财务决策支持系统架构研究精编
财务决策支持系统架构研究
财务决策支持系统架构研究财务决策是指企业通过对财务信息的分析和评估，做出具有战略价值的决策。
随着信息技术的发展，财务决策支持系统（Financial Decision Support System，简称FDSS）被广泛应用于企业的财务决策中，以提高决策的准确性和效率。
本文将对财务决策支持系统的架构进行研究。
1.数据层：数据层是财务决策支持系统的基础，包括各种财务数据的获取、存储和管理。
财务数据可以来自企业内部的财务系统，如会计核算、成本管理等，也可以来自外部的财务数据源，如市场行情、竞争对手等。
在数据层中，需要设计和建立适当的数据库，以实现对财务数据的有效管理和快速访问。
2.分析层：分析层是财务决策支持系统的核心，主要负责对财务数据进行分析和挖掘，以提供给决策者决策所需的信息。
分析层可以采用多种分析技术和方法，如比较分析、趋势分析、财务比率分析等，以揭示财务数据背后的规律和趋势。
在分析层中，可以利用数据挖掘和统计分析等技术，从数据中发现新的模式和关联性，并利用可视化工具将分析结果以直观的方式展示给决策者。
3.应用层：应用层是财务决策支持系统的最上层，主要用于向决策者提供决策支持。
在应用层中，可以设计和开发各种决策模型和模拟工具，以帮助决策者做出有理性的决策。
应用层还可以提供预测和优化功能，通过对未来的预测和决策的优化，帮助企业在竞争中取得优势。
此外，应用层还可以与其他系统（如企业资源计划系统）进行集成，以实现全面的决策支持。
在财务决策支持系统的架构设计中，还需要考虑以下几个方面：1.安全性：由于财务数据的重要性，系统需要具备足够的安全保障措施，以防止数据泄露和篡改。
可以采用身份认证、访问控制和加密等技术，保证系统的安全性。
2.灵活性：财务决策支持系统需要具备一定的灵活性，以适应不同的企业需求和变化。
系统应具备可扩展性和可定制性，以便根据不同的决策需求和行业特点进行定制和调整。
3.实时性：财务决策支持系统需要实时获取和分析财务数据，以便及时响应和支持决策。
财务决策支持系统优化
财务决策支持系统优化在当今竞争激烈的商业环境中，企业的财务决策对于其生存和发展至关重要。
财务决策支持系统作为帮助企业管理者做出明智财务决策的重要工具，其性能和效率直接影响着企业的财务状况和未来走向。
然而，随着企业业务的不断拓展和市场环境的日益复杂，许多现有的财务决策支持系统逐渐暴露出诸多问题，优化财务决策支持系统已成为企业亟待解决的重要任务。
一、财务决策支持系统的现状与问题（一）数据质量与整合难题企业内部通常存在多个数据源，包括财务系统、业务系统、人力资源系统等，这些数据源的数据格式、标准不一致，导致数据整合困难。
同时，数据的准确性、完整性和及时性也难以保证，从而影响了决策支持系统的分析结果。
（二）功能局限性现有的财务决策支持系统往往功能较为单一，主要集中在财务报表分析、预算编制等方面，对于风险管理、成本控制、绩效评估等重要领域的支持不足。
（三）缺乏灵活性和适应性系统难以快速响应企业业务的变化和新的决策需求。
当企业战略调整、市场环境发生重大变化时，系统无法及时提供有效的决策支持。
（四）用户体验不佳系统界面复杂，操作流程繁琐，导致用户使用难度增加，降低了工作效率。
同时，系统的可视化效果不够直观，难以让决策者快速获取关键信息。
二、财务决策支持系统优化的目标与原则（一）优化目标1、提高决策的准确性和科学性，为企业提供更有价值的财务分析和预测。
2、增强系统的灵活性和适应性，能够快速响应企业业务的变化和新的决策需求。
3、提升数据质量和整合能力，确保数据的准确性、完整性和及时性。
4、改善用户体验，提高系统的易用性和可视化效果。
（二）优化原则1、以用户需求为导向，充分考虑决策者的工作习惯和业务需求。
2、注重系统的整体性和集成性，确保各模块之间的数据流通和功能协同。
