Данченко Ю.Ю.
Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Туган-Барановского

Применение и проблематика системы OLAP в анализе финансового состояния предприятия

На современном этапе системы электронного управления в Украине не достаточно развиты и нуждаются в обновлении, усовершенствовании и грамотном использовании, именно это обусловило актуальность рассмотрения темы.

Целю данной статьи является раскрытие проблем, связанных с системой OLAP и путей их решения.

Технология оперативной аналитической обработки многомерных данных OLAP (On-line Analytical Processing) является системой поддержки принятия решений которая хранит, анализирует, упорядчивает информацию, а также делает теоретические выводы и советы пользователю. OLAP одна из быстро развивающихся и широко применяемых новых информационных технологий.

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) — технология организации хранения информации и доступа к ней, отвечающая принципам FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information):

• Fast (Быстрый) — быстрый отклик системы, чтобы аналитик «не терял мысль» (не более 5 секунд);
• Analysis (Анализ) — полнофункциональный анализ максимально удобным способом;
• Shared (Разделяемый) — многопользовательский доступ, защита информации и т.п.;
• Multidimensional (Многомерный) — многомерное концептуальное представление данных в виде кубов с иерархическими измерениями;
• Information (Информация) — получение информации в нужном объеме, там где она необходима.

Система OLAP позволяет ускорить работу по анализу экономической информации и сделать содержательный, наглядный результат. Но такие программы являются не дешевыми, их стоимость достаточно высока и не доступна для малых предприятий. Другой проблемой является то, что рынок труда не насыщен квалифицированными специалистами для работы с такими системами. Не каждый специалист обладает достаточным знаниями в области экономического анализа и информационных технологий одновременно.

Существует еще ряд вымышленных проблем, которые портят репутацию программы и снижают спрос на неё и востребованность на рынке.

1. OLAP - online-анализ, значит, в нем наиболее актуальные данные;
2. OLAP - это просто средство визуализации данных;
3. OLAP заменяет систему отчетности;
4. Для получения желаемого результата достаточно просто подключить OLAP к учетной системе.

Рассмотрим детально каждую из представленных проблем:

1.Далеко не обязательно, что в аналитической базе присутствуют данные до последней транзакции. Достаточно распространенной является практика, когда данные в аналитической базе обновляются раз в сутки и содержат информацию "на начало дня". Во многих случаях, как, например, в приведенном выше, это не влияет на достоверность анализа.

2.Еще одно заблуждение, распространенное среди начинающих пользователей OLAP, заключается в восприятии этих систем просто как средства отображения тех же данных, что есть в учетной системе, в многомерном виде. В действительности же решения аналитических задач зависит от объема хранимых данных, что вступает в противоречие с одним из основных правил Э. Кодда, требующего, чтобы производительность формирования отчетов существенно не падала с увеличением размеров базы данных. В OLAP-продуктах это достигается хранением предварительно вычисленных агрегированных значений. Например, в отличие от традиционных баз учетных систем, где хранится список продаж товаров, в OLAP-базе дополнительно могут храниться итоги продаж в разрезе товаров, категорий товаров, клиентов и т.п.

3.Пользователи воспринимают OLAP как равнозначную замену системе отчетности. На самом деле многое зависит от особенностей отчетности предприятия. Часто она характеризуется жесткой регламентацией форм, требованиями к периодичности формирования, спискам рассылки. Эти требования могут быть обеспечены только использованием системы построения отчетов вместе с OLAP.

Другим важным моментом является то, что часто предприятия составляют отчеты с высокой степенью детализации. Такие отчеты пользователи зачастую могут более эффективно строить без применения многомерных структур, т.к. время отклика многомерных систем обычно линейно зависит от количества возвращаемых ячеек. OLAP эффективна на запросах, возвращающих итоговые данные, получение которых традиционными методами требует большого объема вычислений.

4.Многие пользователи также ошибочно полагают, что для получения желаемого результата достаточно просто подключить OLAP к учетной системе. Многомерная база действительно обычно содержит консолидированные из разных учетных систем. Однако, несмотря на то, что OLAP-продукты обычно имеют возможности подключения к различным учетным системам, в большинстве случаев задача консолидации решается на уровне хранилища данных. В процессе пополнения хранилища данными из учетных систем решаются и такие задачи, как очистка данных, отображение данных учетных систем в единое справочное пространство предприятия и т.п.

