基于云計算的會計大數據分析平臺構建

黃河水利職業(yè)技術學院 陳俊麗

基于云計算的會計大數據分析平臺構建

黃河水利職業(yè)技術學院 陳俊麗

本文分析了大數據時代運用云計算技術構建企業(yè)會計大數據平臺的具體措施。借助于云計算會計大數據分析平臺必須遵循的會計準則、會計制度等相關法律法規(guī)的要求，具備財務綜合分析、財務綜合決策、財務綜合預測、財務綜合監(jiān)控等功能，為實現(xiàn)這些功能，圍繞環(huán)境部署、數據獲取、數據存儲、數據處理、數據輸出及安全機制進行分析。

云計算 會計大數據 大數據分析平臺

一、云計算與會計大數據

（一）云計算云計算是一種商業(yè)計算模型，它將運算任務分配到大量計算機集成的資源庫中，使不同的應用系統(tǒng)根據自身需要獲取相應的存儲空間、信息服務以及與傳統(tǒng)大型服務器相等或更多的計算能力。云計算模式的九大特性與傳統(tǒng)模式的比較（如表1所示）。

表1 云計算模式與傳統(tǒng)模式對比分析表

（二）會計大數據比較遺憾的是，截止到目前學術界對會計大數據還沒有形成權威的定義。在文章中會計大數據的理解是建立在原有會計數據的基礎之上，并衍變而成的。它不應當只包含企業(yè)內部的與會計相關的數據，還應當包含為了實現(xiàn)某一特定目標，企業(yè)通過物聯(lián)網從外部公開網站獲取其他的會計數據資料；或者不僅包含原始的會計數據，而且包含經過加工處理之后的會計信息。大數據時代的到來，為會計部門管理者財務分析提供了豐富的信息資源。大數據是規(guī)模巨大、結構復雜的數據集合，在合理的時間內快速獲取、存儲、管理、共享、分析可以提供巨大的利用價值。它具有以下特征：數據數量規(guī)模大；數據種類繁多；數據輸入和輸出速度快；數據的依賴性與無形性。

二、基于云計算的會計大數據分析平臺構建原則

（一）數字化原則平臺是數字化的。即會計大數據分析平臺從原始單據的采集，到最終會計大數據的分析，全程一律數字化，保證會計大數據的時效性。

（二）網絡化原則平臺是網絡化的。通過網絡將公司與公司外部、總公司與子公司、公司內各部門緊密聯(lián)系起來，形成一個個環(huán)環(huán)相扣的信息流。這樣一來不僅能夠實現(xiàn)總公司實時把握子公司的會計動態(tài)，而且能夠實現(xiàn)同行業(yè)資源共享，有利于公司第一時間內做出正確的決策。

（三）智能化原則平臺是智能化的?，F(xiàn)有數據處理技術有了翻天覆地的進步，計算機有足夠的數據處理、存儲能力和最先進的分析技術。使用先進的計算機數據分析技術可以輕易地對采集的會計大數據進行深入處理分析，實現(xiàn)智能化。

三、基于云計算的會計大數據分析平臺功能構建

基于云計算的會計數據分析平臺的構建必須遵循會計準則、會計制度等相關法律法規(guī)的要求，將企業(yè)有效原始會計數據和經加工后的會計數據融合成會計大數據，并對其采集、存儲、分析、應用，發(fā)掘其價值。主要包括以下幾個方面：財務綜合分析、財務綜合決策、財務綜合預測、財務綜合監(jiān)控等。

