Разработка методики построения хранилищ данных для систем финансового учета

• Автор: Зотов, Алексей Алексеевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 199 с.

СОДЕРЖАНИЕ

, СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ

Глава I. Описание информационно аналитических аспектов деятельности банков и

концепций их реализации.

1. Особенности аналитической деятельности банков

1.1 Краткое описание предметной области.

1.2 Системы автоматизации финансовой деятелыюсти

2. Концепции построения и реализации НАС.

2.1 Концепция хранилищ данных

2.2 Концепция витрин данных

2.3 Концепция интеллектуального анализа данных.
2.4 Концепция оперативной аналитической обработки данных
2.5 Концепция традиционного анализа данных
2.6 Сравнительный анализ концепций построения НАС
3. Сравнительный анализ инструментальных средств построения ИАС
3.1 Стратегия построения ИАС.
3.2 Критерии выбора СУБД.
3.3 Сравнительный анализ СУБД
4. Обзор готовых ИАС.
5. Постановка задачи.
Глава . Методика построения хранилищ данных для банковских систем
1. Различные методики построения хранилищ данных.
2. Разработка методики построения хранилищ данных
Этап 1. Определение необходимости построения ХД
Этап 2. Выбор и обследование предметной области
Этап 3. Концептуальная архитекгура хранилища.
Этап 4. Логическая архитектура хранилища.
Этап 5. Физическая Технологическая архитектура хранилища.
6 Этап 6. Детальное представление или разработка
Систематизация методики построение схемы Захмана.
3. Формальная модель хранилища данных.
3.1 Описание данных во В И и процессов их переноса в ХД
ф 3.2 Описание данных в ХД и процессов их переноса в витрины
3.3 Критерии и требования к организации ХД
Глава III Разработка информационно аналитических систем банковской деятельности .
1. Аналитические задачи банковской деятельности
2. Информационноаналитическая система Бюджет клиента
Этап 1. Определение необходимости построения ХД
Этап 2. Выбор и обследование предметной области
Этап 3. Концептуальная архитектура ИАС
Этап 4. Логическая архитектура ИАС
Этап 5. Физическая технологическая архитектура ИАС
Эгап 6. Детальное представление или разработка
Глава IV Исследование достоверности и эффективности предложенной методики
1. Оценка формальной модели ХД
1.1 Оценка достоверности формулы определения объемов данных
1.2 Изменение объемов отношений при применении формальных правил.
2. Оценка ИАС. разработанных с использованием предложенной методики
2.1.1 Сравнение по группе критериев Эффективность экспериментально.
2.1.2 Сравнение по группе критериев Эффективность сложность
2.1.3 Сравнение по группе критериев Трудоемкость.
Заключение
Список литературы


ИАС следует воспринимать как полноценный механизм, в котором большую роль играют отношения пользователей, персонала, менеджмента к хранилищу данных. А хранилище, в данном контексте, это только совокупность аппаратного и программного обеспечения, отвечающая требованиям этих пользователей. Под понятием анализ данных следует понимать не только решение аналитических задач, но и различные процессы по подготовке данных для анализа, которые заключаются в расчете, преобразовании и приведении данных к виду, доступному для анализа. В основе создания ИАС лежит концепция хранилищ данных, которая охватывает все аспекты проектирования, реализации и модернизации данных систем. В данном разделе будем рассматривать определения этой концепции и взгляд на нес с различных сторон. Автором концепции Хранилищ Данных (Data Warehouse) является Б. Инмон, который определил Хранилища Данных [] как: "предметно-ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления", призванные выступать в роли "единого и единственного источника истины", обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений. Кроме того, есть еще и другие взгляды на концепцию хранилищ данных. Ральф Кимбалл, один из авторов концепции хранилищ данных, описывал хранилище данных как "место, где люди могут получить доступ к своим данным" [, ]. Так же А. Саймоном была выдвинута концепция складов данных, которая во многом перекликается с концепцией хранилищ данных []. Склад данных - это логически интегрированный источник данных для систем поддержки принятия решений и для информационных систем руководителя. Источником информации для них являются различные приложения, которые могут выполняться на разных платформах, следовательно, необходимы средства интеграции. Данные, поступившие на склад, приобретаю! Наконец, возможности складов данных полезны в областях, связанных с долговременным управлением информацией, таких как электронные библиотеки и хранилища данных или информационные супермагистрали будущего. Российские авторы склоняются к следующему определению: Хранилища данных представляют собой специализированные базы данных, предназначенные для хранения данных, которые редко меняются, но на основе которых часто требуется выполнение сложных запросов. Обычно они ориентированы на выполнение аналитических запросов, ^ которые обеспечивают поддержку принятия решений для руководителей и менеджеров []. При всем многообразии мнений, автор диссертационной работы считает, что концепция хранилищ данных является основной при проектировании и создании НАС. Эта концепция позволяет определить объекты для хранения, общий механизм и принцип хранения данных. Однако данная концепция не определяет физическое хранение, способ обработки и отображения данных. Этими аспектами занимаются другие концепции (более низкого уровня ), которые порождаются отданной. В основе концепции Хранилищ Данных лежат две основополагающие идеи. OLTP систем; о данных из внешних источников. Разделение наборов данных, используемых для операционной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа. Цель концепции Хранилищ Данных - прояснить отличия в характеристиках данных в операционных и аналитических системах (таблица 1-1), выяснить требования к данным, помещаемым в целевую БД Хранилища Данных (таблица 1-2), определить общие принципы и этапы ее построения, основные источники данных, дать рекомендации по решению потенциальных проблем, возникающих при их выгрузке, очистке, согласовании, транспортировке и загрузке в целевую БД []. Таблица 1-1 Сравнение характеристик данных в информационных системах, ориентированных на операционную и аналитическую обработку данных. Все данные о некотором предмете (бизнес-объекте) собираются (обычно из множества различных источников), очищаются, согласовываются, дополняются, агрегируются и представляются в единой, удобной для их использования в бизнес-анализе форме. И нтегрированность Все данные о разных бизнес-объектах взаимно согласованы и хранятся в едином общекорпоративном Хранилище.