陳　東

摘要：高校的財(cái)務(wù)信息化工作從會(huì)計(jì)電算化發(fā)展到現(xiàn)在的信息管理系統(tǒng)，趨勢(shì)必將是財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)的核心。該文根據(jù)高校的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的決策支持系統(tǒng)。系統(tǒng)通過在某高校的實(shí)際應(yīng)用，取得了良好效果。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫 決策支持 數(shù)據(jù)分析 OLAP

中圖分類號(hào)：TP311.52 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1673-8454（2009）11-0028-04

學(xué)校財(cái)務(wù)管理是高校事務(wù)管理的核心環(huán)節(jié)之一，是學(xué)校日常工作正常進(jìn)行的保障。它和學(xué)校各級(jí)部門、各級(jí)人員都有密不可分的關(guān)系。隨著時(shí)代的發(fā)展和改革的不斷深入，高校財(cái)務(wù)管理日趨復(fù)雜化、多元化，管理者使用傳統(tǒng)算法或依靠經(jīng)驗(yàn)判斷已不能滿足財(cái)務(wù)管理的需求。強(qiáng)化財(cái)務(wù)管理，充分使用信息資源，提高決策的科學(xué)性是解決問題的關(guān)鍵，加強(qiáng)財(cái)務(wù)事前預(yù)算、事中控制、事后評(píng)估分析是科學(xué)決策的有效途徑。

一、設(shè)計(jì)高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的必要性

隨著高校財(cái)務(wù)信息化工作的不斷發(fā)展，高校早已實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)核算電算化，建立了內(nèi)部局域網(wǎng)。發(fā)展步伐比較快的高校還自行開發(fā)或采購使用了其他一些業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，如工資管理系統(tǒng)、學(xué)生收費(fèi)管理系統(tǒng)、國(guó)庫集中支付系統(tǒng)、預(yù)算管理系統(tǒng)、非稅業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。對(duì)很多高校來講，這些系統(tǒng)都是由不同的人來操作，以完成對(duì)各財(cái)務(wù)具體業(yè)務(wù)工作的處理，各系統(tǒng)功能相互獨(dú)立，且運(yùn)行在不同的網(wǎng)絡(luò)上，無法實(shí)現(xiàn)相互之間的溝通和聯(lián)系，更不能實(shí)現(xiàn)信息資源的高度共享，而在實(shí)際的業(yè)務(wù)流程中，往往對(duì)不同的財(cái)務(wù)子系統(tǒng)的信息共享存在著很大程度的需求。高校財(cái)務(wù)管理水平的提高應(yīng)實(shí)現(xiàn)核算型向管理型的轉(zhuǎn)變，管理也就是決策，目前高校財(cái)務(wù)決策的內(nèi)容通常包括：（1）資金的籌集（財(cái)政性資金、科研收入、學(xué)費(fèi)收入、其他收入、銀行貸款等）；（2）資金的分配（預(yù)算安排、項(xiàng)目投資等）；（3）資金的使用（預(yù)算執(zhí)行情況）；（4）資金的評(píng)價(jià)（使用效益分析、績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)分析、教學(xué)評(píng)估指標(biāo)分析、財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)分析等）。

可以看出，以上任何一項(xiàng)決策都難以根據(jù)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)直接得出，財(cái)務(wù)工作要大幅度地提高效率，必須使用更有效的機(jī)制，即設(shè)計(jì)和開發(fā)一個(gè)決策支持系統(tǒng)。只有這樣，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)信息的充分利用，使之為管理層服務(wù)，起到輔助決策的作用。高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)是以各業(yè)務(wù)處理子系統(tǒng)積累的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)輔助決策信息的需求，以及財(cái)務(wù)分析自身發(fā)展的需要而設(shè)計(jì)的一個(gè)專用決策支持系統(tǒng)，它是會(huì)計(jì)核算管理系統(tǒng)的發(fā)展方向。由于學(xué)校財(cái)務(wù)本身的特點(diǎn)，導(dǎo)致市場(chǎng)上很少有成熟的財(cái)務(wù)決策軟件適合學(xué)校財(cái)務(wù)決策的需要，因此，必須根據(jù)學(xué)校的具體情況，設(shè)計(jì)適合使用的財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)。

二、設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)倉庫的高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的意義

