Создание olap- приложения

Система «Контур Стандарт» входит в состав Аналитической платформы Контур (АПК), которую разрабатывает компания Intersoft Lab. Аналитическая платформа Контур предназначена для анализа финансовой, статистической и другой бизнес-информации и выпуска отчетов.

Системы Контур используют современную технологию оперативной аналитической обработки бизнес-данных OLAP (On-line Analytical Processing). На сегодняшний день OLAP –это самый мощный вид табличного генератора отчетов. Системы Контур позволяют получать произвольные экранные отчеты для интерактивного анализа и распечатывать отчеты на бумаге.

«Контур Стандарт» предлагается промышленным и торговым предприятиям, банкам и др.организациям в качестве средства анализа корпоративных данных и подготовки отчетов. Систему можно использовать для анализа в различных предметных областях: управление снабжением по данным ERP-системы, анализ продаж по данным CRM-системы, финансовый анализ по показателям обязательной отчетности и т.д.:

руководители смогут оперативно получать интересующие показатели.

менеджеры отделов продаж и закупок – контролировать динамику продаж, текущее состояние счетов клиента и складских запасов.

специалисты службы маркетинга – решать такие задачи как сегментирование клиентской базы, анализ спроса, оценка потребительского интереса по данным о посещаемости сайта компании (click-stream анализ).

аналитики – реализовать индивидуальную модель оценки различных аспектов деятельности организации, и пр.

«Контур Стандарт» можно эксплуатировать практически в любой сфере, где требуется анализировать числовые данные и получать множество представлений одного набора данных в разных отчетах. Инструменты OLAP-анализа позволяют огромные массивы деловой информации показать в аналитических отчетах в виде наглядной картины состояния бизнеса. Разнообразные графики и диаграммы помогут сравнивать показатели,видеть их динамику и пр.

Работа с системой «Контур Стандарт» организуется в два этапа:

Создание OLAP-приложения – пакета аналитических отчетов для конечного пользователя: руководителя, аналитика, маркетолога и т.д. Для этого используется система «Контур Стандарт» в редакции «Дизайнер».

Анализ и выпуск отчетов с помощью готового OLAP-приложения. Для этого может применяться система «Контур Стандарт» в редакциях «Дизайнер», «Аналитик», «Обозреватель» или «Инспектор».

OLAP-приложение (файл формата *.caf) – отдельный программный ресурс (репозиторий метаданных), в котором хранятся настройки источников данных, запросов к источникам данных и аналитические отчеты. Создание OLAP-приложения состоит в последовательном описании этих настроек.

Источники данных – локальные таблицы и реляционные БД автоматизированных систем, в которых хранятся корпоративные данные для анализа (таблицы MS Excel, БД бухгалтерских или ERP-систем, Хранилищ данных и т.д.). «Контур Стандарт» поддерживает прямой доступ к локальным таблицам (Dbase и Paradox) и к таблицам и хранимым процедурам реляционных СУБД (MS SQL, Oracle, Sybase, MS Access и т.д.).

Запросы – SQL-запросы к источникам данных, описываемые в системе на уровне правилобъединения таблиц источников данных по ключевым полям, условия фильтрации данных и набора возвращаемых полей. Результатом выполнения запроса является плоская выборка данных, отображаемая в отчетах.

Отчеты – пользовательские интерфейсы для анализа данных. В «Контур Стандарт» можно создать 4 вида отчетов:

• Кластерный анализ.

  OLAP-отчет.

Все пользовательские отчеты могут быть проиллюстрированы графиками, распечатаны, выгружены в офисные приложения (MS Excel, MS Word, html-формат) или сохранены в csv-формате.

Таблицы – плоские списочные отчеты, сопровождаемые графиками. Пользователь может быстро перерисовывать графики, фильтруя значения измерений и управляя фактами и измерениями по осям. Это позволяет оперативно менять «точку зрения» на анализируемые данные в поисках зависимостей и тенденций.

Тренды – отчеты, отражающие изменение показателей во времени и динамику этих изменений. Особенно эффективно использование трендов для изучения сезонных колебаний и прогнозирования тенденций.

Кластерный анализ – интерфейс, позволяющий объединять объекты в группы (кластеры) по заданным признакам, сравнивать группы, выявлять среди них крупные (наиболее влиятельные) и мелкие (наименее влиятельные). Этот интерфейс полезен, например, при создании приложений для маркетингового анализа.

OLAP-отчеты – управляемые динамические OLAP-таблицы, которые сопровождаются синхронной диаграммой (графиком). OLAP-отчет может содержать данные, полученные по запросу как из БД, так и из локального микрокуба.

OLAP-таблица – таблица, автоматически суммирующая данные (факты) в различных разрезах (измерениях) и позволяющая интерактивно управлять вычислениями и формой отчета. Измерения отображаются в названиях строк и столбцов таблицы, соответствующие им факты и итоги (агрегированные факты) – в ячейках таблицы. Колонки и строки являются инструментами управления таблицей. Пользователь может перемещать их, фильтровать, сортировать, детализировать/обобщать и выполнять другие OLAP-операции. При этом таблица автоматически вычисляет новые итоги (агрегаты). Управляя OLAP-таблицей, можно из одного набора данных сформировать множество отчетов.

В OLAP-таблице можно условно выделить несколько рабочих областей:

Область активных измерений – строки и столбцы OLAP-таблицы.

Область неактивных измерений (фильтры) – область, содержащая измерения, не отображенные в OLAP-таблице, но влияющие на представленные в ней данные.

Область фактов – таблица с числовыми данными, над которыми выполняются вычисления.

Диаграмма – синхронное с OLAP-таблицей графическое представление данных. Диаграмма строится по расположенным в крайнем левом положении элементам динамической таблицы, то есть по крайне левому измерению-строке, измерению-колонке и фактам (крайне левому

или по всем). Чтобы изменить измерение (строку или колонку), по которому строится диаграмма, надо переместить ее в крайне левое положение в таблице. Изменить порядок отображения фактов можно с помощью специального фильтра.

Данные, отображаемые в OLAP-отчете, можно сохранить в Микрокуб.

Микрокуб (файл формата *.cube) – это локальная многомерная база данных, которая содержит данные, выгруженные из реляционных источников, и описание их представления в OLAP-отчетах (метаданные). При помещении в микрокуб объем исходной информации сжимается в десятки раз. Компактный размер позволяет передавать микрокубы по Интернет- протоколам и пересылать по электронной почте. В микрокубы можно поместить информацию для различных специалистов и подразделений, отраслевые показатели, аналитические обзоры и рейтинги и т.д. Фактически, микрокуб – это мобильный контейнер аналитических отчетов и данных для анализа.

Практическое задание

Рассмотрим основные этапы создания OLAP-приложения. Для каждого этапа технология работы пользователя проиллюстрирована на примере настройки пакета отчетов для анализа продаж сети магазинов канцелярских товаров.

Исходные данные для анализа хранятся в локальных таблицах:

1. Таблица «Данные о продажах» (Sales.dbf) с полями:

Дата (DATE), Код магазина (ID_SHOP), Код товара (ID_PRODUCT), План (PLAN),

2. Таблица «Справочник товаров» (Product.dbf) с полями:

Код товара (ID), Товар (PRODUCT), Единица измерения (MEASURE).

3. Таблица «Справочник магазинов» (Shop.dbf) с полями:

Код магазина (ID), Магазин (ADDRESS).

Скопируйте папку Sale_shop в каталог < С >:\Program Files\IntersoftLab\ContourStandart2\App

Настольные OLAP-программы и OLAP-компоненты

Классификация OLAP - программ

Сначала повторим общеизвестное определение OLAP. OLAP (On Line Analytical Processing) - процесс оперативного анализа - это класс программного обеспечения, предоставляющий пользователю возможность мгновенно, в режиме реального времени получать ответы на произвольные аналитические запросы.

Так сложилось, что не любые программы, которые быстро выполняют произвольные запросы, расчеты и выдают пользователю данные в понятном ему виде принято считать OLAP-средством. К классу OLAP относят только те программы, которые в качестве внешнего интерфейса предоставляют пользователю многомерную управляемую таблицу. Эта таблица позволяет пользователю менять местами колонки и строки, закрывать и раскрывать - описательные колонки, задавать условия фильтрации и при этом она автоматически вычисляет промежуточные в группах данных и окончательные итоги по - цифровым колонкам. Неотъемлемой частью OLAP-анализа является графическое отображение данных.

