浅析商业智能在税收管理中的应用

一、商业智能基本概念
1商业智能
商业智能(B日技术是一种能够帮助 企业 迅速完成信息采集、分析的先进技术也是包括数据仓库(Data Warehousing)、联机分析处理(On一line Analytical Processing，OLAP)、数据挖掘(DataMining)在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。
2.查询报告
企业在运行过程中需要将各地的数据汇总到总部进行管理以用于建立一个数据仓库这种数据仓库不但保存了 历史 数据阶段性数据而且还能从时间上对数据进行分析同时数据仓库还提供了装载外部数据的功能用来接受大量的外部数据查询这个查询使管理者能很快地获取相关信息进行决策。
3在线分析处理(OLAP)
在线分析处理是一种高度交互式的过程信息分析专家通过它可以即时反复进行分析迅速获取结果。在线分析处理有多维在线分析处理、关系型在线分析处理和混合在线分析处理。分析处理过程一般包括3种可供选择的方案:
(1)预先 计算 小结数据在使用前进行计算并存储。
(2)即时计算和存储.小结数据在查询时计算然后存储结果。因为消除了相应的运行计算，使随后的查询运行变得更快
(3)随时计算用户在需要时对小结数据进行计算。
4数据挖掘
数据挖掘的功能是从浩如烟海的数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息进行计算或分析。由于数据挖掘的价值在于扫描数据仓库或建立非常复杂的查询。数据和文本挖掘工具必须提供很高的吞吐量.并且拥有并行处理功能支持多种采集。因此数据挖掘工具应该具有良好的扩展功能能够支持将来可能遇到的各种数据或文档和计算环境。

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[1]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr二、商业智能体系结构设计及系统实现
1系统功能设计
税收管理中引入商业智能手段可以解决从基础数据采集到联机分析和数据挖掘各个环节的需求问题能够满足各级领导对业务信息的查询与决策支持的需求，具体功能设计为以下七个部分:
(1)数据采集:提供了基础数据采集工具:
(2)报表查询:对经常使用的固定报表的快速查询;
(3)报表制作:制作并生成用户自定义的报表;
(4)报表分析提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析功能即从不同维度上进行挖掘、清洗、汇总、处理等提取想要的相关数据结果形成报表以图形等展现出来。
(5)即席报表查询查询即席自由组合的报表
(6)图表分析:提供了饼图、线图、直方图等图形分析工具;
(7)与地理信息系统(GIS)的结合:利用数据库的管理、查询、统计和GIS的空间分析、数学分析模型等为各级领导提供信息查询、辅助决策的功能使信息的展现和分析更加直观。

　　2数据仓库结构设计
数据仓库的设计要符合税务系统的业务需求在数据仓库的设计过程中必须与税收业务人员以及管理人员密切配合摸清可利用的现有的业务数据外部数据.以及真正的决策需求。税务数据仓库应用模型如图1所示
(1)数据源。税务系统现有的业务系统数据源(包括其历史数据、业务数据和其它数据)其数据特点是分散、难以共享和再次分析利用:
(2)中心数据仓库。由数据仓库及多维数据库组成源数据经过抽取、清洗和转换之后装载到数据仓库中，数据仓库中的数据是集中的、经过了清洗和转换的便于进行分析;存储于多维数据库中的数据是经过了再次加工的为税收分析与决策模型提供了必要的分析基础
(3)应用服务层。负责连接用户对数据仓库、多维数据库的查询访问
(4)信息展示工具负责为用户展示分析后的结果。并可对展示的数据进行再次的分析利用，形成最后的分析报表和报告。
3.数据仓库设计
（1）概念模型设计。在税务信息管理系统中包括税务登记管理、征收管理、税务稽查、法规及复议等各个模块每个处理模块存储着既独立又相互联系的管理数据运用数据仓库的理论和方法对这些管理数据进行综合、提取可产生支持税务管理决策或税务信息访问的信息
(2)逻辑模型设计。①分析主题域概念模型设计确定了税务登记、申报征收、税收计会统、发票管理四个主题域，其中申报征收主题是整个业务流程的中心环节所以选定申报征收主题来实施。②粒度层次划分。对于纳税申报主题数据量巨大将从前端得来的申报数据经过转换作为基础数据，按照时间和征收机关进行综合。③确定数据分割策略。在本系统中，数据分割采用按照时间和征收机关进行。
(3)设计维表及事实表根据税务征管包含的业务范围和决策分析的需要设计征收管理的星形模式星形模式的模型如图2所示。纳税人的纳税情况作为事实表与之关联的有多个维表:纳税时间维表、纳税人维表、征收机关维表，税种维表、行业维表。

(4)物理模型设计。星形模式的建立保证了面向税务征管的数据集市所需要的数据元素。在星形模式视图的基础上可以建立物理数据库。
使用SQL Server2000的Enterpirse Manager组件首先建立关系数据库Revenue_ mart再进一步分别建立维度表和事实表。