ibm证券行业数据仓库解决方案，采用三层式数据仓库系统构架，包括数据仓库、数据集市和用户前端三部分，来搭建完整数据仓库系统。其中，数据仓库部分汇总证券公司的内/外数据，为领导层、研究人员、各个部门进行决策和分析提供统一、准确的数据来源；数据集市根据不同的分析需求，建立相应的数据模型以支持不同的应用；用户前端部分利用报表和分析工具将数据仓库或数据集市中的数据以灵活快速的方式呈现给用户。各部分具体的功能和应用描述如下：

数据仓库部分

数据仓库部分是综合证券企业各个业务部门提供的数据以及相关的外来数据，设计符合信息分析要求的数据模型，建立自动数据处理机制，为决策分析提供完整、统一、准确的数据来源。其数据存储在关系型数据库中。数据仓库的主要操作包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据存储、数据管理等。为了实现上述功能，采用db2 warehouse manager实现数据仓库管理。它本身就具有数据访问、数据抽取、数据转换和自动化处理等功能。

数据集市部分

在数据集市层面，根据证券行业不同用户的具体需求，建立相应的分析模型以支持不同的应用。数据集市所用的分析方法包括静态报表、动态查询、多维在线分析、数据挖掘等。例如历史行情分析，可能有的用户希望查询市场活动统计周报；有的要求查看某一时间段内涨跌率最高的n种股票；有的希望从时间、行业、券商和地点这四个角度灵活生成报表；有的甚至希望分析某两个股的走势相关性，这些需求可以分别通过以上四种分析方式来完成。

前台工具部分

前台工具通过配合不同的数据分析应用，用客户机或浏览器方式对数据进行可视化呈现，使得数据更容易被理解，其价值更容易被发现，大大提高了决策的准确性和作出决策的速度。ibm坚持数据仓库的开放性，支持广泛的前台工具，常用的有brio、excel、analyzer等三十多种。证券企业可以根据具体应用的需求和特点来确定前台工具。

来源：中国计算机报