Программы, реализующие эту методику, делятся на следующие категории:

1. OLAP-сервер или MOLAP-многомерная СУБД. Это машина вычислений и многомерная база данных, к которой обращаются клиентские программы с командами на получение данных и выполнение вычислений. В MOLAP хранятся - наборы данных, фактов и измерений, с заранее вычисленными агрегатами.
2. MOLAP-компонента. Это инструмент программиста, при помощи которого разрабатываются клиентские программы, получающие вычисленные кубов от OLAP-сервера по какому-либо интерфейсу, например OLE DB for OLAP корпорации Microsoft.
3. ROLAP-компонента. Это тоже инструмент программиста. В отличие от визуальной OLAP-компоненты она содержит собственную OLAP-машину для преобразования реляционных данных или многомерной матрицы в многомерные кубы. Другими словами, эта программа по запросу пользователя в оперативной памяти вычисляет агрегаты и сама же их отображает на экране.
4. ROLAP-сервер. Относительно новый класс программного обеспечения. В отличие от OLAP-сервера не имеет в своем составе многомерной базы данных, а преобразует данные реляционной СУБД в многомерные кубы по запросу многих клиентских приложений.
5. OLAP-программа. Это законченное решение, содержащее в своем составе OLAP-компоненту, средства описания произвольных запросов (Ad-hoc query) и интерфейс доступа к базам данных. В свою очередь такие программы можно разбить на две группы: MOLAP- и ROLAP-программы.

OLAP-компоненты

Любое конечное решение содержит OLAP-компоненту, которая является интерфейсом пользователя. Эти компоненты похожи друг на друга. Их визуальная часть состоит из элементов управления и элементов отображения данных. Как правило, это таблица, в полях которой содержаться данные, а колонки и строки являются элементами управления.

Подавляющее большинство поставщиков OLAP, а их в мире насчитывается около 140, не продают свои компоненты. Нам известно только три компоненты, которые можно купить для собственной разработки. Это Decision Cube компании Inprise в составе компиляторов Delphi и C++ Builder, Pivot Table корпорации Microsoft в составе MS Office, и Dynamic Cube компании Data Dynamic, специализирующейся на разработке OLAP-компонент.

Decision Cube компании Inprise поставляется как VCL-компонента. По нашей классификации относится к ROLAP-компонентам, то есть содержит в своем составе OLAP-машину и предназначен только для работы с реляционными СУБД или локальными таблицами. Он отличается весьма скромными возможностями. Например, в нем нельзя открыть один элемент измерения, или установить фильтр по нескольким измерениям, отобразить несколько фактов одновременно. Производительность компоненты невысока. Пределом является около 4000 записей при 5 измерениях. Компонента отображает в таблице одновременно только один факт. Неприятной особенностью является наличие в исходных текстах нескольких ошибок, в результате чего только высококвалифицированные программисты после исправления этих ошибок могут использовать компоненту в своих разработках. К достоинствам можно отнести простоту применения и освоения компоненты. При правильном использовании и небольших объемах данных продукты на базе этой компоненты могут оказаться полезными и приемлемыми по быстродействию.

Pivot Table корпорации Microsoft поставляется в двух вариантах: как составная часть MS Excel и как Web-компонента. Web-компонента (ActiveX) может быть использована как в браузере, так и собственном Windows-приложении. Pivot Table является одновременно и MOLAP- и ROLAP-компонентой. По протоколу OLE DB for OLAP он может взаимодействовать с многомерной СУБД MS OLAP Server, или другими 70-ю многомерными СУБД, разработчики которых поддержали этот протокол. По протоколу OLE DB Pivot Table может получать данные от реляционной СУБД и выполнять вычисления кубов в памяти. И конечно данные могут быть получены из заданной области таблицы MS Excel. В этом случае его производительность не отличается от производительности Decision Cube. Компонента отображает в таблице одновременно только один факт. Однако инструментарий компоненты шире, чем у Decision Cube - реализована произвольная фильтрация и раскрытие одного элемента измерения. Основным назначением компоненты является создание интерфейсов к OLAP-серверу в рамках концепции Business Intelligent корпорации Microsoft.

Dynamic Cube компании Data Dynamic является классической ROLAP-компонентой. Он поставляется как VCL для программистов Delphi и C++ Builder и как COM для приверженцев компонентной модели. OLAP- машина компоненты весьма мощна. Она с легкостью обрабатывает десятки и чуть медленнее даже сотни тысяч записей. Есть множественная фильтрация, открытие элемента одного измерения, некоторые дополнительные функции. Компонента позволяет отображать в таблице одновременно несколько фактов. Однако эта компонента довольно дорога, особенно впечатляет ее стоимость для профессиональных разработчиков.

Все три описанные выше компоненты по сравнению с готовыми продуктами многих поставщиков имеют весьма скупую функциональность, ограничивающуюся классическими функциями OLAP: drill down, move, rotate и пр. В то же время в некоторых готовых продуктах часто встречается инструментальная панель, наполненная кнопками дополнительных удобных функций. Таких как, и даже кнопками, выполняющими популярные аналитические задачи, например классический маркетинговый анализ 20/80.

Настольные OLAP-программы

Еще недавно поставщики OLAP-серверов продавали свои продукты по таким ценам, что их покупатели должны были быть богаты как арабские шейхи. Так, приобретение Oracle Express обошлось бы в $100 000 за рабочие места двух аналитиков и двух администраторов. Но, даже после выхода на рынок компании Microsoft, которая обрушила цены, предоставив OLAP-сервер бесплатно в составе MS SQL Server, создание Хранилищ данных или витрин данных остается серьезным мероприятием, требующим привлечения профессионального разработчика, администрирования в процессе эксплуатации и других расходов.

Поэтому на рынке появился особый класс продуктов - DOLAP (Desktop OLAP) - настольный OLAP. Это программа, которая устанавливается на каждый персональный компьютер. Она не требует сервера, имеет "нулевое администрирование". Программа позволяет пользователю настроиться на существующие у него базы данных; как правило, при этом создается словарь, скрывающий физическую структуру данных за ее предметным описанием, понятным специалисту. После этого программа выполняет произвольные запросы и результаты их отображает в OLAP-таблице. В этой таблице, в свою очередь, пользователь может манипулировать данными и получать на экране или на бумаге сотни различных отчетов.

По способу получения данных такие программы можно разделить на локальные и корпоративные:

• Локальные манипулируют данными таблицы MS Excel или небольших баз данных типа Access, DBF, Paradox.
• Корпоративные DOLAP имеют доступ к SQL-серверам или многомерным базам данных и, таким образом, тоже делятся на две категории.

Корпоративные DOLAP, предназначенные для анализа данных SQL-серверов позволяют анализировать уже имеющиеся в корпорации данные, хранящиеся в OLTP-системах. Однако вторым их назначением может быть быстрое и дешевое создание Хранилищ или витрин данных, когда программистам организации требуется лишь создать совокупности таблиц типа "звезда" и процедуры загрузки данных. Наиболее трудоемкая часть работы - разработка интерфейсов с многочисленными вариантами пользовательских запросов, интерфейсов и отчетов становится ненужной. Это буквально за несколько часов реализуется в DOLAP-программе. Освоение же такой программы конечным пользователем требует 30 минут.

DOLAP программы поставляются самими разработчиками баз данных, многомерных и реляционных. Это SAS Corporate Reporter, являющийся почти эталонным по удобству и красоте продуктом, Oracle Discovery, комплекс программ MS Pivot Services и Pivot Table и другие. Эти продукты, за исключением программ Microsoft, стоят недешево. Так SAS Corporate Reporter обойдется в $2000 на одного пользователя.

Большая группа программ поставляется в рамках компании "OLAP в массы", которую проводит корпорация Microsoft. Эти программы предназначены для работы с MS OLAP Services. Как правило, они являются улучшенными вариантами Pivot Table и предназначены для использования в рамках MS Office или Web. Это Matryx, Knosys и т.д.