（一）財務綜合分析

（1）基于價值鏈的財務綜合分析。文章只是簡要構建了基于價值鏈的財務綜合分析體系，具體指標設計可以隨著會計大數據分析研究不斷改進。在傳統(tǒng)財務綜合分析中，主要采用杜邦分析體系以及沃爾比重評分法，以凈資產收益率作為衡量指標。但是這種指標不具有全面性，它過度看重會計資料，卻忽略了其他重要因素。所以本平臺的財務綜合分析功能是以（經濟增加值）為核心財務分析指標，杜邦分析體系中影響的財務指標作為次級財務分析指標，借助平衡計分卡和企業(yè)價值鏈引入顧客、內部運作、學習和創(chuàng)新以及供應商、員工等非財務指標作為基本財務分析指標，從而拓展財務分析的縱向和橫向深度，將企業(yè)目標和業(yè)務結合，并加載知識庫，從而能夠動態(tài)反映企業(yè)的價值。內部運作層面是企業(yè)內部生產經營價值增值的過程。重點是從產品質量、產品成本、生產周期、資源利用效率等方面設定指標；其次加強與顧客層面的聯(lián)系，實時跟蹤生產作業(yè)步驟，確定戰(zhàn)略性價值的作業(yè)，從而增加有價值作業(yè)，減少無價值作業(yè)。學習和創(chuàng)新層面是企業(yè)產品、技術創(chuàng)新的過程。主要從研發(fā)投入、研發(fā)產出等方面設定指標，并與內部運作、顧客層面緊密聯(lián)系，提升企業(yè)核心競爭力。員工層面對于處理顧客和供應商的關系、企業(yè)內部運作、學習創(chuàng)新等都能起到關鍵作用，是企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的重要手段，所以從員工滿意度、工作能力等方面設定分析指標是十分必要的。顧客層面要考慮提高顧客的忠誠度和滿意度。主要從顧客滿意度、顧客保持率、顧客取得率等方面設定指標。供應商層面位于企業(yè)價值鏈的上游，關于其財務分析十分重要。主要從企業(yè)和供應商的信息交互程度、訂單完成數量、訂單質量和完成效率等方面設定指標。

（2）基于哈佛分析框架的財務綜合分析。哈佛分析框架在財務綜合分析體系中所起的作用是：對企業(yè)的會計大數據進行戰(zhàn)略分析、會計分析、財務分析和前景分析。在戰(zhàn)略分析中，建立行業(yè)發(fā)展、競爭戰(zhàn)略、企業(yè)經營戰(zhàn)略情況的分析體系；在會計分析中，對企業(yè)關鍵會計項目的會計政策分析，可以結合競爭對手橫向分析，也可以根據以前年度縱向分析；在財務分析中，結合趨勢分析法、對比分析法、比例分析法對企業(yè)財務報表進行深入分析；在前景分析中，結合企業(yè)內部創(chuàng)新、外部政策、顧客需求、企業(yè)內部業(yè)務發(fā)展趨勢等因素，加載知識庫之后，采用數據挖掘技術實現(xiàn)前景預測分析。通過以上綜合分析，可以準確評價企業(yè)的經濟效益情況。

（二）財務綜合決策大數據時代的到來，讓財務綜合決策由原來單純依賴企業(yè)財務會計數據和決策者的經驗判斷轉向更多的依賴對數據的獲取、處理、分析和應用。具體財務綜合決策流程如圖1所示。

圖1 財務綜合決策分析流

財務綜合決策分析功能如下：

（1）財務籌資決策中，調用資金成本、財務風險、資金需求預測等模型，首先分析企業(yè)的資金結構和使用情況；其次用加權平均資本成本、分析資金使用效果等，然后采用銷售百分比預測資金的需求情況，最后根據知識庫中的知識法則做出籌資決策。

（2）財務投資決策中，首先依據企業(yè)歷年數據分析企業(yè)的資金組成結構、使用狀況、變化趨勢等方面；其次定位分析，多維度對證券投資報酬和風險等方面分析；然后對投資收益進行預測；最后調用知識庫中的經驗判斷，輸出結果。

（3）收入分配決策中，首先建立多維分析模型，并采用本量利分析方法預測營業(yè)利潤金額以及變動趨勢，然后結合知識庫中的決策利潤分配的比例、分配政策和分配時間等知識，輸出利潤分配結果。

（三）財務綜合預測財務綜合預測即結合財務綜合分析結果，根據歷史業(yè)務資料和外部客觀環(huán)境等會計大數據，并采用單變量、多變量的線性回歸方法預測企業(yè)的財務危機、經營績效、成本預算等。營業(yè)成本預測通常采用作業(yè)成本法，采用聚類分析法測試不同因素對成本的影響程度，然后依據歷史產量和成本數據的變化趨勢，自動選取相對應模型，進而實現(xiàn)預測未來成本的要求。在財務風險預測方面可以采用周首華學者的F計分模型，也可以采用BP神經網絡模型和Kalman濾波（如圖2所示）。

圖2 財務動態(tài)預警分析體系

圖2財務動態(tài)預警分析體系

（四）財務綜合監(jiān)控財務綜合監(jiān)控的目的是幫助管理者清楚企業(yè)經營狀況、預算執(zhí)行情況，具體包括以下四個方面：現(xiàn)金監(jiān)控；應收賬款監(jiān)控；存貨監(jiān)控；生產監(jiān)控。

