基于云計算的會計大數據分析平臺設計

摘 要：針對現行會計業務中數據量龐大、處理效率低下、信息孤島現象嚴重以及對實時性、智能化需求日益增強等問題，本文從數據獲取層、數據加工層和數據展示層3層架構出發，設計并構建了一個基于云計算技術的會計大數據分析平臺。該平臺旨在整合、優化與創新會計數據處理流程，實現數據資源的高效利用，提升決策支持能力，助力企業實現數字化、智能化財務管理。

關鍵詞：云計算；數據分析；展示層

中圖分類號：TP 399" " " " " 文獻標志碼：A

隨著信息技術飛速發展，云計算與大數據技術已成為推動各行業數字化轉型的重要引擎。在會計領域，傳統的數據處理和分析方式正面臨數據量級的急劇增長、數據類型的多元化以及實時分析需求增加等方面的挑戰。云計算以其彈性伸縮、資源共享和按需服務等特性，為會計大數據分析提供了理想的解決方案[1]。它不僅能夠幫助企業降低IT基礎設施投資與維護成本，還能通過云端搭建的大數據平臺對會計數據進行集中管理、實時更新和深度挖掘。本文旨在設計并構建一個基于云計算的會計大數據分析平臺，為企業決策提供更精準、全面的財務視圖，助力其在瞬息萬變的市場環境中把握機遇，規避風險，實現可持續發展[2]。

1 總架構設計

基于云計算的會計大數據分析平臺總架構設計如圖1所示。

數據獲取層包括數據采集模塊和數據處理模塊。數據采集模塊運用系統間API接口，對企業內部賬目、交易、成本、預算等各類會計數據進行無縫對接與實時抓??；數據處理模塊執行海量、異構會計數據的高效凈化、融合與標準化轉化工作。

數據加工層包括特征提取與選擇模塊、業務邏輯解析模塊以及實時智能預警模塊。特征提取與選擇模塊深入挖掘會計大數據中的關鍵特征，甄別出對財務健康度、經營績效以及風險評估有重要影響的核心指標；業務邏輯解析模塊基于復雜的會計準則和業務規則，對加工后的數據進行深度解讀和關聯性分析，揭示隱藏在數據背后的經濟實質；實時智能預警模塊對潛在的財務風險、經營異常情況等進行實時監控與預測，一旦發現潛在風險或異常變化，可迅速觸發預警機制，為決策者提供即時風險提示和應對策略。

數據展示層具有高度交互、直觀易用的數據可視化界面，集成多元化的圖表報告與儀表盤視圖。該界面不僅能實時呈現企業的各項財務指標、運營效率數據，還能動態展示風險管理措施的效果與進展，助力決策者以全局視角快速把握企業現狀，對復雜財務數據進行高效洞察和精準決策。

2 分析平臺功能層軟件設計

以功能層為設計單元，進行大數據分析平臺軟件開發。

2.1 數據獲取層

數據獲取層是構建基于云計算的會計大數據分析平臺的關鍵環節，該層應用OAuth 2.0協議，以確保安全高效的身份驗證和授權機制，進而對接企業的ERP（例如SAP、Oracle）、CRM系統和其他內部財務系統。利用RESTful API接口進行實時交互，深入提取包括會計憑證、賬簿和報表等在內的結構化數據資源。與此同時，對于企業年報、審計報告等公開但非結構化的會計信息，該平臺利用Python Scrapy框架開發的智能Web爬蟲系統，根據預設的URL選擇器策略，定時從證監會、交易所等權威信息披露網站批量抓取相關數據。

獲取數據后，數據處理模塊即進行海量會計數據的整合、清洗、轉換和預處理工作。利用Spark SQL強大的分布式計算能力對結構化數據進行高效的過濾、去重操作，根據既定的業務邏輯和規則核實交易數據的有效性，剔除非正常交易記錄，并進行貨幣單位的統一和日期格式的標準化轉換。對于非結構化的PDF文檔信息，采用OCR光學字符識別技術進行解析和結構化轉化，將其中的文本和表格信息轉化為可分析的數據形式，并存儲在Hadoop分布式文件系統中。該步驟的處理流程如圖2所示。

進而運用IQR法則（四分位數范圍法）檢測并適當地處理異常值，同時結合機器學習算法進行數據識別和分類，以提升整體數據質量。在整個數據獲取過程中，該平臺不僅注重數據的實時更新與完整性保障，更強調數據的質量控制和標準化流程，并采取最小-最大標準化方法對多樣化的會計數據源進行規范化處理，確保最終形成能夠支撐深度分析和洞察挖掘的高質量數據集。最小-最大標準化計算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：x為原始數據；x′為歸一化后的數據；xmin和xmax分別為數據集中的最小值和最大值。

