企業(yè)集團財務信息資源整合

從信息孤島的形成談企業(yè)信息資源整合的必要性

石家莊信息工程職業(yè)學院劉竹林

我們的企業(yè)角色企業(yè)依靠什么保持財務信息的準確性與完整性的？返回

一.企業(yè)現狀

二.信息孤島的形成

四.數據倉庫三.措施五.結論

目錄本錢會計系統材料會計系統出納系統財務分析系統票據管理系統薪金管理系統財務核算系統績效考核系統

固定資產系統目前的狀況:財務DB2SQLSERVERMySQLSybaseOracle企業(yè)規(guī)模越來越大沉淀數據越來越多Sqlserver投融資管理系統自定義資金方案報表系統資金信貸系統投融資管理系統資金結算系統客戶關系管理系統資金監(jiān)控系統資金審批工作流系統國際結算系統資金方案審批系統資金分析系統大額資金快速支付系統MySqlORACLESqlserverSybase資金信息孤島網上求助[求助]生產企業(yè)多系統間數據管理混亂，有什么方法解決？我們是個生產型企業(yè)，產品線逐漸較多，上下游廠家不斷更換，HR,ERP，SCM，企業(yè)的網站，商業(yè)合作伙伴的系統上的越來越多，數據依附于各個單獨的業(yè)務系統。每次形成報表時，需要讀取很多不同的業(yè)務數據，而各個系統的數據編碼不一致，導致很多問題。如:系統間數據編碼不一致；數據的冗余；某些系統數據的不完整。怎樣能夠提供一個單一的主數據訪問接口，以提高主數據訪問的效率；為企業(yè)的市場、銷售、客戶關系管理等活動提供可靠的數據，提高企業(yè)的敏捷性呢？1.數據太多,信息貧乏,信息分散、格式不統一；各種數據庫越來越多,而輔助信息很貧乏.財務系統、銷售系統、資金系統、進銷存系統、制造系統等：他們每個系統可以自己發(fā)揮的很好.2.異構環(huán)境,數據轉換和數據共享困難.3.技術落后導致分析結果為固定的報表及格式,往往不能根據各級決策層的需要而靈活展現，不適應開展的需要；

存在的問題

4.財務分析結果往往停留在某個時間或空間上，缺乏連續(xù)性，不能動態(tài)地反映某個問題；5.由于工作量巨大，響應速度慢、時效性差；

6.分析范圍狹窄，不能與企業(yè)其他部門(例如生產部門、銷售部門、人事部門等)聯合起來進行綜合分析。

信息化建設：從20世紀70年代開始以來；解決范圍：根本的應用軟件；技術水平：大局部停留在生產過程自動化和管理信息化上，尤其是財務信息化，解放勞動力問題,很少進行經營決策信息系統和戰(zhàn)略決策信息系統的建設。

不能有效管理企業(yè)零散信息；不能使信息系統間協同工作；不能綜合利用企業(yè)的數據資源；不能有效組織企業(yè)的信息資源；不能為電子商務效勞;不能真正為領導決策提供決策支持.

企業(yè)信息化建設和開展的角度步伐太慢,結果不理想問題企業(yè)數據的有效存放

企業(yè)數據的提煉/整理

數據分布智能化+數據挖掘

留下一句話

鼓勵一個行動

企業(yè)的信息系統是一艘船它可以載整個企業(yè)

也可以覆整個企業(yè)返回一萬年太久,只爭朝夕.(1)推翻局部已建信息系統，全面實施ERP

一些軟件企業(yè)提出了全套ERP解決方案，即利用同一開發(fā)商的軟件產品同時大規(guī)模實施ERP，由開發(fā)商解決各功能系統間的集成問題。但是，這種方案投資巨大，需要廢棄已建成的應用系統，造成資金浪費，而且在近幾年實施ERP的企業(yè)中，只有少數獲得成功。因此，企業(yè)對此方案持謹慎態(tài)度。

