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”2016金融信息化10件大事”——​中国证监会主导建设完成国内首创、国际领先的证券期货行业数据模型

中国证监会主导建设完成国内首创、国际领先的证券期货行业数据模型

当前,数据已经成为最重要的企业资产甚至是行业资产,对于数据资产的了解、规划、治理和预测成为各行业的新兴盈利点。现有的证券期货行业机构多、类型广,交易方式多样,创新产品层出不穷,变化迅速。市场上机构间数据交互相对复杂;机构内部应用系统多,数据交换接口多样,通用程度差。基于行业数据的治理工作迫在眉睫。

数据治理始于数据模型

证券期货行业数据治理包括但不限于规划、监控和执行。数据治理能指导其他数据管理工作的执行。证券期货行业的数据化程度相对较高,能够准确、高效地掌握行业数据的情况,不论对监管者还是市场参与者,都是至关重要的。

而数据模型是数据治理的基础,它用来规范行业标准中涉及数据的部分、支持机构间、机构内数据交换和面向公众的信息披露。因此,行业急需一套数据模型,用于描述整个证券期货市场业务、数据情况,明确数据定义、规范数据交换、指导行业系统建设。

据悉,证券期货行业数据模型作为真正意义上统一、完备的资本市场多层次数据模型,是中国证监会信息中心直接指导设计,在证标委领导下由中证信息公司和中国期货市场监控中心组织,集合行业各方力量共同建设的行业信息化项目,是行业的数据治理工作的核心,是当前行业信息化和信息安全工作的四大战略之一。

科学构建行业数据模型

证券期货行业数据模型根据行业顶层数据流图及机构内数据流图提取数据特征,以“交易”、“监管”、“披露”三大业务线条为切入点,完成对行业中各种业务的全面遍历,识别业务流程,形成一系列具有通用性、稳定性和扩展性的行业抽象模型;为强化数据模型的应用,进一步按照行业公共、各交易所、中介机构等视角,以“1+6”的方式基于抽象模型设计抽取出各视角下实用性比较强的表,形成行业逻辑模型。最终结合抽象模型和逻辑模型形成真正意义上统一、完备的资本市场多层次数据模型。 

行业数据模型项目于2014年6月正式立项启动建设,历时1年,对交易、监管、信息披露三大业务条线进行梳理,完成抽象模型建设,形成数据表4000余张,数据20000余个;绘制行业顶层数据流图和机构内部数据流图;建设数据模型管理平台这一电子化管理系统。2015年6月,通过行业专家验收。随后,基于抽象模型,集合行业十余家证券公司力量,开展证券公司逻辑模型建设,梳理证券公司业务条线,提炼数据特征形成八大主题域,设计表300余张,数据项3000余个,形成全覆盖且有冗余的证券公司逻辑模型体系,于2016年12月通过业内外12位专家验收。在数据模型建设的同时,积极开展模型推广和对外的学习、宣传工作。2016年5月,证标委主任委员张野在ISO/IEC数据治理国际标准化会议上做数据模型的专题演讲,获得国际专家的高度认可和关注。随后数据模型组受邀参与ISO/IEC伦敦会议,并在会上争取将数据模型编制方法论提炼后纳入数据治理国际标准中。

证券期货行业数据模型形成了两大类成果。第一,梳理提炼出国内首创、国际领先,可以跨国家、跨行业、跨机构的数据治理应用方法论;第二,形成能够体现行业业务脉络、表达业务运行情况和数据特征的行业数据素材库。上述成果已经在三方面开展应用,第一,数据模型建立一套支持行业标准化的机制。通过数据模型对行业标准提供素材,审核和关联查询来规范、统一行业中交互数据的含义和口径。第二,数据模型中的逻辑模型按照行业中的主要用户视角提供最佳实践的案例,指导数据应用系统建设,进而逐步规范运行类应用的实施。第三,开展基于数据模型的大数据智能挖掘。数据模型通过对数据特征的提炼和描述形成了行业业务运行的数据脉络即行业数据地图。基于该数据地图,可以开展基于数据模型的大数据智能挖掘,该方法大大降低了数据挖掘对业务经验的严重依赖,能够更有效地发挥数据资产自身的价值。

基于数据模型的数据治理彰显神威

国际数据治理体系涵盖了概念、框架、应用、目标要求以及成果理论。在目前,各国际标准组织及数据管理组织对数据治理的概念、框架、目标要求都已有明确定义,但是在应用与成果理论两个环节,还没有深入和具体的方法论。数据模型和以数据模型为原点的证券期货行业数据治理体系,填补了目前正在草拟中的数据治理国际标准(ISO/IEC 38505)在实施和应用部分的空白。未来,行业数据模型作为国内首创、国际领先的方法论,将写入数据治理国际标准(ISO/IEC 38505),用于在世界范围内指导数据治理在各行各业的应用。

数据模型从法律法规、业务规则等事物运行的本源出发,梳理了行业数据特征,也完成对行业数据的从生成到收集、存储乃至应用销毁的全生命周期的血缘追溯。数据模型针对核心业务深度扩展,构建逐层深化的行业数据模型体系,其设计建设的方法论科学、合理、体系完整、实用性强;能准确体现其业务运行过程中的数据特征;有效地反映出市场业务开展和机构数据的基本情况;具有很强的可读性,方便行业机构读懂并参考使用数据模型,可以作为行业标准化的素材库和行业机构建设数据应用的最佳实践范例。
 
 

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