德勤与中国华为有新合作啦！这次还是聚焦在赋能行业数字化转型领域。
双方决定成立“联合事业部”，共同组建团队2000余人，在中国政企业务领域进一步深化战略合作。德勤的审计/税务/咨询业务强项，匹配华为的数字化研发能力，强强联合。
此前，双方在数字能源、金融、核心数字化重塑、数字化供应链等领域已有多项合作成果落地。本次“联合事业部”的正式成立，势必将双方联系得更加紧密。而且，值得关注的，德勤这几年在“数字化转型”领域，频频露头，一方面迭代审计/咨询等传统业务模式，另一方面积极拓展咨询服务类型。这对我们求职者的个人能力素养，无疑提出了更高的数字化要求。接下来，我们就从业务和人才培养两个方面，一起走进德勤&华为的数字王国。
PS：华为作为全球通信领域前三甲，市值惊人，财务自然惊人，业务体系如此庞大的企业，如何有效管理财务和内审呢？今天的福利正是《华为内训手册》，包括EXCEL内训、财务进阶手册、绩效管理手册、内部审计手册等4大模块。
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在业务迭代上，德勤管理咨询中国首席执行官戴耀华表示：“德勤中国具有深厚的专业服务经验和服务能力，与华为成立联合事业部将是强强联合。通过深挖行业需求，为客户提供更加丰富的升级版创新转型服务，在释放数字化发展潜力的同时，为中国数字经济发展创造更大动能。”为了分享市场洞察和行业实践，双方将联合发布白皮书、创新技术应用和联合解决方案，并且创建具有行业领导力和创新解决方案的实践经验。从业务角度来看，白皮书将不仅是德勤与华为共同的行业研究报告，更是用来联络客户、签约客户的强大助力和专业水平见证。同时，白皮书也会成为行业数字化转型的宝贵财富，为政企经营发展提供专业的参考资料。这将有助于提升德勤和华为的行业地位。
其实在双方正式成立事业部之前，就已经陆续合作了很多白皮书。例如在HUAWEI CONNECT 2018上，华为与德勤中国联合发布了《智慧银行白皮书》。“华为与德勤长期保持良好的合作关系，德勤专注于金融行业顶层设计与咨询规划，华为擅长基础设施与平台建设，两者可以形成充分优势互补，为客户提供更全面的智慧银行建设方案。”当然，除了业务层面的相互助力，德勤与华为对数字化人才培养也十分重视。由双方联合发布的《数字化技术加速人才转型》文件，提出了3类数字化新人才，分别是：数字化领导者，数字化应用人才，和数字化专业人才。数字化领导者是数字化转型坚强而有力的引领者，如首席执行官、首席数字官、首席信息官等。他们需要具备数字化思维、坚定的信念，时刻关注如何通过数字化技术引领组织成功转型，并从上至下持续推进变革进程。数字化应用人才是数字化转型必不可少的应用者，如战略、营销、财务、人力资源业务的核心人员。他们重点关注数字化应用技术与业务模式的融合方式，并在不同业务场景下应用这些新技术，创造新价值。数字化专业人才是数字化转型的关键建设者，既包括业务架构师、软硬件工程师等传统ICT专业人才，也包括用户体验设计专家、大数据专家等新型数字化专业人才。他们通过持续提升数字化专业能力，打造领先的数字化平台，以支撑组织转型。而为了帮助已有团队成员向这三类人才发展，华为和德勤内部开设了系列培训课程。
比如德勤就面向全国审计及鉴证同事开设RPA课程，助力审计及鉴证数字化转型。
由经过UiPath官方授权认证的培训师授课，由全球RPA市场排名第一的UiPath提供软件和技术支持。（注：Uipath 是用于 Windows 桌面自动化的机器人过程自动化工具。）参与课程的同事分为多个小组，分别完成一个自动化场景案例，并在结业当天展示成果。最终，他们分别实现下面场景的自动化，包括：SAP财务数据提取、整合并导入PowerBI
证券市场报告生成
项目信息更新维护
Timesheet（工时统计）全流程管理
证券投资基金投资监督流程
定期报告材料下载与审前准备
新租赁准则下底稿编制
一键填写更新审计工作底稿
项目管理信息数据统计
整理底稿数据，写入数据模板，导入PowerBI，自动生成报表。从上海证券交易所网站抓取各项目数据，统计数据，邮件发送。每两周邮件分发工时Code给员工；每天邮件催前一天未填写工时统计的员工补填；自动登入公司系统下载最新员工名单；每周四自动群发邮件提醒。登入公司内部系统下载数据，将数据填写至Word报告，将报告导出为PDF。将这些培训知识点运用到实际工作中去，能有效提高工作效率，改善工作质量，让审计人才脱开重复繁琐的工作，去探索更有意义的业务模式。我想，这也是德勤内部数字化培训的初衷。PS：华为作为全球通信领域前三甲，市值惊人，财务自然惊人，业务体系如此庞大的企业，如何有效管理财务和内审呢？今天的福利正是《华为内训手册》，包括EXCEL内训、财务进阶手册、绩效管理手册、内部审计手册等4大模块。那么移步自身，你觉得自己在数据分析这块儿的能力怎么样？不同业务会有不同的数据侧重点，今天我们看一般情况下，数据分析的5个启动关键点，希望对你有所启发。数据的准确性、一致性以及完整性是进行数据分析的前提条件，重复的、不准确的或不相关的部分要删除掉。因此，你必须先了解数据收集的人员、来源和分析流程，以便充分信任产出的数据。离群值不应该被忽略，相反，这是一个值得关注的要点。异常数据的背后可能是某些重要的事情，抓住机会去分析意料之外的事情出现的原因。当然，这对传统的抽凭方法就提出了新的要求。如何能保证抽凭不会错过异常数据呢？这也是数据化转型下，对打通财报系统和审计系统提出的新思考。数据的不稳定性或者高度变异性使得分析变得困难，不利于正确比较和预测未来。因此消除有干扰的、或已经损坏的数据有利于正确处理这些数据。很多小朋友以为底稿很好写，只是花费时间多；其实，编制底稿的逻辑至关重要。如何用最精简的形式表达出最完整的内容。这需要你多看、多编。不怕表编得丑，就怕从来不看表、不编表。相关性描述了两个变量之间的关系，而因果关系表明一个事件是另一个事件发生的结果。当数据中存在简单的相关性时，因果关系是容易推断的。但是，如何借由一个数据下就推断出其下隐藏的所有因果关系，就需要你勤于思考，不放过每一个可能性。
推荐大家可以登录Tyler Vigen的网站Spurious Correlations，这个网站是通过有趣的方式来思考数据并查看相关性以及显示变量如何协同工作。有助于保持大脑的灵活性。随着经济的发展，数据的容量和复杂性日益增加，数据分析领域也在加速跟进！
文章来源：德勤Deloitte、德勤小勤人、华为企业服务、审计经理人。若需引用或转载，请注明以上信息，如有侵权请联系后台删除文章。欢迎更多读者或媒体投稿合作，如有异议，请回复本微信。
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