JR∕T 0176.3-2021 证券期货业数据模型 第3部分:证券公司逻辑模型.pdf
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1、ICS 03.060CCS A11JR中 华 人 民 共 和 国 金 融 行 业 标 准JR/T 0176.32021证券期货业数据模型第 3 部分:证券公司逻辑模型Securities and futures industry data modelPart 3:Logical data model of securities company2021-11-02 发布2021-11-02 实施中国证券监督管理委员会发 布JR/T 0176.32021I目次前言.II引言.III1范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14逻辑模型梳理.24.1逻辑模型梳理方式.24.2逻辑模型的梳理步骤.2
2、5数据域划分.25.1概述.25.2主体数据域.35.3账户数据域.35.4品种数据域.35.5交易数据域.35.6资产数据域.45.7合同数据域.45.8渠道数据域.55.9营销数据域.56数据域间关联关系.57实体关系图.68数据表和数据项.89英文词根库.910证券业务分类标签.1011数据敏感性标识.1212代码映射关系.1313产出物说明.13参考文献.14JR/T 0176.32021II前言本文件按照GB/T1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规范的规定起草。本文件是 JR/T0176证券期货业数据模型的第 3 部分。JR/T0176 已经发布了以下部分
3、:第1部分:抽象模型设计方法;第3部分:证券公司逻辑模型。本文件由中国证券监督管理委员会提出。本文件由全国金融标准化技术委员会(SAC/TC180)归口。本文件起草单位:中国证券监督管理委员会、中证信息技术服务有限责任公司、中证数据有限责任公司、中国期货市场监控中心有限责任公司、申万宏源证券有限公司、中信建投证券股份有限公司、国信证券股份有限公司、国泰君安证券股份有限公司、海通证券股份有限公司、中信证券股份有限公司、华金证券股份有限公司、华菁证券有限公司、兴业证券股份有限公司、民生证券股份有限公司、华泰证券股份有限公司、广发证券股份有限公司、太平洋证券股份有限公司、浙商证券有限责任公司、深圳市
4、金证科技股份有限公司、恒生电子股份有限公司、北京根网科技有限公司、福建新意科技有限公司、上海金仕达软件科技有限公司、福建顶点软件股份有限公司。本文件主要起草人:姚前、蒋东兴、刘铁斌、罗凯、程立、周云晖、陆骋、金星、周思宇、王恺、周皓、张喆、谢晨、路一、孙宏伟、黄璐、汪萌、张春艳、朱旭、刘佳、王瑞娜、石宏飞、东晓亮、刘建坤、陈真珠、聂亚妮、肖钢、许立芳、宗浩鹏、马丽霞、林柏、燕振华、张玲岩、吴保杰、于鹏、孙静、刘力、凌乐乐、刘殿兴、邱华勇、李细杰、陈林、陈东东、郑振湖、孟祥凯、朱阿柯、吴辉、龙建益、杨展昆、周晓露、孙磊、杨伟锦、陆明其、朱仲春、王俊凯、蒋征中、张凤林、王金辉、白立祥、张晓川、宋子
5、才。JR/T 0176.32021III引言证券期货业数据化程度相对较高,机构多、类型广、交易方式多样,机构内及机构间数据交换频繁、业务发展迅速,为提高数据交换效率、规范行业机构数据应用系统建设、推进行业数据标准化水平,证券期货行业组织开展了行业数据模型建设工作,旨在清晰描述整个市场的数据流向、数据名称、数据定义、结构类型、代码取值和关联关系等,为行业机构内部系统建设和机构间数据交换提供了基础。证券期货业数据模型包括抽象模型和逻辑模型两大部分,其中逻辑模型部分,按照行业数据模型公共部分和证券交易所、期货交易所、证券公司、期货公司、基金公司、监管机构的不同视角,以“1+6”的方式,依托抽象模型,
