一种智能财务决策大数据分析系统

摘要

本发明涉及智能财务决策技术领域，具体公开了一种智能财务决策大数据分析系统，包括获取模块，用于获取本企业与其它企业的企业数据；信息处理模块，用于诊断其它企业的企业数据，筛选得到其它企业的真实数据；分析其它企业的真实数据，生成对比报表；分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推；生成模块，用于输出预期报表与真实报表。本系统最终展示的内容重点是预期报表与真实报表，从直观上明确展示本系统分析能力，便于决策者对比，用户体验感良好，便捷性极高。

说明书

技术领域

本发明涉及智能财务决策技术领域，具体是一种智能财务决策大数据分析系统。

背景技术

随着财务系统应用的不断深入，许多企业家认识到，真正意义上的计算机管理信息系统不仅仅只是做财务帐表，而应该是一套能够全面体现企业管理手段、随时适应企业变化的系统；在财务决策过程中，最终做出决策的个体一定的人，而人一定会受到外界信息的干扰，想要做出更加明智的决策，就一定要收集信息；随着大数据时代的到来，使得财务决策过程能够有更多的参考资料，但是相应的大数据分析系统大多不是很完善，现有的智能财务决策大数据分析系统大都仅仅给出一个决策导向，以及一些概率，这在一定程度上对决策者会起到负面作用，现有的创新点都是提高系统分析能力，这不免有些本末倒置，如何更好的对数据进行集成并展示给决策者才是大数据分析系统应该做的事情。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能财务决策大数据分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种智能财务决策大数据分析系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取本企业与其它企业的企业数据；

信息处理模块，用于诊断其它企业的企业数据，筛选得到其它企业的真实数据；分析其它企业的真实数据，生成对比报表；分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推；

生成模块，用于输出预期报表与真实报表。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定：所述获取模块包括：

本地获取单元，用于获取本企业的企业数据，存储于本地存储器中。

网络获取单元，用于获取其它企业的企业数据，所述其它企业的企业数据至少包括两期；获取步骤包括：采集各企业的原始业务数据并存储到大数据存储单元，其包括Sqoop数据抽取工具、Storm实时数据获取工具、HDFS文件传输工具、API接口Restful服务工具；对采集到的原始出行数据进行清洗、转换及加载，生成其它企业的企业数据。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定：所述信息处理模块包括：

诊断单元，用于诊断其它企业的企业数据，诊断方法为通过大数据对其它企业的企业数据进行合理性分析，所述合理性分析是指，获取其它企业的资本支出、市场规模、价格趋势、成本结构、生成预测的企业资产负债表、损益表以及现金流量表；全面分析企业历史经营绩效并进行横向和纵向的比较，生成历史经营绩效走势图，对比生成的历史经营绩效走势图以及同一领域已有企业的财务模型，判断走势，进而筛选得到其它企业的真实数据；

第一处理单元，用于分析筛选出的其它企业的真实数据，将其它企业的真实数据进行集成，生成企业数据库；选择一个自动生成的财务报表模板文件，从企业数据库中调取对应的其它企业的真实数据，处理后填充或替换该工业报表模板文件中的部分或全部活动单元格，以生成最终的报表文件，将生成的报表文件存储至对应的报表数据库中；所述财务报表模板文件是以Excel表格为基础，在部分或全部Excel单元格中添加外部自定义插件，其中部分单元格设置有对应的计算策略。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定：所述信息处理模块还包括：

第二处理单元：用于分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定：生成的企业数据库为大型关系数据库，所述大型关系数据库支持SQLServer、Oracle、db2、infomix和Sybase。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定：所述同一领域已有企业的财务模型存储在模型存储器中，所述模型存储器为只读存诸器，接收到访问请求时，判断访问者权限，若访问者权限足够，则拷贝财务模型并输出，所述拷贝文件作为生成的历史经营绩效走势图的对比文件。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定：所述生成模块包括：

展示单元，用于将输出的预期报表与真实报表排列展示，便于用户比对；输出的预期报表排作为一行，从左至右按期数上升方式排列，真实报表作为第二行，依据期数与第一行的预期报表对应，第一行最右端为最新预期报表，第二行最左端为第一期真实报表。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明对获取到的其它企业的企业数据进行诊断，筛选出较为真实的企业数据，通过信息处理模块处理本企业的企业数据和其它企业的企业数据，分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推，最终通过生成模块将预期报表与真实报表生成并展示，本系统最终展示的内容重点是预期报表与真实报表，从直观上明确展示本系统分析能力，便于决策者对比，本系统只处理数据，不做出决策，定位于辅助功能，相应的，所需要的硬件成本也会大大降低，使用感良好，便捷性极高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1为智能财务决策大数据分析方法的流程框图。

