Хранилища и витрины данных в банковском деле

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Трудно представить себе более благодатную почву для внедрения новых компьютерных технологий, чем банковская деятельность. В принципе почти все задачи, которые возникают в ходе работы банка, достаточно легко поддаются автоматизации. Быстрая и бесперебойная обработка значительных потоков информации является одной из главных задач любой крупной финансовой организации. В соответствии с этим очевидна необходимость обладания вычислительной сетью, позволяющей обрабатывать все возрастающие информационные потоки. Кроме того, именно банки обладают достаточными финансовыми возможностями для использования самой современной техники. Однако не следует считать, что средний банк готов тратить огромные суммы на компьютеризацию. Банк является прежде всего финансовой организацией, предназначенной для получения прибыли, поэтому затраты на модернизацию должны быть сопоставимы с предполагаемой пользой от ее проведения.

Сейчас можно говорить о достаточно быстром развитии банковской системы и освоении банками новых услуг. В последнее время нарастающими темпами развиваются рынок потребительского кредитования и различные формы внеофисного банковского обслуживания -- сеть отделений или филиалов уже не является необходимым условием работы на розничном рынке. Однако, несмотря на то, что российская банковская система уже выглядит достаточно зрелой, мы находимся лишь в начале пути.

Хранилища и витрины данных в банковском деле

Еще одним путем к обеспечению единого информационного пространства является использование хранилища данных.

Особенностью информационной системы банка является необходимость обработки двух типов данных, а именно оперативных и аналитических. Поэтому в процессе функционирования ИБС приходится решать два класса задач: обеспечение повседневной работы банка по вводу и обработке информации и организация информационного хранилища в целях анализа данных для выявления тенденций развития, прогнозирования состояний, оценки и управления рисками и т.д. Задачи первого класса полностью решаются OLTP-системами (OnLine Transactional Processing - оперативная обработка транзакции). Для работы с аналитическими данными предназначены OLAP-системы (OnLine Analytical Processing -оперативная аналитическая обработка), которые построены по технологии хранилища данных и служат для агрегированного анализа больших объемов данных. Эти системы являются составной частью систем принятия решений или управленческих систем класса middle и top management, т.е. систем, предназначенных для пользовате-лей среднего и высшего уровня управления банка.

Таким образом, возможности ИБС могут быть расширены путем совместного использования транзакционных OLTP-систем и хранилищ данных (Data Warehouse).

Отличительными чертами хранилища данных являются:

· ориентация на предметную область - в хранилище данных помещается только та информация, которая может быть полезной для работы аналитических систем;

· защищенность - в хранилище можно добавлять информацию, но ее нельзя изменять, модифицировать и корректировать;

· поддержка хронологических данных - для анализа требуется информация, накопленная за длительный период времени;

· интеграция в едином хранилище ранее разъединенных данных, поступающих из различных источников, а также их проверка, согласование и приведение к единому формату;

· агрегация - одновременное хранение в базе агрегированных и первичных данных, чтобы запросы на определение суммарных величин выполнялись достаточно быстро.

Таким образом, хранилище данных представляет собой специализированную базу данных, в которой собирается и накапливается информация, необходимая менеджерам банка для подготовки управленческих решений (о клиентах банка, кредитных делах, процентных ставках, курсах валют, котировках акций, состоянии инвестиционного портфеля, операционных днях филиалов и т.д.).

