基于“数据中台”的高校财务信息系统架构研究*

张 进

(南京邮电大学 财务处，江苏 南京 210023)

一、引 言

20世纪90年代，美国Florida大学首先推出校园智能卡，英国Thames Valley大学紧随其后启用了“校园一卡通”，随后这种新的管理方式被推广到欧洲和亚洲的一些高校[1]，推动了高校校园财务和业务的一体化发展进程。西方发达国家的高校信息化起步较早，在预算管理、资金管理、财务分析和决策、财务信息公开和财务监督等方面有着较为完善的管理体系，并建立了相应的财务管理信息系统，对高校的日常管理发挥着举足轻重的作用。

二、高校财务信息化研究现状

2021年3月，教育部发布《教育部关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》，通知要求各单位、各高校要深化教育领域“放管服”改革，以数据为驱动力，利用新一代信息技术提升教育管理的数字化、网络化、智能化水平，推动教育决策由经验驱动向数据驱动转变、教育管理由单向管理向协同治理转变、教育服务由被动响应向主动服务转变，以信息化支撑和推动教育治理体系和治理能力现代化。目前，国内大部分高校均已建设了以“校园一卡通”为核心的数字化校园网络体系，财务信息化作为高校数字化校园建设的核心部分之一，也紧跟学校信息化发展步伐，建成了集会计核算、薪酬管理、学生缴费、智能报账等财务信息系统，极大地提高了财务工作效率和服务质量。随着高校规模的逐步扩大，高校财务管理的范畴也不仅仅局限于财务会计，而是向着“大财务”的范围延伸，一些原本不属于财务范畴的业务和数据等都进入了大数据时代的财务管理视野，财务信息化建设必须摒弃传统以业务为主线的建设思路，从“数据”的角度重新构建大数据时代的财务信息系统。

近年来，国内学者关于我国高等学校财务信息化建设的研究取得了大量成果，主要集中在高校财务信息化建设面临的问题及应对策略等方面。2016-2019年的文献材料大都集中在探讨财务信息系统如何构建方面，如江小琴认为当前大部分高校存在着数据共享和集成化程度低、信息孤岛现象明显等问题，为此提出了构建基于云计算的高校财务管理信息化服务平台的理论框架[2]。高勇提出了采用面向服务的架构设计方法——SOA技术来设计高校数字化平台总体架构[3]。近两年，专家学者们的研究更关注在“业财融合”背景下，如何构建财务信息化系统，如涂淑娟建议重建数据标准，统一财务共享服务中心与高校数据中心建设，统一数据信息来源，做到“一数一源、一源多用”[4]。李洋以苏州大学“一门式”财务服务平台为例，提出了基于业财融合视角，通过共享大数据平台建设等方式，对高校会计流程进行再造的建议[5]。

总结国内高校财务工作者对高校财务信息化建设的研究成果，不论是对信息系统建设本身，还是对财务相关管理业务，财务信息化已经成为高校财务管理精细化、人性化及科学化的关键手段。但从目前的研究成果来看，大多都停留在如何构建财务信息系统的理论层面，对高校财务信息系统的技术架构研究较少，未能从数据的角度和整体层面提出应如何构建高效便捷的高校财务信息系统。

三、当前高校财务信息化存在的问题

经过二十多年的发展，高等学校的财务信息化基础平台已得到相当程度的普及，从最初的内部局域网的会计电算化阶段，到现在开放的互联网集成化阶段[6]，高校财务信息化建设取得了跨越式发展，财务系统与校内其他业务系统实现了初步的集成整合，基本实现了部门间的数据交互和共享。

但数据标准不一致、信息孤岛、无法实现系统的决策支撑功能等仍是目前面临的主要问题，主要表现在以下几个方面。

(一)信息孤岛仍然严重，业务流程不标准

高校财务信息化建设之初，大多数高校财务系统都根据财务业务需要而建设，如工资系统、收费系统、账务处理系统等，各系统呈“烟囱”式孤岛分布，系统之间没有统一的数据标准和格式，无法实现自动的数据共享[7]，与校内其他部门业务系统更是无法实现数据的融通共享，由此也导致了财务业务流程需要人工干预的环节太多，无法实现标准化，甚至出现了财务信息化投入越多，财务人员越忙的现象。

