基于大数据的企业财务决策系统的设计与开发

基于大数据的企业财务决策系统的设计与开发

何家圆

宝信软件（安徽）股份有限公司   安徽省马鞍山市  243000

摘要：随着互联网的迅猛发展，大数据技术的兴起以及企业金融风险的增加，企业财务管理面临着前所未有的挑战和机遇，企业财务决策变得愈发复杂和关键。本文以大数据为前提，分析讨论企业财务决策系统的设计与开发。首先分析了大数据对企业财务管理决策的影响，然后提出了基于大数据的企业财务决策系统的设计和开发流程，最后总结了系统实施的重点关键问题等。

关键词：企业财务；大数据；决策系统；设计与开发

一、引言

大数据(big data)，一种规模很大，大大超出了传统数据库软件工具在获取、存储、管理、分析等方面的能力范围的数据集合，具有数据规模（Volume）、数据种类（Variety）、处理速度（Velocity）和价值密度（Value）四个维度的明显特征。近年来，大数据技术在我国得到了迅速发展，为各行各业带来了深刻的变革。财务管理是企业管理的重要组成部分，在这个大数据的时代也面临着前所未有的挑战和机遇。如何利用大数据技术提高企业财务决策的效率和质量，成为当前企业财务管理的重要课题。

二、大数据对企业财务管理的影响

（1）提高财务决策的效率：在大数据时代，企业财务管理的数据来源更加丰富多样，包括内部数据、外部数据、结构化数据和非结构化数据等。这些数据为企业财务管理提供了更全面、更深入的信息支持，帮助企业更快的掌握市场动向，优化产品结构，更好的制定战略和调整经营决策。

（2）提高财务风险的预警能力：通过海量的数据分析，可以帮助企业及时发现潜在的财务风险，帮助企业避免和减少损失。

（3）优化成本控制和管理：通过对供应链、生产环节的大数据分析，可以找出降本增效的方向，优化生产过程，节约成本。

（4）加强财务报表的真实性和可靠性：可以更好的发现财务数据中的问题和异常，帮助企业及时进行修改和调整，保证财务报表的准确性和稳定性。

（5）促进企业财务数字化转型：实现财务数据的实时监控和管理，提高财务数据的价值和利用效率。

三、基于大数据的企业财务决策系统设计

系统架构设计：基于大数据的企业财务决策系统可以分为数据收集与预处理、数据存储与治理、数据分析与挖掘、决策支持与应用四个层次。

（1）数据收集与预处理：收集企业内部和外部各类财务数据，确认数据标准和采集策略，进行数据清洗（包括去除杂乱无章的数据、重复数据和噪声等）、转换和整合，确保数据质量和可用性。

（2）数据存储与治理：本系统采用的分布式数据库及合适的大数据存储技术，实现对海量财务数据的存储和治理。

（3）数据分析与挖掘：运用大数据分析方法和大数据挖掘算法，对海量的财务数据进行更深层次的分析，以此发现这些数据之间的关联性和规律性。

（4）决策支持与应用：了解决策制定中所需要的参数、指标和评价方法等，为后续决策分析提供依据；并根据分析结果，为企业提供财务决策支持，包括预算编制、成本控制、投资评估、风险预警等方面的应用。

系统模块设计：基于大数据的企业财务决策系统主要包括了以下几个模块：

（1）数据收集模块：负责收集和整合各类财务数据，包括交易数据、市场数据及财务报表等。数据收集主要包括业务流程、数据来源和质量、用户需求和决策支持要素等几个重要的方面。企业财务决策系统通常会有多个不同的角色和职能的用户，他们对于系统的需求和使用方式可能存在差异。因此，需要根据不同的用户对数据进行不同维度的搜集。

（2）数据存储模块：该模块实现对海量财务数据的存储和管理，为后续分析提供数据支持。一个好的基于大数据的企业财务决策系统需要具备良好的数据安全性和隐私保护措施。该系统将涉及大量的敏感财务数据和商业机密信息，必须采取严格的安全控制措施，包括加密、访问控制、审计跟踪等手段，以确保数据的机密性、完整性和可用性。