3、遵循成本效益原则，在优化系统的同时控制成本。
4、保证系统的安全性和稳定性，保护企业的财务数据安全。
三、财务决策支持系统优化的策略与方法（一）数据治理与整合1、建立统一的数据标准和规范，对来自不同数据源的数据进行清洗、转换和整合，确保数据的一致性和准确性。
财务决策支持系统研究
财务决策支持系统研究财务决策支持系统研究摘要：本文旨在探讨财务决策支持系统的设计与发展。
财务决策支持系统是一种利用计算机技术和财务知识为企业管理人员提供决策支持的智能管理工具。
本文首先介绍了财务决策支持系统的概念和特点，然后分析了财务决策支持系统的构成要素及其设计原则。
接着，本文详细讨论了财务决策支持系统在企业财务管理中的应用，特别是在风险管理、投资决策和财务规划等方面的作用。
最后，本文提出了财务决策支持系统应注意的问题和发展方向。
关键词：财务决策支持系统；企业管理；计算机技术；财务知识；风险管理；投资决策；财务规划。
一、引言财务管理是企业管理的重要组成部分，为企业的发展提供了有力的支持。
然而，在日益复杂的市场环境下，财务管理面临着越来越多的挑战，例如市场风险、投资不确定性和财务规划等问题。
因此，企业管理人员需要一种智能化的管理工具来帮助他们更好地进行财务决策。
财务决策支持系统（Financial Decision Support System，FDSS）就是一种这样的工具，其主要作用是为企业管理人员提供准确的财务数据和决策支持。
二、财务决策支持系统的概念和特点财务决策支持系统是一种利用计算机技术和财务知识为企业管理人员提供决策支持的智能管理工具。
它的主要特点包括：1）通过各种财务数据输入和分析实现对企业经济状况的检测与分析；2）提供各种财务模型和模拟分析工具，以辅助管理人员进行决策；3）提供预测和预警机制，以及财务规划与风险管理工具，以帮助管理人员制定财务计划和控制风险。
三、财务决策支持系统的构成要素与设计原则一个完整的财务决策支持系统通常由以下三个要素组成：数据库、分析工具和用户接口。
数据库是系统的核心，它包括了各种财务数据、财务模型和财务知识库。
分析工具是支持系统的重要组成部分，它主要用来对财务数据进行分析和预测。
用户接口则是财务决策支持系统与用户之间的纽带，它提供了一种直观、易用的交互方式。
大数据背景下的财务决策支持系统研究
大数据背景下的财务决策支持系统研究在当今数字化时代，大数据已成为企业发展的重要资产。
对于企业的财务管理而言，大数据的应用带来了前所未有的机遇和挑战。
财务决策支持系统作为企业财务管理的重要工具，在大数据背景下也正经历着深刻的变革。
一、大数据对财务决策的影响大数据的出现改变了企业获取和处理信息的方式。
过去，财务决策往往依赖于有限的内部数据和经验判断，而如今，大数据使得企业能够整合海量的内外部数据，包括市场动态、竞争对手信息、宏观经济数据等。
这些丰富的数据为财务决策提供了更全面、更准确的依据。
例如，通过分析消费者的购买行为数据，企业可以更精准地预测产品销售趋势，从而合理安排生产和资金投入。
同时，大数据能够实时捕捉市场变化，使财务决策更加及时和灵活。
然而，大数据也带来了数据质量、数据安全和数据分析能力等方面的挑战。
二、财务决策支持系统的功能与特点财务决策支持系统是一种以计算机技术为基础，辅助财务人员进行决策的信息系统。
它具有数据收集与整合、数据分析与挖掘、决策模型构建和结果展示等功能。
数据收集与整合功能能够从多个数据源获取数据，并将其转化为统一的格式，便于后续分析。
数据分析与挖掘则运用各种算法和工具，发现数据中的潜在规律和关系。
决策模型构建是根据企业的财务目标和业务需求，建立相应的数学模型，如成本预测模型、投资评估模型等。
结果展示以直观易懂的方式将分析结果呈现给决策者，帮助他们快速理解和做出决策。