四、基于云計算的會計大數據分析平臺的體系設計

會計大數據分析平臺主要由云服務平臺層、數據獲取層、數據加工存儲層、數據輸出展示層構成，會計大數據標準化和安全機制貫穿始終（如圖3所示）。

圖3 平臺整體架構圖

（一）基礎IT環(huán)境部署

（1）平臺云計算服務模式的選擇。云計算平臺服務主要有以下幾種交付模式：基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）。每層服務都是基于下面的基礎服務，平臺是建立在基礎設施之上，軟件服務則是通過網絡利用一些軟件的服務關系（如圖4所示）。文章構建的會計大數據分析平臺既可以基于IaaS模式，也可以基于PaaS模式?；A設施即服務：位于云計算架構的最底層，是一個純粹的技術組件。企業(yè)基于這種服務模式構建會計大數據的分析平臺，可以實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務安全穩(wěn)定運行、快速準確的分析處理會計數據、高效利用資金的要求。

圖4 云計算服務模式圖

平臺即服務：位于云計算架構的中間層，企業(yè)借助其提供的編程語言和工具開發(fā)應用軟件。企業(yè)基于這種服務模式構建會計大數據分析平臺，無需定義會計數據存儲伸縮性，也不需要管理和控制云的基礎設施、網絡等，但可控制部署應用和配置對應環(huán)境，提高企業(yè)在軟件上的投資回報率。同時也應該注意到，基于PaaS模式構建軟件將是一種長期的發(fā)展趨勢。

（2）平臺云計算部署模式的選擇。如果以部署環(huán)境進行分類的話，云計算包括公有云、私有云、混合云三種形式（如圖5）。

圖5 私有云、公有云和混合云示意圖

公有云：遠離企業(yè)建筑的地方托管，通過因特網，由外部云服務商共享資源，并且細粒度的、按計算的效用進行收費。該模式在成本和靈活性方面具有許多優(yōu)勢，但是在監(jiān)管和安全性方面存在漏洞。私有云：僅利用云計算的部分特征，在內部托管的一種部署方式。企業(yè)可以在私有云上構建會計大數據分析平臺，私有云可以保證會計數據的安全性，但一定程度上增加了運行成本?；旌显疲簩⒐性婆c私有云結合。企業(yè)可以基于混合云構建會計大數據分析平臺，可以實現(xiàn)數據處理快、安全性高的要求。但當前混合云的發(fā)展不是很成熟。

（二）會計大數據的獲取會計大數據的獲取包含：會計業(yè)務數據的獲取、會計知識的獲取以及綜合決策分析數據的獲取。

（1）會計業(yè)務數據的獲取。首先，會計大數據中的會計業(yè)務數據包含財務會計數據和非財務會計數據。數據的來源包括銷售清單、合同、訂貨單等業(yè)務單據，不再是單純的會計憑證，形式更加多樣化。為了獲得高質量的會計信息，需將會計要素嚴格區(qū)分開來。在獲取會計業(yè)務數據的過程中，不僅通過內部網絡獲取現(xiàn)有會計信息系統(tǒng)的結構化數據，而且還有通過外部網絡、傳感器、B/S移動輸入等方式獲取對應的非結構化數據，接收數據之后采用ETL工具對其辨析、抽取、清洗等操作，并存入MongoDB數據庫中（如圖6）。比如：在業(yè)務核算中，由于業(yè)務發(fā)生頻率高，業(yè)務處理水平較低，而且需要實時提供信息，因此會計數據用云端的MongoDB數據庫進行存儲。

（2）會計知識的獲取。會計知識包括：基本會計制度、會計準則、項目方案等顯性知識，以及決策知識、會計核算經驗和經過數據挖掘后得到的會計信息等隱性知識。會計知識的獲取是系統(tǒng)自動獲取外部輸入的相關知識，以及從數據庫、數據倉庫中獲取、識別的知識，經過分類整合之后，以一種事實或者結果存入知識數據庫，同時建立知識之間的聯(lián)系，形成關系型數據庫。

圖6 會計業(yè)務數據的獲取流程圖

（3）綜合決策分析數據的獲取。綜合決策分析數據是從企業(yè)內部數據到企業(yè)外部數據，從結構化數據到非結構化數據，所有能夠系統(tǒng)反映企業(yè)經營狀況、所在行業(yè)發(fā)展情況等，幫助管理者做出正確決策的會計大數據。綜合決策分析數據的獲取是采集會計核算系統(tǒng)中的原始資料、業(yè)務處理后生成的記賬憑證、總賬等數據，采集財務分析管理信息系統(tǒng)中加工處理后的信息，通過局域網采集其他部門中的供應商、客戶等資料，以及通過互聯(lián)網外部接口采集外部收集的政策、行業(yè)發(fā)展等其他對決策影響的相關數據。

