登陆目前，数据治理作为穿透式监管落地的基础环节，其重要性在各地国企报送实践中得到充分验证。
业内专家指出，数据治理是穿透式监管落地的核心基础，治理到位的企业在报送效率、数据质量、风险识别能力方面均明显优于未治理企业，建议将数据治理纳入年度信息化建设重点优先推进。
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在持续治理机制层面，数据治理并非一次性工程。业务系统更新、组织架构调整、监管标准迭代，都可能导致已经对齐的数据重新出现偏差。企业需要建立常态化的数据质量监控体系，在每次报送前自动运行校验规则，对字段完整性、逻辑一致性、勾稽关系进行检查，生成数据质量报告，将问题前置发现、限时整改。同时建立数据质量考核机制，将数据准确率与子企业信息管理绩效挂钩，从制度层面保障数据治理的长期效果。
在标准映射层面，企业需要将内部数据字段与监管报送16个模块的标准逐一对应。16个模块涉及的数据字段动辄上千个，人工编写映射文档耗时且容易出错。借助预置标准模板的工具可以自动生成字段映射建议，企业确认和调整后即可形成完整的映射规则集。映射完成后，还需建立字段级的数据转换规则，确保源头数据经过清洗、转换后能够满足监管报送的格式和口径要求。这一环节的精细程度，直接决定了后续报送的数据质量。
在数据资产盘点层面，企业需要对内部所有业务系统、数据源和台账做一次全面摸底。盘点范围包括ERP、财务系统、合同管理系统、资金管理系统、HR系统以及各类Excel台账，明确每个系统中存储了什么数据、数据量级如何、更新频率怎样、由谁负责维护。这一步是后续治理工作的前提，盘不清家底，标准对齐和自动化采集都无从谈起。实践中，不少集团在盘点阶段就发现了大量冗余系统和孤岛数据，仅清理整合这一步就能减轻后续大量工作。
当前国企在数据治理方面普遍存在基础薄弱的问题：集团内部ERP、财务、合同、HR等业务系统异构割裂，数据口径不统一；部分三级以下子企业缺乏信息系统，依赖手工台账；数据字段定义与监管报送标准存在偏差，映射关系尚未建立；数据质量缺乏常态化监控机制，报送前突击清理导致效率低、差错多。
国资委推行穿透式监管，要求国企按照统一标准报送资本、资金、财务、合规与队伍4大领域共16个模块的经营数据，覆盖资产、投资、银行账户、资金流向、快报、预算、债务融资与担保、两金、应收账款、采购、合同、涉诉、信访、薪酬、人才、履职等业务域。这套标准与企业既有的数据体系存近日，为落实国资委穿透式监管对16个模块数据的报送要求，越来越多的国有企业开始将数据治理提上信息化建设议程。与以往以内部报表为目标的整理工作不同，穿透式监管下的数据治理直接关系到报送数据的准确性、完整性和时效性，是国资监管数字化体系的基础工程。
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