Благодаря простоте, дешевизне и огромной эффективности этот класс продуктов приобрел огромную популярность на Западе. Большие корпорации строят свои Хранилища с распределенным доступом на основе таких программ.

OLAP-продукты компании "Intersoft Lab"

Контур Стандарт

Основным продуктом компании "Intersoft Lab" является большая информационно-управленческая система "Контур Корпорация", построенная по принципам Хранилища данных. Однако в процессе общения с клиентами компании осознала, что далеко не все готовы на инвестиции и организационные мероприятия, связанные с построением серьезного Хранилища данных. Первым шагом на этом пути для многих банков и предприятий мог бы стать OLAP-анализ данных из имеющихся OLTP-систем и собственных аналитических базах данных.

Для этих целей был создан DOLAP-продукт "Контур Стандарт".

Контур Стандарт 1.0 Первая версия системы относилась к классу локальных DOLAP. Средства программы позволяли организовать прямой доступ к dbf- и paradox-файлам. Кроме того, в состав дистрибутивного пакета входил мигратор данных, который помогал собрать в локальные таблицы данные из имеющихся у организации систем.

Контур Стандарт 2.0 В дальнейшем, для расширения мощности продукта в системе "Контур Стандарт" 2.0 был обеспечен и доступ к произвольным SQL-серверам на уровне таблиц и, что не встречается в зарубежных аналогах, хранимых процедур. Это превратило программу в корпоративную информационно-аналитическую систему. Отдельно был реализован интерфейс к системе "Контур Корпорация".

Одновременно для удобства администрирования программа была разделена на две редакции. Редакция "Developer" позволяет IT-специалисту описать источники данных и выборки. При этом создаются семантические словари, которые скрывают от конечного пользователя физический слой и переводят данные на язык предметной области. Редакция "Run-Time" позволяет анализировать данные и выпускать отчеты. Основным способом манипуляции данными является OLAP-компонента, которая позволяет без программирования и специальных навыков создавать необходимые отчеты. Одновременно были созданы и новые виды удобных аналитических инструментов, которые формально не являются OLAP-таблицами, но являются OLAP-средствами по духу, т.е. реализуют on-line анализ, но в другой форме представления данных.

В первых двух версиях применялась ROLAP-компонента Decision Cube компании Inprise. Однако ее невысокая мощность и функциональная упрощенность сдерживала применение программы в банках и организациях для анализа больших объемов данных. Поэтому было принято решение о ее замене. Маркетинговый анализ и ревизия интеллектуальных и производственных мощностей самой компании привели к решению о создании собственной OLAP-компоненты. В результате разработки компоненты, которую назвали Contour Cube, появилась следующая версия программы - "Контур Стандарт" 3.0, которая позволяет обрабатывать выборки данных до миллиона записей и обладает расширенной аналитической функциональностью.

Contour Cube

Компонента Contour Cube компании "Intersoft Lab" является представителем ROLAP-компонент. Она состоит из OLAP-машины, интерфейса доступа к данным, находящимся в SQL-серверах и других источниках, и визуальной части.

Компонента будет реализована в нескольких версиях для различных применений.

Версия VCL для использования в средах Delphi и C++ Builder компании Inprise. В этом случае данные поставляются через стандартный Data Set этих компиляторов. Доступ к источникам обеспечивается как при помощи BDE, так и ADO, поддержанной в последних версиях этих сред.

Версия COM предназначена для разработчиков на Visual Basic, Visual С++ и т.д. Она обеспечивает доступ к данным при помощи ADO. В будущих версиях будет поддержан и доступ к OLAP-серверам через интерфейс OLE DB for OLAP.

Версия ActiveX является Web-компонентой для создания аналитических Интернет-интерфейсов в стиле, предложенном Microsoft.

Версия DHTML состоит из сервера и DHTML-страниц. Она предназначена для создания аналитических Интернет-интерфейсов в среде UNIX, а также для бурно развивающегося рынка мобильных Интернет-устройств.

Основными достоинствами компоненты являются:

• Обработка больших объемов данных.
• Минимальные требования к памяти.
• Расширенная функциональность.

Высокие характеристики компоненты достигнуты за счет уникальной математической модели, созданной специалистами компании.

Создание множества версий компоненты стало возможно благодаря ее многослойной архитектуре. Слой OLAP Engine является относительно независимой частью компоненты. Он реализован как кросс-платформенная библиотека, имеющая API для различных слоев визуализации. Этот API обладает функциями загрузки данных, вычисления срезов многомерного куба и выполнения аналитических и сервисных функций. Сам слой OLAP Engine состоит из машины вычислений и абстрактного многомерного Хранилища данных, которое может сохраняться в виде файла для передачи другим пользователям или длительного использования.

Обработка больших объемов данных

Тесты на персональном компьютере с процессором Intel Celeron 400 и оперативной памятью 64 Мб дали следующие результаты. Загрузка 60 000 записей с 6-ю измерениями занимает 5 секунд; дальнейшие манипуляции, такие как полный поворот таблицы, drill down и drill up выполняются за десятые доли секунды.

Это лучшие по порядку величины (sic!) результаты из известных нам OLAP-компонент. Так, Decision Cube и Pivot Table (без использования OLAP Services) требуют десятки секунд для загрузки и поворота таблицы объемом в 4000 записей и 6-ю измерениями. Скорость работы Dynamic Cube ниже, чем у Contour Cube, в среднем на 30% на средних объемах данных и в разы на предельных объемах.

Таким образом, во многих случаях благодаря своей мощности компонента делает необязательным использование OLAP-сервера. Это значительно упрощает процессы внедрения и администрирования корпоративной системы.

Минимальные требования к памяти

В момент работы с данными компонента занимает наименьший объем оперативной памяти по сравнению с одноклассниками. Так при загрузке 40 000 записей Contour Cube потребляет 7 МБ, Decision Cube 15 МБ.

Расширенная функциональность

В компоненте объединены функции лучших OLAP-компонент:

• Множественный фильтр по измерениям.
• Генерация как стандартных временных периодов ("Год", "Квартал", "Месяц", "Декада", "Неделя", etc.), так и задаваемых пользователем ("Финансовый год", "Сезон", "Время суток") по измерению типа "дата".
• Сортировка по измерениям.
• Сортировка по фактам.
• Открытие одного значения измерения (ветви).
• Автоматическое управление диаграммой.
• Ручная настройка диаграммы.
• Множество фактов.
• Множество стандартных алгоритмов агрегации фактов.
• Алгоритм агрегации "Остаток счета".

Уникальное свойство компоненты - алгоритм агрегации "Остаток счета". В связи с тем, что в основном OLAP-компоненты предназначаются для анализа продаж и других суммирующих видов анализов, они агрегируют по времени и остатки счетов. Это является ошибкой - остаток счета за квартал не является суммой остатков счета за день, а является остатком за последний день квартала. Реализация этого алгоритма позволяет использовать компоненту для анализа балансов и делает ее полезной не только для экономистов и маркетологов, но и для бухгалтеров.

Для того чтобы при использовании компоненты за минимальное время создавались мощные законченные продукты, в нее встроен набор часто встречающихся в реальной работе аналитических функций. Каждая из этих функций реализована как кнопка в инструментальной панели визуальной части компоненты. Вот перечень этих функций:

• Удалить нулевые колонки, удалить нулевые строки, удалить нулевые колонки и строки. Применяется для сжатия разреженных таблиц.
• Полный поворот. При этом колонки и строки таблицы меняются местами. Применяется для улучшения восприятия таблиц аналитиком, для подбора лучшей печатной формы.
• Фильтр по факту. Позволяет задать абсолютные граничные значения факта или количество наибольших или наименьших элементов. Является одним из инструментов факторного анализа.
• Кластерный анализ. Разбиение данных на заданное количество групп по предельным значениям факта. Например, разбиение клиентов на крупных, средних и мелких по объемам полученных от них доходов.
• 80/20. Популярная на Западе разновидность кластерного анализа в маркетинге. Пример ее применения: показать 20% клиентов, которые приносят 80% прибыли.
• Ранжирование. Генерация нового измерения "место в списке" по значению заданного факта и сортировка по нему. Полезно для анализа избирательных компаний, сравнения банков, предприятий, филиалов по заданному показателю.
• Отображение одновременно нескольких статистических итогов, таких как среднее, среднеквадратическое отклонение и т.д. Эта функция понравится продвинутым специалистам, особенно в области финансового, фондового анализа.
• Выгрузка в форматы MS Excel, MS Word, html. Позволяют продолжить анализ привычными средствами MS Excel, создать отчет произвольной формы, опубликовать отчет в Интернет.

