A pénzügyi adatbázisok integritása a vállalatok számára alapvető fontosságú, hiszen minden egyes tranzakció és módosítás történeti nyilvántartása nélkülözhetetlen az átláthatóság, a szabályozói megfelelőség és a megbízhatóság szempontjából. Az Amazon QLDB (Quantum Ledger Database) egy olyan eszközkészletet kínál, amely a blokklánc alapú megoldásokhoz hasonlóan biztosítja a tranzakciók visszafordíthatatlanságát és átláthatóságát. A következőkben bemutatjuk, hogyan segítenek ezek a rendszerek megőrizni az adatbázisok integritását, miközben lehetővé teszik a történeti adatok pontos nyomon követését.

A rendszer működése során, amikor egy adatfrissítést hajtunk végre, például egy ügyfél hitelének módosítását, az Amazon QLDB új blokkcímet generál, amely az adat frissített állapotát rögzíti. Az adatlekérdezések és frissítések során megfigyelhetjük, hogy az adat ID-ja nem változik, de a blokk címe és a hozzá tartozó szekvenciaszám módosul. Ez egy fontos jellemzője a rendszernek, amely lehetővé teszi, hogy az adatokat ne csak az aktuális állapotukban, hanem az összes előző módosítást figyelembe véve is validálni tudjuk.

A rendszer különleges tulajdonsága, hogy minden egyes tranzakció esetében egy hash érték, az ún. "digest", kerül generálásra, amely biztosítja az adat egységességét. Ez a hash az adatbázis bármilyen módosításakor frissül, így garantálva, hogy egy adott pillanatban elérhető "digest" egyértelműen összefügg a dokumentum egy bizonyos verziójával. Az Amazon QLDB ezen kívül olyan mechanizmusokat alkalmaz, mint a Merkle-fák, amelyek lehetővé teszik a tranzakciók gyors és hatékony ellenőrzését.

Az adatok módosítása nem jelenti a történeti adatok eltűnését. Még akkor is, ha törlésre kerül egy adat, az nem veszhet el véglegesen, mivel a rendszer minden tranzakcióról egy újabb "revision"-t készít. Ez a mechanizmus garantálja, hogy az adatok integritása megmarad, függetlenül attól, hogy milyen típusú változtatásokat hajtunk végre. Az adat törlését követően például még mindig hozzáférhetünk a törölt rekordok történetéhez a "history" lekérdezések segítségével, amelyek visszaadják az adat korábbi verzióit. Így, ha szükség van rá, könnyedén rekonstruálhatjuk az adatokat.

Fontos figyelembe venni, hogy az Amazon QLDB csak logikai törlést hajt végre, amikor egy rekordot törlünk a táblából. Ez azt jelenti, hogy nem törli fizikailag az adatot, hanem egy új rekordot hoz létre, amely a törlés tényét rögzíti. A rendszer ezen kívül lehetővé teszi a történeti adatok lekérdezését a "history" parancs segítségével, ami különösen fontos lehet, ha az adatokat törölték vagy módosították. Az ilyen típusú adatbázisok használata különösen hasznos lehet azokban az iparágakban, ahol az adatvédelmi szabályozások, mint például a GDPR vagy a CCPA, előírják, hogy a személyes adatokat biztonságosan és visszavonhatatlanul kell kezelni.

Az Amazon QLDB rendszere az immutabilitás elvére épít, amely biztosítja, hogy a módosítások minden esetben rögzítésre kerüljenek, és nem törölhetők vagy módosíthatók utólag. Ez különösen fontos a pénzügyi szektorban, ahol a dokumentumok megbízhatósága és ellenőrizhetősége alapvető követelmény. Az immutabilitás nemcsak az adatok integritását védi, hanem lehetővé teszi a jövőbeni adatellenőrzést is, ami elengedhetetlen a tranzakciók auditálásához.

A rendszer az adatvisszaállítást is lehetővé teszi. Ha például véletlenül töröltünk adatokat, azokat újra be tudjuk illeszteni a táblába, és a rekordok frissítésével a rendszer új dokumentumazonosítókat generál. Ezt követően az új adatokat ugyanúgy kezelhetjük, mint a törlés előtti adatokat, azonban az összes korábbi tranzakció még mindig nyomon követhető a "history" lekérdezések révén.

A pénzügyi adatbázisok integritásának biztosítása tehát nemcsak a frissített adatok validálásáról szól, hanem a módosítások és törlések történeti rögzítéséről is. Az Amazon QLDB és más hasonló rendszerek lehetővé teszik az adatok teljes átláthatóságát és biztosítják, hogy minden egyes tranzakció, módosítás és törlés nyomon követhető legyen, megvédve ezzel a pénzügyi adatokat a csalásoktól és hibáktól.

Hogyan kezelhetjük a pénzügyi jelentési adatokat mesterséges intelligenciával?

