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會(huì )計數據倉庫建立探討
【摘要】 會(huì )計核算軟件數據接口國家標準的頒布,給不同會(huì )計軟件之間的數據交換提供了一個(gè)同一和規范的格式。隨著(zhù)數據接口標準的推廣實(shí)施,利用基于會(huì )計核算軟件數據接口標準建立的數據倉庫,對企業(yè)的財務(wù)進(jìn)行分析就成為必然。文章從數據倉庫的模型設計,數據的采集、轉換等方面,對基于國家會(huì )計數據接口標準建立數據倉庫進(jìn)行了相關(guān)的技術(shù)探討。【關(guān)鍵詞】 會(huì )計軟件;數據接口標準;數據倉庫;數據模型
隨著(zhù)會(huì )計信息化的發(fā)展,我國的會(huì )計軟件種類(lèi)也越來(lái)越多,但是往往都自成體系,采用的數據庫平臺和數據結構也就大不相同。由此使得不同的會(huì )計軟件之間,以及會(huì )計軟件與會(huì )計數據相關(guān)的業(yè)務(wù)軟件之間的數據交換,形成了一定的障礙。2004年9月20日,GB/T19581—2004《信息技術(shù)會(huì )計核算軟件數據接口》國家標準的頒布,在很大程度上解決了會(huì )計軟件之間數據交換的障礙。只要符合會(huì )計數據接口標準要求,實(shí)現會(huì )計信息化的單位就很輕易將歷年的會(huì )計數據導出,通過(guò)建立數據倉庫,并利用會(huì )計核算軟件對數據倉庫的數據進(jìn)行相關(guān)的財務(wù)分析和決策。同時(shí)利用數據倉庫對繁多的會(huì )計數據進(jìn)行治理,不僅將進(jìn)步會(huì )計數據利用率,通過(guò)利用數據倉庫進(jìn)行財務(wù)分析,還可以進(jìn)步治理決策的質(zhì)量。
一、會(huì )計核算軟件標準數據接口基本內容
由于目前財務(wù)軟件的平臺復雜多樣,而這些軟件之間的數據沒(méi)有一個(gè)同一的數據規范,造成不同財務(wù)軟件之間數據交流相當困難。GB/T19581—2004《信息技術(shù)會(huì )計核算軟件數據接口》的頒布主要是對國內所有正在使用的會(huì )計核算軟件(包括含會(huì )計核算功能的會(huì )計信息系統、治理信息系統等)規定同一的數據輸出的內容和格式。會(huì )計核算軟件數據接口分兩個(gè)部分,一部分是規定其內容,包括電子賬簿、會(huì )計科目、科目余額、記賬憑證、報表等;另一部分規定其輸出的格式要求,包括文本文件的輸出方式和XML 文件的輸出方式,并要求以一定期間為單位導出會(huì )計核算數據。
二、數據倉庫與接口標準之間的關(guān)系
William H. Inmon 在1993年寫(xiě)的《Building the Data Warehouse》論著(zhù)中,將數據倉庫定義為:“一個(gè)面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、非易失性數據的集合,用于支持治理層的決策過(guò)程”。由定義可知,數據倉庫的主要特征為:面向主題性、數據的集成性、穩定性、時(shí)變性。通過(guò)數據倉庫,不同層次的治理職員可以進(jìn)行各種治理決策的分析。數據倉庫中存放的是數據的歷史值,并且是靜態(tài)的歷史數據,可以定期添加,具有低訪(fǎng)問(wèn)率,高訪(fǎng)問(wèn)量的特點(diǎn)。而這些數據都來(lái)源于其他不同的數據庫。
