揭秘!大数据时代下证券期货行业的数据模型定制及未来之发展(下)

【1】证券期货行业数据模型现已全面用于统一、规范全行业各类数据标准制订，指导行业各机构应用系统建设。

行业数据模型有助于建立行业内标准的管理关系，通过行业数据模型将行业发布的业务、技术和接口标准关联起来。由于行业数据模型通用性强、覆盖面广、实用度高，目前行业数据模型已经全面应用于行业标准化中，全行业发布的协议及接口标准均需要经过行业数据模型审核。这保障了在证券期货行业中，任何单位、组织编制发布的标准，其定义的数据项含义准确且唯一，行业中新发布标准不存在同义不同名、同名不同义、核心代码不一致等情况；对核心的复合数据项，其加工逻辑也能保持一致。同时，一批核心应用项目在系统建设时应用行业数据模型，保障在重要机构内部，核心数据项定义明确、稳定，元数据血缘脉络清晰，数据来源有据可查。

【2】证券期货行业数据模型后续可为行业数据大集中提供权威的数据标准。

后续如果证监会要实现行业数据大集中，行业数据模型可为其提供权威的数据标准基础。无论是来源于中介机构、登记结算公司、，在接口制定过程中，均需要参考行业数据模型，以其为数据标准，从而保障数据报送的一致性、规范性和准确性。

【3】证券期货行业数据模型作为行业数据标准需在市场各环节中渗透其作用，实现行业标准流动性发挥。

证券期货行业不仅涉及沪市、深市、三板等证券交易场所，还涉及大商所、郑商所、上期所等多个期货交易场所；所涵盖的范围也包括了股票、债券、基金、期货、融资融券、质押式回购等众多品种或交易模式；交易链条所关联的除了中介机构外，还包括了证券/期货交易所、登记结算公司、保证金监控中心等；相关数据更是囊括了交易前、交易中、交易后的所有数据，以及机构内部的交互、。所以如何在繁杂的业务过程中，有效地贯彻行业标准也变得尤为重要。

首先对于来说，要想保障数据报送的一致性和准确性，需保障报送接口的定义跟行业标准的一致性；其次，中介机构作为数据产生的源头，虽然基于各种考虑，会建立企业数据标准，但是为了保障与周围核心机构的交互传输，势必也希望跟行业标准保持一致；最后，业务系统的生产厂商，要想长期、稳定地为企业提供服务，大环境上也需要向行业标准看齐。所以，只有三个层面协同一致、均以行业标准为标杆，才能实现快速且有条不紊的数据标准化，减少不必要的映射关系，提高数据交互的质量和效率，降低相应的成本。