□财会月刊全国优秀经济期刊·
会计信息集成中的数据采集方式优化问题
刘依恬
刘亦陈（教授）
（南昌大学经济与管理学院南昌330031）
【摘要】数据采集是会计信息化的开始环节，目前主流ERP系统的数据采集方式还不能充分满足企业对会计信息集成处理的要求，尤其是不能充分支持对企业外部数据的直接采集。因此，对现行系统的数据采集方式进行完善是很有必要的，本文就此展开研究。
【关键词】数据采集ERP联机分析处理
数据采集是会计信息化的开始环节，其方式不同决定着整个会计信息化处理过程的效率及会计信息质量等的不同。目前，企业应用的主流会计信息系统是网络版的支持财务与业务一体化处理的管理信息系统（即ERP），其数据采集方式是以事项为基础的数据采集输入法。这种数据采集方法总体上能较好地支持企业财务与业务数据的一体化处理，不仅能采集用于会计核算的数据，还能采集到相关的管理用非核算数据。但从更高的会计信息集成要求来看，这种数据采集方法还有进一步完善的必要，以更好地支持对企业外部电子数据的直接采集。本文将从分析现行会计信息系统的数据采集总体框架出发，按照有利于会计信息集成的要求去探索业务事项的标准和计量属性一体化转换的改进问题、能进行数据分类分层次存取以及整合的会计事项数据库优化问题和有利于进行多角度数据分析的数据仓库优化问题。
一、REAL会计模式下会计数据采集的实现过程目前，主流ERP系统下的会计模式是基于事项驱动的数据处理模式，即REAL模式。它的目标是提供与各种可能的决策需要有关的经济事项信息，这些信息尽量以原始的而不是综合后的形式保存于数据库中，信息使用者可根据自己的需要去选择并加工用于决策的信息。这种模式下会计数据采集的一般过程如下：①将企业发生的经济业务按管理内容的不同划分成一个个事项，事项是会计业务分类的最小单元，每个事项有其属性和标准。在日常会计作业中，仅是将各项交易活动事项在系统内进行传递，这些事项也就是一张张原始的电子单据，这些电子单据以实体表的形式存储于会计事项数据库中。②为每一个事项设计一个事项程序，当使用者需要某种信息时，运行相应的事项程序，就可在会计事项数据库中选取相关数据。③信息使用者根据自己的需要将选中的数据按一定标准加工成相应的信息。
数据的采集过程涉及以下技术规范问题：①事项的标准问题。首先是事项的确认标准，即判明哪些经济业务要被纳入“决策有用”的事项库，哪些业务不能纳入事项库，这一般要按会计目标来定。其次是事项的分类标准，包括事项的核算标准2010．12和定性标准。前者一般以财务会计中会计要素的分类方法作为标准，后者可把事项分为历史性、前瞻性、不确定性、衍生金融工具和非货币性等类别。②事项的计量属性问题。一般来说，可核算的事项采用历史成本、重置成本、公允价值等计量属性，对于一些不可核算的事项则采用其他计量属性。③临时数据库问题。要采集的会计数据是多种多样的，既包括有形数据（如销售额、费用支出等），又包括无形数据（如商品品牌认知度、商品的个性化需求等），既有以货币反映的数据，又有非货币形式的数据，这些数据在分类前先要传递到会计部门的临时数据库，然后按一定的程序进行识别和格式自动转换，再输入到会计事项数据库中存储。④数据的代码化和标准化问题。数据从临时数据库向会计事项数据库传递时需要按一定的分类编码和统一编排的格式标准来进行，这些分类编码和格式标准随信息化发展情况的变化而变化。