措施X

(2)開發(fā)中間件，實現應用系統協同

還有一些企業(yè)采用開發(fā)中間件的方法，在信息系統間利用中間件傳遞信息，實現應用系統集成;但每增加一個應用系統就要開發(fā)與原有的每個應用系統的中間件，使得應用系統集成的本錢越來越高。

X

(3)建設企業(yè)數據倉庫，實現商業(yè)智能

為了實現信息系統對企業(yè)決策過程的支持，有一種“數據倉庫〞的解決方案。如果用戶有大量的歷史數據，這些數據比較穩(wěn)定，需要長期的、系統的保存，并且有明確的使用目的，這時數據倉庫是一個很好的解決方案。V整合是硬道理企業(yè)：ERPFRP大學：URP政府：電子政務系統(公告,審批等),人事/工資管理系統,醫(yī)院:人事管理系統,住院系統,門診管理系統,醫(yī)藥進銷存系統,省醫(yī)?？ü芾硐到y,市醫(yī)保卡管理系統.功能和流程的整合財務信息的特征

相關性：信息能夠影響決策.---主要質量特征.可靠性:真實性,中立性,可核性.可比性,及時性,重要性等次要質量特征.

目標1。解決系統間數據混亂〔編碼，格式不統一等〕問題2。挖掘潛在知識。3。真正意義的領導決策。4。減小漏洞和隱患。數據整合平臺

對分散異構的多數據源實現統一的訪問，實時地、智能地將有價值的數據傳遞給分析系統或其他應用系統進行信息的進一步加工。

從不同的應用程序和數據結構提取數據源，并完成在線轉換和分析。實現對分散異構數據源〔如：數據庫、XML文檔等〕的訪問并形成統一的虛擬數據庫〔虛擬數據庫：對分散異構數據源所產生的映射〕。

將異構分散的非結構化數據:文件、圖紙、圖片、錄像等〕、異構的結構化數據〔數據庫等〕管理利用，集成不同應用系統〔SCM、ERP、CRM等〕，為所有者提供更高的資源管理、挖掘、展現手段的過程和方法，信息整合的目標是消滅信息孤島。

整合企業(yè)收集的各種外部信息數據庫和內部應用系統數據庫，可綜合利用企業(yè)的數據資源，提供靈活的數據展現方式。數據平臺與門戶緊密集成，可以實現全面、統一的權限管理和靈活的報表調用。對于一些需要編輯的報表，可以輸出到內容管理系統進行編輯、審核、授權、發(fā)布。

CEO?CFO?CIO?從財務的角度考慮，對于信息的處理也會面臨前所未有的挑戰(zhàn)，對于巨大的信息流，使財務管理控制的工作變得很復雜，依靠人工是處理不過來的。CFO的角色將從數據處理中解脫出來，在更廣闊的范圍內采用先進的科技手段推動企業(yè)的開展，真正成為流程的主人。給同事和員工分配信息將是CFO一項重要的作用。從某種意義上講，CFO是現在企業(yè)信息的整合者和保管人。信息系統開展的最新趨勢正向智能化、綜合信息集成化方面開展。目前公司面臨的挑戰(zhàn)是，公司內出現的往往是數據，而非信息。對于CFO來說，掌控流程的首要任務就是改進業(yè)務、運營和技術部門之間關鍵信息的整合與共享，從而整合企業(yè)的信息資源，為管理者的決策提供最大限度的支持。CFO作為企業(yè)中掌握信息最多、最全的人，應該由他負責全面規(guī)劃和整合企業(yè)的信息流，為公司的開展提供實時、準確的信息。對CFO來說，技術平臺的價值在于能夠在部門間實現通用性、提高管理與業(yè)務信息的質量，可使企業(yè)更好地實現管理績效并預測未來業(yè)績。

