《GB-T 25500.2-2010可扩展商业报告语言（XBRL）技术规范 第2部分：维度》专题研究报告

《GB/T25500.2-2010可扩展商业报告语言（XBRL）

技术规范

第2部分

：维度》

专题研究报告目录维度为何是XBRL突破平面报告瓶颈的核心?专家视角解析其技术价值与未来五年行业影响超立方体为何是多维数据组织的核心?从标准定义到应用场景详解其构建与关联规则维度及域成员关系如何规范定义?专家拆解标准中的分类

、

继承规则及缺省值设置逻辑命名空间及前缀如何规避冲突?结合标准要求详解其设置规范与实操中的避坑指南维度实施中的常见痛点如何破解?基于标准复盘实操误区与合规解决方案维度分类标准的架构藏着哪些关键逻辑?专家深度剖析标准中的核心设计与实施基础基础项声明与超立方体如何联动?结合合规要求解读标准中的关键操作与校验要点实例文档中维度应用有何硬性要求?对标标准解读概述

、校验及等价事实定义全要点维度与XBRL其他部分规范如何协同?专家视角看标准兼容性设计与跨模块整合逻辑数字化转型下维度规范如何迭代?预判未来五年技术升级方向与标准优化路维度为何是XBRL突破平面报告瓶颈的核心？专家视角解析其技术价值与未来五年行业影响传统XBRL平面报告存在哪些不可忽视的局限？1传统XBRL平面报告仅能实现单一维度的数据关联呈现，无法精准表达多维度交叉信息。例如同一财务指标在不同地区、产品线、报告期间的细分差异难以体现，导致数据粒度粗糙、分析维度不足。这一局限使得报告数据难以满足监管机构对精细化监管、企业对精细化决策的需求，也制约了XBRL在数据深度分析领域的应用拓展，成为其规模化推广的核心瓶颈。2（二）维度技术如何精准破解平面报告的核心痛点？维度技术通过引入“维度-域-成员”的二元结构，将平面数据拓展为多维立体数据模型。核心逻辑是将核心数据概念与多维度属性建立关联映射，如“营业收入”可同步绑定“地区”“产品类别”“报告季度”等维度。这种设计能精准呈现数据的多维度特征，丰富数据语义表达，让计算机清晰“读懂”数据背后的场景信息，从根本上解决了平面报告数据表现力不足、关联逻辑模糊的问题，实现数据从“可读”到“可析”的跨越。（三）维度在XBRL体系中的核心技术价值体现在哪些方面？从标准定位来看，维度是XBRL实现数据精细化、结构化的关键支撑，其核心价值有三。一是强化数据语义完整性，通过规范维度定义让数据具备明确的场景属性，提升数据可读性与可理解性；二是提升数据利用效率，支持多维度组合检索与交叉分析，降低数据二次加工成本；三是奠定数据互认基础，规范多维度数据披露标准，保障不同主体披露数据的可比性，为跨机构、跨行业数据共享提供技术支撑。未来五年维度技术将对行业产生哪些深远影响？1结合数字化转型趋势，未来五年维度技术将推动行业数据应用从“披露型”向“分析型”深度转变。在金融监管领域，可实现风险精准穿透式监管；在企业管理领域，支撑精细化运营决策与成本管控；在审计领域，提升异常数据识别效率与审计覆盖面。同时，随着数据治理要求升级，维度规范将成为企业数据标准化建设的核心参考，其应用范围将从财务报告延伸至税务、内控、ESG等多领域。2、维度分类标准的架构藏着哪些关键逻辑？专家深度剖析标准中的核心设计与实施基础维度分类标准的整体架构如何设计？核心构成要素有哪些？标准明确维度分类标准架构以“核心概念-维度-域-成员-关系”为核心逻辑链，形成完整的层级体系。核心构成要素包括基础项、维度项、域项、成员项及各类关联关系。其中，基础项是承载核心数据的核心载体，维度项用于定义数据的属性类别，域项划定维度成员的取值范围，成员项是维度的具体取值，关联关系则规范各要素间的绑定规则，整体架构确保多维数据组织的规范性与逻辑性。