Управление эффективностью бизнеса

Практический опыт: межбанковская система ипотечного кредитования

В качестве еще одного примера рассмотрим задачу, которая сегодня является весьма актуальной для банковских групп, развивающих свои ипотечные операции. Предположим, что речь идет не об отдельном банке, а о банковской группе, включающей несколько многофилиальных банков, и что эта группа ставит перед собой задачу организации единой системы ипотечного кредитования. Для этого в составе группы выде­ляется головной банк ипотечного кредитования, в задачи которого входит координация процесса в целом, а также централизованное при­влечение ресурсов для рефинансирования ипотечных кредитов.

Понятно, что каждый из банков, входящих в состав группы, имеет собственную информационно-технологическую инфраструктуру (авто­матизированные банковские системы, аналитические приложения и т. п.) и, как следствие, — данные, хранящиеся в разных источниках и в разных форматах. К тому же объем данных об ипотечных операциях, весьма велик: количество активных договоров может измеряться мил­лионами. В то же время необходим «единый взгляд» на информацию, позволяющий обеспечить работоспособность ипотечной системы, вклю­чая контроль над финансовой позицией всей системы в целом, анализ рисков и предоставление всем участникам проекта достоверной, свое­временной и наглядной информации.

Задача централизованного хранения данных и необходимого информа­ционного взаимодействия участников межбанковской ипотечной груп­пы необходимо создание и поддержка распределенной информационной системы. Прежде всего, эта система должна обеспечить хранение всей необходимой информации и анализ данных о договорах ипотечного кредитования, заключаемых в Головном банке, в других банках группы и их филиалах. Помимо хранения и централизованного анализа инфор­мации об ипотечных операциях (размещенных средствах), эта система также должна обеспечивать учет операций по рефинансированию, включая взаимодействие Головного банка с другими банками группы по вопросам привлечения целевых кредитов и расчетов по ним. Нако­нец, информационная система должна обеспечить формирование регу­лярной отчетности и ее распространение по всей группе, а также воз­можность формирования незапланированных (ad-hoc) запросов.

Таким образом, распределенная информационная система ипотечного кредитования должна позволять решать следующие задачи:

— ввод исходных данных с бумажных носителей посредством сканирования договоров или вручную;

— учет выделенных кредитов и расчетов по ним;

— хранение всей информации в централизованном хранилище данных (ЦХД);

— интеграция с существующими в банках автоматизированными банковскими системами (АБС) и организация обмена данными с ЦХД (экспорт и импорт данных);

— анализ данных, хранящихся в ЦХД;

— формирование отчетов и представление их банкам-операторам.

Можно ли для решения поставленной задачи обойтись стандартными (пакетными) средствами автоматизации? В настоящее время на рынке присутствует ряд программных продуктов, которые реализующих от­дельные процессы ипотечного кредитования. В качестве примеров можно отметить информационный комплекс ЦФТ-Банк (на платформе Oracle), системы ЕВФРАТ-Документооборот (Cognitive Technologies), разработку на платформе Documentum, отдельные функции модуля RS-Loans. Но можно отметить, что все перечисленные разработки пред­назначены для автоматизации только на уровне отдельных банков-опе­раторов, в них отсутствует функциональность информационного взаи­модействия группы банков, в частности, по взаимодействию головного банка с другими банками группы. Поэтому в качестве адекватного ре­шения был предложен комплекс ВЬсистем, включающих реляционное хранилище данных, OLAP-систему, а также средства построения запро­сов, анализа данных, формирования отчетности и ее регламентирован­ной доставки пользователям.

Компоненты предлагаемой системы схематично изображены на рисун­ке 6.2.

Рис. 6.2. Основные элементы распределенной информационной системы ипотечного кредитования

Как видно из схемы, основными элементами системы являются:

— реляционное хранилище данных (реализуется на платформе MS SQL Server, с использованием набора хранимых процедур);

— многомерное хранилище данных (OLAP-сервер Hyperion Essbase и необходимые компоненты);

— средства построения запросов, анализа данных, формирования отчетности и ее регламентированной доставки (Hyperion Performance Suite);

— сервер приложений (Microsoft IIS, ASP. NET).

