証券先物業界のデータモデルは、証券先物業界に関する法律規則、業務規則、制度及び流れなどをベースにし、業界データの現狀を詳しく描寫しています。証券先物業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＋監督管理＋開示」から三つの業務ラインを反射し、範囲內の各業務に対するの全面的な遍歴を実現します。

構築プロセス

SPB業務（S：service）、プロセス（P：Process）、行為（B：Behaviour）の方法を運用し、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、業務の流れを整理し、データ項目を集め、業界標準化の抽象的なモデルを精錬し、階層的な業界データ標準を形成します。

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域を統合、抽出して分類します。テーマ領域の中の核心データの特徴と関係を発見し、テーマ領域間の核心関係を構築します。

各テーマ領域に対して実體と屬性の整理を行い、業界データアプリ建設を指導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、その関連業務の流れに精通し、業界標準の設計に主導的に參加しています。

• チームは証券會社の業務を熟知しており、業界証券會社の論理的モデルの最適事例の設計に主導的に參加しています。

• チームは高所から見下ろす視點を持っています。上からは業界の視點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。下からは仲介機構の視點から企業運営の個性的な差別を考慮することができます。

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