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基于财务管理的决策支持系统应用
孙彦永
(中国电子科技集团公司第四十九研究所黑龙江哈尔滨150001)
[摘要]数据仓库技术是在充分开发信息资源的迫切要求下发展起来的一个新兴研究领域。数据仓库技术是解决企业拥
有丰富数据而信息贫乏的有效途径,在研究数据仓库和数据挖掘技术基础上,综合利用现有的软件平台和业务系统,提出了企
业集团决策支持和企业预警控制系统设计。通过数据仓库技术进行数据的集成,运用数据挖掘技术实现信息价值提升,扩展企
业集团财务信息化深层次应用。
关键词]数据仓库数据挖掘预警控制决策支持财务危机
中图分类号:TP315文献标识码:A文章编号:1008-1739(2013)15-57-4
Application of Decision Support System Based on Financial
Managment
SUN YE
(The 49th Research Institute of CETC, Harbin Heilongjiang 150001, China)
Abstract: The data warehouse technology is a new research field under the urgent requirement of full development of information
resources. The data warehouse technology is an effective way to solve the problem of"data rich, but information poorof enterprise
Based on studying the data warehouse and data mining technologies and using the existing software platform and business information
system synthetically, the design of decision support and prewarning control system of enterprise is proposed. The data is integrated by data
warehouse technology, the information value promotion is achieved by using data mining technology, in order to expand the deep
application for financial intormatization of enterprise group
Key words: data warehouse; data mining: prewarning control; decision support; financial crisis
1引言
2数据仓库与预警分析构架
数据仓库技术是一个新的研究领域,数据仓库技术以改
数据仓库和数据挖掘技术作为2种独立的信息技术出
进的数据库技术为基础,以统计分析技术作为数据分析和信现,数据仓库技术用于数据的存储和组织,数据挖掘技术则致
息提取的有效方法。近20年来通过人工智能、神经网络和知
用户
识推理等数据挖掘方法发现数据背后的隐规律,从而实现
数据一信息一知识”提炼过程,为企业提供多层次决策支
问题综合和交互系统
持。通过数据仓库技术进行数据集成,运用数据挖掘技术实现
信息价值提升,使得财务管理得到深度应用是企业集团财务
模型库系统
知识库系统
决策信息
信息化建设的方向。
数据挖掘
数据库系统
数据仓库系统
定稿日期:2013-07-12
图1数据仓库与数据挖掘技术构架框图
2013年第15期《计算机与网络》
万方数据
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58) Comput Network计机与网创新生
力于自动发现,技术内在联系和互补。DSS构架如图1所示,以风险的体现,多反映在现金管理方面。企业破产通常以不能支
数据仓库为基础,以数据挖掘技术为手段,并以数据模型库为付到期债务为标准,保证资金链正常运转,成为企业财务管理
辅助决策的解决方案。
重要一环
数据仓库对于决策系统是只读,如图2所示,用户不能更
结合企业现金使用特点,建立与现金管理相关的融资策
新现有”组织信息(如果应用程序允许,他们可以更新数据仓略。根据企业现金状况做出信用决策,对应收账款进行有效管
库的内容,但更新数据仓库不能影响数据库或进一步的事物理。研究企业中长期净现金流量与企业净利润之间的关系以
处理)。这将使数据仓库的使用限制在决策者可访词信息但不判断企业的运行状况与企业前景,研究企业最佳现金持有量,
能更改,运行应用程序更新主数据库,必须通过其他方式完提高资金使用效率,降低财务风险。通过现金流分析,可以带
成。例如:让决策支持系统计算机模仿成事务处理用户,并递动企业管理水平提升。利用财务数据仓库建设,以信息平台为
交事务。
基础对企业现金风险进行预警分析,是企业财务数据仓库和
数据挖掘应用的重要形式。以下以企业现金流为实例闻述数
被同化
据仓库与数据挖掘技术在企业现金流管理和财务风险预警控
分析和同化(的知识
数据[数据
被选择的、数据(被抽取
制方面的应用。
多维度
仓库准备
数据集/挖据(、的信息
4.1数据装载
分析和预测「决策
在建立财务数据仓库后,依据数据元要求的逻辑关系,利
用数据接口工具,加载带时间戳和单位标识,将业务性操作数
据装载入数据仓库。如果装载的数据源采用不同的软件系统,
图2数据挖掘过程流图
应开发接口程序,转化为财务数据仓库能直接识别并装载的
格式,装人财务数据仓库。
3数据特点与决策支持和预警控制
数据装载重点关注格式统一、数据业务逻辑关系代码统
、所分析数据的详细级别层次统一和是否需要代码接口程
各单位具有海量和严格逻辑的财务数据,复式记账使逻序等,关注财务业务和数据逻辑关系。计算机实现技术应成熟
辑描述更清晰,时期数与时点数交互结转,把业务过程清晰和且易于实现,装载的数据质量对财务数据仓库的分析性能起
货币化展现。使得利用数据仓库技术挖掘、深化应用层次和提关键作用,应和分析员沟通并制定方案。
升财务管理水平,形成决策支持和风险预警成为可能。财务数4.2数据过滤
据具有如下特点:①时间周期性;②数据性质与外部环境关
对于提取的凭证数据,鉴于财务复式记账特点,部分数据
系密切;③财务分析模型能根据历史数据与修正数据产生,并需进行过滤与清理。因贴财务分析所使用现金流是指企业经营
可虚拟;④财务数据具有严格业务逻辑定义;⑤财务数据具过程中现金及现金等价物所引起的货币资金变动,是广义的
有层次性和耦合性;具有“大样本”概率分析功能,根据逻辑现金概念。业务过滤和清理如下:
关系过滤错数据、脏数据和非货币交易等;财务挖掘是基
①提取现金:从银行提取现金,交存现金支票,形成现金
于海量数据和规律数据基础上建立的模型,多采用运等学模科目増加,银行存款科目减少,不引起货币资金总额变化:②
型
交存现金:将超过现金管理规定的现金交存

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