财务决策数据仓库的主逻辑模型包括:资金明细事实表、经费类别维表、部门维表、科目维表、项目维表、负责人维表、时间维表等,它以高校计划财务处的账务处理数据为主。采用星型结构,其模型如图3所示。 对各部门、各项目的子主题域,还建立了相应的逻辑模型。如职工工资、学生收费、后勤费用、资产信息、科研项目、教学信息、基建投资等逻辑模型。
　　
　　4 财务决策数据分析
　　
　　4.1财务决策OLAP分析系统设计
　　高校财务决策数据仓库的重要功能是应用联机分析处理(OLAP)技术对高校的财务数据进行决策分析,具有图表浏览功能,能产生相应主题的数据图表[5]。
　　财务决策OLAP系统以学校的各种管理信息系统为基础,将数据源中的数据经过清洗、转换和集成后加载[6]到财务决策数据仓库中。加载过程中要注意几点:①由于外部数据来自不同的系统,相同数据的代码和数据类型其表示可能有所不同,为此必须统一,不统一的和不利于分析的需要改变;②往往要从数据源的几个相连接的表中抽取某几个字段的数据或只抽取某些符合条件的数据,这时必须注意输入正确的命令,以便得到所需的结果;③对类似年龄这种随时间变化的数据需要随时间计算,要先建立一个临时表,在临时表中进行计算,再将临时表的数据抽取到正式表中;④为避免多重粒度数据在一个表中存在带来数据冗余及更新异常等多种问题,必须采用基本表与视图相结合的方式;⑤考虑到数据查询与分析主要是按项目进行,本数据仓库中不再保存员工工资、学生交费和学生奖贷勤等个人信息,只保存它们按项目的各种汇总信息,这样不至于増加新的事实表和维度表。
　　财务决策数据仓库通过OLAP服务器、OLAP设计工具向客户机提供数据分析服务。复杂的数据逻辑都存储在学校各信息系统服务器上,数据仓库的数据按主题组织,使得财务决策多维分析设计避开了复杂的数据结构,提高了分析处理的速度,分析的设计与实现由一般的业务处理人员即可完成,提高了系统的效率、可用性和可扩展性。
　　财务决策数据仓库OLAP,能从不同角度、不同层次、不同时段来查询和分析数据。它的各种分析方法都以剖析数据为目标,可以深入了解包含在数据中的规则信息。在取得决策财务信息数据后,通过图表的方式将这些数据展现给用户。图表制作可以根据图表的主要内容进行定义,按照不同项目、不同部门、不同职称以及各种明细生成相应的图表,可以选择项目、设备、工资、人才等多个费用种类。灵活的设置可满足不同用户的需求,能够随意确定维度及相应的值,可以根据需要任意组合各种输出内容,能进行纵向或横向分析,使用户可以清晰、直观地看到分析结果。例如查看学校各个部门某一学期用于教学的费用情况、汇总教师的教学课酬、预测下一年度的教师教学费用,分析各学院的经费收支组成、经费收支时间分布和所有经费的汇总等,这些信息对学校的管理人员和决策者都极为有用。
　　数据展现方式有多种,在实际使用中,针对高校财务决策的业务特点,面向财务管理人员和决策人员分别采用不同的展现方式,对决策者展现的是高度综合的汇总数据,对一般管理人员展现的则是相对详细的汇总数据。
　　实际设计时通过选择OLAP多维数据集,建立OLAP服务器的连接,生成各种数据透视表,利用设置的报告格式或图形格式,自动生成报告或图形;对多维数据进行各种复杂查询时则采用MDX语言设计。MDX语言是操纵数据仓库中多维数据集数据的强大工具,它是OLAP的扩展,类似SQL语言 [7]。
　　4.2 财务数据OLAP分析决策典型实例
　　利用某大学的财务数据进行OLAP分析。如对3个学院的年人均科研费用进行钻取分析和结果展示,可得到如图4所示结果。从图4中可以看出,电气院的年人均科研费用是其他两个学院的数倍以上,且呈明显扩大趋势,电气院的科研项目很多,科研经费充足,数学院的科研经费很少,几年来没有多大变化,还呈下降趋势。数学院从事的是基础教育,基础打不好,培养的学生没有后劲。此分析结果显示,学校应该加强数学院等学院的管理,科研项目和经费要向这些院系倾斜,通过増加应用课题,与其他院系联合开展科学研究,应该能走出科研项目过少和科研费用不足的困境。
　　当对上述3个学院的职工年平均收入进行钻取分析和结果展示时,可得到如图5所示结果。从图5中可以看出,3个学院职工的年平均收入几乎相同,电气院的只稍高一点,且无论那个学院,3年来职工的年平均收入都很少增加。职工的年平均收入包括职工工资和科研提成,职工的年平均工资各个学院都相差不大。比较图4可知,科研项目多、科研费用收入高数倍的电气院职工,他们的年平均收入并没有增加多少,很显然,这是极不合理的,电气院职工投入科研的精力肯定也是其他院职工的数倍,但多劳没有多得。因此,要把学校办成研究型大学,学校决策者除应加大科研投入,培养、引进科研带头人外,还必须彻底改变科研收入的分配政策,不断提高职工的年平均收入水平。
　　进一步OLAP分析,还可以得到如图6所示的2005-2007三年全校科研到账、新增资产设备和职工工资的3项经费汇总的直方图。
　　从图6中可以清晰地看到,学校在这3年内的科研到账、新增资产设备和职工工资的3项经费的汇总情况。通过分析计算,可以对下一年度的相关费用进行规划和分配。
　　由图6进一步可以得到如图7所示的2005-2007年3项经费汇总变化规律图。
　　图7反映了学校3年内科研到账、新增资产设备和职工工资3项费用汇总后的动态变化规律,新增资产费用和职工工资近3年都是平稳增长,而科研到账经费2007年则是大幅度增长,据此可预测今后3项费用的变化趋势,同时也提醒学校领导必须采取更加有力的措施才能保持科研到账经费的增长速度。
　　
　　5 结束语
　　
　　通过使用Microsoft SQL Server 2005的Analysis Services 多维数据集,应用OLAP,为高校财务决策提供了直观的、有力的支持,提高了学校办学经费和科研经费的利用率,促进了高校各部门的协调和平衡发展。如提出更多的决策主题和深入进行数据挖掘,决策OLAP的应用将使高校财务管理系统获得更高的实用价值。
　　
　　主要参考文献
　　[1]刘翔.数据仓库与数据挖掘技术[M].上海:上海交通大学出版社,2006.
　　[2]赵宝华,阮文惠.高校财务数据仓库的设计与实现[J]. 计算机工程,2008,34(17):266-268. (责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）