数据质量控制问题研究论文

大数据下企业会计信息质量研讨论文

摘要： 大数据时代，对企业会计信息质量也带来了深远的影响。本文针对大数据时代企业会计信息质量，首先简要概述了大数据时代对会计信息质量的影响，并就大数据时代提升企业会计信息质量进行了详细的论述分析。

关键词： 大数据时代；企业会计信息质量；影响分析

会计信息作为企业经济活动中的重要信息数据，也是企业进行经济决策的重要数据基础，对于经济运行也有着非常重要的影响。随着当前经济社会发展信息化智能化的迈进，大数据时代来临，大数据由于具有信息来源纷繁多样、信息规模海量化等一系列的特点，信息数据质量出现了参差不齐的问题。同样，在大数据时代，会计信息质量也深受影响，会计信息质量控制方面出现了不少的问题。因此，做好大数据时代企业会计信息质量控制，增强大数据时代财务数据分析能力，不论是对于企业长远发展，还是对于经济社会有序运行，都具有重要意义。

一、大数据对企业会计信息质量影响分析

在会计信息数据的可靠性方面，以往会计信息披露主要为纸质方式，会计信息需要经过层层审批，一定程度上来说有利于提高会计信息质量。在大数据背景下，会计信息获取更加容易，会计信息的发布更加便捷，再加上会计信息容易受到网络安全影响，导致了会计信息的可靠性也会受到相应的影响。在会计信息数据的及时性方面，由于大数据时代在智能化网络化的迅速发展下，会计信息数据披露的时效性也得到了大幅改善提升。然而越是会计信息披露的及时性得到了大幅改善提高，越是对会计信息数据质量提出了较高的要求，如果会计信息数据出现失真问题，其大范围快速传播对经济活动造成的损失也将是非常严重的。在会计信息数据的相关性方面，大数据时代下会计信息数据统计范围大幅增加，与传统的会计信息数据有重点有侧重的抽样统计相比，会计信息数据的相关性降低。同时会计信息数据统计范围的扩大，造成了会计信息数据筛选难度大幅增加，会计信息数据归集分析的工作量和工作难度也大幅增加。在会计信息数据的完整性方面，大数据时代下会计信息数据出现了碎片倾向，海量的信息数据下，财务会计信息数据通常会独立披露，由于会计信息数据发布的系统性统一性受到影响，造成了数据分析容易出现片面性的问题。

二、大数据时代提高企业会计信息数据质量的措施分析

大数据时代，从企业外部环境来分析，应该重视良好网络环境建设、强化会计信息质量外部监督。从企业内部分析，更主要的是应该适应大数据时代，积极地完善内部管理，可以从以下几方面采取措施：

(一)利用大数据优势丰富会计信息数据内容

传统会计信息数据归集分析方面，通常主要是集中在结构化和货币化度量数据方面，对有形资产反映准确，而对无形资产缺少必要的.记录、反应和监督。在大数据时代，应该充分利用大数据优势解决这些问题，按照结构化和非结构化、静态和动态数据进行会计信息归集分析。静态结构化数据，主要是企业的会计信息系统和管理信息系统形成的一系列非实时项目数据，比如期末的计提、结转、税费结算等数据。静态非结构数据主要是源于互联网和移动互联网等设备，难以用结构化数据表示的。动态数据主要是实时性数据，动态结构数据主要是企业的会计系统中各类日常业务数据，动态非结构数据则主要是企业技术研发、产品市场信息、企业社会关系以及企业管理能力等数据。

(二)强化对企业会计信息数据发布及分析的监管

在大数据背景下，由于企业的会计信息数据归集分析的工作量大幅度增加，因此为了保证企业会计信息数据披露水平以及各类财务信息数据的分析水平，企业应该设立相应的会计信息披露和企业的财务数据分析中心，专门负责对企业内部各项财务会计信息和数据的归集、分析、披露。需要注意的是，在企业会计信息数据的披露和财务数据分析方面，既应该对企业内部财务数据进行全方面和深入地分析，形成标准化高质量的财务会计信息报告，同时也应该注意对企业相关行业的会计信息进行全面的收集分析，为企业经济活动决策提供数据基础。