2.2 數據加工層

2.2.1 特征提取與選擇模塊

在基于云計算的會計大數據分析平臺中，特征提取與選擇模塊從龐大的的會計原始數據源中高效抽取并確定最具鑒別力和影響力的特征子集。此階段的首要任務是全面識別與篩選一系列深入反映會計業務潛在風險狀況和運營表現的關鍵績效指標（KPIs）。該KPI體系不僅包括財務報告的可靠性和整合度、內部控制機制的有效執行情況，還包括宏觀經濟變動對業務活動的敏感度分析、企業日常運營的各項精細化效率指標等多個深層次結構領域，并進一步細化為m個具體的評價標準。并結合業務背景知識和實際需求，采用熵權法對m個細化指標進行重要性排序和篩選。該算法通過比較實例間的相似性和差異性來評估各個特征在分類任務中的能力，并賦予每個特征一個權重值，以表示其貢獻程度。在該過程中，那些權重較高、對模型預測結果影響顯著的特征將被優先保留，而對提升權重較低、對模型預測效果影響不大的特征則被剔除。具體步驟如下所示。首先，構建一個高維信息熵狀態矩陣B，矩陣內的元素bij表示第i個評價指標Pi相較于第j個評價指標Pj的信息熵差異度。其次，計算每個評價指標的信息熵指數，并利用信息熵差異度來確定權重。熵指數計算過程如公式（2）所示。

（2）

式中：EI為評價指標Pik的信息熵；Pik為在第k個評價指標上，第i個評價指標的相對重要性占比；n為評價指標總數；k為一個常數。

EI數值越高，表明該指標在會計大數據分析中的作用越顯著。該權重賦值過程可使分析平臺后續的數據處理和模型構建更聚焦于對業務決策有實質性幫助的關鍵因素。最后，利用SAE稀疏自編碼器對特征進行進一步降維和優化。SAE稀疏自編碼器是一種深度學習模型，可通過多層神經網絡結構對數據進行特征學習，以減少數據維度。SAE編碼部分的損失函數如公式（3）所示。

（3）

式中：X為原始高維數據；為重構后的數據；W為權重矩陣；λ為正則化項系數。

SAE通過深度學習機制，學習并捕捉數據中潛在的非線性關系，從而在原始高維特征空間與目標低維潛在特征空間間進行非線性映射。

2.2.2 業務邏輯解析模塊

業務邏輯解析模塊是基于云計算的會計大數據分析平臺的核心組成部分，其主要功能是對海量、多維度的會計數據進行深度理解和精準處理，以揭示隱藏在數據背后的業務規則和行為模式。該模塊利用先進的數據挖掘技術與智能算法，對復雜會計信息進行高效解析與洞察，為決策支持、風險預警和績效評估等關鍵業務場景提供堅實的數據基礎。首先，利用FP-growth算法快速抓取上述特征集中出現頻率較高的項目集，這些項集反映了業務活動中的典型搭配與規律。其次，計算頻繁項集的置信度指標，篩選出滿足閾值要求的關聯規則。置信度指標Con（X，Y）如公式（4）所示。

（4）

式中：Su（X，Y）為項目集X和Y同時出現的次數；Su（X）為項目集X出現的次數。

通過關聯規則挖掘，業務邏輯解析模塊能夠識別銷售、采購和庫存等業務環節中的潛在關聯性和規律性。將挖掘出的關聯規則整合，構建企業業務行為畫像，包括但不限于采購習慣、銷售趨勢、成本結構變化以及資金流動規律等。應用時間序列分析方法揭示業務行為隨時間演變的動態特征與周期性規律。關鍵步驟如下所示。1） 數據分段與平滑。將業務行為按照時間間隔（如日、周、月、季和年）進行分段，并采用移動平均法消除短期波動，凸顯長期趨勢。2）趨勢分析。識別數據序列中的上升、下降和穩定等趨勢形態，評估企業各項財務指標（如收入、利潤和現金流等）的增長態勢及其驅動因素。3）季節性與周期性檢測。分析業務行為在特定時間周期（如節假日、季度末和經濟周期等）內的規律性變化，幫助企業預見并應對周期性業務波動。4）異常檢測與事件影響分析。識別數據序列中的異常值（如驟然增長、大幅下滑），結合外部事件（如政策調整、市場變動和突發事件等），分析其對企業財務狀況的影響及其可能的持續效應。最后采用AdaGrad分布式優化算法高效搜索最優業務行為組合。對于待優化的行為參數θ，其更新規則表達如公式（5）所示。

