Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ информационного аспекта бизнес-процессов коммерческого банка 10
1.1. Эволюция требований к автоматизированным банковским системам 10
1.2. Современные средства создания и реинжиниринга схем баз данных 27
1.3 Концептуальная модель адаптивного развития информационной системы коммерческого банка 47
Глава 2. Моделирование процессов реструктуризации информационной базы 66
2.1. Методы формализованного представления бизнес-процессов коммерческого банка 66
2.2 Модель адаптивной реструктуризации информационной базы 81
2.3 Оценка эффективности адаптации информационного обеспечения бизнес-процессов 98
Глава 3. Методика адаптивной реструктуризации информационной базы 119
3.1 Предпосылки разработки методики реструктуризации информационной базы 119
3.2 Проектирование методики реструктуризации данных 138
3.3 Применение методики адаптивной реструктуризации данных 148
Заключение 170
Список использованной литературы 173
Приложения 185
- Современные средства создания и реинжиниринга схем баз данных
- Концептуальная модель адаптивного развития информационной системы коммерческого банка
- Оценка эффективности адаптации информационного обеспечения бизнес-процессов
- Применение методики адаптивной реструктуризации данных
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Современный этап развития кредитной сферы характеризуется переходом информационных технологий в банковской деятельности на новый качественный уровень. Вопросы развития и автоматизации банковских технологий нашли свое отражение в трудах научной школы Финансовой академии, разработках НИИ Банка России, трудах иностранных исследователей. Изменения в экономической ситуации заставляют банки постоянно совершенствовать свою деятельность, адаптируясь к меняющимся условиям. На начальных этапах информатизации российских банков преобладал экстенсивный подход, который заключался в автоматизации все новых областей деятельности и функций управления, но не предусматривал системных комплексных решений, основанных на согласованной долговременной стратегии развития. В настоящее время особое внимание уделяется качественным характеристикам банковских информационных систем, их способности отвечать требованиям решаемых банком задач и обеспечивать эффективность его функционирования. Проблемам банковских информационных технологий посвящена обширная литература, но в основном она отражает экстенсивный этап информатизации банков. Наиболее актуальные в настоящее время вопросы интенсификации использования банковских технологий и перестройки на их основе технологических процессов кредитной организации и ее информационной базы остаются недостаточно изученными и систематизированными.
Системный подход к автоматизации предполагает выполнение работ по описанию и моделированию банковских бизнес-процессов. При усовершенствовании или реинжиниринге бизнес-процессов банка возникает проблема адаптации его информационной базы. Ее решение требует использования современных технологий баз данных, представляющих информационную модель взаимосвязанных объектов предметной области в совокупности с актуальными, полными и достоверными данными, которые описывают их функционирование.
Особенности предметной области находят свое отражение при выборе методов проектирования информационной системы (ИС) кредитной организации, которая используется при решении двух принципиально разных типов задач, ориентированных, с одной стороны, на оперативную обработку информации в режиме реального времени, а с другой - на анализ больших объемов данных. Это требует комплексного использования в ИС решений на основе OLTP (On-line Transactional Processing)- и OLAP (On-line Analytical Ргосе58Іпд)-технологий. Автоматизируя новый или меняющийся бизнес-процесс, необходимо решить проблемы реструктуризации данных и реализации логики исполнения процесса, обеспечить интерфейс ввода, визуализации и вывода информации. Анализ и проектирование структуры данных являются ключевыми этапами разработки ИС. Набор базовых информационных объектов, реализованных в системе, значительно сложнее поддается изменениям, чем реализованные в ней функции. Возможности предоставления банком новых услуг зависят от реализованного в его ИС набора информационных объектов, операций над ними и возможностей их расширения средствами настройки. Одну и ту же схему данных можно использовать при реализации различных функциональных возможностей.
Высокая изменчивость условий ведения бизнеса, характерная для современных финансовых рынков, особенно ярко проявляет себя в практической деятельности российских банков. Следовательно, способность их ИС эффективно изменяться, чтобы соответствовать новым требованиям, является крайне важной. Практика российских банков показывает, что затраты на сопровождение и развитие ИС могут в несколько раз превосходить стоимость ее приобретения или разработки. В то же время в большинстве научных исследований основное внимание уделяется созданию новых ИС, а вопросы развития и адаптации существующих рассматриваются значительно менее подробно. Принимаемые банком в процессе оказания услуг решения финансового характера эффективны настолько, насколько хорошо структурирована и объективна информационная база, на основе
которой они принимаются. Это требует разработки специализированных методов и методик, обеспечивающих своевременное и эффективное изменение технологий ведения информационной базы вместе с изменением условий или целей ведения бизнеса. В то же время внимание исследователей сосредоточено, как правило, на решении конкретных задач, жестко привязанных к определенному объекту. Работы общего характера, посвященные методике комплексного описания и анализа технологических процессов реструктуризации информационной базы банка с целью обеспечения ее адаптивности, а также влиянию данных процессов на качество и ассортимент финансовых услуг кредитной организации, в настоящее время практически отсутствуют, что делает актуальным проведение исследований в данной области.
