关于先胜云财务模型

概述

财务模型是数据处理的基础，先胜云平台提供强大的数据建模能力，可以将各种业务和财务场景中处理的数据对象抽象成数据模型。通过模型可实现数据按实体、科目、场景等多维视角填报、计算、展现和分析。支持动态多维汇总，动态成员公式和灵活的计算逻辑。

功能特性

支持财务模型新建、导入/导出、复制、删除限制及校验。
关联数据表和维度，属性和切换度量设置。
支持控制财务模型读写权限。
支持财务模型数据的多维存储和自动汇总。

功能优势

分析型数据库：采用分析型数据库存储多维数据，利用其强大的数据存储和汇总能力进行 OLAP 数据计算，利用 ClickHouse 数据库可以实现十亿级别数据的秒级别汇总。
易懂的计算脚本：多维计算引擎的计算脚本非常简单，用户通过指定维度成员的范围，以及维度成员间的四则运算，就可以实现对数据的数学计算。
灵活的多维规则设定：传统的 OLAP 仅适用于业务数据的汇总场景。多维计算引擎允许灵活定义 OLAP 规则，例如允许部分维度不参与聚合计算，汇总节点数据录入，当期数和累计数的计算按比例汇总等。
维度的时间变化：企业中的很多主数据都会经常因各种原因而发生变化。多维汇总引擎（财务模型采用分析型数据库 Clickhouse 存储多维数据，利用其强大的数据存储和汇总能力进行 OLAP 数据计算，可以实现十亿级别数据的秒级别汇总），可以实现不同财务期间上的数据分别根据其所在期间上的维度结构进行汇总计算，也可以实现所有期间上的数据按照任意一个指定期间上的数据进行汇总计算。
多场景和多版本的维度：先胜云平台中的维度，不仅可以有时间轴属性，还可以区分不同的场景和版本，允许用户针对实际需求，预算，预测等场景分别定义维度，每个场景下也可以定义多个版本的维度，以用于各种汇总分析和对比中。
丰富的公共 API：多维计算引擎提供丰富的 API，不仅可以供系统 Python 脚本调用，同样允许外部系统调用，大大提高了系统的可扩展性和可开发性。

应用场景

数据的多维存储和汇总分析

先胜云平台将财务模型抽象为一个数据立方体，是一个逻辑上的数据存储单位和操作对象，包含了维度和度量。原理上是由一张事实表（Fact Table）和许多维度表（Dimension Table）以星型结构的形式组成，见下图：

在上图的星型结构中，销售信息表为一张事实表，在系统中通过数据表创建功能来建立。图中的事实表中有如下字段：场景，版本，年，期间，门店，产品，渠道，销售量，单价，销售额。其中，场景，版本，年，期间，门店，产品，渠道字段被各自关联了不同的维度，作为该星型结构的维度字段，因此，在销售信息表中，这些字段中只可以存储其对应的维度中的维度成员的名称；销售量，单价，销售额这三个字段中会存储具体的数值，因此不关联任何维度，而是作为该星型结构的度量来使用。

通过以上星型结构的搭建，可以实现对数据的多维度的存储和汇总分析。通常情况下，数据表的维度字段由于是存储维度成员名称，因此是文本类型；而度量字段的类型可以是文本，数字，日期时间等多种。