三、大数据背景下财务决策支持系统的架构在大数据背景下，财务决策支持系统的架构需要进行优化和升级。
一般来说，它包括数据源层、数据存储层、数据处理层和应用层。
数据源层涵盖了企业内部的财务系统、业务系统以及外部的市场数据、行业数据等。
数据存储层采用大数据存储技术，如分布式文件系统、数据仓库等，以应对海量数据的存储需求。
数据处理层运用大数据处理框架，如 Hadoop、Spark 等，对数据进行清洗、转换和分析。
应用层则为决策者提供各种决策支持工具和界面。
财务决策支持系统解读
财务决策支持系统解读概述财务决策支持系统（Financial Decision Support System）是运用信息技术手段，以数据分析为基础，为企业的财务决策提供支持和指导的系统。
通过对财务数据进行收集、整理、分析和展示，帮助企业管理者做出准确、科学的财务决策。
本篇文档将对财务决策支持系统的作用、特点、组成以及应用进行详细解读。
作用财务决策支持系统在企业的财务管理中发挥着重要的作用。
它能够提供全面、准确的财务数据，帮助管理者进行决策分析、预测和规划。
具体而言，财务决策支持系统可以实现以下几个方面的作用： 1. 提供决策依据：财务决策支持系统能够及时、准确地收集和整理财务数据，为管理者提供决策所需的各种信息，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
通过对这些数据的分析，管理者可以了解企业的财务状况，为决策提供依据。
2. 辅助决策分析：财务决策支持系统具备强大的数据分析能力，可以对财务数据进行多维度的分析和比较。
通过对不同财务指标的关联分析，管理者可以了解企业各项业务的表现情况，并进行有效的比较和评估，从而更好地辅助决策分析。
3. 支持决策预测：财务决策支持系统可以基于历史财务数据进行趋势分析和预测。
通过建立趋势模型和预测算法，系统可以预测企业未来的财务状况和业绩表现，为管理者提供决策参考。
4. 优化决策规划：财务决策支持系统可以根据不同的决策目标和条件，进行多种方案的比较和评估，帮助企业管理者制定合理的财务决策规划。
系统能够模拟和预测各种决策方案的效果，量化决策风险，为管理者选择最优方案提供支持。
特点财务决策支持系统具有以下几个特点： 1. 数据集成化：财务决策支持系统可以将企业各个部门和系统的财务数据集成到一个统一的平台上进行管理和分析。
这样可以避免数据分散和重复录入，提高数据的准确性和一致性。
2. 数据分析化：财务决策支持系统具备强大的数据分析能力，可以对财务数据进行多维度的分析和比较。
财务管理中的决策支持系统研究
财务管理中的决策支持系统研究在如今资讯科技高速发展的时代，财务管理决策支持系统的研究也随之成为了热门话题。
决策支持系统是一种利用计算机、数据库、算法等技术对数据、信息进行处理和分析，以支持管理层在决策过程中作出更加准确、稳健和节约成本的决策。
而财务管理作为企业的核心，决策支持系统的应用也使得财务决策过程变得更加科学和高效。
一、财务管理中决策支持系统的应用财务决策是企业经营的核心决策之一，财务管理中的决策支持系统可以对企业的财务管理工作进行数据分析和建模，帮助决策者更好地把握财务信息。
例如，财务管理系统可以将各项财务数据和经营指标进行汇总并且展现在决策者的视野中，让其清晰了解企业的财务状况，为制定决策提供数据支持。
另外，决策支持系统还可以进行财务分析和预测。
通过对财务数据的分析和建模，决策支持系统可以从多个维度进行数据分析，发现问题所在，并提供解决方案。
同时，通过对未来发展趋势的预测，可以让决策者在财务决策中尽可能保证风险最小，实现利益最大化。
二、决策支持系统的特点和优势1、决策支持系统具有高度的自适应性财务决策支持系统能够根据不同的企业、行业和决策场景，自适应地进行数据源的选择和数据分析模型的建立，为决策者提供更加精准的数据支持。