(二)财务与业务脱离，业财融合任务艰巨

所谓业财融合，是指业务经营与财务管理的融合[8]，将财务信息嵌入到高校的资产管理、科研管理、人事管理、学生管理等具体业务流程中，从而实现高校部门间业务与财务的相互协同和深度联动。

当前，随着智慧校园建设的推进，高校内部各部门间均建立了自己的业务系统，但信息孤岛导致了系统信息的不匹配，同时高校财务部门与业务部门的工作目标、对业务的理解等也不一致，财务往往滞后于业务，这阻碍了高校业财融合的推进。

(三)财务数据未被充分利用，缺乏决策支撑功能

高校财务信息化系统是从会计电算化系统不断更新和升级而来，系统建设的目标也很单一，即解放手工劳动，提高工作效率。随着高校规模的快速扩张，财务管理范围逐步扩大，财务相关数据量呈指数级上升，但这些数据并未能充分发挥其决策支撑功能。另一方面，在高校规模扩大的同时，其经费量也在持续增长，通常达数十亿甚至上百亿，如此巨额的经费如何合理分配，经费支出的绩效如何评价等，都需要一个功能强大的财务分析决策系统及绩效评价系统作为支撑。建成这样一个系统，正是高校财务信息化建设的最终目标。

四、新形势下高校财务信息化建设目标

伴随着信息技术的发展，新技术、新理念不断涌现，尤其是大数据、云计算及人工智能的发展及数据中台理念的提出给高校财务信息化建设提供了新思路和新方向，高校财务信息化建设站上了新的起点，并向更高水平迈进。通过先进的信息技术，及时提供高质量的财务信息，同时通过数据挖掘手段对财务信息进行数据分析，以优化资源配置和支持决策活动，从核算会计向管理会计转变，最终实现“智慧财务”的目标。新形势下的高校财务信息化建设目标具体来说包括以下几个方面的内容。

(一)实现财务业务流程标准化

随着国库集中支付制度、全面预算管理制度、全面预算绩效管理、行政事业单位内部控制规范以及新政府会计制度等公共财政制度改革措施的实施，上级主管部门对高校财务的监管要求越来越严，数据质量要求越来越高。财务业务流程标准化是顺利推进上述改革措施得以落实的重要抓手和推进高校业财融合的关键环节，否则将无法保证高校财务数据的可比性和可靠性。

(二)实现财务决策科学化

当前高校的财务信息系统已经基本可以满足会计核算的需要，但无法实现财务决策的支撑功能。随着高校财务管理的日趋复杂，高校财务信息系统必须由传统的核算型向管理型转变，新形势下高校财务信息化建设也必须基于管理会计的要求，深入推进业财融合，建立财务决策分析系统，自动进行数据处理、比较，自动生成相应分析报表，为高校的资金筹集、资源配置、绩效评价等提供决策支撑。

(三)实现内部控制有效化

随着信息技术在高校财务管理中的深入应用，财务会计的信息传递方式、会计核算方式及信息存储方式等都发生了根本性改变，高校财务内部控制范围不断扩大，单纯依靠人工控制已经不现实。应利用信息技术将内部控制体系的内容嵌入信息系统流程中的各个环节，实现自动业务流程控制，从而保证内部控制的有效性。

五、基于“数据中台”的高校财务信息系统架构设计

大数据、云计算等信息技术的发展，为高校财务信息化建设目标的实现提供了技术保障；数据中台理念的提出[9]，为高校财务信息化建设提供了新的建设思路。本文在分析高校财务信息化建设现状及面临问题的基础上，运用大数据、云计算等新技术，引入“数据中台”建设理念，从高校财务信息系统架构顶层设计入手，将校内各业务系统数据作为“财务数据”的生产方，重新构建以“财务数据”为核心的高校财务信息化架构，形成以“财务数据”的产生、存储、分析、应用、归档的流程为主线的全生命周期的管理方案，从而解决不同业务系统建设中数据孤岛、重复建设、数据标准与数据统计口径不一致等问题，重塑财务业务流程，实现从前期业务事项的发起到财务处理、风险管控、信息反馈等流程的闭环管理，通过对全业务流程的自动分析，为高校领导层决策提供有价值的财务信息。