（三）會計大數據加工存儲會計大數據加工存儲是用存儲器將不同來源的會計大數據在批量實時的采集、交換、整合之后存儲起來，并建立相應的數據倉庫。

（1）會計大數據的存儲。在會計大數據存儲中，平臺需要存儲全局的會計大數據。而且要設置數據層次，將商業(yè)機密的會計數據存入私有數據層中；將原始會計數據和最基本、粒度最低的會計數據存入橫向數據層中；將綜合決策分析的數據存儲在縱向分析層中。存儲中最重要的環(huán)節(jié)是建立數據倉庫。數據倉庫不是簡單數據庫，是用ETL將操作型數據轉為面向分析主體信息的過程，是面向主題的、非易失的會計數據倉庫。構建數據倉庫，需要建立雪花模型，以事實表為中心建立維度表，在維度表上擴展詳細類別表。通過建立雪花模型，可以全方位查看會計大數據具體發(fā)生的情況，而且在同一模式中使用不同粒度保存，粒度越大，綜合性越高，粒度越小，細節(jié)越高。數據倉庫的構建種類如下：會計業(yè)務數據倉庫。將企業(yè)所有經濟業(yè)務的數據資料之間建立聯(lián)系之后形成的數據庫。知識倉庫。將知識庫中的各種經驗、項目成果、會計核算管理辦法等知識構建聯(lián)系形成的知識集合。方法倉庫。存儲方法模塊的工具，為數據分析和挖掘提供方法指導。模型倉庫。存儲解決用戶問題所需的各種模型的倉庫。它不僅包含投資模型、預測模型等財務分析決策模型，也包含聯(lián)系多個模型的工具。綜合決策分析數據倉庫。按照企業(yè)管理者的需求，在采集會計大數據的基礎上加載知識庫、模型庫、方法庫等，形成多維會計數據模型，并將模型應用到數據中，進行萃取、篩選、合成之后形成多維度、多粒度、綜合型的數據集合。

（2）會計大數據管理。在會計大數據管理中，會計業(yè)務數據的管理是從紙質化轉為電子化管理，形成電子單據、電子賬簿，并且自動上傳、分類、加便簽管理。會計知識數據的管理是加強會計知識加工存儲，實現(xiàn)會計知識的輸出、利用和共享。同時，會計大數據的管理要特別注意元數據的管理，主要是將數據標準化，保證系統(tǒng)內會計大數據的高度一致、可維護、高質量。元數據的管理必須貫穿于數據倉庫的設計、開發(fā)等過程中，并且對結構化數據、半結構化數據和非結構化數據同時管理。

（四）會計大數據分析輸出會計大數據分析輸出是將知識庫的會計知識、方法庫的運算方法、模型庫的財務分析模型統(tǒng)一應用，集成各種呈現(xiàn)工具對存儲在分布式數據庫的會計大數據進行多維分析分類匯總、數據挖掘等，之后通過客戶端人機交互界面動態(tài)呈現(xiàn)預測挖掘的結果，以滿足大多數常見的分析需求。

（1）會計大數據的挖掘。會計大數據分析平臺的會計大數據挖掘主要采用描述性數據分析、預測性數據分析和規(guī)則性數據分析方法。第一，描述性數據分析。將會計數據明細賬和財務分析指標設置多維分析模型。統(tǒng)計出會計數據的最小值、最大值等。將不同空間數據特點分類，生成點、線、面等不同的財務數據集合，之后進行相關性分析、概念抽樣等處理，實現(xiàn)立體空間的財務分析數據。第二，預測性數據分析。將業(yè)務處理的規(guī)則、數據挖掘模型等結合，形成深度會計數據。包含通用相關性分析、線性模型、多維尺度模型以及線性回歸模型等。比如：yi=β0+β1x1+β2x2+β3x3+…+βnx1

