После того как учетные данные в виде технологических отчетов собраны, наступает этап приведения данных к стандартному формату и контроля качества данных. Существует несколько подходов к организации выверки данных: а) данные подвергаются проверке в процессе формирования технологических отчетов (до консолидации); б) данные подвергаются проверке перед загрузкой в хранилище (после консолидации); в) данные проверяются и до, и после консолидации. При загрузке в хранилище данные должны быть определенным образом преобразованы, т. е. приведены к единым стандартам, что, как правило, также предполагает консолидацию. Поэтому можно говорить о том, что этапы преобразования данных и контроля качества данных достаточно тесно переплетены, поскольку оба необходимы и для загрузки в хранилище, и для оптимизации процесса фильтрации и очистки данных. В связи с тем что обеспечение достоверности учетных данных, используемых в процессе систематического анализа финансово-хозяйственной деятельности банка (финансового мониторинга), имеет решающее значение для принятия взвешенных решений в процессе управления банком, вопросы контроля качества учетных данных более подробно рассмотрены в соответствующем разделе.

Сегодня работа с большими объемами данных и банковское дело являются неотделимыми друг от друга понятиями. Быстрый и бесперебойный сбор и обработка значительных потоков информации являются одними из главных задач любого банка и немаловажными факторами повышения его конкурентоспособности. Как следствие этого, в последнее время банки проявляют значительный интерес к обладанию эффективной и рационально использующей ресурсы системой сбора, обработки и хранения учетной информации, позволяющей обрабатывать все возрастающие информационные потоки, а также содействовать повышению эффективности управления банковскими операциями.

По мере накопления опыта в создании систем финансового мониторинга становится очевидным, что встающие перед банками проблемы в части накопления и обработки информации носят фундаментальный характер и не имеют очевидных тривиальных решений. Для улучшения практики корпоративного управления банкам необходимо обладать актуальными данными, действительными по состоянию на любой момент времени, в том числе за предыдущие периоды. На практике наиболее распространенным решением данной проблемы является создание хранилища данных, в котором консолидируются все данные, необходимые для планирования, анализа и контроля деятельности банка. Внедрение такого хранилища обеспечивает обработку больших массивов данных, при этом для достижения надлежащих результатов должны поддерживаться на высоком уровне их точность и надежность, иначе результаты, получаемые при обработке данных, будут противоречивыми.

На основании информации, собранной из разрозненных источников, банк стремится получить целостное представление о состоянии и результатах своей деятельности. Одним из условий успешной интеграции данных является обеспечение высокого качества исходной учетной информации. В этих целях банк должен обладать методикой контроля качества учетных данных и применять ее в рамках действующей в банке системы сбора, обработки и хранения учетной информации.

Качество является наиболее важной характеристикой информации, содержание которой можно определить как способность выделить сущность объекта и идентифицировать его в экономической и операционной среде. При этом можно выделить две значимые составляющие категории качества, которые в общем случае формулируются следующим образом: степень практической применимости информации для управления и степень технологической пригодности в процессе ее преобразования.

В системе финансового мониторинга качество информации можно определить как совокупность свойств, отражающих степень актуальности (значимости) информации о банке для решения задач управления. То есть мерой ценности информации, полученной о банке, является ее влияние на управляемость банка. Учетные данные – это целенаправленно собираемая для систематического анализа деятельности банка информация, которая является совокупностью упорядоченных сведений о показателях финансовых операций, банковских процессах, состоянии финансовых, сырьевых и потребительских рынков. Для обеспечения качества информации необходимо планировать систематическую реализацию контрольных процедур, нацеленных на обеспечение целостности и единства учетных данных.

Качество учетных данных и соответственно требования к качеству можно разделить на две основные группы: в части их хранения и обработки и в части их использования. Различие указанных двух групп требований существенно, так как хранение (в том числе передача, обработка, накопление) выдвигает требования, во многом отличные от тех, которые предъявляются к данным с точки зрения их использования в процессе анализа. С другой стороны, как уже отмечалось выше, в процессе обеспечения и анализа своей деятельности банк сталкивается с обработкой значительных объемов информации и эффективное использование данных без надлежащей организации их хранения вряд ли возможно, поэтому следует признать существование взаимосвязи двух направлений требований к качеству данных.

Требования к качеству учетных данных в части их хранения и обработки являются по существу структурными и эксплуатационными требованиями, оказывающими влияние на формирование модели данных в хранилище данных банка. Подобный информационно-технологический подход к качеству данных ориентирован на построение системы управления метаданными, что исключает использование различных стандартов внутри системы сбора, обработки и хранения учетной информации банка. Таким образом решается задача интеграции данных, поступающих из множества источников. Сегодня многие банки используют разнообразные модели данных для обеспечения методической поддержки бизнес-процессов. При этом системы комплексного управления метаданными обеспечивают необходимый контроль за их получением и использованием.

Требования к качеству учетных данных в части их использования в свою очередь являются функциональными требованиями, ориентированными на цели финансового мониторинга, в рамках проведения которого они разрабатываются. Мерой качества функциональной пригодности учетных данных является степень их достаточности для анализа деятельности банка, поэтому данный подход является аналитическим.

В таблице 6.1 приведены основные требования к качеству учетных данных банка, сгруппированные согласно двум вышеописанным подходам к данному вопросу.

Таблица 6.1

Требования к качеству учетных данных банка

Аналитический подход к качеству информации влияет на содержание учетных данных, а информационно-технологический подход – на их форму представления в хранилище данных.

Аналитический и информационно-технологический подходы подразумевают применение комплексного подхода к формулируемым требованиям к качеству учетных данных. Данный метод позволяет разделить требования и значения характеристик качества учетных данных на функциональные, эксплуатационные (применимость) и структурные (практичность) категории.