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)從一面世，就受到了學(xué)術(shù)界、企業(yè)界的重視，它在大型的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)中得到了應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫使數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用范圍從支持操作層面的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，支持中間管理控制層面的管理信息系統(tǒng)，提高到了支持決策層面的決策支持系統(tǒng)，它為決策支持帶來了一些新的方法和技術(shù)。

目前，數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義，著名的數(shù)據(jù)倉庫專家William H. Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一書中給予如下描述:數(shù)據(jù)倉庫(Datawarehouse)是一個(gè)面向主題的(SubjectOriented)?集成的(Integrated)?相對(duì)穩(wěn)定的(Non-Volatile)?反映歷史變化(TimeVariant)的數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策。對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫的概念我們可以從兩個(gè)層次予以理解。首先，數(shù)據(jù)倉庫用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫;其次，數(shù)據(jù)倉庫是對(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)行重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。[1]將數(shù)據(jù)倉庫用于決策支持系統(tǒng)，主要有以下幾個(gè)方面的作用：

（１）增強(qiáng)了DSS（決策支持系統(tǒng)）決策的客觀性。ＤＳＳ中數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是面向分析組織的，比面向應(yīng)用組織的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫更加適合決策分析需求：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)類型豐富、數(shù)據(jù)容量大、保存時(shí)間長(zhǎng)，為預(yù)測(cè)趨勢(shì)、制定決策戰(zhàn)略提供了充足的信息，使決策方案更具客觀性。

（２）增強(qiáng)了決策支持系統(tǒng)的實(shí)用性。ＤＳＳ中的數(shù)據(jù)倉庫集模型庫、方法庫、數(shù)據(jù)庫為一體，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)行模式代替?zhèn)鹘y(tǒng)ＤＳＳ的模型驅(qū)動(dòng)模式，且實(shí)現(xiàn)了分析方法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相分離，使方法庫及數(shù)據(jù)的擴(kuò)充具有相對(duì)獨(dú)立性。

（３）提高了數(shù)據(jù)查詢、分析效率。數(shù)據(jù)倉庫可通過提取器自動(dòng)追加數(shù)據(jù)，以及通過數(shù)據(jù)視圖生成器自動(dòng)生成數(shù)據(jù)視圖，能及時(shí)快速地準(zhǔn)備好各層次數(shù)據(jù)，使查詢瞬間完成，可大大提高數(shù)據(jù)獲取效率。

（４）具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具。利用ＯＬＡＰ分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具及圖形工具等，使決策者能從各角度分析數(shù)據(jù)，提供更全面、更豐富的戰(zhàn)略性輔助信息及被忽略的重要因素。

（５）具有動(dòng)態(tài)擴(kuò)展性能?；跀?shù)據(jù)倉庫的ＤＳＳ通過內(nèi)在反饋機(jī)制，使用戶需求逐漸明確，DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日趨完善。

綜上所述，高校的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)存在著操作平臺(tái)不一致、數(shù)據(jù)格式不一致、自動(dòng)化程度不一致、共享程度低、操作復(fù)雜、查詢不便等問題。由于這些問題的存在，財(cái)務(wù)工作不能完全適應(yīng)辦公自動(dòng)化、信息化的要求，難以提供及時(shí)、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)統(tǒng)計(jì)信息供高層決策人員作出決策，阻礙了財(cái)務(wù)管理水平的進(jìn)一步提高。為從根本上解決以上問題，必須建立同會(huì)計(jì)核算和財(cái)務(wù)管理相適應(yīng)的一套新系統(tǒng)，該系統(tǒng)不但能集成財(cái)務(wù)部門所需要的會(huì)計(jì)信息和與其相關(guān)的信息，而且能從多角度對(duì)會(huì)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析，并能根據(jù)需要進(jìn)行決策，方便財(cái)務(wù)部門的管理和領(lǐng)導(dǎo)查詢決策，提高財(cái)務(wù)管理水平。該系統(tǒng)也就是基于數(shù)據(jù)倉庫的財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)。具體到財(cái)務(wù)管理工作來講，該系統(tǒng)的意義體現(xiàn)在以下方面：

（１）整合數(shù)據(jù)資源，方便師生和財(cái)務(wù)人員進(jìn)行查詢；

（２）進(jìn)行有效會(huì)計(jì)分析，提高分析效率與準(zhǔn)確率；

（３）方便計(jì)算生均培養(yǎng)成本；

（４）提高高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制和財(cái)務(wù)預(yù)警水平；

（５）為績(jī)效考核教學(xué)評(píng)估提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

