浪潮信息联袂鞍钢，基于全闪存储承载核心财务数据

云计算、大数据、AI、5G等数字技术，驱动千行百业智慧化变革，我们已步入数字经济时代，数字经济的本质是数据驱动，数据成为关键生产要素，可以说，释放数据红利是大势所趋。企业数字化转型的进程中，财务部门扮演着重要角色，是推动企业转型和制定战略决策的关键。如何通过智慧财务解决钢铁企业业财一体化、项目精细化管控的管理难点，鞍钢核心财务共享平台数据存储建设过程和建设成果，为智慧财务引领钢铁企业数字化转型提供了典范。

数字新时代，鞍钢智慧财务正当时

作为中央直管大型企业之一，新中国第一个恢复建设的大型钢铁联合企业和最早建成的钢铁生产基地，鞍钢被誉为“新中国钢铁工业的摇篮”，在企业数字化转型浪潮中，鞍钢一直以来十分重视信息化基础设施建设和智慧化转型工作。

智慧财务是依托于数据中心等信息技术，综合应用大数据等先进数字化手段，推动实现传统财务向数据共享和信息传输自动化以及智慧化的财务变革，最大程度发挥财务数据价值。建立新型的集成化、标准化、流程化财务核算体系的数据存储系统，赋能集团财务共享平台，完善财务功能，提升财务能力，加快财务转型，实现一流的管理，对鞍钢这样的中央直管大型企业来说亦具有重要意义。

智慧财务，一方面能加强财务管理智能化水平，基于新技术应用，减少人工操作，降低误判和漏判，有效释放财务人力，提升企业整体运营效率和可靠性；另方面财务智能化能够推动业务发展，加强业务信息网格化管理，使财务渗透到业务环节并重新解构企业业务，为业务部门提供高质量的数据信息，为企业管理层真正赋能。

浪潮存储，助力释放数据要素价值

工信部2021年11月印发的《“十四五”大数据产业发展规划》明确提出，要建立数据价值体系，健全市场要素规则。如何充分发挥数据要素价值、构建数据资源管理体系成为数字时代企业关注的焦点。根据《企业会计信息化工作规范》，分公司、子公司数量多、分布广的大型企业、企业集团应当探索利用信息技术促进会计工作的集中，逐步建立财务共享服务中心。

鞍钢集团在中国划定的国民经济20个门类中占到18个之多，自身法人层级多，管理链条长，管控难度大；并且信息化程度不均衡。伴随着企业不断发展壮大，多领域、跨领域业务经营增多，鞍钢集团亟需进一步提升自身管理手段，推进中央企业转型发展。

在此背景下，鞍钢集团的财务工作面临着诸多业务痛点，例如行业众多、地域分散、会计核算规则等难以统一、财务核算系统不统一。由于财务数据分散在各个核算系统，财务人员经常要加班加点。因此，鞍钢集团瞄准自身财务工作痛点，按照《企业会计信息化工作规范》的要求，希望通过建立财务共享服务中心，实现加强集团管控、提高工作效率、优化配置资源、共享财务数据等目标，推动企业实现高质量发展。

浪潮存储

浪潮存储针对鞍钢集团财务共享平台核心高负载业务的需求，提升其数据存储端的整体承载能力，部署采用全新NVMe架构、全闪优化算法和智能Inview管理平台的企业级中端全闪存储系统HF5000G5，带来更低时延、更高性能、更强弹性扩展以及更简化管理能力。HF5000G5在性能、功能、可靠性和易用性上进行了优化设计，很好地满足了鞍钢集团财务共享服务中心数据库OLTP/OLAP、虚拟化、文件共享等各种应用下的数据存储、容灾、双活、备份等业务需求，为企业提供超高性能的数据存储服务。

业务连续性是所有企业特别看重的指标。浪潮HF5000G5采用Active-Active架构、关键部件全冗余设计，同时配合远程复制、双活、两地三中心等成熟高可靠的数据保护方案，实现RPO等于0，RTO接近0，保障99.99999%的高可靠性，保障鞍钢集团财务工作不间断运行。浪潮智能统一存储管理平台InView实现内外部存储资源的统一管理，大大降低运维过程，降低企业的总成本（TCO）。此外，浪潮HF5000G5还支持智能云分层，可以实现公有云、混合云和私有云等多种云的对接，如AWS、Azure、浪潮云、阿里云及OpenStack等，提供云缓存、云容灾和云备份等功能，有效保障数据安全，助力企业客户加速上云。

“部署浪潮全闪存储之后我们的财务系统收账、核算之类的报表生成时间从过去的40分钟缩短到20分钟以内，平均信息查询时间缩短了60%， 从整体上提升了平台用户的使用感受。” 客户表示。信息化带来的是财务管理的高效快捷，例如资金结算、日常报销等可在几分钟内完成，去除人为因素影响大大提高了数据的真实准确性。

浪潮存储为鞍钢集团建立建成财务共享服务中心量身打造解决方案，明显改善集团财务服务体验，提高信息化程度，增强员工对业务的感知能力，真正帮助客户做到核算流程、标准、操作平台统一，实现会计制度规范、财务管理有价值，保障了鞍钢集团在钢铁制造行业专属财务平台领域的数据管理优势。未来，浪潮存储将持续秉承“云存智用，运筹新数据”的理念，响应“建设数字中国”的号召，助力企业智慧财务的发展，充分发挥数据要素价值。