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[摘 要]在信息化技术不断发展的同时，我国的政务智能也在不断进步。财政局是国检经济管理中的关键部门，数据库中的数据类型复杂度较高，只有对这些复杂的数据进行妥善的管理与分析，实现政务智能，才能促进财政局数据管理效率的提高。本文将对政务智能在财政局非税收入系统中的设计和实现进行分析，探讨如何实现对信息的智能化加工与处理，为管理人员的决策提供及时有效的依据。
[关键词]政务智能；财政局；非税收入系统；设计和实现
中图分类号：TU542 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）42-0363-01
1 引言
采用政务智能的解决方案来对政务决策进行分析，能够对源数据库中的数据进行抽取、清洗以及转换，最终加入到数据仓库中，建立一个能够反应历史变化的数据仓库，实现各种信息的整合与共享，并可以对其进行分析，为管理人员的决策提供及时有效的依据。保证我们能够在经济发展中随时适应经济环境发生的变化，全面落实科学发展观。
2 系统数据仓库的设计
2.1 模型建立原则
由于用户需要与数据仓库直接完成交互，因此建模必须能够获取用户需求，保证满足以下两各要求：首先，保证建模是用户驱动的。在建模过程中，必须有用户的参与，根据他们的需求进行建模，并且保证其复杂性能对用户透明。其次，数据分析技术将影响数据仓库建模。数据分析技术的种类将对数据模型产生一定的影响，一般情况下，数据分析技术主要有报表的制作与查询、数据挖掘以及多维分析等。与此同时，数据仓库的数据粒度取决于数据分析技术。
2.2 模型建立方法
数据仓库的模型建立方法主要有以下两种：第一，实体-关系建模法。这种模型建立方法具有能够删除数据冗余的特带你，有利于事务处理工作的正常进行，简化处理过程，提高处理确定性。但是，这种建模方式无法在非税收入系统中建立数据仓库模型，这是由于建立数据仓库的目标是进行高效、直观的数据检索，而用户无法理解实体-关系模型，导致用户无法找到想要的结果。第二，维度建模法。维度建模法是建立数据仓库的一种数据建模方法，其主要特点就是按照事实表与维表来建立数据仓库。使用这种方法建模比实体-关系建模法更建立预知性强、可理解性强的数据仓库，有利于用户的使用。
2.3 数据仓库功能设计
财政局非税收入系统应具备以下几种功能：第一，检测。系统的检测功能可以反映财政局非税收入的金额和笔数的信息，计算基础指標，判断非税收入的发展趋势。第二，评价。评价功能主要有：评价财政局非税收入的项目、收费日期、信息录入日期等，在对项目进行评价是，需要从项目的时间与类别两方面说明业务的状态。第三、预警。系统的预警功能可以对不正规的现象发出预警信号，以便能够及时发现并解决问题。第四，分析。系统的综合分析功能，就是系统的展示，可以实现数据的钻取、切片以及旋转运算，并用不同类型显示。第五，查询。系统中的综合查询功能就是系统在查询方面能够完成事件触发，运用智能参数解释，简化条件书写，运用语音查询、短信查询等方式增加通用性。
3 系统数据仓库的设计的实现
3.1 数据仓库构架的选择
数据仓库的结构可以选择三层数据模型的方案，就是物理模型、逻辑模型与概念模型。其中概念模型负责实现管理人员与业务人员对业务的分析，物理模型则用于实现具体业务流程。而逻辑模型则可作为物理模型和概念模型间的桥梁，用于实现逻辑的验证。逻辑模型与概念模型之间存在的区别在于二者的用户与目的均有所不同，分别从各个抽象层来对业务流程进行描述。概念模型适用于所有项目相关利益者对其有所了解，逻辑模型则更加适合作用到信息系统中。逻辑模型的建立是建立数据仓库的关键环节，这是由于其可以反映业务不能的具体需要，与此同时，逻辑模型对物理模型的建立也发挥着指导作用。
3.2 层次结构的实现
为了保证能够在不同的层次上对数据进行组织与展示，系统需要根据时间或区域特点在这两个维度上分别建立层次结构，以便实现从不同层面上对数据进行的钻取与透视。
3.3 数据仓库粒度的确定与实现
数据仓库的粒度就是其中的记录数据以及对这些数据进行处理分析时运用的时间段参数。数据仓库的粒度可以确定数据仓库存储的数据在时间上的价级别与详细程度。数据仓库的粒度级别越低，存储的数据就会更加具体与详细。而粒度级别越高，存储的数据综合程度就会更高，就会出现更多的细节损失。一般情况下，在地方财政局的非税收入系统中，可以选择按照统计属性分为年度指标、季度指标、月份指标以及日指标几种类型。按照粒度的概念，可以支持日期层次上的上卷及下钻操作。
4 结束语
总而言之，在财政局非税收入系统中，政务智能发挥着十分重要的作用。应用政务智能实现非税收入系统，能够有效的提高财政局非税收入的管理效率，满足更高的管理要求。
参考文献
[1] 李洪波，熊励，刘寅斌.大数据环境下的政务智能：框架与流程[J].新世纪图书馆.2016（01）.
