5.4.2. Программно-технический аспект информационно-аналитического обеспечения

Пусть мы имеем некоторые первичные данные о финансовой деятельности банка и его внешнего окружения. Известно, что эти данные, которые могут содержать различные искажения, должны быть преобразованы к виду финансовых аналитических показателей (АП) для дальнейшего использования при анализе деятельности банка и принятии управленческих финансовых решений. При этом заранее неизвестен полный качественный и количественный состав:

первичных данных о финансовой деятельности банка;

используемых способов преобразования и анализа данных.

Для приведенных условий необходимо создать модель системы аналитической обработки данных (САОД), которая:

выступает в качестве промежуточного звена между первичными финансовыми данными и средствами решения задач анализа и планирования;

выполняет по отношению к первичным данным преобразующую роль за счет устранения искажений и расчета аналитических показателей;

инвариантна по отношению к предметной области (финансовой деятельности), т.е. не накладывает качественных и количественных ограничений на характер источников, приемников и способов преобразования данных;

оперирует категориями, понятными финансовому аналитику, от которого не требуется специальных знаний о программной и технологической реализации данных и, тем более, написания какого-либо программного кода.

Аналитик, в свою очередь, при работе с системой должен оперировать моделями преобразования данных (МПД). Они служат для устранения искажений в первичных данных и для расчета значений аналитических показателей.

Каждая МПД образует систему аналитических показателей, к которой выдвигаются требования полноты и непротиворечивости. Зависимости (смысловые и математические) между АП считаются известными заранее и задаются поэтому в явном виде. Отмеченный нами выше краткосрочный характер семантических искажений первичных данных обуславливает необходимость удовлетворения требованию адаптивности имеющихся систем АП к различным условиям расчетов. Это в первую очередь относится к возможности формирования любой модификации системы АП и задания разновидностей каждого вида аналитических показателей на различных временных интервалах.

Информация для работы САОД поступает из различных банковских информационных систем в хранилище первичных финансовых данных - ODS.

Напомним, что в обычной интерпретации пор хранилищем данных [15, 63, 64] вне зависимости от способов его физической организации понимается любой логически интегрированный источник данных (для поддержки систем принятия решений). Данные в этом источнике обладают следующими основными признаками:

унифицированы - согласованы друг с другом по объемам, форматам, синтаксически и т.д.;

неизменны во времени;

организованы таким образом, что технически осуществимо выполнение в приемлемые сроки запросов пользователя с заранее неизвестной структурой*(40);

интегрированы - предварительно сгруппированы (агрегированы) по достаточно общим признакам.

Хранилище первичных данных ODS, рассматриваемое нами в качестве источника данных для САОД, должно отвечать первым трем признакам и не должно отвечать четвертому (интегрированность данных), согласно которому данные в хранилище должны быть агрегированы. Это ограничение обусловлено тем, что целью Системы аналитической обработки данных является реализация моделей преобразования данных, задающих в том числе и механизмы сведения первичной информации в некоторые агрегаты, структура которых часто априори неизвестна. Поэтому САОД должна оперировать именно детализированными данными.

На первом уровне системы из доступного множества первичных финансовых данных выгружаются необходимые выборки, и после классификации входящих в эти выборки единиц информации (например, счета, проводки, данные о клиентах) рассчитываются значения первичных аналитических показателей (ПАП).

На втором уровне производится расчет вторичных аналитических показателей (ВАП), источником для которых служат уже не первичные данные, а ранее рассчитанные значения иных показателей.

На третьем уровне производится выдача рассчитанных значений аналитических показателей во внешние программные системы.

Рассмотрим основные особенности аналитических показателей, поскольку именно они определяют логику работы всей системы.

Классификация аналитических показателей может быть проведена по различным признакам, например:

по виду исходных данных - первичные, вторичные;

по мерности - одномерные, многомерные;

по степени условности - условные, безусловные;

по адаптивности - простые, адаптивные.

Первичные аналитические показатели (ПАП). Для расчета их значений используются только первичные финансовые данные, прошедшие процедуры классификации и последующей агрегации в ODS.

Вторичные аналитические показатели (ВАП). При расчете их значений используются только первичные и частично иные аналитические показатели, прошедшие первичную классификацию, которая проводится с использованием соответствующего сценария первичной классификации.

Сценарии первичной классификации определяют:

правило для извлечения некоторого подмножества данных из хранилища первичных данных;

правила непротиворечивой и полной классификации извлеченных данных;

правила агрегации ранее классифицированных данных.

В общем случае каждому первичному аналитическому показателю соответствуют классифицирующее и агрегирующее правила, реализуемые технически в виде "запроса", адресованного хранилищу данных (пример 5.2).

Классификация является полной, если существующие правила классификации позволили классифицировать все извлеченные из хранилища данные; классификация непротиворечива, если ни одна из единиц информации (запись) не была классифицирована более одного раза (пример 5.2).

Пример 5.2