Федеральная таможенная служба Российской Федерации

Автоматизированная информационная система выявления скрытых закономерностей в данных, используемых при формировании статистики внешней торговли

ЦЕЛИ И НАЗНАЧЕНИЕ

Автоматизированная информационная система, реализующая информационную таможенную технологию выявления скрытых закономерностей в данных, используемых при формировании статистики внешней торговли, является технологией автоматизирующей одну из основных функций управления таможенной статистики и анализа ФТС России — анализ.

Эффективность управления напрямую связана с удовлетворением потребности в оперативной и достоверной информации, наиболее полно отражающей состояние процессов таможенной деятельности. Одним из источников такой информации являются выявленные скрытые закономерности в данных, влияющие на возникновение товаров «дефицита».

Автоматизированная информационная система выявления скрытых закономерностей в данных, используемых при формировании статистики внешней торговли (далее — АИС «Закономерность») автоматизирует аналитическую деятельность структурных подразделений Федеральной таможенной службы России, прежде всего Управления таможенной статистики и анализа, при реализации функций выявления скрытых закономерностей в данных на основе применения современных средств анализа данных с целью поддержки принятия соответствующих управленческих решений.

проект

АИС «Закономерность»

заказчик

Федеральная таможенная служба Российской Федерации

ТЕХНОЛОГИИ
  • СУБД Oracle Server Enterprise Edition 10g
  • Oracle Application Express (Oracle Apex)
  • PL/SQL
  • Oracle Business Intelligence
  • СУБД Oracle Essbase
ЗАДАЧИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА

Основными задачами АИС «Закономерность» являются:

  • автоматизация аналитической деятельности структурных подразделений Федеральной таможенной службы России, при реализации функций выявления скрытых закономерностей в данных статистики внешней торговли;
  • автоматизация процессов формирования информационных массивов, используемых для решения аналитико-статистических задач выявления скрытых закономерностей;
  • обеспечение пользователя гибкими средствами доступа и анализа данных информационных массивов и формирования на их основе отчетных документов.

Автоматизированная информационная система выявления скрытых закономерностей в данных, используемых при формировании статистики внешней торговли, обеспечивает выполнение следующих функций:

  • формирование базы данных по минимальным ставкам импортных таможенных пошлин, налогу на добавленную стоимость (НДС) и акцизам;
  • формирование реляционных баз агрегированных данных, содержащих данные статистики внешней торговли агрегированные в разрезе таможенных органов оформления, участников внешнеэкономической деятельности, стран отправления/происхождения товаров;
  • оперативный анализ агрегированных данных электронных копий таможенных документов в целях выявления скрытых закономерностей, влияющих на расхождения, полученные при сопоставительном анализе данных статистики внешней торговли России и стран ЕС/СНГ/Китая;
  • сопоставление данных таможенной статистики внешней торговли Российской Федерации с данными стран-партнеров, с целью формирования проектов перечней товаров «дефицита» за базовый, сопоставительный и отчетный периоды, в соответствии с методикой определения показателей «Сокращение расхождений между показателями экспорта в Россию из стран-партнеров (по статистике стран-партнеров) и показателями импорта из стран-партнеров товаров «дефицита»;
  • выявление ассоциативных связей между импортируемыми товарами (расчет условных вероятностей), с целью определения пар товаров «риска-прикрытия»;
  • формирование и ведение технологической базы данных, содержащей списки перечней товаров «дефицита» и их корректировки за базовый период;
  • внесение корректировок в списки перечней товаров «дефицита» за базовый период;
  • формирование и ведение технологической базы данных, содержащей данные журнала учета доступа пользователей к информации БД, регистрационные данные пользователей (роли и привилегии);
  • формирование и ведение мета данных, содержащих формализованное описание алгоритмов преобразования данных;
  • формирование результатов анализа в различных аналитических срезах и уровнях агрегации;
  • представление результатов анализа в табличном и графическом видах по запросу пользователя.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ПОДХОДЫ

Для решения поставленных задач в рамках проекта были использованы:

СУБД Oracle Enterprise Edition 10g и PL/SQL

для обработки и хранения первичных данных

Oracle Business Intelligence

для проведения оперативного анализа данных (OLAP)

Oracle Application Express (Oracle Apex)

для реализации программных средств контроля за поступлением данных, управления процессами загрузки информационных массивов и формирования регламентной отчетности

СУБД Oracle Essbase

для обработки и хранения агрегированных данных в многомерном представлении

Остались вопросы?

Если вы хотите узнать больше информации о проекте, оставьте нам контактные данные и мы свяжемся с вами.