CN118037469A - 基于大数据的财务管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出基于大数据财务管理系统，属于财务管理技术领域，包括，信息获取模块，获得财务数据；包括数据检测和修正，根据检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化，所述检测结果包括第一待检测结果和第二检测结果；记录修正参数，根据修正参数进行预警；存储维护模块，用于按照分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；设置维护周期对数据进行维护；分析模块，用于对数据进行统计并进行分析，获得分析结果；所述分析包括支出费用分析；预警模块，根据修正参数、分析结果进行预警；能够处理大规模、复杂和多源的财务数据，提供更准确、更全面的财务信息。

Description

基于大数据的财务管理系统

技术领域

本申请涉及财务管理技术领域，尤其涉及基于大数据的财务管理系统。

背景技术

财务管理是企业管理的一个组成部分，它是组织企业财务活动，处理财务关系的一项经济管理工作，是企业运营的重要环节，传统的财务管理系统通常采用较为简单的方式来处理和存储财务数据，如使用电子表格或小型数据库。这些方法在处理少量数据时可能足够，但在处理大规模、复杂和多源的财务数据时，其效率和准确性往往无法满足现代企业的需求。

随着大数据技术的快速发展，大数据在财务管理领域的应用逐渐受到重视。大数据技术能够处理海量的数据，提供更准确、更全面的财务信息，帮助企业做出更好的决策。然而，现有的基于大数据的财务管理系统在数据获取、存储、分析和预警等方面仍存在一些挑战和限制。

为了解决这些问题，提出了一种基于大数据的财务管理系统。该系统通过信息获取模块从多个来源收集财务相关数据，经过数据处理后获得财务数据。数据处理包括数据检测和修正，通过检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化。此外，系统还包括存储维护模块、分析模块和预警模块，用于多维度数据存储、统计分析以及预警。

本系统的特点是采用了大数据技术，能够处理大规模、复杂和多源的财务数据，提供更准确、更全面的财务信息。通过自动化、全面性、预测性和可定制性的优势，本系统能够帮助企业更好地应对各种挑战，实现可持续发展。

发明内容

本申请的目的在于提供基于大数据的财务管理系统，采用了大数据技术，能够处理大规模、复杂和多源的财务数据，提供更准确、更全面的财务信息。通过自动化、全面性、预测性和可定制性的优势，本系统能够帮助企业更好地应对各种挑战，实现可持续发展。

本申请的目的采用以下技术方案实现：

本申请提供了基于大数据的财务管理系统，所述系统包括：

信息获取模块，用于从多个来源收集财务相关数据，通过数据处理获得财务数据；其中数据处理包括数据检测和修正，根据检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化，所述检测结果包括第一待检测结果和第二检测结果；记录修正参数，根据修正参数进行预警；

存储维护模块，用于按照分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；设置维护周期对数据进行维护；

分析模块，用于对数据进行统计并进行分析，获得分析结果；所述分析包括支出费用分析；

预警模块，用于根据修正参数、分析结果进行预警。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述信息获取模块包括：

信息采集模块，用于从多个来源收集财务相关数据，所述相关数据包括财务报表、预算数据、市场数据以及政策法规变化数据；

预处理模块，用于对收集到的相关信息进行预处理；所述预处理包括对数据进行清洗，移除无关、重复的数据项；将数据进行归一化处理，所述归一化处理包括日期格式统一以及货币格式统一；填补缺失值；

数据转换模块，用于对预处理后的数据进行转换并映射到财务模版中；

数据检测模块，用于通过检测模型对映射后的数据进行检测；

数据修正模块，获取终端设备对检测数据的修正结果。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述数据转换模块的执行步骤包括：

根据不同数据源的特点和目标财务模型的需求，定义数据转换规则和预设模版；

根据预设转换规则和预设模版进行数据转换并映射。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述数据检测模块的执行步骤包括：

通过对历史数据进行标注，获得训练数据集，训练检测模型；

将映射处理后的待检测数据按照数据获取的时间序列确定第一检测顺序；

在第一检测顺序下，按照数据敏感程度和重要程度，获得第二排序；按照第二排序的顺序进行检测；

将映射处理后的待检测数据按照第二排序输入训练好的模型进行检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括异常值、缺失值、不确定值；

将第一检测结果发送至终端设备，并获得终端设备的第二检测结果；

根据第二检测结果，进行模型优化。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述数据检测模块的执行步骤还包括：