目前的多數財務(wù)軟件在數據庫的選用、數據庫的格式上大不相同,導致各財務(wù)軟件之間不能互相交換數據,也給審計軟件導進(jìn)財務(wù)軟件的數據帶來(lái)了一定的困難。而以往數據倉庫在財務(wù)上的應用,基本上都是面向單個(gè)企業(yè)的單獨開(kāi)發(fā)。GB/T19581—2004《信息技術(shù)會(huì )計核算軟件數據接口》的頒布,在很大程度上解決了這種障礙。按照會(huì )計核算軟件數據接口標準的數據結構和內容,建立一個(gè)標準數據庫即數據倉庫,從而企業(yè)可以根據會(huì )計數據接口標準要求,將原數據庫中的數據轉換為標準規定的格式,并可以通過(guò)數據倉庫將符合要求的會(huì )計數據從會(huì )計核算軟件導進(jìn)或導出,從而實(shí)現對數據倉庫進(jìn)行相關(guān)的財務(wù)分析及決策。
三、數據倉庫的模型設計
數據倉庫創(chuàng )建之前首先要根據需求明確所構建內容的主題域。在根據需求分析確定主題域后,就可以通過(guò)建立數據模型對數據倉庫進(jìn)行描述。模型是對現實(shí)世界進(jìn)行的抽象描述,在信息治理中要實(shí)現對信息的治理與分析,就要依靠數據模型將現實(shí)世界的事物轉換為信息世界的數據。創(chuàng )建數據倉庫所采用的模型主要有概念模型、邏輯模型、物理模型。
(一)主題域的確定
數據倉庫設計的關(guān)鍵是主題域的確定,整個(gè)數據倉庫的數據都是圍繞主題和軟件標準數據接口而組織的,主要用于對企業(yè)的財務(wù)進(jìn)行分析。根據數據接口標準規定的數據文件,主題可以分為以下幾類(lèi):
資產(chǎn)負債表主題:主要分析企業(yè)某一特定日期內的財務(wù)狀況,還可以進(jìn)一步細化分為資產(chǎn)主題,負債主題,所有者權益主題;
現金流量表主題:分析企業(yè)在一定會(huì )計期間現金及現金等價(jià)物的流進(jìn)和流出情況;
利潤表主題:用于分析企業(yè)在一定會(huì )計期間的經(jīng)營(yíng)成果;
所有者權益變動(dòng)表主題:分析企業(yè)一定時(shí)期所有者權益變動(dòng)的情況;
財務(wù)分析指標主題:通過(guò)以上主題來(lái)分析企業(yè)一定時(shí)期的營(yíng)運能力、償債能力、獲利能力及發(fā)展能力等。
(二)概念模型設計
星型模型和雪花型模型是概念模型設計常使用的兩種模型。雪花型模型是對星型模型的擴展,適用于具有復雜結構數據倉庫的應用,星型模型是最常使用的模型。模型設計主要用于設置事實(shí)表與維表之間的連接,使每個(gè)維表通過(guò)主鍵與外鍵連接,進(jìn)而實(shí)現與事實(shí)表的連接。概念模型的設計就是要根據需求,確定業(yè)務(wù)中的指標實(shí)體和維實(shí)體,以及在實(shí)體間建立聯(lián)系,概念模型設計后可以在一些開(kāi)發(fā)工具中,利用一些技術(shù)功能直接轉換為物理模型,再天生數據庫,從而節約了時(shí)間并進(jìn)步了效率。
(三)邏輯模型設計
通常在概念模型設計好后,還要依靠邏輯模型來(lái)實(shí)現概念模型到物理模型的轉換。由于目前數據庫都建立在關(guān)系數據庫基礎上,所以所采用的邏輯模型主要是關(guān)系模型。會(huì )計核算軟件數據接口標準對所涉及的數據元素規定了同一的格式,在建立的邏輯模型中,要根據數據接口的規定對數據的字段進(jìn)行格式描述。邏輯模型設計主要包括事實(shí)表,維表設計以及粒度的劃分。
