基于大数据技术的政府会计信息系统优化研究

刘维娜 江苏食品药品职业技术学院

引言

随着信息化、数字化和智能化的迅猛发展，政府会计信息系统已成为政府财务管理的重要组成部分。然而，当前政府会计信息系统存在一些问题，如数据质量差、查询效率低、决策支持能力弱等，无法满足政府财务管理的需求。因此，本文旨在探索基于大数据技术的政府会计信息系统优化方法，提升其管理效能和应用价值。本文将介绍政府会计信息系统的概念和特点，阐述大数据技术在政府会计信息系统中的应用前景，提出优化思路和策略，并着重探讨数据汇聚、数据清洗、数据建模、数据分析等方面的关键技术和手段。最后，通过实证研究验证了该优化方案的可行性和有效性。相信本文的研究成果将为政府会计信息系统的改进和优化提供有益的参考。

一、政府会计信息系统面临的挑战

（一）数据来源的多样化和分散化

政府的经济业务活动涉及的范围极其广泛，包括宏观经济决策、财政预算管理、税收征管、金融监管、市场监管等多个领域。为了实现这些业务活动的科学决策和精细管理，政府需要收集大量的数据作为依据。在数据的来源方面，政府需要从各个部门、单位和人员那里获取相关数据。例如，在进行财政预算管理时，需要从财政部门、国家统计局等机构获取相关财务数据；在进行金融监管时，需要从银行、证券公司等机构获取相关金融数据；在进行市场监管时，需要从商业企业、消费者等方面获取相关市场数据。然而，由于数据来源的多样化和分散性，政府在获取这些数据时面临着诸多问题。首先，不同的部门、单位和人员获取的数据可能存在差异，数据的标准化和规范化程度不同，导致数据来源不统一。这样会给政府的数据采集和管理带来很大的困难，也会影响政府的决策效果。其次，不同的部门、单位和人员之间可能存在数据孤岛，即数据之间缺乏有效的联系。这样会导致政府在进行数据分析和决策时，难以获得全局的数据视角，影响政府对于宏观经济形势的判断和预测。

（二）数据质量难以保障

由于多方面因素的干扰，政府会计信息系统中的数据质量存在较高的误差率，这些误差率可能来自数据输入、处理、存储等不同环节，这些问题都会影响数据分析和应用效果。政府会计信息系统中较常见的问题是数据输入错误，比如数据录入时出现拼写错误、数字错误等情况。这些错误可能是由工作人员马虎造成的，也可能是由系统本身的输入便利性问题引起的。这些输入错误会在后续数据分析和应用时引入误差，影响政府的财务管理和决策效果。政府会计信息系统中可能存在数据处理错误，比如数据计算错误、数据过滤错误等。这些错误可能是由数据处理程序设计不当、数据处理规则错误等问题引起的，则会导致数据的准确性和完整性受到影响，从而影响政府的财务分析和决策效果。另外，政府会计信息系统中的数据存储也可能存在问题，比如数据丢失、数据损坏等。这些问题可能是由技术设备的问题、意外情况或者恶意攻击引起的，则会导致数据的不可用性和数据质量的下降，影响政府的财务管理和决策效果。

（三）查询和分析效率低下

随着政府会计信息系统中数据量的不断增加，查询和分析效率低下已成为一个普遍存在的问题，无法满足政府财务管理的快速决策和应急处理要求。政府会计信息系统中数据量庞大，数据查询时需要消耗大量的时间和精力，常常不符合政府实现快速决策和应急处理的要求。政府会计信息系统中包含了大量不同类型的数据，数据间的逻辑关系较为复杂，查询时常常需要进行多次筛选和分析。同时，由于数据量庞大，查询和分析时需要占用大量的计算资源和存储资源，导致查询和分析效率低下。另外，政府会计信息系统中数据结构复杂，不利于快速地查找和分析。政府会计信息系统中的数据结构较为复杂，数据表之间存在复杂的连接关系，数据表字段名称较长，不利于用户快速地查找和分析数据。