(三)积极推进管理会计与财务会计融合

促进提升会计信息数据质量大数据时代下提高企业会计信息质量，必须注重推进管理会计与财务会计的深度融合。以往情况下，财务会计主要对外披露数据，管理会计主要对内决策服务，一定程度上存在着企业会计信息处理效率低下和会计信息资源浪费的问题。充分运用大数据技术，实现财务会计和管理会计的融合，可以将企业内部的各类会计活动以及非会计活动进行分类整理后，构成财务会计信息数据库，依托数据库既可以提升财务会计数据质量提高财务报告水平，也可以为管理会计提供全面的各项基础数据，进一步改进会计信息数据的不对称性，为企业决策提供科学系统的信息数据支持。

三、结语

大数据时代，影响企业会计信息质量的因素多种多样，既有外部环境因素，也有企业自身原因。从企业角度出发，应该更加注重强化企业内部会计信息化建设，提升数据资源水平，提高会计信息发布以及财务数据分析专业化水平，进而确保大数据背景下企业会计信息质量得到提升。

参考文献：

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中科永联高级技术培训中心面向对象(Object Oriented,OO)是当前计算机界关心的重点，它是90年代软件开发方法的主流。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到很宽的范围。如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域 谈到面向对象，这方面的文章非常多。但是，明确地给出对象的定义或说明对象的定义的非常少——至少我现在还没有发现。其初，“面向对象”是专指在程序设计中采用封装、继承、抽象等设计方法。可是，这个定义显然不能再适合现在情况。面向对象的思想已经涉及到软件开发的各个方面。如，面向对象的分析（OOA，Object Oriented Analysis），面向对象的设计（OOD，Object Oriented Design）、以及我们经常说的面向对象的编程实现（OOP，Object Oriented Programming）。许多有关面向对象的文章都只是讲述在面向对象的开发中所需要注意的问题或所采用的比较好的设计方法。看这些文章只有真正懂得什么是对象，什么是面向对象，才能最大程度地对自己有所裨益。这一点，恐怕对初学者甚至是从事相关工作多年的人员也会对它们的概念模糊不清。面向对象是当前计算机界关心的重点，它是90年代软件开发方法的主流。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到很宽的范围。如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。一、传统开发方法存在问题1.软件重用性差重用性是指同一事物不经修改或稍加修改就可多次重复使用的性质。软件重用性是软件工程追求的目标之一。2.软件可维护性差软件工程强调软件的可维护性，强调文档资料的重要性，规定最终的软件产品应该由完整、一致的配置成分组成。在软件开发过程中，始终强调软件的可读性、可修改性和可测试性是软件的重要的质量指标。实践证明，用传统方法开发出来的软件，维护时其费用和成本仍然很高，其原因是可修改性差，维护困难，导致可维护性差。3.开发出的软件不能满足用户需要用传统的结构化方法开发大型软件系统涉及各种不同领域的知识，在开发需求模糊或需求动态变化的系统时，所开发出的软件系统往往不能真正满足用户的需要。用结构化方法开发的软件，其稳定性、可修改性和可重用性都比较差，这是因为结构化方法的本质是功能分解，从代表目标系统整体功能的单个处理着手，自顶向下不断把复杂的处理分解为子处理，这样一层一层的分解下去，直到仅剩下若干个容易实现的子处理功能为止，然后用相应的工具来描述各个最低层的处理。因此，结构化方法是围绕实现处理功能的“过程”来构造系统的。