業財融合視角下數據中心智能化運營與管理研究

［摘 要］數據中心是企業業財融合的重要阿支撐平臺，其智能化運營與管理對于提升企業的數據能力和價值具有重要的意義。數據中心實施智能化運營與管理可以提升數據質量和完整性，增強數據分析和挖掘能力，實現數據資產化和價值化，優化數據管理和治理模式。數據中心智能化運營與管理存在的問題主要表現為：數據基礎薄弱，人員能力不足，管理標準缺失，技術應用不足。數據中心智能化運營與管理的創新策略主要包括：構建數據共享和協同的平臺，提升數據分析和挖掘的能力，優化數據管理和治理的模式，拓展數據應用和創新的場景。

［關鍵詞］業財融合；數據中心；智能化運營；管理

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.13.019

［中圖分類號］F275 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）13-0064-04

0" " "引 言

隨著數字化轉型的深入推進，數據已經成為企業的重要資產和核心競爭力，數據中心作為數據的生產、存儲、分析和應用的平臺，也越來越受到企業的重視和關注。然而，數據中心的運營與管理面臨著諸多的挑戰和問題，這些問題不僅影響了數據中心的效率和質量，也影響了數據中心的價值。為了解決這些問題，需要提升數據中心的智能化運營與管理水平，實現數據的最大化利用。

1" " "業財融合視角下數據中心實施智能化運營與管理的意義

1.1" "提升數據質量和完整性

通過對數據的智能化快速采集、清洗、整合和驗證，保證數據的準確性、及時性和一致性，消除數據孤島和冗余，為業財融合提供可靠的數據基礎[1]。例如，利用區塊鏈技術中去中心化的分布式賬本，可保證數據的不可篡改、可追溯、可驗證，提高數據的安全性和信任度。通過云計算技術，可以實現數據的高效存儲、快速傳輸、彈性擴展、按需使用等，提高數據使用的靈活性。

1.2" "增強數據分析和挖掘能力

數據中心能夠運用多樣化的分析手段，如趨勢分析、預實對比分析、邊際效用分析、長尾分析等，對數據進行深度挖掘和洞察，發現業務提升機會和管理漏洞，幫助前端業務自驅式升級迭代管理能力，對業務形成倒逼、預警、監督作用。例如，通過趨勢分析，可以發現業務的發展規律和變化趨勢，為戰略規劃和預算編制提供依據。通過預實對比分析，可以及時發現業務的偏差和問題，為業績管理和風險控制提供支持。

1.3" "實現數據資產化和價值化

數據中心可以將數據轉化為有價值的資產，通過數據的共享、交換、開放和創新，拓展數據的應用場景和價值鏈，為企業創造新的收入來源和競爭優勢，推動企業的數字化創新和生態建設。例如，通過數據共享，可以實現數據的內部協同和外部合作，提高數據的利用效率和價值。

1.4" "優化數據管理和治理模式

數據中心可以采用新的管理和治理機制，如數據負責人制度、數據價值評估體系、數據生命周期管理流程、數據安全和合規標準等，規范數據的生產、使用、分配和消費，提升數據的管理水平和治理效果，為業財融合提供有效的數據支撐。例如，通過數據負責人制度，可以明確數據的歸屬、責任和權利，促進數據的協作和共享。通過數據價值評估體系，可以量化數據的貢獻和價值，促進數據管理的優化和創新。

2" " "當前數據中心智能化運營與管理存在的問題

2.1" "數據基礎薄弱

數據基礎薄弱主要表現在業務數據與財務數據的割裂和缺失。由于業務數據和財務數據分屬于不同的部門和系統，沒有統一的標準和接口，導致數據的定義、分類、計算、匯總等存在差異，無法形成一致的數據視圖。同時，由于業務數據的采集和存儲存在一定的難度，部分業務數據沒有被有效地記錄和保存，或者存在遺漏和錯誤，影響數據的完整性和準確性。這些問題不僅限制了數據分析的廣度和質量，影響了數據的價值和意義，也增加了數據的風險和成本，影響了數據的安全和效率[2]。數據分析是數據中心智能化運營與管理的核心環節之一，如果數據基礎不牢固，就無法進行有效的數據分析，也無法提供有價值的數據洞察和建議，導致數據的潛力和作用無法得到充分發揮。數據的質量和完整性直接關系到數據的可信度和可靠性，如果數據存在缺失或錯誤，就可能導致數據被誤用或濫用，造成數據的損失或泄露，給企業帶來很大的風險和損失。