(一)高校财务“数据中台”建设的必要性

随着高等学校办学规模的扩大，财务数据量呈指数级增长，且有大量的涉密信息，故对安全性有着较高要求。以数据为中心的“数据中台”建设理念给高校财务信息化建设提供了新思路，与财务相关的学生、教职工、资产、科研、后勤等数据，不再是单纯的数字，而是信息资产。通过对信息资产的深度挖掘和应用，为高校领导层决策提供数据支撑，是高校财务信息化建设的必然方向。

1.推进高校业财融合的需要

随着信息技术的快速发展和进步，高校内部包括财务部门在内的各部门都建立了相应的业务系统，然而由于数据标准的不一致、数据口径的不统一，校内系统之间并未实现互联互通，数据的转换处理还需人工操作，这导致了业务与财务的分离，更谈不上业财融合。“数据中台”统一数据、统一ID与视图、统一数据服务的建设理念有助于解决校内信息孤岛问题。

2.高校财务精细化管理要求

高校财务体系涉及的数据量在过去的数十年里已成倍增长，伴随着高校管理决策科学化、智能化和数字化等要求，尤其是新政府会计制度下，高校财务数据量也必然成倍甚至呈指数级增长，对财务数据的精细化、精准化管理的需求，也必然更加强烈。

3.高校财务绩效评价要求

随着《全面预算绩效管理》的推行，高校大收大支、不计成本、不问绩效的预算管理模式已成为过去，巨额经费如何分配、绩效如何评价，传统的烟囱式财务信息系统无法解决这一系列问题，需要建立基于财务数据的多层次的决策支撑系统。从数据分析角度看，集中式的“数据中台”提高了数据的集成程度，增加了数据分析的维度并丰富了数据分析层次，可以挖掘出更多有价值的信息，为领导层决策提供数据支撑。

4.高校财务数据安全性要求

财务信息通常都是比较机密、重要的数据，随着国库集中支付要求的不断提高，很多高校已经同财政部门的数据直联，更需要对财务数据进行独立的处理，以提高数据安全性。

(二)基于“数据中台”的高校财务信息系统架构

从技术角度看，“数据中台”有多种划分方式，其中，“大数据基础平台”拥有大数据的基础计算、存储、软硬件资源的调度、分配与监控管理等基础能力。在本文研究范畴里，“大数据基础平台”并不算作“数据中台”的一部分。

陆游还十分钦佩名士的“真”风度，此“真”在于名士性情的至纯至真。最突出的要数《任诞》第47则王子猷“雪夜访戴”一典，此典在陆游作品中出现达21次之多。关于此典与士人精神的关系，罗宗强先生有准确的理解和解释：“这是一则极美的文字，其中传达着一种千古士人为之神往的感情。后来的很多士人，都为这个故事所感动。它不仅表达一种真挚的友情，更重要的是传达士人的传统性格里那种忘情的趣味。这趣味蕴含高雅脱俗的情调，而且是纯情的，情来即兴，情尽即止。这是后来文人画传统的内在精神之一表现，也应该是属于士文化的一种成分。”[21](P238)

“数据中台”提供以“数据”为中心的数据分析与管理能力，其依赖于“大数据基础平台”所提供的基础能力，同时具备向上层提供数据服务与数据可视化等能力。

从功能角度看，基于数据中台的高校财务信息系统通过对分散在学校各业务系统的基础源数据进行处理，形成业务库、专题库等，在此基础上应用预算管理分析、科研管理分析、资产管理分析等相关数据为领导决策提供分析依据(见图1)。

图1 基于“数据中台”的财务系统总体架构示意图

从分层角度看，数据源层是高校财务数据的来源，是事件发生的原点，其数据具有实时性、原子性的特点，表征的是包含具体的人和时间维度的事件，是数据的生产方，为上层的数据处理层提供基础数据.数据处理层通过大数据基础平台和数据中台提供的数据，实现对数据的蜕变和增值，其数据的价值被深度挖掘，是数据价值的生产方。数据应用层包含使用数据的各类系统，是数据的消费者和数据价值的体现方。

本文基于“数据中台”，在分析高校财务信息系统建设可行性的基础上，规划和设计了高校财务体系基于“数据中台”的建设内容、方法和数据组织方式等，为高校财务信息化建设提供依据，也为高校管理决策提供数据支撑。

基于“数据中台”的财务信息系统建设体现了以“数据”为中心的理念，贯穿财务相关数据从产生、接入、存储、分析、加工与处理、数据输出到数据使用的全生命数据管理周期(见图2)[10]。