然而，用户需求的变化大部分是针对功能的，因此，这种变化对于基于过程的设计来说是灾难性的。用这种方法设计出来的系统结构常常是不稳定的 ，用户需求的变化往往造成系统结构的较大变化，从而需要花费很大代价才能实现这种变化。二、面向对象的基本概念(1)对象。对象是人们要进行研究的任何事物，从最简单的整数到复杂的飞机等均可看作对象，它不仅能表示具体的事物，还能表示抽象的规则、计划或事件。(2)对象的状态和行为。对象具有状态，一个对象用数据值来描述它的状态。对象还有操作，用于改变对象的状态，对象及其操作就是对象的行为。对象实现了数据和操作的结合，使数据和操作封装于对象的统一体中(3)类。具有相同或相似性质的对象的抽象就是类。因此，对象的抽象是类，类的具体化就是对象，也可以说类的实例是对象。类具有属性，它是对象的状态的抽象，用数据结构来描述类的属性。类具有操作，它是对象的行为的抽象，用操作名和实现该操作的方法来描述。(4)类的结构。在客观世界中有若干类，这些类之间有一定的结构关系。通常有两种主要的结构关系，即一般--具体结构关系，整体--部分结构关系。①一般——具体结构称为分类结构，也可以说是“或”关系，或者是“is a”关系。②整体——部分结构称为组装结构，它们之间的关系是一种“与”关系，或者是“has a”关系。(5)消息和方法。对象之间进行通信的结构叫做消息。在对象的操作中，当一个消息发送给某个对象时，消息包含接收对象去执行某种操作的信息。发送一条消息至少要包括说明接受消息的对象名、发送给该对象的消息名（即对象名、方法名）。一般还要对参数加以说明，参数可以是认识该消息的对象所知道的变量名，或者是所有对象都知道的全局变量名。类中操作的实现过程叫做方法，一个方法有方法名、参数、方法体。消息传递如图10-1所示。二、面向对象的特征(1)对象唯一性。每个对象都有自身唯一的标识，通过这种标识，可找到相应的对象。在对象的整个生命期中，它的标识都不改变，不同的对象不能有相同的标识。(2)分类性。分类性是指将具有一致的数据结构(属性)和行为(操作)的对象抽象成类。一个类就是这样一种抽象，它反映了与应用有关的重要性质，而忽略其他一些无关内容。任何类的划分都是主观的，但必须与具体的应用有关。(3)继承性。继承性是子类自动共享父类数据结构和方法的机制，这是类之间的一种关系。在定义和实现一个类的时候，可以在一个已经存在的类的基础之上来进行，把这个已经存在的类所定义的内容作为自己的内容，并加入若干新的内容。继承性是面向对象程序设计语言不同于其它语言的最重要的特点，是其他语言所没有的。在类层次中，子类只继承一个父类的数据结构和方法，则称为单重继承。在类层次中，子类继承了多个父类的数据结构和方法，则称为多重继承。在软件开发中，类的继承性使所建立的软件具有开放性、可扩充性，这是信息组织与分类的行之有效的方法，它简化了对象、类的创建工作量，增加了代码的可重性。采用继承性，提供了类的规范的等级结构。通过类的继承关系，使公共的特性能够共享，提高了软件的重用性。(4)多态性(多形性)多态性使指相同的操作或函数、过程可作用于多种类型的对象上并获得不同的结果。不同的对象，收到同一消息可以产生不同的结果，这种现象称为多态性。多态性允许每个对象以适合自身的方式去响应共同的消息。多态性增强了软件的灵活性和重用性。三、面向对象的要素(1)抽象。抽象是指强调实体的本质、内在的属性。在系统开发中，抽象指的是在决定如何实现对象之前的对象的意义和行为。使用抽象可以尽可能避免过早考虑一些细节。类实现了对象的数据（即状态）和行为的抽象。(2)封装性（信息隐藏）。封装性是保证软件部件具有优良的模块性的基础。面向对象的类是封装良好的模块，类定义将其说明（用户可见的外部接口）与实现（用户不可见的内部实现）显式地分开，其内部实现按其具体定义的作用域提供保护。对象是封装的最基本单位。封装防止了程序相互依赖性而带来的变动影响。面向对象的封装比传统语言的封装更为清晰、更为有力。