大數據時代高校財務數據治理路徑探析

王嘉穎 上海健康醫學院

引言

隨著信息化的不斷發展，大數據技術已經滲透到了各行各業，而大數據的智能解析，也為各個行業提供了便利。高校財務是我國高校的重要治理領域，必須從財務管理轉向財務治理，以保證一流高校、一流學科的建設。大數據將是高校的財務數據管理系統和提高整體財務績效的重要保證，同時也是為了實現高校的轉變，引進嶄新的思維方式和技術手段。高校建立健全的數據治理體系，既能保障財務數據的安全，又能對各種資金進行高效的綜合和優化，從而為學校的財政決策提供準確的信息和資料，使學校的財政工作得以正常進行。

一、大數據時代高校財務管理面臨的問題

（一）數據質量不高

一方面，由于數據不完整，與業務數據之間缺少連接和整合，無法自行方便地獲取數據，因而需要花費相當的時間。另一方面，由于數據不準確，增加了數據集成的難度，缺少一個對數據進行全面管理、監控和控制的管理系統。

（二）數據應用不夠

在數據處理方面，缺少實時的數據收集，很難讓企業的分析工作變得更加自動化、準確、個性化。在數據的運用上，由于數據與知識體系的關系不密切，缺乏較為復雜的、非傳統的全面的綜合研究，無法對未來的數據進行科學的預測，使得數據的貢獻和更深層的價值無法得到反映。

（三）數據管理存在安全隱患

由于數據的分級和管理不夠標準，造成數據不能正確地利用。在利用這些數據時，由于沒有對使用者和數據的管理權力進行分區，使得某些管理者無法獲得有關的財務數據或其他數據。

（四）數據管理機制不健全

缺乏能夠構建數據專業知識的人才，以及如何在這一領域中吸納高素質的人才。缺乏部門之間的協同治理與數據交換，導致了部門化、碎片化的缺陷，不能為財務數據的高效管理提供有效的智力支持。

二、大數據時代高校財務數據治理目標

數據具有規模大、增長快、多維度、延展性、可擴展性、虛擬性和無形性、以平臺為依托的特征。高校財務數據治理的目的在于轉變傳統的財務管理方式，以新的手段、低成本的方式拉長高校財務的經營鏈條，通過精確的預測和個性化的定制來替代傳統的管理，從而達到管理層次扁平化、財務類型多樣化、運行流程的智能化。

（一）實現精準分析

利用數據挖掘技術，建立數據關聯的模型，以數據資源的規模、增長速度和多維度的特點，一方面，對特定的財務問題進行全面的分析。如財務系統、教務系統、科研系統等各方面的相關數據，對整個高校的預算績效管理進行了全面的分析與評估。另一方面，對個人理財行為進行個人化的分析。例如，通過對個人屬性、網絡行為、以往服務數據進行分析，找出行為規則，提高服務效能。

（二）增強預見能力

通過精確的分析，根據可擴展性建立數據預警指標，從根源上防止財務風險。如果對使用費用報銷的不正常現象進行分析，可以采取事前提醒、禁止報銷等措施，使其發生的危險最小化，損失最小化。另外，建立了一個基于財務運作規律的數據預測模型，對未來的發展趨勢進行了預測，提高了高校財務的前瞻性。

（三）提升治理效力

在高校的財務管理中，數據協同是財務財政工作中不可缺少的一項內容。優化了決策服務。在此基礎上，建立了基于信息系統的決策支持模型，為數據支持的決策提供了科學依據。

三、大數據時代高校財務管理措施

（一）數據治理構架：構建財務決策平臺

高校財政管理工作是一項復雜的系統工程，不僅需要各個部門的協作，而且需要各個部門的共同努力。要想取得高品質的財務數據，必須進行成本報銷、審核、付款、記賬等重復性的工程，還要時刻注意掌握數據，不僅要具備財務專業的基本素質，還要熟悉其他部門的運作流程。另外，為了保證高校財政部門得到有效的數據，其他相關單位也應該知道這些數據的需求和利用。然而，就當前高校實際情況而言，高校內部財政、業務單位不熟悉彼此的工作，高校各級管理者和業務人員普遍缺少系統的思路和積極性，存在較強的建設惰性，沒有形成思想認識上的統一。利用大數據技術進行系統化的運作，可以從根本上改變以往的處理方式，對大量的數據進行全面的處理，有效地對資料來源進行了大量的處理和信息量的分析。財務部門和管理人員要充分認識到大數據技術的運用，深入地挖掘內在的規律性。

