[摘 要] 随着经济的发展，传统的企业财务信息管理方式面临着巨大的压力，很难满足多元化管理方式的要求，一个好的数据库系统能够有效缓解这种情况。本文介绍了BI系统理论，对财务信息系统进行了总体设计，分析了系统实现的技术重点，为企业财务信息化建设提供参考。

　　[关键词] BI数据库；财务信息化；商务智能；集团企业

　　doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 21. 019

　　[中图分类号] F232 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）21- 0026- 02

　　1 BI理论

　　1.1 商务智能

　　商务智能是指，在数据仓库、联机分析、数据挖掘、备份、恢复、报表查询等技术的基础上，通过对企业内外部各种数据的收集、整理和分析，帮助企业增加对自身运营状况、客户需求以及外部市场动态等的了解，从而进行科学的决策。商业智能能够从数据海洋中提取有用的信息，通过分析获得有价值的知识，同时能够根据客户、地域等特点，智能地分析出数据的趋势变化。

　　1.2 数据仓库

　　数据仓库的体系结构主要包括数据源、数据的存储与管理、联机分析服务器、前端工具4个部分，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，其特点在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据仓库从数据源获得数据后，进行抽取、清理、集成，利用报表工具、查询工具、数据分析工具，进行多角度、多层次的分析。

　　1.3 抽取—转换—装载（ETL）

　　ETL作为商务智能的核心，负责完成数据从数据源向目标数据库的传输工作，在整个项目中工作量最大，构成了数据仓库的关键环节。ETL能够按照统一的规则集成并且提高数据的价值，分析用户的需求并设计相应的模型。在具体实施时，ETL会创建一个或多个软件包，并定义每一个软件包的任务、对象等约束条件，最后执行程序。

　　1.4 联机分析处理

　　随着数据库技术的发展，数据库存储的数据量不断增加，用户的查询需求也越来越复杂，甚至需要进行综合查询，分散、杂乱、非系统化的数据库并不能满足要求。联机分析处理是针对这一问题而开发的技术，通过对各种信息的快速、稳定、交互性的取存，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求，以便决策人员准确地了解公司经营状况，选择正确的决策方案。

　　1.5 数据挖掘

　　数据挖掘能够在大量的数据中自动发现有价值的信息，同时还具有预测未来发展趋势的能力。数据挖掘是数据库中知识发现不可缺少的一部分，主要依赖传统的计算机技术来创建索引结构，增强信息检索系统的能力。在这个过程中，通过数据预处理清洗数据，以便消除噪声和重复的观测值，这也是整个过程中比较费时费力的步骤。

　　1.6 报表

　　报表包括制造费用、管理费用、财务费用、预算费用等明细表，是与企业财务信息化系统息息相关的数据表达方式，也是实施BI战略的基础，能够把大量有用的数据信息以安全可靠的方式呈现给使用者。在BI战略中，报表可以通过应用程序和工具来制作、发布和管理，同时通过基于Web的链接来查看。

　　2 财务信息系统总体设计

　　2.1 系统设计

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