基于BI技術(shù)的聯(lián)網(wǎng)審計(jì)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、商業(yè)智能（BusinessIntelligence，BI）技術(shù)通過對海量數(shù)據(jù)整理、轉(zhuǎn)化，輔助企業(yè)經(jīng)營管理，甚至自動(dòng)生成商業(yè)決策，提高業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析效率，因而在商業(yè)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。本課題以北京中軟國際信息技術(shù)有限公司的聯(lián)網(wǎng)審計(jì)項(xiàng)目為背景，主要涉及了BI技術(shù)的三個(gè)重要環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse，DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（On-LineAnalyticalProcessing，OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM），在

2、此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)審計(jì)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。
　　本系統(tǒng)包括了三個(gè)部分：報(bào)表數(shù)據(jù)采集、多維模型分析展現(xiàn)和關(guān)聯(lián)規(guī)則模型分析，技術(shù)核心是OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與系統(tǒng)的交互，并能夠正確在前端展現(xiàn)分析結(jié)果狀態(tài)。通過對數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載（Extract-Transform-Load，ETL），將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集到后臺數(shù)據(jù)倉庫，形成聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這個(gè)部分主要是研究異構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。對于OLAP的多維模型數(shù)據(jù)分析，通

3、過分析微軟的OWC11組件，封裝了相關(guān)接口，最終實(shí)現(xiàn)了對圖表展現(xiàn)接口的提取。為了進(jìn)一步分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并深層次地挖掘數(shù)據(jù)潛在的規(guī)律，通過比較不同數(shù)據(jù)挖掘算法對于審計(jì)方法的適應(yīng)性后，選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用在審計(jì)原理中，模擬數(shù)據(jù)間可能存在的關(guān)系，為管理決策者提供幫助。
　　系統(tǒng)總體效果體現(xiàn)在，用戶可以通過ETL功能方便地將本地大宗、異構(gòu)的預(yù)算、決算和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)采集到遠(yuǎn)程服務(wù)器數(shù)據(jù)倉庫中。建立好模型后，通過OLAP分析展現(xiàn)上傳的數(shù)據(jù)

4、，方便了用戶從二維、多維等角度上逐級粒度遞增地觀察數(shù)據(jù)。再通過數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，展現(xiàn)不同數(shù)據(jù)屬性間的依賴程度，啟發(fā)用戶找出隱藏的數(shù)據(jù)規(guī)律。而后充分利用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的優(yōu)勢，保證了各種分析結(jié)果的可信度，這樣便很好地完成了審計(jì)分析的目的。
　　本文的意義在于將BI技術(shù)引入審計(jì)領(lǐng)域，啟發(fā)審計(jì)人員多角度觀察業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，輔助提高審計(jì)分析的工作效率。通過在后期實(shí)施中的應(yīng)用證明，基于BI技術(shù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以配合用戶在審計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢。相信隨著研究