2.2" "人員能力不足

人員能力不足主要表現為財務人員在技能和視野方面的不足。由于財務人員的培訓和考核主要側重于財務規范和制度，而忽視了財務分析和創新的重要性，導致財務人員的知識結構和思維方式落后于時代的需求，不具備財務分析能力，也不會使用模型等高級分析工具。同時，由于財務人員與業務部門的溝通和協作不夠密切，沒有充分了解業務的特點和規律，也沒有參與業務的規劃和執行，導致財務人員的業務敏感度和判斷力不足，缺乏業務視角。這些問題不僅影響了財務人員的工作效率和質量，降低了財務人員的職業價值和競爭力。業財融合是財務的重要職能和目標，如果財務人員的能力不足，就無法有效地整合和分析業務數據和財務數據，也無法為業務提供有價值的財務支持和服務，導致業財融合的效果不佳，財務的戰略作用和影響力也難以發揮。

2.3" "管理標準缺失

管理標準缺失主要表現在管理流程的不規范和管理指標的不合理。雖然管理流程經過梳理，但落實到具體決策點上，并沒有明確的評價標準，還是以人治為主。這是因為管理流程的設計和執行沒有充分考慮數據的作用和價值，沒有將數據作為決策的依據和參考，而是依賴于個人的經驗和主觀意愿，導致管理的效果和效率不高[3]。同時，管理指標的設置和調整不夠靈活和科學，不能反映業務的變化和需求。這是因為管理指標的制定和修訂沒有遵循數據的邏輯和規律，沒有根據業務的發展和市場的變化進行及時的調整和優化，導致管理指標的適應性和有效性不強。這些問題不僅影響了數據中心的運營效果和管理水平，降低了數據中心的業績和價值，也影響了數據中心與業務部門的協調和配合，降低了數據中心的服務能力和水平。

2.4" "技術應用不足

數據中心的智能化運營與管理需要依賴先進的技術，如數據湖、數據倉庫、數據分析、人工智能等，這些技術可以提高數據處理和分析的效率和質量，也可以提供數據的動態調整和優化的功能。但目前企業對這些技術的應用還不夠廣泛和深入，存在一定的技術壁壘和成本障礙。這是因為企業對這些技術的認識和投入還不夠充分，沒有形成有效的技術推廣和應用機制，也沒有建立完善的技術支持和服務體系，導致技術的利用率和價值發揮不高。同時，數據中心的智能化運營與管理需要與業務部門的需求和反饋相適應，實現數據的動態調整和優化。但目前企業對這些技術的應用還不夠靈活和智能，在響應速度和精準度方面存在一定的問題。這是因為企業對這些技術的控制和調節還不夠熟練和敏捷，沒有建立有效的數據反饋和改進機制，也沒有利用人工智能等技術提高數據管理的自動化和智能化水平。這些問題不僅影響了數據中心的運營效率和質量，降低了數據中心的創新能力和水平，也影響了數據中心的服務效果和水平，降低了數據中心用戶的滿意度和忠誠度。

3" " "業財融合視角下數據中心智能化運營與管理的創新策略

3.1" "構建數據共享和協同的平臺

數據共享和協同是實現業財融合的基礎和前提，也是提高數據質量和完整性的關鍵。數據中心需要打破數據孤島和壁壘，構建一個統一的數據平臺，實現數據的標準化、集成化、可視化和可操作化，使數據能夠在不同的部門和系統之間自由流動和交換，滿足不同的業務需求和場景。數據中心還需要建立一個有效的數據協同機制，實現數據的協同生產、協同使用、協同管理和協同創新，使數據能夠在不同的角色和層級之間實現信息的共享和溝通，提高數據的利用效率和價值[4]。例如，數據中心可以將不同來源、格式和結構的數據匯集到一個統一的數據存儲空間，實現數據的快速采集、存儲和訪問，為數據的分析和應用提供便利。數據中心還可以將數據按照一定的維度和規則進行清洗、轉換和加載，實現數據的標準化、整合和模型化。

