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皇冠最新备用网(高校财务数据仓库研究)

  • 2022-09-22 13:00
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高校财务数据仓库研究

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。它是在数据库的基础上发展起来的最新的数据信息应用技术,建立在一个较全面和完善的信息应用基础上。数据仓库存储大量的历史数据、当前数据和综合数据,从数据仓库的定义可以提取以下两种信息:第一,数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,数据存人数据仓库后一般不再修改;第二,数据仓库中的数据是随时间变化的,数据时限要远远长于操作型数据的数据时限,并且存储的都是历史数据。数据仓库不但有数据集成和分析的功能,更重要的是能建立决策支持系统,这是操作型数据不能做到的。财务管理作为高校事务管理的重要环节之一,是学校维持日常工作的保障,但现有的高校财务系统只能完成最基本的财务事务工作的处理,要提高财务事务工作的效率,必须采取更有效的机制,即建立财务数据仓库。只有这样,才能实现对财务信息的更充分利用,结合分析工具和数据挖掘工具,对财务数据进行统计分析,从中提出更深层次的有用信息,使之为管理层服务。

一、高校财务数据仓库设计

高校财务数据仓库的设计大体分为概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计和数据仓库的生成四个步骤,其中概念模型设计主要界定系统边界和确定主要的主题域及其内容;逻辑模型设计描述了数据仓库主题的逻辑实现;物理模型设计是逻辑模型在数据仓库中的实现;数据仓库的生成的工作是接口编程和数据装人。高校财务数据仓库的系统架构如图1所示。

(一)数据仓库概念模型设计进行数据仓库的概念模型设计要完成的主要工作有:(1)需求分析。对于数据仓库而言,在设计时必须根据需求分析划定一个大致的系统边界。高校财务数据仓库设计的需求分析为:学生学费收取趋势;教师工资发放趋势;各系部财政收支趋势;高校各种项目状况。所要求的操作数据库的数据有:学生缴费情况数据、各系部财政收支数据、各种项目状况数据和教师工资发放数据。(2)系统主题域及其内容确定。根据以上需求分析,可以确定高校财务数据仓库的3个主题:资金、职工和资产,如图2所示,

(二)数据仓库逻辑模型设计在财务数据仓库中已经确定资金、职工和资产作为主题域,其中资金作为核心主题进行设计,职工主题和资产主题作为辅助主题,通过对财务数据的分析,给出相应主题的分析结果。数据仓库的逻辑模型设计描述了数据仓库的主题的逻辑实现,即每个主题对应的关系表的关系模式的定义。数据仓库的基本架构包括星型架构、雪花型架构和星型雪花型组合式架构,本文的多维逻辑模型选用星型架构,构建星型架构主要完成的工作是进行事实表的设计和维表的设计。(1)事实表的设计。在财务数据仓库的逻辑结构中每个主题域都是由一组相关的数据表来进行具体设计的,这些表之间依靠公共码键联系在一起,形成一个完整的主题。在该系统中,可以建立事实表。职工主题的事实表有:职工信息表,职工培训表,职工所属部门表,进修项目表;资金预算主题的事实表有:预算事实表,预算时间维表,预算名称维表,预算机构维,预算版本维,预算表维。资产主题的事实表有:资产名称维表,资产时间维表,资产类型维表,资产所属部门维表,资产计划维表。(2)维表的设计。为了将数据按照内在的逻辑关系有序的存放在事实表中,应该提供所描述对象的详细属性。在数据仓库中,事实表是核心部分,也是所有表中所占体积最大,为了保证数据仓库查询、备份和还原等操作的效率,减少进行这些操作的时间,可以将历史数据归档到相应的独立的事实表中,从而有效控制事实表的大小。

(三)数据仓库物理模型设计一是财务数据仓库的物理模型是逻辑模型在财务数据仓库中的实现,是在充分了解财务数据仓库系统的基础上,分析其存储结构、存取方法、数据环境、数据的使用频度、使用方式、数据规模和响应时间等参数,实现财务数据仓库的物理模型组建。二是高校财务数据仓库的实现,高校财务数据仓库的实现过程如图3所示。

二、高校财务数据仓库系统实现的软件开发平台

在数据仓库的实现过程中,存在几种典型的解决方案。

(一)系统软件开发平台OLAP技术,OIAP是数据仓库的主要应用,它的分析结果能够显示出适合不同需求的图表和报表;数据库技术,使用SQL Server 2005的数据库管理工具组建财务数据库;使用SOLServer2005Analysis Services(sSAS)构建数据立方,即多维数据集;使用SQLServer2005 Integration Services(sSIS)从各种异构数据源中整合创建财务数据仓库所需要的数据,即ETL过程。

(二)接口设计目前,数据仓库的接口技术很多,如、ASP、JSP、PHP等,本文选用的接口技术实现下列的功能:菜单式、问答式和图形式访问;具备输入响应模块、输出模块、人机对话管理模块。

(三)数据采集数据的采集(即ETL过程)是进行数据的抽取、转换、清洗和装载的过程,它从分散的业务系统电将操作层面的数据加载到数据仓库中,完成数据从数据源向目标数据仓库的转化。其主要工作有:识别数据源的相关信息,并使数据源序化;管理元数据;对来自不同数据源的数据定制和集成为统一的格式;根据数据库和业务的规则,清理抽取后的结果数据集;粒度划分;数据分割;定期更新和维护数据。

本文提出了一套高校财务数据仓库的解决方案,论述了在财务系统中创建数据仓库的体系结构、设计模型和实现过程。数据仓库的实现是一个循序渐进的过程,并且也会随着客户需求的变动对功能进行调整,由于用户需求是无止境的,所以高校财务数据仓库的建设也是无止境。

参考文献:

[1]李海涛:《浅谈数据仓库与数据挖掘》,《井冈山医专学报》2006年第13期。

[2]孙林等:《财务数据仓库系统的分析与实现》,《河南师范大学学报》(自然科学版)2000年第28期。

[3]王俊洁、王俊鑫、黄青松:《基于数据仓库的毕业生就业预测系统设计和实现》,《楚雄师范学院学报》2009年第24期。

[4]沈兆阳:《sQL Server20000LAP解决方案――数据仓库与Analysis Services》,清华大学出~&2001年版。

[5]赵宝华、阮文惠:《高校财务数据仓库的设计与实现》,《计算机工程》2008年第34期。

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