【摘要】在當今的大數據時代，能從數量龐大的原始數據中獲取有用的數據，并指導企業的決策，成為企業能否把握市場先機的關鍵。本文基于云計算模式，介紹了云計算的網絡部署、會計云服務中心的工作流程，重點介紹了會計數據倉庫的設計，并結合數據挖掘技術為企業降低成本、提高收益給出了思路。
【關鍵詞】云計算 數據倉庫 數據挖掘
云計算作為信息社會的一種新興產物，短短10年左右的時間，發展成為引領世界變革的強大動力。但是無論再先進的技術，如果提供的數據和信息是無用的，不能滿足使用者的需要，那么所做的一切也將是無用功。究其根源，實現對數據的有效組織和管理，是實現其他一切的重要環節，同時也是最核心和重要的一步。以集團型企業為例，集團企業少則幾個子企業，多則上百個，目前集團下的子企業使用的軟件各式各樣，如果集團總部的決策者想從整體的角度把握各個子企業的經營狀況，就得通過各個子企業的報送。這樣不僅達不到實時的效果，而且嚴重影響了決策者使用數據的時間，數據的可靠性也得不到保證，為此集團級會計數據倉庫的建立是急切而且必要的。在云計算模式下，如何實現數據倉庫的建立，以及如何對數據進行有效組織和管理在本文將進行詳細的介紹。
一、云計算、數據倉庫以及數據挖掘技術介紹
1. 云計算概念及服務模式。云計算是分布式處理、并行處理和網絡處理的進一步發展。用戶只需要租用云計算服務，只需要在終端上安裝訪問Internet的客戶端瀏覽器，便可通過網絡享受云計算從基礎存儲到軟件技術支撐的整套服務。
云計算的服務包含三個概念：基礎設施即服務（IAAS）、平臺即服務（PAAS）和軟件即服務（SAAS）。基礎設施即服務指的是云服務提供商為用戶提供所需要的基礎設施，如服務器、操作系統、數據庫以及網絡連接服務等。平臺即服務指云服務提供商為用戶提供軟件開發平臺，可以讓用戶在平臺的基礎上進行平臺打補和升級操作。軟件即服務指云服務提供商為用戶提供相關的行業軟件，供用戶使用。軟件的維護和升級也由提供商負責。
把云計算應用到對會計數據的研究上，那么會計云計算服務的部署情況就可以為：云計算提供商Iaas層為用戶提供計算機、大空間的物理存儲器以及網絡接入等的硬件等；Paas層為用戶提供會計軟件的開發平臺，用戶可以通過這個平臺開發財務軟件應用程序；Saas層為用戶提供財務軟件，讓用戶通過Internet接入后進行會計核算、會計管理和會計決策等操作。
2. 數據倉庫、數據挖掘內涵及其特征。在云計算模式下，對大數據時代的海量數據，傳統的RDBMS已經不能滿足發展的需要，因此數據倉庫和數據挖掘等相關技術也被迅速的推廣和更深入的研究。簡單把數據倉庫概括為:數據倉庫是一個過程，它為企業決策者提供數據，這些數據在傳統的操作型數據庫中是很難找到的。它具有面向主題、不可更新、數據量大以及數據不規范化等特點。為了使數據倉庫里的數據能夠充分體現數據信息價值，那么就需要對數據進行深度挖掘，從中來分析數據潛在的商機。這里的數據挖掘可以理解為是基于大量的原始數據，通過統計學算法、人工智能技術、數據庫、數據倉庫技術等，找到這些原始數據潛在的數據模型，為決策者提供決策依據，減少商業風險。
二、云計算模式下會計數據倉庫和數據挖掘的設計
集團下屬的各個子企業每天都在進行大量的數據處理，但是由于每個子企業之間所使用的數據存放軟件各不相同，即使同一個企業，每年的軟件也會進行更新或者升級等，都會造成數據不能共享和數據的不一致性，對于決策者而言更不能實時通過分析各個子企業的數據來達到了解經營狀況的目的。因此建立數據倉庫是必然的，對海量數據的有效組織和管理，使數據具有一致性，是建立數據倉庫的關鍵。云計算技術的發展，也為數據倉庫的存放提供了最佳平臺，充分利用“云”的資源對數據倉庫，多角度、多維度地進行數據挖掘，從而有利于企業決策者了解對象需求，并能夠快速制定出正確的方案。
（一）云計算模式下會計數據倉庫的設計
云計算為數據倉庫的海量數據提供了沒有邊際、沒有上限困擾的保證，并且對海量數據的存儲、挖掘，以及分析等很多重要的處理過程都發揮著極其重要的作用，從而使得數據倉庫中海量數據的價值能夠充分體現出來。基于云計算模式的特點——即用即付，集團企業也不會因為過高的對建數據倉庫以及相關軟硬件平臺的投入而降低數據對企業的價值回報。通過云計算模式這一優越條件，集團企業能夠得到具有針對性的服務。
會計云服務中心的服務器部署，用戶通過瀏覽器登錄云服務系統，將會計單據錄入臨時數據庫中。會計人員通過瀏覽器查看臨時的單據信息，將這些單據進行分類和審核。這些處理過的單據將會記錄到正式的數據庫。通過調用各種會計核算算法，最終形成財務報表。公司管理者通過登錄云服務系統，查看公司的會計報表，為下一步計劃做出決策。
