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证券期货行业数据模型，，，以证券期货行业有关司法律规、业务规定、制度及流程等为基石，，，是行业数据近况的深度刻画 。证券期货行业数据模型的抽取过程，，，使用“IBR”（Identity、Behavior、Relevance）步骤，，，从“买卖+监管+披露”折射出三大业务条线，，，实现对领域内各类业务的全面遍历 。


构建过程

使用“SPB”业务（S:service）、过程（P：Process）、行为（B：Behaviour）步骤，，，针对市场全种类逐一遍历，，，透视其买卖行为和过程，，，梳理其业务流程，，，聚合数据项，，，提炼行业尺度化的抽象模型，，，形成分层分级的行业数据尺度 。

依附抽象模型成就，，，对已梳理的行为、过程综合数据共性，，，归并、提炼划分逻辑模型主题域 。

找出主题域中主题数据的特点和关系，，，构建主题域之间的主题关系 。

针对每一个主题域进行实体和属性的梳理，，，形成领导行业数据利用建设的逻辑模型 。


优势特点

  • 团队熟悉证券期货目前本钱市场上涉及到的主流种类，，，精通其有关业务流程，，，主导并参加行业尺度的设计 。

  • 团队熟悉证券公司的业务，，，主导并参加行业证券公司逻辑模型最佳案例的设计 。

  • 团队占有高屋建瓴的视角，，，自上，，，能从行业角度洞察证券期货行业市场的全局关联；；自下，，，能从中介机构角度思考企业运营的个性化差距 。

  • 团队在行业模型征询、建设过程中，，，形成自己独有的征询、执行步骤 。

为了更好的履历，，，请使用竖屏浏览

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