О компании Решения Услуги   Как мы работаем   Cервисы
Авторизация

Логин:
Пароль:
Зарегистрироваться

ВНИМАНИЕ! Регистрация пользователей ИС Недра
ЗДЕСЬ


Информационная система «Недра»

Корпоративные интегрированные системы

Маркетинговые и CRM-системы

Система бизнес-анализа

Корпоративные хранилища данных

Геоинформационные системы

Компоненты решений

Контакты
(495) 781-7985
(495) 781-7986
call@trisoftrus.com
г. Москва,
Варшавское ш., 125

Корпоративное хранилище данных


Trisoft Knowledge Base Framework

Краткое описание

Хранилище данных, как один из важнейших инструментов управления и развития бизнеса является предметно-ориентированным, интегрированным, зависимым от времени набором данных. Хранилище данных нацелено не только на автоматизацию бизнес-процессов но и на содержательный анализ информации и предназначено для поддержки принятия решений, а его пользователи - это высший и средний менеджмент организации, аналитики, представители подразделений финансового анализа, маркетинга и других отделов.

Интегрированность данных означает, что, например, данные о клиентах, подразделениях, продуктах и услугах, полученные из различных источников, хранятся согласованно и централизованно. При этом полная информация о клиенте может включать данные, поступившие как из основных транзакционных и информационных (бухгалтерских, торговых либо банковских) систем, так и из фронт-офисного или иного приложения.

Хранилище содержит исторические данные, или зависимый от времени набор данных. Если в оперативных источниках представлены самые последние значения (например, текущее наименование клиента или его физический адрес), то хранилище данных будет содержать в себе всю их предысторию с указанием периода, когда те или иные данные были актуальны.

Назначение продукта

Хранилище данных позволяет собрать в едином, по крайней мере с точки зрения пользователя, месте - супербазе всю информацию, которая может понадобиться управляющему при принятии решения. Источниками данных для информационного хранилища служат в первую очередь данные из разрозненных транзакционных и учетных информационных систем, основанных на различных реляционных СУБД, которые обслуживают повседневную бизнес-деятельность. Источниками необходимой информации могут быть также газеты, радио, телевидение, Интернет и любые другие. При этом предполагается, что данные предварительно должны быть приведены к единым стандартам, очищены от противоречий, структурированы и обобщены с требуемым уровнем детализации.

Хранилище данных может заменять существующие информационно-аналитические системы или являться надстройкой над ними.

Хранилище позволяет вести процесс анализа показателей собственной коммерческой деятельности и деятельности конкурентов в их взаимосвязи с внутренними и внешними факторами.

Анализ продаж помогает выявлять тенденции, планировать продажи по продуктам, клиентам, подразделениям и, исходя из результатов сбыта, строить механизмы стимулирования клиентских и продуктовых подразделений. Благодаря использованию хранилища данных можно получить интегрированное представление о результатах продаж и взять эту информацию на вооружение при формировании планов.

Анализ доходов актуален для любой организации, причем более всего востребован анализ в разрезе клиентов. Очень важно также иметь представление о распределении доходов по продуктам и услугам, каналам предоставления услуг и подразделениям банка. Анализ доходов в разрезе клиентов и продуктов позволяет формировать "уникальные" предложения для каждого "уникального" клиента с целью максимизации прибыли в долгосрочной перспективе. Он способствует формированию ценовой политики, выделению сегментов, продуктов и услуг, которые стратегически важны для компании.

Управление активами и пассивами. С помощью хранилища данных можно проводить эффективный анализ активов и пассивов и управлять не только ими, но и мгновенной ликвидностью финансовой организации на основе инструментального и портфельного подходов. Эти задачи решаются при минимальных затратах на подготовку специальных данных и с учетом лишь ограниченного объема информации, собираемой из источников в филиалах. Программный комплекс обеспечивает загрузку из разнородных информационных источников и позволяет формировать необходимые отчеты.

Ввиду слияний и поглощений, компании сталкиваются с ситуациями, в которых IT-системы не интегрируются и различные по размеру компьютерные системы выполняют сходные функции для разных частей одной организации. Присущие ERP-системам различия, даже среди реализованных одним и тем же поставщиком, затрудняют, если не исключают, возможность консолидации данных и выполнения действий, необходимых для поддержки принятия решений. Хранилище данных способно решить эту проблему путем объединения данных из различных по размеру систем.

У других компаний все составляющие бизнеса автоматизированы, однако они не интегрировали несоразмерные системы, что вылилось во фрагментированный бизнес-анализ. Для разработки сложного бизнес-аналитического решения, Хранилище данных может объединить данные из всех систем.

