近几年，综合治理基本解决了券商风险，资本市场的快速发展让靠天吃饭的券商较快地解决了生存之忧。目前，中国券商正面临一个发展转型的历史性机遇，有条件有资本为未来发展作一些战略性规划和投入，以及为业务转型进行探索，以提升竞争内涵。

　　今后，在合规前提下，如何更充分了解市场的需要，主动进行创新，更有力地促进行业多元化发展，如何更有力地提高经纪业务整体服务水平，都是券商行业所面临的一场大考。

　　而随着资本市场的开放加速和国内金融业综合化服务趋势加快，客户对于财富管理的综合解决能力的需求升级，也将对券商经纪业务提出更高要求。

　　因此，发现客户需求，为满足客户需求制定切实可行的服务系统与服务解决方案是当务之急。优秀的客户服务水平取决于对客户的理解和了解，发现和整理客户需求又必须依赖公司的CRM系统和深入的数据挖掘、数据分析，而数据挖掘和数据分析必须通过整合证券公司的数据中心才能实现。

　　证券公司数据中心建设现状

　　在企业管理集约化、精细化的需求下，企业为了优化业务和管理流程而进行信息系统的数据集中。数据中心是企业数据集中的载体和支持平台，是实现数据集中的必要手段。

　　前几年证券公司主要以营业部建设及保证交易渠道通畅为主。目前，国内证券行业的外部经营环境发生了较大变化，证券市场由卖方市场变为买方市场，券商对其传统的业务如经纪业务、投行业务和自营业务都在进行不同程度的调整，以期建立自己的核心竞争力。

　　以前，证券公司只是直观地把信息系统看成是单一的成本中心，而没有看到客户-信息系统-信息利用-管理和服务这一集约式管理的模式和价值链能为公司经营带来赢利价值。其实，在目前行业背景下，建设证券公司数据中心显得尤为重要。它可以将证券公司原有孤立的交易数据、财务数据、清算数据，以及银行、登记公司等外部数据进行数据总部统一管理，为各种总部级应用建立强大的数据基础平台，并通过数据仓库技术，进行各种深层的数据挖掘，为证券公司提供决策支持。但从目前各大证券公司的情况来看，由于前期经验不足、DW相关理论与技术不断发展等多种原因，数据中心的建设以及所带来的效果却并不理想。早期，证券公司数据中心的建设，主要以历史数据存储、灾难备份等目标为主。所以，数据传输的及时性、准确性以及数据接管能力，是系统建设的首要考虑目标。后来，证券公司逐步引入银行等其他领域的数据仓库经验，例如Sybase公司与兴业证券的合作，双方共同开发兴业证券数据仓库，实现对营业部集中管理和数据集中基础上的决策支持。目前，主要完成了以下几方面的功能：数据仓库系统的中心信息数据库的设计和建立；账户资金、交易情况等数据资料的定期抽取和转换；自动化处理和分发日常决策分析数据/报表，支持动态信息查询。但这仍然以数据集中、数据备份等功能为主，对集中后的数据应用，没有进行很好的规划。而且，其投资的主要部分集中在硬件资源上，而忽略了数据应用的巨大作用。

　　总之，目前国内证券行业数据中心的建设，仍然停留在以营业部数据集中、数据灾难备份等功能上，过分注视交易系统、交易数据，而忽略了相关财务系统、财务数据、资讯数据等等。而且，对于数据集中存储后的加工、分类、整合以及应用等，缺乏全面的规划。

　　架构证券公司数据中心的思路

　　数据中心建设的目的是能够容纳证券公司所有的业务数据和管理数据，并且对其实施管理，搭建起各信息孤岛之间的桥梁，实现证券公司业务数据的大集中，从而解决数据整合问题和实现知识共享。通过数据共享，打破部门边界，支持公司级决策，为企业级管理应用系统、PORTAL等应用提供数据支持，并可方便地作为数据仓库等再开发项目的数据源。

　　证券公司数据中心的最终目标是有效地支持证券公司现有的以及未来的管理和决策应用。要建立一个有效的、符合企业实际情况的数据中心须坚持以下一些原则：

　　一是实用性和先进性相结合的原则。数据中心本身是一种先进的管理哲学，而企业实施数据中心是作为一个项目展开的，需要取得实效和投资回报。

　　功能与目标：如同一般性信息系统的构建理念，数据中心也需要对现有业务进行重组，从而达到信息技术对管理的革新，管理才能在信息技术的基础上达到本质上的整合和进步。从证券业的核心业务来看，构建数据中心需要满足以下三个方面的需求:(1)经纪人考核。对于经纪人的考核与管理，是IT系统建设的重要组成部分。早期，是在交易系统中增加经纪人考核模块，建立员工营销收入提成台账，营销收入提成每月计算一次。随着数据中心的逐步建立，把证券经纪人考核功能慢慢引入其应用体系，在交易结束后进行数据归类以及考核计算。(2)客户关系管理。解决了内部管理问题后，证券公司纷纷从客户服务和增值角度来不断增强自己的竞争力。客户关系管理系统(CRM)的推出，就使得证券公司在改进服务方式的同时，也能对这些交易行为的数据进行分析，通过引入信息模型的方法，针对这些行为和需求分类，分层次地对客户提供针对性的个性化服务。(3)迫切的新型应用需求和绩效管理。目前许多企业借鉴国外在绩效管理方面已经取得的成熟经验，也正在建立符合自身特点的关键绩效指标(KPIs)管理体系，并将其作为企业量化管理的重要依据。