图2 基于“数据中台”的财务信息化处理流程示意图

从数据角度看，基于数据中台的高校财务信息系统应该至少包括数据采集与接入(包括数据预处理)、数据处理与数据治理(包括数据标准管理)、数据服务与数据输出、数据调度服务与管理、数据资源管理(包括数据质量管理)以及数据安全管理(见图3)。

图3 基于“数据中台”的财务数据管理架构示意图

1.数据安全管理

数据安全管理提供动态化、智能化的数据风险控制机制保障。财务数据是重要数据，必须有专门的安全保护机制和安全规范。数据安全管理的主要内容包括明确数据安全管理的范围、边界以及目标，同时确定数据安全识别的发现方法，以及相应的处置动作等。具体包括数据安全定义管理，即明确数据安全管理的对象，并明确数据安全管理的范围和定义；数据安全识别管理，即根据定义的管理内容进行数据安全性分析和识别，发现其中可能存在的数据安全风险；风险数据控制管理，即根据识别出的内容进行安全控制，并实施相应的操作。

数据由校内各类业务单位或系统产生后，通过数据采集和接入系统，接入“数据中台”，统一进行采集、清洗、转换等操作，并对采集到的数据做预处理。

数据采集与接入采用多种数据接入模式，以标准化、模块化的方式进行来自不同部门、不同系统的“多源异构”数据的接入。管理人员通过管理控制面板，对采集策略、采集任务等进行参数设置，数据采集设置管理参数至少包括：获取数据后的存储位置、数据的提供方式、数据的全量和更新方式、数据的业务含义、数据字段的格式语义和字段的取值分布、数据结构等信息。

数据采集的预处理也叫做数据的前置处理，主要实现数据在导入之后的基础性规整处理工作，使得数据符合数据中台处理的基本要求，便于后续的数据处理与加工。数据采集与接入是数据中台的入口。

3.数据资源管理

数据资源管理对数据进行统一管理和融合分析，具有集中管理能力，主要包括数据目录管理、数据目录检索、数据标签管理、数据质量管理等，使数据管理者和使用者能够直观地理解数据，知道数据的意义与数据资产情况，增强使用数据的信心和能力。数据资源管理所具有的功能使数据管理者能够控制数据的使用，强化数据权限管理，数据资源管理还应同步提供包括数据的有效性验证、合理性验证在内的数据质量管理能力。

4.数据处理与数据治理

数据处理与数据治理将采集到的原始数据(预处理后的数据)按照业务定义进行分步分层处理加工，并开展数据业务标准的治理转换工作，这是数据应用开发体系的基础和关键。应根据政府会计制度及高校内部标准、规范的要求，实现数据的分类分层建库。数据处理与数据治理后的数据组织应形成不同的库，主要包括：原始库、业务标准库、资源库、业务库、知识库、专题库等。高校数据分库架构如图4所示。

图4 数据分库架构示意图

原始库。原始库保留原始数据，反映原始业务场景数据的集合，并在此基础上补充高校内部不同业务系统来源的数据。原始库中的数据也称贴源数据。

业务标准库。业务标准库是对数据关键要素建立的数据标准，主要用来解决不同业务系统数据不一致性的问题，解决业务关联和业务冲突问题(如：在学生管理系统中，性别男用0表示，性别女用1表示；在财务系统中，性别男用T表示，性别女用F表示；而业务标准库统一定义为男用M、女用F表示)。业务标准库可以与资源库一同建设。

资源库。资源库是综合各类业务资源建立的关键要素(如各种标识类属性：财务科目编码、教职工工号、学生学号、资产编号等)，以及要素之间关联、关系的公共数据集合。

业务库。业务库也叫域数据库，是经过整合后的专业领域的业务数据库(如：教务部门的学生选课数据、学籍异动数据，科研管理部门的科研项目立项数据、资产管理部门的资产折旧数据等)，通常是一个业务大类的数据集合。其记录和反应业务过程，并为各业务活动提供数据支撑。业务库根据业务的不同需求进行建设，是数据中台围绕“数据”建设的重点。

知识库。知识库指高校财务管理领域共享的知识数据和规则方法的集合。知识库不是必需的库，它是在特定情况下需要的数据库。

专题库。专题库也叫“主题库”，是为了方便具体工作而建立的整合了各类数据的专门工作集，以符合高校财务预设的业务主题场景。专题库形成跨域的财、人、地、事、物、单位的统一数据视图，为具体问题的解决和分析提供统一的数据分析服务。如：针对专项资金的专题分析库、针对科研的财务专题分析库等。

