Информационная система комплексной оценки финансового состояния клиентов

Сложившаяся в нашей стране практика развития информационных систем (ИС) такова, что информационная система, как правило, не поспевает за потребностями времени. Отражение в ней особенностей деятельности клиентов, производящих различные виды продукции и услуг, подчас затруднено вследствие:

- высокой динамики изменения бизнес-правил для конкретных направлений деятельности клиентов;

- сущес

твенных временных и материальных затрат на внесение безболезненных изменений в информационную систему.

Следует также учитывать, что никакая ИС не в силах отразить все многообразие бизнес-процессов и продуктов, имеющих место при функционировании крупного предприятия, притом с учетом местных условий и многочисленных особенностей. К тому же в составе поставляемых на внутренний рынок ИС средства поддержки принятия управленческих финансовых решений, фактически отсутствуют («ФинАнализ 3.0», «Альт-Инвест»).

Подробнее рассмотрим проблему и процесс устранения различных искажений в первичных финансовых данных. Этот процесс условно обозначим как «Очистка».

Собранные воедино данные, когда они проходят входной контроль в базу данных, могут быть избавлены только от синтаксических искажений. Под такими искажениями понимают только те ошибки орфографии, которые возникли вследствие ручного ввода информации в ИС.

Синтаксические искажения - это такие изменения в первичной информации и/или финансовых данных, которые могут быть устранены на основе формальных алгоритмов, единожды сформированных для множества понятий используемой предметной области.

Например, одному клиенту не могут соответствовать две взаимопротиворечащие характеристики «ОАО» - «ЗАО».

Параметры составных частей (разделов) баланса не могут превышать значений этих параметров для баланса в целом: суммарные пассивы не могут превышать величины активов и, тем более, валюты баланса.

Все синтаксически ошибочные данные можно выявить в автоматическом режиме, т.е. программно; при этом автоматически же часть из них можно и исправить. Для исправления оставшейся части синтаксически неверных данных требуется вмешательство человека.

К сожалению, данные, содержащие искажения другого рода - смысловые, автоматически устранить не так просто. Под смысловыми искажениями понимаются такие изменения первичных данных, которые не могут быть устранены на основании алгоритмов, единожды сформированных для содержательных понятий соответствующей предметной области. Устранение этих искажений требует получения дополнительной (часто конфиденциальной) информации. Кроме того, они носят, как правило, кратковременный и неповторяющийся характер и требуют индивидуальных алгоритмов.

Чаще других подвергаются смысловым искажениям данные о суммах на балансовых счетах. Данные бухгалтерских балансов в своем первоначальном виде зачастую не всегда пригодны для непосредственного использования при формировании аналитических показателей и построения планов финансовой деятельности клиента. Основными причинами этого являются:

1) особенности бухгалтерского учета как технологии формирования отчетности, не предназначенной для решения управленческих задач;

2) особенности неоднозначности процесса бухгалтерской регистрации данных;

3) наличие случайных и намеренных смысловых искажений в бухгалтерских данных.

2.2.2 Программно-технический аспект информационно-аналитического обеспечения

Пусть мы имеем некоторые первичные данные о финансовой деятельности клиента и его внешнего окружения. Известно, что эти данные, которые могут содержать различные искажения, должны быть преобразованы к виду финансовых аналитических показателей (АП) для дальнейшего использования при анализе деятельности клиента и принятии управленческих финансовых решений. При этом заранее неизвестен полный качественный и количественный состав:

- первичных данных о финансовой деятельности клиента;

- используемых способов преобразования и анализа данных.

Для приведенных условий необходимо создать модель системы аналитической обработки данных (САОД), которая:

- выступает в качестве промежуточного звена между первичными финансовыми данными и средствами решения задач анализа и планирования;

- выполняет по отношению к первичным данным преобразующую роль за счет устранения искажений и расчета аналитических показателей;

- инвариантна по отношению к предметной области (финансовой деятельности), т.е. не накладывает качественных и количественных ограничений на характер источников, приемников и способов преобразования данных;

- оперирует категориями, понятными финансовому аналитику, от которого не требуется специальных знаний о программной и технологической реализации данных и, тем более, написания какого-либо программного кода.

Аналитик, в свою очередь, при работе с системой должен оперировать моделями преобразования данных (МПД). Они служат для устранения искажений в первичных данных и для расчета значений аналитических показателей.

Каждая МПД образует систему аналитических показателей, к которой выдвигаются требования полноты и непротиворечивости. Зависимости (смысловые и математические) между АП считаются известными заранее и задаются, поэтому в явном виде.

Информация для работы САОД поступает из различных информационных систем (бухгалтерская отчетность клиента, исследования рынка, данные Интернета) в Базу первичных финансовых данных - ODS.

Данные в этом источнике обладают следующими основными признаками:

1) унифицированы - согласованы друг с другом по объемам, форматам, синтаксически и т.д.;

2) неизменны во времени;

3) организованы таким образом, что технически осуществимо выполнение в приемлемые сроки запросов пользователя с заранее неизвестной структурой;

4) интегрированы - предварительно сгруппированы (агрегированы) по достаточно общим признакам.

База первичных данных ODS, рассматриваемая нами в качестве источника данных для САОД, должна отвечать первым трем признакам и не должно отвечать четвертому (интегрированность данных), согласно которому данные в хранилище должны быть агрегированы. Это ограничение обусловлено тем, что целью Системы аналитической обработки данных является реализация моделей преобразования данных, задающих, в том числе и механизмы сведения первичной информации в некоторые агрегаты, структура которых часто априори неизвестна. Поэтому САОД должна оперировать именно детализированными данными.

На первом уровне системы из доступного множества первичных финансовых данных выгружаются необходимые выборки, и после классификации входящих в эти выборки единиц информации (например, счета, проводки, данные о клиентах) рассчитываются значения первичных аналитических показателей (ПАП).

На втором уровне производится расчет вторичных аналитических показателей (ВАП), источником для которых служат уже не первичные данные, а ранее рассчитанные значения иных показателей.

На третьем уровне производится выдача рассчитанных значений аналитических показателей во внешние программные системы.

 Скачать реферат