王 森，劉 麗

（云南電網(wǎng)有限責任公司麗江供電局，云南 麗江 674100）

0 引言

伴隨著信息技術的進步和大數(shù)據(jù)時代的到來，電力企業(yè)在財務管理的過程中需要處理的數(shù)據(jù)范圍愈加廣泛，同時面臨著日益加劇的數(shù)據(jù)龐雜冗余、垃圾數(shù)據(jù)過多、數(shù)據(jù)重復錄入、信息交流缺乏一致性等難題。此外，在保持數(shù)據(jù)完整性的同時對數(shù)據(jù)格式進行轉換，更是電力企業(yè)在進行財務數(shù)據(jù)處理時面臨的重要挑戰(zhàn)。由于電力企業(yè)的相關財務數(shù)據(jù)龐大復雜，且財務處理中往往涉及百余個參數(shù)，難以采用傳統(tǒng)方式對其加以度量，因此建立統(tǒng)一的、具有高度整合性的信息數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)十分必要。

1 基于大數(shù)據(jù)的電力企業(yè)財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的層次結構

按照數(shù)據(jù)處理順序，可以將電力企業(yè)的財務大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分為3 個層次，分別是數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預處理以及構建動態(tài)財務共享數(shù)據(jù)分析中心。其中，數(shù)據(jù)存儲能夠保證數(shù)據(jù)完整保留，數(shù)據(jù)處理能夠確保數(shù)據(jù)時效性，而動態(tài)數(shù)據(jù)分析體系能夠充分挖掘數(shù)據(jù)價值［1］。三者合為一體，能夠讓大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)得更為完整和貼切。針對來自國家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心以及外部數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)，文章分別從源數(shù)據(jù)層面、數(shù)據(jù)存儲層面、數(shù)據(jù)預處理層面以及數(shù)據(jù)分析層面分析財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構建工作。在財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的整體技術框架中，主要以NoSQL 以及Hadoop 為基礎，對數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)預處理以及分析，將傳統(tǒng)的財務數(shù)據(jù)轉化為全數(shù)據(jù)并進行高性能的交互式分析，最終完成對財務大數(shù)據(jù)的分析［2］。具體技術框架如圖1 所示。

圖1 財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)技術框架

2 電力企業(yè)財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的建設步驟

2.1 基于NoSQL 進行大數(shù)據(jù)存儲層面管理

面對海量財務信息數(shù)據(jù)，NoSQL 存儲體系能夠完整實現(xiàn)對電力企業(yè)財務信息的存儲以及全方位柔性管理。在數(shù)據(jù)存儲層面主要的儲存方式有3 種，分別是NoSQL 數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫以及HDFS 分布式文件系統(tǒng)［3］。在存儲形式的分類上，NoSQL 以非關系型以及分布式數(shù)據(jù)存儲的方式實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲，并以圖數(shù)據(jù)、Key-Value 以及面向文檔數(shù)據(jù)格式進行存儲，從而在高速的讀寫性能以及優(yōu)越的查詢性能之上實現(xiàn)更高彈性的數(shù)據(jù)擴展能力。

NoSQL 的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)包括Master-Slave 以及P2P 環(huán)形結構兩種。其中，Master-Slave 可控性好，且設計結構簡單，往往以水平分區(qū)為基礎實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布。分開Master 節(jié)點與Slave節(jié)點之間的功能，可以將節(jié)點的功能負載減輕，并由Master 節(jié)點對Slave 節(jié)點進行維護和管理。其缺點是Master 中心的節(jié)點容易成為系統(tǒng)中的瓶頸。P2P 的環(huán)形結構系統(tǒng)則不存在中心節(jié)點，因此各個節(jié)點平等，以Hash 數(shù)據(jù)分布為基礎，具有協(xié)調性好、便于擴展等優(yōu)點。P2P 環(huán)形結構有著更好的負載均衡性，但設計系統(tǒng)更為復雜，且不利于范圍查詢，可控性不強。上述兩種體系結構差別較大，各具一定的功能局限性。因此，在電力體系中，需要將P2P 的分布式結構以及Master-Slave 的集中式結構的優(yōu)點相結合構成相應的數(shù)據(jù)存儲體系。常見的組合方式有Master-Slave 與Chord 的結合或是與Content-Addressable Network 的結合，從而確保數(shù)據(jù)存儲能夠兼顧全局性和局部性［4-5］。