(1)事實(shí)表。直接反映了數據倉庫中應用的主題,是星型結構中最主要的表,包含了數據倉庫中最主要的信息,如資產(chǎn)負債表、現金流量表、利潤表、所有者權益變動(dòng)表、財務(wù)分析表。而數據倉庫的數據都是來(lái)自于不同數據接口的數據庫,在進(jìn)行數據倉庫的邏輯模型設計時(shí),還要確定各表中的數據元素即字段與數據源的邏輯關(guān)系,以便核算軟件按照接口標準要求輸出文件。其中的對應關(guān)系可以回納為:第一種是數據元素和數據源的逐一對應,即可以在核算軟件中找到與數據元素直接對應的表與字段;第二種是數據元素需數據源通過(guò)計算得到,即必須對數據源進(jìn)行計算處理才能滿(mǎn)足標準規定的數據元素的需要;最后一種對應關(guān)系是依據邏輯判定非源于特定數據源的數據。數據源的確定和對應關(guān)系是會(huì )計軟件輸出符合標準數據的邏輯基礎。由于過(guò)于龐大的事實(shí)表在表的處理、備份和恢復、用戶(hù)的查詢(xún)等方面需要較長(cháng)的時(shí)間,在設計時(shí)要留意使事實(shí)表盡可能地小。
(2)維表。主要用來(lái)描述事實(shí)表,與事實(shí)表有著(zhù)非常重要的關(guān)系,在事實(shí)表中大多數屬性都要依靠于維表,維表的主鍵組成了事實(shí)表的外鍵,每個(gè)維表都通過(guò)主鍵與事實(shí)表的外鍵連接,實(shí)現數據庫快速查詢(xún)。維表的屬性也要根據接口標準規定進(jìn)行規范定義。維表也會(huì )影響企業(yè)決策的因素,如不同企業(yè)、日期、指標種別都是影響企業(yè)決策的因素,通過(guò)這些因素決策者可以按照不同企業(yè)不同日期不同指標種別進(jìn)行決策分析。根據事實(shí)表設計的維表有會(huì )計期間維表、報表編碼維表、日期維表、企業(yè)維表等。
(3)粒度的劃分。粒度是指數據倉庫的數據單位中保存數據的細化或綜合程度的級別。通過(guò)粒度的劃分,決定了數據倉庫是采用單一粒度還是多重粒度,以及粒度的劃分層次。粒度級越低,細化程度越高;相反,粒度級越高,細化程度越低。粒度的劃分直接影響到數據倉庫中的數據量和信息查詢(xún),以及進(jìn)一步進(jìn)行OLAP(聯(lián)機分析處理)和數據挖掘的效果。假如主題的數據量、信息量較多,對主題數據分析細化程度要求較高,就要根據用戶(hù)對數據倉庫應用的需求,采用多重粒度進(jìn)行數據劃分。用低粒度即細化到月的數據,保存近期的會(huì )計報表及財務(wù)分析指標數據,對時(shí)間較遠的會(huì )計報表及財務(wù)分析指標數據的保存用粒度較大即細化到年的數據。這樣既可以對財務(wù)近況進(jìn)行細節分析,又可以利用粒度較大的數據對財務(wù)趨勢進(jìn)行分析;否則采用單一粒度進(jìn)行劃分。
(四)物理模型設計
邏輯模型在物理系統中的體現模式,需要通過(guò)數據倉庫的物理模型設計來(lái)實(shí)現。包括邏輯模型中的各種實(shí)體表的具體化,包括表的數據結構類(lèi)型、索引策略、數據存放位置及數據存儲分配等。會(huì )計軟件數據接口標準中所要求的數據接口輸出數據,包含接口標準要求的16個(gè)數據文件和1個(gè)格式說(shuō)明文件,每個(gè)文件的文件名都進(jìn)行了嚴格的規定。同時(shí)在標準中對16個(gè)數據文件的81個(gè)數據元素也進(jìn)行了嚴格定義,首先,在物理模型設計中表的數據結構應根據接口標準要求,對數據的格式及內容進(jìn)行同一的定義規范,如表的字段標識符要采用三位數字進(jìn)行標記,字段的類(lèi)型長(cháng)度最多為5位可變長(cháng)字符。只要會(huì )計軟件的數據倉庫的數據接口符合接口標準,就可以實(shí)現輸出符合標準的數據。其次,由于數據倉庫的數據量很大,通過(guò)索引的創(chuàng )建可以進(jìn)步數據存取的效率,通常按事實(shí)表的主鍵和外鍵來(lái)建立索引。在數據倉庫中首先需要為事實(shí)表設置索引,在為事實(shí)表的主鍵聲明約束時(shí),應該按照這些列的聲明次序創(chuàng )建一個(gè)惟一的索引。而對于使用頻率較高的外鍵,應置于主鍵索引的前面,以進(jìn)步查詢(xún)效率。
