推动会计数据治理能力建设的关键环节包括数据质量、流程优化、技术支持等，但不包括非核心的辅助性活动如日常报表编制、单一数据核对等。这些环节不应被忽视，以确保数据治理的有效性和完整性。
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随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，会计数据治理能力建设已成为企业信息化建设的重要组成部分，为了确保会计数据的准确性、完整性和安全性，企业需要不断完善会计数据治理体系，在推动会计数据治理能力建设的过程中，有一些环节往往被忽视，本文将针对这些环节进行剖析，以帮助企业更好地进行会计数据治理。
不应被忽视的环节
1、数据质量监控
在会计数据治理过程中，数据质量监控是一个至关重要的环节，许多企业在实际操作中往往忽视了对数据质量的关注，以下是一些容易被忽视的数据质量监控环节：
（1）数据缺失：在数据采集、传输、存储等环节，可能会出现数据缺失的情况，企业应加强对数据缺失问题的监控，确保数据完整性。
（2）数据不一致：由于各部门、各系统之间数据交互频繁，可能会导致数据不一致，企业应建立数据校验机制，确保数据一致性。
（3）数据准确性：会计数据准确性是企业决策的重要依据，企业应定期对数据进行核查，确保数据准确性。
2、数据安全与合规
数据安全与合规是会计数据治理的基石，以下是一些容易被忽视的数据安全与合规环节：
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（1）数据泄露风险：企业内部员工、外部合作伙伴等可能存在数据泄露风险，企业应加强数据安全管理，防止数据泄露。
（2）数据跨境传输：随着企业业务全球化，数据跨境传输问题日益凸显，企业应关注数据跨境传输的合规性，确保符合相关法律法规。
（3）数据隐私保护：企业应严格遵守数据隐私保护相关法律法规，确保用户数据安全。
3、数据治理团队建设
数据治理团队是企业会计数据治理的核心力量，以下是一些容易被忽视的数据治理团队建设环节：
（1）团队人员结构：数据治理团队应具备跨部门、跨专业的复合型人才，企业应关注团队人员结构，确保团队战斗力。
（2）团队培训与成长：企业应定期对数据治理团队进行培训，提升团队的专业技能和综合素质。
（3）团队激励与考核：企业应建立完善的激励与考核机制，激发团队成员的积极性和创造力。
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4、数据治理流程优化
数据治理流程是企业会计数据治理的重要保障，以下是一些容易被忽视的数据治理流程优化环节：
（1）数据采集与清洗：企业应关注数据采集与清洗环节，确保数据质量。
（2）数据存储与管理：企业应优化数据存储与管理流程，提高数据访问效率。
（3）数据分析与挖掘：企业应关注数据分析与挖掘环节，为决策提供有力支持。
推动会计数据治理能力建设是一个系统工程，需要企业从多个环节入手，不断完善，本文针对数据质量监控、数据安全与合规、数据治理团队建设、数据治理流程优化等环节进行了剖析，旨在帮助企业更好地进行会计数据治理，在实际操作中，企业应关注这些环节，确保会计数据治理工作取得实效。
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