近幾年，綜合治理基本解決了券商風險，資本市場的快速發展讓靠天吃飯的券商較快地解決了生存之憂。目前，中國券商正面臨一個發展轉型的歷史性機遇，有條件有資本為未來發展作一些戰略性規劃和投入，以及為業務轉型進行探索，以提升競爭內涵。

　　今後，在合規前提下，如何更充分了解市場的需要，主動進行創新，更有力地促進行業多元化發展，如何更有力地提高經紀業務整體服務水準，都是券商行業所面臨的一場大考。

　　而隨著資本市場的開放加速和國內金融業綜合化服務趨勢加快，客戶對於財富管理的綜合解決能力的需求升級，也將對券商經紀業務提出更高要求。

　　因此，發現客戶需求，為滿足客戶需求制定切實可行的服務系統與服務解決方案是當務之急。優秀的客戶服務水準取決於對客戶的理解和了解，發現和整理客戶需求又必須依賴公司的CRM系統和深入的數據挖掘、數據分析，而數據挖掘和數據分析必須通過整合證券公司的數據中心才能實現。

　　證券公司數據中心建設現狀

　　在企業管理集約化、精細化的需求下，企業為了優化業務和管理流程而進行資訊系統的數據集中。數據中心是企業數據集中的載體和支援平臺，是實現數據集中的必要手段。

　　前幾年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資訊系統看成是單一的成本中心，而沒有看到客戶-資訊系統-資訊利用-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帶來贏利價值。其實，在目前行業背景下，建設證券公司數據中心顯得尤為重要。它可以將證券公司原有孤立的交易數據、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，並通過數據倉庫技術，進行各種深層的數據挖掘，為證券公司提供決策支援。但從目前各大證券公司的情況來看，由於前期經驗不足、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並不理想。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。後來，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援。目前，主要完成了以下幾方面的功能：數據倉庫系統的中心資訊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，支援動態資訊查詢。但這仍然以數據集中、數據備份等功能為主，對集中後的數據應用，沒有進行很好的規劃。而且，其投資的主要部分集中在硬體資源上，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，對於數據集中存儲後的加工、分類、整合以及應用等，缺乏全面的規劃。

　　架構證券公司數據中心的思路

　　數據中心建設的目的是能夠容納證券公司所有的業務數據和管理數據，並且對其實施管理，搭建起各資訊孤島之間的橋梁，實現證券公司業務數據的大集中，從而解決數據整合問題和實現知識共用。通過數據共用，打破部門邊界，支援公司級決策，為企業級管理應用系統、PORTAL等應用提供數據支援，並可方便地作為數據倉庫等再開發項目的數據源。

　　證券公司數據中心的最終目標是有效地支援證券公司現有的以及未來的管理和決策應用。要建立一個有效的、符合企業實際情況的數據中心須堅持以下一些原則：

　　一是實用性和先進性相結合的原則。數據中心本身是一种先進的管理哲學，而企業實施數據中心是作為一個項目展開的，需要取得實效和投資回報。

　　功能與目標：如同一般性資訊系統的構建理念，數據中心也需要對現有業務進行重組，從而達到資訊技術對管理的革新，管理才能在資訊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，構建數據中心需要滿足以下三個方面的需求:(1)經紀人考核。對於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組，建立員工行銷收入提成臺賬，行銷收入提成每月計算一次。隨著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，在交易結束後進行數據歸類以及考核計算。(2)客戶關係管理。解決了內部管理問題後，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。客戶關係管理系統(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，通過引入資訊模型的方法，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。(3)迫切的新型應用需求和績效管理。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，也正在建立符合自身特點的關鍵績效指標(KPIs)管理體系，並將其作為企業量化管理的重要依據。