若第一检测结果与第二检测结果相同，则保持现有模型；

若第一检测结果与第二检测结果不同，则记录不同的检测结果的来源和类型；

通过历史数据，获得多次不同检测结果的来源和类型，并进行分类获得第一分类结果，统计不同第一分类结果出现的次数；

将出现次数大于预设次数对应的第一分类数据作为检测模型的输入，继续训练模型；

所述预设次数为第一预设次数和第二预设次数中的较小者；其中第一预设次数为固定值，第二预设次数为不同归类结果出现次数的均值。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述数据修正模块的执行步骤包括：

获取终端设备对检测数据的修正结果；

记录终端设备的权限、检测时间和修正时间、以及修正次数；

如果针对同一记录的修正次数大于预设次数阈值，则进行第一预警提示；

如果修正时间与检测时间的间隔大于预设时间阈值，则进行第二预警提示；

所述预设时间阈值为：

其中，α为当前网络拥堵系数，M当前单次需要处理的数据量，M_a历史单次处理数据量的均值；T_a为历史数据中单次处理时间均值。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述存储维护模块的执行步骤包括：

按照多种分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；多种分类规则包括数据来源、重要程度、敏感程度以及时间序列；每种分类中包含原始数据和处理后的数据。

按照敏感程度进行权限和加密设置；

定期对数据进行维护，所述维护包括检查数据的完整性、准确性和一致性，及时修正数据问题；

实际维护周期为：

其中，G为实际维护周期；Q实际数据增长量，Q_y预设数据增长量，Q_sy为预设增长数据中敏感数据占比，Q_s为实际增长数据中敏感数据占比，Q_zy为预设增长数据中重要数据占比，Q_z实际增长数据中重要数据占比；G₀为预设维护周期；w1、w2、w3为权重。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述分析模块的执行步骤包括：

对财务数据进行统计并进行分析，所述分析包括支出费用分析；

将支出费用与预算费用进行对比，获得第一对比结果；

将支出费用进行分类获得第二分类结果；

将不同的第二分类结果的支出分别与预设对应支出值对比，获得第二对比结果；

根据第一对比结果和第二对比结果进行预警；如果第一对比结果、第二对比结果中任何一个大于对应的预设阈值，则进行预警。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述预算费用的获取方式包括：

划分统计时间段，在统计时间段内根据历史数据，进行费用预算；

所述预算费用为：

C＝(w4×C_a+w5×C_b+w6×C_c)+(1+Δ)

其中，C为当前统计阶段的预算费用，C_a多个年度历史记录中同一统计阶段的预算均值，C_b相邻上一统计阶段的实际费用，C_c上一年度同一统计阶段的实际费用，Δ为变化量，Δ_i为费用分类中单个类别的上一统计阶段的变化量，n为类别数量，w4、w5、w6为权重。

进一步地，基于大数据的财务管理系统，所述第一对比结果和第二对比结果包括：

将支出费用与费用预算进行对比，获得第一对比结果；

所述第一对比结果为D1：

其中，C为预算费用，C_s为实际总支出，S为统计周期，单位为天,S_a为当前距离统计周期开始的时间段，单位为天；

第二对比结果为：

其中B_si为实际第i个分类结果的的费用在总费用中的占比，B为预设对应的第i个分类结果的的费用在总费用中的占比。

本发明的有益效果包括：通过信息获取模块，系统可以从多个来源收集财务相关数据，包括企业内部系统、外部数据源等。这样可以保证系统获取到全面的财务数据，提供更准确的分析和预警结果。系统通过数据处理模块进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化。这可以帮助系统及时发现数据异常和错误，提高数据的准确性和可靠性。通过记录修正参数，系统可以实时更新和修正数据，进一步提升数据质量。通过监控和分析数据修正过程中的关键参数，系统能够自动识别可能的问题和延误，并提供第一和第二预警提示，帮助财务人员及时发现和解决数据修正问题，从而提高数据处理的准确性和效率。通过记录终端设备的权限、检测时间和修正时间、以及修正次数，可以追踪每一个数据修正行为。同时，通过动态计算时间阈值，系统可以灵活适应不同的网络状态和数据处理需求，进一步提高数据管理的时效性和质量。存储维护模块按照分类规则建立多维度数据表结构，将财务数据按照不同维度进行存储。这样可以方便用户根据需要进行灵活的查询和分析，帮助企业更深入地了解各个维度的财务情况。分析模块对财务数据进行统计分析，包括支出费用分析等。通过统计分析，系统可以生成各种报表和图表，展示财务情况的变化趋势和关键指标。这有助于企业进行财务决策和制定相应的财务策略。预警模块根据修正参数和分析结果进行预警。系统可以根据预设的阈值和规则，实时监测财务数据变化，并在超过预警条件时发出提醒和警示。这有助于企业及时发现异常情况，采取相应措施，避免财务风险的发生。

