李雪松，王圣杰，溫興賢，蔣芮

(1.國網(wǎng)寧夏電力有限公司信息通信公司，寧夏 銀川 753000；2.國網(wǎng)寧夏電力有限公司石嘴山市紅果子供電公司，寧夏 石嘴山753200)

1 背景及現(xiàn)狀

隨著十多年財(cái)務(wù)信息化建設(shè)，國網(wǎng)寧夏電力公司基本建成以套裝軟件為主體[1]，重點(diǎn)貫通業(yè)財(cái)鏈路，以財(cái)務(wù)管控系統(tǒng)為補(bǔ)充，強(qiáng)化縱向管控的一體化財(cái)務(wù)信息工作平臺(tái)[2]，基本實(shí)現(xiàn)了業(yè)財(cái)自動(dòng)處理、完全覆蓋財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)需求和全面支撐財(cái)務(wù)集約管控[3]。

但是隨著公司財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)應(yīng)用水平持續(xù)提升，暴露出財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)共享性不強(qiáng)、財(cái)務(wù)分析內(nèi)容零散、缺乏專業(yè)有效的信息化支撐等問題，制約了全方位財(cái)務(wù)分析的應(yīng)用[4]。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1) 數(shù)據(jù)顆粒度過細(xì)，具有一定的片面性。財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)顆粒度過于明細(xì)，數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總加工較復(fù)雜，用時(shí)較長(zhǎng)，對(duì)決策時(shí)效性有所制約[5]；信息系統(tǒng)的匯總報(bào)表具有定向性，不能全面反映整體業(yè)務(wù)過程；獲取決策分析數(shù)據(jù)需要人工同時(shí)參考多張匯總或明細(xì)報(bào)表，無法動(dòng)態(tài)透視數(shù)據(jù)[6]。

2) 數(shù)據(jù)展現(xiàn)力低，不易分層，難以溯源。財(cái)務(wù)信息化數(shù)據(jù)通常為列表形式，類似圖表等多種直觀表現(xiàn)形式的數(shù)據(jù)需要線下手工完成，缺乏數(shù)據(jù)之間的對(duì)照關(guān)系，數(shù)據(jù)表現(xiàn)力不夠；針對(duì)不同級(jí)別的管理人員，無法快速出具各層級(jí)管理人員所需要的分析數(shù)據(jù)；對(duì)于數(shù)據(jù)分析中存在的問題，難以快速定位根本原因，報(bào)表系統(tǒng)列出的往往是表面上的數(shù)據(jù)信息，深層次原因則需要層層穿透到具體業(yè)務(wù)才能查明[7]。

3) 數(shù)據(jù)應(yīng)用過程煩瑣且效果不佳。目前基本通過人工處理出具財(cái)務(wù)輔助分析數(shù)據(jù)及分析報(bào)告，各類月度、年度及專項(xiàng)分析數(shù)據(jù)及報(bào)告需要分別進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、匯總及整理，工作量大且煩瑣，難以對(duì)海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析；分析結(jié)果零星分散，無法被其他系統(tǒng)引用，分析結(jié)果應(yīng)用不佳[8]。

隨著多維精益管理體系的構(gòu)建，公司對(duì)業(yè)務(wù)管理持續(xù)精益化，業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展和數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘呈持續(xù)上漲趨勢(shì)[9]。在國網(wǎng)公司推進(jìn)“一體四翼”建設(shè)的背景下，需以“促進(jìn)業(yè)財(cái)深度融合、共建共享”為核心，以多維業(yè)財(cái)信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立財(cái)務(wù)輔助分析決策系統(tǒng)對(duì)業(yè)財(cái)信息智能展示分析，為企業(yè)內(nèi)部管理決策提供數(shù)據(jù)支撐，以促進(jìn)管理水平提升。

2 需求分析

結(jié)合國網(wǎng)寧夏電力公司管理要求和業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，公司對(duì)財(cái)務(wù)輔助分析決策支持系統(tǒng)的需求有以下三方面：一是對(duì)海量、多樣的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值提煉、智能分析和展示，促進(jìn)公司業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)發(fā)揮“一體四翼”下的服務(wù)價(jià)值；二是財(cái)務(wù)內(nèi)部各專業(yè)日常工作中需要對(duì)大量的報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，工作量巨大，需通過行之有效的報(bào)表分析模型分析監(jiān)控各類財(cái)務(wù)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)信息高效處理和智能化分析，以減輕工作負(fù)荷，提高工作效率；三是通過深挖公司級(jí)財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，搭建模型將財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析，及時(shí)進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研和預(yù)測(cè)，對(duì)營(yíng)銷和生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)進(jìn)行參與，科學(xué)決策公司經(jīng)營(yíng)管理目標(biāo)。

3 功能實(shí)現(xiàn)