В связи с невозможностью защиты авторских прав в России на программные продукты, физическая защита которых принципиально не реализуема, компонента как коммерческий продукт будет поставляться только на Западный рынок. Однако российские потребители могут воспользоваться ее достоинствами для развития собственного бизнеса в продуктах "Контур Стандарт" и "Контур Корпорация".

Возможно, для кого-то использование OLAP-технологии (On-line Analytic Processing) при построении отчетности покажется какой-то экзотикой, поэтому применение OLAP-КУБа для них вовсе не является одним из важнейших требований при автоматизации бюджетирования и управленческого учета .

На самом деле очень удобно пользоваться многомерным КУБом при работе с управленческой отчетностью. При разработке форматов бюджетов можно столкнуться с проблемой многовариантности форм (подробнее об этом можно прочитать в Книге 8 "Технология постановки бюджетирования в компании" и в книге "Постановка и автоматизация управленческого учета").

Это связано с тем, что для эффективного управления компанией требуется все более детализированная управленческая отчетность. То есть в системе используется все больше различных аналитических срезов (в информационных системах аналитики определяются набором справочников).

Естественно, это приводит к тому, что руководители хотят получать отчетность во всех интересующих их аналитических срезах. А это значит, что отчеты нужно как-то заставить «дышать». Иными словами можно сказать, что в данном случае речь идет о том, что по смыслу один и тот же отчет должен предоставлять информацию в различных аналитических разрезах. Поэтому статичные отчеты уже не устраивают многих современных руководителей. Им нужна динамика, которую может дать многомерный КУБ.

Таким образом, OLAP-технология уже сейчас стала обязательным элементом в современных и перспективных информационных системах. Поэтому при выборе программного продукта нужно обращать внимание на то, используется ли в нем OLAP-технология.

Причем нужно уметь отличать настоящие КУБы от имитации. Одной из таких имитаций являются сводные таблицы в MS Excel. Да, этот инструмент похож на КУБ, но на самом деле таковым не является, поскольку это статические, а не динамические таблицы. Кроме того, в них гораздо хуже реализована возможность построения отчетов, использующих элементы из иерархических справочников.

Для подтверждения актуальности использования КУБа при построении управленческой отчетности можно привести простейший пример с бюджетом продаж. В рассматриваемом примере для компании актуальными являются следующие аналитические срезы: продукты, филиалы и каналы сбыта. Если для компании важны эти три аналитики, то бюджет (или отчет) продаж можно выводить в нескольких вариантах.

Следует отметить, что если создавать строки бюджетов на основе трех аналитических срезов (как в рассматриваемом примере), это позволяет создавать достаточно сложные бюджетные модели и составлять детализированные отчеты с использованием КУБа.

Например, бюджет продаж можно составлять с использованием только одной аналитики (справочника). Пример бюджета продаж, построенного на основе одной аналитики "Продукты" представлен на рисунке 1 .

Рис. 1. Пример бюджета продаж, построенного на основе одной аналитики "Продукты" в OLAP-КУБе

Этот же бюджет продаж можно составлять с использованием двух аналитик (справочников). Пример бюджета продаж, построенного на основе двух аналитик "Продукты" и "Филиалы" представлен на рисунке 2 .

Рис. 2. Пример бюджета продаж, построенного на основе двух аналитик "Продукты" и "Филиалы" в OLAP-КУБе программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"

.

Если есть необходимость строить более детальные отчеты, то можно тот же бюджет продаж составлять с использованием трех аналитик (справочников). Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Продукты", "Филиалы" и "Каналы сбыта" представлен на рисунке 3 .

Рис. 3. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Продукты", "Филиалы" и "Каналы сбыта" в OLAP-КУБе программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"

Нужно напомнить о том, что КУБ, используемый для формирования отчетов, позволяет выводить данные в различной последовательности. На рисунке 3 бюджет продаж сначала "разворачивается" по продуктам, затем по филиалам, а потом по каналам сбыта.

Те же самые данные можно представить в другой последовательности. На рисунке 4 тот же самый бюджет продаж "разворачивается" сначала по продуктам, затем по каналам сбыта, а потом по филиалам.

Рис. 4. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Продукты", "Каналы сбыта" и "Филиалы" в OLAP-КУБе программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"

На рисунке 5 тот же самый бюджет продаж "разворачивается" сначала по филиалам, затем по продуктам, а потом по каналам сбыта.

Рис. 5. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Филиалы", "Продукты" и "Каналы сбыта" в OLAP-КУБепрограммного комплекса "ИНТЕГРАЛ"

На самом деле это не все возможные варианты вывода бюджета продаж.

Кроме того, нужно обратить внимание на то, что КУБ позволяет работать с иерархической структурой справочников. В представленных примерах иерархическими справочниками являются "Продукты" и "Каналы сбыта".

С точки зрения пользователя он в данном примере получает несколько управленческих отчетов (см. Рис. 1-5 ), а с точки зрения настроек в программном продукте – это один отчет. Просто с помощью КУБа его можно просматривать несколькими способами.

Естественно, что на практике возможно очень большое количество вариантов вывода различных управленческих отчетов, если их статьи строятся на одной или нескольких аналитиках. А уж сам набор аналитик зависит от потребности пользователей в детализации. Правда, при этом не следует забывать, что, с одной стороны, чем больше аналитик, тем более детализированные отчеты можно строить. Но, с другой стороны, значит, и финансовая модель бюджетирования будет более сложной. В любом случае при наличии КУБа компания будет иметь возможность просмотра необходимой отчетности в различных вариантах, в соответствии с интересующими аналитическими разрезами.

Необходимо упомянуть еще о нескольких возможностях OLAP-КУБа.

В многомерном иерархическом OLAP-КУБе есть несколько измерений: тип строки, дата, строки, справочник 1, справочник 2 и справочник 3 (см. Рис. 6 ). Естественно, в отчет выводится столько кнопок со справочниками, сколько есть в строке бюджета, содержащей максимальное количество справочников. Если ни в одной строке бюджета нет ни одного справочника, то в отчете не будет ни одной кнопки со справочниками.

Изначально OLAP-КУБ строится по всем измерениям. По умолчанию при первоначальном построении отчета измерения расположены именно в тех областях, как показано на рисунке 6 . То есть такое измерение, как «Дата», располагается в области вертикальных измерений (измерения в области столбцов), измерения «Строки», «Справочник 1», «Справочник 2» и «Справочник 3» – в области горизонтальных измерений (измерения в области строк), а измерение «Тип строки» – в области «нераскрываемых» измерений (измерения в страничной области). Если измерение находится в последней области, то данные в отчете не будут «раскрываться» по этому измерению.

Каждое из этих измерений можно поместить в любую из трех областей. После переноса измерений отчет мгновенно перестраивается в соответствии с новой конфигурацией измерений. Например, можно поменять местами дату и строки со справочниками. Или можно в вертикальную область измерений перенести один из справочников (см. Рис. 7 ). Иными словами, отчет в OLAP-КУБе можно «крутить» и выбирать тот вариант вывода отчета, который является наиболее удобным для пользователя.

Рис. 7. Пример перестройки отчета после изменения конфигурации измерений программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"

Конфигурацию измерений можно менять либо в основной форме КУБа, либо в редакторе карты изменений (см. Рис. 8 ). В этом редакторе также можно мышкой перетаскивать измерения из одной области в другую. Помимо этого, можно менять местами измерения в одной области.

Кроме того, в этой же форме можно настраивать некоторые параметры измерений. По каждому измерению можно настраивать расположение итогов, порядок сортировки элементов и названия элементов (см. Рис. 8 ). Также можно задавать, какое название элементов выводить в отчет: сокращенное (Name) или полное (FullName).

Рис. 8. Редактор карты измерений программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"

Редактировать параметры измерений можно непосредственно в каждом из них (см. Рис. 9 ). Для этого нужно нажать на пиктограмму, расположенную на кнопке рядом с названием измерения.