例如，针对不同行业的财务特点，支持系统可能会针对性地提供不同的财务分析模型和建立不同的经营指标体系。
2、决策支持系统具有扩展性随着企业规模的扩大，数据量也会不断增加，决策支持系统可以针对不同规模的企业提供扩展性能力。
例如，通过可拓展的架构，可以轻松地添加不同的数据源，并扩充更多的非结构化数据的存储能力，提供更加全面和准确的数据支持。
3、决策支持系统具有即时性财务决策支持系统可以从不同的数据源获取数据并进行实时分析，以及联动应用其他辅助系统，实现更有效的决策流程。
例如，对于收支情况的统计和分析，系统可以实时获取银行数据，对账，帮助管理人员更好地把握公司的资金流动情况，并及时调整支出计划。
企业财务分析与决策支持系统的研究
企业财务分析与决策支持系统的研究在当今竞争激烈的商业环境中，企业的财务管理对于其生存和发展至关重要。
财务分析作为财务管理的重要环节，能够为企业提供关键的决策依据。
而随着信息技术的飞速发展，决策支持系统的出现为企业财务分析带来了新的机遇和挑战。
一、企业财务分析的重要性企业财务分析是对企业财务状况和经营成果的综合评估。
通过对财务数据的深入分析，企业可以了解自身的盈利能力、偿债能力、运营效率等方面的情况。
这有助于企业管理者发现问题、评估业绩、制定战略，并为投资决策、融资决策等提供有力支持。
盈利能力分析可以帮助企业了解其产品或服务的市场竞争力，以及成本控制的效果。
偿债能力分析则能够评估企业按时偿还债务的能力，保障企业的信用和财务稳定。
运营效率分析则可以揭示企业资源的利用情况，为优化业务流程和提高生产效率提供方向。
二、传统企业财务分析的局限性传统的企业财务分析往往依赖于手工处理和简单的电子表格工具。
这种方式存在诸多局限性，如数据处理效率低下、容易出错、分析维度有限等。
首先，手工处理大量财务数据耗时费力，而且难以保证数据的准确性和及时性。
其次，简单的电子表格工具在处理复杂的财务分析模型和多维度数据时显得力不从心。
此外，传统分析方法往往侧重于历史数据，对于预测未来财务状况和市场变化的能力较弱。
三、决策支持系统的概念与特点决策支持系统是一种以计算机技术为基础，融合了数据库、模型库、知识库和人机交互界面等组件的信息系统。
它能够为决策者提供快速、准确、全面的信息支持，帮助决策者做出更明智的决策。
决策支持系统具有以下特点：1、数据集成与管理：能够整合来自企业内部各个部门和外部数据源的信息，实现数据的集中管理和共享。
2、模型分析与预测：内置丰富的财务分析模型和预测算法，能够对历史数据进行深入挖掘和分析，预测未来的财务趋势。
3、灵活的交互性：允许决策者根据自己的需求定制分析报表和决策方案，实现个性化的决策支持。
4、实时性与动态性：能够实时获取最新的数据，并根据数据的变化动态调整分析结果和决策建议。
基于大数据的财务决策支持系统构建与应用研究
数据标准化：采用 统一的数据格式和 标准，确保数据质 量
数据存储：采用高 效的数据存储技术 ，如分布式存储、 数据库等
数据清洗：去除重复、无效或错误数据
数据处理：对数据进行分类、整合和转换，以便后续分析
数据预处理：为后续分析准备数据，包括缺失值填充、异常值处理等 数据标准化：将不同来源、不同格式的数据统一为标准格式，便于分析 和比较
业绩评估：利用大数据技术对企业的财务状况、经营成果和未来趋势进行全面、 客观、准确的评估，为企业决策提供有力支持。
预测分析：通过对历史数据的挖掘和分析，预测企业未来的发展趋势和市场 需求，为企业制定科学合理的经营策略提供重要依据。
风险预警：通过大数据技术对企业的财务风险、市场风险、运营风险等进行实 时监测和预警，帮助企业及时发现潜在风险并采取有效措施加以应对。
财务数据分析与挖掘：通过大数据分析技术，对 财务数据进行深入挖掘和分析，发现数据背后的 规律和趋势，为决策提供科学依据。