以“科目體系+維度體系”為基礎(chǔ)，構(gòu)建面向企業(yè)各級(jí)人員的財(cái)務(wù)綜合分析展現(xiàn)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)信息管理、圖表分析、儀表板展示、分享發(fā)現(xiàn)等功能，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)匯聚-數(shù)據(jù)加工-可視化分析展示-報(bào)告共享”數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理，實(shí)現(xiàn)更快速的業(yè)務(wù)洞察與更明智的數(shù)字化決策。通過平臺(tái)建設(shè)實(shí)現(xiàn)以下功能。

3.1 數(shù)據(jù)收集

定義數(shù)據(jù)頻道化分類標(biāo)準(zhǔn)，按照標(biāo)準(zhǔn)建立數(shù)據(jù)集的分類結(jié)構(gòu)，對(duì)多維數(shù)據(jù)信息寬表、數(shù)據(jù)立方體的數(shù)據(jù)按照分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行歸集和管理，提供數(shù)據(jù)管理和計(jì)算工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)按不同頻道、不同權(quán)限的管理應(yīng)用。

3.2 指標(biāo)管理

構(gòu)建指標(biāo)體系配置管理工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表分析指標(biāo)、預(yù)測(cè)模型指標(biāo)、多維分析指標(biāo)和財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)的分類管理，提供指標(biāo)分類、指標(biāo)定義、指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系、指標(biāo)計(jì)算、指標(biāo)取數(shù)以及指標(biāo)維度信息的增、刪、改、查配置管理，保證指標(biāo)信息的規(guī)范性和數(shù)據(jù)來源的一致性。

3.3 自助分析

通過自助分析工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多維組合查詢、多維業(yè)務(wù)分析等自定義查詢分析，同時(shí)支持多維度匯總查詢功能，支持按單位、會(huì)計(jì)賬期、科目、維度等查詢條件，查詢并展示科目、科目+維度多維數(shù)據(jù)結(jié)果。

3.4 分析模型

1) 基本財(cái)務(wù)報(bào)表分析及預(yù)測(cè)模型

基本財(cái)務(wù)報(bào)表分析及預(yù)測(cè)模型基于財(cái)務(wù)利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表和資產(chǎn)負(fù)債表等報(bào)表數(shù)據(jù)，從盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量、預(yù)測(cè)分析等六個(gè)評(píng)價(jià)維度進(jìn)行分析和模型的建設(shè)。

2) 多維管理內(nèi)部分析模型

基于多維寬表構(gòu)建多維管理內(nèi)部分析模型，實(shí)現(xiàn)管理頻道、法定頻道、監(jiān)管頻道、稅務(wù)頻道、預(yù)算執(zhí)行五個(gè)頻道中企業(yè)利潤(rùn)分析、電價(jià)電費(fèi)分析、營(yíng)銷收入分析、輸配電成本分析、檢修活動(dòng)分析、營(yíng)銷活動(dòng)分析、員工薪酬分析、進(jìn)項(xiàng)稅分析、銷項(xiàng)稅分析、增值稅申報(bào)情況分析等二十余個(gè)模型的多維分析展現(xiàn)。

3) 財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型

通過杜邦分析模型，構(gòu)建動(dòng)因分析、財(cái)務(wù)杠桿分析、股東收益分析、資產(chǎn)報(bào)酬分析、固定資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率分析、應(yīng)收賬款運(yùn)營(yíng)效率等績(jī)效評(píng)價(jià)模型。

4 技術(shù)方案

4.1 應(yīng)用架構(gòu)

財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)由應(yīng)用場(chǎng)景層、業(yè)務(wù)模型層、數(shù)據(jù)集層、數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)源層組成。應(yīng)用場(chǎng)景層為信息頻道化管理中的模型分析主題和其他各類業(yè)務(wù)的分析場(chǎng)景，包括多維月報(bào)分析、財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)、預(yù)算執(zhí)行、測(cè)算模型等分析主題和分析主題下的營(yíng)銷收入分析、運(yùn)檢成本分析等分析場(chǎng)景。業(yè)務(wù)模型層提供各種分析工具、分析方法和測(cè)算模型，提供自定義、可視化的指標(biāo)模型配置和管理。數(shù)據(jù)集層存儲(chǔ)各個(gè)分析主題和場(chǎng)景所需的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)抽取程序和定制程序，負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源抽取相關(guān)數(shù)據(jù)，并將抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工處理生成數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)源層是分析處理所需要的數(shù)據(jù)來源。應(yīng)用架構(gòu)如圖1所示。

圖1 應(yīng)用架構(gòu)

4.2 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)架構(gòu)包括三大部分：應(yīng)用組件、存儲(chǔ)組件、計(jì)算組件。

1) 應(yīng)用組件包括基礎(chǔ)服務(wù)、應(yīng)用服務(wù)和門戶服務(wù)?；A(chǔ)服務(wù)包括網(wǎng)關(guān)、服務(wù)注冊(cè)、配置等；應(yīng)用服務(wù)包括gds數(shù)據(jù)抽取、realinsight 自助分析等。門戶服務(wù)用于整合應(yīng)用服務(wù)形成門戶出口，通過Nginx 反向代理形成一套分布式服務(wù)系統(tǒng)。