三、基于數(shù)據(jù)倉庫的高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

1.系統(tǒng)整體架構(gòu)

高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)首先是個(gè)決策支持系統(tǒng)，是為高校財(cái)務(wù)決策的制定提供支持的一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它具有所有決策支持系統(tǒng)的目標(biāo)、功能、特征等，是決策支持系統(tǒng)在高校財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。傳統(tǒng)的電算化會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)基本上局限于實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)的反映與監(jiān)督職能，缺乏對(duì)會(huì)計(jì)的預(yù)測(cè)和輔助決策支持功能，而高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)是能夠直接支持單位高層財(cái)務(wù)管理決策工作的系統(tǒng)，是為高校財(cái)務(wù)決策者提供問題分析、模型構(gòu)造、決策過程模擬以及決策效果評(píng)價(jià)的決策支持環(huán)境。該系統(tǒng)整體框架如圖1所示。

圖1中主要有五部分：第一部分包括不同的數(shù)據(jù)來源；第二部分是數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載的過程，該過程完成從多個(gè)數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、規(guī)約，然后將整理好的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫；第三部分是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫，為了更好地進(jìn)行決策支持分析，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可進(jìn)行二次抽取，加載到面向分析主題的數(shù)據(jù)集市；第四部分是聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)多維度、多層次的分析和對(duì)隱性知識(shí)的發(fā)掘；第五部分是門戶系統(tǒng)，將分析結(jié)果內(nèi)容進(jìn)行組合，針對(duì)不同用戶展現(xiàn)不同的定制內(nèi)容。[2]

2.高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的好壞直接決定了決策支持系統(tǒng)的成功與否。在高校中，大部門（資金需求量大）、大項(xiàng)目、大資金往往是決策者關(guān)注的問題，同時(shí)針對(duì)高校財(cái)務(wù)是以預(yù)算為主的特點(diǎn)，提出以資金為核心的主題設(shè)計(jì)，確定數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)圍繞部門、項(xiàng)目、資金、時(shí)間來展開分析。

（１）數(shù)據(jù)倉庫總體結(jié)構(gòu)如圖２所示

數(shù)據(jù)倉庫從現(xiàn)有多個(gè)業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)（源數(shù)據(jù)）中獲取數(shù)據(jù)，經(jīng)過清洗、分類后，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)加載工具，向數(shù)據(jù)倉庫提供數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)以后，就進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用階段。根據(jù)具體要求獲取不同維度的數(shù)據(jù)，分析維度數(shù)據(jù)的層次，建立事實(shí)表和維度表，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫。

（２）數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計(jì)

在數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)之后，設(shè)計(jì)了資金、職工、學(xué)生三個(gè)主題，其中，以資金作為核心主題進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，可以得到相應(yīng)主題的分析結(jié)果，這些數(shù)據(jù)信息有助于作出決策。職工、學(xué)生主題是進(jìn)行輔助分析決策的相關(guān)主題，這些主題也反映高?，F(xiàn)行發(fā)展階段中所關(guān)注的一些方面。[3] 根據(jù)各主題的需要，建立事實(shí)表和維度表，然后，從各數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，集成到數(shù)據(jù)倉庫中。為了將數(shù)據(jù)按內(nèi)在的邏輯關(guān)系有序地放在維度表中，應(yīng)當(dāng)提供所描述對(duì)象的詳細(xì)屬性，因此事實(shí)表是數(shù)據(jù)倉庫的核心。采用星型模型，事實(shí)表通過鍵將各維度表組織起來，共同滿足用戶的查詢需求。對(duì)高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表及維度表的設(shè)計(jì)如表1所示。

在完成數(shù)據(jù)倉庫的模型設(shè)計(jì)后，建立數(shù)據(jù)倉庫的物理結(jié)構(gòu)，以事實(shí)表為核心，結(jié)合各維度表，實(shí)現(xiàn)對(duì)基本數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和預(yù)處理，為多維數(shù)據(jù)分析處理奠定了基礎(chǔ)。

3.聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）

在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，聯(lián)機(jī)分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是重要的數(shù)據(jù)分析工具。OLAP的目標(biāo)是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報(bào)表需求，其技術(shù)核心是“維”這一概念，因此OLAP也可以說是多維數(shù)據(jù)分析工具的集合。OLAP分析主要通過對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、切塊、聚合、鉆取、旋轉(zhuǎn)等分析操作，以求剖析數(shù)據(jù)，使用戶能夠從多種維度、多個(gè)側(cè)面、多種數(shù)據(jù)綜合度查看數(shù)據(jù)，從而了解數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)涵的規(guī)律，以更好地輔助決策。

