CN110955413B - 一种财务数据处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种财务数据处理系统，该系统分为四个层面进行构架，所述四个层面分别为：数据层、数据管理层、分析层和展现层；所述数据层、数据管理层、分析层和展现层将财务数据顺序递进传输。该处理系统通过财经运行监测、财务报表和账务信息分析与评价、财经运行关键指标预警、集团公司财务预测，实现近远期财务分析、财务预测和深度数据挖掘，为决策层提供辅助决策支持，为业务层面提供财经管理信息服务，为财务分析人员提供分析和研究的系统平台。

Description

一种财务数据处理系统

技术领域

本发明涉及电网财会管理技术领域，具体涉及一种财务数据处理系统。

背景技术

电力是以电能作为动力的能源。发明于19世纪70年代，电力的发明和应用掀起了第二次工业化高潮。成为人类历史18世纪以来，世界发生的三次科技革命之一，从此科技改变了人们的生活。既是当今的互联网时代我们仍然对电力有着持续增长的需求，因为我们发明了电脑、家电等更多使用电力的产品。不可否认新技术的不断出现使得电力成为人们的必需品。

随着电力的发展，诸多电力公司也快速发展起来，需要对财务进行有效的管理，若是管理不当，不仅影响企业的经营，也会造成能源的浪费和国家资源的损失；在电力企业的发展中，智能财务信息系统的建设和运行，是企业不断提高财务信息准确性的重要基础。

近几年来，集团企业财务信息化建设取得显著成绩，同时积累了大量的业务数据，为了进一步提升能力，迫切需要对这些数据加以深层利用，将数据转化为知识，以提高决策的科学性。

面对大量的且无规则的业务数据，传统的数据库技术不能充分对其进行整合处理以及利用。

因此，亟需提供一种解决上述问题的财务数据处理系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种财务数据处理系统，以集中的财务数据为基础，构建巨大的包含细粒度信息的财务数据仓库，并搭建分析与预警模型，辅助财务人员对各类型财务数据进行多维分析，从而满足对财务数据多方面处理的需求。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

一种财务数据处理系统，该系统分为四个层面进行构架，所述四个层面分别为：数据层、数据管理层、分析层和展现层；所述数据层、数据管理层、分析层和展现层将财务数据顺序递进传输。

作为本发明的进一步改进，

所述数据层包含集团及下属单位的账务数据、报表数据及外部环境分析相关数据，为账分析、报表分析和外部环境分析提供数据支持；

所述数据层的数据来源包括三个方面，分别为浪潮PS数据、浪潮GS数据及数据报表及其他数据，所述其他数据包括人工记录数据。

作为本发明的进一步改进，

所述数据管理层通过对集中的数据进行抽取、整合后构建数据仓库，并建立多维数据集；依托数据管理服务器从三个维度对各类数据进行动态管理；构造分析模型，并嵌入知识与模型库，为分析层提供数据与模型支撑。

作为本发明的进一步改进，

各类数据进行动态管理的三个维度分别为：时间、对象和信息。

作为本发明的进一步改进，

所述分析层在数据管理层提供的数据与模型的基础上，进行运行分析、财务分析、外部环境分析、专题分析和报警分析。

作为本发明的进一步改进，

所述展现层根据对象的监管需求，将分析层的结果以相应的形式进行展现，向对应对象提供分析报告。

作为本发明的进一步改进，

所述对象包括决策人员、财务人员和业务人员；相应的展现层分为决策层、财务分析层和业务层。

作为本发明的进一步改进，

所述数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集；

数据仓库内的数据集按主题进行组织，它是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类以及分析利用，每一个主题都对应一个宏观的分析领域。

作为本发明的进一步改进，

数据仓库的集成性根据分析决策需要，将原有分散的源数据进行抽取、清洗、综合操作，消除源数据中的不一致性，确保数据仓库内信息的一致性。

作为本发明的进一步改进，

所述数据仓库中的数据包含历史信息，通过历史信息，对企业的发展和未来趋势做出定量分析和预测。

与现有技术相比，本发明所取得的有益效果如下：

本发明通过使用数据仓库构件财务数据分析处理系统，一箱油的财务报表和财务数据为基础，以外部宏观经济和行业信息为参考，从系统的观点触发，构建一个针对电力集团公司特点的，满足集团公司财经分析和管理决策特定需求的处理系统。