誰來做這些事情目前，許多公司不能同時設置CIO和CFO，尤其是在中小企業(yè)中設置CIO是不太現實的。許多公司的信息化工作常常是由財務部門處理的。未來的CFO，不僅要懂財務還要能經商，業(yè)務上的很多流程需要CFO去溝通。CFO將是企業(yè)運行的核心，成為連接戰(zhàn)略、流程和信息等方面的紐帶是CFO實現其職能的關鍵。在CEO和CIO之間設立專線全球765位CEO，近80%的受訪CEO認為:商業(yè)和技術的整合非常重要，但大多數企業(yè)在業(yè)務和技術整合方面遇到障礙，以至于影響了客戶滿意度、企業(yè)響應速度以及靈活性。CEO們希望改進，但“不知道如何去做〞或者發(fā)現任務“太過復雜〞。一位CEO這樣描述所面臨的差距：“即使仍有許多事是可能并且可行的，但我們卻力不從心！〞

盡管人們逐漸認識到將業(yè)務與IT結合的價值，然而對全球170位CIO的調查說明，只有16%的CIO認為企業(yè)充分利用了技術對于實現企業(yè)變革的潛力。CEO可以通過哪些措施來進一步彌補關鍵的差距？

重要性：IBM的調查中國證監(jiān)會前首席參謀、著名公司法證券法專家梁定邦:我發(fā)現很多公司都缺乏一套完備管理信息系統，管理層不能及時認識問題。高水平的公司治理離不開一套完善的管理信息系統。

這是由于我國的高級管理人員大多數從技術班子上來，對公司營業(yè)環(huán)境有相當深入的認識，但他們往往忽略了公司規(guī)模倍增后，各個經營環(huán)節(jié)的經濟效益或個別風險對公司將有多大的影響，這需要仔細量化。離了管理信息系統，這是難以做到這點的。很多信息披露問題歸根到底都出自不完善的管理信息系統，致使某些信息被遺漏，輕者導致報表錯誤，重者引致管理者利用漏洞弄虛作假。

專家的看法財務數據整合思路數據庫主要是事務處理。數據倉庫是面向決策分析的。

數據倉庫+提高智能化某集團信息系統總體結構如何做:數據挖掘數據挖掘，是按照既定的業(yè)務目標從海量數據中識別出潛在有用的、先前未知的、最終可理解的模式的非平凡過程?？梢赃@樣理解：在較淺的層次上，它利用現有的數據庫管理系統的查詢、檢索及報表功能，與多維分析、統計分析方法相結合，進行聯機分析處理，從而得到可共決策參考的統計分析數據；在深層次上，那么可以從數據庫中發(fā)現前所未有的、隱含的知識。通過挖掘從數據庫數據記錄中歸納出知識.例如:人口數據庫:通過數據挖掘,可以得到如下規(guī)那么的知識:(頭發(fā)=黑色)V(眼睛=黑色)=>亞洲人方法

〔1〕基于關聯規(guī)那么的分析。關聯分析，即利用關聯規(guī)那么進行數據挖掘，其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。特別是在會計領域，會計數據之間存在嚴密的勾稽關系，這種方法非常適用。

〔2〕分類分析。分類的目的是學會一個分類函數或分類模型，該模型能把數據集市中的數據項映射到給定類別中的某一個。分類和回歸都可以用于預測，預測的目的是從歷史數據記錄中自動推導出給定數據的推廣描述，從而能對未來數據進行預測。例如，數據倉庫中保存著應收賬款及其債務人的記錄，可以根據影響債務人信譽的各因素，對債務人分為優(yōu)、良好、普通、較差四個信譽等級。根據債務人的信譽等級、數據的時間戳、歷史的賬齡分析，預測壞帳損失。

〔3〕聚類分析。把一組個體按照相似性歸成假設干類別，目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能的小，而不同類別上的個體間的距離盡可能大。聚類分析方法便于為不同的財務信息用戶提供不同類別的信息集。

〔4〕數據抽取。數據抽取主要從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是一種把數據倉庫中的數據從低層次抽象到高層次上的過程。不同的用戶需求不同層次的信息，因此需要對數據進行不同層次上的泛化以適應各種查詢要求。例如，對于會計信息，可在記賬憑證、明細賬、分類賬以及財務報表等各層次上進行泛化，以滿足用戶對不同綜合程度信息的需求。數據泛化目前主要有多維數據分析方法和面向屬性的歸納方法等。

