Преимущества OLAP

А.Е. Ковалев

Доцент кафедры бухгалтерского учета

НГУЭиУ

г. Новосибирск. 2011 год.

Многомерный учет коммерческой деятельности

Введение.

Мы переживаем эпоху становления информационной экономики. Разрабатываются не только новые технические средства и новые принципы обработки информации. Бухгалтерский учет как информационная система не может стоять в стороне от этого процесса. Представляемая Вашему вниманию система «Многомерного учета коммерческой деятельности» является результатом поиска места бухгалтерского учета в современных информационных технологиях.

Название «многомерный учет» произошло от концептуальной модели данных, взятой за основу системы – многомерной модели данных. Система многомерного учета проверялась на данных учетно-финансовых служб коммерческих организаций. Вероятно, она может использоваться в учете в банковских учреждениях, страховых компаниях и бюджетных организациях. Это предположение основано на чрезвычайной гибкости и адаптивности технологии для решения различных управленческих задач.

Разработка не получила название многомерный бухгалтерский учет, потому что бухгалтерский учет во многом определяется нормативной методической базой, а многомерный учет с действующей нормативной методической базой бухгалтерского учета не сопоставим.

В теории информационных систем описываются следующие концептуальные модели данных:

1. Иерархическая модель данных;

2. Сетевая модель данных;

3. Реляционная модель данных;

4. Постреляционная модель данных;

5. Объектно–ориентированная модель;

6. Многомерная модель данных.

Бухгалтерский учет как информационная система должен иметь отношение к одной из концептуальных моделей данных. Целевой функцией бухгалтерского учета является предоставление информации надлежащего качества для целей управления. Определение данное Американской ассоциацией бухгалтеров: Бухгалтерский учет – это процесс идентификации информации, исчисления и оценки показателей и представления данных пользователям информации для выработки, обоснования и принятия решений[1]. Наиболее подходящей моделью данных для этого случая является так называемая многомерная модель, используемая в технологии OLAP (OnLine Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка) основное назначение которой обработка информации для проведения анализа и принятия решения.

Преимущества OLAP.

По отношению к другим концептуальным моделям данных, OLAP имеет ряд преимуществ:

1. Наиболее понятна для внешних пользователей (не специалистов ИТ), появление новых аспектов использования данных и необходимость введения новых связей не приводит к реструктуризации всей модели данных и базы данных в целом[2].

2. В OLAP ярко выражены инструменты анализа данных. Она позволяет дать достаточно интеллектуальную оценку, т. е. сделать обобщение, группировку, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок. Преимущество OLAP заключается в том, что запросы здесь формируются не на основе жестко заданных (или требующих для модификации вмешательства программиста) форм, а с помощью гибких нерегламентированных подходов. OLAP обеспечивает выявление ассоциаций, закономерностей, трендов, проведение многовариантных классификаций, обобщения или детализации, составление прогнозов, проведение интеллектуального анализа («Data mining») т. е. предоставляет инструмент для управления предприятием в реальном времени[3].

3. Многомерное моделирование структур данных позволяет Системе всегда быть готовой к расширению и увеличению детализации данных с минимальными затратами ресурсов. В Системе можно добавлять новые аналитические атрибуты (увеличивать детальность данных) и числовые показатели без каких-либо изменений в существующих формах ввода и отчетах[4].

Многомерная модель данных основана на комбинативной классификации. Комбинативная классификация отличается от иерархической тем, что не содержит выраженной иерархии признаков, т.е. признаки не ранжируются, среди них не выделяются первоочередные и второстепенные. Это обеспечивает возможность развития системы без перестройки всего дерева признаков (в случае иерархической классификации), а также строить отчеты, содержащие любые возможные варианты иерархических классификаций, совпадающие по количеству учтенных признаков.

Количество значений каждого признака может отличаться. Это дает свободу от жесткой классификационной схемы. Группировки можно строить, свободно выбирая порядок детализации в разрезе признаков. Таким образом, обеспечивается исполнение самого широкого охвата запросов пользователей к информационной системе.