业务标准库、资源库以及知识库是数据处理与治理的数据支撑库，支撑数据处理的整个过程。原始库、业务库、专题库是数据处理的主体，体现数据处理的源头、中间和目标。

数据处理的过程是：首先，基于原始库对不同来源的数据根据相应的规则进行数据加工(数据集成)，形成整合数据；然后，在整合数据的基础上经过再次加工处理(或直接从原始库加工)，形成面向不同业务域的域数据；最后，基于域数据加工成为面向专题的应用数据(见图5)。每层的数据加工处理过程越来越细致，专业性越来越强。

图5 数据加工分层结构示意图

需要强调的是，在数据处理的过程中有一个重要的工作，即“数据标准管理”。没有统一的数据标准和规范，难以整合形成统一的数据处理流程以及统一口径的数据指标。数据治理是通过统一的数据标准规范形成并实现数据加工处理与数据治理的过程。

“数据标准管理”首先是规范梳理、规则选取和规则制定的过程，其承载体是“业务标准库”，其梳理出的规则和标准被保存在业务标准库中。

数据处理与数据治理具有提供全量数据的处理能力，不但能满足大数据环境下数据计算的需求，更提供了数据整合与数据规范化的能力，实现了大数据集成，有利于面向专题(主题)的数据构建，为实现后续数据价值的深度挖掘、业务单位的财务数据化运营提供了重要的支撑功能。

5.数据服务与数据输出

数据服务提供数据接口服务，用于构建数据共享服务的高速传输通道，实现统一数据接口与服务定义，为业务系统提供标准、高效的数据，为数据使用方提供信息服务和数据输出，体现数据的价值。

数据服务通过统一的数据服务网关对外提供服务，数据服务网关是其他业务系统获取财务数据的主要接口。数据服务接口实现数据的服务化封装、规范化授权。

数据服务将原始库、业务库、业务标准库、资源库、知识库、专题库等数据库的数据封装为标准数据接口，通过统一的数据服务网关代理访问，数据使用系统通过符合REST规范的HTTP(S)协议的API接口接入网关。

数据服务接口能够对符合JDBC规范的关系型数据库的数据进行封装，如Oracle、Mysql、Postgresql、HBase、Hive等，数据服务接口还支持非结构化对象(对象文件)的访问服务。

6.数据调度服务与管理

数据调度能够实现对数据加工处理的调度操作。数据调度服务与管理实现批量和实时数据的处理加工与调度，通过调度管理功能实现对数据调度的管控。

数据调度在不同的数据任务执行场景下对数据调度频率的要求各不相同，简单的定时脚本方式和人工手动执行的方式无法满足复杂的调度需求，因此支持自定义调度计划，根据高校财务不同业务的需要周期性地对作业进行自动调度，是数据调度未来的发展趋势。

实时数据加工处理是近些年才出现的一种数据处理模式，适合对数据紧迫性、实时性要求较强的数据处理业务环节。如学生在缴费操作后，能够实时在其个人消费报表中看到明细。

为实现远程调度服务管理的能力，数据调度服务除支持可视化配置管理功能外，还需支持API接口调度的管理模式，API调度接口应支持最常用的、符合REST规范的HTTP(S)协议的接口，使得支持第三方的业务系统能够实现对任务(作业)的调度管理功能。

六、结 语

本文围绕以数据为核心的架构思想，分析了高校财务信息化建设的现状和存在的主要问题，研究了基于数据中台的高校财务信息系统构建的必要性，讨论了该架构的主要建设内容，重点分析了数据治理体系的数据组织方式和数据处理流程，并结合财务数据的特点，探讨了数据安全管理的内容和方式，为高校财务信息化建设做了有益的探索。

需要提出的是，高校财务管理是一个复杂并需要不断优化调整的过程，而高校财务信息化作为高校财务管理的重要支撑，也需要进行持续建设和不断优化，建设以数据为中心的信息化体系，这同样是一个长期的工作，其数据组织模式和数据处理流程也需要根据管理和财务机制的调整不断做出相应的优化。因此，基于数据中台的财务信息系统的建设必须高屋建瓴，从整体出发进行构建。