小公司财务流程设计,财务公司运作方案怎么写( 四 ) _赚钱

三是严控数据质量，建立数据质量控制机制，强化数据资产意识和数据认责意识，在系统设计阶段前置统筹考虑数据质量管理，把数据质量贯彻系统建设的始终，确保数据从源头管起来，确保数据能动起来、用起来。
▲2. 数据可视化。
一是搭建数据仓库，将数据源系统中的基础数据和外部数据经过清洗后，按照客户、产品、财务、风险、渠道、运营、营销和人力等不同分类，形成数据仓库，并根据数据的使用频率和重要性，逐步建立中高价值萃取数据中心和公共数据中心两大数据中心。
二是建立完整的数据标签体系，根据数据的不同属性和状态，设计数据特征库标签体系，设置客户、资产、负债、关联关系、审批决策和贷后监控等类别的标签，构建客户360度画像、关系图谱、金融行为图像和风险画像，并积极响应营销类和风险类等能力输出，运用于贷前客户准入和贷中预警机制等建设。
三是建设数据驾驶舱，强化数据分析挖掘和管理能力建设，推进智能报表开发与共享，采集、整合业务管理和集团资金管理所需的数据，通过管理决策仪表盘等形式大屏动态直观展现，实现数据资产可视化。
▲3. 数据价值化。
一是建立数据中台，作为公司数据管理者，熟悉掌握公司数据资产有哪些、数据在哪里、数据怎么用，能全面、前瞻地规划数据应用场景，加强数据部门和业务部门的超融合，抓住契机实现个别领域突破，赋能业务发展，构建一套持续不断把数据提炼成资产并服务于业务的模式。
二是设置数据资产管理平台，建立清晰的数据资产目录，推动数据透明、便利、随手可得，让业务数据化、数据资产化，形成数据主动管理的惯性，持续生产更高价值的数据，提升高效数据驱动力，全方位支持业务赋能，推动数据的持续使用，促进中高价值数据不断显现并获得更深入的治理。
三是全面提升数据服务能力，随着数据治理的深入，数据精细化管理程度不断提高，数据应用场景进一步拓展，拓展到客户洞察和精准风控等领域，推动客户范围的扩大，数据治理将转变为数据服务，在大数据分析中构建数据洞察力，数据应用驱动企业数字化战略转型，赋能财务公司高质量发展。

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