Хранилища данных принято изображать в виде многомерного куба. Величины, хранящиеся в ячейках этого куба и называемые фактами, являются количественными показателями, характеризующими деятельность кредитного учреждения. В частности, это могут быть данные об оборотах и остатках по счетам, структуре расходов и доходов, состоянии и движении денежных средств и т.д. Измерения куба, образующие одну из его граней, - это множество однотипных данных, предназначенных для описания фактов (например, филиалы банка, операционные дни, клиенты и валюты). Агрегация данных выполняется по измерениям куба, поэтому элементы измерений принято объединять в иерархические структуры. Так, филиалы часто группируются по территориальному признаку, клиенты - по отраслевому признаку, даты группируются в недели, месяцы, кварталы и годы. Каждая ячейка данного куба «отвечает» за конкретный набор значений по его отдельным измерениям, например оборотов балансовых счетов за день, квартал, год в разрезе филиалов. Над числовыми фактами, хранящимися в ячейках, можно выполнять различные математические и логические операции, позволяющие рассматривать представленную информацию под разными углами зрения. Операции проводятся с использованием методов управления данными. Вся совокупность методов называется репозиторием методов хранилища данных.

Данные загружаются в хранилище из оперативных систем обработки данных (OLTP-системы головной конторы и отдельных филиалов) и из внешних источников (официальные отчеты предприятий и банков, результаты биржевых торгов и т.д.). При загрузке данных в хранилище выполняется проверка целостности, сопоставимости, полноты загружаемых данных, а также проводятся их необходимое преобразование и трансформация.

Хранилище данных ориентировано на высшее и среднее руководство банка, ответственное за принятие решений и развитие бизнеса. Это руководители структурных, финансовых и клиентских подразделений, а также подразделений маркетинга, управления анализа и планирования.

Для работы с хранилищами данных используются специальные программные продукты, поскольку SQL-серверы не обеспечивают необходимого быстродействия по доступу к данным. Язык запросов при работе с хранилищем данных также отличается от SQL.

Одним из вариантов реализации на практике хранилища данных является построение витрин данных (Data Marts). Иногда их называют также киосками данных. Витриной данных является предметно-ориентированная совокупность данных, имеющая специфическую организацию. Содержание витрин данных, как правило, предназначено для решения некоего круга однородных задач одной области или нескольких смежных предметных областей. Например, для решения задач, связанных с анализом кредитных услуг банка, используется одна витрина, а для работ по анализу деятельности банка на фондовом рынке - другая.

Следовательно, витрина данных - это относительно небольшое специализированное хранилище данных, содержащее только тематически ориентированные данные и предназначенное для использования конкретным функциональным подразделением. Итак, функционально ориентированные витрины данных представляют собой структуры данных, обеспечивающие решение аналитических задач в конкретной функциональной области или подразделении компании (управление прибыльностью, анализ рынков, анализ ресурсов, анализ денежных потоков, управление активами и пассивами и т.д.). Таким образом, витрины данных можно рассматривать как маленькие хранилища, которые создаются в целях информационного обеспечения аналитических задач конкретных управленческих подразделений компании.

Создание витрины данных определяется необходимостью обеспечить возможности анализа данных той или иной предметной области наиболее оптимальными средствами.

Витрины данных и хранилище данных значительно отличаются друг от друга. Хранилище данных создается для решения корпоративных задач, присутствующих в корпоративной модели данных. Обычно хранилища данных создаются и приобретаются организациями с центральным подчинением, такими, как классические организации информационных технологий, например банк. Хранилище данных составляется усилиями всей корпорации. информационный хранилище данные транзакционный

Витрина данных разрабатывается для удовлетворения потребностей в решении конкретного однородного круга задач. Поэтому в одном банке может быть много различных витрин данных, каждая из которых имеет свой собственный внешний вид и свое содержание.

Следующее отличие состоит в степени детализации данных, так как витрина данных содержит уже агрегированные данные. В хранилище данных, наоборот, находятся максимально детализированные данные. Поскольку уровень интеграции в витринах данных более высок, чем в хранилищах, нельзя легко разложить степень детализации витрины данных в степень детализации хранилища. Но всегда можно последовать в обратном направлении и агрегировать отдельные данные в обобщенные показатели.

В отличие от хранилища витрина данных содержит лишь незначительный объем исторической информации, которая привязана только к небольшому отрезку времени и существенна только в момент, когда она отвечает требованиям решения задачи. Витрины данных можно представить в виде логически или физически разделенных подмножеств хранилища данных.