二、业务事项的标准和计量属性一体化转换的优化从会计信息集成的情况看，目前主要的问题是来自企业外部的业务单据（如从电子商务渠道传入的单据）不能直接被企业ERP系统所采集，这就需要对原有事项的确认标准和计量属性做一定的完善。首先，事项的确认标准要适应电子商务及电子政务环境下数据传递的特点。目前，大多数企业采用SET支付方式通过认证中心对购销双方的信用进行严格的认证。在交易事项的确认上要先能识别来自各种不同电子交易系统的单据，然后将其转换为企业ERP系统要求的标准数据格式，再在此基础上判明哪些外来经济业务要被纳入事项库，哪些不应纳入事项库。这里的优化问题就是要增加一个对外来不同格式的单据进行识别并将其转换为标准格式的环节，即ERP系统在设计数据入口时，就要设计好一个转换程序，使其能识别以电子文档、超文本标记语言及XML等形式传来的数据并将其无缝接入ERP系统。其次，为了使计量属性适应外部传入的非财务信息的反映需要，适应“零库存”、“零营运成本”等新型网络物流模式，可在保留历史成本、公允价值及重置成本计量属性之外，增加现行市价等计量属性，以便能更好地反映和采集外部传来的数据。
全国中文核心期刊财会月刊
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三、会计事项数据库分类设计的优化
会计数据采集中的重要技术问题是系统自动按预先设置的格式和标识从临时数据库中查找数据，进行识别和格式转不同类型的数据分类分层输入会计事项换，把大量不同结构、数据库中存储。它既要存储业务事件的基本信息，又要存储业务事件之间的联系。因此在会计信息系统研发中，要将充分有利于会计信息集成的思想贯彻于REAL模式的会计模板，不断优化会计事项数据库。目前，优化内容包括以下几方面：
1.增加一些单据整合程序，尽量减少进入数据库入口的单据数量。在临时数据库中查找数据进行识别之时，先运行单据整合程序，将一些具有同种属性的单据先行整合，特别是将大量来自企业外部的零碎的小单据整合成格式规范的标准单据，然后再对会计事项数据库进行分类分层。这样更有利于数据集成，因为单据越多，越不利于集成。
2.建立专门文档存放阶段性数据，以减少单据过剩问题。在会计事项数据库中毕竟有一些内容只是中间数据或阶段性数据，如性能、数量、销量等方面的数据。这些数据并不会被使用者频繁提取，可将它们保存在专门文档中，平时隐藏，以避免单据过剩问题。
3.加强并发控制与数据一致性维护。会计事项数据库要允许多个不同的用户同时存取数据，就需要以事项为单位对事项驱动可以是一组SQL语句或一用户操作进行并发控制。
个程序。并发控制的目的就是用正确的调度方式控制多个用户请求的事项驱动，使每一个用户事项的执行不受其他事务的干扰，保持数据库中数据的一致性。目前，主流ERP系统的数据库管理一般采用基于锁的并发控制协议来保证调度的可串行化，即在操作前对被操作的对象加锁，使其他事务无法访问同一个数据对象，从而实现在互斥的方式下访问数据。在目前的网络环境下，会计信息系统的多模块网上作业点不断增加，数据库管理系统的并发控制要进一步加强，可考虑适度增加并发控制的并行通道。
4.优化数据库表的设计。数据库中信息的提取都是针对业务过程来进行的，由于业务过程是通过程序来操作的，这就要求数据库表的设计应尽量详细，要仔细分析每个业务过程，分析其涉及哪些实体表，这些实体表中应包含哪些字段。同时业务可能是通过几个实体表的形式反映的，每当发生一笔业务将会涉及几个甚至几十个表的存储问题，这些表都是通过所以，表的关系如何建立及索引的关某种索引来建立关系的。
键字如何确定很重要。因此，要不断优化数据库表的设计，使企业内各系统能更好地集成，企业对外部数据的采集和传递渠道更加畅通。
四、数据仓库中数据采集方法的优化
在当前的信息化管理中，数据采集不仅要将业务数据采集到数据库作为档案数据，而且要将数据采集到数据仓库中用于进行多角度数据分析，并为不同的用户提供个性化的会计信息。实际上事项会计就是一种以数据仓库为分析工具、实现报表查询和智能分析一体化、多角度再现经济活动的会计模式。这里数据仓库的构建至关重要，数据仓库技术包括三个
2008；9
2.董文栋.财务业务一体化系统特征研究.中国管理信息
化，2007；10