财务预测与决策支持：基于大数据的财务决策支 持系统能够对企业未来财务状况进行预测，为决 策者提供更加准确、全面的决策支持。
风险管理与控制：通过大数据技术对企业财务风 险进行识别、评估和控制，提高企业风险防范和 应对能力。
效果评估：该系统对上市公司风险 管理水平的提升及经济效益的贡献
结论与展望
财务决策支持系统在大数据环境下 具有更高的效率和准确性
构建和应用基于大数据的财务决策 支持系统需要综合考虑技术、业务 和管理等多方面因素
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基于大数据的财务决策支持系统能 够为企业提供更全面的数据分析和 预测
投资决策分析的重要性 基于大数据的财务决策支持系统在投资决策中的应用 投资决策分析的流程和步骤 投资决策分析的案例分析
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财务决策支持系统架构研究精编Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986财务决策支持系统架构研究?财务决策过程划分为收集各种财务信息、财务决策方案的设计和分析、对方案进行选择三个阶段，整个财务决策过程与决策者的主观能动性，决策的经验、知识、智慧和判断力分不开。
如果计算机系统能对决策者的决策起到辅助和支持作用，无疑增加财务决策的正确性。
因此可把财务决策支持系统定义为：财务决策支持系统是以现代管理科学和信息技术为基础，以计算机为工具，运用数量经济学、模糊数学、控制论和模型技术，对财务管理中的结构化、半结构化和非结构化问题进行决策分析的人机交互系统。
财务决策支持系统是一个庞大的系统工程，需要财务学（会计学、财务管理学、管理会计学等），计算机科学、统科学、数学、行为科学、心理学、人际关系学等其他学科的支持。
这些学科知识构成财务决策支持系统的理论基础。
财务决策支持系统从技术层次上可划分为：专用财务决策系统，即Specific FDSS；财务决策支持系统生成器，即FDSS Generator；财务决策支持系统工具，即FDSS Tools。
专用的财务决策系统是直接面向应用的财务决策系统，它能够完成具体财务决策任务，它允许财务决策者利用它去处理一组财务决策任务，它是由计算机和一组软件组成的综合财务系统。
财务决策支持系统生成器是间接面向应用用以生成一个专用的财务决策支持系统的软件包，它具有较快建立一个面向特定应用的财务决策支持系统的能力。
财务决策支持系统工具是由一组工具类软件组成，它可以用于开发特定财务决策支持系统，也可以用于开发财务决策支持系统生成器，工具可减少开发相应系统的工作量，简化开发过程和提高开发质量和效率。
财务决策支持系统具体功能如下：（1）财务决策支持系统能用来整理和提供本系统与财务决策问题有关的各种数据，尽可能的收集、存储和及时提供与财务决策有关的财务信息，及时提供有关各项财务活动的反馈信息，包括系统内和系统相关的信息，保证正确决策。
（2）FDSS能提供财务决策所能用到的数学、统计和运筹等方法，能对各种数据、模型、方法、知识等进行有效的管理。
为使用者提供查找、变更、增加和删除等操作功能，以使用户可以对系统提供的数据、模型和方法等进行有效而灵活的运用。
（3）运用自有的方法和模型等能对数据进行汇总、分析预测等，提供有效的财务决策支持信息并具有人机对话接口和图形加工输出功能，支持分布式使用。
财务决策支持系统的特点如下：（1）独立性。
早先的财务决策支持系统都是基于客户/服务器并集成在财务管理信息系统或企业资源规划系统（ERP）之中。
本文要探讨的财务决策支持系统它是独立存在，需各种系统支持才能有效运行。
（2）并发交互性。
它是基于浏览器/服务器模式开发并运行的可以供多用户同时使用。