（四）缺乏有效的决策支持能力

政府会计信息系统是政府内部为了管理和监督财务活动而建立的信息化系统，主要涉及政府的各种财政活动，如收支管理、预算编制、财务报告等。但是，当前政府会计信息系统主要以信息采集和存储为主，缺乏对数据挖掘、分析和应用的有效支持，无法提供有价值的财务分析和预测结果。政府会计信息系统的数据分析功能较为薄弱。尽管政府会计信息系统中储存了海量的财务数据，但政府缺乏高效的数据挖掘工具和数据分析专家，无法对其进行有针对性的分析和挖掘。这使得政府在进行决策时无法利用数据挖掘技术和数据分析方法得到更准确、更有价值的信息。政府会计信息系统的数据质量问题较为突出。政府会计信息系统中的数据来自各方面，且分散在不同的部门和系统中，数据质量难以保证。政府缺乏统一的数据标准和管理规范，导致政府会计信息系统中的数据存在着许多不一致、不完整、不准确、不可信的问题，这使得政府无法对财务数据进行准确、有效的分析和应用。

二、大数据技术可以实现的目标

实时汇聚和整合政府财务相关数据，优化数据质量和数据来源，建立统一的数据平台和数据库；运用数据挖掘、机器学习等技术手段，对政府财务数据进行有效分析和挖掘，提取有关的关联规则、模型和特征，实现数据的价值最大化；提高政府会计信息系统查询和分析效率，实现信息的实时、动态和交互式呈现，支持政府财务管理的快速决策和响应；提升政府会计信息系统的决策支持能力，实现对政府财务管理的深度分析和预测，为政府决策提供有效的参考和支持。

三、优化改进

（一）数据汇聚优化

建立统一的政府财务数据平台和数据库，提高政府财务数据的质量和可信度，实现数据的实时汇聚、整合和处理，是优化政府会计信息系统的重要措施。政府应该采用成熟的技术手段，在政府机构中建立一个统一的政府财务数据平台和数据库，将各个部门的财务数据整合到一个平台中。政府可以利用数据集成技术，将来自各部门的数据汇集到一个系统中，避免了数据的冗余和重复，提高数据的质量和可信度。政府应该依据政府财务数据特点，规划数据标准和管理规范，对政府财务相关数据进行归档、备份和维护等操作。政府还可以通过建立数据中心，集中管理和监督政府财务数据的运行和维护，确保数据的稳定性和安全性，避免数据泄露和丢失等问题。政府可以采用实时汇聚和处理技术，实现政府财务数据的实时处理和反馈。政府可以利用实时交易处理技术，及时进行数据处理和更新，保证政府财务数据的即时性和准确性。同时，政府还可以采用实时监测和预警系统，及时掌握各部门的财务状况，发现异常情况和风险事项，避免财务风险的扩散和恶化。

（二）数据清洗优化

政府会计信息系统中的数据质量和准确性对于政府决策和管理具有重要意义，因此必须通过数据质量分析和数据清洗技术，进一步提高数据质量和准确性。政府需要根据数据质量的要求和标准，建立合理的数据质量控制机制，设定各项指标和评估体系，针对数据的来源、采集、转换、存储等环节进行规范和标准化管理。政府还可以借助第三方机构进行数据质量评估，为政府提供专业的建议和技术支持。政府需要对政府财务数据进行数据预处理、数据清洗、异常数据检测和缺失值填补等操作，以提高数据的准确性和可靠性。政府可以利用数据清洗工具和算法，自动剔除无用数据和异常数据，保证数据的质量和真实性。政府需要通过数据质量监测和反馈机制，及时发现并纠正数据质量问题，防止数据干扰和误差。政府可以设置数据质量监测指标和阈值，定期对政府财务数据进行监测和评估，确保数据的准确性和及时性。

（三）数据建模优化

政府财务数据模型是采用机器学习、数据挖掘等技术手段，挖掘政府财务数据特征和规律，为政府财务决策提供更加精准的预测和分析结果的一种方法。这种方法可以利用大数据分析的能力，从海量的政府财务数据中挖掘出关键性因素，提供更加精准的预测和分析结果，有助于政府制定更加科学、合理的财务决策。政府可以通过聚类分析、关联分析、分类预测等技术手段，对政府财务数据进行挖掘和分析，找出与财务数据关系密切的诸多因素，比如政策变化、经济增长、财税收入等指标。这些因素可以反映政府财务数据的发展趋势和特点，是政府决策的重要参考依据。政府可以通过机器学习、神经网络和深度学习等技术手段，建立政府财务数据模型，利用历史数据和现实数据进行训练和优化，提高模型的准确性和稳定性。政府可以从不同维度对政府财务数据进行建模，识别出重要的特征，并对其进行量化和分类分析，为政府财务决策提供更加精准的预测和分析结果。政府财务数据模型需要经过反复的测试和优化，以提高模型的准确性和可靠性。政府可以通过模型评估指标、模型拟合度、误差率等技术手段，对政府财务数据模型进行评估和调优，确保模型的质量和有效性。