部分：数据清理、数据集成和联机分析。数据仓库中的数据来源于企业ERP系统中的数据库和其他网上系统。这些数据的形式不尽相同，因此在数据进入事项会计数据仓库之前，需要清洗、转换和加载。对其进行数据预处理，这些处理包括抽取、实际上这个预处理过程就是数据仓库中的数据采集过程，数据仓库中的数据是经采集和集成后的数据，它们按照不同的分析决策主题以一定的逻辑结构来存储，以供用户进行查询、分析和数据挖掘。
在数据仓库的设计中，先是按每一个决策主题建立一张独立的事实表，围绕在表周围的是解释该事实表的多维度。如采购事项的决策主题是要用一定的信息模型来描述采购的实现活动，其中心是采购事实属性描述，围绕在它周围的是对与采购事实相关联的供应商维、货物维、时间维和部门维等实体属性的描述。目前，描述这种关系的模型主要有星型模型、雪花模型和网状模型。笔者建议尽量采用星型模型，它既能简明地说明问题，又能用于设计很大的实体，且能满足实时性和查询速度要求很高的应用，同时还符合事项会计数据仓库中各不同事实表的维度表属性之间相差不大的特性。采购活动的星型模型如下图所示：
有了这些预先为用户建立的多维数据模型，就可以利用联机分析处理（OLAP），直接仿照用户多角度思考模式，从各个分析角度获取数据，并能生成用户个性化视图。为了能满足产生这些多维数据模型的需要，在采集数据时，要保证抽取的数据与每个主题的关联性。先按主题通道取数，然后将取到的数据转换成统一的格式，以利于事实表和各维度表的数据能同时，在数据采集中还应考虑能采集到决策所需的集成整合。
其他管理知识，以支持用户按一定的决策主题在数据仓库中进行数据挖掘，为定性方式的决策起辅助作用。
【注】本文系2010年度江西省高校人文社科基金项目
“网络环境下企业会计信息集成问题研究”（项目编号：赣教社政字［2010］10号）的阶段性成果。
主要参考文献
1.庄明来.我国会计数据规范处理的若干思考.当代财经，
3.艾文国等.基于电子商务的供应链管理与ERP集成研
究.管理科学，2008；6
上旬□
□财会月刊全国优秀经济期刊·
会计信息集成中的数据采集方式优化问题
刘依恬
刘亦陈（教授）
（南昌大学经济与管理学院南昌330031）
【摘要】数据采集是会计信息化的开始环节，目前主流ERP系统的数据采集方式还不能充分满足企业对会计信息集成处理的要求，尤其是不能充分支持对企业外部数据的直接采集。因此，对现行系统的数据采集方式进行完善是很有必要的，本文就此展开研究。
【关键词】数据采集ERP联机分析处理
数据采集是会计信息化的开始环节，其方式不同决定着整个会计信息化处理过程的效率及会计信息质量等的不同。目前，企业应用的主流会计信息系统是网络版的支持财务与业务一体化处理的管理信息系统（即ERP），其数据采集方式是以事项为基础的数据采集输入法。这种数据采集方法总体上能较好地支持企业财务与业务数据的一体化处理，不仅能采集用于会计核算的数据，还能采集到相关的管理用非核算数据。但从更高的会计信息集成要求来看，这种数据采集方法还有进一步完善的必要，以更好地支持对企业外部电子数据的直接采集。本文将从分析现行会计信息系统的数据采集总体框架出发，按照有利于会计信息集成的要求去探索业务事项的标准和计量属性一体化转换的改进问题、能进行数据分类分层次存取以及整合的会计事项数据库优化问题和有利于进行多角度数据分析的数据仓库优化问题。
一、REAL会计模式下会计数据采集的实现过程目前，主流ERP系统下的会计模式是基于事项驱动的数据处理模式，即REAL模式。它的目标是提供与各种可能的决策需要有关的经济事项信息，这些信息尽量以原始的而不是综合后的形式保存于数据库中，信息使用者可根据自己的需要去选择并加工用于决策的信息。这种模式下会计数据采集的一般过程如下：①将企业发生的经济业务按管理内容的不同划分成一个个事项，事项是会计业务分类的最小单元，每个事项有其属性和标准。在日常会计作业中，仅是将各项交易活动事项在系统内进行传递，这些事项也就是一张张原始的电子单据，这些电子单据以实体表的形式存储于会计事项数据库中。②为每一个事项设计一个事项程序，当使用者需要某种信息时，运行相应的事项程序，就可在会计事项数据库中选取相关数据。③信息使用者根据自己的需要将选中的数据按一定标准加工成相应的信息。