（二）架构设计的核心原则是什么？为何强调“层级清晰、关联严谨”？架构设计核心原则包括规范性、兼容性、扩展性与可读性。规范性确保不同主体按统一标准构建分类标准；兼容性实现与XBRL基础规范及其他部分规范的无缝衔接；扩展性适配不同行业、不同场景的个性化需求；可读性降低分类标准的理解与应用门槛。强调“层级清晰、关联严谨”，是因为多维数据若层级混乱、关联模糊，会导致数据语义歧义，无法实现跨主体数据互认，违背XBRL标准化的核心目标。（三）不同行业如何基于标准架构适配个性化分类标准？1标准为行业个性化适配预留了灵活空间，核心思路是“通用架构+行业扩展”。通用部分严格遵循标准规定的基础架构与核心要素；行业扩展部分可结合自身特点新增维度、域及成员。例如金融行业可新增“监管类别”维度，制造业可新增“生产线”维度，但新增要素需遵循标准规定的命名规则、关系定义规范，确保扩展后仍具备跨主体兼容性，避免因个性化设计破坏数据标准化属性。2架构实施的前期准备工作有哪些？关键前提是什么？架构实施前期需完成三项核心准备工作：一是梳理业务场景与数据需求，明确核心数据概念及需关联的维度属性；二是对标规范性引用文件，确保与GB/T18793（XML1.0）、GB/T25500.1（XBRL基础规范）保持兼容；三是建立要素命名规范，避免与现有标准要素冲突。关键前提是精准匹配业务需求与维度设计，若需求梳理不到位，易导致维度冗余或缺失，影响分类标准的实用性。、超立方体为何是多维数据组织的核心？从标准定义到应用场景详解其构建与关联规则标准如何定义超立方体？其核心功能是什么？01标准将超立方体定义为“由一组维度及对应域成员构成的多维数据容器”，本质是通过整合多个维度，为基础项提供标准化的多维数据组织框架。核心功能有二：02一是界定基础项的多维呈现范围，明确哪些维度可与基础项关联；二是规范多维数据的组合规则，确保基础项与维度、成员的关联符合逻辑，避免数据语义混乱。超立方体是连接基础项与多维度的核心枢纽，决定了多维数据的组织效率与可用性。03（二）超立方体的构建需遵循哪些核心规则？关键步骤是什么？超立方体构建需严格遵循标准规定的四项核心规则：一是维度组合需具备业务逻辑性，避免无关维度冗余组合；二是每个维度需关联明确的域，确保成员取值有边界；三是超立方体需与基础项建立明确关联，明确适用范围；四是构建过程需留存追溯记录，保障可审计性。关键步骤包括：明确构建目标、筛选适配维度、定义维度域及成员、建立超立方体与基础项的关联、校验合规性。（三）超立方体与基础项的关联方式有哪些？不同方式适用哪些场景？标准规定超立方体与基础项的关联主要有两种方式：一是一对一关联，即一个基础项仅关联一个超立方体，适用于基础项维度属性固定的场景，如“资产总额”仅需关联“报告期间”“币种”维度构成的超立方体；二是一对多关联，即一个基础项关联多个超立方体，适用于基础项需按不同场景呈现多维数据的情况，如“营业收入”可分别关联“地区-期间”“产品-期间”等多个超立方体。超立方体构建中常见的合规风险有哪些？如何规避？常见合规风险包括：维度组合逻辑混乱、未明确维度域边界、与基础项关联不清晰、未兼容XBRL基础规范。规避措施需紧扣标准要求：构建前开展业务逻辑评审，确保维度组合合理；严格按标准定义域的范围，明确成员取值边界；采用标准化标签标注关联关系，确保清晰可追溯；构建后对照GB/T25500.1开展兼容性校验，及时修正不合规问题。、基础项声明与超立方体如何联动？结合合规要求解读标准中的关键操作与校验要点（五）