數據倉庫中的數據可以通過(guò)數據庫訪(fǎng)問(wèn)接口,將源數據庫中的數據轉換為標準格式的數據導進(jìn)。其中數據的存儲通常按數據的重要性、使用頻率以及對響應時(shí)間的要求進(jìn)行分類(lèi),并將不同類(lèi)型的數據分別存儲在不同的存儲設備中,其中重要性高、經(jīng)常存取并對響應時(shí)間要求高的數據存放在高速存儲設備上,而存取頻率低或對存取響應時(shí)間要求低的數據則可以存放在低速存儲設備上。
四、數據倉庫的創(chuàng )建
通過(guò)對數據倉庫中的事實(shí)表、維表的邏輯模型設計,同時(shí)根據在物理模型中對各種表的存儲區間、方式的處理,在數據倉庫的實(shí)施過(guò)程,采用適當的數據倉庫創(chuàng )建工具,就可以創(chuàng )建數據倉庫。目前用于創(chuàng )建數據庫的工具主要有SQL Server、Oracle10i、Sybase等。數據倉庫的創(chuàng )建可以根據具體情況選擇適合的開(kāi)發(fā)工具。
五、數據的采集及轉換
數據倉庫的物理模型設計完成后,就要根據會(huì )計核算軟件數據接口標準,來(lái)完成數據倉庫結構的建立,實(shí)現數據倉庫和元數據庫的創(chuàng )建,然后就可以對數據倉庫進(jìn)行數據的加載。元數據庫是數據倉庫的靈魂,沒(méi)有元數據庫,用戶(hù)就無(wú)法對數據倉庫的數據進(jìn)行良好的定義、組織和治理。數據的采集及轉換是建立數據倉庫中最重要的處理過(guò)程之一,這一過(guò)程實(shí)際上是要把來(lái)自不同的操縱性數據源、不同的數據進(jìn)行集成,將非標準的數據轉化為在一定程度上的標準化的數據。采集之前首先需要對數據進(jìn)行預處理,即進(jìn)行預備工作包括清空工作區、預備區。由于數據倉庫中的數據來(lái)源十分復雜,這些數據在進(jìn)進(jìn)數據倉庫之前經(jīng)常需要在預備區對數據進(jìn)行標準化處理,即將不同數據結構的數據進(jìn)行同一處理,如源數據庫中的數據類(lèi)型與長(cháng)度和標準規定的有所差別,就需要進(jìn)行數據的類(lèi)型轉換、長(cháng)度的截取等工作。數據的采集可以通過(guò)數據庫接口訪(fǎng)問(wèn)源數據庫,將數據轉換為標準格式數據存進(jìn)數據倉庫,同時(shí)為了確保數據倉庫中數據質(zhì)量,還要對數據進(jìn)行必要的清理即篩選工作。數據的清理工作必須嚴格依據元數據的定義進(jìn)行,數據清理結束就可以將經(jīng)過(guò)凈化和轉換的數據加載到數據倉庫事實(shí)表中。實(shí)現的工具主要有SQL Sever、Oracle等。對數據提取以后,同樣也可以利用SQL語(yǔ)言實(shí)現對數據的加載。
六、數據倉庫的使用
在會(huì )計數據標準接口中,已經(jīng)將會(huì )計科目、會(huì )計憑證、會(huì )計賬簿、會(huì )計報表等中的數據納進(jìn),并進(jìn)行了同一規范。因此可以通過(guò)標準數據接口將每年的會(huì )計數據保存到數據倉庫。按照會(huì )計數據接口標準要求,將會(huì )計數據倉庫中的歷年數據輸進(jìn)到會(huì )計核算軟件中,并利用會(huì )計核算軟件對其進(jìn)行相關(guān)的財務(wù)分析、經(jīng)濟遠景猜測,以幫助治理者為企業(yè)的將來(lái)做出正確的決策。隨著(zhù)數據接口標準的推廣實(shí)施,基于會(huì )計核算軟件數據接口的數據分析技術(shù)和方法會(huì )越來(lái)越多,并且應用范圍也會(huì )越來(lái)越廣泛。
【參考文獻】
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