数据的采集过程涉及以下技术规范问题：①事项的标准问题。首先是事项的确认标准，即判明哪些经济业务要被纳入“决策有用”的事项库，哪些业务不能纳入事项库，这一般要按会计目标来定。其次是事项的分类标准，包括事项的核算标准2010．12和定性标准。前者一般以财务会计中会计要素的分类方法作为标准，后者可把事项分为历史性、前瞻性、不确定性、衍生金融工具和非货币性等类别。②事项的计量属性问题。一般来说，可核算的事项采用历史成本、重置成本、公允价值等计量属性，对于一些不可核算的事项则采用其他计量属性。③临时数据库问题。要采集的会计数据是多种多样的，既包括有形数据（如销售额、费用支出等），又包括无形数据（如商品品牌认知度、商品的个性化需求等），既有以货币反映的数据，又有非货币形式的数据，这些数据在分类前先要传递到会计部门的临时数据库，然后按一定的程序进行识别和格式自动转换，再输入到会计事项数据库中存储。④数据的代码化和标准化问题。数据从临时数据库向会计事项数据库传递时需要按一定的分类编码和统一编排的格式标准来进行，这些分类编码和格式标准随信息化发展情况的变化而变化。
二、业务事项的标准和计量属性一体化转换的优化从会计信息集成的情况看，目前主要的问题是来自企业外部的业务单据（如从电子商务渠道传入的单据）不能直接被企业ERP系统所采集，这就需要对原有事项的确认标准和计量属性做一定的完善。首先，事项的确认标准要适应电子商务及电子政务环境下数据传递的特点。目前，大多数企业采用SET支付方式通过认证中心对购销双方的信用进行严格的认证。在交易事项的确认上要先能识别来自各种不同电子交易系统的单据，然后将其转换为企业ERP系统要求的标准数据格式，再在此基础上判明哪些外来经济业务要被纳入事项库，哪些不应纳入事项库。这里的优化问题就是要增加一个对外来不同格式的单据进行识别并将其转换为标准格式的环节，即ERP系统在设计数据入口时，就要设计好一个转换程序，使其能识别以电子文档、超文本标记语言及XML等形式传来的数据并将其无缝接入ERP系统。其次，为了使计量属性适应外部传入的非财务信息的反映需要，适应“零库存”、“零营运成本”等新型网络物流模式，可在保留历史成本、公允价值及重置成本计量属性之外，增加现行市价等计量属性，以便能更好地反映和采集外部传来的数据。
全国中文核心期刊财会月刊
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三、会计事项数据库分类设计的优化
会计数据采集中的重要技术问题是系统自动按预先设置的格式和标识从临时数据库中查找数据，进行识别和格式转不同类型的数据分类分层输入会计事项换，把大量不同结构、数据库中存储。它既要存储业务事件的基本信息，又要存储业务事件之间的联系。因此在会计信息系统研发中，要将充分有利于会计信息集成的思想贯彻于REAL模式的会计模板，不断优化会计事项数据库。目前，优化内容包括以下几方面：
1.增加一些单据整合程序，尽量减少进入数据库入口的单据数量。在临时数据库中查找数据进行识别之时，先运行单据整合程序，将一些具有同种属性的单据先行整合，特别是将大量来自企业外部的零碎的小单据整合成格式规范的标准单据，然后再对会计事项数据库进行分类分层。这样更有利于数据集成，因为单据越多，越不利于集成。
2.建立专门文档存放阶段性数据，以减少单据过剩问题。在会计事项数据库中毕竟有一些内容只是中间数据或阶段性数据，如性能、数量、销量等方面的数据。这些数据并不会被使用者频繁提取，可将它们保存在专门文档中，平时隐藏，以避免单据过剩问题。
