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DEM应用分析范文随着互联网和移动智能设备的迅速发展，数据和信息的管理变得愈发重要。
数据是企业运营的核心资产，越来越多的企业开始关注数据管理和分析的相关技术，以提升自身的竞争力和业务决策水平。
在这个背景下，数据引擎管理（Data Engine Management，DEM）应用逐渐受到企业的青睐，成为企业进行数据管理和分析的重要工具之一DEM应用是一种集成了数据管理、数据处理、数据分析和数据可视化等功能的软件应用程序。
它能够帮助企业实现数据的快速、高效的存储、处理和分析，帮助企业领导者做出更准确、更明智的决策。
DEM应用主要通过以下几种方式实现数据的管理和分析：一、数据采集和清洗：DEM应用能够帮助企业快速采集多样化的数据，并在数据采集的过程中进行数据清洗和过滤，确保数据的质量和准确性。
数据采集和清洗是数据分析的关键步骤，只有数据清洗得当，数据分析才能够准确有效。
二、数据仓库和管理：DEM应用能够帮助企业建立数据仓库，轻松地管理和存储数据。
数据仓库是企业重要的数据资产，能够帮助企业领导者更好地把握企业的运营状况和发展趋势。
三、数据分析和挖掘：DEM应用提供强大的数据分析和挖掘功能，帮助企业发现数据之间的关联和规律，为企业的决策提供有力的支持。
通过数据分析和挖掘，企业可以快速发现潜在的商机和优化运营效率。
四、数据可视化和报告：DEM应用能够将复杂的数据分析结果通过直观的图表和报告展示出来，使企业领导者更容易理解数据分析的结果，做出正确的决策。
数据可视化和报告是数据分析的重要环节，能够帮助企业领导者更加直观地了解数据。
DEM应用在各个行业和领域中都有广泛的应用。
在金融行业，DEM应用可以帮助银行和证券公司对客户的交易数据进行分析，发现潜在的风险和机会，提高风险管理和投资决策的水平。
在零售行业，DEM应用可以帮助零售商分析销售数据，了解消费者的购物偏好，优化产品组合和促销策略。
在制造业，DEM应用可以帮助制造企业实现生产过程的数据化管理，提高生产效率和质量。
证券业务示范实践第1号——证券公司运营管理信息报告机制随着证券行业的快速发展，数字化技术在行业的深化应用，证券公司运营管理工作的日趋复杂，通过运营管理来提升企业核心竞争力已成为证券公司的一项重要战略措施。
在运营管理工作中运营管理信息报告机制是其核心，良好的报告机制有助于公司评估运营负载能力、监控运营风险、优化运营流程，提高运营管理水平。
本报告结合试点工作经验和公司业务实践，为证券公司建设运营管理信息报告机制提供借鉴和参考。
证券公司可参考示范实践，结合公司实际自行制定运营管理信息指标体系，逐步建立与自身业务规范和发展情况相适应的运营管理信息报告机制。
一、证券公司运营管理信息指标体系证券公司运营管理信息报告开展的前提条件是借助运营管理数据展示公司运营状况、监控管理情况，在此基础上分析存在的问题，为运营提升和管理决策提供支持。
由于运营贯穿证券公司经营活动各个环节，涉及数据众多，难以全部统计并一一呈现，因此需要有一套能够体现整体运营管理水平的指标体系。
为有效反映各试点公司的运营情况，推动行业优化运营管理能力，证券公司运营管理指标设计以及时识别防范运营业务风险隐患、提供优质高效的运营支持和服务、保障客户和业务的资产安全为目标，按照行业现行相关管理规定和证券公司业务要点，结合运营管理报告试点工作情况，对相关指标进行了分类整理，包括账户质量控制、信息系统运行环境、业务系统运行环境、业务监控和清算交收情况等五大类，共76个指标。
具体如下：1.账户质量控制2.信息系统运行环境3.业务系统运行环境4.业务监控5.清算交收以上指标主要为各公司在设计自身的运营报告相关指标时提供参考，公司可根据实际情况对指标进行调整。
为提高数据的可比性，公司在确定运营管理指标口径时应与推荐指标口径保持一致。
对于个别确实无法保持口径一致的指标，公司可根据实际业务运作情况进行调整。