Попытка "сэкономить" на создании хранилища при внедрении OLAP часто приводит к специфическим проблемам. Способ построения OLAP непосредственно на таблицах учетной системы приводит к усложнению процесса проектирования многомерной базы, характеризуется увеличением нагрузки на базу учетной системы и почти не применим при наличии нескольких учетных систем.

В основе OLAP-технологии лежит многомерная логическая модель данных. Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Практически всегда в качестве одного из измерений используется время. Внутри куба находятся данные, количественно характеризующие процесс, – так называемые «меры», будем называть их показателями. Пользователь, анализирующий информацию, может "нарезать" куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам, территориям) или, наоборот, детальные (по отдельным проблемам) данные и осуществлять другие операции, необходимые для анализа. Поскольку аналитик всегда оперирует некими суммарными данными, в базах данных OLAP практически всегда хранятся наряду с детальными данными и так называемые агрегаты, то есть заранее вычисленные показатели. Хранение заранее вычисленных агрегатов – основной способ повышения скорости выполнения OLAP-запросов.

Важнейшим элементом OLAP-технологии является требование к наглядности представления анализируемых данных. Обычно используется представление многомерного куба в виде кросс-таблицы – плоской таблицы со сложными шапками. Соответственно операции над многомерным кубом реализуются как операции над кросс-таблицей. Например, операция вращения куба заключается в перестановке строк и столбцов, в изменении порядка подчиненности измерений внутри строк/столбцов, а также в перенесении части измерений из строк в столбцы и наоборот.

Для потребителя информации применение OLAP обеспечивает высокую гибкость получаемых решений за счет возможности интерактивного изменения результата. Специалист получает не жестко регламентированный отчет, а инструментарий для творческого исследования задачи. Возможность свободной манипуляции данными упрощает получение необходимых наборов данных. Важным преимуществом OLAP является использование специалистом знакомых терминов из предметной области.

Наибольшее применение технология OLAP получила в финансово-промышленной сфере, где, как правило, решение конкретной аналитической задачи укладывается в рамки одного многомерного куба. При этом классические OLAP-решения мало пригодны к использованию в прикладных областях, где необходим комплексный анализ данных, связанный с реализацией сложных аналитических алгоритмов.

OLAP-модель является описанием процесса расчета одной аналитической задачи. Структурно аналитическая модель состоит из исходных данных, витрины данных, информационного куба и операций над ним, способов представления результатов вычисления. Важным моментом построения модели является возможность сохранения в источнике данных результатов расчета. Такой подход позволяет применять поэтапный процесс анализа данных, то есть анализировать ранее полученные результаты. Необходимость поэтапной обработки данных возникает в случаях, когда для получения конечных результатов требуется сложная обработка исходных данных.

Для автоматизации поэтапного анализа модели объединяются в комплексы. Перед созданием комплекса моделей задачу необходимо декомпозировать на подзадачи таким образом, чтобы каждая подзадача могла быть представлена OLAP-моделью. В рамках одного расчета модели образуют последовательно выполняемую цепочку, при этом данные, рассчитанные одной моделью, в дальнейшем используются другими моделями.

Разработаны средства создания OLAP-приложений с адаптированным для специалистов предметной области интерфейсом. Инструментарий разработки адаптированных интерфейсов позволяет создавать ориентированные на конкретную задачу OLAP-приложения на основе инструментального ядра, ограждая пользователя от ее сложной внутренней организации и сохраняя при этом весь функционал системы. Важным требованием к разрабатываемым приложениям является отражение специфики и традиций конкретной предметной области, в том числе, создание и применение словаря терминов соответствующей прикладной области.

Система позволяет формировать и корректировать информацию в формах статотчетности. При этом автоматически формируется структура базы статистических данных. Поддерживается многоуровневый процесс сбора статистических данных с применением внутритабличных и межтабличных контролей. Выполняется формирование промежуточных отчетов, расчет показателей, подготовка отчетов. Система позволяет наглядно представлять результаты аналитической обработки как в форме кросс-таблиц, так и в виде диаграмм и картограмм. Имеется встроенная геоинформационная система.

OLAP-система позволяющая эффективно и оперативно принимать решения в деятельности предприятия, а также значительно помочь руководству предприятия. Система постоянно усовершенствуется и становится наиболее продуктивной благодаря разработке рекомендаций как IT-специалистами, так и обычными пользователями.