OLAP在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中的應(yīng)用是多維數(shù)據(jù)分析，決策者可以從不同角度、不同層次、不同時(shí)段來查詢和分析數(shù)據(jù)。例如，分析近三年來，全校預(yù)算資金收入支出變化情況；學(xué)校貸款規(guī)模變動(dòng)情況；各部門人員經(jīng)費(fèi)、公用經(jīng)費(fèi)等支出情況；不同學(xué)院不同職級(jí)教職工收入（工資收入、科研經(jīng)費(fèi)、課酬等）增長(zhǎng)情況；學(xué)生繳欠費(fèi)比例分析等。對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，將有助決策者對(duì)下一年度的預(yù)算調(diào)整、經(jīng)費(fèi)控制、籌資分析、薪資調(diào)整等作出科學(xué)合理的決策安排。

4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)倉庫的建立及OLAP完成了對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理，如何將這些結(jié)果整理以便更好地展現(xiàn)給決策者。筆者借助目前較為流行的ASP.NET開發(fā)技術(shù)，采用基于B/S的三層模式（數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)邏輯層和表示層）來實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)。

在ASP.NET中三層結(jié)構(gòu)的前端為Html、Aspx等，前端給中間層傳遞參數(shù)，并接受中間層的參數(shù)。中間層為.VB、 .CS等文件編譯而成的.DLL控件，通過中間業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)現(xiàn)程序邏輯與網(wǎng)頁內(nèi)容分離，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫層的連接與操作。后端為數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。在本系統(tǒng)實(shí)施中，采用了微軟全套的.NET開發(fā)環(huán)境，從而大大增加了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性、可靠性、安全性及高效性。本系統(tǒng)的中間業(yè)務(wù)邏輯層采用了ASP.NET創(chuàng)建可重用組件技術(shù)，充分利用NET的類庫，通過Visual Studio.Net環(huán)境將.CS件編譯成.DLL文件。微軟的.NET技術(shù)使用組件時(shí)不需要注冊(cè)，從而大大簡(jiǎn)化了中間層的組織和管理，提高了系統(tǒng)的可伸縮性和可維護(hù)性。在開發(fā)三層結(jié)構(gòu)的表示層時(shí)，采用了ASP.NET的Server端控件及用戶自定義控件代替了以前的ASP腳本語言，使后臺(tái)ASP程序可以直接訪問前臺(tái)窗體元素的屬性，同時(shí)利用ASP.NET提供的“數(shù)據(jù)綁定”技術(shù)與數(shù)據(jù)源（比如數(shù)組、ＸＭＬ文件、數(shù)據(jù)庫等）連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)聯(lián)接。

在數(shù)據(jù)訪問上，一方面通過.NET框架中全新的數(shù)據(jù)訪問技術(shù)ADO.NET訪問Web數(shù)據(jù)庫，提供對(duì)數(shù)據(jù)一致的、斷開的訪問模式。另一方面利用SQL Server2000及其存儲(chǔ)過程的高效性和安全性，為在NS服務(wù)下運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫的Web應(yīng)用程序提供了高性能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。ADO.NET中的Dataset組件在內(nèi)部采用XML來描述數(shù)據(jù)，可以容納具有復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)，并且不再依賴于數(shù)據(jù)庫鏈路。另外，Dataset包含一個(gè)或多個(gè)DataTable對(duì)象的集合，不管數(shù)據(jù)來源于一個(gè)關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，還是來源于一個(gè)XML文檔，都可以用一個(gè)統(tǒng)一的編程模型來創(chuàng)建和使用它，從而提高了程序的交互性和可擴(kuò)展性。同時(shí)，采用.NET提供應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)源的連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的檢索和修改，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的跨平臺(tái)訪問。[4]

四、結(jié)束語

系統(tǒng)的整個(gè)框架是在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析技術(shù)和.NET技術(shù)的基礎(chǔ)上形成的。將數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)決支持系統(tǒng)，不僅具有傳統(tǒng)的DSS功能，而且通過使用數(shù)據(jù)庫的聯(lián)機(jī)分析技術(shù)強(qiáng)化了DSS的智能功能。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)作為信息化的解決方案，是信息技術(shù)在高校管理現(xiàn)代化實(shí)現(xiàn)過程中的有效手段和重要途徑。

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