二、指标数据采集系统建设思路证券公司数字化转型对内部而言，有利于打破流程竖井，打通全流程业务处理、各环节数据的采集、传输和共享，可实现动态维护、精益管理、灵活分析监控和快速决策等。
基于“1+3+ N”模型体系结构的证券期货业数据模型成果及应用摘要：证券和期货业是一个具有高度信息化、高技术含量、高知识积累需求的行业。
从客观上讲，目前的行业已经在一定程度上建立起了一定的数据生态系统，但是还没有一个能够对整个生态系统进行系统的管理与运行。
数据模型成果是行业数据资产的一种，它可以用来构建行业的知识数据库、知识网络，从而为工业企业的数据生态系统的构建与运行提供支持。
本文论述了证券期货业数据模型成果及应用，将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，为数据模型服务证券期货行业信息化建设高质量发展提供了丰富的理论与实践支持。
关键词：证券交易; 集中清算管理系统; 数据模型１引言自从2015年开始关于证券期货业数据模型的项目就陆续开始了，将近60多家机构参加，大约共有二百余人参与，这是一项在证券期货业中的重大信息化项目。
关于其标准方面的理论也逐渐规范，2019年11月发布了《证券期货业数据模型第1部分：抽象模型设计方法》（JR/T 0176.1—2019），其第2-4部分目前正面向业界征求意见和送审中。
在2020年证券期货行业数据模型成果荣获“一等奖”。
《证券期货业数据模型建设的理论与实践》的配套图书发行后的市场反应热烈。
在产业数据生态经营中，证券期货业数据模型的成果发挥着重要的作用[1]。
2 数据模型知识成果数据模型知识成果的主要内容包括四个方面：方法论、数据模型、业务逻辑副产品、管理平台[2]。
四个方面相互联系，组成了一个该行业的数据知识库。
同时数据模型也是证券和期货行业信息化的一个重要成果。
2.1数据模型方法论该部分是将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，在行业数据治理中它的体系、架构、方法、模式等方面都是比较新颖的。
（证券期货业数据模型见图1）图1证券期货业数据模型总体架构图2.2数据模型该部分由抽象和逻辑模型两部分构成。
证券基金大数据实施方案随着信息技术的不断发展和金融行业的日益复杂，证券基金行业也面临着新的挑战和机遇。
在这样的背景下，大数据技术的应用成为了提升证券基金行业竞争力和服务水平的重要手段。
本文将就证券基金大数据实施方案进行探讨，以期为相关从业人员提供参考和借鉴。
一、大数据在证券基金行业的意义证券基金行业是一个信息密集的行业，市场波动、政策变化、公司业绩等各种因素都会对基金的投资决策产生影响。
而大数据技术的应用可以帮助证券基金公司更好地理解市场、把握投资机会、降低风险，提升投资绩效。
同时，大数据还可以帮助证券基金公司优化客户关系管理、提高运营效率，为客户提供更加个性化的服务。
二、证券基金大数据实施方案的关键步骤1. 数据采集：证券基金公司需要建立完善的数据采集系统，从各个渠道获取市场数据、公司数据、宏观经济数据等。
同时，还需要结合自身业务，采集客户交易数据、资金流向数据等，以建立全面的数据基础。
2. 数据存储：大数据的特点之一就是数据量大、种类多，因此证券基金公司需要建立高效的数据存储系统，包括数据仓库、数据湖等，以保证数据的安全、完整和高效访问。
3. 数据处理：数据处理是大数据应用的核心环节，证券基金公司需要建立数据清洗、数据挖掘、数据分析等一系列数据处理流程，以提取有用的信息和规律，为投资决策和业务运营提供支持。
4. 数据应用：最终，证券基金公司需要将数据应用到实际业务中，包括量化投资模型、风险控制模型、客户关系管理模型等，以提升投资绩效和服务水平。
三、实施过程中需要注意的问题1. 数据安全：证券基金公司处理的数据涉及客户隐私、交易机密等重要信息，因此在实施大数据方案时需要高度重视数据安全，建立完善的数据安全管理制度和技术保障措施。
2. 人才培养：大数据技术需要专业的人才来支撑，证券基金公司需要加大对数据分析师、数据科学家等人才的培养和引进，以保证大数据实施的顺利进行。