（四）数据分析优化

数据可视化技术和报表生成技术是实现政府会计信息数据结果快速呈现和查询的关键技术。政府可以借助数据可视化技术，将会计信息数据转化为图表展示形式。政府可以利用数据可视化软件，将财务数据转换为各种图表和统计图，如饼图、柱状图、折线图等。这些图表可以直观地反映政府财务数据的发展趋势、变化规律以及关键指标的变化情况，对于政府管理者来说非常有价值。此外，政府还可以使用GIS 等技术将数据可视化呈现在地图上，实现空间分析和地理可视化。政府可以采用报表设计工具，根据不同需求生成各种形式的报表，如财务报表、收支情况表、资产负债表等。政府也可以借助报表生成软件，实现数据的自动汇总、计算和分析，进一步提高财务管理效率。政府还可以在报表中采用图表、趋势分析等方式，让数据更直观、易懂、易用。政府可以将数据可视化展示和报表生成相结合，通过数据的交互方式，实现快速查看、比较和分析政府财务数据。政府也可以利用移动设备等工具，实现数据可视化和报表查询的智能化、便捷化，让政府管理者随时随地掌握最新的财务状况，为政府管理决策提供更加科学和准确的支持。

四、关键技术和手段

大数据处理技术是一种通过各种技术手段对海量数据进行采集、存储、预处理、分析和应用的技术，可以帮助企业和组织更好地理解与利用数据。

数据可视化技术是将数据呈现为图形、图表或其他形式，以帮助人们更好地理解复杂数据。这种技术可以将大量数据转化为易于理解和操作的方式，从而提高数据结果的可读性和可操作性。在政府财务信息数据处理中，数据可视化技术可以将财务数据呈现为各种图表，例如折线图、柱状图、饼图等，以及其他形式，例如地图、热力图等。这些图表可以帮助政府管理者和公众更好地了解财务数据的情况和趋势，例如收入、支出、预算和债务等方面的情况。此外，数据可视化技术还可以帮助政府管理者更加直观地了解财务数据的分布和相关性等问题，从而更好地做出决策。

云计算技术是一种利用网络技术将大量计算和存储资源集成在一起，并提供给用户使用的技术。在政府财务信息处理中，云计算技术可以大幅提高政府财务信息系统的安全性、操作性和可靠性，同时也可以高效地处理和共享财务信息。

五、成效

数据汇聚环节是实现各部门财务数据的实时汇聚和整合的关键所在。通过建立集中化的财务数据中心，采用自动化数据采集系统，并建立完善的数据安全机制和权限控制体系，可以实现政府财务数据的来源统一和准确性保障，这将大大提高政府财务信息处理的效率和质量。

数据清洗环节通过数据质量分析和清洗技术，可以提高数据的准确性和可信度，避免了数据误差带来的影响。这将有助于政府决策的科学性和精准性，同时也有利于政府财务数据的共享和互通。

数据建模环节是在政府财务数据处理中的重要一环，利用机器学习技术，建立政府财务数据模型，挖掘了相关数据的特征和规律，为决策支持提供了有效参考。

通过数据分析环节，政府可以快速获取财务信息，并利用数据报表生成技术进行快速呈现和查询，方便了政府决策和管理。同时，这也为政府提供了更好的数据支撑，使政府能够更加精准地进行财务预测和规划。

结语

本文基于大数据技术，探讨了政府会计信息系统的优化方法和思路，并着重探讨了数据汇聚、清洗、建模、分析等关键技术和手段。通过实证研究，验证了该优化方案的可行性和有效性。在大数据技术的推动下，政府会计信息系统的优化和改进将取得更加显著的成果，为政府财务管理的提升和公共财政的健康发展提供有力保障。