Таким образом, разработка методов и методик развития информационной базы кредитной организации имеет важное научное и практическое значение, что и определило выбор темы, цель и задачи настоящего диссертационного исследования.
Цели и задачи исследования. Основной целью работы является разработка методического инструментария экономически обоснованной и своевременной реструктуризации информационной базы коммерческого банка в условиях изменения требований к предметной области.
Для реализации поставленной цели в работе поставлены и решаются следующие задачи:
критический анализ и классификация причин, вызывающих необходимость реструктуризации информационной базы кредитной организации;
анализ особенностей адаптации автоматизированных банковских систем (АБС) в условиях изменяющихся требований к их структуре и функциональному составу;
обоснование подхода к реструктуризации схемы базы данных ИС кредитной организации на основе комплексного использования OLTP- и OLAP-технологий;
выбор аппарата формализованного представления деятельности кредитной организации с целью ее отражения в ИС и описания процесса реструктуризации информационной базы;
разработка метода оценки эффективности адаптации информационного обеспечения бизнес-процессов и реструктуризации информационной базы в изменяющихся условиях ведения бизнеса с учетом критериев экономического характера;
разработка методики адаптивной реструктуризации схемы базы данных
при модификации и развитии ИС кредитной организации;
выработка практических рекомендаций по применению методики
реструктуризации информационной базы коммерческого банка. Предмет и объект исследования. Объектом исследования являются информационные процессы в коммерческом банке, связанные с организацией, использованием и развитием его информационной базы. Предметом исследования являются методы организации и развития информационной базы коммерческого банка, методологические и методические подходы к ее реструктуризации.
Методологические и теоретические основы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили теоретические положения в области концептуального моделирования экономических процессов, банковского дела, моделирования данных и технологий их обработки, экономико-математического моделирования. В процессе решения конкретных задач использовались методы исследования операций, теории графов, экспертных оценок, вычислительной математики, программно-инструментальные средства проектирования автоматизированных информационных систем. Содержание работы соответствует основным положениям пункта 2.6 Паспорта специальности 08.00.13 - Математические
и инструментальные методы экономики, который предполагает «развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».
Научная новизна исследования состоит в разработке методического инструментария, ориентированного на реструктуризацию информационной базы коммерческого банка при изменении условий ведения бизнеса.
Элементы новизны содержат следующие результаты исследования:
систематизированы основные причины, определяющие необходимость изменения структуры информационной базы коммерческого банка, и определены приоритетные направления ее реструктуризации;
предложен аппарат формализованного описания бизнес-процесса, обеспечивающий построение формальной модели отражаемых в ИС процессов предметной области и составление спецификации требований для реструктуризации информационной базы кредитной организации;
выдвинута и обоснована концепция комплексного использования методов разработки схем баз данных для OLTP- и OLAP-систем при проектировании и адаптации схемы базы данных ИС коммерческого банка;
разработан метод экспертной оценки эффективности адаптации ИС кредитной организации и ее схемы данных на основе метода анализа иерархий с использованием критериев, характеризующих степень и экономическую целесообразность достижения цели;
разработан метод преобразования концептуальной схемы данных предметной области, позволяющий при определенных условиях не изменять логическую схему данных АБС в процессе реструктуризации информационной базы кредитной организации;
разработана методика технологического обеспечения реструктуризации
информационной базы коммерческого банка в условиях меняющихся
информационных потребностей пользователей на основе вышеуказанных
методов.
Практическая значимость полученных результатов. Основные положения и выводы диссертационного исследования ориентированы на широкое применение при решении задачи адаптации базы данных ИС кредитных организаций в условиях меняющихся требований к их функционированию. Самостоятельное практическое значение имеют:
концепция комплексного использования OLTP- и OLAP-технологий при проектировании и адаптации схемы базы данных АБС;
методика проведения реструктуризации схемы базы данных АБС, включающая положения оценки ее эффективности;
методы адаптации модулей, которые фиксируют, обрабатывают, интерпретируют и анализируют учетные данные, а также формируют отчетность в составе единой ИС банка.