為此，構建財務決策平臺是一種行之有效的方法。其主要結構為：建立財務數據倉庫，收集和整理數據，運用數據挖掘和數據分析技術建立財務數據的模式；以構建數據發布系統為中心，運用多維度多層次的分析手段，發掘其內部關聯和價值，為管理決策增值服務。在開發平臺的全流程中，要充分認識到如何保護和合理利用數據，保證數據的安全。有效地克服缺少專業技術人員、缺少跨部門的合作問題，保證數據的運行。同時構建具有較高專業水平和掌握大數據技術的專業技術人員。為財政部門的經營活動制訂科學的發展規劃，制訂科學的經營決策，提高學校的財務數據管理能力。

（二）數據質量治理：搭建高校業財數據倉庫

與數據庫相比，數據倉儲具有主題導向、集成性、穩定性和時變性等特征，其特征是：根據特定的主題需求，將數據從分散的業務數據中分離出來，并在數據倉庫中停留很久。因此，在高校的財務決策體系中，財務數據倉庫的構建將直接關系到其數據的品質。數據搜集的主要步驟是綜合數據資源。在對現有的數據進行分析與預測的基礎上，通過對現有的數據進行分析可以采用以下方式來獲取數據：一是數據的組織收集，包括財務、人事、科研、資產等。二是通過外網進行數據的獲取，使用預處理軟件，通過對數據源介面的動態設置，可以對學校以外的其他數據進行存取，同時可以對界面的數據進行動態的辨識，從所要的數據中選擇對應的數據，比如稅務證明的收集。三是數據的離線導入，通常無法從數據庫中獲取，只能用一個規范的數據模板，將其錄入到系統中，并且提供Excel表格單和word文件的形式，例如風險指標、預警指標等，這種數據稱為“原始數據”。

在數據整合的重要環節是以標準化數據標準為核心。數據整合是把數據按照數據的標準進行歸類，形成相對完整、準確、一致的數據。財務數據采集應準確地歸入“科目”層次結構、預算格式、資金來源規則、預算指標與項目的關聯度等。財務數據的抽取、轉換、清洗、加載等環節的整合，使財務數據從財務數據庫、業務數據庫、明細數據庫等各種數據轉化為一個整體數據，以實現財務數據管理系統的數據要求。數據整理的完整性、可用性和穩定性是數據整合的核心問題，數據重復數據的解析不完整等問題都需要在現有數據體系中加以完善，需要技術和財務的密切配合。

在數據模型的建構中，以數據為依據，以數據倉庫為平臺，為其提供了一種操作的手段。事實上的表格是一個被測的物體，其量度往往是數值，而且會有更多的數據，而表格的數據也會變得更大。比如，“憑單事實表格”包含了項目、時間、金額等欄，并按照產生的證書狀況增加記錄。維度是一個真正的數據表格，它包含了真正的屬性，有些函數會給出描述，有些會告訴怎樣把這些數據匯總到一個統計圖表格上。包括專案的所屬單位、主管、專案種類等等。模式是通過建立數據表格，再通過領域連接的方式將數據表格連接起來。比如，證書事實表格的日期可以與時間維度聯系起來。

（三）數據應用治理：打造數據發布平臺

信息發布平臺是基于數據倉庫的數據存儲系統，為用戶的數據管理提供了一種自我管理的數據，通過對數據的訪問和應用，對數據的要求和問題進行實時的反映，實現數據的標準化、數據質量的監測。財務數據公開是高校財政管理體系的重要組成部分，是加強高校財務數據系統的重要組成部分。本系統可實現各種不同的分析和預處理，并具備各種分析的能力。

數據發布平臺具有豐富的種類、大容量、高價值和快速傳遞的優點，有助于逐漸構建起一個科學的財務體系，實現對財務數據的動態監控和控制，從而實現財務的透明化和公正化，防止存在舞弊的問題。大數據技術，就是通過對現有的數據進行分析和匯總，提高數據的透明性，從而更好地了解到財政的缺陷。另外，利用數據發布平臺進行數據的加工、過濾，為高校財務數據的采集和分析提供全面的財務數據，預測潛在的風險，從而改進財務運作系統，加強風險控制，降低財務費用，從而實現財務控制的目的。為了達到數據“需求”和“安全”之間的均衡，保證數據的有效利用，財政部門要重視數據的規范化，主要是要確定數據的業務領域、數據的應用、數據的存取、數據的管理等。數據規范是指人、財、物等主要數據的規范化，主要包含主數據定義、數據獲取、數據清洗、數據服務共享等方面。從商業角度看，主要包括名稱、類型、展示方式、查詢權限等；從技術角度看，系統來源加工規則等。而數據平臺的建設，就是為了滿足各種應用的需要，將各種數據源和類型的數據融合到一個統一的數據平臺或者數據倉庫之中。以數據“語義”的規范化為前提，建立一個統一的數據共享平臺，將各個業務的數據進行高效的整合處理，形成準確的數據，并將其轉化為數據資源，并將其傳遞到其他相關的單位，從而達到數據的智能化，為數據的分享和處理打下堅實的基礎。

