證券業數據中心的現狀與發展方向研究

李　璐　謝志付

摘要：國內證券公司普遍直觀地把信息系統看成是單一的成本中心，而沒有看到客戶、信息系統、信息利用、管理和服務這一集約式管理的模式和價值鏈能為公司經營所帶來的贏利價值。本文通過分析證券業數據中心現狀出發，創造性提出證券業數據中心發展方向，并給出業務重組方案和數據中心總體架構方案。

關鍵詞：證券業；數據中心；客戶關系管理系統(CRM)；關鍵績效指標(KPIs)

1國內證券公司數據中心建設現狀

2005年至2007年，由于國內證券市場異常火爆，證券公司主要以營業部建設及保證交易渠道通暢為主。目

前，國內證券行業的外部經營環境發生了較大變化，證券市場由賣方市場變為買方市場，券商對其傳統的業務如經紀業務、投行業務和自營業務都在進行不同程度的調整，以期建立自己的核心競爭力。

以前，證券公司只是直觀地把信息系統看成是單一的成本中心，而沒有看到客戶、信息系統、信息利用、管理和服務這一集約式管理的模式和價值鏈能為公司經營所帶來的贏利價值。在這種行業背景下，建設證券公司數據中心就顯得尤為重要。可以將證券公司原孤立的交易數據、財務數據、清算數據，以及銀行、登記公司等外部數據進行數據總部統一管理，為各種總部級應用建立強大的數據基礎平臺，并通過數據倉庫技術，進行各種深層的數據挖掘，為證券公司提供決策支持。

但從目前各大證券公司的情況來看，由于前期經驗不足、DW相關理論與技術不斷發展等多種原因，數據中心的建設以及所帶來的效果卻并不理想。

早期，證券公司數據中心的建設，主要以歷史數據存儲、災難備份等目標為主。所以，數據傳輸的及時性、準確性，以及數據接管能力，是系統建設的首要考慮目標。例如，恒生公司推出的應用服務器AS及路由服務器AR等服務系統，就是主要解決用來解決數據傳輸問題的。因此，其數據中心的建設，也應用了此類技術。

后來，證券公司逐步引入銀行等其他領域的數據倉庫經驗，例如Sybase公司與興業證券的合作，雙方共同開發興業證券數據倉庫，實現對營業部集中管理和數據集中基礎上的決策支持。目前，主要完成了以下幾方面功能：數據倉庫系統的中心信息數據庫的設計和建立；賬戶資金、交易情況等數據資料的定期抽取和轉換；自動化處理和分發日常決策分析數據/報表，支持動態信息查詢。但這仍然以數據集中、數據備份等功能為主，對集中后的數據應用，沒有進行很好的規劃。而且，其投資的主要部分集中在硬件資源上，而忽略了數據應用的巨大作用。

總之，目前國內證券行業數據中心的建設，仍然停留在以營業部數據集中、數據災難備份等功能上，過分注視交易系統、交易數據，而忽略了相關財務系統、財務數據、資訊數據等等。而且，對于數據集中存儲后的加工、分類、整合以及應用等，缺乏全面的規劃。

2國內證券公司數據中心發展方向

鑒于國內在證券業數據中心起步晚、基礎差、尚未形成成熟方案，構架證券業數據中心就顯得格外重要，因為通過構建數據中心進行數據挖掘，深入分析用戶需求，進而形成一種新產品，創造新的贏利點。數據中心的發展方向就是對現有業務進行重組和整合。

2.1業務重組方向

如同一般性信息系統的構建理念，數據中心也需要對現有業務進行重組，從而達到信息技術對管理的革新，管理才能在信息技術的基礎上達到本質上的整合和進步。從證券業的核心業務來看，構建數據中心設計到以下幾方面的業務重組：

（1）經紀人考核

對于經紀人的考核與管理，是IT系統建設的重要組成部分。 早期，是在交易系統中增加經紀人考核模塊，建立員工營銷收入提成臺帳，營銷收入提成每月計算一次。隨著證券數據中心的逐步建立，把證券經紀人考核功能慢慢引入其應用體系，在交易結束后進行數據歸類以及考核計算。可以說，對經紀人考核的需求，也在一定程度上加快了證券數據中心的建設。

（2）客戶關系管理

解決了內部管理問題后，證券公司紛紛從客戶服務和增值角度來不斷增強自己的競爭力。客戶關系管理系統(CRM)的推出，就使得證券公司在改進服務方式的同時，也能對這些交易行為的數據進行分析，通過引入信息模型的方法，針對這些行為和需求分類，分層次地對客戶提供針對性的個性化服務--對經營型的客戶，可以設計一個相應的產品組合；對保守型客戶，需要買基金債券，可以及時把基金信息提供給客戶，以達到把數據轉化成生產力的效果。

（3）迫切的新型應用需求

績效管理：目前許多企業借鑒國外在績效管理方面已經取得的成熟經驗，也正在建立復合自身特點的關鍵績效指標(KPIs)管理體系，并將其作為企業量化管理的重要依據。而作為企業的管理者，如何把企業的戰略目標與績效管理體系緊密地結合在一起，有效的推動企業員工的工作積極性與創造性？這些都將促使證券行業的績效管理系統、決策支持系統的推出與完善。

風險控制：隨著全球金融風暴的襲擊，證券市場所面臨的風險也不言而喻。證監會在2006年7月發布了《證券公司風險控制指標管理辦法》，這在一定程度上為證券公司的風險控制系統的建設提供了很好的參考。同時，對證券公司的經紀業務、自營及資產管理業務、投行業務、第三方存管核算等業務的風險控制，也逐級納入風險控制系統中來。近年來的國際洗錢行為，也讓證券公司漸漸重視，反洗錢監控系統的建立，也是勢在必行。

咨詢服務平臺：近幾年，隨著證券市場日益走向規范、投資者素質不斷增強以及國內證券金融相關部門的研發水平不斷提高，國內對證券信息數據庫產品的需求不斷擴大。證券公司希望構建一個完整的證券咨詢服務平臺，用于支持公司內部的市場研究、行業研究、金融工程等方面的研究，用于為客戶的理性化投資提供更好的服務，及滿足公司在資產管理、風險控制、投資決策等方面的數據支持需求。

2.2數據中心架構方案

根據以上需整合的業務單元，整合后的數據中心作為一個完整的證券行業數據服務體系，其基本功能目標要滿足以下幾類數據服務需求：

2.2.1原始基礎數據服務。這類數據服務主要是面向那些需要某個單獨源系統基礎數據的管理系統，所提供的數據是直接來自于源系統，只是在數據集成平臺進行了清洗和標準化處理。

2.2.2整合基礎數據服務。這類數據服務主要是面向那些需要多個源系統整合基礎數據的管理系統。這些數據是來自多個源系統的整合數據，可以通過某個屬性關聯起來，原則上這些數據除了標準化處理以及通過關鍵字把信息合并之外，不會做其他加工處理。

2.2.3加工匯總數據服務。這類數據服務主要是面向那些需要進行加工匯總處理數據的管理系統，比較典型的是績效考核系統和EDW，這些系統需要根據大量的歷史基礎數據進行計算；如果把全部計算工作放在管理系統本身來完成，勢必會造成管理系統的數據冗余和架構的復雜性；因此，通常的做法是把一些需要基于歷史基礎數據進行大量運算處理的指標在數據集成平臺完成預處理，然后再通過數據交換平臺提供給相應的管理系統。

2.2.4準實時基礎數據服務。這類數據服務主要是面向對數據時效性要求較高的管理系統，比如資金管理系統、交易風險監控系統等。這是一個介于交易數據服務體系和管理數據服務體系之間的目標。既可以考慮在交易數據服務體系中實現，也可以考慮在管理數據服務體系中實現。

參考文獻：

[1]對數據中心TIA-942標準的理解.機房技術與管理,2006,6.

[2]戚麗,蔣東興等.校園數據中心建設與管理方法的探索.教育信息化,2002,7(增刊).

[3]信息安全技術.GB/T 20269-2006,數據庫管理系統安全技術要求.

[4]Trusted Computer System Evaluation Criteria (TCSEC), US DoD 5200.28-STD, December 1985.