Рис. 9. Пример редактирования справочника 1 Продукты и услуги в

С помощью этого редактора можно выбирать элементы, которые нужно показывать в отчете. По умолчанию в отчет выводятся все элементы, но при необходимости часть элементов или папок можно не показывать. Например, если нужно выводить в отчет только одну продуктовую группу, то у всех остальных необходимо убрать галочки в редакторе измерений. После чего в отчете будет только одна продуктовая группа (см. Рис. 10 ).

Также в этом редакторе можно сортировать элементы. Кроме того, элементы можно перегруппировывать различными способами. После такой перегруппировки отчет мгновенно перестраивается.

Рис. 10. Пример вывода в отчете только одной продуктовой группы (папки) в программном комплексе "ИНТЕГРАЛ"

В редакторе измерения можно оперативно создавать свои группы, перетаскивать туда элементы из справочников и т.д. По умолчанию автоматически создается только группа «Прочие», но можно создавать и другие группы. Таким образом, с помощью редактора измерений можно настраивать, какие элементы справочников и в каком порядке нужно выводить в отчет.

Следует отметить, что все такие перегруппировки не записываются. То есть после закрытия отчета или после его перерасчета в отчет будут выводиться все справочники в соответствии с настроенной методикой.

На самом деле все такие изменения можно было сделать изначально при настройке строк.

Например, с помощью ограничений также можно задавать, какие элементы или группы справочников нужно выводить в отчет, а какие – нет.

Примечание : более подробно тема данной статьи рассматривается на семинарах-практикумах "Бюджетное управление предприятием" и "Постановка и автоматизация управленческого учета" , которые проводит автор данной статьи - Александр Карпов .

Если пользователю практически регулярно нужно выводить в отчет только определенные элементы или папки справочников, то подобные настройки лучше заранее сделать при создании строк отчетов. Если же для пользователя важны различные комбинации элементов справочников в отчетах, тогда при настройке методики никакие ограничения ставить не нужно. Все такие ограничения можно будет оперативно настраивать с помощью редактора измерения.

2003 Intelligent enterprise

ERP + OLAP = эффективная система подготовки отчетности

За последние годы появилось достаточно публикаций по OLAP (история, описание, технология, готовые решения), но для большинства специалистов, занимающихся учетом, управлением, планированием, этот термин остаётся по-прежнему чем-то непонятным.

Цель этой статьи - познакомить с практическим опытом реализации решения для подготовки отчетности на основе OLAP-технологий в ООО "Мострансгаз" - крупнейшем отечественном предприятии по транспорту газа.

Этот непонятный OLAP

OLAP (On-line Analytical Processing) обычно переводится как аналитическая обработка данных. И это определение вводит в заблуждение потенциальных пользователей технологии. В России бытует твердое убеждение, что эти системы используются исключительно высококвалифицированными специалистами и аналитиками для проведения сложного анализа. На Западе их рассматривают, как системы, упрощающие понимание данных и обмен ими между всеми сотрудниками компании. В правильности именно западного подхода к OLAP, мы убедились на собственном опыте.

Для ИТ-практиков, OLAP - это технология быстрого создания интерактивных отчетов. Как правило, OLAP-отчет может быть разработан практически без программирования, методом drag&drop. Проектирования и программирования требует только этап извлечения и подготовки данных для отчетов из корпоративных систем предприятия. Серия отчетов для определенной предметной области может быть настроена буквально за несколько часов.

Для конечных пользователей, OLAP - это табличный отчет с промежуточными и окончательными итогами. Он выпускается практически мгновенно и можно самостоятельно изменить его форму: расположение колонок и строк, порядок фильтров и сортировки и т.д. Это позволяет взглянуть на одни и те же данные под разным углом зрения. Например, получив перечень по дебиторской задолженности, углубиться в архивные данные и оценить, были ли у должника проблемы с платежами в прошлом квартале, полгода назад, в ушедшем году? Разносторонний анализ позволяет быстро оценить ситуацию и получить максимум информации о проблеме, чтобы наметить пути ее решения.

Каким образом работает OLAP-система? OLAP-клиент получает данные из исходной информационной системы, и организует их в иерархические структуры в памяти компьютера пользователя. Это позволяет выполнять вычисления промежуточных и окончательных итогов (фактов) практически мгновенно. Пользователь получает простой и интуитивно понятный интерфейс отчета. Это таблица, в которой с помощью "мыши" можно менять местами строки и колонки (измерения), перетаскивать их в область фильтров, тем самым, сворачивая данные, устанавливая самые сложные комбинации фильтров. Функциональные возможности системы позволяют за один сеанс работы выпустить десятки разновидностей одного и того же отчета.

С применением OLAP-инструмента, традиционная задача отдела автоматизации - разработка новых отчетов, в которых одни данные показаны в разрезе других, превращается в задачу предоставления пользователю исходных данных. После этого экономист или бухгалтер не тратит время на написание служебных записок с требованием создания новой разновидности отчета и не ждет, пока программисты спроектируют, разработают и протестируют его. Пользователь сам конструирует нужный вид отчета, выбирая из настроенной для него "заготовки" нужные поля, меняя порядок их следования, устанавливая фильтры и др. Созданный отчет может быть проиллюстрирован графиками и диаграммами, распечатан на бумагу или выгружен в Excel.

Итак, OLAP-инструмент дает два основных преимущества пользователю:

• высокая скорость и простота настройки нового отчета
• высокая скорость выпуска отчетов.

Подготовка отчетности в ERP-системах

Обратимся к определению ERP-системы: ERP-система (Enterprise Resource Planning system) - комплексная интегрированная система, создающая единую среду для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия.

Традиционно, создатели ERP-систем наибольшее внимание уделяют функциям, направленным на реализацию бизнес-процессов предприятий, документооборота, учета, планирования и других сфер. Поэтому в первую очередь они оптимизируют ввод новых учетных данных в систему. При этом на второй план уходит возможность использования накопленных данных, развитие встроенной системы отчетности и, что наиболее важно, - преобразование огромных массивов данных в информацию для принятия управленческих решений.

Все без исключения ERP-системы имеют подсистему формирования отчетов. Но созданные с ее помощью отчеты не позволяют менеджменту предприятия оценить финансовые показатели деятельности, выявить наиболее прибыльные продукты и услуги, проанализировать затраты, дебиторскую и кредиторскую задолженности и т.д. Обычно в составе подсистемы отчетности поставляется базовый минимум отчетов по предметным разделам, например, наличие товаров на складах, ведомость износа основных фондов, кассовая книга, ведомость реализации услуг и др. Номенклатура, уровень достаточности и глубина штатных отчетов определяются разработчиками без учета потребностей конкретного конечного пользователя продукта. В результате, штатные отчеты ориентированы на пользователей "нижнего" уровня. Эти отчеты выпускаются из базы данных, на которой работает учетная система. Скорость формирования таких отчетов находится в обратной зависимости от фильтров, группировок и информационного состава.

Создать дополнительные отчеты, в том числе, управленческие, можно с помощью инструментария для разработки отчетов, который поставляется в составе ERP-системы. В некоторых системах это "продвинутый" конструктор с возможностью визуального проектирования, в некоторых - встроенный язык программирования.

В любом случае настройка нового отчета выполняется силами программистов и занимает от нескольких часов до нескольких дней в зависимости от сложности. Даже незначительное изменение структуры отчета вызывает существенные затраты по ресурсам.

Таким образом, есть ряд факторов, которые препятствуют свободному получению информации из учетной системы:

1. Ограниченный набор базовой отчетности.
2. Необходимость привлечения программистов для настройки дополнительных отчетов.
3. Низкая скорость формирования сложных отчетов из общей с системой ввода данных СУБД.
4. Высокие требования к производительности локальных рабочих станций пользователей при формировании на них сложных отчетов

Выходом из этой ситуации может быть платформенное разделение учета и отчетности, при котором учетная система оптимизирована для отражения бизнес-процессов, а отчетная система является надстройкой над данными учетной системы и предназначена для быстрого создания и выпуска разнообразных отчетов.