[2] 孙德杰，牛玉俊.基于CGE模型的政务智能决策支持系统框架的研究[J].信息化建设.2016（02）.
[3] 彭振龙，丘金寿.基于数据仓库的电子政务数据挖掘研究[J].宜春学院学报.2012（04）.
[关键词]政务智能；财政局；非税收入系统；设计和实现
中图分类号：TU542 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）42-0363-01
1 引言
采用政务智能的解决方案来对政务决策进行分析，能够对源数据库中的数据进行抽取、清洗以及转换，最终加入到数据仓库中，建立一个能够反应历史变化的数据仓库，实现各种信息的整合与共享，并可以对其进行分析，为管理人员的决策提供及时有效的依据。保证我们能够在经济发展中随时适应经济环境发生的变化，全面落实科学发展观。
2 系统数据仓库的设计
2.1 模型建立原则
由于用户需要与数据仓库直接完成交互，因此建模必须能够获取用户需求，保证满足以下两各要求：首先，保证建模是用户驱动的。在建模过程中，必须有用户的参与，根据他们的需求进行建模，并且保证其复杂性能对用户透明。其次，数据分析技术将影响数据仓库建模。数据分析技术的种类将对数据模型产生一定的影响，一般情况下，数据分析技术主要有报表的制作与查询、数据挖掘以及多维分析等。与此同时，数据仓库的数据粒度取决于数据分析技术。
2.2 模型建立方法
数据仓库的模型建立方法主要有以下两种：第一，实体-关系建模法。这种模型建立方法具有能够删除数据冗余的特带你，有利于事务处理工作的正常进行，简化处理过程，提高处理确定性。但是，这种建模方式无法在非税收入系统中建立数据仓库模型，这是由于建立数据仓库的目标是进行高效、直观的数据检索，而用户无法理解实体-关系模型，导致用户无法找到想要的结果。第二，维度建模法。维度建模法是建立数据仓库的一种数据建模方法，其主要特点就是按照事实表与维表来建立数据仓库。使用这种方法建模比实体-关系建模法更建立预知性强、可理解性强的数据仓库，有利于用户的使用。
2.3 数据仓库功能设计
财政局非税收入系统应具备以下几种功能：第一，检测。系统的检测功能可以反映财政局非税收入的金额和笔数的信息，计算基础指標，判断非税收入的发展趋势。第二，评价。评价功能主要有：评价财政局非税收入的项目、收费日期、信息录入日期等，在对项目进行评价是，需要从项目的时间与类别两方面说明业务的状态。第三、预警。系统的预警功能可以对不正规的现象发出预警信号，以便能够及时发现并解决问题。第四，分析。系统的综合分析功能，就是系统的展示，可以实现数据的钻取、切片以及旋转运算，并用不同类型显示。第五，查询。系统中的综合查询功能就是系统在查询方面能够完成事件触发，运用智能参数解释，简化条件书写，运用语音查询、短信查询等方式增加通用性。
3 系统数据仓库的设计的实现
3.1 数据仓库构架的选择
数据仓库的结构可以选择三层数据模型的方案，就是物理模型、逻辑模型与概念模型。其中概念模型负责实现管理人员与业务人员对业务的分析，物理模型则用于实现具体业务流程。而逻辑模型则可作为物理模型和概念模型间的桥梁，用于实现逻辑的验证。逻辑模型与概念模型之间存在的区别在于二者的用户与目的均有所不同，分别从各个抽象层来对业务流程进行描述。概念模型适用于所有项目相关利益者对其有所了解，逻辑模型则更加适合作用到信息系统中。逻辑模型的建立是建立数据仓库的关键环节，这是由于其可以反映业务不能的具体需要，与此同时，逻辑模型对物理模型的建立也发挥着指导作用。
3.2 层次结构的实现
为了保证能够在不同的层次上对数据进行组织与展示，系统需要根据时间或区域特点在这两个维度上分别建立层次结构，以便实现从不同层面上对数据进行的钻取与透视。
3.3 数据仓库粒度的确定与实现
数据仓库的粒度就是其中的记录数据以及对这些数据进行处理分析时运用的时间段参数。数据仓库的粒度可以确定数据仓库存储的数据在时间上的价级别与详细程度。数据仓库的粒度级别越低，存储的数据就会更加具体与详细。而粒度级别越高，存储的数据综合程度就会更高，就会出现更多的细节损失。一般情况下，在地方财政局的非税收入系统中，可以选择按照统计属性分为年度指标、季度指标、月份指标以及日指标几种类型。按照粒度的概念，可以支持日期层次上的上卷及下钻操作。
4 结束语
总而言之，在财政局非税收入系统中，政务智能发挥着十分重要的作用。应用政务智能实现非税收入系统，能够有效的提高财政局非税收入的管理效率，满足更高的管理要求。
参考文献
[1] 李洪波，熊励，刘寅斌.大数据环境下的政务智能：框架与流程[J].新世纪图书馆.2016（01）.
[2] 孙德杰，牛玉俊.基于CGE模型的政务智能决策支持系统框架的研究[J].信息化建设.2016（02）.
[3] 彭振龙，丘金寿.基于数据仓库的电子政务数据挖掘研究[J].宜春学院学报.2012（04）.