该处理系统通过财经运行监测、财务报表和账务信息分析与评价、财经运行关键指标预警、集团公司财务预测，实现近远期财务分析、财务预测和深度数据挖掘，为决策层提供辅助决策支持，为业务层面提供财经管理信息服务，为财务分析人员提供分析和研究的系统平台。

附图说明

附图1是本发明的架构原理框图；

附图2是本发明数据层原理图；

附图3是本发明数据管理层的架构原理图；

附图4是本发明分析层原理图；

附图5是本发明展现层原理图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。

因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。

如图1所示，

一种财务数据处理系统，该系统分为四个层面进行构架，所述四个层面分别为：数据层、数据管理层、分析层和展现层；所述数据层、数据管理层、分析层和展现层将财务数据顺序递进传输。

如图2所示，

作为本发明的进一步改进，

所述数据层包含集团及下属单位的账务数据、报表数据及外部环境分析相关数据，为账分析、报表分析和外部环境分析提供数据支持；

所述数据层的数据来源包括三个方面，分别为浪潮PS数据、浪潮GS数据及数据报表及其他数据，所述其他数据包括人工记录数据。

如图3所示，

作为本发明的进一步改进，

所述数据管理层通过对集中的数据进行抽取、整合后构建数据仓库，并建立多维数据集；依托数据管理服务器从三个维度对各类数据进行动态管理；构造分析模型，并嵌入知识与模型库，为分析层提供数据与模型支撑。

作为本发明的进一步改进，

各类数据进行动态管理的三个维度分别为：时间、对象和信息。

如图4所示，

作为本发明的进一步改进，

所述分析层在数据管理层提供的数据与模型的基础上，进行运行分析、财务分析、外部环境分析、专题分析和报警分析。

如图5所示，

作为本发明的进一步改进，

所述展现层根据对象的监管需求，将分析层的结果以相应的形式进行展现，向对应对象提供分析报告。

作为本发明的进一步改进，

所述对象包括决策人员、财务人员和业务人员；相应的展现层分为决策层、财务分析层和业务层。

作为本发明的进一步改进，

所述数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集；

数据仓库内的数据集按主题进行组织，它是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类以及分析利用，每一个主题都对应一个宏观的分析领域。

作为本发明的进一步改进，

数据仓库的集成性根据分析决策需要，将原有分散的源数据进行抽取、清洗、综合操作，消除源数据中的不一致性，确保数据仓库内信息的一致性。

作为本发明的进一步改进，

所述数据仓库中的数据包含历史信息，通过历史信息，对企业的发展和未来趋势做出定量分析和预测。

数据仓库的建造是启发式的，在这个过程中一个阶段的设计完全依赖于上一个阶段获得的结果。

首先，装载一部分数据给分析人员使用和查看；然后根据他们及时的反馈，修改数据或添加其他数据；再建造数据仓库的其他部分，如此继续。这种反馈的过程贯穿于数据仓库整个开发生命周期之中。

数据仓库的设计应从数据仓库数据模型开始，在这过程中，主要是完成数据的分割、数据粒度和主题域的确认，以及概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。针对不同的分析需求，所建立的数据模型也不相同。

概念模型设计主要包括界定系统边界以及确定主题域。本系统的核心是以集团财务数据中的报表数据为基础进行多维分析，因此数据仓库的主题可以定为“财务报表指标分析”。逻辑模型设计是数据仓库建造的重要环节，因为它能反映出业务部门的需求，并且在系统物理实施的过程中有重要的指导作用。逻辑模型的主要内容包括分析主题域、粒度层次划分、确定数据分割策略以及关系模式定义。