综上所述，这种基于大数据的财务管理系统能够提供全面、准确的财务数据分析和预警服务，帮助企业实现精细化的财务管理，提高财务决策的准确性和效率，降低财务风险，并促进企业的可持续发展。

附图说明

图1是本申请实施例提供的基于大数据的财务管理系统示意图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

本实施例提供基于大数据的财务管理系统，所述系统包括：

信息获取模块，用于从多个来源收集财务相关数据，通过数据处理获得财务数据；其中数据处理包括数据检测和修正，根据检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化，所述检测结果包括第一待检测结果和第二检测结果；记录修正参数，根据修正参数进行预警；

存储维护模块，用于按照分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；设置维护周期对数据进行维护；

分析模块，用于对数据进行统计并进行分析，获得分析结果；所述分析包括支出费用分析；

预警模块，用于根据修正参数、分析结果进行预警。

上述技术方案的工作原理为和效果为：

信息获取模块，负责从多个来源(如内部财务系统、银行交易记录、市场数据等)收集财务相关数据。

数据处理：收集到的数据首先经过初步的清洗和格式化，然后通过数据检测模型进行检测。这一步骤旨在识别和修正数据中的错误或异常值，比如不一致的日期格式、错误的金额等。

模型优化：根据检测结果，系统会自动调整和优化检测模型，提高未来数据检测的准确性。

预警机制：系统记录数据检测和修正中使用的参数，并根据这些参数设定预警规则。当新收集的数据触发这些规则时，系统会自动发出预警。

系统按照分类规则(如时间序列、数据来源、敏感程度、重要性等)建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储。这种结构便于数据的查询和分析。

设置定期的数据维护周期，包括数据备份、索引优化、死链清理等操作，确保数据的完整性和访问速度。

统计分析：对存储的财务数据进行统计分析，包括但不限于支出费用分析、收入趋势分析、成本利润分析等。这些分析帮助企业理解财务状况，发现潜在问题。

分析结果：分析结果为报表或图表形式，方便管理层和决策者理解和使用。

基于修正和分析结果的预警：结合数据修正参数和财务分析结果，系统能够识别出潜在的风险和机会，并及时发出预警。例如，如果某项支出迅速增长超出预算，系统会自动预警。

预警以电子邮件、短信或应用内通知的形式发送给相关人员，以便及时采取措施。

该基于大数据的财务管理系统通过自动化的信息收集、智能化的数据处理和分析、及时的预警反馈，为企业提供了一个全面的财务管理解决方案。它不仅提高了财务数据处理的效率和准确性，而且通过深入分析和及时预警，帮助企业优化财务管理，降低风险，提升决策质量。

本实施例基于大数据的财务管理系统，所述信息获取模块包括：

信息采集模块，用于从多个来源收集财务相关数据，所述相关数据包括财务报表、预算数据、市场数据以及政策法规变化数据；

预处理模块，用于对收集到的相关信息进行预处理；所述预处理包括对数据进行清洗，移除无关、重复的数据项；将数据进行归一化处理，所述归一化处理包括日期格式统一以及货币格式统一；填补缺失值；

数据转换模块，用于对预处理后的数据进行转换并映射到财务模版中；

数据检测模块，用于通过检测模型对映射后的数据进行检测；

数据修正模块，获取终端设备对检测数据的修正结果。

上述技术方案的工作原理和效果为：对收集到的数据进行预处理，以提高数据的质量和一致性；移除无关和重复的数据项，如错误输入、无意义的符号等。统一日期格式和货币格式，确保数据在后续处理中的一致性。例如，将所有日期统一为YYYY-MM-DD格式，将不同货币转换为统一的货币单位。通过统计方法(如均值、中位数)或预测模型填补缺失的数据项，以避免后续分析时的数据缺失问题。

将预处理后的数据转换并映射到特定的财务模板中。

根据预定义的规则和模板，将数据转换成特定的格式或结构，使其适应后续的分析和报告需求。这可能包括将文本数据转换为数值类型、将分类数据编码为数字标签等。例如将文本类别数据转换为数值编码，财务数据中的某些字段可能是分类数据，如部门名称、项目类型等，需要转换为数值编码以便于数据模型处理；预设模版包括财务报表模板，预算分析模版，成本分析模版等等。

利用检测模型对映射后的数据进行质量和一致性检测。

使用机器学习或规则基础的模型来识别数据中的异常值、错误或不一致情况。这些模型可以基于历史数据训练，能够学习和识别正常数据与异常数据之间的差异。

数据修正模块

获取终端设备(如财务人员的电脑或移动设备)对检测数据的修正结果。

当数据检测模块发现潜在问题时，相关数据将被标记并送至终端设备供财务人员审查。财务人员可以直接在终端设备上对数据进行修正或确认。修正的结果会被反馈到系统中，用于更新数据和优化检测模型。

