面向军队财务管理领域的军事大数据应用

发布时间：2021-03-26 18:47

　　随着"大智移云物"的出现和发展,战争形态已经发展到智能化战争新阶段。为了打赢未来智能化战争,推进军队财务管理实现智能化,充分利用军事大数据这一新兴重要战略资源尤为必要。本文利用需求分析法和现象分类法,从经费需求测算、预算编制、军费支出和军费绩效评估四个方面分析了军队财务管理领域应用军事大数据的需求。针对当前存在的运用军事大数据观念淡薄、数据采集困难、数据挖掘处理能力较弱、数据安全威胁及军事大数据人才缺乏等五个问题,从大数据应用观念的树立、软硬件设备的更新、数据中心的建设、应用框架的构建、信息化管理制度的完善、数据安全管理和大数据人才队伍建设几个方面提出了在军队财务管理领域应用军事大数据的思路。 

【文章来源】：国防科技. 2020,41(05)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

军队财务大数据应用设想

军队财务数据按照管理层级可初步分为底层基础数据、主要业务数据和上层分析数据三类，如图2所示。其中底层基础数据包括“军财工程”系统管理数据和业务基础数据，是业务处理和数据分析的基础；主要业务数据是以业务管理数据为中心，以外部关联数据和社交网络数据为辅助的数据集合，是反映军费运行过程的主体数据；上层分析数据是在底层基础数据和主要业务数据的基础上根据数据分析需要提取出来的主题分析数据和决策支持数据的集合，是经过深加工后的高价值数据。军队财务管理领域发挥军事大数据的作用，既需要结构化财务数据，又需要非结构化财务数据。当前“军财工程”系统产生的数据绝大多数为结构化数据，不足以支撑军事大数据的应用需求。因此，军队财务管理领域应通过网络互通、引入各类智能传感器以及打通各业务部门数据交换渠道等方式积极拓展财务数据源，引入非结构化财务数据并重视其价值的深度挖掘。4.4.2 军队财务大数据采集

财务大数据展现是大数据分析与挖掘结果的最终表达，是人机交互的窗口，包括财务数据查询和财务数据可视化。财务数据查询运用基于Hadoop平台的Hive工具。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速Map Reduce统计，使Map Reduce变得更加简单，而不必开发专门的Map Reduce应用程序。财务数据可视化中运用Echart（企业级图表）和Fine BI（商务智能数据可视化）等工具，将单一的数据转换成不同形式的图表和可视化驾驶舱，便于财务人员和决策者更加直观地获取辅助决策信息。4.5 完善财务管理信息化制度

【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据安全防护体系及访问控制技术研究[J]. 任皓.  中国数字医学. 2019(02)
[2]美军大数据战略特点分析[J]. 邹鼎杰.  中华医学图书情报杂志. 2018(04)
[3]大数据管理:概念、技术与挑战[J]. 孟小峰,慈祥.  计算机研究与发展. 2013(01)

硕士论文
[1]我国军费开支需求的影响因素分析[D]. 徐扬黎.吉林大学 2013



本文编号：3102070