(3)共享性面向对象技术在不同级别上促进了共享同一类中的共享。同一类中的对象有着相同数据结构。这些对象之间是结构、行为特征的共享关系。在同一应用中共享。在同一应用的类层次结构中，存在继承关系的各相似子类中，存在数据结构和行为的继承，使各相似子类共享共同的结构和行为。使用继承来实现代码的共享，这也是面向对象的主要优点之一。在不同应用中共享。面向对象不仅允许在同一应用中共享信息，而且为未来目标的可重用设计准备了条件。通过类库这种机制和结构来实现不同应用中的信息共享。4.强调对象结构而不是程序结构四、面向对象的开发方法目前，面向对象开发方法的研究已日趋成熟，国际上已有不少面向对象产品出现。面向对象开发方法有Coad方法、Booch方法和OMT方法等。1.Booch方法Booch最先描述了面向对象的软件开发方法的基础问题，指出面向对象开发是一种根本不同于传统的功能分解的设计方法。面向对象的软件分解更接近人对客观事务的理解，而功能分解只通过问题空间的转换来获得。2.Coad方法Coad方法是1989年Coad和Yourdon提出的面向对象开发方法。该方法的主要优点是通过多年来大系统开发的经验与面向对象概念的有机结合，在对象、结构、属性和操作的认定方面，提出了一套系统的原则。该方法完成了从需求角度进一步进行类和类层次结构的认定。尽管Coad方法没有引入类和类层次结构的术语，但事实上已经在分类结构、属性、操作、消息关联等概念中体现了类和类层次结构的特征。3.OMT方法OMT方法是1991年由James Rumbaugh等5人提出来的，其经典著作为“面向对象的建模与设计”。该方法是一种新兴的面向对象的开发方法，开发工作的基础是对真实世界的对象建模，然后围绕这些对象使用分析模型来进行独立于语言的设计，面向对象的建模和设计促进了对需求的理解，有利于开发得更清晰、更容易维护的软件系统。该方法为大多数应用领域的软件开发提供了一种实际的、高效的保证，努力寻求一种问题求解的实际方法。4.UML(Unified Modeling Language)语言软件工程领域在1995年～1997年取得了前所未有的进展，其成果超过软件工程领域过去15年的成就总和，其中最重要的成果之一就是统一建模语言（UML)的出现。UML将是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言。UML不仅统一了Booch方法、OMT方法、OOSE方法的表示方法，而且对其作了进一步的发展，最终统一为大众接受的标准建模语言。UML是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它融入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。它的作用域不限于支持面向对象的分析与设计，还支持从需求分析开始的软件开发全过程。五、面向对象的模型·对象模型对象模型表示了静态的、结构化的系统数据性质，描述了系统的静态结构，它是从客观世界实体的对象关系角度来描述，表现了对象的相互关系。该模型主要关心系统中对象的结构、属性和操作，它是分析阶段三个模型的核心，是其他两个模型的框架。1.对象和类(1) 对象。对象建模的目的就是描述对象。(2) 类。通过将对象抽象成类，我们可以使问题抽象化，抽象增强了模型的归纳能力。(3) 属性。属性指的是类中对象所具有的性质（数据值）。(4) 操作和方法。操作是类中对象所使用的一种功能或变换。类中的各对象可以共享操作，每个操作都有一个目标对象作为其隐含参数。方法是类的操作的实现步骤。2.关联和链关联是建立类之间关系的一种手段，而链则是建立对象之间关系的一种手段。(1) 关联和链的含义。链表示对象间的物理与概念联结，关联表示类之间的一种关系，链是关联的实例，关联是链的抽象。(2) 角色。角色说明类在关联中的作用，它位于关联的端点。(3) 受限关联。