証券先物業(yè)界のデータモデルは、証券先物業(yè)界に関する法律規(guī)則、業(yè)務(wù)規(guī)則、制度及び流れなどをベースにし、業(yè)界データの現(xiàn)狀を詳しく描寫しています。証券先物業(yè)界のデータモデルの抽出過程は、IBR（Identity、Behavior、Relevance）方法を用いて、「取引＋監(jiān)督管理＋開示」から三つの業(yè)務(wù)ラインを反射し、範(fàn)囲內(nèi)の各業(yè)務(wù)に対するの全面的な遍歴を?qū)g現(xiàn)します。

構(gòu)築プロセス

SPB業(yè)務(wù)（S：service）、プロセス（P：Process）、行為（B：Behaviour）の方法を運(yùn)用し、市場のすべての品種に対して一つ一つ遍歴し、その取引行為と過程を透明化し、業(yè)務(wù)の流れを整理し、データ項(xiàng)目を集め、業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)化の抽象的なモデルを精錬し、階層的な業(yè)界データ標(biāo)準(zhǔn)を形成します。

抽象的なモデルの成果に頼り、整理された行為、プロセスに対してデータの共通性をまとめ、論理的モデルテーマの領(lǐng)域を統(tǒng)合、抽出して分類します。テーマ領(lǐng)域の中の核心データの特徴と関係を発見し、テーマ領(lǐng)域間の核心関係を構(gòu)築します。

各テーマ領(lǐng)域に対して実體と屬性の整理を行い、業(yè)界データアプリ建設(shè)を指導(dǎo)する論理的モデルを形成します。

長所と特徴

• チームは証券先物が現(xiàn)在の資本市場上で関連する主流の品種を熟知しており、その関連業(yè)務(wù)の流れに精通し、業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)の設(shè)計(jì)に主導(dǎo)的に參加しています。

• チームは証券會(huì)社の業(yè)務(wù)を熟知しており、業(yè)界証券會(huì)社の論理的モデルの最適事例の設(shè)計(jì)に主導(dǎo)的に參加しています。

• チームは高所から見下ろす視點(diǎn)を持っています。上からは業(yè)界の視點(diǎn)から証券先物市場の全體的な関連を見抜くことができます。下からは仲介機(jī)構(gòu)の視點(diǎn)から企業(yè)運(yùn)営の個(gè)性的な差別を考慮することができます。

• チームは業(yè)界モデル?コンサルティング、建設(shè)過程において、獨(dú)自のコンサルティング、実施方法を形成しました。