高校財務信息化平臺建設中數據處理研究

匡平

摘要：高校更新財務管理的思維、理念和模式，建立起高校財務信息化平臺，使之與高校其他的信息管理系統進行整合，形成數字化校園。在此背景下，積極建設高校財務信息化平臺是現實狀況的需要，分析高校財務信息化平臺的構成、平臺建設中數據處理的流程，具有一定的現實意義。

關鍵詞：財務信息化平臺;數據處理;高校

信息技術發展的過程中，高校已經實現或者基本實現了會計電算化和財務信息化，通過使用不同的財務軟件代替傳統的手工記賬來管理高校的資金，大大提高了高校資金的使用效率和效果，為高校的教育事業發展做出了重要的貢獻。由于信息化技術是一個工具，從數據的收集、存貯、處理、分析、銷毀等方面分析，可以形成數據鏈以完成金融服務、預警服務、監管服務、評級評價四大模塊建設。

一、高校財務信息化平臺構成

財務信息系統目前分為七個模塊：賬務核算系統、輔助賬系統、銀行票據管理系統、工資系統、個人收入管理系統、學生收費系統、財務信息查詢系統。

賬務核算子系統是財務管理信息系統的重要組成部分，已實現多校區核算，自定義憑證類型;外匯業務自動調匯;它具有完整會計核算功能，包括憑證管理、出納管理、賬簿打印、數據查詢等，年末自動結轉;可實現動態查詢總賬、明細賬、多欄賬、項目賬等各類賬簿，賬證單據套查等。

輔助賬處理子系統是對賬務核算子系統的補充，它從“項目管理”的角度對部門經費、科研經費、專項資金、代管款項等各類經費進行計劃管理，額度控制。對暫付款、暫存款進行查詢、清理等管理工作。

工資管理子系統管理全校人員工資檔案，可設置多種工資方案、發放項目及計算公式;自動計算住房公積金、個人所得稅等，并生成要發布的數據提供教職工網上查詢。

學生收費子系統可滿足多校區同時收費、退費的處理和信息統計，并為收費后的管理、查詢、統計、催款等問題提供解決方案;支持多種常規的收費方式包括收現金、銀行代扣、機刷卡、助學貸款等，并能提供費用管理中各類匯總表和明細表查詢等。

銀行票據管理系統：管理各類銀行票據;套打支票、進賬單、電匯單等銀行票據;但未能與賬務系統聯用，不能對記賬憑證直接套打支票，需要銀行出納單獨操作該系統完成。

個人收入管理系統：統計校內人員工資薪金收入，并與工資系統聯合計稅;管理校外人員勞務報酬，進行實時計稅。

財務信息查詢系統。

二、高校財務信息化平臺建設中數據處理流程分析

（一）數據的收集

主要是指各種數據通過傳感器或其他方式被采集。大數據的采集除了傳統的互連網入口、社交平臺、搜索引擎、電商交易數據、在線問答、業務數據外，移動互聯網的App將是一個重要的數據入口，它們需要大數據采集和存儲產品。

（二）數據的存儲

主要是指利用何種方式進行數據存貯，對于高校，云存儲是一個不錯的原則;對于金融行業和其他對數據保有權較為重視的企業，私有云將是一個不錯的選擇。如果認為云平臺無法采用時，采用低端的并行計算機可能是一個經濟的方案，但是由于沒有云操作系統，其存儲的效率是個較大的挑戰。

（三）數據分析

（1）數據清理。主要用來填充缺漏的值，光滑噪聲并識別離群點，去掉數據中的噪聲并糾正數據中的不一致。

（2）數據集成。數據的來源有可能包括多個數據庫、數據方或者普通文件。來自多數據源的數據被數據集成整合成一致的數據存儲的形式，如數據倉庫。其中可能會存在式集中的錯誤、數據冗余和重復、數據值沖突的問題。使用元數據、相關分析等有助于數據的順利集成。元數據可以幫助避免模式集中的錯誤，而相關性分析技術可以檢測到冗余。

（3）數據變換。將數據轉換成適合于挖掘的形式。

（4）數據歸約。在海量數據上進行復雜的數據分析和挖掘需花費很長的時間，這分析是不現實和不可行的。使用數據歸約技術可以得到數據集的歸約表示，它雖小得多但仍接近保持元數據的完整性。這樣，在歸約后的數據集上挖掘將更有效，并可以產生同或幾乎相同的分析結果。數據歸約的策略如下：①數據立方體聚集：聚集操作主要用于數據立方體結構中的數據;②屬性子集選擇：可以檢測并刪除不相關、弱相關或冗余的屬性或維;③維度歸約：使用編碼機制減小數據集的規模;④離散化和概念分層產生：用區間值或較高層的概念來替換屬性的原始數據值。數據散化是一種數據歸約形式，對于概念分層的自動產生是有用的。離散化和概念分層產生數據挖掘有力的工具，允許挖掘多個抽象層的數據。

（四）數據保護和銷毀

主要是指數據如何進行安全管理，對于不再需要的數據如何進行銷毀，鑒于數據的數量較大，存儲需要重用，因此數據索引刪除、數據空間重寫，數據混淆、數據對稱加密等方式都可以用作數據銷毀。數據在采集過程中必定會涉及到隱私數據的收集，如果其保護的不好將會造成嚴重的后果，成為大數據產業發展的瓶頸。因此高校財務系統數據發展要建立在隱私保護基礎之上，同時隱私保護也將通過適當約束來助推數據產業的發展。

從數據處理的業務邏輯上分析，數據分析是一個多步驟的處理過程，該過程從大型數據庫中挖掘先前未知的、有效的可實用的信息，并使用這些信息做出決策或豐富知識。

參考文獻：

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