數據倉庫的創建首先進行需求分析，之后確定主題域，描述重要的實體，如總賬類、應收應付類、固定資產類、員工薪酬類等實體，一般主題之間有些數據元素是相同的，因此也證明了不同主題之間的聯系。然后進行概念模型設計，這一階段主要是根據之前確定的需求分析以及確定的主題完成模型的設計，在模型中，有事實實體和維度實體，兩者之間通過外鍵相連。然后進入邏輯模型的設計階段，此階段主要是對事實表、維表的設計，同時確定粒度的劃分，為了避免訪問時需要大量的時間，事實表要盡可能小，解決好粒度程度的確定，以及維表連接的鍵。基于集團企業下的數據倉庫，在對數據表進行設計時要增加“單位代碼”，能對集團內所有的企業進行有效的查詢和管理，讓每個數據單元都含有單位代碼的信息，進而可以實現不同角度下對企業數據管理和數據挖掘等方面的工作，所以即使是相同的數據代碼也能通過對單個企業的跟蹤查詢被識別出來。然后進行物理模型的設計，根據數據被訪問的頻率以及響應時間，來設計策略索引，以及如何進行數據存儲分配等。最后，把各種數據源的數據通過抽取、轉換、加載（ETL）到數據倉庫中，其流程見圖1。（二）基于云計算的會計數據分布式處理
由于會計核算涉及的數據量和計算量非常大，需要相當大的處理能力。為了更快地得到核算結果，采用Map-Reduce的處理方法，將核算任務分成多個子任務，分配到多個機器上計算。最后用專門的結果處理算法，得出最后的結果。Map-Reduce處理流程中涉及三類機器：第一個是主控機器（Master），它控制整個核算的流程，負責任務的指派和流程把控；然后是Map機器，它負責根據分配的任務生成一個唯一的Key值并回傳給Master機器，并負責具體的子任務核算，產生中間結果；最后是Reduce機器，由Master調度，從Master機器獲取Map機器生成的Key值，根據這個Key值和Map機器產生的中間結果組生成核算結果。具體的處理流程見圖2，整個流程都由Master控制。
（三）海量會計數據的數據挖掘
數據挖掘模式通過研究大量的會計數據，研究用戶的消費行為與消費習性，為企業的發展提供指導作用，增加企業的效益。其之所以成為公眾熱捧的一項技術，是因為能為企業提供決策指導。會計數據挖掘流程如圖3所示。
由于原始數據的量相當龐大，通過數據歸約算法去掉相當一部分與決策無關的數據以及冗余數據，得到的結果均為關鍵數據，然后對這些關鍵數據進行分類并以標準的格式存儲到正式的數據庫中。調用各種算法，對數據進行多維度的分析，研究用戶的消費行為，生成多個局部數據模型。各個數據模型綜合起來，形成不同層次、不同形式、不同需求的多樣式會計數據報表，呈現給企業決策人員以及其他需求人員。
三、云時代下會計數據加工帶來的新天地
1. 集團總部得到數據的及時性。一般集團下面都會有三級、四級甚至更多級的企業，目前整個集團的財務報表都是從下級企業一級級往上申報然后通過編制合并財務報表得來的，集團總部要了解每個企業的經營狀況，也要通過下級企業的報告才能夠得知信息等，這些都將需要大量的時間；為此在云計算模式下建立起來的數據倉庫，可以讓決策者或者使用者隨時隨地工作，只要PC終端機連接上網絡，就可以在任意時間、任意地方進行查看或者對財務數據進行操作。云會計服務對于現在的商業人士來說是必不可少的，不管你工作性質如何，一周7天、每天24小時的時間你都可以對數據進行訪問，進而做出及時的決策。
2. 數據的可靠性和一致性。集團下面的各級企業分別使用自己的會計核算系統，在為上級企業提供財務報表或使用者所需信息時，有可能為了自身利益而提供與實際不符的信息。與此同時，在整個過程中，也可能出現或多或少的人為錯誤。數據倉庫的建立，不僅給集團總部的決策者和信息使用者們提供了可以直接查詢的功能，而且數據倉庫里的數據具有一致性，從而信息使用者可以更方便地根據可靠的數據做出正確的判斷。
3. 良好的安全性。云服務提供了一個比較重要的操作環節，對每一項訪問數據的行為會進行詳細的記錄，云計算服務會自動記錄一個活動日志。這個日志會顯示一個用戶登錄，退出系統，修改客戶、供應商、項目或者賬戶的時間，同時也會通過記錄顯示銀行往來交易何時被下載，哪些交易何時被添加到寄存器里，以及哪些往來交易是何時被刪除的等信息，因此活動日志能夠提供將來誰更改了信息這一重要記錄，并且必要時可以對此人進行問話，了解具體情況。
4. 實用性和經濟性。云服務商可以動態地為企業分配資源，企業可以不用花高昂的價格購買高性能的服務器等基礎設施，通過低廉的價格就可以租用高質量的云服務，并且所有的維護操作由服務提供商完成。企業員工可以直接通過上網完成報表查看、查賬以及獲取所需要的信息等工作，使用者能夠在第一時間獲取最新的數據。企業不需要安裝軟件補丁或者更新，因為新功能會自動增加，通過聯網的終端設備，如計算機、智能手機等隨時訪問數據，可節省大量的人力、物力以及時間成本。
主要參考文獻
1. 胡楊，袁建華.數據倉庫和OLAP技術在集團財務分析中的應用.計算機與現代化，2013；4
2. 陳乃激，張明.基于財務數據分析的數據倉庫模型.中國管理信息化，2007；5
3. 許金葉，李歌今.構建會計大數據分析平臺：企業會計云計算建設的核心.財務與會計（理財版），2013；4
【作 者】
毛華揚 梁寧寧
【作者單位】
（重慶理工大學會計學院 重慶 400054）