基础项声明的核心要素有哪些？

标准对各要素有何明确要求？基础项声明的核心要素包括基础项标识

、

名称

、

数据类型

、

关联超立方体标识

、

维度约束条件等

。标准明确要求：

标识需具备唯一性，

避免与其他要素冲突；

名称需精准反映核心数据含义，

符合行业通用术语；

数据类型需与数据特征匹配，

如金额类基础项采用数值型数据类型；

关联超立方体标识需明确指向已合规构建的超立方体；

维度约束条件需清晰界定可关联的维度范围。（六）

基础项声明与超立方体联动的核心逻辑是什么？

如何实现有效联动？二者联动的核心逻辑是“声明定范围，

超立方体定维度”

，

即基础项通过声明明确自身可关联的超立方体，

超立方体通过维度组合为基础项提供多维数据组织框架，最终实现基础项数据的多维呈现

。

有效联动需满足两项要求：

一是声明中关联的超立方体需与基础项业务属性适配，

二是超立方体的维度组合需覆盖基础项的多维呈现需求

。联动实现需通过标准化的关联标签建立映射关系，

确保计算机可精准识别。（七）

跨越不同基础集的维度关系集合如何分割？

标准给出了哪些指引？当多个基础项分属不同基础集，

且需共享部分维度关系时，

标准要求按“基础集归属+业务场景”双重维度分割维度关系集合

。核心指引包括：同一基础集内的维

度关系归为一个子集，

确保子集内维度逻辑统一；

不同基础集共享的维度关系需单独设立共享子集，

并明确适用范围；

分割后需为每个子集标注唯一标识与归属信息，

避免关系混淆；

建立子集间的关联规则，

确保跨子集维度关系调用合规。（八）

基础项声明与超立方体联动的合规校验要点有哪些？

如何落地？核心校验要点包括：

基础项声明要素完整性

、

关联超立方体的合规性

、

维度关系分割的合理性

、联动逻辑的一致性

。

落地需构建全流程校验体系：

声明阶段校验要素完整性，

缺失核心要素的声明需驳回修正；

关联阶段校验超立方体合规性，

未按标准构建的超立方体不得关联；

分割阶段校验逻辑合理性，

组织专家评审分割方案；

整体校验阶段通过自动化工具验证联动逻辑一致性。、维度及域成员关系如何规范定义？专家拆解标准中的分类、继承规则及缺省值设置逻辑标准如何定义维度？维度的分类及核心差异是什么？1标准明确维度是“xbrldt:dimensionItem替换组中的抽象元素，能表征事实的各个不同的方面”。维度按成员关系可分为层级维度与非层级维度：层级维度成员间存在上下级隶属关系，如“行政区划”维度的“省-市-县”；非层级维度成员间为平行关系，如“产品类型”维度的“家电-服饰-食品”。核心差异在于成员关联逻辑不同，导致数据汇总、分析的方式存在本质区别。2（二）域与域成员的关系如何定义？标准对其关联有何硬性要求？1标准定义域是“由若干成员组成的集合，可能为空集、有限集或者无限集”，域成员是“维度的域中所有可能的值”，二者为“集合-元素”的从属关系。硬性要求包括：域与维度需建立唯一关联，一个维度可关联多个域但需明确有效域（所有相关域的联合集）；域成员需明确归属域，同一成员不得跨域归属；域与成员的关联需通过domain-member关系明确标注，确保可追溯。2（三）域成员的继承规则是什么？不同继承场景如何适配？1标准规定域成员继承仅适用于层级维度，核心规则是“上级成员权限可向下级成员传递，下级成员可继承上级成员的关联关系与约束条件”。适配场景包括：一是属性继承，如下级行政区划继承上级的“监管归属”属性；二是关系继承，如下级产品类别继承上级与“营业收入”基础项的关联关系。非层级维度因成员无隶属关系，不适用继承规则，需单独定义各成员的属性与关系。2维度缺省值如何设置？标准对其适用场景与设置规范有何要求？