Скачать презентацию

Современные системы автоматизации коммерческих банков решают как задачи поддержки технологических бизнес-процессов, так и задачи аналитической обработки данных. Неоднородность систем по параметру “разработчик ПО” является в настоящее время естественной, а с точки зрения организации информационного пространства наблюдается использование различных моделей данных. Указанная тенденция проявилась при создании аналитических подсистем, где требуется аггрегирование информации и срезы, а не отдельные данные. При этом аналитическая on-line обработка (OLAP) поддерживается многомерными базами данных (БД), а для интеллектуальной обработки данных (Data Mining) используют реляционные или объекто-ориентированные БД.

Проблемы неоднородного информационного пространства возникают в том случае, когда требуется в рамках одного бизнес-процесса осуществлять преобразование моделей данных в оперативном режиме. Вместе с тем удачная информационная структура системы позволяет эффективно решать задачи с элементами аналитической обработки.

Одной из основных задач банка является планирование ресурсов кассового центра (КЦ), в т.ч. денежной наличности (ДН).

В докладе рассматривается аналитический модуль, решаюший задачи планирования и реализованный на реляционной и многомерной БД.

Иван Кауров

Иван Кауров – аспирант Санкт-Петербургского Государственного Политехнического Университета. В 2010 году окончил магистратуру на кафедре Информационных и управляющих систем факультета технической кибернетики. С 2008 года работает в ООО «Деловые Консультации, Санкт-Петербург», где участвует в разработке учетных систем для крупных банков и торговых предприятий. В настоящее время занимается изучением и разработкой аналитических и интеллектуальных систем.

Сергей Устинов

Дмитрий Дробинцев