第三，規(guī)則性數據分析。在已有限制、需求、目標的前提下，采用聚類分析、神經網絡方法等算法為信息使用者從許多有用的方案中做出選擇的分析技術。

（2）數據輸出。在數據處理結果輸出中引入MapReduce技術對會計大數據進行整合處理。

圖7 會計核算輸出流程圖

平臺采用云計算技術和企業(yè)級的搜索技術處理會計大數據，并將處理分析結果通過B/S模式動態(tài)直觀的展示給信息使用者。

（五）會計大數據安全機制

（1）風險披露。云計算對會計大數據安全是存在一定風險的。不僅有來自外部互聯(lián)網的安全威脅，也有來自內部的安全隱患（如表2所示）。

表2 對各種安全性風險的解決方案表

（2）安全保障。應對當前這些安全風險的解決方案（如表2所示）。具備安全服務能力的體系是建立在基本的安全服務和架構基礎之上的。關鍵基礎服務和架構包括：身份/訪問安全、數據安全、應用安全、基礎架構安全和物理安全。其對應安全策略如下：用戶認證、授權；會計大數據隔離、會計大數據加密、會計大數據保護；分級安全控制；網絡隔離；災備管理。

（3）安全機制的具體應用?；谠朴嬎愕臅嫶髷祿治銎脚_可按照圖8所示的流向圖設計會計數據安全處理流程。

圖8 會計數據安全處理流程圖

用戶在輸入會計數據之前，采用U盾驗證用戶身份的合法性；終端發(fā)送會計數據時，會計數據加密后采用VLAN通道傳遞，以防在管道中被竊取、破壞；會計數據發(fā)送到云端，在進入服務器之前要通過防火墻和IPS設備檢測，在確認是安全訪問信息之后，將會計數據發(fā)送到處理會計數據的軟件中；軟件在解密會計數據之后執(zhí)行具體操作。如果是寫入操作，則需要虛擬層識別為授權的寫入操作，才接收會計數據；虛擬層依據虛擬化策略將會計數據提交給對應的物理設備；物理設備操作會計數據的校驗計算、保護等，并給虛擬層返回操作結果；返回操作結果到服務軟件；加密操作結果后采用VLAN通道傳遞給終端；終端從VLAN通道接收數據并解密；給用戶返回結果。

（六）平臺應用評價指標評價一個基于云計算的會計大數據分析平臺的使用效果時，除了要看系統(tǒng)自身的功能效果，還要看企業(yè)對平臺的滿意程度。因此本文從平臺的性能、成本效益方面設定指標分析平臺的使用效果，為進一步完善平臺構建提供幫助。

（1）性能評價?；谠朴嬎愕臅嫶髷祿治銎脚_不僅保存現(xiàn)有會計信息系統(tǒng)的優(yōu)點，而且克服成本高、效率低的缺點，同時實現(xiàn)了會計大數據的綜合分析。具體如表3所示。

（2）成本效益分析指標。云計算技術構建會計大數據分析平臺的一大亮點是：應用成本低、海量數據處理效率高，文章在此具體從企業(yè)的角度對平臺成本效益設定分析模型。在基于云計算的會計大數據分析平臺和現(xiàn)有會計信息系統(tǒng)的成本分析方面，主要對軟件開發(fā)、軟件維護費用等方面進行比較。在效益分析方面，主要對會計核算的時間、準確度、工作量對比分析，對財務分析的層次、時間、準確度對比分析，對財務監(jiān)控的控制力度、時間、預算調整對比分析，對財務決策的時間、準確度、控制力度、利潤對比分析，對財務預測的準確度、及時性對比分析，對數據查詢的準確性、及時性、數據量對比分析，對企業(yè)經營狀況的訂單轉換率、人力成本、購成本等方面對比分析。

表3 平臺使用評價指標表

［1］吳沁紅：《新一輪信息化浪潮下會計信息化：使命、挑戰(zhàn)、展望——第十一屆全國會計信息化年會綜述》，《會計研究》2012年第10期。

［2］袁鳳林：《我國會計信息化研究綜述》，《統(tǒng)計與決策》2008年第19期。

［3］許金葉、李歌今：《構建會計大數據分析平臺：企業(yè)會計云計算建設的核心》，《財務與會計》2013年第4期。

［4］毛華揚、梁寧寧：《基于云計算模式建立會計數據中心》，《財會月刊》2013年第9期。

［5］劉忠玉:《21世紀財務會計發(fā)展大趨勢》，《財經問題研究》2004年第8期。

［6］袁進：《大數據環(huán)境下的企業(yè)質量分析平臺構建》，《上海質量》2013年第6期。

［7］王慧娟：《基于云計算的會計大數據分析平臺構建研究》，山西財經大學2015年碩士學位論文。

［8］程平、萬家盛：《大數據時代財務共享服務中心云平臺的構建及其應用》，《商業(yè)會計》2015年第15期。

［9］覃炯聰：《大數據背景下的數據治理模式》，《信息與電腦》（理論版）2016年第16期。

（編輯 張芬）