Глава 13. компьютеризация расчетных и оценочных процедур анализа финансовой отчетности

Глава 13. компьютеризация расчетных и оценочных процедур анализа финансовой отчетности

13.1. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ И СТРУКТУРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Многоплановость, сложность и большие объемы информации, выступающей в роли информационной базы анализа, требуют использования современных программно-технических средств для ее обработки. Многие методы и методики экономического анализа могут быть формализованы, что предопределяет возможность и целесообразность разработки программных продуктов, автоматизирующих решение различных задач анализа.

Проблема анализа исходной информации для принятия решений оказалась настолько серьезной, что появилось отдельное направление информационных технологий — информационно-аналитические системы..

Информационно-аналитическая система (ИАС) — это комплекс программно-технических средств, информационных ресурсов, методик, которые используются для автоматизации аналитических работ с целью обоснования принятия управленческих решений и других возможных применений.

Информационно-аналитические системы решают три основные задачи:

сбор и хранение информации, необходимой для принятия решений;

собственно анализ, в том числе оперативный и интеллектуальный;

подготовка результатов анализа для эффективного восприятия потребителями и принятия решений.

Структура программных средств, реализующих информационно-аналитическую систему, является модульной. Приведем характеристику основных компонентов программных средств ИАС (табл. 13.1).

Средства автоматизации анализа представлены на рынке программных продуктов в различных видах:

комплексные ИАС, выполняющие в той или иной степени все рассмотренные выше задачи;

целевые ИАС, выполняющие в увеличенном объеме, расширенном составе и повышенной сложности какие-либо функции, например оперативного или интеллектуального анализа.

ИАС информационно обеспечивают системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System). В целом сложился рынок OL/lP-систем, информационных хранилищ (DWH), интеллектуального анализа (DMg), систем поддержки принятия решений (DSS), получивший обобщенное название — Business Intelligence, которому в русском языке адекватный термин пока не подобран.

Информационное хранилище (DWH) может быть реализовано как:

централизованное хранилище данных, где собрана информация из нескольких источников — операционных баз данных;

распределенное хранилище данных — система локальных хранилищ, ориентированных на определенную предметную область и функционирующих как единое информационное хранилище.

Средства создания и сопровождения ИАС имеют в своем составе средства сбора данных из источников, созданных на различных аппаратных платформах {Intel, RISC, AS/400 и др.) и операционных средах (Windows, Unix, AIX, Linux, OS-2 и др.). Они обеспечивают совместную работу со многими СУБД (Access, MS SQL-Server, Oracle, Informix и др.).

Централизованное хранилище данных представляет собой многомерную базу данных, которая в конкретных реализациях ИАС имеет различные названия: Univers (система Business Objects), выборка (система «Контур Стандарт»), гиперкуб (система SAS), пул (система SAP R-3) и др. Создание централизованного хранилища данных сопровождается повышенными требованиями к техническим средствам ИАС. В зависимости от масштабов предметной области понадобится персональный компьютер с предельно высокими техническими характеристиками, особенно объемом памяти, или компьютер класса мэйнфрейм и даже суперкомпьютер.

В распределенном хранилище данных реализован подход к хранению данных на основе распределения функций информационного хранилища по местам возникновения информации между локальными базами данных. Такой подход предусматривает трансляцию каждого запроса к каждой базе данных, обработку, увязывание, согласование, компоновку извлеченных данных в режиме реального времени и предоставление их пользователю. При этом происходит экономия ресурсов (прежде всего памяти) вычислительной системы, но увеличивается время реакции системы на запрос пользователя, что обусловливает повышенные требования к программным й техническим средствам телекоммуникаций, обеспечивающим информационный обмен данных. Распределенное хранилище данных позволяет реализовать режим непосредственного обмена on-line, когда каждое изменение в источнике мгновенно отражается в OLAP-систємє. Однако реализовать этот режим не всегда возможно в силу того, что источник может быть выключен или закрыт для доступа из-за неудовлетворительного состояния каналов связи и по другим причинам.

Средства OLAP обеспечивают быстрый доступ к любой информации, содержащейся в информационном хранилище (DWH), и ее оперативную аналитическую обработку. Основу инструментальных OZAP-средств составляет язык запросов SQL (Structured Query Language) усеченного или расширенного типа, в развитых НАС в комплект инструментальных средств входят и специализированные языки различного уровня. Например, в системе Business Objects используется стандартный SQL, в системе «Контур Стандарт» — проблемно-ориентированный язык Python, в системе Oracle Express OZiAP-работы ведутся в профессиональной инструментальной среде для визуальной объектно-ориентированной разработки приложений Express Objects, в состав которой входит язык Express Basic.