6、设计一系列实用性比较强的数据表,最终形成逻辑模型。证券期货行业数据模型标准共分为8个部分:-第1部分:抽象模型设计方法;-第2部分:逻辑模型公共部分行业资讯模型;-第3部分:证券公司逻辑模型;-第4部分:基金公司逻辑模型;-第5部分:期货公司逻辑模型;-第6部分:证券交易所逻辑模型;-第7部分:期货交易所逻辑模型;-第8部分:监管机构逻辑模型。其中第1部分的目的在于形成一套符合监管规范的模型框架,以及一套依据监管规则提炼形成的行业数据字典;第2部分的目的在于规范行业机构资讯数据模型的建设;第3、4、5部分的目的在于规范证券公司、基金公司、期货公司开展数据中心、数据仓库、大数据平台等数据归集建设
7、中的逻辑模型梳理,以及支持应用系统建设;第6、7部分的目的在于规范证券、期货交易所开展逻辑模型梳理;第8部分的目的在于规范监管机构的逻辑模型建设。证券公司逻辑模型依托抽象数据模型成果,归纳各类业务交易行为、过程中的数据共性,合并、提炼数据特征,形成数据分类;其次,通过找出散乱归类中的核心数据特性,归纳、划分逻辑模型数据域;然后根据“主体-行为-关系”(Identity-Behavior-Relevance,以下简称IBR)的方法,建立数据域之间的关系,形成从核心到外延的逻辑模型架构;最后,以逻辑模型架构为基础,采用通用的逻辑模型设计步骤,进行系统级分析、表级分析、字段级分析、代码整合,构建各数
8、据域中实体及实体间关系,并补充完善实体属性,最终形成证券公司逻辑模型。本文件主要给出了证券公司逻辑模型梳理方法及形成的相关产出物。JR/T 0176.320211证券期货业数据模型 第 3 部分:证券公司逻辑模型1范围本文件规定了证券公司逻辑模型的梳理方式及步骤、数据域划分、数据域间关联关系、实体关系图、数据表和数据项、英文词根库、证券业务分类标签、数据敏感性标识、代码映射关系及模型产出物说明的相关内容。本文件适用于证券公司开展数据中心、数据仓库、大数据平台等数据归集建设中的逻辑模型梳理,以及企业数据标准化、主数据管理等数据治理相关工作。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构
9、成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。JR/T01582018证券期货业数据分类分级指引JR/T0176.12019证券期货业数据模型第1部分:抽象模型设计方法3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1主体identity证券公司开展业务过程中的相关各方。3.2账户account记录主体(3.1)关于品种、资金的持有情况及变动情况的载体。3.3品种variety可以被主体(3.1)发行、出售、购买的能够满足特定金融需求的各种金融工具或金融服务。3.4交易trading证券公司与客户等主
10、体(3.1)的交互行为,客户在证券公司参与证券期货市场的所有行为,以及该行为触发的其他参与者的所有行为。3.5资产asset主体(3.1)在证券期货市场上投资、交易形成的能够带来经济利益的资源。3.6合同agreementJR/T 0176.320212证券公司根据相关法律法规、规章制度以及交易所的交易规则制定的协议。3.7渠道channel证券公司与客户、合作伙伴及内部机构等在开户、交易、资金存取、通知、产品营销推荐等业务场景下进行交互的通道。3.8营销marketing为了获取、维护、增强证券公司与客户的关系而开展的一些促销活动。注:包括各类营销任务、营销服务等内容。4逻辑模型梳理4.1逻
11、辑模型梳理方式证券公司逻辑模型采用上下结合的方式进行梳理:上则是以行业抽象模型为基础,采用自顶向下的方法进行梳理;下则是从自底向上的角度,采用金融行业逻辑模型通用的建设方法进行设计,通过系统级分析、表级分析、字段级分析、代码整合,构建各数据域中实体及实体间关系,并补充完善实体属性,最终形成逻辑模型。4.2逻辑模型的梳理步骤数据域的划分、数据域和数据域之间关联关系的构建是模型编制的基础。证券公司逻辑模型的梳理步骤如下:a)针对证券公司所涉及到的品种,根据 JR/T0176.12019 的抽象模型设计方法,归纳业务交易行为、数据共性,合并、提炼数据特征,形成数据分类;b)在数据分类中,根据核心数据