Апробация результатов исследования. Результаты, рекомендации и предложения, вытекающие из диссертационного исследования, внедрены и успешно используются в практической деятельности ряда кредитных организаций при разработке стратегии в области автоматизации, совершенствовании их информационной базы, построении и развитии комплексных систем автоматизации. Концепция адаптивного развития информационной базы коммерческого банка нашла свое отражение в развитии интегрированной банковской системы БИСквит, имеющей на 01.08.2003 более 290 установок в коммерческих банках России и Республики Казахстан, в числе которых такие крупные российские банки, как Гута банк, Никойл-Автобанк, Россельхозбанк, Внешторгбанк и ряд других. Материалы диссертации представлены в виде учебного пособия (в соавторстве) и используются в учебном процессе в Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации.
Полученные результаты докладывались на третьем (Москва, 1997), четвертом (Москва, 1998), шестом (Москва, 2000), седьмом (Москва, 2001), восьмом (Москва, 2002) и девятом (Москва, 2003 г.) Международных форумах разработчиков интегрированных банковских систем, конференции "МСФО как основа финансового управления банком" (Москва, 2003).
Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 16 работах общим объемом 7,15 п.л., авторский объем в которых составляет 4,75 п.л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка библиографических ссылок, включающего 153 наименования, и шести приложений.
Современные средства создания и реинжиниринга схем баз данных
Создание современных ИС, удовлетворяющих потребностям бизнеса, представляет собой сложную задачу, решение которой требует применения специальных методик и инструментов. В ходе становления и развития средств разработки ИС возникло понимание необходимости применения формализованных методов проектирования уже на начальных стадиях этого процесса.
В соответствии с [63] можно выделить следующие составные части информационного обеспечения системы: информационная модель, система классификации и кодирования, БД как способ организации информации средствами ИС. Информационная модель включает в себя описание объектов системы управления, обладающих общими атрибутами (сущностей); внутренних и внешних информационных потоков; передаваемых данных; порядка обмена и объемов передаваемой информации. Система классификации и кодирования позволяет формализовать и упорядочить предметную область. Для адекватного использования в соответствующей предметной области система должна допускать формирование необходимого количества классификационных группировок. Еще одной важной ее характеристикой является гибкость - способность допускать включение новых объектов и признаков без разрушения формальной структуры классификации. БД в наиболее общем смысле представляет собой совокупность взаимосвязанных элементарных групп данных. От эффективности и качества ее построения во многом зависит качество разрабатываемой ИС.
БД создается на основе определенного концептуального способа структурирования данных - модели данных. Терминология в области систем баз данных в ряде ее направлений не до конца устоялось, это относится и к употреблению термина «модель данных». М.С. Когаловский отмечает [62], что в современной научной литературе термин «модель данных» обозначает, как правило, инструмент моделирования, в то время как в работах технологического характера часто встречается и понимание его как результата моделирования. Он считает, что для результата моделирования БД более правильным является использование термина «схема БД». В соответствии с [65], под моделью данных понимается интегрированный набор понятий для описания данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные. Модель данных рассматривается при этом как сочетание трех компонент: набора правил, по которым может быть построена БД (структурная часть модели), множества типов допустимых операций с данными (управляющая часть модели), набора ограничений поддержки целостности данных (необязателен, но является неотъемлемой частью «хорошей» модели).
Согласно К. Дейту [43], модель данных представляет собой абстрактное, самодостаточное, логическое определение объектов, операторов и прочих элементов, в совокупности составляющих абстрактную машину, с которой взаимодействует пользователь. Упомянутые объекты позволяют моделировать структуру данных, а операторы - поведение данных. Соответственно, реализация заданной модели данных — это физическое воплощение на реальной машине компонентов абстрактной машины, которые в совокупности составляют эту модель. Технология проектирования БД включает: анализ предметной области и построение информационной модели бизнес-процессов с целью классификации объектов предметной области, определения структур информационных объектов и взаимосвязей между ними. Этот этап соответствует внешнему уровню архитектуры системы БД, на котором описываются и анализируются способы представления данных для отдельных пользователей; создание концептуальной модели данных, реализующей единое абстрактное представление БД в целом ; создание логической модели данных с учетом особенностей конкретной СУБД; реализацию физической модели данных средствами выбранной СУБД, конкретизирующую способы хранения информации на физических устройствах.
