银行 财务数据集市

财务数据治理是企业对财务数据进行的一系列管理活动，旨在提高财务数据的质量、一致性、准确性和安全性，从而为企业的财务管理和决策提供可靠支持。治理目标确保数据质量：保证财务数据的真实性、完整性、准确性和及时性，为财务分析、预算编制、成本控制等财务管理工作提供可靠的数据基础。提升决策支持能力：通过对财务数据的有效治理，使其能够更好地反映企业的财务状况和经营成果，为企业管理层的决策提供准确、全面的数据支持。满足合规要求：确保财务数据的处理和存储符合相关法律法规、会计准则和监管要求，降低企业的合规风险。提高数据效率与协同：优化财务数据流程，打破部门间的数据孤岛，提高财务数据在企业内部的流转效率，促进各部门之间的协同工作。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的财务数据标准，包括会计科目、财务报表格式、数据编码等，确保财务数据在企业内部的一致性和规范性。标准执行与监督：加强对财务数据标准的培训和宣传，推动各部门严格按照标准执行，定期对数据标准的执行情况进行检查和监督。数据质量管理质量评估指标：建立财务数据质量评估指标体系，如数据准确性、完整性、一致性、时效性等指标，定期对财务数据质量进行评估

财务数据中台是将企业财务数据集中管理、整合和分析的平台。能够帮助企业实现财务数据的一体化管理，提财务数据的可靠性、及时性和准确性，从而为企业决策提供支持。财务数据中台是企业数字化转型的重要组成部分，对企业的经营管理和决策具有重要意义。传统上，企业的财务数据分散在不同的系统和部门中，导致数据的重复输入和不一致。而通过财务数据中台，企业可将不同系统和部门的财务数据集中管理，实现数据的统一和标准化。这样一来，企业可以更加方便地访问和分析财务数据，减少数据的冗余和错误，提高数据的质量。企业通常有多个财务系统，如财务管理系统、报表系统、成本管理系统等。这些系统之间往往存在数据孤岛，难以互相沟通和整合。财务数据中台可以将这些系统的数据整合到一起，并数据接口实现数据的互通。这样一来，企业可以更加全面地了解财务数据的情况，避免信息的局限性和片面性，为企业的决策提供更加准确和全面的数据支持。财务数据中台不仅存储和整合财务数据，还提供了丰富的分析工具和挖掘算法，帮助企业发现数据中的隐藏关联和价值。通过财务数据中台，企业可以进行财务报表的自动化生成、财务指标的监控和分析、财务预测和预测等工作，提高财务数据

财务数据治理是对企业财务数据进行收集、整理、存储、管理和使用的一系列规范、流程和控制的实践。确保财务数据的准确性、完整性、可靠性和安全性。财务数据治理对企业来说非常重要。良好财务数据治理的企业能够更好地发现业务机会和风险，并且能够做出更明智、更准确的决策。以下是财务数据治理的几个关键方面：数据收集和整理：企业需要建立规范的数据收集和整理流程，确保财务数据能够准确地收集和录入系统。这包括明确数据所有权和责任、规范数据录入的标准和要求、建立数据质量制机制等。数据存储和管理：企业需要建立安全、可靠的数据存储和管理系统，确保财务数据的完整性和安全性。这包括使用合适的数据库和软件系统、建立访问权限和控制机制、定期备份和恢复数据等。数据分析和使用：企业需要设立专门的财务数据分析和使用团队，对财务数据进行分析和挖掘，发现潜在的业务机会和问题。这包括提供可视化的报表和分析工具、建立数据分析模型和算法、培训员工使用数据分析工具等。数据报告和披露：企业需要按照法律法规和会计准的要求，及时准确地报告和披露财务数据。这包括编制财务报表和附注、提交报表给审计机构和监管机构、公开披露相关信息等。数据合规和风

