证券业应用数据仓库模式.doc

数据仓库在证券行业的应用是一个复杂且关键的过程，它涉及到数据的整合、分析以及决策支持等多个环节。证券行业作为数据密集型的领域，数据仓库技术能够为券商提供诸多优势，包括提升客户服务、提高资产质量和降低成本。 首先，提升客户服务是数据仓库在证券业的主要应用之一。通过建立数据仓库，券商可以对积累的大量客户信息和交易数据进行深度分析，了解客户的交易习惯、盈利状况和投资偏好。这有助于券商提供个性化的投资建议，增强客户满意度和忠诚度，进而提升市场竞争能力。 其次，数据仓库有助于提高资产质量。借助其强大的分析和预测功能，券商可以结合市场趋势、上市公司信息和宏观经济数据，对未来的市场变化进行预判。这些预测结果可指导券商做出更明智的决策，优化客户和自有资产的管理，有效防范经营风险。 再者，数据仓库能帮助降低成本。通过实时、准确地掌握经营状况、资金流动、利润水平和客户分布等关键信息，券商能更高效地管理运营，减少不必要的支出，实现科学化和规范化的管理。 然而，数据仓库在证券行业的实际应用面临诸多挑战。首要问题是系统平台不统一。券商使用的业务系统可能来自不同供应商，各营业部也可能采用不同平台，导致数据分散、结构各异，给数据仓库的数据整合带来困难。此外，技术和业务部门间的协作不足也是阻碍，数据仓库的成功实施需要业务理解和技术实施的紧密结合。同时，券商在运用数据仓库时可能缺乏必要的管理经验，无法有效建立和使用决策支持模型，可能导致分析结果缺乏实用性。 因此，要让数据仓库从“不行”转变为“行”，证券公司需要解决以下几点：统一系统平台，确保数据集中和标准化；加强业务和技术部门的沟通合作，确保需求和技术的匹配；培养或引入具备业务知识和管理经验的专业人才，以更好地利用数据仓库进行决策分析；最后，选择合适的建模方法和工具，确保分析结果的准确性和有效性。 总的来说，数据仓库在证券业的应用是一项具有潜力但充满挑战的任务。通过克服这些障碍，券商可以充分利用数据仓库的优势，推动业务发展，提高竞争力。