基于大數據的數據分析平臺構建研究

劉東旭，孫 安（通訊作者）

（馬鞍山學院 安徽 馬鞍山 243000）

1 引言

隨著數據技術的成熟，數據量以爆炸式增長。通信、電子、信息等產業的發展導致了產業間的激烈競爭。通信運營商面臨產生的新問題：如何在自己的運營模式中利用海量的信息數據，產生屬于自己的利益。這些海量數據信息遍布在網絡環境中的不同角落，存在的數據信息類型也有很多類型，如生活、交通、金融等，數據存儲技術的廣泛應用給人們帶來了更多機會和便利。另外，海量數據信息的出現在發展過程中遇到的挑戰也不容忽視。為了解決這些具有挑戰性的問題，需要開發一個大容量的數據存儲和分析平臺。數據屬于數據集的一部分，其存儲結構有兩種，即半結構化和非結構化數據，兩者之間存在很多差異，需要我們深入分析。云技術的低成本和數據處理的速度優勢為數據技術的新升級提供了新思路。

2 基于云計算的企業會計大數據

大數據與會計兩者充分結合對會計大數據發展起到重要的促進作用。其中，會計大數據的產生與原始產生的數據信息有很大關系，企業為實現會計相關目標會進行大量資料的搜集整理，從網絡平臺等地方來獲取相關信息數據后進行綜合分析，最后會對產生的會計數據信息進行加工處理，進而產生新的數據信息，以上都屬于會計大數據的相關內容。

會計大數據是新時代背景下的重要信息化產物，作為企業會計信息化的重要組成部分，可以為企業會計數據信息的處理提供高效處理機制與發展思路，總體來說有3個方面的特性。

（1）會計大數據規模和數據量龐大，與原始會計數據進行比較，具有充分的優勢，可以在企業中構建性能良好的信息化處理系統，對各部門和組織之間產生密切關聯，促進會計數據和相關信息內容實現共享狀態。同時，會計大數據產生的數據量要比傳統數據更加復雜、層次性豐富。

（2）會計大數據呈現出多樣化特征，且存在形式種類特別多。目前，會計大數據信息系統中存在多種數據信息，如財務數據、非法財務數據等。該數據系統不僅擁有純數字化內容信息，還有豐富的圖片、視頻、網頁等形式的信息存儲形態。

（3）會計大數據處理速度比傳統方式高出數倍，產生這樣的結果與云計算、Hadoop等技術的快速發展密切相關。另外，現在網絡數據載體的多樣化也給大數據信息存儲帶來了更多便利，如PC、傳感器等設備的發展給大數據信息存儲帶來了豐富的載體形式。相對于傳統會計數據處理時間較長的局面，往往無法更高效率分析出正確結果，由于數據處理時間過長，會給會計大數據造成較大損失，從而失去其自身價值[1]。由此看來，大數據技術在會計方面的優越性能帶來了更加快速的信息處理能力，給企業會計數據處理運用提供了有價值的技術支持。企業中的大數據信息技術能力需要借助其內部業務的發展能力，來加快信息和數據的處理速度，保障企業會計數據信息的多樣性和安全性，給企業帶來更多生產效益，促進經濟快速發展。

3 會計大數據分析平臺構建概述

3.1 可行性分析

企業在構建會計大數據的時候，首先要根據企業內部實際情況來進行可行性分析研究，評估構建大數據分析平臺給企業帶來的效益與價值，還要對平臺建設所需費用和后續發展方向等方面進行綜合分析，利用經濟學等理論來確定大數據分析平臺給企業造成的正、負面影響和價值。

構建會計大數據最初階段，我們需要考慮關鍵的問題包括：首先，我們需要保證會計信息的傳輸速度要符合企業發展節奏，這樣可以給企業的會計日常工作帶來良好的基礎。平臺的成功建設可以解決傳統文件發送格式的不同，可以進行格式文件的任意轉換，產生的效率得到大幅度提升。其次，會計大數據分析平臺可以給員工帶來更多工作上的便利，員工可以利用網絡查看會計數據信息并下載相關數據報表，不同部門之間也可以進行數據信息的共享查看，實現有效溝通交流，提升工作效率。會計信息共享能夠提供企業內部重要信息保護屏障，強化信息安全保障，不易產生數據損失情況[2]。最后，基于新技術形式下的會計大數據分析平臺的構建，可以給企業節約大量信息處理產生的成本，促進企業開源節流發展形勢。