动态的过程交互试的辅助财务决策者，系统在开发的过程中遵循的需求和操作是设计的依据和原则，支持对半结构化和非结构化财务问题的决策。
一、财务决策支持系统的功能框架（一）财务预测决策子系统财务预测是根据会计核算信息、财务分析信息、ERP信息，以及有关市场信息，采用一定的模型对企业未来的财务活动和成果做出预计。
该功能是财务决策的基础，通过预测的各种方案，来选择最优方案进行决策。
财务决策是根据企业经营决策(来自于企业ERP)的总体要求，从预测的若干个可以选择的财务活动方案中，选择出最优方案的行为。
财务管理的核心是财务决策。
本功能的实现经历两大步：根据财务预测所提供的信息，确定决策的备选方案；对各种备选方案进行分析、评价、对比，选定最佳方案。
本系统的财务预测决策子系统主要进行筹资预测决策、投资预测决策、资产预测决策、成本预测决策、收入和利润预测决策等。
（二）财务计划与控制子系统该系统的财务计划所包括的主要功能有：固定资产需要量计划、流动资产需要量计划、资金来源计划、营业收入计划、利润计划、产品成本和期间费用计划等。
各计划中的基础数据(上期财务实际数据和非财务资源数据)由会计管理系统中直接调用和MIS/ERPS中间接调用；本期计划数据以财务决策指标为控制数据，各项明细计划指标根据有关标准测算产生。
财务控制的方法，在实践中各企业因规模的大小、组织机构状况和业务的繁简等情况各异而有差别。
在本系统中设计了预算与经济指标控制和模拟银行控制两种模式，供用户选用。
预算与经济指标包括：现金流量预算控制、流动资产及其来源、周转指标控制、收入和利润指标控制等；模拟银行控制包括：现金流量预算、内部各单位存贷款的核算与控制、现金流量预算指标的考核等。
其中各项预算指标，根据财务计划中的年度指标分解产生；各项实际指标根据AMIS/FMIS中的明细账户和辅助记录调用。
（三）财务分析子系统财务分析是评价、分析企业的财务状况和经营成果，找出企业经营中存在的问题，以期改进经营管理与财务决策，提高经济效益。
财务分析主要根据会计管理信息、企业ERPS信息和财务计划指标，用一定的模型进行分析。
该子系统的功能主要包括：企业财务状况发展趋势分析、企业盈利能力分析、企业偿债能力分析、企业经营能力分析等综合分析，企业资金来源及其运用情况分析，成本费用分析，销售收入和利润分析等。
（四）网络综合应用系统一是可以迅速建立企业内部及企业与客户之间的简捷统一的信息渠道。
internet/intranet内各系统采用统一的TCP /IP数据传输协议，以及提供的多种数据库访问接口。
基于此的财务决策支持系统可以非常方便地同其他数据库系统保持联系，而无需考虑它采用何种操作系统、软件开发工具，以及各所在地的网络物理结构等。
甚至还可以通过外连的Internet与分布在世界各地的子公司保持快捷的联系。
二是能够非常方便地进行系统的开发、维护和升级。
财务决策支持系统采用先进的分布式结构和数据库管理系统，具有先进的分布式标准管理和追踪工作流程的用户化事务处理管理方案，软件开发商可以事先生成标准的方法库和模型，然后再根据使用者不同需要非常方便地在Intranet上项目集成。
更为方便的是，软件开发者无需亲临企业，即可通过internet/intranet对原有系统进行修改和升级，从而保证系统得到及时更新。
三是可以为使用者创造一个良好的环境。
通过internet/intranet的项目管理系统，管理人员可以与分布在各地的相关人员随时以极低的成本进行交流，就关键问题进行讨论，共享资料档案，从而使涉及的人员组成一个超越企业范围，以价值实现为目标的工作组，无论成员身处何处大家都象在同一间办公室一样密切协作，从而大大提高了财务决策支持系统预测的准确性、决策的科学性和监督评价的及时性。
四是可以提供一个友好、简单一致的用户界面。
利用internet/intranet 的Web技术，财务决策支持系统可以提供图文声并茂、简单一致的多媒体人机交互界面。