受限关联由两个类及一个限定词组成，限定词是一种特定的属性，用来有效的减少关联的重数，限定词在关联的终端对象集中说明。限定提高了语义的精确性，增强了查询能力，在现实世界中，常常出现限定词。(4) 关联的多重性。关联的多重性是指类中有多少个对象与关联的类的一个对象相关。重数常描述为“一”或“多”。图10-8表示了各种关联的重数。小实心圆表示“多个”，从零到多。小空心圆表示零或一。没有符号表示的是一对一关联。3.类的层次结构(1) 聚集关系。聚集是一种“整体－部分”关系。在这种关系中，有整体类和部分类之分。聚集最重要的性质是传递性，也具有逆对称性。聚集可以有不同层次，可以把不同分类聚集起来得到一颗简单的聚集树，聚集树是一种简单表示，比画很多线来将部分类联系起来简单得多，对象模型应该容易地反映各级层次，图10-10表示一个关于微机的多极聚集。(2)一般化关系。一般化关系是在保留对象差异的同时共享对象相似性的一种高度抽象方式。它是“一般---具体”的关系。一般化类称为你类，具体类又能称为子类，各子类继承了交类的性质，而各子类的一些共同性质和操作又归纳到你类中。因此，一般化关系和继承是同时存在的。一般化关系的符号表示是在类关联的连线上加一个小三角形，如图10-114.对象模型(1)模板。模板是类、关联、一般化结构的逻辑组成。(2)对象模型。对象模型是由一个或若干个模板组成。模板将模型分为若干个便于管理的子块，在整个对象模型和类及关联的构造块之间，模板提供了一种集成的中间单元，模板中的类名及关联名是唯一的。·动态模型动态模型是与时间和变化有关的系统性质。该模型描述了系统的控制结构，它表示了瞬间的、行为化的系统控制性质，它关心的是系统的控制，操作的执行顺序，它表示从对象的事件和状态的角度出发，表现了对象的相互行为。该模型描述的系统属性是触发事件、事件序列、状态、事件与状态的组织。使用状态图作为描述工具。它涉及到事件、状态、操作等重要概念。1.事件事件是指定时刻发生的某件事。2.状态状态是对象属性值的抽象。对象的属性值按照影响对象显著行为的性质将其归并到一个状态中去。状态指明了对象对输入事件的响应。3.状态图状态图是一个标准的计算机概念，他是有限自动机的图形表示，这里把状态图作为建立动态模型的图形工具。状态图反映了状态与事件的关系。当接收一事件时，下一状态就取决于当前状态和所接收的该事件，由该事件引起的状态变化称为转换。状态图是一种图，用结点表示状态，结点用圆圈表示；圆圈内有状态名，用箭头连线表示状态的转换，上面标记事件名，箭头方向表示转换的方向。·功能模型功能模型描述了系统的所有计算。功能模型指出发生了什么，动态模型确定什么时候发生，而对象模型确定发生的客体。功能模型表明一个计算如何从输入值得到输出值，它不考虑计算的次序。功能模型由多张数据流图组成。数据流图用来表示从源对象到目标对象的数据值的流向，它不包含控制信息，控制信息在动态模型中表示，同时数据流图也不表示对象中值的组织，值的组织在对象模型中表示。图10-15给出了一个窗口系统的图标显示的数据流图。数据流图中包含有处理、数据流、动作对象和数据存储对象。1.处理数据流图中的处理用来改变数据值。最低层处理是纯粹的函数，一张完整的数据流图是一个高层处理。2.数据流数据流图中的数据流将对象的输出与处理、处理与对象的输入、处理与处理联系起来。在一个计算机中，用数据流来表示一中间数据值，数据流不能改变数据值。3.动作对象动作对象是一种主动对象，它通过生成或者使用数据值来驱动数据流图。4.数据存储对象数据流图中的数据存储是被动对象，它用来存储数据。它与动作对象不一样，数据存储本身不产生任何操作，它只响应存储和访问的要求。六、面向对象的分析面向对象分析的目的是对客观世界的系统进行建模。本节以上面介绍的模型概念为基础，结合“银行网络系统”的具体实例来构造客观世界问题的准确、严密的分析模型。分析模型有三种用途：用来明确问题需求；为用户和开发人员提供明确需求；为用户和开发人员提供一个协商的基础，作为后继的设计和实现的框架。