3. 业务融合：大数据实施不是简单的技术应用，还需要与证券基金公司的业务深度融合，因此需要公司高层的重视和支持，以推动大数据在公司内部的全面应用。
信息化基础设施有哪些数据是证券公司新一轮市场竞争中最宝贵的战略资源，没有数据中心的信息化建设就如同没有地基的大厦如今，集中管理的经营理念已深深地根植于国内证券公司决策层的脑海中，因此，证券公司信息化建设的重点也由营业部向总部转移，越来越多的证券公司开始构建总部级应用系统。
但是，由于信息化建设的历史原因，证券公司在建设总部级系统时，遇到了极大的困难。
以下是证券公司信息化建设中常见的几个场景：场景1某证券公司在总部先后实施了CRM、风险监控、非现场稽核等总部级应用系统。
这些系统是由不同的开发商提供，而它们都需要客户的交易数据。
于是，最后的结果便是，该券商存在多个针对营业部柜台系统的数据采集程序，不但维护困难，而且导致资源重复投入。
场景2某证券公司欲为自己的核心客户配备专业的服务队伍，提供个性化服务，以便更好地服务于这些客户。
但是员工在建立客户档案时发现，某些客户既是公司的一级市场客户，也是二级市场客户，而目前他们的客户信息和交易数据是分散在不同的业务系统中的，且是作为不同的客户来处理的。
这样，公司就很难建立统一的客户档案，为这名客户提供更好的服务，实现公司的营销服务战略更是纸上谈兵。
场景3某证券公司想建立一个信息服务支持平台，主要目的是向客户发送其所持股票的最新产品研究信息。
但将客户持仓信息却保留在交易系统中，而产品信息则来自于研发咨讯系统。
显然，无法将两者匹配起来。
类似的场景在证券公司中还有很多，而证券公司想深化信息化建设，就必须解决这些问题。
那么，该如何解决这些问题？答案只有一个―构建集证券公司全部业务数据为一体的数据中心。
在数据中心的基础上，证券公司才有能力整合、优化总部级的应用系统，为其管理与决策提供服务。
可见，数据中心是使证券公司数据转化为信息、信息转化为利润的基础。
因此，可以说，数据中心是新时期证券公司信息化建设中最为重要的“基础设施”。
所谓数据中心，是指专门针对证券公司总部级应用系统而进行数据集中处理的系统。
数据仓库技术在金融行业中的应用案例分析概述随着科技的不断发展，数据在金融行业中的应用变得越来越重要。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析的重要工具，在金融行业中发挥着重要作用。
本文将通过分析实际案例，探讨数据仓库技术在金融行业中的应用，以及对行业发展的影响。
案例一：客户关系管理在金融行业中，客户关系管理是非常重要的。
通过有效地管理客户信息，金融机构能够更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
数据仓库技术能够帮助金融机构整合各个渠道获取的客户数据，并进行统一分析。
例如，一家银行通过数据仓库技术整合了客户在ATM、网银和移动银行等渠道的交易数据，通过对这些数据的分析，可以更好地了解客户的消费和投资偏好，从而提供更加精细化的产品和服务。
案例二：风险管理金融行业面临着各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
数据仓库技术可以帮助金融机构对这些风险进行及时监测和管理。
例如，一家保险公司通过数据仓库技术整合了来自不同业务系统的数据，建立了全面的风险模型。
通过对这些数据的分析，可以及时发现和预测风险，采取相应的措施进行风险管理，提高公司的盈利能力和稳定性。
案例三：营销分析金融机构通过有效的营销可以获取更多的客户和业务。
数据仓库技术能够帮助金融机构进行精细化的市场分析，从而制定更加有效的营销策略。
例如，一家证券公司通过数据仓库技术整合了来自交易系统、客户关系管理系统和市场数据等的数据，通过对这些数据的分析，可以了解不同市场的投资偏好和需求，根据这些信息制定相应的产品和营销活动，提高销售效率和市场份额。
案例四：预测和决策支持在金融行业中，预测和决策支持是非常重要的。
数据仓库技术能够帮助金融机构进行精确的预测和决策支持，从而提高业务的效率和盈利能力。