A mesterséges intelligencia (MI) hatékony eszközzé vált a pénzügyi adatok minőségének kezelésében, különösen akkor, amikor nagy mennyiségű tranzakciós és termékadatot kell feldolgozni és elemezni. Az alábbiakban egy részletes módszertan található, amely bemutatja, hogyan használhatjuk az MI-t a pénzügyi adatkezelés és elemzés során, különös figyelmet fordítva a hiányzó adatok, hibák és anomáliák kezelésére.

Első lépésként a pénzügyi tranzakciók elemzése előtt célszerű betölteni és áttekinteni a különböző adatfájlokat. A három alapvető fájl, amelyet érdemes átnézni, a "2022 Transactions.xlsx", "Products.xlsx" és "Sales Price.xlsx". Az MI-t arra kérhetjük, hogy vizsgálja meg ezeket a fájlokat, és adjon egy általános képet azok adatstruktúrájáról és a tartalmukban szereplő típusú adatokról. A válaszok alapján részletes információt kapunk az egyes fájlok oszlopairól és azok jelentéséről, ami segít abban, hogy a további elemzéseket megfelelően végezzük el.

A következő lépésben fontos az adatellenőrzés, kezdve a duplikált tranzakciók keresésével. A tranzakciók számának vizsgálatával az MI képes azonosítani, ha bármilyen ismétlődő bejegyzés szerepel a fájlban. Ha nincsenek duplikált rekordok, akkor a következő lépés a hiányzó értékek keresése. A "2022 Transactions.xlsx" fájlban található oszlopok átvizsgálásával az MI segíthet azonosítani, ha bármelyik adatmezőben üres helyek, azaz hiányzó adatok vannak. A "NaN" (nem szám) értékek megjelenése azt jelzi, hogy egy cella üres, és nem tartalmaz adatot.

Ezek a hiányzó értékek nem azonosak a nullás értékekkel, mivel a "NaN" azt jelzi, hogy az adat egyszerűen nem lett megadva, míg a nullás értékek tényleges adatokat jelölnek. A hiányzó értékek kezelésére az MI képes automatikusan kiszámítani a hiányzó adatokat, ha azok a számítások alapján meghatározhatók, például a "Sales" oszlop esetében, amelyet az ár és a mennyiség szorzataként kell kiszámítani.

Miután az MI azonosította és pótolta a hiányzó adatokat, fontos lépés az adatminőség további ellenőrzése. A mennyiség oszlopában előfordulhatnak olyan kiugró értékek (outlierek), amelyek rendellenes tranzakciókat jeleznek. Az MI képes az ilyen értékek azonosítására, és képes listázni a legnagyobb mennyiségekkel rendelkező tranzakciókat. Ezeket a tranzakciókat egyenként is át kell vizsgálni, hogy kiderüljön, vajon tényleges hibáról van-e szó, vagy az értékek helyesek.

Ha hibát találunk, például a tranzakciók mennyisége téves, azt az MI segítségével könnyedén kijavíthatjuk. Az MI rendszer képes frissíteni az adatokat, és visszaadni a helyes adatokat, miközben figyelembe veszi azokat a tranzakciókat, amelyek esetleg valamilyen adminisztratív hibából erednek.

A következő lépés a termékek árainak ellenőrzése. Az "Sales Price.xlsx" és "Products.xlsx" fájlok összevetésével az MI képes azonosítani, ha bármilyen árkülönbség vagy inkonzisztencia található a tranzakciós adatokban. Ezen adatok összekapcsolásával a rendszer gyorsan és hatékonyan képes feltárni az árkülönbségeket, és kiszámítani azok hatását a teljes eladásra.

A termékekhez tartozó adatok, például a termékkódok, szintén kulcsfontosságúak, mivel ezek segítenek biztosítani, hogy az adatok megfelelően legyenek összekapcsolva a termékinformációkkal. A rendszer képes azonosítani azokat a rekordokat, amelyek esetleg nem tartalmaznak érvényes termékadatokat, és ezeket a rekordokat vagy javítani kell, vagy törölni, hogy a pénzügyi riportok megbízhatóak legyenek.

Végül az egész adatállomány vizsgálata után biztosak lehetünk benne, hogy az MI megfelelően kezeli a pénzügyi tranzakciókat, és minden releváns adatot ellenőrzött és pontosított. Az adatminőség biztosítása érdekében az MI folyamatosan végezhet adatellenőrzéseket és frissítéseket, ezáltal biztosítva, hogy a pénzügyi jelentések pontosak és megbízhatóak maradjanak, még akkor is, ha nagy mennyiségű tranzakcióval dolgozunk.

Miért fontos a pénzügyi adatok integritásának fenntartása, és mik a legnagyobb tévhitek ezzel kapcsolatban?

A pénzügyi adatok integritásának kezelése nem csupán a nagyvállalatok számára fontos. Még a kisebb cégek is, amelyek talán kevesebb szabályozásnak és komplexitásnak vannak kitéve, ugyanúgy képesek lehetnek pénzügyi adatkezelési problémákra, amelyek hosszú távú pénzügyi és reputációs károkat okozhatnak. Az adat integritása a teljes adatcikluson át fontos, hogy az üzleti döntéshozók megbízható alapot kapjanak a döntéseikhez. Az alábbiakban megcáfolunk néhány elterjedt tévhitet a pénzügyi adatok integritásával kapcsolatban.