Одним из наиболее важных вопросов является выделение сегментов прибыльных клиентов, нацеленное на их последующее удержание. В частности, за счет более детальной сегментации подразделения маркетинга начинают лучше понимать потребности клиентов и могут использовать эти данные при проведении маркетинговых кампаний. Анализ клиентской базы позволяет сформировать целевые сегменты клиентов и использовать эту информацию при продаже продуктов и услуг. Целевые сегменты формируются на основе демографических и фирмографических сведений, финансовых показателей (например, оборота или прибыли), отраслевых признаков и других параметров клиентов. Анализ клиентской базы и сегментация дают возможность приблизиться к реализации концепции индивидуального маркетинга и более эффективно применять систему управления взаимоотношениями с клиентами.

Благодаря своей рентабельности целевой или индивидуальный маркетинг вытесняет традиционный массовый, побуждая компании требовать более качественную информацию о своих потребителях и состоянии рынка. Хранилище данных, построенное на основе оперативных данных, является относительно недорогим, но, в то же время, надежным источником знаний о потребителях.

Основные преимущества

Как правило, компании либо создают собственную ERP-систему с нуля либо устанавливают пакетное решение от поставщика ERP. Пакетные решения в целом минимизируют стоимость и риск, связанный с реализацией Хранилища данных. Обычно они предлагают предопределенную модель бизнес-логики, проект базы данных Хранилища, идентификацию "наилучших" источников данных, заранее написанные программы извлечения и преобразования, и заранее запрограммированные процессы загрузки и обновления. С другой стороны, создание ERP-Хранилища с нуля позволяет вам смоделировать решение согласно вашим специфическим потребностям, выбирая "лучшие в своем классе" инструменты, совершенствуя работу и обеспечивая максимальную гибкость для интеграции в Хранилище внешних и наследуемых данных.

Преимущества хранилища данных;

Отсутствие информационного посредника сокращает число невыполненных заказов;

Повторный анализ может проводиться столько раз, сколько это необходимо;

Использование киоска данных не снижает производительности операционной системы;

Увеличение числа аналитических функций и совершенствование возможностей генерации отчетов;

Исходными данными для аналитической системы могут быть либо существующие источники, либо специально организованные хранилища и витрины данных;

Наилучшим с точки зрения производительности и надежности решения является сохранение данных в корпоративном хранилище. В этом случае при решении задач анализа и оценки используется разнородная, но взаимосвязанная информация о всей финансово-хозяйственной деятельности компании;

Работа будет происходить только с хранилищем данных и соответственно возрастет скорость выполнения заданий;

Базы данных имеющихся информационных систем не будут загружаться дополнительной работой;

Сохранность всех исторических данных будет обеспечена;

Варианты внедрения

НТФ Трисофт предлагает два варианта решения организации хранилищ данных:

  1. Корпоративное хранилище данных, которое представляет из себя объединенную в единое целое всю доступную информацию о деятельности предприятия, структурированную и интегрированную для стратегического анализа этой деятельности. Корпоративное хранилище позволяет вести сквозной анализ исторических данных и реализовать поддержку стратегического планирования и поддержку принятия стратегических решений. К примеру, корпоративные хранилища данных могут содержать информацию о продажах, сделанных заказах и товарообороте, клиентах, рынках, маркетинговой деятельности, финансовые и бухгалтерские показатели, сведения о штатном персонале, о конкурентах, о демографической ситуации, о показателях экономики.
  2. Витрины (или киоски) данных это хранилища данных о деятельности бизнес-подразделений или направлений деятельности компании. Витрины данных обеспечивают более быстрый возврат инвестиций, предъявляют более скромные требования к вычислительным мощностям, оперативной памяти и дисковому пространству, чем корпоративные хранилища данных. Витрины данных легче адаптировать и наполнять, проще поддерживать и модифицировать. Время ответа при обработке запросов для витрин данных меньше, чем для хранилищ. Их можно создать такими, чтобы они отвечали потребностям конкретного подразделения или даже отдельных руководителей. Витрины данных не содержат общекорпоративную информацию, поэтому они не могут поддерживать анализ, для которого необходимы разнородные данные. В большинстве организаций предпочитают вместо корпоративного хранилища реализовать несколько киосков данных.

Крупные организации, обладающие необходимыми ресурсами, могут предпочесть реализацию обоих решений.

Функциональные возможности

Источники данных и механизм загрузки

TEDF содержит компонент EasyLayer для подключения самых разнородных источников данных, включая многомерные и реляционные СУБД, файлы в формате XML, слабоструктурированные пользовательские файлы (например, файлы MS Excel). Ресурсоемкость процесса загрузки прямо пропорциональна сложности структуры каждого источника данных и экспоненциально зависит от их количества. Поставляющие информацию оперативные системы далеко не всегда обладают достаточным уровнем качества данных, поэтому процесс загрузки этих данных в хранилище не ограничивается простым их копированием или репликацией, а включает в себя очистку, согласование и контроль качества, выполняемые компонентом SyncFast.

