基于大數據技術的政府會計信息系統優化研究

劉維娜 江蘇食品藥品職業技術學院

引言

隨著信息化、數字化和智能化的迅猛發展，政府會計信息系統已成為政府財務管理的重要組成部分。然而，當前政府會計信息系統存在一些問題，如數據質量差、查詢效率低、決策支持能力弱等，無法滿足政府財務管理的需求。因此，本文旨在探索基于大數據技術的政府會計信息系統優化方法，提升其管理效能和應用價值。本文將介紹政府會計信息系統的概念和特點，闡述大數據技術在政府會計信息系統中的應用前景，提出優化思路和策略，并著重探討數據匯聚、數據清洗、數據建模、數據分析等方面的關鍵技術和手段。最后，通過實證研究驗證了該優化方案的可行性和有效性。相信本文的研究成果將為政府會計信息系統的改進和優化提供有益的參考。

一、政府會計信息系統面臨的挑戰

（一）數據來源的多樣化和分散化

政府的經濟業務活動涉及的范圍極其廣泛，包括宏觀經濟決策、財政預算管理、稅收征管、金融監管、市場監管等多個領域。為了實現這些業務活動的科學決策和精細管理，政府需要收集大量的數據作為依據。在數據的來源方面，政府需要從各個部門、單位和人員那里獲取相關數據。例如，在進行財政預算管理時，需要從財政部門、國家統計局等機構獲取相關財務數據；在進行金融監管時，需要從銀行、證券公司等機構獲取相關金融數據；在進行市場監管時，需要從商業企業、消費者等方面獲取相關市場數據。然而，由于數據來源的多樣化和分散性，政府在獲取這些數據時面臨著諸多問題。首先，不同的部門、單位和人員獲取的數據可能存在差異，數據的標準化和規范化程度不同，導致數據來源不統一。這樣會給政府的數據采集和管理帶來很大的困難，也會影響政府的決策效果。其次，不同的部門、單位和人員之間可能存在數據孤島，即數據之間缺乏有效的聯系。這樣會導致政府在進行數據分析和決策時，難以獲得全局的數據視角，影響政府對于宏觀經濟形勢的判斷和預測。

（二）數據質量難以保障

由于多方面因素的干擾，政府會計信息系統中的數據質量存在較高的誤差率，這些誤差率可能來自數據輸入、處理、存儲等不同環節，這些問題都會影響數據分析和應用效果。政府會計信息系統中較常見的問題是數據輸入錯誤，比如數據錄入時出現拼寫錯誤、數字錯誤等情況。這些錯誤可能是由工作人員馬虎造成的，也可能是由系統本身的輸入便利性問題引起的。這些輸入錯誤會在后續數據分析和應用時引入誤差，影響政府的財務管理和決策效果。政府會計信息系統中可能存在數據處理錯誤，比如數據計算錯誤、數據過濾錯誤等。這些錯誤可能是由數據處理程序設計不當、數據處理規則錯誤等問題引起的，則會導致數據的準確性和完整性受到影響，從而影響政府的財務分析和決策效果。另外，政府會計信息系統中的數據存儲也可能存在問題，比如數據丟失、數據損壞等。這些問題可能是由技術設備的問題、意外情況或者惡意攻擊引起的，則會導致數據的不可用性和數據質量的下降，影響政府的財務管理和決策效果。

（三）查詢和分析效率低下

隨著政府會計信息系統中數據量的不斷增加，查詢和分析效率低下已成為一個普遍存在的問題，無法滿足政府財務管理的快速決策和應急處理要求。政府會計信息系統中數據量龐大，數據查詢時需要消耗大量的時間和精力，常常不符合政府實現快速決策和應急處理的要求。政府會計信息系統中包含了大量不同類型的數據，數據間的邏輯關系較為復雜，查詢時常常需要進行多次篩選和分析。同時，由于數據量龐大，查詢和分析時需要占用大量的計算資源和存儲資源，導致查詢和分析效率低下。另外，政府會計信息系統中數據結構復雜，不利于快速地查找和分析。政府會計信息系統中的數據結構較為復雜，數據表之間存在復雜的連接關系，數據表字段名稱較長，不利于用戶快速地查找和分析數據。

