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　　2.1 建立税收征管数据库和数据块
　　税收征管数据库和数据块的建立主要分为建立OLAP数据库Revenue_dss、创建OLAP共享维度、建立数据块Tax_revenue三个过程。第一，建立OLAP数据库Revenue_dss。利用OLAP Services 为OLAP管理器提供界面，从而是用户端能够选择OLAP和使用OLAP服务器。并且在OLAP管理器控制系统中通过数据扩展建立数据库Revenue_dss，实现数据库的创建[4]。第二，创建OLAP共享维度。其主要是为了进一步保障OLAP税务征管数据库能够实现实时的拓展性。因此，需要在其系统内部建立相关的共享维度，实现OLAP税收征管系统的跨地点、跨部门、同时间的信息技术操作。当前我国税收征管在其OLAP维度创建的过程中一般需要建立时间维度、征收机关维度、行业维度、纳税人维度、税种维度。一些高级的系统内部还会增加建立税务审计维度、税务信息共享维度等内容。OLAP通过建立不同的维度实现我国税收征管的统一性、合理性和共享性。第三，建立数据块Tax_revenue。其主要是创建不同的数据块实现OLAP数据存储信息的整合和预算，最终完成数据查询、分析、输出的过程。建立数据块Tax_revenue分为逻辑数据块Tax_revenue和物理数据块Tax_revenue两种。逻辑数据块Tax_revenue在税收征管中创建的流程为“分析CUBE向导—选择数据表collection_fact—选择事实表的数值字段Nysk，Sjsk—选择合理数据库维度—建立Revenue_ dss 数据库”[5]；物理数据块Tax_revenue在税收征管中创建的流程为“分析OLAP数据存储向导—选择数据块的物理存储类型—确定ROLAP存储方式—聚合数据关联—建立物理数据块Tax_revenue”。
　　2.2 根据实际用户信息实现OLAP数据处理
　　OLAP在成功构建数据仓库后，需要对税务数据进行多维分析，采用切片、切块、上卷分析不同行业内部企业的税收规模、增幅、税负及其变动情况，进而分析出税收风险企业[6]。利用SQL SERVER 2005中集成的OLAP工具对数据仓库进行数据钻取，并配合使用EXCEL查询多维数据库集，分析结果以饼状图进行结果展示。第一，对确定数据库元。根据数据库中各个维度表的数据需求，对税务信息管理系统需求进行分类，确定数据库中的两个分层的数据源，从而存储于税收征管数据库中，并且将其转换成文本、word、excel等形式的外部存贮数据源。数显内部存储和外部存储数据源之间的转换。第二，实现数据的抽取和清洗。在数据库数据源确立后，为保障OLAP税收征管数据库中数据库与数据库之间的统一性、有效性、完整性，建立区域阶段性数据抽取、验证、清洗的系统流程，完成数据处理的快速性和高效性。第三，完成税收征管数据库内信息的转换和加载，实现终端传送和处理。当OLAP数据系统内实时阶段区域内后，进一步对数据进行转换，将其加载到外部数据库中，利用SQL SERVER 2005的数据转换服务器，完成数据的迁移任务，最终实现基于OLAP的税收征管体系的建立。
　　3 总结
　　随着大数据时代的到来，云信息服务系统应用成为我国各行各业普遍技术手段。我国税收征管体系建立过程中利用OLAP进行多维数据处理，量化我国税收征管的风险，从而实现根据用户输入信息选取税负，计算用户所需上交的税负金额。此外，基于OLAP的税收征管体系中能够根据不同行业对用户征收税务，使用不同的征管应对措施，及时调整税收征管措施，实现我国税收征管系统的合理化、科学化和高效化。
　　参考文献
　　[1] 陈兵.新经济时代从“以票控税”到“信息管税”的转向——由B2T税收征管问题引发的思考[J].法学，2014，12（02）：76-88.
　　[2] 孙开，沈昱池.大数据——构建现代税收征管体系的推进器[J].税务研究，2015，01（03）：96-99.

基于OLAP的税收征管应用研究

2016-11-17 19:24　来源: 互联网作者：常嘉迅浏览次数 2597

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