Подчеркнем, что если внешний уровень связан с индивидуальными представлениями пользователей, то концептуальный уровень связан с обобщенным представлением пользователей. Иначе говоря, может существовать несколько внешних представлений, каждое из которых состоит из более или менее абстрактного представления определенной части данных, и только одно концептуальное представление, состоящее из абстрактного представления БД в целом. Также существует единственное внутреннее представление на уровне логической модели данных и ее реализации в физической модели, отражающее способ физического хранения БД. По мнению К. Дейта, «очевидно, что как отображение «концептуальный -внутренний» является ключом к физической независимости данных, так и отображения «внешний - концептуальный» являются ключом к логической независимости данных» [43].
Концептуальная модель адаптивного развития информационной системы коммерческого банка
Современный коммерческий банк представляет собой чрезвычайно сложную систему. Анализируя его сущность, необходимо учитывать, что основная его деятельность сосредоточена не в сфере производства, а в сфере обращения, обмена. В отличие от промышленного предприятия, производящего материальный продукт, банк «производит не просто товар, а товар особого рода в виде денег, платежных средств. ... Помимо данного продукта банки предоставляют также различного рода услуги преимущественно денежного характера» [9].
Результаты деятельности коммерческого банка в условиях рыночной экономики прямо зависят от перечня оказываемых финансовых услуг и их качества. Коммерческий банк является поставщиком трех основных видов финансовых услуг - транзакционные услуги, портфельные услуги (выдача займов и прием депозитов), услуги по сбору и обработке информации.
Следует выделить три альтернативных способа моделирования деятельности банка [66, 73, 121, 136], при которых он может рассматриваться как регулируемая фирма финансовых услуг, как консолидированный баланс или портфель ценных бумаг и как процессор обработки информации.
Отметим, что во всех трех видах моделей банковскую фирму можно представить в виде «черного ящика», который преобразует входные параметры в банковские продукты и автоматически применяет правило максимизации прибыли.
Согласно первой модели, развиваемой классической микроэкономической теорией, банк является предприятием, перед которым стоит задача максимизации прибыли на основе оптимизации своей деятельности.
Рассматривая упрощенную микроэкономическую модель поведения банка в условиях совершенной конкуренции, в которой банк не может активно влиять на значения процентных ставок Гь Гм, rD, складывающихся на рынке, прибыль Prof банка можно описать следующим образом: где TL - процентная ставка на рынке кредитов, Гм - процентная ставка на рынке межбанковского кредитования, rD - процентная ставка на рынке депозитов, D - объем депозитов, принятых банком, L — объем кредитов, выданных банком, М - чистая позиция банка на межбанковском рынке (может быть как положительной, так и отрицательной). Тогда rLL — доход, приносимый выданными банком кредитами, ГмМ - доходы от средств, размещенных на рынке межбанковского кредитования или расходы в результате заимствования средств на этом рынке, C(D, L) - издержки на управление кредитами и депозитами, задаваемые производственной функцией банка.
Так как чистую позицию банка можно определить в виде М = (1 - oc)D -(1- (3)L, где а, Р - нормы обязательного резервирования по депозитам и кредитам соответственно, получим в итоге: где kj = (rL +rM(l - P)), k2 = (rM(l - a) - rD). Таким образом, прибыль банка представляет собой функцию от выданных им кредитов и полученных на хранение депозитов.
Портфельная теория применяется к банку при рассмотрении его как инвестора, который с учетом допустимого уровня риска стремится осуществить такую комбинацию активов, которая обеспечит максимальную прибыль при условии соблюдения предписаний о коэффициенте ликвидности. Деятельность банка при этом описывается как совокупность стохастических финансовых потоков.
При построении модели ИС коммерческого банка, по нашему мнению, представляет несомненный интерес взгляд на банк как на информационный процессор (переработчик информации), осуществляющий управление потоками финансово-экономической информации. Под управлением информацией понимается ее сбор, хранение, передача, обработка, систематизация и анализ. В соответствии с данным подходом банк, как финансовый посредник, позволяет разрешить для потенциальных инвесторов проблему информационной асимметрии, которая заключается в том, что ссудозаемщик, как правило, обладает большей информацией о проекте, чем инвестор. Как отмечает Дж. Синки, «коммерческие банки создали себе серьезную репутацию информационных процессоров. Фактически можно объяснить существование коммерческих банков их способностью эффективно извлекать информацию об определенном заемщике. Качество этой информации (ее своевременность и точность), является критическим фактором, определяющим качество банковских активов» [121, С.35].
