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證券期貨行業數據模型,以證券期貨行業相關法律法規、業務規則、制度及流程等為基石,是行業數據現狀的深度刻畫。證券期貨行業數據模型的抽取過程,運用“IBR”(Identity、Behavior、Relevance)方法,從“交易+監管+披露”折射出三大業務條線,實現對范圍內各類業務的全面遍歷。


構建過程

運用“SPB”業務(S:service)、過程(P:Process)、行為(B:Behaviour)方法,針對市場全品種逐一遍歷,透視其交易行為和過程,梳理其業務流程,聚合數據項,提煉行業標準化的抽象模型,形成分層分級的行業數據標準。

依托抽象模型成果,對已梳理的行為、過程歸納數據共性,合并、提煉劃分邏輯模型主題域。

找出主題域中核心數據的特征和關系,構建主題域之間的核心關系。

針對每一個主題域進行實體和屬性的梳理,形成指導行業數據應用建設的邏輯模型。


優勢特點

  • 團隊熟悉證券期貨目前資本市場上涉及到的主流品種,精通其相關業務流程,主導并參與行業標準的設計。

  • 團隊熟悉證券公司的業務,主導并參與行業證券公司邏輯模型最佳案例的設計。

  • 團隊擁有高屋建瓴的視角,自上,能從行業角度洞察證券期貨行業市場的全局關聯;自下,能從中介機構角度考慮企業運營的個性化差異。

  • 團隊在行業模型咨詢、建設過程中,形成自己獨有的咨詢、實施方法。

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