（四）缺乏有效的決策支持能力

政府會計信息系統是政府內部為了管理和監督財務活動而建立的信息化系統，主要涉及政府的各種財政活動，如收支管理、預算編制、財務報告等。但是，當前政府會計信息系統主要以信息采集和存儲為主，缺乏對數據挖掘、分析和應用的有效支持，無法提供有價值的財務分析和預測結果。政府會計信息系統的數據分析功能較為薄弱。盡管政府會計信息系統中儲存了海量的財務數據，但政府缺乏高效的數據挖掘工具和數據分析專家，無法對其進行有針對性的分析和挖掘。這使得政府在進行決策時無法利用數據挖掘技術和數據分析方法得到更準確、更有價值的信息。政府會計信息系統的數據質量問題較為突出。政府會計信息系統中的數據來自各方面，且分散在不同的部門和系統中，數據質量難以保證。政府缺乏統一的數據標準和管理規范，導致政府會計信息系統中的數據存在著許多不一致、不完整、不準確、不可信的問題，這使得政府無法對財務數據進行準確、有效的分析和應用。

二、大數據技術可以實現的目標

實時匯聚和整合政府財務相關數據，優化數據質量和數據來源，建立統一的數據平臺和數據庫；運用數據挖掘、機器學習等技術手段，對政府財務數據進行有效分析和挖掘，提取有關的關聯規則、模型和特征，實現數據的價值最大化；提高政府會計信息系統查詢和分析效率，實現信息的實時、動態和交互式呈現，支持政府財務管理的快速決策和響應；提升政府會計信息系統的決策支持能力，實現對政府財務管理的深度分析和預測，為政府決策提供有效的參考和支持。

三、優化改進

（一）數據匯聚優化

建立統一的政府財務數據平臺和數據庫，提高政府財務數據的質量和可信度，實現數據的實時匯聚、整合和處理，是優化政府會計信息系統的重要措施。政府應該采用成熟的技術手段，在政府機構中建立一個統一的政府財務數據平臺和數據庫，將各個部門的財務數據整合到一個平臺中。政府可以利用數據集成技術，將來自各部門的數據匯集到一個系統中，避免了數據的冗余和重復，提高數據的質量和可信度。政府應該依據政府財務數據特點，規劃數據標準和管理規范，對政府財務相關數據進行歸檔、備份和維護等操作。政府還可以通過建立數據中心，集中管理和監督政府財務數據的運行和維護，確保數據的穩定性和安全性，避免數據泄露和丟失等問題。政府可以采用實時匯聚和處理技術，實現政府財務數據的實時處理和反饋。政府可以利用實時交易處理技術，及時進行數據處理和更新，保證政府財務數據的即時性和準確性。同時，政府還可以采用實時監測和預警系統，及時掌握各部門的財務狀況，發現異常情況和風險事項，避免財務風險的擴散和惡化。

（二）數據清洗優化

政府會計信息系統中的數據質量和準確性對于政府決策和管理具有重要意義，因此必須通過數據質量分析和數據清洗技術，進一步提高數據質量和準確性。政府需要根據數據質量的要求和標準，建立合理的數據質量控制機制，設定各項指標和評估體系，針對數據的來源、采集、轉換、存儲等環節進行規范和標準化管理。政府還可以借助第三方機構進行數據質量評估，為政府提供專業的建議和技術支持。政府需要對政府財務數據進行數據預處理、數據清洗、異常數據檢測和缺失值填補等操作，以提高數據的準確性和可靠性。政府可以利用數據清洗工具和算法，自動剔除無用數據和異常數據，保證數據的質量和真實性。政府需要通過數據質量監測和反饋機制，及時發現并糾正數據質量問題，防止數據干擾和誤差。政府可以設置數據質量監測指標和閾值，定期對政府財務數據進行監測和評估，確保數據的準確性和及時性。

（三）數據建模優化

政府財務數據模型是采用機器學習、數據挖掘等技術手段，挖掘政府財務數據特征和規律，為政府財務決策提供更加精準的預測和分析結果的一種方法。這種方法可以利用大數據分析的能力，從海量的政府財務數據中挖掘出關鍵性因素，提供更加精準的預測和分析結果，有助于政府制定更加科學、合理的財務決策。政府可以通過聚類分析、關聯分析、分類預測等技術手段，對政府財務數據進行挖掘和分析，找出與財務數據關系密切的諸多因素，比如政策變化、經濟增長、財稅收入等指標。這些因素可以反映政府財務數據的發展趨勢和特點，是政府決策的重要參考依據。政府可以通過機器學習、神經網絡和深度學習等技術手段，建立政府財務數據模型，利用歷史數據和現實數據進行訓練和優化，提高模型的準確性和穩定性。政府可以從不同維度對政府財務數據進行建模，識別出重要的特征，并對其進行量化和分類分析，為政府財務決策提供更加精準的預測和分析結果。政府財務數據模型需要經過反復的測試和優化，以提高模型的準確性和可靠性。政府可以通過模型評估指標、模型擬合度、誤差率等技術手段，對政府財務數據模型進行評估和調優，確保模型的質量和有效性。