2) 存儲(chǔ)組件包括Postgres 數(shù)據(jù)庫、MySQL 數(shù)據(jù)庫和Elasticsearch 搜索引擎服務(wù)。Postgres 數(shù)據(jù)庫用于元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MySQL 數(shù)據(jù)庫用于動(dòng)態(tài)管控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)，Elasticsearch搜索引擎服務(wù)用于多維分析數(shù)據(jù)。

3) 計(jì)算組件是基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式任務(wù)組件，用于數(shù)據(jù)抽取和數(shù)據(jù)處理。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)

圖3 數(shù)據(jù)架構(gòu)

4.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)架構(gòu)分為數(shù)據(jù)來源、全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心和分析展現(xiàn)三部分。所有外部數(shù)據(jù)均定義為數(shù)據(jù)來源，主要來源為財(cái)務(wù)管控、ERP等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)通過OGG、Informatica 等數(shù)據(jù)同步工具進(jìn)入全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的貼源歷史層，再通過ETL工作流進(jìn)行數(shù)據(jù)整合后，進(jìn)入整合明細(xì)層。從貼源歷史層和整合明細(xì)層獲取相關(guān)數(shù)據(jù)通過分布式計(jì)算組件完成數(shù)據(jù)計(jì)算后，將計(jì)算結(jié)果在分析展現(xiàn)層進(jìn)行分析展現(xiàn)。

5 系統(tǒng)構(gòu)建成效

財(cái)務(wù)輔助分析決策系統(tǒng)基于國網(wǎng)公司統(tǒng)一推進(jìn)的多維精益核算體系建設(shè)，結(jié)合寧夏公司實(shí)際業(yè)務(wù)需求及管理需求，圍繞“一體四翼”建設(shè)方向，以打通對(duì)內(nèi)對(duì)外業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)共享為任務(wù)，以“促進(jìn)業(yè)財(cái)深度融合、共建共享”為核心，充分發(fā)揮了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理職能，滿足了寧夏公司經(jīng)營(yíng)管理需要。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立敏捷分析引擎和業(yè)務(wù)分析模型平臺(tái)，取得了以下成效：

1) 業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)智能挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。建設(shè)財(cái)務(wù)綜合分析展示平臺(tái)，打通業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)鏈路，基于業(yè)務(wù)內(nèi)容，匯聚多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析共享平臺(tái)，提供企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)信息搜索入口，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息資源序列化、共享化、資源配置最優(yōu)化，最大化挖掘信息價(jià)值。

2) 建設(shè)財(cái)務(wù)多維分析模型，實(shí)現(xiàn)多維管理變革成果的深化應(yīng)用。建設(shè)基礎(chǔ)財(cái)務(wù)報(bào)表分析、多維價(jià)值分析及預(yù)算執(zhí)行分析，構(gòu)建多視角多維度的結(jié)構(gòu)分析、對(duì)標(biāo)分析及變化趨勢(shì)分析，強(qiáng)化財(cái)務(wù)多維分析能力，提高數(shù)據(jù)管理水平。

3) 建立財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型，有效評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益。通過財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，對(duì)各單位財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)對(duì)標(biāo)分析，分解分析不同單位財(cái)務(wù)績(jī)效影響因素及變化趨勢(shì)，挖掘企業(yè)收入新增長(zhǎng)點(diǎn)。

4) 構(gòu)建經(jīng)營(yíng)聯(lián)動(dòng)測(cè)算模型，提高公司經(jīng)營(yíng)決策能力。研究利潤(rùn)敏感性分析、投資能力測(cè)算、資產(chǎn)負(fù)債率測(cè)算模型，從模型中抽象出公司經(jīng)營(yíng)決策分析所需核心指標(biāo)和數(shù)據(jù)信息，建立經(jīng)營(yíng)聯(lián)動(dòng)測(cè)算模型聯(lián)動(dòng)測(cè)算公司經(jīng)營(yíng)效益，提高公司經(jīng)營(yíng)決策能力。

6 結(jié)論

本文總結(jié)國網(wǎng)寧夏電力公司財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)應(yīng)用水平不足、共享性不強(qiáng)、全方位財(cái)務(wù)分析決策支持不足等問題，提煉基于多維模型的財(cái)務(wù)輔助分析決策系統(tǒng)需求，以“科目體系+維度體系”為基礎(chǔ)，構(gòu)建面向企業(yè)各級(jí)人員的財(cái)務(wù)綜合分析展現(xiàn)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)信息管理、圖表分析、儀表板展示、分享發(fā)現(xiàn)等功能，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)匯聚-數(shù)據(jù)加工-可視化分析展示-報(bào)告共享”數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理體系，進(jìn)一步提升公司數(shù)據(jù)分析能力和經(jīng)營(yíng)管理水平，提高經(jīng)營(yíng)決策效率。