通过以上模块的协同工作，本实施例的财务管理系统能够有效地处理和管理大量的财务数据，从而提高数据处理的效率和准确性，支持企业的财务分析和决策制定。系统强调了数据质量的重要性，并通过自动化和智能化的手段，减轻了财务人员的工作负担，提高了财务管理的整体效能。

本实施例基于大数据的财务管理系统，所述数据检测模块的执行步骤包括：

通过对历史数据进行标注，获得训练数据集，训练检测模型；

将映射处理后的待检测数据按照数据获取的时间序列确定第一检测顺序；

在第一检测顺序下，按照数据敏感程度和重要程度，获得第二排序；按照第二排序的顺序进行检测；按照数据敏感程度和重要程度计算得分，根据得分高低进行排序；F＝(q1×Z+q2×S)；F为最终得分，Z为重要程度得分，S为敏感程度得分；q1、q2为系数，q1+q2＝1；

将映射处理后的待检测数据按照第二排序输入训练好的模型进行检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括异常值、缺失值、不确定值；

将第一检测结果发送至终端设备，并获得终端设备的第二检测结果；

根据第二检测结果，进行模型优化；

若第一检测结果与第二检测结果相同，则保持现有模型；所述检测结果相同表示第一检测结果的异常判定是准确的，或者无异常值，并且无缺失值，不确定值；

若第一检测结果与第二检测结果不同，则记录不同的检测结果的来源和类型；

通过历史数据，获得多次不同检测结果的来源和类型，并进行分类获得第一分类结果，统计不同第一分类结果出现的次数；

将出现次数大于预设次数对应的第一分类数据作为检测模型的输入，继续训练模型；

所述预设次数为第一预设次数和第二预设次数中的较小者；其中第一预设次数为固定值，第二预设次数为不同归类结果出现次数的均值。

上述技术方案的工作原理为：首先通过对历史财务数据进行人工标注，识别出异常值、缺失值和不确定值等情况，从而构建一个训练数据集。

利用这个训练数据集，采用机器学习算法(如决策树、随机森林、神经网络等)来训练一个检测模型。该模型能够学习到数据中的正常和异常模式。根据数据的时间序列来确定检测的初步顺序，即按照数据生成或记录的时间顺序进行排列。

在第一检测顺序的基础上，进一步根据数据的敏感程度和重要程度进行排序。计算公式F＝(q1×Z+q2×S)用于确定最终的检测优先级，其中F为最终得分，Z为重要程度得分，S为敏感程度得分，q1和q2为调整两者相对重要性的系数。

将待检测数据按照确定的优先顺序输入到训练好的检测模型中，获得第一检测结果，包括识别出的异常值、缺失值、不确定值等。

将模型的第一检测结果发送至终端设备(如财务人员的电脑)，由财务人员进行复审，得到第二检测结果。

对比第一检测结果和第二检测结果。如果两者相同，说明模型的判定是准确的，保持现有模型不变。如果不同，记录下不同的检测结果的来源和类型。

通过分析历史数据中多次检测结果的不同之处，将其归类并统计每个类别出现的次数。

如果某一类别的出现次数超过预设阈值(第一预设次数和第二预设次数中的较小者)，则将这些类别作为重点进行模型的进一步训练，以提高模型在这些方面的识别能力。

上述技术方案的效果为：

通过将机器学习模型与人工审核结合，系统能够不断自我学习和优化，提高对异常值、缺失值和不确定值的识别准确率。机器学习模型可以从大量历史数据中学习到复杂的数据模式和异常特征，而人工审核则可以根据人类的经验和直觉来纠正模型的误判，这种互补作用使得整个检测系统更加可靠和精确。

通过引入基于数据敏感程度和重要程度的排序机制，系统能够动态地调整检测的优先顺序，确保关键数据和敏感数据能够优先被检测和处理。这种方法有效地提高了财务管理的效率和响应速度，特别是在面对大量数据时，能够快速定位到最需要关注的问题点。

系统通过记录和分析模型检测结果与人工审核结果之间的差异，不断地学习和调整，以适应数据变化和新的异常模式。这种连续的学习过程使得检测模型随着时间的推移而变得更加强大和精准，能够更好地适应企业财务数据的多样性和复杂性。