Az első tévhit szerint a pénzügyi adatok integritásának kezelése túl drága és nehéz folyamat. Sokan úgy gondolják, hogy a pénzügyi adatok pontos és megbízható kezeléséhez bonyolult, drága szoftverekre van szükség. Az igazság az, hogy a legtöbb vállalat számára elérhető eszközökkel is fenntartható az adatminőség. Olyan eszközök, mint a Microsoft Excel, Google Sheets vagy Power BI elegendő funkcióval rendelkeznek ahhoz, hogy a pénzügyi adatokkal kapcsolatos alapvető adatellenőrzéseket, validációkat és auditokat elvégezzük. A rendszeres adatelemzés és az alapvető eszközök használata minimális költséggel elérhetővé teszi az adatintegritás fenntartását.

Egy másik gyakori tévhit, hogy csak a pénzügyi szakembereknek kell aggódniuk az adatintegritás miatt. Bár a pénzügyi szakemberek alapvető szerepet játszanak az adatok integritásának fenntartásában, ez a felelősség minden szintű dolgozóra hárul a szervezeten belül. Az adatminőség kultúrájának előmozdítása, a munkatársak folyamatos oktatása és egy nyitott munkakörnyezet kialakítása mind hozzájárulnak a megbízható adatkezeléshez. Például a szoftverfejlesztőknek tisztában kell lenniük a pénzügyi alkalmazások fejlesztésénél előforduló adatintegritási problémákkal. Egy gyakori hiba például az, hogy a lebegőpontos számok, mint például a 0,1 és 0,2 összeadása nem eredményez pontos 0,3-as értéket Python vagy JavaScript programozási nyelveken, hanem inkább egy apróbb eltérést, mint a 0,30000000000000004. Ez a hibás kerekítés, amelyet a lebegőpontos számok nem pontos reprezentációja okoz, kritikus lehet a pénzügyi számításokban, különösen, ha nagy összegű tranzakciókról van szó.

A pénzügyi alkalmazások pontos kalkulációja érdekében mindig fontos a megfelelő típusú adatkezelés. A Pythonban például a float típus használata helyett a Decimal típus alkalmazása biztosítja a pontosabb és megbízhatóbb számításokat. Amennyiben a kettő közötti különbséget mérjük, a különbség aprónak tűnik, de hatalmas pénzügyi következményekkel járhat, ha például az éves kamatszámításokat több milliárd dolláros betétekre kell alkalmazni.

A következő tévhit, hogy a pénzügyi rendszerekre gyakorolt adatintegritási hatás csak a belső pénzügyi jelentési rendszereket érintheti. A valóságban bármely pénzügyi rendszer, amely adatbázist használ, érintett lehet az adatintegritás problémáiban. Ilyenek például a banki rendszerek, a könyvelési szoftverek, a befektetéskezelési platformok és még a bérszámfejtési rendszerek is. Az adatintegritási problémák különösen fontosak, ha gépi tanulás alapú pénzügyi alkalmazásokról van szó. Az ilyen rendszerek adatokon tanulnak, és ha az adatok hibásak, akkor a modell pontossága és megbízhatósága is csorbulhat. Az adatok minősége a gépi tanulási modellek előrejelzéseit és döntéseit befolyásolja, és ennek következményeként torz eredményekhez vezethet.

Sokan azt is hiszik, hogy az adatintegritási problémák csak elektronikus adatokra vonatkoznak. Valójában minden adat – legyen az papíralapú vagy digitális – érzékeny az integritási problémákra. A papíralapú adatok esetében is szükség van a megfelelő tárolásra, kezelési folyamatokra és visszakeresési módszerekre, hogy elkerüljük a hibás adatbevitelből fakadó problémákat. Az automatizált adatfeldolgozó eszközök segíthetnek, de folyamatosan ellenőrizni kell, hogy jól működnek és alkalmazkodnak a változó adatstruktúrákhoz.

A pénzügyi adatok integritásának megőrzése tehát minden vállalat számára kulcsfontosságú, függetlenül annak méretétől és az általa használt rendszerek összetettségétől. Az alapvető adatellenőrzési folyamatok és eszközök, valamint a munkavállalók képzése segíthetnek minimalizálni az adatbeli hibák kockázatát, miközben biztosítják, hogy a pénzügyi döntések a legjobb alapokon nyugodjanak. Az adatok integritásának fenntartása nemcsak pénzügyi, hanem reputációs szempontból is elengedhetetlen.

Milyen veszélyekkel járhat a bronchiolitis és a bárányhimlő gyermekeknél?
Hogyan segíthet a DACI modell a döntéshozatal hatékonyságában?
Milyen titkokat rejt a detektívtörténetek műfaja?
Hogyan kezelhetjük a szorongást másként?