广西地税系统数据集中后数据分析利用相关问题研究

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1、广西地税系统数据集中后数据分析利用相关问题研究2011-01-0120:03:16

2、来源：中国税务网

3、作者：邰阳   税务系统数据省级大集中是信息系统由集成阶段向数据管理阶段发展的必然趋势，是改造传统管理模式、提高税务管理水平、加强税务管理监控的必然之举，是强化依法治税、提高纳税服务水平的必然要求。数据大集中的海量数据蕴涵着丰富的信息，对这些信息进行分析利用，使税务管理更加严密高效，工作决策更加及时科学是数据大集中追求的最终目标。本文从数据大集中数据分析利用的基础、需要采取的技术、工作的关键点、体制建设以及如何向广度和深度推进等六个方面对数据大集中的数据分析利用进行初

4、步探讨。   一、数据大集中后数据分析利用的基础建设   （一）不断的进行数据积累。没有数据积累，就谈不上什么数据的深度利用。而数据大集中最终体现为数据库的建设。为此，既要积累税务系统内部数据，也要建立与其他政府部门、企业和居民的良好的外部信息交换系统；既要完善历史数据，也要对集中后的数据进行必要的分析和规整，要确保集中后的数据是准确的、一致的、完整的和连续的。   （二）建立知识储备极其重要。税收数据的深度利用要用到多学科的理论、方法和模型，也要用到数据仓库、数据挖掘、联机分析系统等计算机方面的知识，还要熟悉税收法律法规、征管规程和财务会计，是多方面知识的综合应用。

5、例如，在税收经济综合应用分析的方法和模型中要熟悉税收宏观经济计量模型、税收投入产出模型、税收可计算一般均衡模型、税收微观模拟模型、税收经济系统动力模型和基于数据仓库的税收经济分析方法和模型。对中国税收能力的估测上也要熟悉RTS法、分税种法等。   知识储备的背后就是人的落实。既然信息资源可以整合，那么人的资源又何尝不能整合，要充分借助外脑，与科研机构、大专院校合作，这是现阶段的最优选择。但是在更长远的时间内，还是要以内脑为主、外脑为辅。所以，引进人才，设置相应岗位和机构是税务系统必须要考虑的问题。技术部门、业务部门、各级领导在税收数据深度利用上要配合一致，和谐共进。而

6、税收数据的深度利用也要循序渐进，只能根据广西地税的具体情况，确立有影响的研究课题，做出成果，做出实效，做出特色，不能随波逐流。   （三）加强数据质量管理。信息化最基础的部分就是所采集的数据，如果数据不准确，则后续的信息化建设就成了一句空话。随着现代化手段的普遍应用，数据的采集方式也越来越多，但还有许多数据必须靠操作人员录入，尤其是税务基础信息，如登记信息等等。因此，对一线操作人员必须加强培训，提高他们的操作水平，确保采集的数据准确有效。各级领导必须充分认识数据准确的重要性，合理设置岗位，充分调动一线操作人员的积极性和工作责任心，确保数据录入准确无误。要建立以"广西地

7、税数据大集中分析系统"数据流为主线的环环相扣的质量责任制，数据所经过的主要环节或岗位都要对数据质量承担一定的责任。此外，信息中心要加强数据比对工作，建立数据质量分析系统，有效监控不合逻辑关系的错误数据，确保数据真实，提高数据质量，同时，要统一数据口径，确保数据在各环节的一致性，避免数据指标体系相互冲突，为数据分析应用奠定坚实的基础。   （四）加强元数据管理。元数据是指描述数据及其环境的数据。一般来说，它有两方面的用途。首先，元数据能提供基于用户的信息，如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据。其次，元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法

8、的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说，在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能：（1）描述哪些数据在数据仓库中；（2）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（3）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（4）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（5）衡量数据质量。元数据管理是针对“数据的数据”的管理，是满足数据共享、数据交换、数据抽取清洗等数据利用要求。元数据管理主要采用建设“元数据字典库”的方式进行。   （一）多方获取税源信息，扩大税收数据源。扩大数据源是解决税务机关与纳税人之间、上级税务机关与下级税

9、务机关之间信息不对称的重要举措，也是提高数据分析针对性和有效性的必要条件。因此，要做好以下几点：一是按照要求将税务登记数据、纳税申报表及其附表、资产负债表、损益表等数据全部采集录入到相关的信息系统，整合分散在各个应用系统中的纳税人数据，形成纳税人"一户式档案"，全面掌控纳税人的基础信息、涉税信息及生产经营各方面的情况；二是尽快实现税、企、银行、国库、工商等部门的联网，实现与外部数据的共享和比对。达到数据一次录入多次使用、数据资源共享的目标。   二、数据大集中数据分析利用需采取的技术   数据大集中数据分析利用需要用到数据仓库技术和数据可视化挖掘技术