虽然系统结合了人工审核，但通过优化检测模型，减少了误报和漏报的情况，从而减轻了财务人员的审核负担。财务人员可以将更多的时间和精力集中在真正需要人工判断的复杂案例上，提高了工作效率和质量。

通过对财务数据进行持续的检测和优化处理，系统有助于维护和提高数据质量。高质量的数据是做出准确财务决策的基础，因此，这种数据检测模块对于提升企业的财务管理水平和决策能力具有重要意义。

综上所述，本实施例的基于大数据的财务管理系统中的数据检测模块，通过结合机器学习和人工审核的方法，不仅提高了数据检测的准确性和效率，而且通过连续的学习和优化，使得系统能够适应数据变化，减轻了人工审核的负担，从而显著提升了财务数据管理的质量和效果。

本实施例基于大数据的财务管理系统，所述数据修正模块的执行步骤包括：

获取终端设备对检测数据的修正结果；

记录终端设备的权限、检测时间和修正时间、以及修正次数；

如果针对同一记录的修正次数大于预设次数阈值，则进行第一预警提示；

如果修正时间与检测时间的间隔大于预设时间阈值，则进行第二预警提示；

所述预设时间阈值为：

其中，α为当前网络拥堵系数，M当前单次需要处理的数据量，M_a历史单次处理数据量的均值，T_a为历史数据中单次处理时间均值。

上述技术方案的工作原理为：

数据修正模块通过实时监控和分析数据修正过程中的关键参数，引入预警机制来提前发现可能的问题和延误，从而促进数据修正的及时性和准确性。通过记录修正次数和修正时间，并与预设的阈值进行比较，系统能够自动识别出需要额外关注的数据修正行为。此外，通过动态计算时间阈值，系统能够灵活适应不同的网络状态和数据处理需求，进一步提高数据管理的效率和质量，具体为：

首先，系统会从终端设备(如财务人员的电脑或移动设备)获取对检测出的问题数据(例如异常值、缺失值等)进行修正后的结果。

系统会记录与数据修正操作相关的关键信息，包括执行修正操作的终端设备的权限(即是哪个用户或哪个部门进行的修正)、检测时间(数据被检测出问题的时间)、修正时间(数据被修正的时间)以及该条记录的修正次数。

如果针对同一条记录的修正次数超过了预设的次数阈值，系统会进行第一预警提示。这意味着这条数据可能存在根本性的问题，或者修正过程中存在误操作或认识上的差异，需要特别关注和处理。

如果数据的修正时间与检测时间的间隔超过了预设的时间阈值，系统会进行第二预警提示。这种情况可能表明数据修正的响应速度不够快，或者修正过程被延误，影响了数据处理的时效性。

时间阈值计算公式：

其中α为当前网络拥堵系数，反映了系统处理能力受网络状态影响的变化；M为当前单次需要处理的数据量；M_a为历史单次处理数据量的均值；T_a为基于历史数据计算出的平均修正时间。这个公式考虑了网络状态和数据量对处理时间的影响，使得时间阈值更加合理和动态。

上述技术方案的效果为：通过监控和分析数据修正过程中的关键参数，系统能够自动识别可能的问题和延误，并提供第一和第二预警提示，帮助财务人员及时发现和解决数据修正问题，从而提高数据处理的准确性和效率。

通过记录终端设备的权限、检测时间和修正时间、以及修正次数，可以追踪每一个数据修正行为。同时，通过动态计算时间阈值，系统可以灵活适应不同的网络状态和数据处理需求，进一步提高数据管理的时效性和质量。

该系统通过提高数据处理的准确性和效率，帮助公司更加精准地进行财务管理，避免因数据错误而造成的不必要损失。同时，数据修正模块也可作为公司内部控制机制的一部分，促进公司管理水平的提升。

综上所述，该基于大数据的财务管理系统中的数据修正模块具有多方面的好处和效果，可以帮助公司更加高效地进行财务管理，提高公司管理水平和竞争力。

本申请实施例大数据的财务管理系统，所述存储维护模块的执行步骤包括：

按照多种分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；多种分类规则包括数据来源、重要程度、敏感程度以及时间序列；每种分类中包含原始数据和处理后的数据。

按照敏感程度进行权限和加密设置；

定期对数据进行维护，所述维护包括检查数据的完整性、准确性和一致性，及时修正数据问题；当次维护的数据包括当前新增数据和前两个周期内新增数据；数据连续三个周期检查无误，根据数据的重要程度可以选择删除原始数据，保留处理后的数据；定期评估存储系统的性能，根据数据访问模式和查询性能进行优化，如调整索引、优化查询语句、删除历史原始数据；对于超过存放时间的单次数据，例如超过一年的单次报销原始数据，可以进行删除处理；