Интеграция OLAP-инструментов с ERP-системой

Рассмотрим возможный вариант реализации разделения учета и отчетности на примере интеграции ERP-системы и OLAP-инструментов. В ООО "Мострансгаз" данная модель была построена на основе:

• программного комплекса "Галактика" версии 5.84 с использованием модулей "Контур оперативного учета" и "Контур бухгалтерского учета"; разработаны компанией "Галактика" (www.galaktika.ru) ;
• OLAP-инструментов Аналитической платформы Контур: Контур Стандарт версии 4.0, Контур Дизайнер кубов версии 1.0 и Контур Генератор кубов версии 1.0; разработаны компанией Intersoft Lab .

Предложенная модель могла быть реализована и с использованием других программных продуктов соответствующего функционального содержания. Выбор указанных систем был продиктован наличием закупленных версий, удачным сочетанием их функциональных возможностей и достаточным опытом их эксплуатации.

Система "Галактика" работает на платформе СУБД Btrieve\Pervasive, что при невысоких расходах на сопровождение обеспечивает вполне приемлемую скорость работы пользователей, выполняющих операции ввода данных и выпуска текущих отчетов. Однако отчеты за длительный период, а также отчеты, построенные на нестандартных запросах, выполняются недостаточно быстро. Это побудило ИТ-менеджеров ООО "Мострансгаз" применить современные OLAP-системы Аналитической платформы Контур для выпуска отчетов.

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА КОНТУР

Контур Стандарт - это инструмент для генерации произвольных табличных отчетов и анализа данных различных информационных систем. В этой системе можно настроить прямой доступ к локальным таблицам и реляционным базам данных, сконструировать SQL-запросы и выпускать на них OLAP-отчеты в режиме реального времени. Созданный отчет сохраняется для работы в off-line режиме и передачи удаленным пользователям в виде файлов микрокубов.

Микрокуб - это мобильный контейнер OLAP-отчетов и данных для представления в отчетах. В нем хранятся данные, выгруженные из автоматизированных корпоративных систем, алгоритмы расчета вычисляемых показателей и формы OLAP-отчетов. Данные в микрокубе подготовлены для многомерного анализа и оперативного получения показателей в различных разрезах. При помещении в микрокуб объем исходной информации сжимается в десятки раз, что позволяет передавать их по Интернет-протоколам и пересылать по электронной почте.

Контур Дизайнер Кубов предназначен для проектирования микрокубов и сценариев их генерации.

Контур Генератор кубов используется для массовой генерации микрокубов по готовым сценариям.

Более подробно об OLAP-технологии, ее возможностях и конкретных примерах использования можно прочесть в статье В.Некрасова "Мобильный OLAP", опубликованной в журнале "Открытые системы" №5 (2003г.).

Общая схема решения выглядит следующим образом:

Рис. 1. Общая схема решения

Пользователи ПК "Галактика" работают в штатном режиме, то есть вводят данные и выпускают текущие отчеты для проверки корректности выполненных транзакций.

Параллельно, планировщик задач с заданным периодом в 30 минут запускает перегрузку данных из БД "Галактики" в промежуточный склад данных. Перегрузка происходит в фоновом режиме без отключения пользователей. Промежуточный склад данных является копией базы данных ERP-системы. В данном конкретном случае склад реализован на платформе Firebird, но нет никаких ограничений по другим СУБД. Основная задача создания промежуточного слоя данных - разделение системы учета и системы отчетности.

Данные промежуточного склада используются для создания микрокубов - витрин данных по разным направлениям отчетности (например, "исполнение договоров по капитальному ремонту" или "состав затрат с местами их возникновения"). Создание микрокубов и настройка OLAP-отчетов делегирована аналитикам службы информационных технологий.

Аналитик настройки отчетности в визуальной среде "Контур Дизайнер кубов" проектирует структуры микрокубов, информационный состав и внешний вид OLAP-отчетов. Все настройки сохраняются в виде файлов сценариев.

По готовым сценариям модуль "Контур Генератор кубов" каждые 30 минут генерирует микрокубы из промежуточного склада данных.

Готовые микрокубы содержат в себе метаданные (настройки внешнего вида отчетов, доступных пользователю измерений и фильтров и др.) и данные (выборки из промежуточного склада данных).

При помощи OLAP-клиента "Контур Стандарт" микрокубы доступны аналитикам, экономистам, бухгалтерам и другим потребителям отчетов.

Практические примеры использования OLAP для подготовки отчетности

Какие задачи и как помогают решить OLAP-технологии пользователям ERP-системы? Инструменты OLAP извлекают данные из БД ERP-системы и представляют их в интерактивных отчетах для разных специалистов: бухгалтеров, экономистов, руководителей и т.д. Контроль движения материальных ценностей между складами, сравнительный анализ закупочных цен поставщиков, оценка сбыта по регионам, анализ исполнения бюджетов - таков далеко не полный перечень направлений использования OLAP-систем на предприятии. Фактически интеграция ERP и OLAP выводит автоматизацию поддержки управления предприятием на новый качественный уровень.

Рассмотрим несколько примеров использования OLAP в "Мострансгазе".

Представление штатной отчетности в форме OLAP

Любую базовую отчетность ERP-системы можно представить в виде OLAP-таблицы. Это значит, что пользователь сможет сам управлять формой и содержанием отчета с помощью стандартных OLAP-операций: группировки и детализации данных, фильтрации по измерениям и периодам и т.д. После каждой операции OLAP-система выполняет перерасчет промежуточных и окончательных итогов и мгновенно отображает новый отчет.

Это дает сотрудникам разных подразделений свободный доступ к огромным объемам информации для анализа. Например, все стандартные "шахматки по счетам" за год можно поместить в одну единственную OLAP-таблицу. В колонках и строках таблицы будут представлены корреспондирующие счета, в ячейках на пересечении колонок и строк - суммы проводок. С помощью фильтров бухгалтер выбирает счета для представления в отчете, углубляется в интересующий синтетический счет, например 10 "Материалы" (см. рис.), до уровня субсчетов и сразу же получает шахматку по аналитике этого счета.

Рис. 2. OLAP-отчет

Анализ дебиторской и кредиторской задолженности

Классическая задача, которую решают OLAP-системы - генерация основных периодов из даты. Это значит, что на основе фактических значений за каждую дату, система автоматически вычисляет итоговые значения показателей за заданные периоды: неделя, декада, месяц, квартал, год.

Это помогает в решении множества повседневных задач бухгалтерии предприятия. Например, значительно сокращает время на поиск задолженности, по которой приближается срок исковой давности, при создании резерва по сомнительной задолженности и в других случаях анализа дебиторской и кредиторской задолженности. Для этого в один OLAP-отчет выводятся остатки по счету 76 "Расчеты с дебиторами и кредиторами" в разрезе периодов возникновения задолженности, например по годам.

"Мострансгаз" имеет договорные отношения с огромным количеством контрагентов. В OLAP-отчете можно оперативно просмотреть задолженность каждого контрагента и оценить суммы задолженности по разным видам деятельности в разрезе контрагентов. Для этого в отчет добавляются два измерения: "Контрагент" (объекты аналитического учета по счету 76) и "За что" (предметы договоров с контрагентами, по которым образовалась задолженность). Итоги по новым измерениям рассчитываются автоматически (см. рис).

Рис. 3. OLAP-отчет

Поиск встречной задолженности

Для поиска встречной задолженности в OLAP-отчете дебетовые и кредитовые сальдо по счетам 60 "Расчеты с поставщиками", 62 "Расчеты с покупателями и заказчиками" и 76 "Расчеты с дебиторами и кредиторами" представляются в разрезе контрагентов (измерение "Контрагент"), договоров (измерение "За что") и документов оплаты по договору (измерение "Документ").

Сравнивая промежуточные итоги по дебету и кредиту счетов, бухгалтер видит взаимную задолженность с расшифровкой "с кем" ("Контрагент"), "за что" и "по каким документам".

Рис. 4. OLAP-отчет

Анализ задолженности и НДС

В OLAP-таблице с помощью фильтров по фактам и измерениям легко подобрать удобную для решения конкретной задачи форму отчета и выделить данные для сравнения. Можно изменить масштаб (1хN) и формат (абсолютное значение/проценты) представления данных. Две последние функции не являются обязательными для всех OLAP-систем, но они исключительно удобны для решения бухгалтерских задач.