　　諮詢服務平臺：近幾年，隨著證券市場日益規範、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準不斷提高，國內對證券資訊數據庫産品的需求不斷擴大。證券公司希望構建一個完整的證券諮詢服務平臺，用於支援公司內部的市場研究、行業研究、金融工程等方面的研究，用於為客戶的理性化投資提供更好的服務，及滿足公司在資産管理、風險控制、投資決策等方面的數據支援需求。

　　二是重點突出、分步實施的原則。數據中心的建設應該有明確詳細的規劃作為指導，需要注重時效，突出重點需求。應該優先解決證券公司中關鍵部門和關鍵業務對數據中心的需求。

　　三是可靠性和安全性原則。作為金融行業企業，證券公司對於資訊系統的可靠性和安全性有著較高的要求。資訊系統可能存在的風險是證券公司風險控制的一個重點。另一方面，數據中心由於承擔全企業數據處理的重任，維繫著整個企業各個業務系統的正常運轉，因此數據中心繫統的可靠性和安全性建設是重中之重。

　　數據中心繫統設計方案框架

　　整合後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：

　　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整合基礎數據的管理系統，所提供的數據直接來自於源系統，只是在數據整合平臺進行了清洗和標準化處理。

　　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資訊合併之外，不會做其他加工處理。

　　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。通常的做法是把一些需要基於歷史基礎數據進行大量運算處理的指標在數據整合平臺完成預處理，然後再通過數據交換平臺提供給相應的管理系統。

　　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。這是一個介於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。

　　根據前文中所描述的證券公司數據中心的設計特點和設計原則，結合證券公司實際的系統架構和業務情況，得到如下的總體設計框架。數據中心繫統主要由四大模組組成，即採集中心、處理中心、數據網關和控制中心。

　　採集中心。數據採集部分主要完成從數據源採集數據，傳輸並存入數據中心的主數據庫的任務。在證券公司業務系統框架下，它主要採集各個業務子系統數據源中的原始數據，並完成數據傳輸和記錄等任務。考慮到證券行業的數據特點，數據採集系統應考慮以下幾點：數據採集不能影響業務系統的正常運作。採集得到的數據是公司的關鍵數據，必須保證數據採集、傳輸的安全性。

　　處理中心。處理中心部分完成數據的規整、轉換以及一些數據預處理功能。包括文件接收、數據入庫、轉換、清洗和裝載等過程。處理中心同時也是整個數據中心體系中的核心部分。它通常採用以下步驟實現：數據提取：捕獲源數據的過程。有完全複製和增量複製兩種主要方法；數據清理：清理有效數據，使之更精確更有意義；數據整合：將多個數據源聯合成一個統一數據介面來進行數據分析的過程。對於證券公司來説，數據分佈在多個系統中，因此，數據整合的規則可能相當複雜，數據轉換邏輯和演算法必須要切合實際的業務規則。整合結果通常生成新的數據實體或屬性，使數據變得易於終端用戶進行訪問和理解。數據聚集：收集並以總結形式表達資訊的過程。數據聚集通常是以業務報表的形式出現的。數據裝載：是整個過程的最後步驟，即將數據移入目標表。

　　數據網關。數據網關是應用系統和數據中心之間的封裝層，其目的就是為應用系統提供數據支援，應用系統必須通過數據網關才能獲取數據中心存儲的數據。它的核心功能包括：封裝隔離功能、數據服務功能、安全認證功能。

　　控制中心。控制中心主要用來對數據中心內部各模組的正常運作提供支援。主要包括任務管理、日誌管理、認證服務、數據庫密碼伺服器、消息管理、系統監控和系統維護等功能。

　　證券公司開展數據中心建設，全面整合交易、客戶、財務、清算等數據，為總部各應用系統提供統一而清潔的數據支援。通過數據中心提高證券公司總部各應用系統的處理效率，加強對各分支機構的集中管理，節約證券公司行政管理和風險控制的管理成本，提高證券公司的創新能力，是新時期證券公司通過內涵發展、提升競爭能力的必由之路，對於證券公司的發展具有無可替代的關鍵作用。