推动会计数据治理能力建设的关键环节包括但不限于数据质量、安全管理、流程优化等。不应被忽视的环节有：数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程管理。不包括的环节可能涉及与会计数据治理无关的活动，如人力资源配置、财务决策等。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，会计数据治理能力建设成为企业财务管理的重要课题，在推动会计数据治理能力建设的过程中，企业需要关注诸多环节，但并非所有环节都同等重要，本文将分析推动会计数据治理能力建设中的关键环节，并指出其中不应被忽视的环节。
数据采集与存储
数据采集与存储是会计数据治理的基础环节，企业需要建立健全的数据采集体系，确保数据的完整性、准确性和一致性，合理选择存储方式，提高数据的安全性，在此环节，以下环节不应被忽视：
1、数据质量监控：关注数据采集过程中的数据质量问题，及时发现问题并进行修正。
2、数据存储优化：根据企业业务需求，选择合适的存储方式，提高数据存储效率。
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3、数据备份与恢复：制定数据备份策略，确保数据在发生意外时能够及时恢复。
数据清洗与整合
数据清洗与整合是会计数据治理的核心环节，企业需要对采集到的数据进行清洗，去除无效、错误和重复数据，提高数据质量，在此基础上，将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据视图，在此环节，以下环节不应被忽视：
1、数据标准化：制定统一的数据标准，确保数据在不同系统、不同部门之间的一致性。
2、数据清洗规则：建立数据清洗规则，提高数据清洗的自动化程度。
3、数据整合策略：根据企业业务需求，制定合理的数据整合策略，提高数据整合效率。
数据应用与分析
数据应用与分析是会计数据治理的最终目标，企业需要将清洗、整合后的数据应用于财务管理、决策支持等领域，实现数据价值最大化，在此环节，以下环节不应被忽视：
1、数据可视化：通过图表、报表等形式展示数据，提高数据应用效果。
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2、数据挖掘与分析：运用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为决策提供支持。
3、数据安全与合规：确保数据应用过程中的数据安全，遵守相关法律法规。
数据治理体系建设
数据治理体系建设是推动会计数据治理能力建设的关键环节，企业需要建立健全的数据治理体系，包括数据治理组织、流程、制度、技术等方面，在此环节，以下环节不应被忽视：
1、数据治理组织：设立专门的数据治理团队，负责数据治理工作的实施。
2、数据治理流程：制定数据治理流程，明确各部门、各岗位在数据治理过程中的职责。
3、数据治理制度：建立健全数据治理制度，规范数据治理工作。
人才培养与培训
人才培养与培训是推动会计数据治理能力建设的重要环节，企业需要加强数据治理人才的培养和培训，提高员工的数据治理意识和能力，在此环节，以下环节不应被忽视：
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1、数据治理培训：定期开展数据治理培训，提高员工的数据治理知识水平。
2、数据治理竞赛：举办数据治理竞赛，激发员工参与数据治理的积极性。
3、数据治理文化建设：营造良好的数据治理文化，提高员工的数据治理意识。
在推动会计数据治理能力建设的过程中，企业需要关注诸多环节，但并非所有环节都同等重要，本文通过对关键环节的分析，指出其中不应被忽视的环节，以期为企业在会计数据治理能力建设过程中提供有益的参考。
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