〔5〕基于序列的分析。序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后或因果關系，以及這種關系對決策的影響。

數據倉庫的根本架構

根本架構大致有三：第一局部是不同的數據來源；第二局部是通過對不同的數據源的轉換、裝載形成的一個新的數據庫；第三局部那么是OLAP(聯機分析處理On-lineAnalyticalProcessing)，基于第二局部的數據庫提供多維報表分析功能〔即通常所說的決策支持DSS〕。

數據倉庫中數據的物理存儲形式有多維結構數據組織形式和基于關系數據組織形式兩種。它從傳統數據庫中獲得原始數據,先按輔助決策的主題要求形成根本數據層,再按綜合決策的要求形成綜合數據層。隨著時間的推移，由時間控制機制將當前根本數據層轉為歷史數據層。挖掘模型的構建

〔1〕選擇所需的變量。變量選擇的原那么是盡量使輸入變量充分解釋輸出變量。如果實際變量似性程度較高，或有較強的交叉關聯性，那么其冗余度較高，應把其轉換成適合解釋主題問題所要求的變量。

〔2〕挖掘模型的構建。挖掘模型的構建就是選取數據倉庫中數據的一個子集或樣本，用數據的一些算法對其進行分析，產生一些數學分析模型。模型的建立與研究的問題有關。例如，如果的問題是進行資本投資決策，建立模型的目標就是根據以前的歷史數據，找出影響投資決策的相關因素。在建立模型過程中，要根據研究問題的特點，應用相應的數據挖掘工具。例如，要預測應收拖欠情況，因為影響客戶拖欠款項的因素很多，就可以應用人工神經網絡建立預測模型。

〔3〕模型評價。模型的建立是一個迭代循環(huán)過程，一個良好的模型并不是一次完成的。根據模型對數據的分析結果，對模型進行評價，如果模型的效果不令人滿意，可利用反響機制重新運用挖掘工具進行建模、分析，直到模型可以把每一次的分析結果清晰、準確、明了地表述給管理決策人員為止。

案例:沃爾瑪數據倉庫系統2002年4月:<財富>500強,第一名全球4000家分店基于NCRTeradata數據倉庫決策支持系統世界第二大數據倉庫系統,數據容量達170TB以上.讓世界上4000家的每一筆數據匯總到一起,讓決策者能夠在短時間內得到準確及時地數據,數據倉庫系統()通過數據分析做出準確而有效的經營決策.信息技術的成功運用造就了它的成功例如:數據挖掘軟件分析和挖掘后,意外發(fā)現:尿布和啤酒太太的叮囑丈夫小孩數據倉庫的作用商品分布降低庫存本錢了解銷售全局市場分析趨勢分析案例案例如果全體數據存放在某個結點，那么稱該系統為集中式數據庫系統。在許多應用場合，如果把數據庫的數據適當地分散在假設干個網絡結點上，用戶作局部應用時存取本地結點的數據，作全局應用時存取多個結點的數據，這樣安排更能提高系統能力和滿足需求。數據的有效存儲分布式數據庫有兩特點：接下頁1)邏輯整體性2)分布性系統中的文件分布在多個結點計算機DBTTT計算機DBTTT計算機DBTTT通信網絡計算機DBTTT結點1結點2結點3結點4支行帳號姓名余額北京101陳大1000北京102趙二90支行帳號姓名余額元組標識北京101陳大10001北京102趙二902上海201張三983上海202李四804帳號余額元組標識10110001102902201983202804支行帳號姓名余額上海201張三98上海202李四80支行姓名元組標識北京陳大1北京趙二2上海張三3上海李四4垂直劃分水平劃分水平劃分和垂直劃分的例子P221接下頁這種分布方法組合了重復存儲和分片存儲兩種方法。給定一個數據庫關系R，先對R作片段劃分。任何片段既可以單獨存放在某個結點，也可以重復存儲在假設干個結點上。