财务数据服务标准化，构成了完整的业财一体化主数据仓库

如果说制度标准化是数字化建设的纲领性文件，那么数据服务标准化就是数字化建设的基石。主数据如果没有进行充分地沉淀与治理，企业数字化的价值就会被大大削弱，积累的海量生产与经营数据就无法对后续工作给予指引。金蝶的数据服务标准化就已经达到成熟，并运用到实际工作中。

在数字化建设的初期，企业只具备一个个的“孤岛”系统，各业务系统间的数据没有任何集成关系。此时，财务管理最需要明确的就是一套科学合理的会计科目核算主数据，如科目体系是否足够清晰，核算维度是否足够支撑现有财务分析，科目体系是否具备灵活的扩展性，能否适应公司战略发展方向的新业务板块等。

在数字化建设的中期，企业在寻求打破数据“孤岛”，打破系统“壁垒”，甚至可能激进的全盘重塑数字化系统应用。此时财务数据服务标准化，必须及时地纳入整个体系的主数据管理中，并且要打破固有的一切从“科目余额表”查询的思维模式，将科目体系中与业务数据紧密结合的部分，逐渐向业务系统发散。

在数字化建设的成熟期，企业已经有能力将财务主数据与业务主数据进行深度地映射和对接，双方共同构成了完整的业财一体化主数据仓库。

此时，整个主数据仓库已经不是简单代表数据的积累与沉淀，更重要的是已经具备形成企业独立的数据中台服务和数据仓库，后续所有接入的应用系统，都必须先进行主数据层面的准入与对接，这也是金蝶平台成功的原因之一，为企业的数据做到了最大的保障。

而已经沉淀下来的企业主数据，同样可以进行深度的数据价值挖掘与完善，如对客户、供应商信用评级，对银行、账户等统一准入申请管理等。

财务主数据服务标准化，是需要长期的主数据管理规划，配合极强的执行力和持续稳定的政策方向指引。准确的主数据和统一的数据准入标准，才能为上层的系统建设奠定坚实的基础。

其实数据标准是包含在了每个知识领域当中的，不仅只是财务板块，只要仔细阅读你就会发现每一个数据管理职能，都离不开数据标准，甚至很多数据管理的过程本身就是在做数据的标准化，例如：设计数据模型和元数据、梳理数据分类分级体系、定义数据质量规则和检核标准、设计数据存储模型和规则、定义主数据分类和编码规则等等，这都是数据标准的内容。

未来金蝶也会在更多领域和行业开展数据服务标准化，让企业的发展更稳更扎实！