✓ оперативный контроль качества учетных данных;

✓ преобразование больших объемов информации.

Использование информации:

✓ соответствие управленческим задачам;

✓ структура учетных данных адекватна метасхеме бизнес-процессов;

✓ гибкость и масштабируемость (модификация под меняющиеся требования бизнеса).

Безопасность хранения и эффективность доступа к информации:

✓ контроль распределения прав доступа;

✓ простота и надежность аналитических приложений;

✓ оптимизация процедур доступа к информации.

Роль и значение ИАС в системе предоставления банковских услуг выражается в ее влиянии на качество сервиса, предоставляемого банком клиентам, масштаб бизнеса, снижение накладных расходов и операционных рисков.

Формирование данной системы имеет три взаимосвязанных между собой аспекта: методологический, организационный и технологический (рис. 6.2).

Рис. 6.2. Принципы формирования ИАС банка

В процессе создания и эксплуатации ИАС методология призвана обеспечить целостность процессов формирования плановых и контрольных показателей деятельности банка, корректность производимых оценок, единообразие в подходах к разработке банковских продуктов. Организация банковских процессов и аналитического учета договорных отношений должна соответствовать детализированному перечню управленческих задач. Технология управления банком должна обеспечивать эффективность использования системы контрольных показателей и подготовки управленческой отчетности.

Информационно-аналитическая система с точки зрения реализации системного подхода к анализу данных на практике представляет собой комплекс программно-технических средств, правил и методик подготовки отчетности, позволяющей руководителям кредитной организации принимать управленческие решения.

Структурное построение компонентов системы в целом схематически представлено на принципиальной схеме ИАС (рис. 6.3). Система ИАС состоит из иерархической последовательности компонентов-процессов, которые экстрагируют (извлекают) информацию из источников данных через преобразование, контроль и загрузку в хранилище данных банка. Эти процессы составляют основу работы с информационными потоками в ИАС и требуют специальных навыков во избежание возникновения проблем с обновлением данных.

Специфика процесса сбора информации заключается в том, что, как правило, данные поступают из самых разных источников. Задача состоит в том, чтобы обращение к точкам сбора данных и доставка информации осуществлялись в строгом соответствии с установленным регламентом. После сбора данных необходимо их конвертировать (преобразовать). В идеальном случае все источники данных имеют один и тот же формат и определения, но в реальной действительности ряд систем, выступающих в роли источников данных, обязательно будут иметь специфические стандарты выгрузки данных.

Рис. 6.3. Принципиальная схема ИАС банка

Процесс конвертации данных имеет целью стандартизировать разнородную информацию из различных источников для ее последующего контроля и интеграции в хранилище данных. Преобразование данных может заметно варьировать по сложности – от простейших режимов накопления и обработки определенных видов информации до алгоритмов логической трансформации и приведения в соответствие требуемым форматам. Результатом преобразования данных является создание набора специальных таблиц для загрузки исходных данных в хранилище.

Контроль качества данных представляет собой процесс проверки достоверности и полноты информации, в ходе которого происходит очистка и восстановление отсутствующих данных. В результате прошедшие все проверки данные гарантированно соответствуют стандартам качества данных, установленным банком. При выполнении процедур контроля не стоит упускать из виду, что получаемые пользователями данные должны быть не только достоверными и полными, но и своевременными. Неспособность системы оперативно осуществлять преобразование данных может существенно снизить их полезность, особенно для целей текущего анализа и контроля деятельности банка.

Верифицированные, интегрированные и систематизированные данные загружаются в хранилище, при этом процесс загрузки должен сочетать простоту в работе, скорость и экономичное использование ресурсов.

Хранилище данных является важным элементом информационно-аналитической системы банка, в рамках которого реализована целостность данных и единство методов доступа к ним.

Для использования аналитических данных, находящихся в хранилище, удобно применять управляющую программную оболочку, например Компонентное Единое Дерево Решений «КЕДР» (рис. 6.3), которая совмещает в себе функции безопасности и предоставления данных путем распределенного доступа к формированию отчетов. Важный аспект в разработке технологии построения хранилища связан с созданием библиотеки типовых компонентов решения аналитических задач банка, которая может использоваться как часть технологии программирования запросов по расчету показателей и созданию отчетов, в том числе, возможно, и в интерактивном режиме.

Сегодня рынок программно-технических средств находится в стадии активного роста, причем развивается как количественно, так и качественно: растет число компаний-разработчиков программного обеспечения, которые охватывают все больший круг задач и направлений банковской деятельности. За последние несколько лет на российском рынке банковских систем появилось большое количество новых специализированных продуктов отечественных, а также иностранных производителей. Однако, несмотря на видимое насыщение рынка, банкам по-прежнему трудно сделать выбор в пользу той или иной системы, так как практически любое из представленных на рынке решений наряду с определенными достоинствами обладает и некоторыми недостатками. Поэтому банк, заинтересованный в построении информационно-аналитического пространства, нуждается в разработке базовых критериев для правильного выбора соответствующих информационных технологий.

Первая часть указанных критериев связана с функциональными требованиями к программному обеспечению по трем основным направлениям работы системы.

База данных (СУБД):

✓ высокая надежность хранения и эффективность обработки информации;

✓ приемлемая адаптивность и хорошая управляемость;

✓ необходимая производительность при решении аналитических задач.

Пользовательские приложения и передача данных: