证券期货行业数据模型，以证券期货行业相关法律法规、业务规则、制度及流程等为基石，是行业数据现状的深度刻画。证券期货行业数据模型的抽取过程，运用“IBR”（Identity、Behavior、Relevance）方法，从“交易+监管+披露”折射出三大业务条线，实现对范围内各类业务的全面遍历。

构建过程

运用“SPB”业务（S:service）、过程（P：Process）、行为（B：Behaviour）方法，针对市场全品种逐一遍历，透视其交易行为和过程，梳理其业务流程，聚合数据项，提炼行业标准化的抽象模型，形成分层分级的行业数据标准。

依托抽象模型成果，对已梳理的行为、过程归纳数据共性，合并、提炼划分逻辑模型主题域。

找出主题域中核心数据的特征和关系，构建主题域之间的核心关系。

针对每一个主题域进行实体和属性的梳理，形成指导行业数据应用建设的逻辑模型。

优势特点

• 团队熟悉证券期货目前资本市场上涉及到的主流品种，精通其相关业务流程，主导并参与行业标准的设计。

• 团队熟悉证券公司的业务，主导并参与行业证券公司逻辑模型最佳案例的设计。

• 团队拥有高屋建瓴的视角，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，能从中介机构角度考虑企业运营的个性化差异。

• 团队在行业模型咨询、建设过程中，形成自己独有的咨询、实施方法。