（3）数据分析模块：该模块可以能够从不同的数据源中收集、整合和分析各种财务数据，包括财务报表、税务数据、市场数据等；通过对财务数据进行多维度的分析，包括趋势分析、结构分析、对比分析等，确保能够提供准确、快速的财务分析报告，以支持企业的决策过程。

（4）决策支持模块：根据分析结果，为企业提供财务决策支持，包括预算编制、成本控制、投资评估、风险预警等方面的应用。其中预测功能可以通过各种挖掘算法（分类、聚合和关联规则等）挖掘出大量的历史数据并对这些数据加以分析，发现其中的模式和趋势，并基于这些数据进行预测和模拟。这些预测和模拟结果可以帮助企业预测未来的财务风险和机会，并做出相应的决策。

四、基于大数据的企业财务决策系统开发流程

（1）需求分析：定义目标和范围，目标和范围的明确可以帮助企业理解企业财务决策系统的作用和应用场景，为后续的需求分析提供帮助；收集信息和需求，可以通过组织面对面访谈、问卷和会议等形式与用户、管理层和相关人员交流，使得最终结果尽量全面反映各方的需求；分析和整理需求，对不同用户的需求进行分类，找出共性和差异，并进行适当的权衡和整合；确定功能和业务需求，功能需求包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等，业务需求则涉及到具体的业务流程和决策支持功能；编写需求文档，文档里需要包括目标、范围、功能需求和业务需求等。

（2）系统设计：根据需求分析获得的需求分析文档，进行系统架构设计和模块设计(文章第三节有详细内容)。有效的系统设计可以有以下影响和意义：提高效率和性能，良好的系统设计可以优化资源利用，减少冗余操作；降低成本，减少不必要的开销和资源浪费；提高可靠性和稳定性，系统设计考虑了各种可能出现的情况并制定了相应的措施（容错机制、备份策略等），降低故障风险并提供持久可靠的服务；支持扩展和升级，通过模块化设计、接口规范等，让系统具有良好的灵活性和可扩展性；提高用户体验，通过合理的界面设计、交互流程优化等方式，提供友好、直观的系统界面，增加用户满意度和使用体验；促进团队协作和沟通，系统设计是涉及多个角色和环节的过程，需要多个不同专业背景的人共同协，通过过程中的讨论和沟通，可以促进团队成员之间的相互理解与合作，提高项目质量。

（3）技术选型：选择合适的大数据技术和工具，包括数据采集、存储、分析和挖掘等方面的技术。数据库管理软件可以选择Oracle、MySql和DB2等合适的管理软件，我们系统选择DB2；选择合适的大数据处理框架，包括Hadoop、SpringMVC等，该系统最终使用企业推广的iPlat4j框架；最后选择合适的数据清洗工具和分析工具等，保证后续可以高速、高质量的开发。

（4）系统开发：按照设计文档，进行系统编码和调试，确保系统的稳定性和可靠性。

（5）系统测试：对系统进行功能测试、性能测试和安全性测试，确保系统满足企业财务管理的需求。软件的计算和逻辑是正确的。

（6）系统部署与维护：将系统部署到企业内部服务器或云平台，进行日常运维和版本更新，涉及进行漏洞管理、访问控制、日志审计和恶意代码防护等。

五、系统实施的关键问题

（1）数据质量和可用性：必须确保数据采集和收集的完整性和准确性，提高财务数据的可用性和数据质量。

（2）数据安全和隐私保护：加强对财务数据的访问控制和加密处理，让系统具备良好的数据安全性和隐私保护措施，防止数据泄露和滥用。

（2）系统性能优化：通过使用分布式计算方法和数据存储技术，提高系统的处理速度和处理并发能力。

（4）用户操作培训：及时并加强对企业员工的培训和指导，提高系统的使用率和用户的满意度。

七、结论

基于大数据的企业财务决策系统是大数据时代企业财务管理的重要工具。通过对海量企业财务数据的收集、存储、分析和处理，为企业提供高效、准确的决策支持，有助于用户更好的获取财务数据，优化财务分析，为组织提供更加优化的决策基础。