Технологии аналитической обработки

ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ

Специалисту финансовой службы или финансовому аналитику часто бывает нужно получать широкую картину финансовой деятельности, видеть более общие тенденции по совокупным данным и видеть эти тенденции, классифицированные по любому числу переменных.

Все современные программные системы, связанные с аналитической обработкой накопленных данных, а именно результатов первичной деятельности компании, можно условно разбить на три основные категории:

средства регламентированной отчетности;

OLAP-системы, системы аналитической обработки данных;

средства поддержки Data Mining.

Рассмотрим более детально каждое из этих направлений.

Средства регламентированной отчетности

Традиционно именно инструменты для построения регламентированных отчетов используются наиболее активно. И это объяснимо - ежемесячная и ежеквартальная отчетность существовала задолго до повсеместной компьютеризации предприятий, а простейшие системы, позволяющие автоматизировать рутинную работу, появились еще до выхода на рынок Windows. Кроме того, системы регламентированной отчетности (не будем впредь бояться этого термина, он означает всего лишь заранее запланированную деятельность, например в конце месяца или года) наиболее просты и потому относительно дешевы. Традиционно такие инструменты относились к разряду Desktop-приложений, чего, впрочем, до определенного времени было вполне достаточно. Простейшие отчеты можно подготовить в популярных текстовых редакторах и электронных таблицах. Производители специализированных пакетов, например 1С, поддерживают отчетность как неотъемлемую часть сервиса.

Лишь относительно недавно многие предприятия и организации по-настоящему перешли на использование вычислений в среде «клиент - сервер». Это обусловлено значительным ростом объема используемых данных, усложнением их локального сопровождения и очевидной выгодой от перехода на централизованное управление ими. Преимущества это приносило всем - и конечным пользователям, и специалистам технической поддержки. В этот момент получили второе рождение и системы регламентированной отчетности. С продуктами, реализующими их функциональность в среде «клиент -- сервер», вышли на рынок основные производители систем управления базами данных и фирмы, занимающиеся разработкой инструментария для СУБД, такие, как Oracle, SPSS, Business Objects. Эти программные продукты используют данные из реляционных систем и скрывают от пользователя SQL-запросы за дружественным интерфейсом и «мастерами», по шагам реализующими создание отчета. Сам же пользователь оперирует привычными для него понятиями, а не терминами реляционных таблиц.

Некоторые системы генерации отчетов предлагают отдельные утилиты для пользователей и для администраторов систем. Администраторы пользуются многими преимуществами, предоставляемыми механизмами СУБД:

авторизация пользователей,

контроль над полномочиями пользователей,

контроль над выполнением отчетов и т. д.

Запланированные отчеты могут выполняться по таймеру в неактивное время суток, когда сервер баз данных не перегружен текущей деятельностью пользователей.

OLAP-системы

Электронная аналитическая обработка данных (OLAP) - это технология, используемая для анализа больших объемов данных. В основе технологии OLAP лежит построение одного или нескольких кубов, каждый куб организован администратором куба и предназначен для обеспечения поиска и анализа данных, что облегчает создание и использование нужных отчетов сводных таблиц и сводных диаграмм.

Куб - структура экономических данных, объединяющая показатели по уровням и иерархиям для каждой размерности куба, которую нужно проанализировать. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Кубы объединяют несколько размерностей, таких как время, география и ассортимент изделий, с суммарными данными, такими как продажи и суммы запасов. Кубы не являются «кубами» в строго математическом смысле, поскольку их стороны не обязательно равны. Это удобная метафора для сложного понятия.

Показатели куба - Набор значений в кубе, основанных на столбце фактической таблицы в кубе, обычно являющийся числовыми значениями. Показатели куба— это основные значения в кубе, которые предварительно обрабатываются, группируются и анализируются. Обычные примеры: продажи, прибыль, выручка и затраты.

Размерность куба – направление группировки логических иерархий атрибутов данных в кубе, понятное пользователю и используемое им в качестве основы для анализа данных. Размерность может включать множество уровней Например, географическая размерность может включать уровни для страны, области и города. Или размерность времени может включать иерархию с уровнями для года, квартала, месяца и дня. В отчетах сводной таблицы или сводной диаграммы каждая иерархия становится набором полей, который пользователь может развернуть или свернуть, чтобы показывать более низкие или более высокие уровни.

Уровень - Внутри иерархии данные могут быть организованы по более низким и более высоким уровням детализации, таким как уровни года, квартала, месяца и дня в иерархии «Время».

Иерархия куба - Структура логического дерева, организующая элементы размерности таким образом, что каждый элемент имеет один родительский элемент и нуль или более дочерних элементов. Дочерний элемент — это элемент на следующем более низком уровне в иерархии, непосредственно связанный с текущим элементом. Например, в иерархии «Время», содержащей уровни «Квартал», «Месяц» и «День», «Январь» является дочерним элементом члена «Кв1». Родительский элемент — это элемент на следующем более высоком уровне в иерархии, непосредственно связанный с текущим элементом. Родительское значение обычно является объединением значений всех его дочерних элементов. Например, в иерархии «Время», содержащей уровни «Квартал», «Месяц» и «День», «Кв1» является родительским элементом элемента «Январь».

Вычисляемый компонент - Элемент размерности, значение которого вычисляется во время работы с помощью выражения. Вычисляемые значения компонентов могут выводиться из значений других элементов. Например, вычисляемый компонент «Прибыль» может определяться вычитанием значения элемента «Затраты» из значения элемента «Продажи».