В состав О/Л-Р-средств могут входить средства визуального конструирования запросов и отчетов. Реализация их направлена на максимальное упрощение действий пользователя в процессе анализа. Основным принципом действия является сборка из элементов, представленных в графическом виде на экране компьютера, структур аналитических отчетов. Конструирование отчетов может быть организовано и на основе электронных таблиц.

В ходе 0£АР-прогдедур извлечение информации из информационного хранилища сопровождается обработкой ее по несложным алгоритмам. Например, производятся суммирование итогов, определение процентов от заданных величин, расчет относительных показателей, вычисление величин с заданными коэффициентами и другие действия над данными с разной степенью детализации. Данные представлены в виде электронных таблиц, что позволяет оперативно производить различные более сложные вычисления.

Примером задачи OZAP-анализа в производственной сфере может быть определение суммарных издержек на производство всего ассортимента продукции предприятия в течение заданного периода. Последующие этапы анализа могут быть связаны с детализацией суммарных затрат по каждому изделию за более короткие промежутки времени, затем можно выявить наиболее затратные процессы, места их возникновения. В сбытовой сфере можно изучать объемы продаж, их динамику, привязку к регионам и т.п.

Результаты анализа представляются в виде напечатанных отчетов или электронных презентаций, которые состоят из страниц, таблиц, графиков. Результаты анализа могут быть перенесены в другие программно-информационные среды, где с учетом эстетических и психофизиологических требований дополняются рисунками, кино-, фото-, аудио-, видеоматериалами. Экспорт аналитических данных может быть осуществлен и в WEB-срєду.

Средства интеллектуального анализа (DMg) предназначены для получения на основе аналитической обработки данных, накопленных в информационных хранилищах, знаний о тех или иных объектах экономического анализа.

Знания — это высшая форма информации, определяющая зависимости, взаимосвязи и скрытые закономерности между различными явлениями, процессами и фактами.

Для выполнения интеллектуального анализа используются все достижения математической науки и информационных технологий, в первую очередь методы линейной алгебры, классического математического анализа, дискретной математики, многомерного статистического анализа, который делится на факторный, дисперсионный, регрессионный, корреляционный анализ. Эти методы позволяют решать многочисленные задачи в области экономики и менеджмента, которые являются составной частью аналитической подготовки принятия решений.

К специфическим методам интеллектуального анализа относятся методы нечеткой логики, классификационные и регрессионные деревья решений, нейронные сети, генетические алгоритмы и др. Эти методы стали широко и эффективно применяться в последнее десятилетие XX в. Они находят применение в тех ситуациях, когда обычные методы анализа трудно или невозможно применить из-за отсутствия сведений о характере или закономерностях исследуемых процессов, взаимозависимостях явлений, фактов, поведении объектов и систем из разных предметных областей, в том числе социальной и экономической.

Специфические методы интеллектуального анализа связаны с развитием информационных технологий и появлением интеллектуальных информационных систем, к которым относятся системы искусственного интеллекта и системы поддержки принятия решений (DSS).

Средства интеллектуального анализа входят в состав наиболее развитых ИАС, поэтому в связи со сложностью выполняемых задач интеллектуальный анализ чаще реализуется автономными программными системами. Частично наиболее отработанные и легко реализуемые функции интеллектуального анализа выполняют OLAP-системы.

К специализированным системам интеллектуального анализа относится PolyAnalyst (российская фирма Megaputer). Набор средств реализован в следующих версиях:

Polyanalyst Lite, Polyanalyst Power — программные продукты для индивидуальных пользователей и малого бизнеса;

Polyanalyst Professional для MS Windows NT — мощная система интеллектуального анализа для профессионалов;

Polyanalyst Knowledge server — клиент-серверная версия для работы на высокопроизводительных платформах, обеспечивает доступ к SQL-CVhJX (Oracle, DB-2, Informix, MS SQL-Server и др.) и к OZ^P-системам.

Все семейство продуктов обеспечивает:

извлечение знаний из больших массивов данных;

автоматическое построение и тестирование формул, описывающих функциональные зависимости;

составление классификационных правил по заданным примерам;

формирование многомерных кластеров;

алгоритмы решений.

Наиболее развитой зарубежной системой интеллектуального анализа является система SAS (фирма SASInstitute /лс.,США).

На российском рынке инструментальных средств ИАС представлены в основном программные продукты американских фирм. В последние годы наметился рост российских аналитических систем, которые имеют целевой характер и ориентированы, как правило, на финансовый анализ.