Например, в отчете "Сальдо 2003 года по кварталам и датам" (см. рис.) для сопоставления корректности сальдо по кредиторской задолженности на счете 60 "Расчеты с поставщиками" и налога на добавленную стоимость (НДС) на счете 19 "НДС по приобретенным ценностям" устанавливаются два фильтра. Первый фильтр - по измерению "Счет" для отображения в отчете данных только по двум счетам - 19 и 60. Второй фильтр - по фактам, он включает отображение "свернутого" сальдо по счетам. В результате в соседних колонках в отчете отражаются дебетовое и кредитовое сальдо по выбранным счетам в разрезе счетов-фактур (измерение "С/Ф"), договоров и контрагентов.

Чтобы проверить корректность выделения НДС (18/118, до 2004 года 20/120), бухгалтер одной кнопкой переводит сальдо в проценты по строкам таблицы фактов. В результате в соседних колонках по каждому счету-фактуре выводится сумма оплаты и выделенный из нее НДС. Если отношение 20/120 или 18/118 нарушено, то ситуация по бухгалтерскому документу требует дополнительного разбора и анализа.

Рис. 5. OLAP-отчет

Анализ затрат предприятия

Для анализа затрат предприятия в OLAP-отчете представляются проводки по затратным счетам (20 "Основное производство" и 23 "Вспомогательное производство") в разрезе объектов аналитического учета (измерение "Статья затрат") и их группировок (измерение "Вид деятельности"). В результате с помощью фильтров можно получить в одном отчете группировки затратных статей из различных синтетических счетов.

Помимо фильтров, полезная функция OLAP - сортировка измерений по значениям фактов. Она удобна для выявления приоритетных или, наоборот, наименее выгодных позиций: филиалов, контрагентов, видов деятельности, продуктов и т.д. Например, чтобы выявить наиболее затратные статьи заданного периода, можно отсортировать измерение "Статья затрат" по возрастанию.

Управляя составом измерений отчета, можно оценивать затраты предприятия с разных позиций. Например, для анализа затрат в разрезе структурных подразделений предприятия в отчет достаточно добавить измерение "Филиал" (см. рис.).

Рис. 6. OLAP-отчет

Анализ выполнения работ подрядчиками

OLAP-инструменты "говорят" со своими потребителями на одном языке. Это достигается за счет создания семантического слоя, когда полям из БД ERP-системы присваиваются названия, в терминах предметной области. В результате переименования колонки, строки и цифры в OLAP-таблице приобретают прикладной смысл, понятный конечным пользователям отчетов.

Наглядный пример - отчет по картотеке незавершенного строительства за 2003 год (см. рис.). Он показывает состояние расчетов с подрядчиками (измерение "Контрагент"), из которых можно оценивать ход выполнения работ по объектам строительства (измерение "Стройка"). Уплаченные суммы представлены в разрезе бухгалтерских документов: счетов-фактур (измерение "Счет-фактура") и соответствующих платежных документов и актов сдачи-приемки (измерение "Номер документа"). В таблице фактов представлены остатки по счетам 08 "Вложения во внеоборотные активы" (факт "Выполнен.работ"), 19 "НДС по приобретенным ценностям" (факт "НДС по работам") и 60 "Расчеты с поставщиками" (факт "Оплачено). К примеру, из таблицы видно, что за работы по строительству 14-этажного жилого дому на Можайском шоссе, подрядчику ЖилСтройКомплект был оплачен аванс в размере 41800 рублей по платежному документу А08016. В акте сдачи-приемки работ №34 было зафиксировано, что работы на сумму 41800 рублей, не облагаемые НДС, выполнены. Таким образом, счет-фактура №256 был закрыт.

Автоматический подсчет промежуточных итогов по разным измерениям таблицы позволяет мгновенно получить дополнительную информацию - суммарные затраты по объекту строительства или конкретному поставщику.

Рис. 7. OLAP-отчет

Анализ прибыли и убытков предприятия по видам деятельности

Для "Отчета о прибыли и убытках" бухгалтер готовит различные группировки по счету 99 "Прибыли и убытки". В OLAP-системе их можно получить практически мгновенно.

В одном OLAP-отчете объединенные в группы проводки по счету 99 показывают источники возникновения прибыли (в разрезе измерения "Филиал") и прибыльные бизнес-направления (в разрезе измерения "Вид деятельности"). По каждой группе проводок автоматически рассчитываются итоговые значения для сравнения составляющих прибылей и убытков.

Если дополнительно разложить данные по датам на периоды: по месяцам, кварталам (см. рис) и др., можно с разным масштабом оценить динамику прибыли.

Рис. 8. OLAP-отчет

Реальный выигрыш

Накопленный опыт эксплуатации OLAP-системы как надстройки над ERP показал ряд существенных положительных моментов:

• Формирование глубоких аналитических отчетов у пользователей выполняется моментально.
• Настройка отчетов для пользователей при помощи визуальных средств проектирования, которые входят в состав OLAP-системы, происходит значительно быстрее, чем при программировании отчетов. Аналитик, настраивающий отчеты, может совершенно не владеть навыками программирования.
• При работе с OLAP-отчетами пользователь не ограничен в возможностях анализа и синтеза данных. При необходимости он самостоятельно модифицирует представление отчета без привлечения программиста.
• Присваивая одним и тем же измерениям различные названия, можно настраивать отчеты для потребителей информации различных уровней. При этом в отчетах за разными названиями может скрываться одна и та же информация.
• За счет высокой скорости получения разнообразных отчетов снижается совокупное время, затрачиваемое на анализ финансового состояния предприятия.
• Сокращаются расходы на разработку и сопровождение системы отчетности предприятия, обеспечивается независимость от поставщика ERP-систем по номенклатуре отчетов.

Автор надеется, что все изложенное в статье будет полезно IT-службам и прикладным специалистам предприятий, и поможет им преодолеть искусственный барьер перед использованием OLAP-инструментов для подготовки разнообразной отчетности на основе ERP-систем.

В 1993 году основоположник реляционного подхода к построению баз данных Эдгар Кодд с партнерами (Edgar Codd, математик и стипендиат IBM), опубликовали статью, инициированную компанией "Arbor Software" (сегодня это известнейшая компания "Hyperion Solutions"), озаглавленную "Обеспечение OLAP (оперативной аналитической обработки) для пользователей-аналитиков", в которой сформулированы 12 особенностей технологии OLAP , которые впоследствии были дополнены еще шестью. Эти положения стали основным содержанием новой и очень перспективной технологии.

Основные особенности технологии OLAP (Basic):

• многомерное концептуальное представление данных;
• интуитивное манипулирование данными;
• доступность и детализация данных;
• пакетное извлечение данных против интерпретации;
• модели анализа OLAP ;
• архитектура "клиент-сервер" ( OLAP доступен с рабочего стола);
• прозрачность (прозрачный доступ к внешним данным);
• многопользовательская поддержка.

Специальные особенности ( Special ):

• обработка неформализованных данных;
• сохранение результатов OLAP : хранение их отдельно от исходных данных;
• исключение отсутствующих значений;
• обработка отсутствующих значений.

Особенности представления отчетов ( Report ):

• гибкость формирования отчетов;
• стандартная производительность отчетов;
• автоматическая настройка физического уровня извлечения данных.

Управление измерениями ( Dimension ):

• универсальность измерений;
• неограниченное число измерений и уровней агрегации ;
• неограниченное число операций между размерностями.

Исторически сложилось так, что сегодня термин " OLAP " подразумевает не только многомерный взгляд на данные со стороны конечного пользователя, но и многомерное представление данных в целевой БД. Именно с этим связано появление в качестве самостоятельных терминов "Реляционный OLAP" ( ROLAP ) и "Многомерный OLAP" ( MOLAP ).

OLAP -сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Взаимодействуя с OLAP - системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции детализации, свертки , сквозного распределения, сравнения во времени одновременно по многим параметрам. Вся работа с OLAP -системой происходит в терминах предметной области и позволяет строить статистически обоснованные модели деловой ситуации.