（四）數據分析優化

數據可視化技術和報表生成技術是實現政府會計信息數據結果快速呈現和查詢的關鍵技術。政府可以借助數據可視化技術，將會計信息數據轉化為圖表展示形式。政府可以利用數據可視化軟件，將財務數據轉換為各種圖表和統計圖，如餅圖、柱狀圖、折線圖等。這些圖表可以直觀地反映政府財務數據的發展趨勢、變化規律以及關鍵指標的變化情況，對于政府管理者來說非常有價值。此外，政府還可以使用GIS 等技術將數據可視化呈現在地圖上，實現空間分析和地理可視化。政府可以采用報表設計工具，根據不同需求生成各種形式的報表，如財務報表、收支情況表、資產負債表等。政府也可以借助報表生成軟件，實現數據的自動匯總、計算和分析，進一步提高財務管理效率。政府還可以在報表中采用圖表、趨勢分析等方式，讓數據更直觀、易懂、易用。政府可以將數據可視化展示和報表生成相結合，通過數據的交互方式，實現快速查看、比較和分析政府財務數據。政府也可以利用移動設備等工具，實現數據可視化和報表查詢的智能化、便捷化，讓政府管理者隨時隨地掌握最新的財務狀況，為政府管理決策提供更加科學和準確的支持。

四、關鍵技術和手段

大數據處理技術是一種通過各種技術手段對海量數據進行采集、存儲、預處理、分析和應用的技術，可以幫助企業和組織更好地理解與利用數據。

數據可視化技術是將數據呈現為圖形、圖表或其他形式，以幫助人們更好地理解復雜數據。這種技術可以將大量數據轉化為易于理解和操作的方式，從而提高數據結果的可讀性和可操作性。在政府財務信息數據處理中，數據可視化技術可以將財務數據呈現為各種圖表，例如折線圖、柱狀圖、餅圖等，以及其他形式，例如地圖、熱力圖等。這些圖表可以幫助政府管理者和公眾更好地了解財務數據的情況和趨勢，例如收入、支出、預算和債務等方面的情況。此外，數據可視化技術還可以幫助政府管理者更加直觀地了解財務數據的分布和相關性等問題，從而更好地做出決策。

云計算技術是一種利用網絡技術將大量計算和存儲資源集成在一起，并提供給用戶使用的技術。在政府財務信息處理中，云計算技術可以大幅提高政府財務信息系統的安全性、操作性和可靠性，同時也可以高效地處理和共享財務信息。

五、成效

數據匯聚環節是實現各部門財務數據的實時匯聚和整合的關鍵所在。通過建立集中化的財務數據中心，采用自動化數據采集系統，并建立完善的數據安全機制和權限控制體系，可以實現政府財務數據的來源統一和準確性保障，這將大大提高政府財務信息處理的效率和質量。

數據清洗環節通過數據質量分析和清洗技術，可以提高數據的準確性和可信度，避免了數據誤差帶來的影響。這將有助于政府決策的科學性和精準性，同時也有利于政府財務數據的共享和互通。

數據建模環節是在政府財務數據處理中的重要一環，利用機器學習技術，建立政府財務數據模型，挖掘了相關數據的特征和規律，為決策支持提供了有效參考。

通過數據分析環節，政府可以快速獲取財務信息，并利用數據報表生成技術進行快速呈現和查詢，方便了政府決策和管理。同時，這也為政府提供了更好的數據支撐，使政府能夠更加精準地進行財務預測和規劃。

結語

本文基于大數據技術，探討了政府會計信息系統的優化方法和思路，并著重探討了數據匯聚、清洗、建模、分析等關鍵技術和手段。通過實證研究，驗證了該優化方案的可行性和有效性。在大數據技術的推動下，政府會計信息系統的優化和改進將取得更加顯著的成果，為政府財務管理的提升和公共財政的健康發展提供有力保障。