图2为智能财务决策大数据分析系统的组成结构框图。

图3为智能财务决策大数据分析系统中获取模块的组成结构框图。

图4为智能财务决策大数据分析系统中信息处理模块的组成结构框图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

图1示出了本发明实施例提供的一种智能财务决策大数据分析系统的流程框图，包括：

获取本企业与其它企业的企业数据；

诊断其它企业的企业数据，筛选得到其它企业的真实数据；分析其它企业的真实数据，生成对比报表；分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推；

输出预期报表与真实报表。

实施例2

图2示出了智能财务决策大数据分析系统的组成结构框图，所述智能财务决策大数据分析系统10包括：

获取模块11，用于获取本企业与其它企业的企业数据；

信息处理模块12，用于诊断其它企业的企业数据，筛选得到其它企业的真实数据；分析其它企业的真实数据，生成对比报表；分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推；

生成模块13，用于输出预期报表与真实报表；

进一步的，图3示出了智能财务决策大数据分析系统中获取模块11的组成结构框图，所述获取模块11包括：

本地获取单元111，用于获取本企业的企业数据，存储于本地存储器中；

网络获取单元112，用于获取其它企业的企业数据，所述其它企业的企业数据至少包括两期；获取步骤包括：采集各企业的原始业务数据并存储到大数据存储单元，其包括Sqoop数据抽取工具、Storm实时数据获取工具、HDFS文件传输工具、API接口Restful服务工具；对采集到的原始出行数据进行清洗、转换及加载，生成其它企业的企业数据；

具体的，图4示出了智能财务决策大数据分析系统中信息处理模块12的组成结构框图，所述信息处理模块12包括：

诊断单元121，用于诊断其它企业的企业数据，诊断方法为通过大数据对其它企业的企业数据进行合理性分析，所述合理性分析是指，获取其它企业的资本支出、市场规模、价格趋势、成本结构、生成预测的企业资产负债表、损益表以及现金流量表；全面分析企业历史经营绩效并进行横向和纵向的比较，生成历史经营绩效走势图，对比生成的历史经营绩效走势图以及同一领域已有企业的财务模型，判断走势，进而筛选得到其它企业的真实数据；

第一处理单元122，用于分析筛选出的其它企业的真实数据，将其它企业的真实数据进行集成，生成企业数据库；选择一个自动生成的财务报表模板文件，从企业数据库中调取对应的其它企业的真实数据，处理后填充或替换该工业报表模板文件中的部分或全部活动单元格，以生成最终的报表文件，将生成的报表文件存储至对应的报表数据库中；所述财务报表模板文件是以Excel表格为基础，在部分或全部Excel单元格中添加外部自定义插件，其中部分单元格设置有对应的计算策略；

第二处理单元123，用于分析本企业的一期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期二期报表，分析本企业的一期和二期真实报表与所有对比报表，预测并生成本企业预期三期报表，依此类推。

实施例3

与实施例2不同的是，在本实施例中，对所述智能财务决策大数据分析系统10做出进一步的限定，生成的企业数据库为大型关系数据库，所述大型关系数据库支持SQLServer、Oracle、db2、infomix和Sybase；

进一步的，所述同一领域已有企业的财务模型存储在模型存储器中，所述模型存储器为只读存诸器，接收到访问请求时，判断访问者权限，若访问者权限足够，则拷贝财务模型并输出，所述拷贝文件作为生成的历史经营绩效走势图的对比文件；

具体的，所述生成模块13包括：展示单元，用于将输出的预期报表与真实报表排列展示，便于用户比对；输出的预期报表排作为一行，从左至右按期数上升方式排列，真实报表作为第二行，依据期数与第一行的预期报表对应，第一行最右端为最新预期报表，第二行最左端为第一期真实报表。

所述智能财务决策大数据分析系统采用冯·诺依曼结构中的计算机硬件系统，包括运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备；所述输出设备包括触屏显示器，触屏显示器在做为输出设备的同时，也可以作为输出设备；

控制器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。例如，上述计算机程序可以被分割成上述各个系统实施例提供的泊位状态显示系统的单元或模块。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。