Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Data analysis: SQL, Python.

No ratings
582
29.10.2026
582
29.10.2026
No ratings
582
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Data analysis: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/business_stats

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

About data analysis: databases, SQL, Python and more for analysts.

Latest posts

Data analysis - DA SQL
Data analysis - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Счета бухгалтерского учета, баланс и финансовые результаты в банковском DWH Сегодня речь пойдет по большей части не про корпоративные финансы, а про способы организации такой информации в банковском хранилище данных. Если кратко, то с финансовой точки зрения основная логика такая: 🟠Баланс: Активы (разного рода по типу денежных средств, ценных бумаг, кредитов и т.п.) = Обязательства (например средства клиентов, выпущенные облигации, налоговые обязательства и т.п.) + Капитал (акционерный капитал, нераспределенная прибыль и т.п.) 🟠Финансовый результат: Всякого рода доходы минус всякого рода расходы (процентные, операционные, комиссионные + прибыль/убыток по прочей деятельности, если есть (например, страхование), + прибыль/убыток по операциям с фин. инструментами и так далее) 🟠Под всё вышеперечисленное существует план счетов бухгалтерского учета: каждая статья из баланса и фин реза имеет свой счет в бухгалтерии и свою логику формирования. Теперь о том, как это всё организовано в хранилище данных. ▶️Первое, о чем надо знать - характер информации в отчетности разный. Если с точки зрения баланса нам важны остатки на дату, то с точки зрения фин реза нам важны сами операции за период. ▶️Второе - это то, что информация поступает в хранилище из первоисточников в виде транзакций. То есть она представляет из себя следующее: кто-то кому-то перевел тысячу рублей, другой кто-то эту тысячу получил, третьему заплатили комиссию. По факту это (условно говоря) 3 разные операции, 3 разные строки в таблицах, и 3 разных счета согласно плану счетов. Это что касательно фин реза. Касательно баланса логика примерно та же, только нужно помнить, что смотрим мы в конечном итоге на остатки на дату (ну или на средние остатки, которые считаются по специальной интересной формуле) ▶️Третье - это то, что вся такая информация (транзакция + счёт) в основном хранится в таблице бухгалтерских проводок - как раз там, где сводится дебет с кредитом. В контексте схемы DWH это - классическая таблица фактов. Если же посмотреть на это с точки зрения Data Vault - то это некий симбиоз из Link-таблицы и сателлита, поскольку для полноценной работы с проводками нужна будет информация из обоих таблиц. Но скорее всего, учитывая это, под эти цели будет сделана специальная витрина данных, в которой будет отражена вся нужная информация. ▶️Четвертое - что это всё нужно консолидировать или разбивать в зависимости от потребностей (например, для получения отчетности нам нужна консолидация). Также можно узнать много разной финансовой информации, не собирая отчетность полностью, а работая отдельно с нужными счетами. ▶️Ну и в заключение. Есть свои нюансы при консолидации таких данных из бухгалтерских счетов в статьи отчетности: это учет и валютной переоценки, и дочерних компаний/филиалов, и транзакции, которые отобразились задним числом, и ручные корректировки (они встречаются сплошь и рядом), и стандарты учета МСФО или РСБУ и еще много всякого.
Data analysis - DA SQL
FAQ

Open Data analysis - DA SQL in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Data analysis - DA SQL directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Data analysis - DA SQL.

The exact features depend on the resource. Open Data analysis - DA SQL to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
1,700
Month ago
1,709
Average growth
+0 / day
Updated
3 hours ago

Reviews for channel Data analysis - DA SQL

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login