3.2 平臺功能分析

會計大數據分析平臺應用范圍較為廣泛，其功能表現在多個方面，我們可以從以下幾個方面來對其重要功能進行分析。

（1）可以實現企業會計信息與業務的整合。會計大數據分析平臺的構建給企業內部的會計信息管理系統中增添了新的技術管理形式，在系統中產生的銷售信息等數據，可以通過企業內部的銷售網絡進行共享。同時，會計部門的數據信息也會進行整合分析，進而上傳到企業總部。在數據信息傳輸過程中，會計信息不受到任何干擾，會直接傳輸到目標位置，體現出了信息傳輸的直接性，保障了信息安全和真實可靠，提升了會計工作效率。同時，在數據信息生產加工過程中，該平臺可以對企業產品或服務信息進行統計、分析、存貯，對其過程的人員和設備信息也會進行記錄統計[3]。由此可見，這種信息數據處理機制，讓企業管理者能夠清晰了解工作流程情況，掌握基礎生產服務信息，對平臺產生的信息數據進行綜合評估，如人員、生產材料、設備信息等。會計大數據分析平臺能夠合理進行配置生產資料、協調工作流程機制、科學合理化分配工作人員，節約企業成本。在數字化信息共享時代，信息管理規范化需要進一步確認，得到企業的廣泛認可。通過大數據分析平臺的建設，讓企業會計信息與業務實施流程得到融合發展。

（2）會計大數據分析平臺能夠提高企業內部溝通效率，促進工作規范化。該平臺的建設會將傳統的信息管理工具和手段進行統一整合優化，充分協調會計部門產生的相關數據與其他人員進行共享，避免產生信息流通現象，這樣對企業會計信息的健康發展和規范化制度的實施產生有利條件，同時會給企業在市場發展過程中營造良好的發展環境。

（3）可以提升財務決策分析能力，幫助企業規避運營風險。該平臺可以對企業財務決策數據運用大數據相關技術進行分析，來實現財務數據的科學規范化管理。同時能夠表現出企業市場運營狀態和經濟效益，幫助財務管理者規避風險。

（4）構建會計大數據分析平臺，能夠實現企業的智慧化發展。企業會計大數據的有效實現需要以財務管理系統的智慧化來完成，基于云計算、大數據等新時代技術觀念，我們可以利用該平臺優越的基礎功能，來對財務管理系統進行優化，包括信息的可視化操作、自定義查詢等，幫助企業實現個性化信息管理，充分掌握企業財務數據情況[4]。

4 大數據分析平臺構建關鍵要素分析

4.1 數據的存儲及管理

與傳統數據分析一樣，大數據信息時代首先要考慮的就是數據存儲問題。運用大數據信息技術來處理企業信息需要借助分布式文件系統來完成。隨著當前企業多樣化需求的不斷出現，利用傳統方法無法完成高效的數據處理工作。分布式文件系統具備優越的數據處理性功能，具有兩大優勢：一是可以利用自身獨有資源優勢，二是提供多方式數據分析需求，且效率大幅度提升。這兩個優勢足以滿足數據分析的基準。針對上述問題，可以通過數據庫來解決數據結構化存儲的困難。已知的大數據庫擁有海量的數據，但它們對圖表文檔等半結構化數據的處理效果還是非常令人滿意的。由于目前沒有嚴格的數據存儲格式，例如圖表和關鍵值用于數據庫標準化，可以完美地將各種信息存儲在各種文檔中，可以看到數據庫的圖表。作為一種高效的處理方法，它可以允許數據存儲為密鑰。數據庫系統能夠避免應用程序出現一些麻煩和問題，相對于傳統方法來說優勢較為明顯。產生這樣的結果，是由于為數據庫提供了一些標準化可以測量的情況。這些數據庫沒有太多的圖標，數據結構可以快速改變而無需重新計算，從而創建云架構的可擴展性。

4.2 數據的存儲及收集

隨著系統運行時數據集不斷增長，需要以更快的速度收集和存儲數據。目前的協議暴露了采集速度和性能不盡如人意的問題，增加的內存資源消耗尤為嚴重。遠程直接內存訪問協議的結構實現，節約大量數據內存資源來提供高效擴展應用。另外，還有其他方法可以用來數據收集和存儲，例如數據流系統處理程序也用作大數據技術處理程序[5]。這些計劃的目的是減少收集到的沒有實際意義的數據量，以實現未來的成本降低目標。

4.3 云計算基礎架構建設

大數據分析平臺構建需要云計算的超大容量存儲能力、分布式處理能力等核心優勢。基于現代云計算技術的發展程度來說，其基礎架構包括3層，即頂層、中間層、數據中心，又可以往下細分5大模塊。其中頂層包括2個模塊，即工作流和用戶接口系統；中間層負責處理并行數據預期預處理子系統；數據中心則作為云計算架構中的核心部分，主要負責數據的匯總、分析、處理，是云計算架構體系中至關重要的部分。

5 結語

在大數據時代，大數據早已成為我們生活的一部分。因此，利用云計算、Hadoop等技術格式搭建數據處理平臺進行分析，更好地實現大數據技術的運用，是運用大數據技術的主流技術思維。目前，我國的大數據業務隨著這類平臺的發展而不斷發展，與Hadoop技術相關的平臺在此過程中越來越受到各大廠商的關注。