Рабочие места администраторов и пользователей системы:

— рабочее место администратора реляционного хранилища (фун­кции: генерация сертификатов и назначение прав доступа,

Регламентированные операции, контроль процессов, обновление версий программного обеспечения на клиентских местах);

— рабочее место администратора многомерного хранилища данных и средств запросов и отчетности (функции: ввод и редактиро­вание описаний пользователей, распределение прав доступа, выполнение регламентированных операций, контроль процес­сов);

— рабочее место оператора по вводу данных (функции: обмен данными с автоматизированной банковской системой, ввод данных с бумажных носителей, экспорт и импорт данных). При этом рабочее место предусматривает возможность ввода и мо­дификации данных даже в случае отсутствия связи с централь­ным сервером, путем ввода данных в локальном режиме и последующей синхронизации с центральным хранилищем;

— рабочее место оператора по учету кредитов и расчетам. Рабочее место также предусматривает возможность работы в локальном режиме, с последующей синхронизацией с центральным хра­нилищем;

— рабочее место аналитика (функции: построение различных аналитических отчетов).

Отметим, что подходы, примененные при проектировании распреде­ленной информационной системы ипотечного кредитования, достаточ­но универсальны и могут применяться для решения других задач, связанных с централизованным хранением информации, ее аналити­ческой обработкой и доставкой управленческой отчетности в рамках распределенной организационной структуры.

Приведенные примеры применения систем бизнес-интеллекта весьма показательны — тем, что признанные на Западе подходы и технологии успешно приживаются в России. А это означает, что многие отечест­венные предприятия и организации имеют хорошую возможность по­вышения эффективности принятия решений — за счет структурирова­ния управленческой информации и оперативности ее обработки.

ЭНГЕЛЬ Сергей Эрвинович

Директор по информационным технологиям компании «Дельта Телеком»

Современное состояние бизнеса мобильной связи характеризуется чрезвычайно вы­сокой конкуренцией, что побуждает операторов непрерывно разрабатывать новые предложения для рынка. Очевидно, что это вряд ли возможно без тщательного ана­лиза имеющейся информации об абонентах, трафике, услугах.

Конечно же, вся необходимая информация имеется в биллинговой системе, но ее использование для целей аналитических исследований затруднительно по ряду при­чин. Во-первых, огромен объем данных, подлежащих обработке. Во-вторых, данные хранятся в форме, ориентированной на транзакционную обработку, что существенно замедляет формирование аналитических отчетов, особенно в тех случаях, когда тре­буется анализ по размерности «время» (а потребность в этом возникает довольно часто). В-третьих, информация засорена технологическими деталями, которые необхо­димо тщательно учитывать при разработке отчетов.

Кроме того, для решения аналитических задач могут потребоваться совершено не­предсказуемые срезы информации. Это приводит к необходимости разработки новых отчетов, что невозможно без привлечения специалистов по информационным техно­логиям. Все эти обстоятельства затрудняют и замедляют процесс анализа информа­ции, а это, в конечном счете, сказывается на качестве принимаемых решений.

Наша компания в течение длительного времени искала на рынке программный про­дукт, предназначенный для решения подобных задач, но большинство рассматривае­мых систем были либо слишком сложны, либо недостаточно функциональны. Часто нам предлагались продукты класса Reporting Tools с аналитическими возможностями, но лишь одна система - Hyperion Essbase - практически полностью удовлетворила все имеющиеся потребности. Хочется отметить следующие особенности, которые привлекли наше внимание:

• высокая скорость выполнения запросов, свойственная истинной OLAP-системе. Чтобы оценить, нужно это опробовать: одна-две секунды - и вы получаете новый срез информации, который без использования данной системы пришлось бы ждать десятки минут;

• удобный и интуитивно понятный интерфейс, встроенный непосредственно в таб­лицу Microsoft Excel, выгодно отличает данный продукт от других разработок, в которых взаимодействие с системой ведется через специализированный интер­фейс, а результаты приходится переносить в таблицы через механизмы импор­та-экспорта;

Продолжение на следующей странице

• высокая стабильность работы программного обеспечения как сервера, так и кли­ента;

• ну и, конечно же, высокая функциональная насыщенность по-настоящему универ­сальной системы, способной удовлетворить самые замысловатые потребности.

Следует отдавать себе отчет в том, что использование любой OLAP-системы требует серьезного и глубокого изучения данного направления специалистами вашей компа­нии, ведь та легкость, с которой конечные пользователи получают доступ к инфор­мации, возникает не сама по себе, а базируется на тщательном проектировании и планировании процедуры переноса данных в аналитическую систему. Наш опыт вне­дрения подобной системы показывает, что специалистам с традиционным «реляцион­ным» мышлением требуются значительные усилия для того, чтобы перестроиться на понимание иных концепций OLAP. Прежде чем приступать к разработке своего пер­вого «куба», необходимо изучить фундаментальные принципы, лежащие в основе таких систем. Раньше литература, посвященная этому вопросу, была доступна только на английском языке, поэтому надеюсь, что данная книга сможет восполнить обра­зовавшийся пробел и станет полезным руководством для специалистов, интересую­щихся этой проблемой.

• вшмаашашнмнмнм