财务数据治理框架旨在保护财务数据的安全、合规性和完整性，同时提高数据的可用性和价值。针对财务数据治理方案，以下是一些关键点和策略：建立完善的数据治理制度：包括数据标准化、数据质量控制、数据安全管理的安全性和保密性。提高员工数据治理意识：通过培训提高员工对数据治理重要性的认识，提升数据治理能力。财务合规性：确保企业遵循相关法律法规、会计准则及内部政策，防范财务舞弊、降低法律风险。财务数据安全措施，定期进行数据安全审计和风险评估。财务数据保密与安全：保护财务数据的机密性和完整性，以维护企业的竞争优势、满足法规合规要求、维护信任关系。财务主数据管理：支持财务决策分析，提高财务协作效率，降低财务管理成本，增强财务透明度。财务数据治理实施方案：设立数据质量团队，负责财务数据治理的策划、执行和管理。数据全生命周期安全管理制度：建立健全数据运营和管控机制，明确数据安全管理权责机制，实施数据分类分级管理。会计师事务所数据安全管理：首席合伙人是数据安全负责人，确定核心数据、重要数据的存储处理，符合国家相关规定。网络财务管理数据安全措施：包括数据加密技术、身份验证与访问控制、网络安全防护策略、数据备份与恢复方案、合规性与隐私保护政策，以及实时监控。

的核心环节一个完整的财务数据归集流程通常包含三个关键阶段。首先是数据采集阶段，需要从销售系统、采购系统、银行账户、报销系统等多个源头收集原始数据。这一阶段的关键在于确保数据的完整性和准确性，避免遗漏或财务数据归集：企业管理的数字基石在现代企业管理中，财务数据归集是一项基础却重要的工作。它如同一条无形的纽带，将企业运营中的各类经济活动串联起来，为决策者提供清晰的财务全景图。无论是小型创业公司还是大型跨国企业，有效的财务数据归集系统都是健康运营的保障。什么是财务数据归集？财务数据归集是指通过系统化的方法，将分散在企业各部门、各环节的财务相关信息进行收集、整理和汇总的过程。这些数据可能包括收入汇总，形成可用于进一步分析的数据库。技术手段的演进随着技术进步，财务数据归集的方式发生了显著变化。早期企业主要依赖手工录入和纸质文档，效率低且容易出错。电子表格的出现提高了数据处理效率，但仍存在版本混乱人工智能技术的应用则进一步提高了数据清洗和分类的自动化程度。数据归集的价值体现规范化的财务数据归集能为企业带来多重价值。直观表现是提高了财务工作效率，减少人工操作时间和错误率。更重要的是，它为及时准确的

。财务数据归集的范围通常包括各类与资金流动相关的信息，如收入、支出、资产、负债、现金流等。这些数据可能来源于销售系统、采购系统、人力资源系统、银行账户等多个渠道。一个完善的财务数据归集系统不仅能够捕捉企业财务数据归集在当今商业环境中，企业财务数据归集已成为财务管理不可或缺的核心环节。无论是小型创业公司还是跨国企业集团，准确、系统地收集和整理财务数据都直接关系到企业的决策质量、运营效率和合规性。本文将从基本概念、主要方法及技术工具三个方面，介绍企业财务数据归集的相关知识。财务数据归集的基本概念财务数据归集是指企业将分散在各个部门、分支机构和业务系统中的财务相关信息进行系统化收集、整理和汇总的过程。这一过程的目标是形成统一、准确、完整的财务数据集合，为后续的财务报告、分析和管理决策提供可靠依据。从本质上讲，财务数据归集是企业财务信息流动的"集散中心"，是连接日常业务操作与高层战略决策的桥梁传统的结构化数据（如发票金额、交易日期），还能够处理日益重要的非结构化数据（如合同文本、电子邮件通信）。财务数据归集的主要方法企业进行财务数据归集主要有三种方法：手工归集、半自动归集和全自动归集。手工