用户在图象和声音的指引下，使用类似于自然语言的交互语言下达命令，进行交互控制、易于非专业人员操作。
这大大简化培训工作，也提高了系统的效率。
同时也解放了财务电化人员，使他们能够集中精力发现新问题，研究新方法开发新系统、充分发挥预测、决策、监督评价的功能，而不需要再对用户支持花费更多的时间。
二、财务决策支持系统的逻辑结构（一）财务决策支持系统的模型库管理系统该系统的模型库存放财务预测决策、财务计划与控制、财务分析三方面的模型。
这些模型按其性质可分为数学模型和模拟模型两大类。
数学模型是运用一定的经济数学方法、对面临的客观环境比较明确、影响因素比较确定的财务问题，按其性质和规律直接构造的模型，主要用于结构化和半结构问题的决策，如总资产报酬模型、销售利润模型、负债模型、存货模型、股权模型等等。
模拟模型则是对于系统特性和模型结构比较清楚，但影响因素和环境条件却不确定，数量描述或求解比较困难的财务活动而建立起来的模型，这种模型能解决半结构化或非结构化的问题。
考虑到财务决策环境经常变化，相应的模型应设计成能作一定的修改和评价，使决策者能充分地认识问题、发挥其创建力和判析才能，做出正确的决策。
（二）财务决策支持系统的数据库管理系统一是分析数据来源。
首先要清楚地了解FDSS的工作过程。
全面分析与其相关的各个系统及原始数据。
确定从哪些系统中提取数据。
数据库的数据来源于企业内外的多个不同系统，各系统的数据之问存在着许多差异，如结构、单位不一致。
同名异义或同义异名等。
因此，在将数据放入数据库之前，必须进行清理。
二是设计数据库的数据模型，对数据进行转化与综合。
数据模型是面向主题建立的。
同时又为多个面向应用的数据源的集成提供了统一的标准。
数据模型一般包括：FDSS的各个主题域、各主题域之间的联系、编码及属性值、命名规则等。
根据数据模型。
确定如何对源数据进行析取、合并、汇总、变换、清除等处理。
然后传送到数据库。
三是选择硬件设备和数据库管理软件，建造数据库本身。
由于数据库的数据来源复杂、数据量非常大，因此对硬件的速度、存储容量、可靠性和容错能力提出了更高的要求。
数据库的软件是由许多部分组成的，包括：数据的提取、清理和转换。
数据通过网络的传递、数据装入、数据库管理系统、数据分析工具、数据的维护、数据库的管理等。
其中有些可以选择商品软件，有些则要自行开发，如何将各部分完美地集成起来并不容易。
绝大多数数据库要与各种平台连接，因此要构成开放式的平台体系结构，具有良好的可伸缩性。
以满足用户对信息需求的不断增长。
数据库管理系统是数据库软件的重要组成部分。
四是建立数据存取工具。
数据的存入是指从外部数据源将数据装入数据库．存入方式取决于库数据的更新方式。
对最终用户而言，目前大多数数据库是只读性的，对数据的更新只发生在从外部数据源析取数据的时候．由批处理程序定期自动进行，这样可以大大简化数据库的并发控制，改善数据的可用性。
数据的提取是指从库中取出所需的数据．这部分主要由桌面信息系统的各种工具组成。
在客户机，服务器计算环境下，这部分属于客户端。
数据库的最终用户使用这些应用软件，并生成特定的查询，在这里提取信息、分析问题、实施决策。
这部分的工具软件。
主要是查询生成工具、多维分析工具和数据提取工具等。
设计这部分时需要更多地考虑最终用户的要求，易于使用是十分关键的一个因素。
（三）财务决策支持系统的知识库管理系统及推理机制决策支持系统应该具有一定的智能，FDSS解决问题的能力很大程度上还依赖于知识库拥有知识的多少，知识越丰富，解决问题和决策支持的能力就越强。
为使本系统尽可能覆盖企业财务决策中可能碰到的问题，通过收集、整理了财务专家们对财务预测、决策、计划、控制、分析的研究成果和实际经验，并在此基础上加以总结和提高，构成系统的知识库。
（四）财务决策支持系统的人机交互系统一是输出格式形成器。