Расходы на приобретение информации постоянно снижаются благодаря технологическим изменениям в ее обработке и распространении. В результате «информационной» специализации появляются новые банковские продукты и услуги, в том числе те, которые предусматривают управление рисками или посредничество на рынке. Растет сложность инструментов управления рисками - в настоящее время балансовые риски все чаще менее значительны в количественном отношении, чем внебалансовые. Поскольку новые технологии обработки и передачи информации приводят к появлению новых видов деятельности и продуктов, постольку возрастает необходимость банков для ее сбора и использования. Как отмечает С. де Куссерг [73], кратко сущность новой теории финансового посредничества можно сформулировать одной фразой: банки — это предприятия, специализирующиеся на сборе и использовании информации.
Оценка эффективности адаптации информационного обеспечения бизнес-процессов
Задача определения эффективности информационного обеспечения бизнес-процесса представляет собой типичную многокритериальную задачу и на начальном этапе, как правило, плохо структурирована. Классические методы теории исследования операций, теории игр, теории принятия решений при многих критериях, как правило, хорошо работают, когда критерии выбора и множества допустимых альтернатив определены заранее, но могут оказаться недостаточно гибкими в условиях, когда их необходимо находить и конструировать непосредственно в процессе решения задачи. Существуют различные подходы к принятию решений по многим критериям в недостаточно структурированных задачах. Выделим методы, в основе которых лежит многокритериальная теория полезности [59], метод анализа иерархий Т. Саати [115], метод Б. Руа [113] попарного сравнения многокритериальных альтернатив, основанный на относительных оценках альтернатив и не использующий теорию полезности (отношение превосходства по качеству). Каждый из методов обладает своими достоинствами и недостатками.
Общая схема формирования интегрированной оценки в процессе принятия решения по многим критериям представлена на рис. 2.3.1. Она в достаточной степени универсальна и пригодна для описания процесса получения агрегированных оценок различных объектов, в том числе для получения оценок эффективности и адаптивности ИС.
Схема формирования агрегированной оценки. Использование новейших информационных технологий само по себе не гарантирует повышение эффективности бизнес-процесса. Е.Г. Ойхман и Э.В. Попов [97], взяв за основу идеи Т. Давенпорта, выделяют три направления повышения эффективности бизнес-процесса с помощью информационных технологий: улучшение временных характеристик процесса без модификации его содержания; его реорганизация путем использования новых возможностей информационных технологий; контроль каждого конкретного экземпляра бизнес-процесса, измерение параметров его функционирования с целью выявления «узких мест».
Как и при оценке эффективности функционирования бизнес-процесса, при оценке эффективности адаптации его информационного обеспечения могут использоваться различные метрики: соответствие принятому стандарту информационного обеспечения (эталонному процессу); соответствие целям участников; стоимость реализации экземпляра процесса с учетом стоимости затрат на информационные технологии; время процесса как косвенная характеристика его стоимости. При этом выделим операционное время (время, затрачиваемое на основные бизнес-операции), непроизводительное время (например, время ожидания и загрузки информации из автономного программного средства) и время, используемое для повышения качества.
При формировании требований к эталону бизнес-процесса необходимо оценивать некие общие свойства «хорошего» процесса (на интуитивном уровне или вводя некие формальные критерии и метрики). Из работ, посвященных данному направлению, выделим методику, предложенную Г.Н. Каляновым [54]. По его мнению, для качественного бизнес-процесса существенным является соблюдение следующих условий: составляющие его бизнес-функции должны быть как можно более независимы (критерий сцепления, характеризующий меру взаимозависимости бизнес-функций); каждая из функций должна выполнять единственную, связанную с общей задачей, подзадачу (критерий связности, по которому оценивается мера прочности соединения функциональных и информационных объектов внутри бизнес-функции).
При оценке экономической эффективности бизнес-процесса необходимо прежде всего определить систему показателей, с помощью которой можно контролировать качество его организации. В.А. Ивлев и Т.В. Попова [51] в числе наиболее характерных приводят следующие показатели: количество производимой продукции заданного качества, оплаченное за определенный интервал времени; количество потребителей продукции; количество типовых операций, которые необходимо выполнить при производстве продукции за определенный интервал времени; стоимость издержек производства продукции; длительность выполнения типовых операций; капиталовложения в производство продукции. В целях оценки бизнес-процесса авторы предлагают использовать методы функционально-стоимостного анализа.
