更灵活的方式，以足够快地提供全面的数据来推动决策，但它可能不得不在数据准确性上做出妥协，以实现决策准备。为了提供“足够版本的真相”，金融的关键是在错误数据的成本和额外数据所需的努力之间做出明智的权衡数据治理．

当财务处理得当时，企业就会受益。27%的组织追求“真相的充分版本”战略，有41%的可能性生成决策就绪的数据，提高决策质量和业务结果的可能性是前者的两倍。

下载Gartner Fi.r.st。季刊文章:数据管理:单一版本的真相不再有效

您仍然需要框架来保证数据质量

为了提高决策准备，您可能需要以不同的方式准备数据。克里斯滕森说:“编目、标记、解释，但让别人来管理。”

在这一战略下，金融必须:

• 支持分布式数据所有者，提供关于治理哪些数据和治理范围的指导
• 将数据存储在具有通用数据目录的多个存储库中，并澄清数据集之间可接受的不一致
• 根据价值驱动地图，在报告和BI工具中策划现有和新形式的性能数据

有些人担心，如果没有单一的数据源，数据治理将陷入混乱数据质量即使有足够的版本，一致性仍然至关重要。框架是推动关于权衡的明智决策的好方法。使用它来衡量哪些数据质量问题是最关键的，并从业务因素的角度评估糟糕数据的成本，例如损失的时间和收入、费用和声誉损害。

框架还有助于提高数据治理的可伸缩性，并在最需要的地方集中改进数据质量。双方一致同意的数据质量框架也建立了共同的信任，即即使数据并不完美，多个版本的真相也足以用于决策。

阅读更多:如何为数据质量改进创建业务案例

如果你还需要一个真相来源

如果您仍然需要单一的真相来源，请考虑使用通用语义层(USL)。它为大数据分析师提供了一种自主的、自然的语言方式来澄清数据，并可以帮助财务领导者解决数据模糊性并改善决策。

USL本质上是一个虚拟应用程序编程接口(API)，将整个组织联系在一起”S的分析工具，其数据源和数据治理系统。一旦安装，财务和其他业务分析师可以使用它通过USL定位和处理他们自己的数据。

USL创建了一个单一的焦点，供不同的业务分析师和不同系统的用户使用。它使业务分析人员能够在数据源处创建自己的上下文和定义，从而避免复杂的技术元数据定义。这使得数据对业务用户更清晰、更易于理解，还可以提供组织数据和信息资产的更全面、更相互关联的视图。