Модели данных

TEDF может быть реализовано как на реляционной, так и на многомерной СУБД. Центральным компонентом хранилища является отраслевая модель данных. Витрины, построенные на основе хранилища данных или на базе первичных источников, проектируются для удовлетворения потребностей определенной группы пользователей, ориентированных на решение конкретных аналитических задач. Витрины позволяют сравнительно легко обеспечить приемлемую производительность, так как содержат меньший объем данных, заблаговременно их агрегируют и востребованы ограниченным кругом пользователей.

Инструменты оперативного анализа данных

Анализ данных в хранилище реализуется компонентом UniCube, поддерживающим многомерное представление и визуализацию данных с целью их анализа и подготовки отчетов. UniCube позволяет выполнять интеллектуальный анализ больших наборов данных, применяемый для обнаружения связей между различными их элементами и поиска скрытых закономерностей. Интерактивный анализ данных ориентирован на использование не специалистом в области информационных технологий, не экспертом-статистиком, а профессионалом в прикладной области - менеджером кредитного отдела, менеджером бюджетного отдела, директором. UniCube формирует отчеты в стандартных формах и генерирует нерегламентированную отчетность с возможностью получать быстрый доступ к реляционной базе данных для ответов на запросы, формируемые менеджерами "на лету".

Компонент Trisoft UniCube характеризуется следующими возможностями:

Разделение данных на показатели (переменные) и измерения, определяющие соответственно состояние и пространство бизнеса.

Логическое представление значений показателей в виде многомерных кубов, упорядоченных по равноправным измерениям.

Неограниченное число и количество уровней иерархических связей между значениями измерениями.

Гибкое манипулирование данными. Возможность построение подмножества значений показателя по любому дискриминирующему правилу, определенному на множестве значений его измерений. Возможность построения подмножества значений измерения по любому дискриминирующему правилу, определенному на множестве значений любой из переменных, связанной с ней. Логические операции над полученными множествами.

Неограниченные возможности агрегирования заданного подмножества значений показателя. Предоставлятется возможность вычислять не только сумму значений, но и любой другой определенный пользователем функционал, например, минимум, максимум, среднее, медиану и прочие.

Возможность обработки запросов в "реальном времени" - в темпе процесса аналитического осмысления данных пользователем.

Развитые средства табличного и графического представления данных пользователю.

Архитектура

Архитектура   

Источники данных - всевозможные БД (SQL-сервера IBM, Informix, Microsoft, Oracle, NCR, Sybase и др., DBF-файлы, Access, Excel, а также любые ODBC-совместимые источники. Также могут использоваться XML-файлы, форматированные текстовые файлы.

Доступ к данным и ввод данных в корпоративное хранилище осуществляется с помощью ADO.

Корпоративное хранилище данных - В зависимости от задачи, хранилищем данных может выступать как "Корпоративное хранилище данных" TEDF на базе СУБД Oracle 8i, 9i или SQL Server 2000 (или MSDE), так и хранилище данных, определенное заказчиком (практически любая современная СУБД).

EasyLayer - компонент, отвечающий за автоматическое преобразование данных и их загрузку в хранилище данных, обеспечивает быструю интеллектуальную загрузку данных, благодаря интеграции с компонентом SyncFast, минимизирует работу эксперта.

SyncFast - компонент, отвечающий за экспертную интеграцию и очистку данных. Однократное исправление тех или иных ошибок экспертом позволяет компоненту EasyLayer автоматически обрабатывать эти ошибки при последующих загрузках данных.

 

 

Особенности решения

Независимость компонент от БД-источника и БД-приемника (хранилища данных).

Универсальность компонент, позволяющая встраивать технологию преобразования и загрузки данных в уже готовые архитектурные решения.

Возможность внедрения новых специфических методов, необходимых при преобразовании данных.

    Примеры:

преобразование данных из одного формата в другой;

разделение одного поля на несколько;

автоматическое преобразование английских букв в русские (проблемы старых БД типа FoxPro(dbf), Paradox (3.x-4.x)

Использование нечеткого поиска.

Под нечетким поиском понимается ряд методов для поиска схожих по написанию фраз.
Нечеткий поиск необходим во многих ситуациях:

Синхронизация справочников;

Автоматический поиск схожих по написанию значений для преобразования текстовых полей БД-источника в справочные поля БД-приемника;

Поиск ключевой фразы в строке для формирования нового параметра в БД-приемнике (разделение одного поля на несколько).

Оперативное изменение параметров преобразования и загрузки данных.

стандартные настройки загрузки;

изменения методов загрузки (для определения наиболее эффективного);

изменение списка загружаемых полей (при необходимости);

настройки отчета о загрузке.

 

 

©1999 - 2019 НТФ Трисофт. Все права защищены 
Дизайн сайта разработан арт-группой Taiso Style по заказу компании НТФ Трисофт