实际维护周期为：

其中，G为实际维护周期；Q实际数据增长量，Q_y预设数据增长量，Q_sy为预设增长数据中敏感数据占比，Q_s为实际增长数据中敏感数据占比，Q_zy为预设增长数据中重要数据占比，Q_z实际增长数据中重要数据占比；G₀为预设维护周期；w1、w2、w3为权重，w1+w2+w3＝1。

上述技术方案的工作原理为：根据多种分类规则，系统会建立一个多维度的数据表结构。每个维度作为一个字段进行存储，例如可以按照数据来源、重要程度、敏感程度和时间序列等分类规则进行维度划分。

例如：数据来源维度：

字段名：数据来源

可能的取值：内部系统、外部数据源、银行对账等

这样可以将不同来源的财务数据进行分类存储，方便后续根据数据来源进行查询和分析。

重要程度维度：

字段名：重要程度

可能的取值：高、中、低

这样可以根据财务数据的重要程度进行分类存储，便于重点关注和管理重要的财务数据。

敏感程度维度：

字段名：敏感程度

可能的取值：高、中、低

这样可以将敏感程度较高的财务数据与其他数据分开存储，采取更严格的权限控制和保护措施。

时间序列维度：

字段名：时间序列

可能的取值：年、季度、月份、日期等

这样可以按照时间序列对财务数据进行分类存储，便于进行时间段的比较和分析。

通过以上维度的组合，可以建立一个多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储。例如，可以创建一个财务数据表，包括字段：数据来源、重要程度、敏感程度、时间序列以及其他财务指标字段(如金额、收入、支出等)。这样，每条记录就可以根据不同维度的取值进行分类存储，并且可以根据需要对不同维度进行查询、筛选和分析；

根据敏感程度，系统会对数据进行权限和加密设置。这样可以保证只有具有相应权限的用户能够访问和操作敏感数据，提高数据的安全性和保密性。

系统会定期对数据进行维护，主要包括检查数据的完整性、准确性和一致性，并及时修正数据问题。维护的数据范围包括当前新增数据和前两个周期内新增数据。

根据数据的连续三个周期检查无误和重要程度，系统可以选择保留处理后的数据，而删除原始数据。例如，可以删除超过存放时间的单次数据，如超过一年的单次报销原始数据。

系统定期评估存储系统的性能，并根据数据访问模式和查询性能进行优化。例如，可以调整索引、优化查询语句，以提高数据的访问效率和系统的性能。

根据预设数据增长量和敏感、重要数据的占比，系统可以计算出实际的维护周期。这个周期将由多种因素权衡决定，例如实际数据增长量、敏感数据和重要数据的比例等。

综上所述，该存储维护模块通过多维度数据表结构的建立、权限和加密设置、定期数据维护和删除、存储系统性能优化等工作原理，能够有效管理和维护大数据财务系统中的数据。

上述技术方案的效果为：通过建立多维度数据表结构，可以更好地组织和管理数据，使数据按照分类规则进行存储，并提供更方便的数据查询和分析功能。根据敏感程度对数据进行权限和加密设置，确保只有具有相应权限的用户能够访问和操作敏感数据，从而提高数据的安全性和保密性。定期对数据进行维护，包括检查数据的完整性、准确性和一致性，并及时修正数据问题。这可以提高数据的质量，避免因数据错误导致的业务问题和决策错误。根据数据的重要程度和连续三个周期的检查结果，可以选择保留处理后的数据，而删除原始数据。这样可以节省存储空间和提高数据查询的效率。定期评估存储系统的性能，并根据数据访问模式和查询性能进行优化。通过调整索引、优化查询语句等方式，可以提高数据的访问效率和系统的整体性能。通过根据预设数据增长量和敏感、重要数据的占比计算实际维护周期，可以更准确地规划和安排数据维护的时间和资源，提高维护效率和成本控制。

综上所述，存储维护模块的执行步骤对大数据财务管理系统具有重要作用，能够有效管理和保护数据，提高数据质量和系统性能，从而为企业的财务管理提供可靠的支持和决策依据。

本申请的一个实施例基于大数据的财务管理系统，所述分析模块的执行步骤包括：

对财务数据进行统计分析，所述统计分析包括支出费用分析；

将支出费用与预算费用进行对比，获得第一对比结果；

将支出费用进行分类获得第二分类结果；

第二分别例如：

工资支出：员工薪酬、奖金等；

办公费用：办公用品、设备维护、租金等；

市场推广费用：广告、促销活动等；

研发费用：研发项目支出、专利费用等；

出差费用；

将不同的第二分类结果的支出分别与预设对应支出值对比，获得第二对比结果；

根据第一对比结果和第二对比结果进行预警；如果第一对比结果、第二对比结果中任何一个大于对应的预设阈值，则进行预警。

所述预算费用的获取方式包括：

划分统计时间段，在统计时间段内根据历史数据，进行费用预算；所述统计时间段可以为一个月，一个季度，半年；

所述预算费用为：

C＝(w4×C_a+w5×C_b+w6×C_c)+(1+Δ)