例如，一家基金管理公司通过数据仓库技术整合了来自市场数据、经济数据和基金投资数据等的数据，通过对这些数据的分析，可以预测市场趋势和经济周期，从而指导投资决策和资产配置，提高基金的回报率。
数据仓库技术的常见应用场景分析随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据仓库技术越来越受到企业和组织的关注和重视。
数据仓库是一个用于整合、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，可以帮助企业从数据中发现价值。
在各个行业中都存在着各种各样的数据仓库应用场景。
一、销售和市场营销领域在销售和市场营销领域，数据仓库技术发挥着重要作用。
通过数据仓库，企业可以将销售数据、客户数据、市场数据等不同来源的数据进行整合，帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化产品定价和市场策略等。
数据仓库可以帮助企业实现个性化的市场推广，提高销售效率和客户满意度。
二、金融行业在金融行业，数据仓库技术的应用非常广泛。
银行、证券公司等金融机构可以通过数据仓库整合和分析客户的交易数据、信用评级数据、市场行情数据等，帮助其更好地管理风险、制定投资策略和提高业务决策的准确性和效率。
此外，金融机构还可以利用数据仓库进行反欺诈分析，识别可疑的交易行为，提高金融安全性。
三、物流和供应链管理在物流和供应链管理领域，数据仓库技术有助于提高物流效率和降低成本。
通过数据仓库，企业可以整合和分析物流运输数据、仓储数据、订单数据等，实时监控和优化物流运作，提高物流配送效果和客户满意度。
此外，数据仓库还可以帮助企业了解供应链的瓶颈和风险，从而优化原材料采购、供应商管理和产品生产计划。
四、人力资源管理在人力资源管理领域，数据仓库技术对于企业的决策和战略非常重要。
通过整合员工的基本信息、薪酬福利数据、绩效评估数据等，数据仓库可以帮助企业进行员工绩效分析、薪酬制度优化、人才培养规划等。
数据仓库还可以利用数据挖掘技术，帮助企业识别高潜力员工、预测员工流失风险，提高员工满意度和组织绩效。
五、医疗领域在医疗领域，数据仓库技术可以帮助医院和医疗机构实现临床数据的整合和共享。
通过整合患者的病历数据、检查数据、药物处方数据等，医疗机构可以更好地提供个性化的医疗服务、优化医疗资源配置和制定治疗方案。
⼀、序 ⾃研究⽣毕业起，就⼀直在证券⾏业转，券商呆过，基⾦公司呆过，也在市场其他机构呆过，⼀共10年多了。
所以不敢说⼗分了解，但是可以算是过遍千帆了。
证券公司业务部门可以分为前台业务部门、中台业务部门和后台业务部门。
下⾯我们讲讲后台业务部门。
⼆、后台部门 说起后台，有些⼈就⽐较泄⽓，感觉在证券公司搞后台没啥前途。
未必如此，我先提两个，⼀个是清算托管部，⼀个是信息技术。
清算托管呢，本来证券公司是没有的，都在财务部进⾏。
证券公司综合治理期间，证监会提出五项内控的要求，其中就要求客户交易结算资⾦必须有单独的部门进⾏托管。
这才有了清算托管部。
简单的说，公司⾃有的资⾦由财务部进⾏管理，⽽客户交易结算资⾦(也就是客户保证⾦)并不属于公司的财产，虽然还在表内，但是是破产隔离的。
既然不属于公司财产，公司就要单独另设⼀个部门来进⾏管理和清算。
清算托管的职责，说⽩了，就是把客户交易的钱和券算清楚，根据证券交易所和证券登记结算公司(早期PROP平台、IST 平台，加上中债登、上清所)发过来的交易数据，根据交易系统和资产管理系统的交易数据，把钱券交割好，把产品的估值计算好，和托管⾏进⾏核对，完成资⾦划付。
就以集中交易清算为例，先把⼏个数据往⾥⾯⼀丢，系统⾃动根据匹配结果，做⼀级清算，然后做⼆级清算(现在没有了，⼆级清算是总部对营业部清算)，三级清算(营业部对客户清算)。
这样⼀级⼀级的，最终把你买的股票和你扣的钱对起来。
这还只是集中交易哦，如果场外呢，买开放式基⾦呢?如果场内场外都有的ETF呢?所以这⼯作并不简单。
