На главную страницу Форма обратной связи
Рекомендуем:
Разделы сайта
Хранилище данных - что это? Хранилище данных имее следующие особенности --- 

Хранилище данных - что это? Хранилище данных имее следующие особенности

 

В последнее время информационная структура наиболее современных ИБТ, предоставляющих своим пользователям помимо автоматизации операционно-учетной работы еще и аналитические возможности, а также возможности прогнозирования состояния кредитного учреждения, строится на основе хранилищ данных (Data Warehouse), концепция которых была разработана в конце 80-х-начале 90-х годов.
Хранилище данных — это логически интегрированный набор данных, обеспечивающий максимально быстрый и комфортный доступ к информации, необходимой для анализа и поддержки принятия решений.
Хранилище характеризуется следующими основными особенностями: 
• защищенность, предусматривающая неизменность и немодифицируемость данных, помещенных в хранилище, и доступность только в режиме чтения;
• поддержка хронологических данных, определяющая тот факт, что информация собрана за определенный интервал времени;

Хранилище данных - что это? Хранилище данных имее следующие особенности

• агрегация, предусматривающая хранение не оперативных данных, а сортируемую и определенным образом обработанную, т.е. суммарную, информацию;
• разделение наборов данных, используемых для оперативной обработки, и тех, которые применяются для решения аналитических задач.
Пополнение хранилища данных происходит на периодической основе из традиционных оперативных систем обработки данных, так называемых OLTP-систем, из исторических архивов, а также из других внешних источников.
Хранилище данных имеет свою структуру в виде многомерного куба пространства агрегированных множеств (значений). Измерения куба - - это множество однотипных данных, образующих одну из граней этого куба. В качестве примеров детализации измерений могут выступать: филиалы, объединенные по территориальному признаку; дата значения — это конкретные даты (или интервалы), на которые производились вычисления; валюта (в разрезе кодов валют); клиенты — это коды клиентов, детализированные по какому-либо признаку (юридические и физические лица, банки-резиденты и нерезиденты, по отраслевому признаку и т.п.). Каждая же ячейка данного куба «отвечает» за конкретный набор значений по его измерениям.
Операции над многомерным кубом: вращение, формирование среза, детализация, проекция, агрегация представляют собой процедуры анализа информации.
Отличительной особенностью хранилища данных является наличие метаданных, которые играют роль справочника, содержащего
сведения об источниках первичных данных, о методах загрузки информации из них, об алгоритмах обработки, которым были подвергнуты исходные данные и т.п.
Все пользователи ИБТ должны обмениваться информацией, т.е. одновременно быть как источником данных, так и получателем. Клиент предоставляет банку информацию о своих операциях и получает результативные документы и ответы на запросы. Центробанк передает банку инструктивный материал и получает отчеты банка. Филиалы присылают свою отчетность и получают доступ к информационной базе головной конторы и т.д.
Постоянные изменения в действующих информационных системах банка, расширение сферы деятельности, внедрение новейших разработок в области программно-аппаратного обеспечения и средств информационных технологий в банковской сфере, рост конкуренции между банками за привлечение клиентов, а также быстрое развитие глобальных компьютерных телекоммуникационных сетей, в первую очередь сети Internet, позволило значительно расширить спектр предоставляемых электронных банковских услуг клиентам от отдельных физических лиц до крупнейших корпораций.
Мощным и сравнительно новым видом информационной поддержки банковских технологий является применение систем искусственного интеллекта, и в частности, экспертных систем. Одним из классов таких экспертных систем являются нейросети. Основное назначение нейросетей состоит в том, чтобы на основе специальных алгоритмов и накопленных ретроспективных данных (причем, данные могут быть неполными, искаженными, противоречивыми) обобщить информацию, определив связи между данными, и с достаточной степенью точности спрогнозировать развитие ситуации. В настоящее время нейропакеты находят все большее применение в банковской сфере дня управления портфелем ценных бумаг, решения задач финансового анализа и планирования, ипотечного кредитования, оценки кредитного риска и т.д. Это далеко не полный перечень задач, решаемых с помощью данной технологии.

  Также рекомендуем другие статьи:

  • Проблемы теории фирмы
  • Фирма как хранилище производительных знаний. Упрощенная трактовка интересов фирм
  • Система управления предприятиями. Планирование ресурсов предприятия (ERP)
  • Инструментальный и интерпретирующий методы принятия решений. Принятие решений
  • Глобальные сети. Внутренние банковские базы данных



  • Книги по экономике

    Copyright © 2009-2019
    EcoUniver.com - Все по экономике и рынках