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试论数据仓库技术用于税务系统 　　摘 要：税务系统需要对大量数据进行计算、分析，而数据仓库技术的应用可以解决这个难题，文章首先对数据仓库技术进行简要介绍，对数据仓库技术在税务信息化建设、税务执法系统以及税务征管方面的应用进行研究。 　　关键词：数据仓库技术；税务系统；税务信息化 　　引言 　　随着社会经济的快速发展，以及税务信息化建设水平的提高，税务系统在进行业务处理过程中产生大量数据，增大了税务人员开展税务统计工作的难度，而且工作效率低下，因此非常有必要运用合理有效的技术手段，对大量税务数据进行管理。数据仓库技术是近些年比较流行的数据管理理念，文章以数据仓库技术在税务系统中的应用为出发点，进行深入研究和探讨，不足之处，敬请指正。 　　1 数据仓库技术概述 　　数据仓库技术最早是上世纪90年代提出的概念，具有面向主题、集成、稳定以及反映历史数据变化的特点，可以为管理决策提供数据支持。除此之外，数据仓库技术的作用还在于对数据进行全面分析处理和常规操作型数据库有着本质区别，数据仓库是针对不同的异构数据源有效集成，然后根据其主题进行重新分类，其中包含历史数据，数据不准进行修改。一般而言，数据仓库系统包括数据仓库、管理部分以及分析工具等。 　　2 数据仓库技术在税务系统的应用 　　2.1 在税务信息化的应用 　　经过近些年的发展，我国税务系统推广应用金税工程、综合征管等各种各样的数据管理信息系统，但是依然存在诸多问题，比如应用系统较为分散、信息质量较低、应用效率不高以及应用层次不高的情况，而数据仓库技术在税务信息化的应用可以弥补以上不足，一方面整合信息资源、提升了信息的稳定可靠性，另一方面促进信息应用层次、税收管理质量及效率的提升。 　　因此，针对我国目前税务系统信息化现状开展数据仓库技术的应用，具体有以下几个方面。 　　（1）建立和完善省级数据仓库体系，以税务系统税务信息的实际需求为出发点，按照一体化建设原则，对维度与指标进行明确，最后对省级数据仓库体系进行确定。其中，选定主题时可以将其分别设计为：税收宏观变化分析预测、税收报表与查询分析、稽查征管与发票分析、纳税评估与纳税人知识分析。图1为省级数据仓库体系。 　　（2）要明确数据仓库之间的具体关系，确定总局数据仓库的功能，这一点要和省级数据仓库区分开来，而且各个省级数据仓库之间不另行开通数据通道，只能在各省范围内对本地数据进行查询，不能完成跨省数据查询处理工作。 　　（3）运用数据挖掘技术以及预测分析模型等对数据信息进行交互分析，有关数据挖掘技术包括聚簇预测、关联分析、神经网络等方法，从而实现税务综合业务分析等功能。 　　2.2 在税务征管方面的应用 　　实际上，数据仓库技术在税务征管方面应用过程中必须要处理以下几个问题：是一步到位还是徐徐图之，同时还要考虑数据仓库技术应用方案的问题。具体而言，数据仓库技术与税务征管业务的结合主要包括以下几个步骤： 　　（1）设计数据库，一般选择星形模型，既可以快速响应，而且稳定可靠。（2）维度表，包括时间维度、征管单位维度、税种维度以及纳税人维度。（3）事实表位于星形模型的中间，包括各维度表的主键以及数据仓库的数值指标。（4）星形模型的物理实现方面，选择利用SQL Server7.0创建数据库，创建事实表和主键、创建维度表及主键、参照完整性。（5）提取和加载数据仓库，把数据进行直接关联在一起，假如数据都是存储在不同的异构系统，则必须要在数据加载时进行格式转换与修改的环节，增大了工作量，需要先进行数据抽取与清洗，然后再进行数据转换和加载。通过DTS工具能够把税务登记管理系统中存储的数据与税务申报征收系统的数据进行抽取、清洗以及转换之后，从而导入到数据仓库中。 　　2.3 在税务执法系统的应用 　　（1）首先，要确定数据仓库主题，以及相关设计方法。其中数据仓库设计方案选择螺旋式开发方法。 　　（2）完成数据仓库数据建模，包括概念模型设计、逻辑模型分析、物理模型设计以及对系统内部各版块的关系进行确定。其中概念模型设计利用信息包图的方式建立二维平面表格表现多维特型，其重点在于建立面向的是不同主题，具体包括过程行为进行分析、行政追究以及过错监察等。对逻辑模型进行分析是针对各种主题，选择事实表、维度表，然后选择数据结构类型，一般选择星形结构设计。物理模型设计方面是确定设计维度与事实表以何种方式进行存储。最后，对系统各版块及其关系进行确定，系统包括监控、考核、追究、监察、处理、管理以及维护等板块，其中关键在于监控环节和考核结果存在最为直接的联系。 　　（3）对数据进行管理和维护，包括对数据进行清理、转换，其中要注意的是在转换时为确保数据不会发生丢失的情况，必须要对其字段初值进行设定。除此之外，定期进行数据更新，并