1维度缺省值是为简化数据录入、保障数据完整性设置的默认取值，标准要求设置需满足三项规范：一是仅适用于成员取值相对固定的场景，如“币种”维度默认“人民币”；二是缺省值需属于对应域的成员范围，不得超出域边界；三是需明确标注缺省值适用条件，当场景不符合时需手动指定其他成员。缺省值设置后需纳入合规校验，确保不与业务逻辑冲突。2、实例文档中维度应用有何硬性要求？对标标准解读概述、校验及等价事实定义全要点实例文档中维度应用的核心要求是什么？为何强调“规范引用”？核心要求是“引用合规、关联清晰、数据一致”，即维度引用需严格对应分类标准中定义的维度、域及成员，不得引用未声明的要素；基础项与维度、成员的关联需通过标准化标签标注，确保逻辑清晰；多维数据与基础数据的数值、口径需保持一致。强调“规范引用”，是因为实例文档是数据传输与应用的核心载体，引用不规范会导致数据语义歧义，无法被接收方精准解析，破坏XBRL数据流转的连续性。（二）基础项的校验包含哪些核心内容？校验流程如何设计？1基础项校验核心内容包括：维度引用合规性（引用要素是否在分类标准中声明）、关联逻辑合理性（基础项与维度的关联是否符合业务逻辑）、数据一致性（多维数据与基础数据口径一致）、完整性（必填维度是否完整引用）。校验流程采用“先自动化校验，后人工复核”的设计：自动化工具筛查引用合规性与数据一致性；人工复核关联逻辑合理性，重点核查特殊场景下的维度引用是否合规。2（三）维度等价事实如何定义？标准对其判定标准有何明确规定？1标准定义维度等价事实是“不同维度组合下，核心数据含义与数值均一致的事实”。判定标准包括三项核心条件：一是基础项标识完全一致；二是核心数据数值与口径一致；三是维度差异不影响数据核心含义，如“营业收入”在“北京-Q1”与“北京-202X年一季度”维度组合下，若口径一致则为等价事实。等价事实需明确标注关联关系，避免重复报送与数据冗余。2实例文档维度应用的常见错误有哪些？如何精准修正？常见错误包括：引用未声明的维度/成员、基础项与维度关联逻辑混乱、等价事实未标注、数据与维度属性不匹配。修正需对标标准精准操作：引用错误需替换为分类标准中已声明的要素；关联逻辑错误需重新梳理业务逻辑，修正关联关系；等价事实未标注需补充标准化关联标签；数据不匹配需核对数据口径，确保与维度属性一致，修正后需重新开展全流程校验。、命名空间及前缀如何规避冲突？结合标准要求详解其设置规范与实操中的避坑指南命名空间及前缀的核心作用是什么？为何是维度规范实施的基础？1命名空间的核心作用是“界定要素归属，避免命名冲突”，前缀则是命名空间的简化标识，用于提升文档可读性与编写效率。二者是维度规范实施的基础，因为维度分类标准与实例文档中包含大量要素（基础项、维度、域等），不同主体、不同行业可能出现同名要素，若未通过命名空间界定归属，会导致要素识别混乱，无法实现跨主体数据互认，直接影响维度技术的推广应用。2（二）标准对命名空间的设置有何明确规范？核心要求是什么？1标准明确命名空间需采用URI（统一资源标识符）格式，核心规范包括：唯一性，不同主体、不同分类标准的命名空间不得重复，建议包含机构标识、版本等唯一信息；稳定性，命名空间确定后不得随意修改，避免影响历史数据兼容性；关联性，命名空间需与分类标准的归属主体、适用范围相关联，便于识别；合规性，需符合XML1.0（GB/T18793）的命名规范，不得包含非法字符。2（三）前缀的设置有哪些实操技巧？如何平衡简洁性与辨识度？实操技巧包括：采用“主体缩写+功能缩写”的组合方式，如“财政部XBRL维度分类标准”前缀可设为“mof-xbrl-dt”；前缀长度控制在2-8个字符，兼顾简洁性与输入效率；避免使用通用词汇（如“xbrl”“dt”）作为唯一前缀，防止间接冲突；同一文档中前缀需保持统一，不得同一命名空间对应多个前缀。平衡关键是前缀需包含唯一标识信息，同时简洁易记，避免过于复杂。命名空间及前缀冲突的常见场景有哪些？如何提前规避与化解？常见场景包括：不同机构使用同名前缀、命名空间未包含唯一标识导致重复、跨版本分类标准命名空间变更。