Аналитические банковские системы. Тема Аналитические банковские системы
 Скачать 251 Kb.
|
1 2 М  ЕЖДУНАРОДНЫЙ БАНКОВСКИЙ ИНСТИТУТINTERNATIONAL BANKING INSTITUTE Тема 8. Аналитические банковские системы
Оглавление 8.1. Назначение аналитической обработки данных в АБС Расширение спектра услуг и усложнение правил игры на финансовом рынке требуют систематизации информации и углубленного анализа с целью оптимизации оперативной деятельности, определения тактических действий и разработки стратегии развития. Именно поэтому аналитические системы в настоящий момент уже являются необходимым инструментом банковской деятельности. Основные требования к аналитической подсистеме банка: необходимость анализа показателей деятельности банка, определяющих принятие управленческих решений на различных уровнях; возможность исторического анализа показателей за любой временной период; повышенные требования к возможностям динамического анализа, включая нерегламентированные отчеты, различные виды представления информации в виде таблиц и диаграмм, агрегирование данных по любым разрезам, использование методов прогнозирования и моделирования, гибкие средства формирования производных показателей на основе базовых, выполнение анализа по сценариям «что-если» и др.; получение показателей на основе данных, накапливающихся в различных структурах банка, при этом процесс анализа показателей не должен сказываться на производительности и без того достаточно загруженных оперативных систем; необходимость сравнения и/или согласования данных, полученных из разных оперативных систем и внешних источников. Информационную систему банка по принципам обработки информации, как уже упоминалось выше, условно можно разбить на две части: подсистема оперативного учета и подсистема аналитической обработки информации. Первая подсистема предназначена для выполнения повседневных задач оперативного учета всех банковских операций. Главной задачей в этой подсистеме является обеспечение корректной параллельной работы многих пользователей с единой базой данных. Типичными операциями, которые выполняются в данной системе, являются операции изменения данных. И основной задачей системы управления данными является задача недопущения некорректного изменения данных при одновременной работе множества пользователей. Вторая подсистема предназначена для глубокого и всестороннего анализа уже введенных данных. В этой подсистеме не предполагается ввод новых данных или изменение уже существующих фактов. Основной задачей аналитической подсистемы является получение различных отчетов из уже существующих и собранных данных. И здесь основной проблемой является предоставление аналитикам банка удобного инструментария для работы с собранными данными и обеспечение высокой скорости обработки информации. 8.2. Архитектуры хранилища данных В основе современного подхода к построению аналитических систем лежит идея интегрированного хранилища данных, обеспечивающего единый логический взгляд и доступ к информации, разбросанной по разнообразным оперативным системам организации и поступающей из внешних источников. При этом существенно, что данные в хранилище имеют исторический характер, т. е. обеспечивается интеграция не только разнородных источников, но и архивных данных, возникающих в процессе функционирования той или иной оперативной системы. Данные из оперативных систем и внешних источников подвергаются различным преобразованиям, согласованию и загружаются в централизованное хранилище, которое содержит всю информацию, необходимую для всевозможных процессов принятия решений, но оно не ориентировано на выполнение тех или иных прикладных функций и с этой точки зрения является нейтральным по отношению к приложениям. Для того чтобы существующие хранилища данных способствовали принятию управленческих решений, информация должна быть представлена аналитику в нужной форме, т. е. он должен иметь развитые инструменты доступа к данным хранилища и их обработки. Для информационного обеспечения отдельных функционально замкнутых задач используются так называемые витрины данных, в которые информация попадает либо из хранилища (зависимые витрины) либо непосредственно из источников данных, проходя предварительные согласования и преобразования (независимые витрины). Витрины данных строятся на основе реляционных или, что более популярно, многомерных СУБД. Дело в том, что для решения большинства задач анализа оказываются полезными принципы многомерной модели данных и соответствующие им многомерные базы данных. Как известно, хранилища данных — это сравнительно новое технологическое решение, которое стало широко использоваться только в начале 1990-х гг. На сегодняшний день существуют два основных подхода к архитектуре хранилищ данных. Это так называемая корпоративная информационная фабрика (Corporate Information Factory, сокр. CIF, см. рис. 8.1) Билла Инмона и хранилище данных с архитектурой шины (Data Warehouse Bus, сокр. BUS см. рис. 8.2) Ральфа Кимболла (Ralph Kimball). Работа хранилища в первой модели начинается со скоординированного извлечения данных из источников. После этого загружается реляционная база данных1 с третьей нормальной формой2, содержащая атомарные данные. Получившееся нормализованное хранилище используется для того, чтобы наполнить информацией дополнительные репозитории презентационных данных, т. е. данных, подготовленных для анализа. Эти репозитории, в частности, включают специализированные хранилища для изучения и «добычи» данных (Data Mining), а также витрины данных.  Рис. 8.1. Нормализованное хранилище данных с пространственными витринами итоговых данных (CIF) При таком сценарии конечные витрины данных создаются для обслуживания бизнес-отделов или для реализации бизнес-функций и используют пространственную модель для структурирования суммарных данных. Атомарные данные остаются доступными через нормализованное хранилище данных. Очевидно, что структура атомарных и суммарных данных при таком подходе существенно различается. Отличительными характеристиками архитектуры CIF хранилищ данных можно назвать следующие: Использование реляционной модели организации атомарных данных и пространственной — для организации суммарных данных. Использование итеративного, или «спирального», подхода при создании больших хранилищ данных, т. е. «строительство» хранилища не сразу, а по частям. Это позволяет при необходимости вносить изменения в небольшие блоки данных или программных кодов и избавляет от необходимости перепрограммировать значительные объемы данных в хранилище. То же самое можно сказать и о потенциальных ошибках: они также будут локализованы в пределах сравнительно небольшого массива без риска испортить все хранилище. Использование третьей нормальной формы для организации атомарных данных, что обеспечивает высокую степень детальности интегрированных данных и соответственно предоставляет корпорациям широкие возможности для манипулирования ими и изменения формата и способа представления данных по мере необходимости. Хранилище данных — это проект корпоративного масштаба, охватывающий все отделы и обслуживающий нужды всех пользователей корпорации. Хранилище данных — это не механическая коллекция витрин данных, а физически целостный объект. 1 2 |