3.2" "提升數據分析和挖掘的能力

數據分析和挖掘是實現業財融合的核心和關鍵，也是實現數據資產化和價值化的途徑。數據中心需要運用多種數據分析和挖掘的方法和技術，對數據進行深入的探索和洞察，發現數據的規律和趨勢，提取數據中的知識和智慧，為業務的優化和創新提供依據和指導。數據中心還需要運用多種數據分析和挖掘的工具和平臺，對數據進行快速的處理，生成數據的報告并可視化展示，為業務的決策和支持提供參考和建議。例如，數據中心可以對數據進行描述、預測、推斷和優化，實現數據的分析和挖掘。數據中心還可以運用自然語言處理、計算機視覺、深度學習等方法，對數據進行理解、識別、生成和推薦，實現數據管理的智能化和價值化。

3.3" "優化數據管理和治理的模式

數據管理和治理是實現業財融合的保障和基礎，也是提升數據管理和治理水平的要求。數據中心需要建立一套完善的數據管理和治理的體系和機制，規范數據的生產、使用、分配和消費的過程和行為，保障數據的安全、合規、質量和效率，為業財融合提供有效的數據支撐和保障[5]。數據中心還需要建立一套靈活的數據管理和治理的方法和手段，監測數據的狀態、變化和問題，評估數據的貢獻、價值和風險，改進數據的流程、結構和模式，為業財融合提供持續的數據優化和創新。例如，數據中心可以通過實行數據負責人制度，明確數據的歸屬、責任和權利，建立數據的責任主體和責任鏈，實現數據的協作和共享。數據中心還可以利用數據價值評估體系，量化數據的成本、收益和影響，建立數據的價值指標和價值鏈，實現數據的優化和創新。

3.4" "拓展數據應用和創新的場景

數據應用和創新是實現業財融合的目的和結果，也是提高數據應用和創新水平的動力。數據中心需要拓展數據的應用和創新的場景和領域，將數據分析和挖掘的成果應用到業務的各個環節和層面，為業務的發展和創新提供數據的支持和服務。數據中心還需要創新數據的應用和創新的方式和形式，將數據的分析和挖掘的成果以更加直觀和易懂的方式呈現給業務的各個角色和層級，為業務的決策和支持提供數據的參考和建議[6]。例如，數據中心可以利用數據應用和創新的場景，包括財務管理、協同辦公、知識管理等，將數據的分析和挖掘的成果應用到企業的各個業務場景中，幫助企業打造精細運營、風險管控、生態建設、數據治理等新優勢，激活企業競爭力要素，為實現可持續發展奠定堅實基礎。數據中心還可以利用數據的應用和創新的方式和形式，包括數據報告、數據可視化、數據故事、數據產品等，將數據分析和挖掘的成果以更加直觀和易懂的方式呈現給企業的各個業務角色和層級，幫助企業提升對數據的理解和認知，增強對數據的信任和影響，為實現高質量發展提供強有力的支撐。

4" " "結束語

隨著數字化技術的不斷發展和創新，數據中心的智能化運營與管理將迎來更多的機遇和挑戰，也將對業財融合的實現和效果產生更深遠的影響。展望未來，本文認為，數據中心的智能化運營與管理將呈現以下幾個方面的趨勢和特點：第一，數據中心將面臨更加復雜和多變的數據環境，數據的來源、類型、結構、質量、價值等都將呈現多樣化和動態化的特征，要求數據中心具備更強的數據適應能力和數據創新能力，為業財融合提供更豐富和更靈活的數據支持和服務。第二，數據中心將充分利用人工智能、大數據、云計算等新技術，提高數據的智能化和價值化水平，實現數據的自動化、精準化、個性化和場景化，為業財融合提供更高效和更有價值的數據支持和服務。

主要參考文獻

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［2］王鴻勛.大數據時代財務共享服務管理會計的應用研究［J］.中國市場，2023（4）：154-156.

［3］趙增垚.大數據背景下企業財務信息化建設及數字化轉型［J］.中國鄉鎮企業會計，2023（12）：144-146.

［4］徐川.大數據時代財務共享服務管理會計的應用研究［J］.財會學習，2021（32）：90-91.

［5］張世超，楊乘勝，朱海東，等.基于電力企業數據中心的數據資產管理體系研究［J］.電力大數據，2022，25（1）：51-58.

［6］潘蕓.財務共享下的企業財務管理轉型路徑探索［J］.大陸橋視野，2023（9）：111-113.