根據職能的不同，分析、比較、監控各個科室的運營數據，比如科研業務經理可以查詢、分析學校和科室的科研收入、支出、結余情況，并將所負責項目的收入、支出、余額構成、變動情況、項目的結余情況、項目的支出情況，并對項目的主要支出進行監控等。可以有效地對財務數據進行有效的分析，提高高校的財務分析水平。若以手工審核的形式進行，不但有可能出問題，還會耗費大量的時間和人力。利用大數據技術，對財務架構進行深入的集成，從而擺脫以往的繁雜工作。既可以控制和監控數據，又可以有效地進行數據的整理。節省了大量的工作和時間，減少了財務審批過程中的無效環節，使財務工作的工作更加完善。在高校財務管理過程中，運用數據發布平臺，加強高校與財務部門之間的交流和聯絡，以及部門間的相互關系，各部門之間的數據資源的集成。在建設高校數據管理的基礎上，加強學校內部的資金管理，加強對學生、科研活動、后勤管理等方面的管理，逐步健全學校資源信息共享平臺。通過建立共享的數據平臺，可以使我們更好地理解學校的實際情況和信息化需求，更好地掌握學校的數據資源，從而達到數據資源共享的目的。充分利用信息化技術，動態把握數據信息、優化工作過程、提高數據利用效率、發掘潛力、合理地預計高校的發展趨勢，為實現財務數據管理制度的實施提供更精確的信息。

（四）數據安全治理：加強數據權限治理

在高校財務決策支撐平臺的構建中，引入數據管理的權限，并對其進行了點對點的推送，確保了財務數據的安全性。權限管理包括兩類：第一類是報告級別的權限管理，即對報表格進行配置，不同用戶對相同的報告進行查詢，可以獲得相同的結果；第二類是數據級別的權限管理，不同的用戶在查詢同一報告時會得到不同的結果，而報告中的數據只包括使用者的權限，使用者只能查看自己的權限，并根據自己的權限進行統計。在不同的開發階段，財務決策支撐平臺需要不同的權限。

點擊后就可以進入對應的顯示頁面。包含菜單的內容在建設與完善的過程中，要對管理隊伍與組織模式進行優化，以達到對數據的有效管理。把大數據技術引入到大學的財務工作中，能夠使財政數據真正地體現其價值。利用計算機軟件系統和網絡信息技術，可以對財務數據進行分析、收集和預測，同時也要注意存在著數據安全方面的問題。要提高學校的數據安全，必須加強對財務數據的保密工作，建立健全的財務數據安全評價制度，加強對客戶的授權，加強對校園內的數據安全知識的宣傳，建立健全的內部控制系統。

高校的財政數據治理不僅關乎學校財政工作的整體水平，而且事關學校的治理能力，必須團結一致、統一認識，轉變傳統思維理念，提升全員系統思維、戰略思維能力。組織結構是保證數據高效的基礎，通過矩陣、網絡等組織方式，能有效地克服上下“鋼板”之間的沖突，從而提高企業的內部協作能力。高校后勤、科研、教學等各方面要密切配合，突破“封閉”的思想和觀念，共同推動財政工作的開展。定期舉行專題會，及時處理財務數據的建立與運行中遇到的問題，以便及時了解項目的進展情況，及時地實現項目目標。在具體的工作中，可以針對不同的職位和責任，制定出相應的考核標準和指標，并將其與個人的工作業績進行評估，從而提高對數據治理的關注，同時也有助于進行規范化的管理，防止違規操作的行為發生。

結語

綜上所述，從高校目前的財務數據治理現狀、目標、路徑等方面進行了分析和研究，認為財務數據治理是提高高校財務治理水平的重要途徑，而建立高校財務數據管理平臺則是一條行之有效的途徑。高校建設人員必須具備數據技術等方面的專業技能，同時具備高校財務管理的經驗。只有通過持續地推動數據化和財務數據治理的結合，使其能夠充分利用數據技術的外溢作用，更好地挖掘其內在的價值，使之適應新的時代要求，實現高校財務數據治理體系的現代化。