梁展澎+宋文婧

摘要：新形勢(shì)下高校財(cái)務(wù)管理追求更有效、快捷的數(shù)據(jù)化決策支持，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及OLAP技術(shù)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代下重要的數(shù)據(jù)挖掘工具，可以為高校建立各種財(cái)務(wù)主題的數(shù)據(jù)立方體來(lái)提供決策數(shù)據(jù)支持，并結(jié)合熱點(diǎn)通過(guò)績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體的創(chuàng)建過(guò)程舉例說(shuō)明數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及OLAP技術(shù)是如何應(yīng)用到具體的高校財(cái)務(wù)管理業(yè)務(wù)中。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLAP；財(cái)務(wù)決策；績(jī)效工資

高校早在90年代已經(jīng)推行會(huì)計(jì)電算化，但一直依賴傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)報(bào)表作為分析方法。二十幾年來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)累積了大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，正所謂“數(shù)據(jù)海量，信息缺乏”。伴隨信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)日新月異，大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，為高校財(cái)務(wù)管理大數(shù)據(jù)分析提供了技術(shù)基礎(chǔ)。為了能夠快速在現(xiàn)有海量數(shù)據(jù)中提取其中隱含的信息及規(guī)律，并立體、生動(dòng)的展示給用戶，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）及聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analysis Processing，縮寫OLAP）技術(shù)應(yīng)用尤其廣泛。

一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）

高校財(cái)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)歷了不同的歷史時(shí)期，數(shù)據(jù)庫(kù)更新?lián)Q代，再且可用于財(cái)務(wù)分析的相關(guān)數(shù)據(jù)分布在不同的部門，數(shù)據(jù)來(lái)源不同，數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)必然存在差異，必須先要解決異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)如何融合的問(wèn)題才能便于查詢分析。更新驅(qū)動(dòng)方法應(yīng)運(yùn)而生，這種方法預(yù)先對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、抽取、轉(zhuǎn)換、加載到新的數(shù)據(jù)庫(kù)中形成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，從而提高了數(shù)據(jù)查詢的處理效率。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是基于更新驅(qū)動(dòng)方法延伸的一種新的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)始人W.H.Inmon對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作了如下的定義：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、時(shí)變的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程”[1]。從定義可見(jiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)面向應(yīng)用（增、刪、改、查）的數(shù)據(jù)庫(kù)不一樣，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的，將操作性數(shù)據(jù)庫(kù)、文本、EXCEL等不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、匯總、分析與利用。因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目的是支持高層決策分析，對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量要求很高，必須經(jīng)過(guò)ETL（Extraction、Transformation、Load）即抽取、轉(zhuǎn)換、加載過(guò)程才能獲得準(zhǔn)確、完整、可信的數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建過(guò)程中必不可少的步驟，這樣才能使OLAP分析或數(shù)據(jù)挖掘得到的結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度和可信度。

OLAP指聯(lián)機(jī)分析處理，包括一系列考察多維數(shù)組數(shù)據(jù)的技術(shù)，可以從多個(gè)維度、粒度進(jìn)行分類、匯總，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的多維分析[2]。OLAP以多維數(shù)據(jù)集的形式組織數(shù)據(jù)，組成數(shù)據(jù)立方體（Cube）。OLAP技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行切片、切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)軸等各種分析動(dòng)作，使用戶從多個(gè)角度、多層次地觀察數(shù)據(jù)，從而深入理解包含在數(shù)據(jù)中的信息。OLAP可為具有明確分析范圍和分析要求的用戶提供高性能的決策支持。

以教學(xué)、行政、科研、財(cái)務(wù)等部門的數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、抽取、轉(zhuǎn)換、加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并通過(guò)OLAP技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、分析、挖掘，為高校財(cái)務(wù)管理提供決策分析的數(shù)據(jù)支持。例如對(duì)高校一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，分析學(xué)生的消費(fèi)狀況和消費(fèi)特點(diǎn)，對(duì)貧困生的選擇與生活補(bǔ)貼的發(fā)放時(shí)間提供依據(jù)；對(duì)高校教師工資進(jìn)行挖掘，分析各層級(jí)工資結(jié)構(gòu)，為工資調(diào)整提供依據(jù)?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?yàn)楦咝Ｘ?cái)務(wù)管理提供更快捷、更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析渠道。

高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)涉及教學(xué)、行政、科研等部門，涉及面廣，數(shù)據(jù)量大。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)根據(jù)需求設(shè)定主題，從不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取需要的數(shù)據(jù)字段，形成特定主題的數(shù)據(jù)立方體。為了更好理解OLAP技術(shù)如何幫助高校財(cái)務(wù)管理與決策，結(jié)合最近普遍關(guān)注的行政事業(yè)單位人事改革、養(yǎng)老金改革等熱點(diǎn)話題，選取績(jī)效工資主題作為重點(diǎn)介紹的對(duì)象。