（一） 面向对象的分析系统分析的第一步是：陈述需求。分析者必须同用户一块工作来提炼需求，因为这样才表示了用户的真实意图，其中涉及对需求的分析及查找丢失的信息。下面以“银行网络系统”为例，用面向对象方法进行开发。银行网络系统问题陈述： 设计支持银行网络的软件，银行网络包括人工出纳站和分行共享的自动出纳机。每个分理处用分理处计算机来保存各自的帐户，处理各自的事务；各自分理处的出纳站与分理处计算机通信，出纳站录入帐户和事务数据；自动出纳机与分行计算机通信，分行计算机与拨款分理处结帐，自动出纳机与用户接口接受现金卡，与分行计算机通信完成事务，发放现金，打印收据；系统需要记录保管和安全措施；系统必须正确处理同一帐户的并发访问；每个分处理为自己的计算机准备软件，银行网络费用根据顾客和现金卡的数目分摊给各分理处。图10－18给出银行网络系统的示意图。（二）建立对象模型首先标识和关联，因为它们影响了整体结构和解决问题的方法，其次是增加属性，进一步描述类和关联的基本网络，使用继承合并和组织类，最后操作增加到类中去作为构造动态模型和功能模型的副产品。1.确定类构造对象模型的第一步是标出来自问题域的相关的对象类，对象包括物理实体和概念。所有类在应用中都必须有意义，在问题陈述中，并非所有类都是明显给出的。有些是隐含在问题域或一般知识中的。按图10-19所示的过程确定类查找问题陈述中的所有名词，产生如下的暂定类。软件 银行网络 出纳员 自动出纳机 分行分处理 分处理计算机 帐户 事务 出纳站事务数据 分行计算机 现金卡 用户 现金收据 系统 顾客 费用 帐户数据访问 安全措施 记录保管根据下列标准，去掉不必要的类和不正确的类。（1） 冗余类：若两个类表述了同一个信息 ，保留最富有描述能力的类。如"用户"和"顾客"就是重复的描述，因为"顾客"最富有描述性，因此保留它。（2） 不相干的类：除掉与问题没有关系或根本无关的类。例如，摊派费用超出了银行网络的范围。（3） 模糊类：类必须是确定的，有些暂定类边界定义模糊或范围太广，如"记录保管"就模糊类，它是"事务"中的一部分。（4） 属性：某些名词描述的是其他对象的属性，则从暂定类中删除。如果某一性质的独立性很重要，就应该把他归属到类，而不把它作为属性。（5） 操作：如果问题陈述中的名词有动作含义，则描述的操作就不是类。但是具有自身性质而且需要独立存在的操作应该描述成类。如我们只构造电话模型，"拨号"就是动态模型的一部分而不是类，但在电话拨号系统中，"拨号"是一个重要的类，它日期、时间、受话地点等属性。在银行网络系统中，模糊类是"系统"、"安全措施"、"记录保管"、"银行网络"等。属于属性的有："帐户数据"、"收据"、"现金"、"事务数据"。属于实现的如："访问"、"软件"等。这些均应除去。2.准备数据字典为所有建模实体准备一个数据字典。准确描述各个类的精确含义，描述当前问题中的类的范围，包括对类的成员、用法方面的假设或限制。3.确定关联两个或多个类之间的相互依赖就是关联。一种依赖表示一种关联，可用各种方式来实现关联，但在分析模型中应删除实现的考虑，以便设计时更为灵活。关联常用描述性动词或动词词组来表示，其中有物理位置的表示、传导的动作、通信、所有者关系、条件的满足等。从问题陈述中抽取所有可能的关联表述，把它们记下来，但不要过早去细化这些表述。下面是银行网络系统中所有可能的关联，大多数是直接抽取问题中的动词词组而得到的。在陈述中，有些动词词组表述的关联是不明显的。最后，还有一些关联与客观世界或人的假设有关，必须同用户一起核实这种关联，因为这种关联在问题陈述中找不到。银行网络问题陈述中的关联：·银行网络包括出纳站和自动出纳机；·分行共享自动出纳机；·分理处提供分理处计算机；·分理处计算机保存帐户；·分理处计算机处理帐户支付事务；·分理处拥有出纳站；·出纳站与分理处计算机通信；·出纳员为帐户录入事务；·自动出纳机接受现金卡；·自动出纳机与用户接口；·自动出纳机发放现金；·自动出纳机打印收据；·系统处理并发访问；·分理处提供软件；·费用分摊给分理处。