具体描述
《高职高专计算机专业规划教材•用友ERP财务软件操作与应用》以会计实务为基础，以账务处理流程为操作为主线，完全按照模块化和例题结合的方式，着重讲解用友ERP-U8中财务软件的系统功能、操作步骤和实务操作中应注意的问题。《高职高专计算机专业规划教材•用友ERP财务软件操作与应用》共有8章，全面而又精练地讲解了会计电算化的基本概念、系统管理、企业门户、总账管理系统、UFO报表系统、工资管理系统、固定资产管理系统和应收应付款管理系统等内容，并附有一套上机综合实践练习资料。《高职高专计算机专业规划教材•用友ERP财务软件操作与应用》重点突出、主次分明、结构层次清晰、逻辑思维较强、语言通俗易懂。书中每一章都有内容提要、本章小结与实践检验，能使学习者很快掌握所有知识并能运用到实际工作中去。
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深入探索企业级数据治理与战略规划：构建高效能组织的基石 书籍名称：数据驱动的组织变革：从信息孤岛到智能决策 内容简介： 在当今瞬息万变的商业环境中，信息不再仅仅是记录历史的工具，而是驱动未来发展的核心战略资产。本书《数据驱动的组织变革：从信息孤岛到智能决策》并非关注特定软件的操作流程，而是将视角提升至企业管理哲学的宏观层面，系统性地阐述了如何通过先进的数据治理体系和前瞻性的战略规划，实现组织效能的飞跃式提升。 本书的编写旨在服务于那些致力于将数据转化为核心竞争力的企业高层管理者、IT战略规划师、业务流程再造专家以及有志于成为数据战略领导者的专业人士。我们假设读者已经对基础的业务流程和信息系统运作有所了解，本书将带领他们跨越“系统使用”的浅层阶段，进入“系统赋能”的深层领域。 全书结构严谨，内容涵盖了从宏观战略对齐到微观数据质量控制的完整链条，共分为六大部分，三十余章节。 --- 第一部分：战略视野与数据蓝图（Strategic Vision and Data Blueprint） 本部分着重于将数据战略与企业的整体业务战略紧密结合。我们探讨了在新时代背景下，企业面临的核心挑战不再是“有没有数据”，而是“如何用好数据”。 核心议题包括： 1. 数据驱动的战略对齐模型： 如何从企业愿景、使命出发，反向推导出所需的数据能力和信息架构。这部分详细分析了平衡计分卡（BSC）在数据治理框架中的应用，确保每一项数据项目都直接服务于关键绩效指标（KPIs）的达成。 2. 构建企业级数据资产地图： 区别于传统的系统清单，本章引入“数据资产价值评估体系”，识别企业内部最具商业价值的数据源、数据流和数据模型。重点剖析了如何量化数据资产的潜在收益与风险。 3. 信息架构的柔性设计原则： 探讨如何在不牺牲数据一致性的前提下，设计出能够快速响应市场变化的弹性信息架构。对比分析了集中式、分布式及混合式数据存储架构的优劣，强调面向服务的架构（SOA）和微服务在数据层面的适应性。 --- 第二部分：数据治理的顶层设计与组织保障（Top-Level Design of Data Governance） 数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的基石。本部分深入探讨了构建一个高效、可持续的数据治理体系所需的组织结构、政策制定和流程机制。 关键内容阐述： 1. 数据治理组织架构的演进： 详细描绘了从项目制小组到常设数据治理委员会（DGC）的过渡路径。阐述了首席数据官（CDO）的角色定位、权责范围及其在企业内部的政治影响力构建。 2. 数据标准与元数据管理体系： 提出了“企业核心数据字典”的建立方法论，聚焦于主数据（如客户、产品、组织机构）的权威性定义和生命周期管理。强调元数据管理不仅是技术文档，更是知识传递的关键工具。 3. 数据质量管理（DQM）的闭环控制： 不仅仅停留在数据清洗层面，本书提供了“数据质量量化指标体系”，包括准确性、完整性、时效性和一致性的度量模型。并介绍了基于流程嵌入的预防性质量控制机制，而非事后补救。 --- 第三部分：业务流程重塑与数据集成（Business Process Reengineering and Data Integration） 信息系统的有效性，最终体现在业务流程的优化上。本部分聚焦于如何打破传统部门壁垒，实现跨职能的数据集成与流程协同。 深入解析： 1. 端到端流程的数据流分析： 采用“价值链分解法”，识别流程中的数据瓶颈与冗余环节。重点分析了供应链、财务结算和客户关系管理等关键流程的数据交互复杂性。 2. 数据中台（Data Middle Platform）的构建逻辑： 本章超越了技术实现，重点探讨了数据中台作为业务能力封装层的战略意义。如何通过统一的数据服务API，赋能前台应用快速创新，避免重复建设。 3. 主数据管理（MDM）在集成中的核心作用： 详细阐述了MDM系统如何作为“单一事实来源”（Single Source of Truth）在异构系统间同步和协调数据，解决因系统割裂导致的数据冲突问题。 --- 第四部分：高级分析与智能决策支持（Advanced Analytics and Intelligent Decision Support） 数据积累的终极目标是辅助决策。本部分引领读者进入利用高级分析技术将历史数据转化为前瞻性洞察的领域。 前沿技术与方法论： 1. 企业级数据仓库（EDW）与数据湖（Data Lake）的协同： 讨论了在大数据背景下，传统数仓的局限性与数据湖的价值。提出了“数据湖仓一体化”的架构选型原则，并针对不同分析需求的场景（如实时BI、深度学习）进行资源配置。 2. 预测性建模与业务应用： 介绍如何将统计学和机器学习模型嵌入到日常业务流程中，例如需求预测、风险预警、客户流失预警等。强调模型的可解释性和业务验证机制。 3. 可视化与叙事的力量： 强调数据可视化不仅仅是图表的堆砌，而是一种高效的“数据叙事”工具。如何设计信息仪表板（Dashboard），使其能够清晰、简洁地传达复杂的分析结果给非技术决策者。 --- 第五部分：数据安全、合规与风险控制（Data Security, Compliance, and Risk Control） 在数据资产日益重要的同时，数据安全与隐私保护成为企业生存的底线。 关注点涵盖： 1. 数据生命周期安全模型： 从数据采集、存储、使用到销毁的全流程安全策略制定。重点讨论了数据脱敏、匿名化和加密技术在不同应用场景下的选择。 2. 全球化数据合规框架解读： 深入分析如GDPR、CCPA等国际数据隐私法规对企业数据架构和业务运营提出的具体要求，并提供了应对“数据主权”挑战的架构设计方案。 3. 内外部审计与数据溯源机制： 探讨如何建立完整、不可篡改的数据日志和审计追踪系统，以满足监管要求并快速响应安全事件。 --- 第六部分：组织能力的持续演进（Sustained Evolution of Organizational Capability） 本书最后一部分聚焦于如何将数据驱动的文化固化，并建立一个持续学习和迭代的数据组织。 核心理念： 1. 培养数据素养（Data Literacy）： 提出分层级的数据素养培训体系，确保从一线员工到高管都能以正确的方式理解和使用数据。 2. 敏捷数据项目管理： 引入精益（Lean）和敏捷（Agile）的理念来管理数据项目，强调快速迭代、小步快跑和持续的用户反馈，以避免耗时过长的瀑布式数据项目失败。 3. 数据治理的持续优化循环： 强调数据治理不是一次性的工程，而是一个持续改进的循环过程。如何利用业务反馈和技术进步，定期评估并迭代治理策略的有效性。 本书以其宏大的视野、对管理哲学的深刻洞察以及对复杂系统工程的详尽论述，为渴望实现数字化转型的企业提供了一份全面、深入且极具实操指导意义的蓝图。它帮助读者理解，真正的变革源于对信息资产的战略驾驭，而非单一工具层面的应用精通。
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