2.2 基于Hadoop 進行財務數(shù)據(jù)預處理

Hadoop 是一種開源的大規(guī)模分布式計算框架，優(yōu)點是可靠、高效并且可伸縮，因此被廣泛應用在大數(shù)據(jù)處理領域。技術人員可以以Hadoop 以及現(xiàn)有的電網(wǎng)財務體系為基礎，建立新的財務大數(shù)據(jù)預處理體系模型，結合Hadoop、HBase 以及Hive 在財務數(shù)據(jù)預處理平臺中對數(shù)據(jù)進行清洗、集成和歸約。利用噪聲處理，對缺失數(shù)據(jù)加以填補以及簡化數(shù)據(jù)屬性維度的關系來完成財務數(shù)據(jù)的預處理。這種方式利用Hadoop 平臺的特點，對需要進行預處理的任務添加監(jiān)控與控制節(jié)點，每個節(jié)點都對應一個需要進行預處理的任務或是任務列表，針對該項任務，啟動對應的處理程序以及相關規(guī)則。具體的處理程序如圖2 所示。

圖2 財務大數(shù)據(jù)預處理體系流程圖

2.3 基于Hadoop 建立分析集群對財務大數(shù)據(jù)進行分析

基于Hadoop 對財務數(shù)據(jù)加以預處理后，從現(xiàn)有的財務分析體系的局限出發(fā)，完善缺點，建立適合現(xiàn)行財務需要的財務分析系統(tǒng)并對財務數(shù)據(jù)進行分析。大數(shù)據(jù)分析體系的關注重點在于實現(xiàn)對財務管理過程的監(jiān)督以及相關財務指標的分析，諸如項目預算分析、成本分析以及風險分析等內容。為了更好地實現(xiàn)財務分析效果，首先可從管理層面對電力企業(yè)的財務現(xiàn)狀加以調研，分析其中存在的財務管理難點諸如利潤報表、管理金額等。其次，在技術層面，結合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以及新商業(yè)智能的優(yōu)點，對財務管理系統(tǒng)加以整合。針對電力企業(yè)的經營特點和財務特點，以大數(shù)據(jù)思想為基礎，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行有效的存儲和分析，同時利用聚類算法抽取數(shù)據(jù)特征，挖掘數(shù)據(jù)價值。具體的財務大數(shù)據(jù)分析流程如圖3 所示。

圖3 基于Hadoop 的財務大數(shù)據(jù)分析流程圖

3 針對財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)建立評價指標體系

構建電力企業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)后，需要對其功能需求加以分類，并選擇科學的評價指標對需求等級進行排序，從而便于系統(tǒng)后續(xù)的優(yōu)化。文章選用自組織映射（Self-Organizing Map，SOM）神經網(wǎng)絡算法對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)樣本進行劃分，具體流程如下。

3.1 網(wǎng)絡初始化

利用集合Sj表示有j個輸出神經元，并用較小的權重設置輸入神經元到輸出神經元的連接。當t=0，j個神經元的臨近神經元表示為Sj(0)；t時刻表示為Sj(t)，隨著時間的推移，Sj(0)逐漸減小。

3.2 輸入向量

從集合中選擇輸入值，并對輸入值進行歸一化處理，輸入向量用X來表示，并輸入：

3.3 計算歐式距離

對所輸入的向量以及各個神經元間的權值歐式距離進行計算。計算方式如下：

其中，Wij表示在輸入層的i神經元以及映射層中j神經元間的權重。將歐式距離最小的神經元標記為獲勝神經元j*，并輸出臨近的神經元的集合。

3.4 修正權值

參照式（3），對輸出神經元以及其附近的權值進行修正。

其中，η為學習率，是常數(shù)，且η∈［0，1］，隨著時間推移，η逐漸趨于0。

3.5 計算輸出

輸出Ok為：

智能化背景下的電力企業(yè)財務管理需要以大數(shù)據(jù)為基礎建立大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對不同數(shù)據(jù)的需求進行動態(tài)評價并及時根據(jù)不同類型數(shù)據(jù)的需求重要程度及時調整權重，這是優(yōu)化數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、提升財務管理效率的關鍵。

4 結語

伴隨著智能電網(wǎng)的深入建設與推動，電力企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)愈發(fā)龐雜，科學的分析能力、快速的計算速度等影響著電力企業(yè)的財務管理效率。加強建設電力企業(yè)的財務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，不僅能夠從龐雜的數(shù)據(jù)中篩查出有效、有用信息，還能幫助電力企業(yè)提升財務管理水平，有效規(guī)避財務風險。