Программные средства OLAP - это инструмент оперативного анализа данных , содержащихся в хранилище. Главной особенностью является то, что эти средства ориентированы на использование не специалистом в области информационных технологий, не экспертом-статистиком, а профессионалом в прикладной области управления - менеджером отдела, департамента, управления, и, наконец, директором. Средства предназначены для общения аналитика с проблемой, а не с компьютером . На рис. 6.14 показан элементарный OLAP -куб, позволяющий производить оценки данных по трем измерениям.

Многомерный OLAP -куб и система соответствующих математических алгоритмов статистической обработки позволяет анализировать данные любой сложности на любых временных интервалах.

Рис. 6.14.

Имея в своем распоряжении гибкие механизмы манипулирования данными и визуального отображения (рис. рис. 6.15 , рис. 6.16), менеджер сначала рассматривает с разных сторон данные, которые могут быть (а могут и не быть) связаны с решаемой проблемой.

Далее он сопоставляет различные показатели бизнеса между собой, стараясь выявить скрытые взаимосвязи; может рассмотреть данные более пристально, детализировав их, например, разложив на составляющие по времени, по регионам или по клиентам, или, наоборот, еще более обобщить представление информации, чтобы убрать отвлекающие подробности. После этого с помощью модуля статистического оценивания и имитационного моделирования строится несколько вариантов развития событий, и из них выбирается наиболее приемлемый вариант.

Рис. 6.15.

У управляющего компанией, например, может зародиться гипотеза о том, что разброс роста активов в различных филиалах компании зависит от соотношения в них специалистов с техническим и экономическим образованием. Чтобы проверить эту гипотезу, менеджер может запросить из хранилища и отобразить на графике интересующее его соотношение для тех филиалов, у которых за текущий квартал рост активов снизился по сравнению с прошлым годом более чем на 10%, и для тех, у которых повысился более чем на 25%. Он должен иметь возможность использовать простой выбор из предлагаемого меню. Если полученные результаты ощутимо распадутся на две соответствующие группы, то это должно стать стимулом для дальнейшей проверки выдвинутой гипотезы.

В настоящее время быстрое развитие получило направление, называемое динамическим моделированием (Dynamic Simulation ), в полной мере реализующее указанный выше принцип FASMI.

Используя динамическое моделирование, аналитик строит модель деловой ситуации, развивающуюся во времени, по некоторому сценарию. При этом результатом такого моделирования могут быть несколько новых бизнес-ситуаций, порождающих дерево возможных решений с оценкой вероятности и перспективности каждого.

Рис. 6.16.

В таблице 6.3 приведены сравнительные характеристики статического и динамического анализа.

Таблица 6.3.

Характеристика	Статический анализ	Динамический анализ
Типы вопросов	Кто? Что? Сколько? Как? Когда? Где?	Почему так? Что было бы, если…? Что будет, если…?
Время отклика	Не регламентируется	Секунды
Типичные операции работы с данными	Регламентированный отчет, диаграмма, таблица, рисунок	Последовательность интерактивных отчетов, диаграмм, экранных форм . Динамическое изменение уровней агрегации и срезов данных
Уровень аналитических требований	Средний	Высокий
Тип экранных форм	В основном, определенный заранее, регламентированный	Определяемый пользователем, есть возможности настройки
Уровень агрегации данных	Детализированные и суммарные	Определяется пользователем
"Возраст" данных	Исторические и текущие	Исторические, текущие и прогнозируемые
Типы запросов	В основном, предсказуемые	Непредсказуемые - от случаю к случаю
Назначение	Регламентированная аналитическая обработка	Многопроходный анализ, моделирование и построение прогнозов

Практически всегда задача построения аналитической системы для многомерного анализа данных - это задача построения единой, согласованно функционирующей информационной системы, на основе неоднородных программных средств и решений . И уже сам выбор средств для реализации ИС становится чрезвычайно сложной задачей. Здесь должно учитываться множество факторов, включая взаимную совместимость различных программных компонент , легкость их освоения, использования и интеграции, эффективность функционирования, стабильность и даже формы, уровень и потенциальную перспективность взаимоотношений различных фирм производителей.

OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка и одна колонка с цифрами, OLAP -инструмент будет эффективным средством анализа и генерации отчетов. В качестве примера применения OLAP-технологии рассмотрим исследование результатов процесса продаж.

Ключевые вопросы "Сколько продано?", "На какую сумму продано?" расширяются по мере усложнения бизнеса и накопления исторических данных до некоторого множества факторов, или разрезов: "..в Санкт-Петербурге, в Москве, на Урале, в Сибири…", "..в прошлом квартале, по сравнению с нынешним", "..от поставщика А по сравнению с поставщиком Б…" и т. д.

Ответы на подобные вопросы необходимы для принятия управленческих решений: об изменении ассортимента, цен, закрытии и открытии магазинов, филиалов, расторжении и подписании договоров с дилерами, проведения или прекращения рекламных кампаний и т. д.

Если попытаться выделить основные цифры (факты) и разрезы (аргументы измерений), которыми манипулирует аналитик, стараясь расширить или оптимизировать бизнес компании, то получится таблица, подходящая для анализа продаж как некий шаблон, требующий соответствующей корректировки для каждого конкретного предприятия.

Время . Как правило, это несколько периодов: Год, Квартал, Месяц, Декада, Неделя, День. Многие OLAP -инструменты автоматически вычисляют старшие периоды из даты и вычисляют итоги по ним.

Категория товара . Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Если продается только один товар или ассортимент очень невелик, то категория не нужна.

Товар . Иногда применяются название товара (или услуги), его код или артикул. В тех случаях, когда ассортимент очень велик (а некоторые предприятия имеют десятки тысяч позиций в своем прайс-листе), первоначальный анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться до некоторых согласованных категорий.

Регион . В зависимости от глобальности бизнеса можно иметь в виду Континент, Группа стран, Страна, Территория, Город, Район, Улица, Часть улицы. Конечно, если есть только одна торговая точка, то это измерение отсутствует.

Продавец . Это измерение тоже зависит от структуры и масштабов бизнеса. Здесь может быть: Филиал, Магазин, Дилер, Менеджер по продажам. В некоторых случаях измерение отсутствует, например, когда продавец не влияет на объемы сбыта, магазин только один и так далее.

Покупатель . В некоторых случаях, например, в розничной торговле , покупатель обезличен и измерение отсутствует, в других случаях информация о покупателе есть, и она важна для продаж. Это измерение может содержать название фирмы-покупателя или множество группировок и характеристик клиентов: Отрасль, Группа предприятий, Владелец и так далее.. Анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе. Для этого удобно использовать, например, диаграмму типа "Пирог" в сложных случаях, когда исследуется сразу 3 измерения - "Столбцы". Например, в магазине "Компьютерная техника" за квартал продажи компьютеров составили $100000, фототехники -$10000, расходных материалов - $4500. Вывод: оборот магазина зависит в большой степени от продажи компьютеров (на самом деле, быть может, расходные материалы необходимы для продажи компьютеров, но это уже анализ внутренних зависимостей).

Анализ динамики ( регрессионный анализ - выявление трендов ). Выявление тенденций, сезонных колебаний. Наглядно динамику отображает график типа "Линия". Например, объемы продаж продуктов компании Intel в течение года падали, а объемы продаж Microsoft росли. Возможно, улучшилось благосостояние среднего покупателя, или изменился имидж магазина, а с ним и состав покупателей. Требуется провести корректировку ассортимента. Другой пример: в течение 3 лет зимой снижается объем продаж видеокамер.

Анализ зависимостей (корреляционный анализ). Сравнение объемов продаж разных товаров во времени для выявления необходимого ассортимента - "корзины". Для этого также удобно использовать график типа "Линия". Например, при удалении из ассортимента принтеров в течение первых двух месяцев обнаружилось падение продаж картриджей с порошком.

Дисперсию , среднее отклонение, моды более высоких порядков, - можно получить самые изощренные виды аналитических отчетов.

OLAP -системы являются частью более общего понятия "интеллектуальные ресурсы предприятия" или "средства интеллектуального бизнес-анализа" ( Business Intelligence - BI), которое включает в себя помимо традиционного OLAP -сервиса средства организации совместного использования данных и информации, возникающих в процессе работы пользователей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетными документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитической информации из Internet и Intranet .