Витрины данных как правило создаются в многоуровневой технологии, которая оптимальна для гибкости анализа, но не оптимальна для больших объемов данных. Данные в такой витрине снабжены большим количеством индексов.

Структура витрин данных также ориентирована на многомерную организацию данных в виде куба. Однако их построение в силу ограниченности информационного диапазона, обеспечивающего потребности одной функциональной области, значительно проще и выгоднее, чем создание хранилища данных. Физическая структура базы данных в витрине данных создается по модели «звезда» (star schema), являющейся оптимальной при решении группы задач, для которой построена витрина, поскольку обеспечивает высокую скорость выполнения запросов посредством разделения данных. Звездообразная схема предполагает наличие одной центральной таблицы фактов (fact table), в которой содержатся суммирующие или фактические данные, и окружающих ее таблиц измерений (dimensional table), отражающих описательную информацию. Таблица фактов и таблицы измерений связаны между собой идентифицирующими связями, при этом ключевое поле таблицы фактов целиком состоит из всех первичных ключей таблиц измерений.

Существуют два типа витрин данных: зависимые и независимые. Зависимая витрина данных - это та, источником которой служит хранилище данных. Источником независимой витрины данных является среда первичных программных приложений. Зависимые витрины данных стабильны и имеют прочную архитектуру. Независимые витрины данных нестабильны и имеют неустойчивую архитектуру, по крайней мере, при пересылке данных.

Надо отметить, что витрины данных представляются идеальным решением наиболее существенного конфликта при проектировании хранилища данных - производительность или гибкость. В общем, чем более стандартизированной и гибкой является модель хранилища данных, тем менее продуктивно она отвечает на запросы. Это связано с тем, что запросы, поступающие в стандартно спроектированную систему, требуют значительно больше предварительных операций, чем в оптимально спроектированной системе. Направляя все запросы пользователя в витрины данных, поддерживая гибкую модель для хранилища данных, разработчики могут достичь гибкости и продолжительной стабильности структуры хранилища, а также оптимальной производительности для запросов пользователей.

Данные, попав в хранилище, могут быть распространены среди многих витрин данных для доступа пользовательских запросов. Эти витрины данных могут принимать различные формы - от баз данных «клиент-сервер» до баз данных на рабочем столе, OLAP-кубов или даже динамических электронных таблиц. Выбор инструментов для пользовательских запросов может быть широким и отображать предпочтения и опыт конкретных пользователей. Широкий выбор таких инструментов и простота их применения сделают их внедрение наиболее дешевой частью реализации проекта хранилища данных. Если данные в хранилище имеют хорошую структуру и проверенное качество, то их передача в другие витрины данных станет рутинной и дешевой операцией.

Использование технологий витрин данных, как зависимых, так и независимых, позволяет решать задачу консолидации данных из различных источников в целях наиболее эффективного решения задач анализа данных. При этом источниками могут быть различающиеся по архитектуре и функциональности учетные и справочные системы, в том числе и территориально разрозненные.

Список литературы

1. В. А. Лапшинский. Локальные сети персональных компьютеров. Часть II. М., МИФИ, 2004 г.

2. Кайа Соркин, Михаэль Суконник. Передача информации в современных банковских сетях. Журнал "Банковские технологии", август 2000 г.

3. Владимир Сперанский. Система "банк-клиент". Журнал "Банковские технологии", август 2006 г.

4. Алексей Сень, Юрий Юшков. Телекоммуникации в банковских системах. Журнал "Банковские технологии", август 2006 г.

5. Игорь Калинин. Финансовая информация в сети Internet. Журнал "Банковские технологии", август 2006 г.

6. Анатолий Аксаков «Будущее российских банков - за информационными технологиями». Журнал «Банковские технологии». №2/2007 г.

7. Журнал «Банковские технологии». №2/2007 г.

8. Рекламные материалы системы "банк-клиент" фирмы ИНИСТ.

Размещено на Allbest.ru