二、績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建

我國(guó)高校薪酬制度存在激勵(lì)機(jī)制缺乏、薪酬成本支出過(guò)大、績(jī)效考核體系不完善等問(wèn)題[3]，這將影響我國(guó)高校師資隊(duì)伍建設(shè)、人才引進(jìn)等重大人才培養(yǎng)項(xiàng)目的推進(jìn)。因此各大高校在了解自身薪酬結(jié)構(gòu)、總量、等級(jí)水平等工資要素的基礎(chǔ)上來(lái)建設(shè)薪酬制度及制定激勵(lì)措施、推行績(jī)效工資改革是非常重要的。

（一）模型選擇

在創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前需要定義兩種表：事實(shí)表與維度表，事實(shí)表主要存儲(chǔ)用戶感興趣的明細(xì)與匯總數(shù)據(jù)，還有維度表的主鍵值；維度表主要存儲(chǔ)變量的屬性，一個(gè)維度至少需要一個(gè)維表，事實(shí)表通過(guò)外鍵與維度表的主鍵聯(lián)系在一起構(gòu)成不同的多維數(shù)據(jù)模型[4]。當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型主要包括星型模型、雪花模型、事實(shí)模型。星型模型是最常見(jiàn)的模型，只有一個(gè)數(shù)據(jù)龐大的事實(shí)表與一組關(guān)聯(lián)的維表，雪花模型是星型模型的變種，在原有維表的基礎(chǔ)上分化出一個(gè)更細(xì)的維表，事實(shí)模型也稱星系模型，可以看成多個(gè)雪花模型的匯總，一般應(yīng)用在數(shù)據(jù)復(fù)雜的主題倉(cāng)庫(kù)。要研究的績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體含有人員信息表及工資明細(xì)表兩個(gè)事實(shí)表，因此選用的數(shù)據(jù)模型是事實(shí)模型。

（二）事實(shí)表與維度表

事實(shí)表一般含有大量的數(shù)據(jù)，有若干與主題關(guān)系密切的度量值及一系列與維表相關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵字。本主題的兩張表，一是人員信息表，主要包含工號(hào)關(guān)鍵字、姓名、部門、職務(wù)、職稱、學(xué)歷、學(xué)位，二是工資明細(xì)表，主要度量字段包含崗位工資額、職務(wù)崗位津貼、校內(nèi)崗位績(jī)效、附加崗位績(jī)效、年終一次性獎(jiǎng)金、校內(nèi)勞務(wù)酬金等字段，包含的關(guān)鍵字是工號(hào)關(guān)鍵字、日期關(guān)鍵字、工資模板關(guān)鍵字。維度表包括職務(wù)維度、職稱系列維度及其附屬維度、部門維度、時(shí)間維度等表。

（三）績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體模型

事實(shí)表與維度表關(guān)聯(lián)既可以查詢單一維度下的數(shù)據(jù)信息也可以聯(lián)合幾個(gè)維度查詢分析，如時(shí)間維度與職務(wù)或者職稱維度聯(lián)合可以查詢最近幾年各個(gè)職務(wù)或職稱工資增長(zhǎng)幅度，還可以繪制折線圖便于用戶瀏覽；部門維度與職務(wù)或職稱維度聯(lián)合可以查詢分析各部門下的職務(wù)或職稱人數(shù)分布情況并繪制餅圖；部門維度也可以匯總為行政、科研、教學(xué)、后勤四大部門，用于分析每個(gè)大部門的工資分布情況?？?jī)效工資數(shù)據(jù)立方體存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)用戶需求從各個(gè)維度進(jìn)行切片、切塊，便于多角度分析學(xué)?？?jī)效工資的變化及分布情況。

（四）績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體的實(shí)現(xiàn)

績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體需要的數(shù)據(jù)包括人事處數(shù)據(jù)庫(kù)獲取人員信息及財(cái)務(wù)處數(shù)據(jù)庫(kù)獲取的工資信息，通過(guò)SQL Server 2008 R2中的整合服務(wù)（SQL Server Integration Services，SSIS）來(lái)實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換與裝載，以績(jī)效工資為主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建完成后，采用R2的分析服務(wù)（Microsoft SQL Server Analysis Service，SSAS）實(shí)現(xiàn)OLAP多維數(shù)據(jù)集，最后采用R2的報(bào)表服務(wù)（（Microsoft SQL Server Reporting Service，SSRS）以簡(jiǎn)單易懂的多維圖表方式展示給用戶。

三、結(jié)束語(yǔ)

在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，對(duì)高校財(cái)務(wù)管理所提供的決策數(shù)據(jù)的要求越來(lái)越高，精細(xì)化管理將是必然的趨勢(shì)。同時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及OLAP技術(shù)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析的有力工具。本文提出把數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及OLAP聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)運(yùn)用到高校財(cái)務(wù)管理的具體業(yè)務(wù)中，根據(jù)學(xué)校需求構(gòu)建主題數(shù)據(jù)集，并結(jié)合社會(huì)熱點(diǎn)，重點(diǎn)介紹績(jī)效工資數(shù)據(jù)立方體的創(chuàng)建過(guò)程及其使用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

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（作者單位：廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)財(cái)務(wù)處）