隐含的动词词组：·分行由分理处组成；·分理处拥有帐户；·分行拥有分行计算机；·系统提供记录保管；·系统提供安全；·顾客有现金卡。基于问题域知识的关联：·分理处雇佣出纳员；·现金卡访问帐户。使用下列标准去掉不必要和不正确的关联：（1） 若某个类已被删除，那么与它有关的关联也必须删除或者用其它类来重新表述。在例中，我们删除了"银行网络"，相关的关联也要删除。（2） 不相干的关联或实现阶段的关联：删除所有问题域之外的关联或涉及实现结构中的关联。如"系统处理并发访问"就是一种实现的概念。（3） 动作：关联应该描述应用域的结构性质而不是瞬时事件，因此应删除"自动出纳机接受现金卡"，"自动出纳机与用户接口"等。（4） 派生关联：省略那些可以用其他关联来定义的关联。因为这种关联是冗余的。银行网络系统的初步对象图如图10-20所示。其中含有关联。4.确定属性属性是个体对象的性质,属性通常用修饰性的名词词组来表示.形容词常常表示具体的可枚举的属性值,属性不可能在问题陈述中完全表述出来,必须借助于应用域的知识及对客观世界的知识才可以找到它们。只考虑与具体应用直接相关的属性，不要考虑那些超出问题范围的属性。首先找出重要属性，避免那些只用于实现的属性，要为各个属性取有意义的名字。按下列标准删除不必要的和不正确的属性：（1） 对象：若实体的独立存在比它的值重要，那么这个实体不是属性而是对象。如在邮政目录中，"城市"是一个属性，然而在人口普查中，"城市"则被看作是对象。在具体应用中，具有自身性质的实体一定是对象。（2） 定词：若属性值取决于某种具体上下文，则可考虑把该属性重新表述为一个限定词。（3） 名称：名称常常作为限定词而不是对象的属性，当名称不依赖于上下文关系时，名称即为一个对象属性，尤其是它不惟一时。（4） 标识符：在考虑对象模糊性时，引入对象标识符表示，在对象模型中不列出这些对象标识符，它是隐含在对象模型中，只列出存在于应用域的属性。（5） 内部值：若属性描述了对外不透明的对象的内部状态，则应从对象模型中删除该属性。（6） 细化：忽略那些不可能对大多数操作有影响的属性。5.使用继承来细化类使用继承来共享公共机构，以次来组织类，可以用两种方式来进行。（1） 自底向上通过把现有类的共同性质一般化为父类，寻找具有相似的属性，关系或操作的类来发现继承。例如"远程事务"和"出纳事务"是类似的，可以一般化为"事务"。有些一般化结构常常是基于客观世界边界的现有分类，只要可能，尽量使用现有概念。对称性常有助于发现某些丢失的类。（2） 自顶向下将现有的类细化为更具体的子类。具体化常常可以从应用域中明显看出来。应用域中各枚举字情况是最常见的具体化的来源。例如：菜单，可以有固定菜单，顶部菜单，弹出菜单，下拉菜单等，这就可以把菜单类具体细化为各种具体菜单的子类。当同一关联名出现多次且意义也相同时，应尽量具体化为相关联的类，例如"事务"从"出纳站"和"自动出纳机"进入，则"录入站"就是"出纳站"和"自动出纳站"的一般化。在类层次中，可以为具体的类分配属性和关联。各属性和都应分配给最一般的适合的类，有时也加上一些修正。应用域中各枚举情况是最常见的具体化的来源。6.完善对象模型对象建模不可能一次就能保证模型是完全正确的，软件开发的整个过程就是一个不断完善的过程。模型的不同组成部分多半是在不同的阶段完成的，如果发现模型的缺陷，就必须返回到前期阶段去修改，有些细化工作是在动态模型和功能模型完成之后才开始进行的。（1） 几种可能丢失对象的情况及解决办法：·同一类中存在毫无关系的属性和操作，则分解这个类，使各部分相互关联；·一般化体系不清楚，则可能分离扮演两种角色的类·存在无目标类的操作，则找出并加上失去目标的类；·存在名称及目的相同的冗余关联，则通过一般化创建丢失的父类，把关联组织在一起

