理论背景——dmbok2
《DAMA数据管理知识体系指南（第二版）》（即dmbok2，以下简称《指南》）这本书对于快速建立数据管理的知识框架很有帮助，可以使读者快速、低门槛地进入这个领域。这是由这本书的定位和编写体例决定了的，它是一本知识体系，是一本通用性的指南，偏重于回答“是什么”。这就不可避免地带来一些不足，比如很多知识点无法进行详细、深入的讲解，有的地方示例比较简单，不够全面等。因此许多学习这本书的读者都会有这样的感受，要真正学会弄通数据管理知识体系，仅仅靠这本通用性的指南还是不够的。除此之外，也产生了一些疑问，这个知识体系在中国国情下“有没有用”“能不能用”？要“完善从理论体系到实际落地”，《财务数据治理实战》（以下简称《实战》）正是顺应了这样的需要。
《实战》这本书不仅是如何将DAMA知识体系应用于财务数据管理的书，更是一本以财务场景为基础的DAMA知识体系应用的案例书，就是以财务场景为案例，学习、理解DAMA知识体系如何落地应用。在我的学习体会中，建立知识框架、案例学习是最重要的两个学习方法，可以帮助我快速地进入一个知识领域。因此《指南》和《实战》结合起来，于我而言就是最好的学习路径。
切入点——财务数据
值得一提的是，《实战》以企业管理中最重要的财务管理为切口，对于大多数人来说这是最重要、最熟悉的，业务关联最密切，涉及面也比较广，因而接受度也会更高，更容易理解，是一个有一定普适性的案例场景。
比如针对“财务数据问题影响分析”一章中，从技术与系统、流程与制度、组织与人员三个维度，分析了数据集成、数据标准、数据质量、主数据管理、数据安全、数据应用这六个方面。这些都是非常具有普适性的问题。从创建晨星工厂角度看，解决企业数据的互通性、实时性、有效性、全局性、预测性这些方面，也都是企业首先需要面对解决的问题，需要从上述三个维度、六个方面进行归因分析，寻找切实可行的解决之道。
框架结构——从问题到方法
《实战》的结构也很好——总体上建立了“提出问题、联系理论、解决方案、案例分析”这样的框架。可以让读者带着问题学习，通过案例学习分析方法，帮助我们重新认识数据价值、认识数据治理路径方法。这也是一个有效的解决问题的路径参考，就是以问题为导向，以终为始的方法。
把“数据组织与职责”作为理论篇的第一章，于我而言特别有启发性。我们在实际工作中，遇到一些企业的领导者，也有创新意识，也希望在数字化转型上形成突破，但是就是这个想法只存在于领导的头脑里得不到落实，就像火车只有驾驶员没有“内燃机”。从这个角度来说组织保障既是微观的支撑也是中观的引导，因此对于推动数字化转型，推动实施数据治理，促进数据资产价值有效管理，“建立一个组织体系来管理运营数据资产成为企业打造核心竞争力的必然选择”。
数据治理原则也是从顺利开展、有力支撑的角度给出了实战性建议。书中总结了包括战略重视和组织保障、责任共担和协调配合、业务驱动、可持续发展、流程嵌入、落地实用、服务提供、可度量、生态共建9个方面的原则。从这些原则来看，如果说《指南》是建立了数据治理的知识架构，那么《实战》就是建立了一个有效实施的方法框架。
政策解读——从标准到实操
《实战》在“数据管理能力成熟度评估”方面专门详细介绍了DCMM框架，并结合相关国家标准进行了实操性讲解。如果说DCMM框架提出了评估标准，要企业组织在数据管理方面要达到的目标，那么《实战》就回答了如何达到这个标准。
《实战》用很简单又很实用的方式把标准内容通过过渡性的描述，使标准变得更容易理解其意图，并结合财务管理场景的进一步解释，更容易理解标准的含义。比如，在介绍标准内容时，通过“为实现管理目标，可按照以下流程进行管理”这样的过渡性叙述，就比DCMM里“过程描述”这样规范的语言更容易理解。在做贯标培训的时候，通常重点是讲能力等级标准，而《实战》一书则将标准中的“过程描述”部分集中介绍，对于企业理解开展DCMM贯标的要义大有裨益。又比如，在写DCMM“数据治理”作用这样介绍：
“以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。”
这段话用我们熟悉的审计工作把数据治理的“司法”职能形象地描绘了出来。
再比如，在数据质量这一节，引入了国标《信息技术 数据质量评价指标》（GB/T 3644-2018）的内容，可以让读者直接了解到相关标准的衔接，这些都对更好地理解DCMM有所帮助。在“数据保护”这一章也大量介绍了国内已经颁布实施的法律、标准、规范，这些对企业实施数据治理都有很好的指导意义。在“流通中的数据资产保护”一节中，以我国首张公共数据资产凭证作为企业信贷业务的借款条件为例，介绍了数据资产凭证的制作、监管与使用的流程，这对于理解如何数据要素作用提供了场景范例。
适用读者——财务人员、管理者等
财务人员、金融从业者、企业管理者、DCMM贯标企业（灯塔工厂、晨星工厂申请者）、审计人员都是适合阅读的人群。管理者，特别是各级领导要看，通过这本书，可以帮助建立数字化思维，建立数据意识，掌握数据治理的基本原则。这本书专门用一章讲数字化转型，最重要的方面就是要起立数字化战略观、组织人才观、数据业务关系观、投入产出观。这一章不长，但是很重要。比如在数字化转型路径这一小节讲到“制订正确的战略计划”，提到要判断企业能够为数字化转型投入多少资源。由于企业没有清醒的认识和准确的判断，造成数字化转型失败的例子比比皆是。很多企业会对投入产出没有正确的判断，在完成数字化采集等基础建设实现智能化的单项应用后，由于迟迟看不到企业数字化转型的收益，停止了持续深化数字化转型，从而导致转型失败。实际上，数字化转型迎来收益指数型增长的阶段，是在网络化、智能化综合应用阶段。还有的企业并不清楚自己真正想要的是降本减存、提质增效还是数据赋能形成差异化服务和产品，这些都是企业需要根据自身发展阶段和不同诉求，在战略计划制订阶段就应当重点考虑的问题。
任何一个理论都不是万能的，能不能用，好不好用还是要结合具体实际。这本《财务数据治理实战》正是一本理论联系实际的案例书，如果读者以学习、开放的态度，树立参考、借鉴的意识，把案例和工作学习实际结合起来，一定会有所收获。