规避需提前做好两项工作：一是开展命名空间查重，确认无重复后再启用；二是制定标准化命名规则，强制包含机构、版本等唯一信息。化解冲突需采用“变更前缀+明确命名空间”的方式，对冲突前缀进行重命名，同时在文档中清晰标注各前缀对应的命名空间，确保要素归属明确。、维度与XBRL其他部分规范如何协同？专家视角看标准兼容性设计与跨模块整合逻辑XBRL技术规范的整体体系如何划分？各部分的核心定位是什么？XBRL技术规范分为四个部分，形成完整技术体系：第1部分“基础”界定核心概念、命名空间等基础规则，是整个体系的基石；第2部分“维度”规范多维数据组织与应用，拓展数据表现力；第3部分“公式”提供数据校验、计算等逻辑处理机制；第4部分“版本”规范分类标准版本管理与兼容性处理。各部分既独立承载特定功能，又相互协同，构成XBRL标准化应用的完整技术支撑。（二）维度规范与基础规范（第1部分）如何协同？核心兼容要点是什么？1二者协同核心是“维度规范基于基础规范扩展，基础规范为维度规范提供底层支撑”。核心兼容要点包括：命名空间设置需严格遵循基础规范的URI格式要求；要素定义需符合基础规范中关于替换组、数据类型的规定；关联关系标注需采用基础规范定义的标准化标签。维度规范中的核心概念（如基础项、关系）均需与基础规范保持一致，确保底层逻辑兼容。2（三）维度规范与公式规范（第3部分）的协同逻辑是什么？典型应用场景有哪些？01协同逻辑是“维度规范提供多维数据组织框架，公式规范提供多维数据逻辑处理能力”。典型应用场景包括：多维数据校验，通过公式规范定义校验规则，验证维度与基础项的关联合规性；多维数据计算，如按“地区-产品”维度组合计算汇总营业收入；等价事实判定，通过公式规范定义判定规则，自动识别维度等价事实，提升数据处理效率。02维度规范与版本规范（第4部分）如何衔接？版本变更时需注意哪些要点？1衔接核心是“维度分类标准的版本管理需严格遵循版本规范要求”，确保版本变更后的数据兼容性。版本变更需注意三项要点：一是维度、域、成员等要素的新增、修改、删除需按版本规范标注变更类型与原因；二是新增要素需避免与历史版本要素冲突，修改要素需保留历史兼容接口；三是发布新版本时需提供版本迁移指南，明确维度应用的调整要求，保障历史实例文档的可读性。2、维度实施中的常见痛点如何破解？基于标准复盘实操误区与合规解决方案维度设计阶段最易陷入哪些误区？如何提前规避？核心误区包括：维度冗余（设计超出业务需求的维度）、维度缺失（关键维度未覆盖）、域边界模糊（成员取值范围不明确）。规避需紧扣“业务需求导向”：设计前开展全场景业务需求调研，形成维度需求清单；组织业务、技术、合规三方评审，筛选核心维度，剔除冗余维度；按标准要求明确各维度的域边界，列出核心成员，避免模糊表述，确保设计贴合实际需求。（二）分类标准构建阶段的合规痛点有哪些？对应的解决方案是什么？1合规痛点包括：要素命名不规范、关联关系标注不清晰、与其他部分规范不兼容。解决方案需对标标准逐项整改：命名不规范需按“行业术语+功能描述”的规则重命名，确保唯一性与可读性；关联关系模糊需补充标准化标签，明确要素间的从属、关联逻辑；兼容性问题需对照基础规范、公式规范等开展专项校验，修正不合规项，必要时引入第三方机构开展合规评审。2（三）实例文档编制阶段的实操难点是什么？如何提升编制效率与合规性？实操难点是多维数据关联逻辑复杂，手动编制易出错、效率低。提升效率与合规性需双管齐下：技术层面，采用支持维度规范的自动化编制工具，实现维度引用、关联关系标注的自动化，减少人工操作；管理层面，建立编制手册，明确维度引用规则、校验要点，开展全员培训；质量控制层面，构建“编制-自检-复核-终审”的全流程管控体系，确保文档合规。维度应用推广阶段的核心阻力是什么？如何有效破解？核心阻力包括：相关人员对维度技术理解不足、跨部门数据协同难度大、历史系统兼容性差。破解需多措并举：开展分层培训，针对管理层、技术层、业务层设计差异