12、特性归纳并划分逻辑模型数据域(见第 5 章);c)结合证券公司业务系统的分析,建立数据域间关联关系(见第 6 章),形成从核心到外延的逻辑模型架构;d)在逻辑模型架构的基础上,采用通用的逻辑模型设计步骤,形成逻辑模型成果(见第 7 章13章),具体如下:1)实体关系图;2)数据表和数据项;3)行业英文词根库及模型的英文翻译;4)证券业务分类标签;5)数据敏感性标签;6)主流系统软件商代码映射关系。5数据域划分5.1概述证券公司逻辑模型数据域的划分是应用第 4 章给出的逻辑模型梳理方式,在抽象模型的梳理成果的基础上,结合证券公司逻辑模型所涉及的数据范围,通过归纳数据特征,提炼得到数据共性,进而形
13、成JR/T 0176.320213数据归类,划分为主体、账户、品种、交易、资产、合同、渠道、营销八个数据域,下述第 5.25.9节分别为各数据域主要内容的介绍。5.2主体数据域主体数据域是证券公司开展客户关系管理、进行客户画像和标签管理、建设以客户为中心的应用系统的重要基础性模型。主体数据域与账户、交易、资产和合同等其他数据域之间存在着密切的关联关系,是核心数据域,根据证券公司实际业务过程特征、数据分布、完整性、一致性等方面将主体归纳、抽象为用户、客户、内部组织与其他外部组织四大类:a)用户:区别于客户,主要指在正式注册登记为客户前的客户存在形式;b)客户:分为机构客户、个人客户、产品客户;c
14、)内部组织具体包括:1)内部机构;2)内部员工;3)经纪人。d)其他外部组织具体包括:1)发行机构;2)登记机构;3)支付机构;4)销售机构。5.3账户数据域账户数据域是主体因业务需求在相关机构登记的各类账户信息,账户数据域按照账户类型划分三大类,包括交易账户、资金账户、银行账户:a)交易账户:证券登记结算机构、基金公司等机构为投资者设立的,用于准确记载投资者所持的证券种类、名称、数量及相应权益和变动情况的账册。按照交易的类型有证券账户、基金账户、基金交易账户、中债登账户、资管账户、资管交易账户、贵金属交易账户、一码通证券账户等。此外,证券账户分类下的某些特定账户存在一些特殊属性,如衍生品合约
15、账户、股票质押出借人账户以及转融通证券出借人账户等,因此对这些账户进行了单独的补充描述;b)资金账户:证券公司为客户开立的专门用于证券交易用途的账户,通过该账户对客户的证券买卖交易进行前端控制以及清算交收和计付利息等,资金账户可按币种维度进行扩展;c)银行账户:银行为客户开立的,用于存放和管理客户证券买卖用途的交易结算资金的账户。账户数据域包含账户从申请、开立到销户过程中需要的完整信息,与主体、合同、交易、资产数据域有密切联系。5.4品种数据域品种的范围包括证券公司本身对外提供的金融工具和服务,还包括在证券公司业务流程中涉及的其他方提供的金融工具和服务,品种分类如下:a)一级分类包括权益、集合
16、投资工具、债务工具、权利、上市期权、非上市期权和复合上市期权、期货、互换、融资、参考性金融工具等,分类方法按照 GB/T35964-2018;b)二级分类代表每个品种类别下的细分品种,分类方法按照 GB/T35964-2018;c)三级及以下级别分类为结合国内品种现状的自定义分类。5.5交易数据域JR/T 0176.320214交易数据域用于描述各种与证券公司相关活动的详细情况。这些活动通常指证券公司与客户等主体的交互活动,包括详细的交易行为数据,还包括导致主体、账户、合同等其他数据域数据变化的非交易行为数据。交易数据域可划分为交易事件和非交易事件:a)交易事件:按“交易过程+品种”进行层次划
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