证券期货业数据模型：证券公司逻辑模型解析

"证券期货业数据模型 第 3 部分：证券公司逻辑模型" 本文档是中国金融行业的标准，详细规定了证券公司的数据模型构建，包括逻辑模型的梳理方式、数据域划分、实体关系图、数据表和数据项等多个方面，旨在规范证券行业的信息化建设，提高数据管理和使用的标准化水平。 在逻辑模型梳理方面，文档提出了两种主要方式：自顶向下和自底向上。自顶向下是从整体业务出发，逐步细化到具体的数据元素；自底向上则是从具体业务数据出发，逐渐整合成完整的业务逻辑。梳理步骤包括理解业务需求、识别核心实体、定义实体关系以及细化数据项等过程。 数据域划分是模型构建的关键，文档将数据分为九大领域：主体数据域，涵盖客户和员工等主体信息；账户数据域，涉及各种账户的开立与管理；品种数据域，包括各类证券产品信息；交易数据域，记录交易行为和订单详情；资产数据域，关注资产状况和变动；合同数据域，管理合同签订与执行；渠道数据域，涉及销售渠道和客户接触点；营销数据域，涵盖营销活动和客户关系管理；以及数据敏感性标识和代码映射关系等领域。 每个数据域都有明确的定义和包含内容，例如，交易数据域不仅包括交易订单，还可能包括交易结算、税费计算等相关数据。实体关系图则直观展示了这些数据域之间的关联，帮助理解和组织数据。 数据表和数据项的定义是模型的核心，它们定义了数据的结构和属性，确保数据的一致性和完整性。英文词根库提供了词汇统一的基础，避免了因翻译差异导致的混乱。证券业务分类标签用于分类和标记不同类型的业务活动，而数据敏感性标识则指导如何对不同级别的数据进行安全保护。 此外，文档还提供了代码映射关系，用于处理编码系统间的转换问题，确保数据在不同系统间的一致性。产出物说明列出了模型构建过程中的各种文档和成果，如ER图、数据字典等，供后续开发和维护参考。 本标准的制定有助于提升证券公司数据治理的标准化程度，促进数据的共享和互操作，同时也为监管机构提供了统一的数据标准，便于监管和风险控制。