浅析如何提高电力营销系统基础数据的质量

论文关键词：电力营销系统 基础数据 有效手段 长效机制

论文摘要： 电力营销系统基础数据的质量对开展营销业务，提高业务水平有重大意义，本文详细阐述了提高营销基础数据质量的有效手段，对建立数据工作的长效机制进行了论述，以期达到有效提高电力营销系统基础数据的质量。 前言     自2004年江苏省电力营销管理系统开始投运，到2009年7月新版营销系统上线以来，系统内共完成了各类流程和工单307560条记录，营销系统实现了流程化的管理，规范了营销管理的各项工作，同时也产生了庞大的营销数据。截至目前，营销系统总用电户数已达529698户，营业户数达560814户。这些数据的质量，虽比系统上线初期有明显的提高，但仍存在数据缺项、漏项、逻辑对应关系错误等问题，为更好的开展营销业务工作、提高应用水平，还需要进一步提高系统基础数据质量。 一、充分认识提高营销基础数据质量的重要意义 基础数据是信息系统的生命线，是营销各项工作开展和分析决策的核心所在。以线损管理工作为例，需要变电站、线路、台区的目录基础资料完整准确，所有关口用户、正常用电客户的线变户关系要求正确、完整和一致，才能统计出正确的供售电量，进行有效的线损分析，为开展营销稽查和杜绝营销工作差错提供依据。反之，如果基础资料不完善，就无法正确统计供售电量，线损分析也无从谈起。由此可知，提高数据质量，是进行科学决策的必然要求。只有在数据准确的基础上，才能做出较为正确的判断和宏观决策，也才有可能更好地为社会服务、为企业服务、为人民服务。 二、如何利用有效手段提高营销基础数据质量 营销系统基础数据质量包括了客户基础数据的完整性和准确性，主要从管理和技术两个层面来分析： （一）加强数据管理，认真扎实做好数据整理工作 1、认真梳理、排查问题。目前，各级营销部门积累的数据，存在的主要问题归结为以下几方面：一是数据源头存在问题，可能在用户提供数据时存在数据项不完善、不准确，或在数据录入时发生错误；二是由于各类调整未按规定变更和清理，造成数据错误；三是在新、老信息系统升级换代过程中，数据转化过程中产生了重复数据、垃圾数据和错误数据；四是由于工作人员操作失误造成数据错误等。对此，营销部门要认真梳理、归纳，找出产生错误数据的相关原因，有针对性提出改进措施，确保问题顺利解决。 2、对症下药，分类处理。一是认真把好数据入口关，树立以预防为主的工作原则。在对业务流程进行细化和规范的同时，进行业务流与信息流的交叉分析，识别和确认信息系统中数据质量有可能产生错误的关键点，制定相应的标准化操作流程，以确保数据质量从源头上得到有效控制。二是分清时点，有效转换。针对有些错误数据是在新老系统转换时产生的，通过分析和诊断，采取数据分段处理的有效方针，合理确定发生问题的临界点和数据量，在规定时限内逐步统一整改到位，以确保数据的准确性、完整性。 3、细致过滤，适时监测。一是各单位对部分基础数据定时核对，如线路台帐、配变台帐半年一次定时与生产系统中核对，及时整改未调整到位的资料。二是在政策调整时，及时开展相应的信息核对和修改工作。三是借助稽查工具的有利条件，不断开展数据整理工作。今年，营销管理信息系统基础数据可用率被列入国网公司同业对标指标项目，省公司制定了信息通报制度，定期对各地区数据上传的情况和数据完整率、准确性进行通报，并进行全省排名和考核。因此，我们根据通报中所指出的问题，认真加强对我们宜兴地区基础数据的适时监测，发现问题，及时改正。 （二）利用信息化技术手段提高营销基础数据质量 基础数据的准确性对于信息化管理软件来说，是至关重要的。 1、按固定格式填写基础数据，可以发现常规错误，利于查询和统计。在信息化项目中，企业的工作流程要走标准化的道路，而且基础数据的建立也要实行标准化。对于构建基础数据标准化，要做到如下几点：一是内容顺序上的标准化。对于某个字段的内容，其所表达的内容要标准，包括其前后的顺序要一致，最好长度也要一致。二是传票或工单内容要填写全面，不要有空。当某项内容确实没有的时候，可以输入统一的特定字符，不能空白，可以最大限度的防止类似错误的发生，提高数据的完整率和准确率。三是同一个字段中，可能要表示多种内容。如用户有多个联系电话的时候，每个号码之间一般都要利用分隔符进行隔开。基础数据标准化的要求就是这个分隔符好统一，并且需要唯一，统一指的是全部的基础资料都要利用这个分隔符进行分隔，唯一指的是这个字符能够被用来当作分隔符。 2. 在系统中实现技术层面的限制。除了在基础数据前提整理的时候要注意数据的质量以外，在操作人员输入营销信息系统的时候，系统也要能够进行一定自我判断，以提高系统中数据的准确性。如某用电户为380V电压等级供电，而操作人员在传票中输入电价的.时候误选择了10KV的电价，传递时系统会自动提示说“该户电价与电压等级不一致”，阻止传票正常传递，提示操作人员必须修改，以保证输入数据的准确性。 3、充分利用数据查询工具，编写SQL语句提供数据查询。随着新版营销系统上线，作者结合当前开展的营业示范区创建工作，编写了一部分SQL查询语句，如新版营销系统10KV和400V线损统计语句、线损基础档案核查语句、专项电价核查等等，要充分利用SQL查询工具，编写核查语句将不符合逻辑关系的数据清单搜索出来，有了线索就能开展数据整改工作，从而提高系统内数据的准确率。 三、建立数据工作的长效机制 近几年来，营销各部门在数据整理方面做了大量的工作，取得了一定成绩，积累了不少的经验，但仍存在一定差距，需要建立数据工作的长效机制。 （一）要制定数据管理的相应制度。数据管理制度是数据工作有章可循的依据，是提高数据质量的保证。在制度建设中，要突出重点，对从源头上控制虚假数据，防止在操作过程中产生错误，更新数据、清理数据等做出具体规定。严格把握工作开展的程序及标准，确保规范操作、减少或避免发生错误。 （二）要加强对数据质量的监督。要把数据错误率降到最小程度，除把握好数据工作的各环节之外，还要加强对数据质量的监督。为此，要建立相应的监督机制，明确各工作岗位的职责分工；对已录入的数据要认真复核，发现错误及时纠正；在数据交换过程中，要实时跟踪，认真抽查，避免交换过程中发生数据的重复、遗失。特别是在原有数据基本准确的基础上，对新增数据质量严格把关，确保数据增量的准确无误，从整体上不断提高数据质量。