4. См 23 вопрос!

5. Проектирование абс.

Покупка готовой автоматизированной банковской системы.

Преимущества:

+ банк получает готовый набор функций, документооборот под него подстраивается;

+ функциональность АБС заранее продумана;

+ поддержка осуществляется специалистами разработчика;

+ полностью стандартизировано, гарантированно обновление системы.

Недостатки:

- большой объем разовых капиталовложений;

- внедрение в очень сжатые сроки;

- банк становится как и все;

- банк не имеет прав собственности на продукт.

Покупка «скелета», заготовок.

Преимущества:

+ банк автоматизирует себя столько, сколько ему необходимо;

+ не требуется адаптации банка под продукт;

+ полностью владеет системой.

Недостатки:

- требуется полная проработка технического задания;

- необходимо содержать целый штат программистов;

- много времени на внедрение (годами);

- высокая стоимость разработки;

- зависимость от ядра команды разработчика.

Заказные АБС (индивидуальные).

Преимущества:

+ мимигрирует под разработчика;

+ удобно;

+ разработка собственной АБС не требует больших капиталовложений.

Недостатки:

- требуются большие вложения в персонал;

- заказные (индивидуальные) АБС пишутся очень длительное время.

6. Построение сети банкоматов. Режимы работы. Организация телекоммуникационной сети.

Банкомат – это аппарат для выдачи наличных денег по кредитной карте в пределах лимита, определенного для владельца карты.

Банкомат может выполнять следующие функции:

- выдача наличных денег;

- перевод денег;

- обмен валюты;

- предоставление информационно-справочных услуг и другие.

Банкомат является средством самообслуживания, и он должен удовлетворять следующим условиям:

- простота и очевидность управления;

- надежность и безотказность;

- безопасность и защищенность клиента, банка и банкомата.

Где выгоднее расположить банкомат:

1. Место должно соответствовать условиям безопасности

2. Удаленность от дополнительных офисов

3. Удобное место с очень высокой проходимостью

4. Место должно быть доступно 24 часа в сутки

5. Аренда или предложение бесплатных услуг

6. Электричество и связь

7. Информационно-аналитические системы. Основное назначение. Технология работы.

Информационная система (ИС) – это совокупность содержащейся в базе данных (БД) информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств.

Основные компоненты ИС: -Компьютерная техника, -Программное обеспечение (ПО) и БД с информацией, -Персонал.

Информационно-аналитическая система (ИАС) – система, позволяющая обработать массив данных, проанализировать его и получить результат для принятия управленческого решения.

Основное назначение ИАС – обработка и анализ данных для принятия управленческих решений.

Данные в ИАС поступают из автоматизированных систем управления, экономических информационных систем, систем электронного документооборота, автоматизированных рабочих мест и внешних источников информации.

Компоненты ИАС.

1. Драйверы, преобразующие форматы общей базы данных в формат информационного хранилища (ETL-процессы). ETL процесс (extraction «извлечение» transformation «преобразование» loading «загрузка») – сбор информации, повышение ее качества и приведение в структуру.

2. Информационное хранилище «Data Warehouse». Хранилища данных включают в себя источники данных, ориентированные на хранение и анализ информации. Хранилище данных является предметно-ориентированной, интегрированной, некорректируемой, зависимой от времени коллекцией данных, предназначенной для поддержки принятия управленческих решений.

Характерными особенностями хранилищ данных являются: относительно редкая корректируемость большинства данных, обновляемость данных на периодической основе, единый подход к поименованию и хранению данных вне зависимости от их организации в исходных источниках.

3. Анализ данных. В ИАС есть два типа анализа данных – оперативный анализ, (включающий составление плановых документов (отчеты) и OLAP анализ) и интеллектуальный анализ (Data mining).

OLAP (online analytic processing) – аналитическая обработка в режиме реального времени. Существует с 1993 года, автор Эдгар Кодд. OLAP системы бывают 3-х видов:

• Многомерные (MOLAP) «+» быстрое получение ответов на запросы, «-» требует большой памяти

• Реляционные (ROLAP) «+» не требуют реорганизации БД, выше безопасность, «-» меньше производительность, индексирование, больше трудозатрат

• Гибридные (HOLAP) «+» не очень большие, «-» не очень быстрые

Цель оперативного OLAP анализа – конкретный ответ на конкретный вопрос (пример: индекс инфляции в стране за год).

Data mining – интеллектуальный анализ данных. Основные задачи Data mining:

• Выявление взаимозависимости, причинно-следственных связей, ассоциаций и аналогий, значения факторов времени, детализация событий и мест.

• Классификация событий и ситуаций, определение профилей(профиль – анкета) и различных факторов.

• Прогнозирование хода процессов и событий.

Главная задача – определение закономерностей, поиск непривычных отклонений, прогноз хода процессов в области мягких и глубинных знаний.

Классификация многомерного анализа:

• Факторный;

• Дисперсионный (распределение);

• Регрессионный;

• Корреляционный;

• Кластерный.

Эти методы позволяют решать многочисленные задачи в области экономики, управления и юриспруденции.

Специфические методы:

• Метод нечеткой логики;

• Система рассуждения на основе аналогичных случаев;

• Нейронные сети;

• Генетические алгоритмы (естественный отбор);

• Байесовское обучение (ассоциации);

• Метод кластеризации и классификации;

• Методы эволюционного программирования;

• Алгоритмы ограниченного перебора.

Математические методы в интеллектуальном анализе:

• Математическая статистика,

• Многомерный статистический анализ,

• Эконометрика,

• Линейная алгебра,

• Логика,

• Методы предикатов

Области применения Data mining:

• Выделение в данных групп записей, сходных по некоторым признакам

• Нахождение и проксимация зависимостей

• Поиск наиболее значимых параметров данной задаче

• Выявление данных, характеризующих значительные отклонения от сложившихся ранее закономерностей

• Прогнозирование развития объектов, систем и процессов на основе ретроспективной информации или с использованием методов обучения.

Data mining делится:

1. по масштабности: -стратегический, - оперативный, -система раннего реагирования.

2. по предметным областям: -в маркетинге, -производственной или операционной деятельности, -политике, -в обеспечении ресурсами, -финансовой сфере, -сфере инвестиций и инноваций.

4. Витрины данных (Data Mart) – удобочитаемый вид данных (интерфейс).

5. Система поддержки принятия решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР осуществляется в 3-х режимах:

1) Сфера детализированных данных – «Консультант +»

2) Сфера агрегированных показателей – многомерные БД ( OLAP анализ)

3) Сфера закономерностей – связана и основана на интеллектуальной обработке данных (Data mining).

На вершине структуры ИАС стоит ЛПР – лицо принимающее решения. Им может быть как руководитель, так и специалист).

Все ИАС делятся на 3 группы:

1. Средства массового применения (MS Excel)

2. Встроенные в интегрированные средства создания ИС предприятия модули разработки и поддержки информационных хранилищ и анализа данных (SAP имеют встроенные модули поддержки информационных хранилищ, OLAP Data и mining).

3. Специальные инструментальные средства создания информационных хранилищ и обеспечения анализа (SAS Institute, Oracle, Microsoft Equal Server, IBM).