基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平台建设研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.1(上)-129-技 术 经 济 与 管 理基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平台建设研究旨在探索如何充分利用大数据技术,构建高效、智能的财务管理平台,将其应用于企业的日常运营与决策过程中1。通过结合大数据分析、人工智能等先进技术手段,企业数字化智慧财务服务平台能够对海量财务数据进行智能挖掘、分析和预测,为企业提供全面的财务视图和决策支持2。该研究充分考虑到实际需求和技术特点,重点关注了平台的应用设计,通过对财务数据进行挖掘与分析,提取有价值的财务数据,严格控制财务数据管理权限,设置财务数据监控预警等功能,保证企业数字化智慧财务服务平台构建过程的有效性3。通
2、过对比 2 种存储系统的协同处理效果,验证了系统运行的有效性,通过设计基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平台为财务系统后续的优化提供参考。1 平台应用架构设计基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平台由数据服务层、应用层以及展示层构成。平台应用架构设计如图1 所示。数据服务层是基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平台建设的基础,负责数据的采集、存储、处理和管理4。在该层中,通过对数据进行读取、操作及统计,以满足企业大规模财务数据的处理和存储需求。应用层是企业数字化智慧财务服务平台的核心部分,该层基于数据服务层提供各种财务管理功能和分析工具。在该层中,能够实现权限控制、管理审计以及数据监控
3、等功能,并通过大数据技术实现高效率和智能化的应用处理5。设计展示层是为了方便用户使用和交互,展示层通过可视化界面展示企业财务报表、图表及分析结果等,便于用户可以直接了解公司财务状况,并对其进行可视化的数据分析。2 硬件设计为处理和存储大规模的财务数据,选择了内存为 256GB DDR4 ECC RDIMM 的 Dell EMC PowerEdge R740 xd 高性能服务器,并配置 81.92TB SAS SSD 作为存储设备(采用 RAID 配置),以满足长期保存和高效访问财务数据的需求。同时,应用 Honeywell HIH6130-021-001 温度传感器对设备进行实时监测,并通过连
4、接无线网络与平台建立连接,采集企业的销售额、成本和收入等财务数据。为建立稳定可靠、高速传输的网络环境,平台还加装了 Cisco ISR 4000 Series 路由器、HP Aruba 2930M Series 交换机、Fortinet FortiGate 300E 防火墙等硬件设备,确保平台能够快速且安全地传输大规模财务数据。3 软件设计3.1 财务数据挖掘及分析使用 API 接口对企业财务数据进行采集。在确定目标企业财务数据来源后,与数据提供方协商并获得相应的访问权限。根据 API 接口的要求,导入所需的 Java 库,并发送HTTP 请求处理响应。基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平
5、台财务数据挖掘及分析流程如图 2 所示。在确定目标企业财务数据的来源后,与数据提供方协商并获得相应的访问权限。通过详细了解API接口的文档和规范,使用 Java 编写代码实现向目标 API 发送请求,并获取响应数据。若采集的数据符合需求,则对接收到的财务数据进行清洗、转换和整理,并将其存储到存储介质中;若采集的数据不符合需求,则同步更新数据并记录日志,直至异常情况消失即可完成任务。基于大数据技术的企业数字化智慧财务服务平台建设研究周雅莹1周文琪1,2郭瑶瑶1玉英硕1(1.韩国国立釜庆大学技术经营专门大学院,韩国 釜山 48547;2.嘉兴南湖学院商贸管理学院,浙江 嘉兴 314001)摘 要:
6、使用大数据技术可以对庞大的财务数据进行深入分析,帮助企业更准确地评估经营状况,预测未来趋势。本文基于大数据技术对企业数字化智慧财务服务平台进行研究,设计了适应需求的应用架构,从服务层、应用层和展示层组建企业数字化智慧财务服务平台。为实现智慧财务服务平台应用功能,在软件设计中,通过对财务数据挖掘与分析、财务数据提取、财务数据权限控制和财务数据监控预警功能进行详细设计,满足企业数字化智慧财务服务平台的应用需求,在系统测试中,通过对比测试,验证了平台的协同处理效果,保证系统运行过程中的稳定性。关键词:智慧平台;大数据技术;财务服务中图分类号:F27文献标志码:A图 1 基于大数据技术的企业数字化智慧
7、财务服务平台应用架构设计中国新技术新产品2024 NO.1(上)-130-技 术 经 济 与 管 理3.2 提取财务数据为提取有效财务数据,系统采用 AdaBoost(Adaptive Boosting)集成学习算法,提高分类准确性6。在训练过程中,每个弱分类器根据加权样本集的错误率可确定自身的权重。同时,通过调整样本权重,对错分样本能够给予更高的关注度,对各弱分类器结果进行加权投票或平均,可生成最终的预测结果。在计算错误率的过程中,对于当前轮次的弱分类器,可计算其对应的分类错误率。错误率越低表示该弱分类器的性能越好。根据错误率可计算当前弱分类器在最终模型中所占的权重。错误率越低的弱分类器则具
8、有更高的权重。当更新样本权重时,根据当前轮次弱分类器对每个样本是否被正确分类进行更新。被错误分类的样本会被赋予更高的权重,以便在下一轮训练中得到更多关注。最终的强分类器预测公式如公式(1)所示。=sign(aighi(x)(1)式中:为预测结果;ai和 hi(x)分别为第 i 个基本分类器的权重和预测结果。sign函数用于将结果转化为二分类输出。使用测试数据集评估训练好的 AdaBoost 模型在财务数据提取任务上的性能,可以使用准确率、召回率、F1 分数等指标进行评估。在验证模型达到预期性能后,将训练好的AdaBoost模型部署到实际使用场景中,可提取具体的财务数据。3.3 财务数据权限控制
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