3.加强并发控制与数据一致性维护。会计事项数据库要允许多个不同的用户同时存取数据，就需要以事项为单位对事项驱动可以是一组SQL语句或一用户操作进行并发控制。
个程序。并发控制的目的就是用正确的调度方式控制多个用户请求的事项驱动，使每一个用户事项的执行不受其他事务的干扰，保持数据库中数据的一致性。目前，主流ERP系统的数据库管理一般采用基于锁的并发控制协议来保证调度的可串行化，即在操作前对被操作的对象加锁，使其他事务无法访问同一个数据对象，从而实现在互斥的方式下访问数据。在目前的网络环境下，会计信息系统的多模块网上作业点不断增加，数据库管理系统的并发控制要进一步加强，可考虑适度增加并发控制的并行通道。
4.优化数据库表的设计。数据库中信息的提取都是针对业务过程来进行的，由于业务过程是通过程序来操作的，这就要求数据库表的设计应尽量详细，要仔细分析每个业务过程，分析其涉及哪些实体表，这些实体表中应包含哪些字段。同时业务可能是通过几个实体表的形式反映的，每当发生一笔业务将会涉及几个甚至几十个表的存储问题，这些表都是通过所以，表的关系如何建立及索引的关某种索引来建立关系的。
键字如何确定很重要。因此，要不断优化数据库表的设计，使企业内各系统能更好地集成，企业对外部数据的采集和传递渠道更加畅通。
四、数据仓库中数据采集方法的优化
在当前的信息化管理中，数据采集不仅要将业务数据采集到数据库作为档案数据，而且要将数据采集到数据仓库中用于进行多角度数据分析，并为不同的用户提供个性化的会计信息。实际上事项会计就是一种以数据仓库为分析工具、实现报表查询和智能分析一体化、多角度再现经济活动的会计模式。这里数据仓库的构建至关重要，数据仓库技术包括三个
2008；9
2.董文栋.财务业务一体化系统特征研究.中国管理信息
化，2007；10
部分：数据清理、数据集成和联机分析。数据仓库中的数据来源于企业ERP系统中的数据库和其他网上系统。这些数据的形式不尽相同，因此在数据进入事项会计数据仓库之前，需要清洗、转换和加载。对其进行数据预处理，这些处理包括抽取、实际上这个预处理过程就是数据仓库中的数据采集过程，数据仓库中的数据是经采集和集成后的数据，它们按照不同的分析决策主题以一定的逻辑结构来存储，以供用户进行查询、分析和数据挖掘。
在数据仓库的设计中，先是按每一个决策主题建立一张独立的事实表，围绕在表周围的是解释该事实表的多维度。如采购事项的决策主题是要用一定的信息模型来描述采购的实现活动，其中心是采购事实属性描述，围绕在它周围的是对与采购事实相关联的供应商维、货物维、时间维和部门维等实体属性的描述。目前，描述这种关系的模型主要有星型模型、雪花模型和网状模型。笔者建议尽量采用星型模型，它既能简明地说明问题，又能用于设计很大的实体，且能满足实时性和查询速度要求很高的应用，同时还符合事项会计数据仓库中各不同事实表的维度表属性之间相差不大的特性。采购活动的星型模型如下图所示：
有了这些预先为用户建立的多维数据模型，就可以利用联机分析处理（OLAP），直接仿照用户多角度思考模式，从各个分析角度获取数据，并能生成用户个性化视图。为了能满足产生这些多维数据模型的需要，在采集数据时，要保证抽取的数据与每个主题的关联性。先按主题通道取数，然后将取到的数据转换成统一的格式，以利于事实表和各维度表的数据能同时，在数据采集中还应考虑能采集到决策所需的集成整合。
其他管理知识，以支持用户按一定的决策主题在数据仓库中进行数据挖掘，为定性方式的决策起辅助作用。
【注】本文系2010年度江西省高校人文社科基金项目
“网络环境下企业会计信息集成问题研究”（项目编号：赣教社政字［2010］10号）的阶段性成果。
主要参考文献
1.庄明来.我国会计数据规范处理的若干思考.当代财经，
3.艾文国等.基于电子商务的供应链管理与ERP集成研
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