证券期货行业数据治理：基于模型的方法与智能挖掘

本文主要探讨了智能数据挖掘方法论在行业数据治理中的应用，特别是针对圆极化天线领域的实践。文章强调了数据治理的重要性和规范性，旨在通过建立行业标准化，支持核心应用系统建设，以及指导智能数据挖掘，来提升数据资产管理的效率和准确性。 在规范行业标准化方面，文章提出构建基于行业数据模型的标准编制和审核机制，以统一数据含义和口径，促进行业内数据交换的规范化。这一过程有助于减少数据误解和损失，确保信息在不同系统间的一致性。 支持核心应用系统建设是数据治理的关键环节。通过逻辑模型的运用，可以指导数据仓库等核心系统的构建，确保机构内部乃至机构间数据含义的规范，降低数据损失。逻辑模型架构（如图6所示）为系统设计提供了清晰的蓝图。 文章进一步阐述了智能数据挖掘方法论的建立，利用业务流程和实体关系图创建数据挖掘地图，实现不依赖具体业务需求的工程化数据挖掘。这种方法能够全面提取业务间的关系，提高数据挖掘的准确性和效率（如图8所示）。大数据智能挖掘思路的引入，使得在特定业务领域发现数据特征变得更加系统化和高效。 行业数据治理规划展望中，作者指出，以行业数据模型为核心的治理工作将持续进行，包括模型设计、平台建设、推广和应用等。随着市场创新，行业数据模型将不断发展，形成覆盖全业务、具有国际先进水平的模型体系，对核心业务进行深度扩展，构建多层次的行业模型结构。 最后，文章提出要大力推广模型应用，推动基于数据模型的数据治理，以实现对行业数据资产更有效的管理和利用。这要求各机构不仅要理解数据治理的重要性，还需要建立和完善相应的治理体系，以应对快速变化的市场环境和多样化的需求。 数据治理在智能数据挖掘中起到关键作用，而以数据模型为基础的行业数据治理方法论为证券期货行业提供了一套实用的框架和工具，有助于提升整个行业的数据资产管理和价值创造能力。