目前常用的建模方法有第三范式和星型模式。星型模式是一种多维的数据关系，它是由一个事实表和一组维度表组成。由于集团企业数据量非常大，考虑到系统响应速度、系统复杂度和系统维护等问题，在数据仓库建设时，采用星型模式。采用星型模式设计数据仓库的优势在于数据的组织已经经过预处理，主要数据都在事实表中，所以只需要扫描事实表就可以进行查询，而不需要把多个表链接起来，查询效率较高。

通过使用数据仓库构件财务数据分析处理系统，一箱油的财务报表和财务数据为基础，以外部宏观经济和行业信息为参考，从系统的观点触发，构建一个针对电力集团公司特点的，满足集团公司财经分析和管理决策特定需求的处理系统。

该处理系统通过财经运行监测、财务报表和账务信息分析与评价、财经运行关键指标预警、集团公司财务预测，实现近远期财务分析、财务预测和深度数据挖掘，为决策层提供辅助决策支持，为业务层面提供财经管理信息服务，为财务分析人员提供分析和研究的系统平台。

以上所述实例表达了本发明的优选实施例，描述内容较为详细和具体，但并不仅仅局限于本发明；特别指出的是，对于本领域的研究人员或技术人员来讲，在不脱离本发明的结构之内，系统内部的局部改进和子系统之间的改动、变换等，均属于本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种财务数据处理系统，其特征在于，该系统分为四个层面进行构架,所述四个层面分别为：数据层、数据管理层、分析层和展现层；所述数据层、数据管理层、分析层和展现层将财务数据顺序递进传输；

所述数据层包含集团及下属单位的账务数据、报表数据及外部环境分析相关数据，为账分析、报表分析和外部环境分析提供数据支持；

所述数据层的数据来源包括三个方面，分别为浪潮PS数据、浪潮GS数据和数据报表及其他数据，所述其他数据包括人工记录数据；

所述数据管理层通过对集中的数据进行抽取、整合后构建数据仓库，并建立多维数据集；依托数据管理服务器从三个维度对各类数据进行动态管理；构造分析模型，并嵌入知识与模型库，为分析层提供数据与模型支撑；

数据仓库的建造是启发式的，在这个过程中一个阶段的设计完全依赖于上一个阶段获得的结果；

首先，装载一部分数据给分析人员使用和查看；然后根据他们及时的反馈，修改数据或添加其他数据；再建造数据仓库的其他部分，如此继续；这种反馈的过程贯穿于数据仓库整个开发生命周期之中；

数据仓库的设计应从数据仓库数据模型开始，在这过程中，完成数据的分割、数据粒度和主题域的确认，以及概念模型、逻辑模型和物理模型的设计；针对不同的分析需求，所建立的数据模型也不相同；

概念模型设计包括界定系统边界以及确定主题域；逻辑模型设计是数据仓库建造的重要环节，因为它能反映出业务部门的需求，并且在系统物理实施的过程中有重要的指导作用；

逻辑模型的内容包括分析主题域、粒度层次划分、确定数据分割策略以及关系模式定义；

在数据仓库建设时，采用星型模式。

2.根据权利要求1所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，各类数据进行动态管理的三个维度分别为：时间、对象和信息。

3.根据权利要求1所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，所述分析层在数据管理层提供的数据与模型的基础上，进行运行分析、财务分析、外部环境分析、专题分析和报警分析。

4.根据权利要求1所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，所述展现层根据对象的监管需求，将分析层的结果以相应的形式进行展现，向对应对象提供分析报告。

5.根据权利要求4所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，所述对象包括决策人员、财务人员和业务人员；相应的展现层分为决策层、财务分析层和业务层。

6.根据权利要求1所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，所述数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集；

数据仓库内的数据集按主题进行组织，它是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类以及分析利用，每一个主题都对应一个宏观的分析领域。

7.根据权利要求6所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，数据仓库的集成性根据分析决策需要，将原有分散的源数据进行抽取、清洗、综合操作，消除源数据中的不一致性，确保数据仓库内信息的一致性。

8.根据权利要求6所述的一种财务数据处理系统，其特征在于，所述数据仓库中的数据包含历史信息，通过历史信息，对企业的发展和未来趋势做出定量分析和预测。

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