　　咨询服务平台：近几年，随着证券市场日益规范、投资者素质不断增强以及国内证券金融相关部门的研发水平不断提高，国内对证券信息数据库产品的需求不断扩大。证券公司希望构建一个完整的证券咨询服务平台，用于支持公司内部的市场研究、行业研究、金融工程等方面的研究，用于为客户的理性化投资提供更好的服务，及满足公司在资产管理、风险控制、投资决策等方面的数据支持需求。

　　二是重点突出、分步实施的原则。数据中心的建设应该有明确详细的规划作为指导，需要注重时效，突出重点需求。应该优先解决证券公司中关键部门和关键业务对数据中心的需求。

　　三是可靠性和安全性原则。作为金融行业企业，证券公司对于信息系统的可靠性和安全性有着较高的要求。信息系统可能存在的风险是证券公司风险控制的一个重点。另一方面，数据中心由于承担全企业数据处理的重任，维系着整个企业各个业务系统的正常运转，因此数据中心系统的可靠性和安全性建设是重中之重。

　　数据中心系统设计方案框架

　　整合后的数据中心作为一个完整的证券行业数据服务体系，其基本功能目标要满足以下几类数据服务需求：

　　原始基础数据服务。这类数据服务主要是面向那些需要某个单独源系统整合基础数据的管理系统，所提供的数据直接来自于源系统，只是在数据集成平台进行了清洗和标准化处理。

　　整合基础数据服务。这类数据服务主要是面向那些需要多个源系统整合基础数据的管理系统。这些数据来自多个源系统的整合数据，可以通过某个属性关联起来，原则上这些数据除了标准化处理以及通过关键字把信息合并之外，不会做其他加工处理。

　　加工汇总数据服务。这类数据服务主要是面向那些需要进行加工汇总处理数据的管理系统，比较典型的是绩效考核系统和EDW，这些系统需要根据大量的历史基础数据进行计算。通常的做法是把一些需要基于历史基础数据进行大量运算处理的指标在数据集成平台完成预处理，然后再通过数据交换平台提供给相应的管理系统。

　　准实时基础数据服务。这类数据服务主要是面向对数据时效性要求较高的管理系统，比如资金管理系统、交易风险监控系统等。这是一个介于交易数据服务体系和管理数据服务体系之间的目标。既可以考虑在交易数据服务体系中实现，也可以考虑在管理数据服务体系中实现。

　　根据前文中所描述的证券公司数据中心的设计特点和设计原则，结合证券公司实际的系统架构和业务情况，得到如下的总体设计框架。数据中心系统主要由四大模块组成，即采集中心、处理中心、数据网关和控制中心。

　　采集中心。数据采集部分主要完成从数据源采集数据，传输并存入数据中心的主数据库的任务。在证券公司业务系统框架下，它主要采集各个业务子系统数据源中的原始数据，并完成数据传输和记录等任务。考虑到证券行业的数据特点，数据采集系统应考虑以下几点：数据采集不能影响业务系统的正常运行。采集得到的数据是公司的关键数据，必须保证数据采集、传输的安全性。

　　处理中心。处理中心部分完成数据的规整、转换以及一些数据预处理功能。包括文件接收、数据入库、转换、清洗和装载等过程。处理中心同时也是整个数据中心体系中的核心部分。它通常采用以下步骤实现：数据提取：捕获源数据的过程。有完全复制和增量复制两种主要方法；数据清理：清理有效数据，使之更精确更有意义；数据集成：将多个数据源联合成一个统一数据接口来进行数据分析的过程。对于证券公司来说，数据分布在多个系统中，因此，数据集成的规则可能相当复杂，数据转换逻辑和算法必须要切合实际的业务规则。集成结果通常生成新的数据实体或属性，使数据变得易于终端用户进行访问和理解。数据聚集：收集并以总结形式表达信息的过程。数据聚集通常是以业务报表的形式出现的。数据装载：是整个过程的最后步骤，即将数据移入目标表。

　　数据网关。数据网关是应用系统和数据中心之间的封装层，其目的就是为应用系统提供数据支持，应用系统必须通过数据网关才能获取数据中心存储的数据。它的核心功能包括：封装隔离功能、数据服务功能、安全认证功能。

　　控制中心。控制中心主要用来对数据中心内部各模块的正常运行提供支持。主要包括任务管理、日志管理、认证服务、数据库密码服务器、消息管理、系统监控和系统维护等功能。

　　证券公司开展数据中心建设，全面整合交易、客户、财务、清算等数据，为总部各应用系统提供统一而清洁的数据支持。通过数据中心提高证券公司总部各应用系统的处理效率，加强对各分支机构的集中管理，节约证券公司行政管理和风险控制的管理成本，提高证券公司的创新能力，是新时期证券公司通过内涵发展、提升竞争能力的必由之路，对于证券公司的发展具有无可替代的关键作用。