（5）

式中：αt為隨時間動態調整的學習率；?L（θt）為損失函數關于參數θ在時刻t的梯度；Gt為對歷史梯度平方項的累加和；ε為一個平滑項，避免除零問題。

通過此種優化方式，業務邏輯解析模塊能夠快速收斂至最優解，進而驅動平臺為不同用戶提供貼合實際業務場景的高精度、高價值決策建議。

2.2.3 實時智能預警模塊

在基于云計算的會計大數據分析平臺設計中，實時智能預警模塊是核心功能之一，其主要目標是在海量的會計數據流中實時捕捉異常情況，并及時發出預警信號，以協助決策者進行風險控制和管理優化。本文構建了一套完善的風險評估預警規則庫，包括財務指標異常、資金流動異動和成本超出預算等多個維度，這些規則根據會計準則、內控要求以及企業實際運營狀況靈活配置并動態更新，見表1。

基于云計算的強大算力，實時智能預警模塊采用內存計算技術加速預警規則的執行速度，結合Kafka消息隊列服務，進行高并發數據處理，同時利用Redis等內存數據庫緩存關鍵數據，確保預警響應的實時性。同時，應用Elasticsearch等搜索引擎技術建立高效索引，進行預警信息快速檢索。預警結果將以可視化的方式展現，例如，通過儀表盤、圖表等形式直觀展示預警級別、觸發原因和涉及的具體業務細節，并借助釘釘、微信企業號等即時通信工具，將預警信息推送給相應的財務人員和管理層，確保風險得到及時關注和處理。為保障預警效果的有效性和可靠性，實時智能預警模塊還應具備預警后評估機制，即對已發生的預警事件進行跟蹤反饋，形成預警-響應-反饋-優化的閉環管理流程，不斷提升整個會計大數據分析平臺的智能化水平和服務效能。

2.3 數據展示層

數據展示層前端界面設計遵循用戶友好的原則，采用HTML5、CSS3和JavaScript等Web開發技術，結合Vue.js、

React或Angular等現代前端框架構建響應式的儀表板，使用戶能夠在各種設備上便捷地訪問和操作數據展示層，從而實現跨平臺、跨設備的數據瀏覽和分析。同時，采用Tableau、Power BI和QlikView進行數據分析結果圖形化呈現，將復雜的會計數據轉化為易讀、易理解的圖表形式，包括但不限于折線圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖以及地理分布圖等。

經過上述功能層軟件設計，本文完成了云計算會計大數據分析平臺的搭建，為驗證功能是否達標，需要進行測試。

3 測試試驗

3.1 測試環境

為驗證基于云計算的會計大數據分析平臺的實用性和穩定性，本文對管理會計信息系統性能進行模擬測試。在測試過程中，將Oracle Database 12c作為后臺數據庫管理系統，以其強大的數據處理能力和高度可擴展性支撐海量會計數據的存儲與檢索。同時，結合阿里云ECS（彈性計算服務）高性能服務器集群構建虛擬化測試環境，確保平臺在高并發訪問下能夠穩定運行并高效響應。此外，結合DataWorks進行數據開發和運維全流程管理，確保數據分析流程的穩定運行和結果的準確性。

3.2 測試結果

為驗證基于云計算的會計大數據分析平臺的實際效能，選取5個不同配置的云計算節點進行深入測試，試驗結果見表2。

試驗結果以量化方式揭示了基于云計算架構的會計大數據分析平臺在數據采集實時性、數據傳輸效率以及數據分析精確度等核心性能維度上的卓越表現。平均數據采集時間為8.52ms，該數值顯著低于行業普遍閾值，證明平臺在數據捕獲層面具有強大效能與較高響應速度。平臺展現出的數據傳輸速率為21.24MB/s，表明其在處理大規模會計數據過程中具備強大吞吐能力。同時，進行復雜財務數據分析和預測時，輸出結果的準確率始終保持在98%以上，表面平臺處理海量、多維度和高復雜度會計信息時具有高精準性。

4 結語

綜上所述，本文平臺通過深度融合云計算技術與大數據分析方法，有效解決了傳統會計系統在數據存儲、處理和應用等方面的局限性，可對企業海量財務數據進行實時抓取、深度挖掘和精準分析。未來，隨著技術發展和企業對財務管理需求持續升級，基于云計算的會計大數據分析平臺將在智能化、個性化和生態化等方面進行深化拓展，助力企業構建全面、立體和動態的財務管理體系，使企業在數字化轉型的浪潮中立于不敗之地。

參考文獻

[1]丁然.大數據時代財務會計向管理會計數字化轉型的策略分析[J].現代商業，2024（1）：169-172.

[2]鄭珊珊.大數據下企業財務會計與預算管理體系的構建分析[J].商訊，2023（22）：49-52.