清算托管⼀般要求计算机，财务类⼈员(很多⼈员是原先营业部的电脑部经理，抽调过来的)，看起来是纯后台，但是从⽬前的情况看，OTC市场的兴起让它逐渐成为中台甚⾄前台。
OTC是场外交易市场，也就是说对不在交易所内挂牌的产品进⾏转让和流动。
⽐如说，你买了个资产管理计划，本来半年开放申购赎回⼀次，你中途要⽤钱?没门。
数据仓库在证券业的应用
随着数据仓库技术的发展，在线分析、数据挖掘已渐渐获得了券商的青睐，但数据仓库在证券业中却鲜有成功的案例，大部分券商对数据仓库也都持观望的态度，对数据仓库的应用仅限于研究阶段。
那么究竟数据仓库的“行”在何处：它可以为我们带来什么？为什么“不行”：它的应用为什么不能达到其预期的效果？怎样才能使数据仓库从“不行”的模式转到到“行”的模式？本文试对此进行探讨，并认为数据的集中统一是数据仓库应用的基础；确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心；高效的应用系统是数据仓库应用的动力；良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。
数据仓库的“行”
这里所说的数据仓库的“行”主要是指数据仓库可以做什么，它的使用能为证券业带来哪些好处，为什么对券商来说是一个行之有效的工具。
数据仓库（Data Warehouse）是在数据库基础上发展而来的，是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时期的数据集合，用以支持企业经
营管理中的决策过程。
它通常由三个部分构成：数据仓库、联机分析处理及数据挖掘，它们之间具有极强的互补关系。
数据仓库用来对大量的数据按一定的结构进行组织存储；联机分析处理则可进行灵活丰富的多维分析与查询，可以从不同的角度去分析企业的运作情况，并对未来进行预测；数据挖掘则是对现有数据进行深层次的研究分析，从中找出对经营管理有用的结论。
由上述对数据仓库的叙述，不难看出特别是对券商这种数据密集型的企业而言，数据仓库技术的应用在以下三个方面有其得天独厚之处和现实的意义：
提升客户服务虽然大部分券商已积累了大量的客户信息和交易数据，但现在还没有办法对客户的贡献度、盈亏情况、持仓情况及操作习惯等进行统计和分析，为客户提供针对其个人习惯的投资组合建议。
而通过建立数据仓库，为客户资料的统计分析提供基本的信息源和辅助工具，已成为券商提高市场竞争能力和客户服务水平的关键。
提高资产质量数据仓库中强大的分析和预测功能为此提供了有力的支持，可根据股市行情走势、上市公司的资料以及宏观微观经济数据等对
未来市场进行预测，为客户和自有资产的经营管理提供合理的建议，从而有效地提高资产质量、防范经营风险。
降低成本数据仓库的建立可使券商更加及时、准确地掌握自身的经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息，从而能有效地提高管理水平、降低经营成本，使整个证券公司的经营管理更加高效、科学、规范。
数据仓库的“不行”
虽然从理论上说数据仓库技术的应用可以为券商带来很大的收益，但实际情况却并不尽如人意，完全意义上的数据仓库的应用在证券业中还鲜有成功的案例，这也使得相当部分券商对它“望而却步”，为什么数据仓库从“行”变成了“不行”，不能有效发挥其应有的作用呢？究其主要原因就是数据仓库技术没有做到与证券业务的有机融合。
系统平台不统一目前大部分券商所用的业务系统平台并不统一，如交易系统用一种软件，清算系统又用另一种软件，还有的证券公司中各家营业部所采用的业务系统的平台也不一样，而且大部分采用的都是分布的管理模式，这种情况造成了数据的分散、数据结构的多样。
而数据仓库的基础是大量集中的、丰富的、按统一规则组织存放的数据，分散的、
结构不同的数据使得数据采集困难，数据仓库不能有效地发挥其作用。
技术与业务部门欠协调数据仓库的提出和应用通常都是技术部门在其中扮演重要角色，业务部门参与得较少，但实际上没有业务部门与技术部门之间的很好协调，数据仓库是不可能应用成功的。