В связи с разработкой методики определения эффективности адаптации информационного обеспечения бизнес-процессов несомненный интерес представляют методики определения степени адаптивности ИС, которые в настоящее время разработаны недостаточно. Один из подходов к построению такой методики для АБС предложен Д. М. Королевым [67]. Автор исходит из той предпосылки, что модифицируемость и настраиваемость характеризуют возможности дальнейших доработок и настройки системы для адаптации к постоянно меняющейся внешней среде и конкретным задачам пользователя.
При расчете коэффициента адаптивности по методике автора учитывается, что адаптивность к внешней среде предусматривает настройку новых форм отчетности генератором отчетов, а также настройку документов, банковских операций и услуг. Дополнительная пользовательская настройка необходима для следующих случаев: при настройке пользовательского интерфейса (формы, отчеты, меню); при передаче данных в интегрированной среде для различных схем коммуникации; при настройке сервисов и межсистемных интерфейсов.
Применение методики адаптивной реструктуризации данных
В соответствии с методикой, предложенной в параграфе 3.2, одним из способов адаптивной реструктуризации БД является наличие в системе инструментария, позволяющего переходить от измененной концептуальной схемы данных к логической без ущерба для существующего приложения, реализованного с помощью конкретной СУБД. В работе рассматривается направление развития такого инструментария, основанное на комплексном использовании служб метасхемы и OLAP. Служба метасхемы используется при изменении описания информационных объектов, оперативно обрабатываемых в режиме реального времени, а служба OLAP, как правило, при изменении требований к получению, обработке и хранению агрегированной информации.
Одной из важных задач, решаемых с помощью ИС кредитной организации, является обеспечение учетными данными информационных потребностей всех пользователей в постоянно меняющейся экономической ситуации и использование этих данных в целях принятия обоснованных управленческих решений, оценки имеющихся у кредитной организации ресурсов, происходящих в них изменений и эффективности их использования, оценки динамики и перспектив изменения прибыли. Интересы различных групп пользователей учетной информации не совпадают, их цели в ряде случаев могут быть противоположными
Схема взаимосвязи интересов пользователей учетной информации представлена на рис. 3.3.1. Здесь Oi, О2, О3 — области интересов управленческого персонала, бухгалтерии кредитной организации и внешних пользователей соответственно, а 00ещ - область их общих интересов.
Среди внешних пользователей следует выделить пользователей с непосредственной финансовой заинтересованностью (фактические и потенциальные инвесторы и кредиторы, акционеры) и пользователей с косвенными интересами (Центральный Банк страны, налоговые и другие регулирующие органы). Каждая из групп пользователей имеет собственные интересы, которые пересекаются только незначительно и учитываются при автоматическом или автоматизированном составлении различных видов отчетности.
Одним из основных инструментов, используемых в процессе формирования и использования отчетности, является служба OLAP. Для получения отчета в системе необходимо выполнение ряда условий: наличие в БД определений структуры отчетных данных (класса данных), формул для расчета показателей, шаблонов отчетов, необходимых справочников и классификаторов; наличие необходимых процедур расчета, просмотра или печати отчетных данных; правильная привязка объектов БД к соответствующим классификаторам. Рассмотрим основные этапы процесса получения отчета: 1. Определение критериев выборки информации из транзакционной БД. 2. Определение состава реквизитов объектов. 3. Классификация объектов: выбор или создание классификаторов, определяющих критерии группировки объектов, определение состава и множества возможных значений их классифицируемых дополнительных реквизитов, группировка объектов в соответствии с определенными принципами классификации и заданными значениями реквизитов. 4. Определение временного периода, за который отбираются данные для отчета. 5. Выбор (создание) класса данных для хранения данных. 6. Реализация алгоритма расчета (с использованием формул, встроенного языка отчетов, включая специализированные функции, или процедурно). 7. Определение импортируемой или вводимой информации (в случае необходимости). 8. Выбор (создание) шаблона отчета. 9. Настройка параметров отчета. 10. Генерация отчета.
Фрагмент методики формирования отчета, реализующий порядок классификации необходимых для его создания транзакционных данных, представлен на рис. 3.3.2, а сама основанная на общей методике реструктуризации информационной базы и представленная в виде схемы методика - на рис. 3.3.3.
Порядок классификации объектов. Для стандартизации процедуры распространения и установки форм отчетности используется механизм, позволяющий тиражировать настройки, включая экспорт-импорт классов данных, дополнительных реквизитов объектов и классификаторов.