其中，C为当前统计阶段的预算费用，C_a多个年度历史记录中同一统计阶段的预算均值，C_b相邻上一统计阶段的实际费用，C_c上一年度同一统计阶段的实际费用，Δ为变化量，Δ_i为费用分类中单个类别的上一统计阶段的变化量，n为类别数量，w4、w5、w6为权重，w1+w2+w3＝1。

所述第一对比结果和第二对比结果包括：

将支出费用与费用预算进行对比，获得第一对比结果；

所述第一对比结果为D1：

其中，C为预算费用，C_s为实际总支出，S为统计周期，单位为天,S_a为当前距离统计周期开始的时间段，单位为天；

第二对比结果为：

其中，B_si为实际第i个分类结果的的费用在总费用中的占比；B为预设对应的第i个分类结果的的费用在总费用中的占比；根据历史数据确定。

上述技术方案的工作原理为：对财务数据进行收集和整理，并进行统计分析，其中包括支出费用的统计分析。将实际支出费用与预算费用进行对比，得到第一对比结果。这可以帮助评估实际支出是否超出预算。对支出费用进行分类，以更细致地了解不同支出类型的情况，并获得第二分类结果。将不同分类结果的支出与预设的对应支出值进行对比，得到第二对比结果。这可以帮助评估不同分类下的支出是否超过预设阈值。根据第一对比结果和第二对比结果，进行预警判断。如果第一对比结果或第二对比结果中任何一个超过对应的预设阈值，即达到预警条件，则触发预警操作。

对于预算费用的获取方式，可以根据历史数据进行预测和估算。通过划分统计时间段(如一个月、一个季度或半年)，根据历史数据进行费用预算，并计算出预算费用。

第一对比结果(D1)表示实际支出费用与预算费用的对比情况；

第二对比结果(D2)表示不同分类结果的支出与预设对应支出值的对比情况；

综上所述，分析模块根据对财务数据的统计分析和对比结果，结合预算费用和预设阈值，进行预警判断，以帮助企业及时发现和解决财务管理中的问题和风险。

上述技术方案的效果为：通过对财务数据进行统计分析和预算费用的获取，系统可以帮助企业实现对支出费用的精细化管理。通过对支出费用的分类和对比分析，企业可以更准确地了解各项支出的情况，及时发现异常情况并做出相应调整。

利用第一对比结果和第二对比结果进行预警判断，系统可以提升企业的财务预警能力。一旦支出费用超出预算或者某些分类的支出超过预设对应支出值，系统能够及时发出预警信号，帮助企业避免财务风险。

该系统实现了对财务数据的自动化分析和预警判断，减少了人工干预和错误的可能性，提高了效率和准确性。企业可以及时获得财务数据的分析结果和预警信息，有助于快速制定应对策略。

预算费用的获取方式中涉及历史数据的分析和利用，借助历史数据的综合分析，系统可以更准确地预测和估算未来的费用支出情况，增强了决策的科学性和准确性。

通过系统自动化的数据分析和预警功能，企业可以更迅速地获取关键的财务信息，从而提高了财务决策的效率和及时性，有利于企业的财务管理和运营。

综上所述，该基于大数据的财务管理系统的分析模块能够有效提升企业的财务管理水平，降低风险并提高效率，进而为企业的可持续发展提供有力支持。

本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明书及说明书附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述系统包括：

信息获取模块，用于从多个来源收集财务相关数据，通过数据处理获得财务数据；其中数据处理包括数据检测和修正，根据检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化，所述检测结果包括第一待检测结果和第二检测结果；记录修正参数，根据修正参数进行预警；

存储维护模块，用于按照分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；设置维护周期对数据进行维护；

分析模块，用于对数据进行统计并进行分析，获得分析结果；所述分析包括支出费用分析；

预警模块，用于根据修正参数、分析结果进行预警。

2.根据权利要求1所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述信息获取模块包括：

信息采集模块，用于从多个来源收集财务相关数据，所述相关数据包括财务报表、预算数据、市场数据以及政策法规变化数据；

预处理模块，用于对收集到的相关信息进行预处理；所述预处理包括对数据进行清洗，移除无关、重复的数据项；将数据进行归一化处理，所述归一化处理包括日期格式统一以及货币格式统一；填补缺失值；

