4.3. Требования к набору, содержащему выходные данные.

Структура данных выходного набора должна иметь соответствующий вид концептуальной модели, описывающей предметные области, а также отношения между этими областями (Рис.9).

Рис. 9 Концептуальная модель данных.

Предметные области описанные на данной диаграмме:

• Время, отчетный период характеризует временную иерархию к которой относятся данные.

• Показатель и его характериситики – иерархия данных относящаяся к смысловому значению показателя (код показателя, ед. измерения, тип показателя и т.п.)

• Классификаторы – дополнительные иерархии и категории данных относящиеся к различным показателям (код дороги, код филиала)

• Служебная информация – информация используемая в процессах управления (дата загрузки, отчетная дата, признак)

• Значения показателей – анализируемые цифровые значения переменных.

4.4. Требования к выходным данным.

Работы по предоставлению аналитических справок реализованы на основе «тонкого» клиента в соответствии с требованиями web-технологии.  Доступ к объемным данным организован с помощью SAS продукта WEB-Report Studio в рамках интерфейса Delivery Portal, являющимся единой средой, объединяющей корпоративные базы данных, приложения, документы, информацию из Intranet, а так же поддерживающий безопасный доступ пользователям ко всем информационным ресурсам с помощью стандартного Web-браузера.

Выходной информацией являются отображаемые в окне web-браузера пользователя страницы отчетами:

1. Отчет «Анализ данных за год» отражающий динамику изменения показателя в разрезе «Месяц с нарастающим итогом с начала года» по всей сети в целом и содержащий фильтры:

• Дорога «Сеть»

• Отчетный период «Год», тип «С начала года»

• Тип показателя «Факт»

Рис. 10 Отчет.

2. «Анализ данных за месяц» отражающий динамику изменения показателя в разрезе «месяц» по всей сети в целом и содержащий фильтры:

• Дорога «Сеть»

• Отчетный период «Месяц», тип «Конечный месяц»

• Тип показателя «Н. Факт»

Рис. 11 Отчет.

3. «Анализ данных за квартал» отражающий динамику изменения показателя в разрезе «Квартал» по всей сети в целом и содержащий фильтры:

• Дорога «Сеть»

• Отчетный период «Квартал», тип «Конечный квартал»

• Тип показателя «Н. Факт», «Факт» , «План»

Рис. 12 Очет.

4. «Анализ данных по дорогам» отражающий динамику изменения показателя в разрезе «Дорога», содержащий фильтры:

• Отчетный период «Месяц», тип «Конечный месяц»

• Тип показателя «Факт»

Рис. 13 Отчет.

4.5. Преобразование исходных данных.

Для создания выходного набора данных необходимо совершить ряд преобразований (Рис. 14) над исходными входными наборами из автоматизированных систем АС РБ, SAP АС ФХД.

Входные наборы будут иметь следующую структуру данных:

1. Набор asrb_org_data содержит в себе информацию о нарушениях безопасности движения, располагается в библиотеке bpvin.

Таблица 2 Структура таблицы.

Структура asrb_org_data
#	Переменные	Тип	Длина	Формат	Обозначение
1	DAY	Num	8	DDMMYY10.	День
2	DOR	Char	80		Дорога
3	F_TYPE	Char	92	$1.	Тип анал.перем
4	HYEAR	Num	32	DDMMYY10.	Полугодие
5	L_DATE	Num	56	DATETIME30.6	Дата загрузки
6	MONTH	Num	16	DDMMYY10.	Месяц
7	MONTH9	Num	64	DATE9.	9 месяцев
8	ORG	Char	83	$8.	Код филиала
9	QTR	Num	24	DDMMYY10.	Квартал
10	R_DATE	Num	0	DDMMYY10.	Дата загрузки данных
11	SOURCE	Char	93		Источник
12	VALUE	Num	48	13.3	Значение
13	VAR	Char	72		Показатель
14	VARTYPE	Char	91	$1.	Тип переменой
15	VAR_	Char	101	$4.	Служебный показатель
16	YEAR	Num	40	DDMMYY10.	Год

2. Набор rv, содержащий в себе финансовые данные ручного ввода не находящихся в каких-либо системах.

3. Набор AsAfhd_ORG располагающийся в библиотеке detdata и содержащий данные о финансовых показателях

Таблица 3 Структура таблицы.

Структура asafhd_org
#	Переменные	Тип	Длина	Формат	Обозначение
1	DAY	Num	8	DDMMYY10.	День
2	DOR	Char	3		Дорога
3	F_TYPE	Char	1		Тип анал.перем
4	HYEAR	Num	8	DDMMYY10.	Полугодие
5	L_DATE	Num	8		Дата загрузки
6	MONTH	Num	8	DDMMYY10.	Месяц
7	MONTH9	Num	8		9 месяцев
8	ORG	Char	8	$8.	Код филиала
9	QTR	Num	8	DDMMYY10.	Квартал
10	R_DATE	Num	8	DDMMYY10.	Дата загрузки данных
11	VALUE	Num	8	13.3	Значение
12	VAR	Char	8		Показатель
13	VARTYPE	Char	1		Тип данных
14	YEAR	Num	8	DDMMYY10.	Год

4. Набор Kpi_bpr_tab содержащий в себе выборку из Bpr_tab с основной информацией о анализируемых показателях. Располагается в библиотеке detdata.

Таблица 4 Структура таблицы.

Структура kpi_bpr_tab
#	Variable	Тип	Длина	Форат	Обозначение
1	DATE	Char	10		Дата
2	DOR	Char	2		Дорога
3	L_DATE	Num	8	DATETIME19.	Дата загрузки
4	ORG	Char	8		Код филиала
5	PRIZNAK	Char	1		Признак
6	R_DATE	Num	6	DDMMYY10.	Отчетная дата
7	VALUE	Num	8	13.3	Значение
8	VAR	Char	8		Показатель
9	VARTYPE	Char	2		Тип данных

Рис. 14 Технология формирования выходных данных.

Итогом преобразований является программа, образующая набор kpi располагающийся в библиотеке kpiappl со следующей структурой данных:

Таблица 5 Структура данных.

Структура данных kpi
#	Переменные	Тип	Длина	Формат	Обозначение
1	DATE	Char	10		Дата
2	DOR	Char	2		Дорога
3	L_DATE	Num	8	DATETIME19.	Дата загрузки
4	ORG	Char	8	$8.	Код филиала
5	PRIZNAK	Char	1		Признак
6	R_DATE	Num	6	DDMMYY10.	Отчетная дата
7	VALUE	Num	8	13.3	Значение
8	VAR	Char	8		Показатель
9	VARTYPE	Char	2	$1.	Тип данных

Детальная плоская таблица detdata.kpi будет служить основой для создания и разработки куба данных, информационной карты и соответствующих отчетов для клиентов ОАО «РЖД»( Рис.15).

Клиент1

Web-Браузер

Клиент N

Web-Браузер

Сервер ROMUL

Рис. 15 Взаимосвязь клиента и сервера ROMUL.