OLAP-ТЕХНОЛОГИИ В ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОЙ ОТРАСЛИ РЕГИОНА

1

• Авторы
• Файлы

Максютин С А. Кайнов А.С. Статья в формате PDF 123 KB В настоящее время информационные технологии все больше проникают в сферу обслуживания и предоставления услуг населению. В Республике Татарстан созданы единые расчетные центры (ЕРЦ) для обслуживания населения в разрезе расчета стоимости предоставленных жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ), приема оплат населения и взаимодействия с поставщиками ЖКУ. В Министерстве строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства Республики Татарстан в 2001 году внедрена корпоративная распределенная система, информационное обеспечение которой включает в себя пятьдесят банков данных единых расчетных центров и объединенный банк данных Министерства.

Основными функциями программного обеспечения ЕРЦ является автоматизация:

• приема оплат населения за ЖКУ;
• учета жилого фонда;
• учета недопоставок ЖКУ;
• ведения архива хаpaктеристик жилищно-коммунальным услуг;
• интеграции данных от предприятий, оказывающих ЖКУ (Водоканал, Энергосбыт и др.), а также муниципальных и государственных ведомств (Территориальные органы социальной защиты, аварийно-диспетчерские службы);
• расчета суммы начислений населению за оказанные ЖКУ;
• учет взаимозачетов и взаиморасчетов между предприятиями - поставщиками ЖКУ;
• ведение статистической отчетности.

Объединенный банк данных министерства используется для решения задач анализа и управления деятельностью подчиненных организаций, а именно:

• сбора и интеграции информации ЕРЦ, предприятий отрасли;
• контроля выполнения решений и указаний министерства;
• расчета финансовых затрат отрасли;
• анализа деятельности ЕРЦ;
• анализа деятельности предприятий - поставщиков ЖКУ.

В настоящее время анализ банков данных основан на простейших вычислениях итоговых и средних значений. Недостатком такого анализа является отсутствие научно-обоснованных математических моделей и методов, что не позволяет объективно оценивать деятельность жилищно-коммунального хозяйства и принимать адекватные управляющие решения. Кроме того, с течением времени объем информации в базах данных ЕРЦ существенно вырос, загрузка данных от ЕРЦ в объединенный банк и его анализ стали занимать значительные временные ресурсы, поэтому возникла необходимость в получении агрегированной информации от ЕРЦ, при этом обобщение данных, определяемое решаемыми министерством задачами, производиться до уровня ЖКУ и их поставщиков. Агрегированная информация должна поступать ежемecячно по регламенту, в то время как детальная информация по лицевым счетам населения должна передаваться только по запросам от министерства по мере необходимости.

Для преодоления существующих недостатков, и, в качестве развития информационных технологий, было предложено разработать систему поддержки принятия решений (СППР), главным назначением которой стало бы научно-обоснованное информационное обеспечение необходимой аналитической информацией лиц, принимающих решения в жилищно-коммунальной отрасли Республики Татарстан.

Традиционно в состав СППР должны входить: подсистема загрузки информации из банков данных оперативных систем, подсистема администрирования, подсистема обработки запросов и представления данных и хранилище данных с агрегированной информацией. Подсистема загрузки информации осуществляет загрузку, проверку и корректировку данных поступающих от ЕРЦ. Подсистема администрирования предназначена для управления правами доступа пользователей к системе, метаданным (данным, описывающим находящуюся в хранилище информацию), ведения справочников. Подсистема обработки запросов и представления данных обеспечивает формирование регламентной отчетности, нерегламентируемых запросов и формирование дополнительных знаний, реализуемое через алгоритмы поиска закономерностей, прогнозирование различных ситуаций и т.д.

Особенностью СППР жилищно-коммунальной отрасли является учет и анализ данных, поступающих от сторонних поставщиков информации, не находящихся в непосредственном подчинении министерству. Сторонние организации зачастую имеют собственные автоматизированные системы учета, контроля и хранения данных, которые имеют различные форматы и схемы хранения. С целью стандартизации структуры поступающей информации, необходимо разработать формат загрузки данных в хранилище на базе языка описания данных XML. Выбор языка XML обусловлен наличием встроенного контроля типов и форматов данных в соответствии с заданной схемой описания. Кроме того, поскольку не все сторонние организации имеют программное обеспечение, позволяющее осуществлять выгрузку информации в требуемом формате, необходимо разработать модуль выгрузки данных и включить его в состав СППР. Этот модуль должен быть установлен на стороне источника выгружаемых данных, а так же быть настраиваемым на выбранный тип и структуру источника, осуществлять выборку и выгружать данные в формате XML.

С учетом этих требований была спроектирована и разработана подсистема загрузки данных, состоящая из двух модулей: модуля выгрузки информации в формате XML и модуля загрузки этой информации в хранилище. В модуле выгрузки при первоначальном подключении к источнику данных сторонней организации пользователем задается структура выгружаемой информации и тексты запросов к банку данных. Для организации сложной выборки данных и настройки на их структуру хранения предложен внутренний язык программирования, который является надстройкой над стандартом языка SQL-92. Модуль загрузки осуществляет прием и разбор XML файла, проверку и корректировку содержащейся в файле информации.

Все задачи жилищно-коммунальной отрасли можно подразделить на следующие группы: статистические задачи, прогнозные задачи и задачи планирования. К статистическим задачам относятся такие задачи как: задача анализа собираемости платежей, анализа структуры задолженности населения, оценки качества предоставляемых услуг, задача классификации районов по выбранным показателям и т.д. Для решения статистических задач в СППР используются методы теории статистических гипотез, математической статистики, кластерного анализа. В группу прогнозных задач включаются: задача прогнозирования собираемости платежей, задача прогнозирования роста начислений за ЖКУ и т.д. Для работы с задачами прогнозирования в СППР предлагается использовать нейросетевые модели сетей Хопфилда. К задачам планирования относятся: составление финансовых планов по предприятиям отрасли, планирование инвестиций, планирование доходов отрасли, задача подключения жилых массивов к системе водоотведения и т.д. Решение задач этой группы в СППР основывается на использовании методов оптимизации.

На текущий момент для системы поддержки принятия решений решена задача оптимального подключения жилых массивов к системе водоотведения и методика анализа собираемости платежей.

---