数据转换模块，用于对预处理后的数据进行转换并映射到财务模版中；

数据检测模块，用于通过检测模型对映射后的数据进行检测；

数据修正模块，获取终端设备对检测数据的修正结果。

3.根据权利要求2所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述数据转换模块的执行步骤包括：

根据不同数据源的特点和目标财务模型的需求，定义数据转换规则和预设模版；

根据预设转换规则和预设模版进行数据转换并映射。

4.根据权利要求2所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述数据检测模块的执行步骤包括：

通过对历史数据进行标注，获得训练数据集，训练检测模型；

将映射处理后的待检测数据按照数据获取的时间序列确定第一检测顺序；

在第一检测顺序下，按照数据敏感程度和重要程度，获得第二排序；按照第二排序的顺序进行检测；

将映射处理后的待检测数据输入训练好的模型进行检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括异常值、缺失值以及不确定值；

将第一检测结果发送至终端设备，并获得终端设备的第二检测结果；

根据第二检测结果，进行模型优化。

5.根据权利要求4所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述数据检测模块的执行步骤还包括：

若第一检测结果与第二检测结果相同，则保持现有模型；

若第一检测结果与第二检测结果不同，则记录不同的检测结果的来源和类型；

通过历史数据，获得多次不同检测结果的来源和类型，并进行分类获得第一分类结果，统计不同第一分类结果出现的次数；

将出现次数大于预设次数对应的第一分类数据作为检测模型的输入，继续训练模型；

所述预设次数为第一预设次数和第二预设次数中的较小者；其中第一预设次数为固定值，第二预设次数为不同归类结果出现次数的均值。

6.根据权利要求2所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述数据修正模块的执行步骤包括：

获取终端设备对检测数据的修正结果；

记录终端设备的权限、检测时间和修正时间、以及修正次数；

如果针对同一记录的修正次数大于预设次数阈值，则进行第一预警提示；

如果修正时间与检测时间的间隔大于预设时间阈值，则进行第二预警提示；

所述预设时间阈值为：

其中，α为当前网络拥堵系数，M当前单次需要处理的数据量，M_a历史单次处理数据量的均值；T_a为历史数据中单次处理时间均值。

7.根据权利要求1所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述存储维护模块的执行步骤包括：

按照多种分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；多种分类规则包括数据来源、重要程度、敏感程度以及时间序列；每种分类中包含原始数据和处理后的数据。

按照敏感程度进行权限和加密设置；

定期对数据进行维护，所述维护包括检查数据的完整性、准确性和一致性，及时修正数据问题；

实际维护周期为：

其中，G为实际维护周期；Q实际数据增长量，Q_y预设数据增长量，Q_sy为预设增长数据中敏感数据占比，Q_s为实际增长数据中敏感数据占比，Q_zy为预设增长数据中重要数据占比，Q_z实际增长数据中重要数据占比；G₀为预设维护周期；w₁、w₂、w₃为权重。

8.根据权利要求1所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述分析模块的执行步骤包括：

对财务数据进行统计分析，所述分析包括支出费用分析；

将支出费用与预算费用进行对比，获得第一对比结果；

将支出费用进行分类获得第二分类结果；

将不同的第二分类结果的支出分别与预设对应支出值对比，获得第二对比结果；

根据第一对比结果和第二对比结果进行预警；如果第一对比结果、第二对比结果中任何一个大于对应的预设阈值，则进行预警。

9.根据权利要求8所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述预算费用的获取方式包括：

划分统计时间段，在统计时间段内根据历史数据，进行费用预算；

所述预算费用为：

C＝(w4×C_a+w5×C_b+w6×C_c)+(1+Δ)

其中，C为当前统计阶段的预算费用，C_a多个年度历史记录中同一统计阶段的预算均值，C_b相邻上一统计阶段的实际费用，C_c上一年度同一统计阶段的实际费用，Δ为变化量，Δ_i为费用分类中单个类别的上一统计阶段的变化量，n为类别数量，w4、w5、w6为权重。

10.根据权利要求8所述基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述第一对比结果和第二对比结果包括：

将支出费用与费用预算进行对比，获得第一对比结果；

所述第一对比结果为D1：

其中，C为预算费用，C_s为实际总支出，S为统计周期，单位为天,S_a为当前距离统计周期开始的时间段，单位为天；

第二对比结果为：

其中B_si为实际第i个分类结果的的费用在总费用中的占比，B为预设对应的第i个分类结果的的费用在总费用中的占比。