因为数据仓库技术是管理科学、计算机科学、网络科学和分析手段的大融合，从技术上来说数据库技术的发展已使数据仓库的实现并不困难，而关键在于怎样使用它。
数据仓库的成功使用离不开管理思想和业务经验的完美结合，在有了相应的技术支持以后，只有同时具备丰富的业务经验和先进的管理思想的使用者才能成功使用数据仓库，得到有用的信息。
缺乏管理经验数据仓库不乏失败的案例，如美国在对越战争中根据越军对美军攻击的时间和次数而得出了一个“越军在有月亮的晚上最易展开攻击”的无用结论。
数据仓库使用时一个重要问题是建立模型，数据仓库的产品一般可使用多种建模方法，如关联法、依赖法、时序法、神经网络以及利用统计分析等等，然后利用模型去对问题进行分析得出相应结论，建立在数据仓库之上的系统都是决策支持系统。
而要进行决策，针对一个具体的问题怎样分析，从什么角度进行分析，何种因素是主要的、何种因素是次要的，采用何种方法建模以及怎样建模都要依使用者的经验而定，这就要求使用者对相关的业务非常熟悉并具备相应的
管理和分析能力，否则得出的结论就很可能是无用的。
而对我国大部分券商而言，缺少的恰好就是这种经验，而且券商经营管理中的不规范也为数据仓库的成功应用增加了难度。
受政策影响较大人们将市场对经济的自动调节比喻为“一只看不见的手”，而股市则是反映经济情况的晴雨表，经济学家一直试图通过对市场的研究找出经济发展的规律，数据仓库的主要效用之一也就是通过对已有数据的分析借以揭示市场内在的发展规律，从而得出市场可能的走向。
但纵观中国证券市场十多年的风风雨雨，国家政策与宏观调控这只“看得见的手”在其中起了举足轻重的作用，当然这是由于我国证券市场先天基础不好，发展不规范使得国家不得不采取措施加以调整，但这也使得证券市场无可避免地打上了国家政策的烙印。
这种情况下，单纯根据市场规律，用数据仓库进行分析得到的预测结果与实际情况就会有所偏差。
从“不行”到“行”
如何将数据仓库的“不行”变为“行”，使其在我国的证券业发展中发挥巨大的作用，是广大券商普遍关心的一个问题。
那么在找出“不行”的原因之后我们就可“对症下药”采取相应的措施了。
数据的集中统一是数据仓库应用的基础。
首先要统一券商所用信息系统的平台，各营业部均应采用统一的系统平台，同时各业务系统也采用统一的平台，统一数据结构。
并采用集中的经营管理模式，使所有的数据都按相同的结构集中存放在一起，方便数据采集，做好数据仓库应用的基础工作。
确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心。
电脑技术人员知道数据仓库可以“做什么”，业务人员则知道具体的分析要“怎么做”，为此应将技术部门与相关的业务部门进行很好的协调，充分发挥技术人员和业务人员的优势，根据证券业和本公司的具体情况选用合适的方法建立模型，这些模型经过检验正确后就可作为整个数据仓库的核心，为经营管理提供决策建议。
高效的应用系统是数据仓库应用的动力。
数据模型建好以后，要使其发挥应有的作用就应在其上建立相应的应用系统，包括客户关系管理系统、市场分析和风险控制系统等等，只有当建立于数据仓库基础之上的应用系统在券商的发展中起了很好的作用以后，证券公司的老总们才能充分意识到数据仓库的重要性，这就是数据仓库应用发展的动力所在。
良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。
令人欣慰的是国家已意识到证券市场健康稳定的重要性，证监会等领导机构对券商和上市公司的要求越来越严格，监管力度不断加强，这一切都促使中国股市朝健康稳定的方向发展。
我们有理由相信随着我国证券市场的逐步规范，股市也必将按市场规律进行发展，数据仓库就会发挥越来越大的作用。
结束语
数据仓库的应用在国外取得了很大的成功，但中国与外国在数据仓库的应用环境方面有很大的区别，所以数据仓库在中国的应用成功的案例并不多。
为了促进这项技术在证券业的成功应用，除了证监会等领导机构对证券市场进行规范为其创造良好的外部环境之外，更重要的是各证券公司注意业务系统平台的集中统一和技术与业务的有机融合，做好数据仓库应用的准备，勇敢面对加入WTO所带来的挑战。