财务数据中台是一种集成财务数据的架构，旨在实现数据的统一采集、整合、处理和分析，以提供及时、准确、全面的决策支持，提升财务管理效率和数据价值。财务数据中台是数据中台理念在企业财务管理领域的具体应用。它是一个整合企业财务相关数据的平台，将来自不同财务系统和非财务系统的数据进行汇聚、清洗、转换、存储，并通过数据治理形成高质量的财务数据资产，以服务的形式提供给企业内外部用户，用于财务分析、决策支持、风险预警等多种财务相关场景。作用数据整合与共享：打破财务数据孤岛，整合分散在各个系统中的财务数据。数据资产化与深度利用：把财务数据转化为有价值的数据资产。通过对财务数据的清洗、分类、汇总等操作，挖掘数据中的潜在价值。支持财务决策与管理：为企业的财务决策提供全面、准确、及时的数据支持。财务管理人员可以通过财务数据中台获取各种财务分析报表、指标数据，如盈利能力分析、偿债能力分析、营运能力分析等数据，以便制定合理的财务战略、预算方案和资金管理策略。同时，也有助于企业管理层更好地理解企业的财务状况和经营成果，做出科学的经营决策。二、架构与技术架构层次数据采集层：数据源确定：明确财务数据的来源，包括内部

财务数据中台：开启企业财务管理新征程财务数据中台是什么？在数字化浪潮席卷而来的当下，企业的财务管理正面临着前所未有的挑战与机遇。传统的财务管理模式在数据量爆发式增长、业务复杂度不断攀升的今天，逐渐显得力不从心。而财务数据中台，作为数字化时代企业财务管理的关键利器，正崭露头角，成为众多企业实现财务管理升级与创新的核心支撑。财务数据中台是一个集数据采集、处理、分析和应用于一体的综合性平台。它就像是企业财务管理的“超级大脑”，能够将企业内外部的各类财务数据进行整合与标准化，实现数据的统一管理与高效利用。从企业内部来看，它打通了财务系统与业务系统之间的壁垒，将采购、销售、生产等各个环节产生的财务数据进行汇聚；从外部而言，它还能整合诸如市场数据、行业数据等，为企业提供更全面的财务视角。通过财务数据中台，企业可以将分散在不同系统、不同部门的财务数据进行集中管理，消除数据孤岛，实现数据的实时共享与流通。这不仅提高了数据的准确性和一致性，更使得企业能够从全局的角度对财务状况进行分析与决策。同时，它具备强大的数据处理能力，能够对海量的财务数据进行清洗、转换和挖掘，提取出有价值的信息，为企业的财务决策

财务大数据分析是指利用大数据技术和工具，对海量、多样化的财务数据及相关业务数据进行收集、存储、处理和分析，从而为企业的财务管理、决策制定、风险评估等提供更深入、精准和全面的支持。数据来源企业内部财务，股价波动、债券收益率等信息与企业的价值评估和融资成本密切相关。分析方法数据挖掘技术：通过分类、聚类、关联规则挖掘等算法，发现财务数据中的潜在模式和关系。例如，利用聚类分析将客户按照消费行为和财务特征、神经网络等机器学习方法进行预测和决策支持。回归分析可用于预测销售额与成本之间的函数关系，从而优化成本结构；时间序列分析对企业的历史财务数据进行建模，预测未来的收入、利润等指标；决策树和神经网络可用于信用风险评估、投资决策等复杂场景，提高决策的科学性和准确性。可视化分析：将财务数据以直观的图表、图形、仪表盘等形式展示出来，使财务人员和管理层能够快速理解数据背后的含义和趋势。例如，使用柱状图对比不同期间的收入和成本，折线图展示利润的变化趋势，饼图分析各项费用的占比等。可视化分析有助于发现数据中的异常点和趋势变化，为进一步的深入分析提供方向。应用场景财务预测与预算：基于历史财务数据和相关业务数据，运用

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...