2016暑期实习|第五次培训总结

今天是7.22日星期五,今天终于有活干了,但不知道能不能在今天下班前完成,加油,做完了明天顺利去西冲玩耍。


营销策略及营销数据中心专题交流

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昨天的两场培训都是关于数据中心的,与之前马丁哥讲解的资讯数据及信用产品库在投研支持系统中的流转相比,更加偏向于讲解数据中心是如何系统的处理数据的。

第一场紫龙哥讲解了自己负责的营销数据中心这一块,分别从数据的系统架构和当前支持的业务。首先从逻辑上数据中心分为三个逻辑层,从底层到最高层依次是:ODS区、M区、R区。也即数据从数据源,如TA系统、直销系统、客服系统、估值系统、财务系统、市场系统等中流入数据中心,在数据中心中依次经过ODS区、M区、R区三个区的处理。其次关于数据具体在三个逻辑层中的处理可以这样来理解,ODS中所有的数据基本是所有数据源来源的数据的镜像,其中对事实表是做增量备份,伪表大部分是做全表备份。接着会利用一些ETL工具将ODS中的数据抽取到数据仓库中,数据仓库主要做的是根据业务需要对来自不同系统的数据去进行整合,这也是数据仓库这一层被称为M(merge)区的原因。最后数据仓库中的数据会根据面向的不同主题去使用(也叫做数据集市),比如分别对应电商部门、营销部门、投研部门的数据的使用,其最主要的一方面的应用是做一些客户或者需求者需要的报告报表(report)等。

那么对应的需要报告报表等进行分析的业务,也就是数据中心支持的业务就包括:绩效分析、营销分析、日常信息披露等。昨天下午紫龙哥给了自己一个小的提数任务,加上正好这场培训也来了,自己还是小小的激动了一把,希望自己能做的更好也学的更多。


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投研分析及投研数据中心专题交流

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竟钟哥讲解的是投研数据中心这一块的,由于这一块要深入讲解的话涉及到很多专业名词的理解以及公式计算的东西,所以讲解的时候更多的是从框架流程上来进行分析的,让每个人对投研数据中心的整体先有一个基本面貌的认识。

首先投研对主要流程是:营销支持、研究开发、组合管理、投资管理、交易管理、结算清算、绩效考核,这与之前几场培训中涉及的投研系统的业务流程是一致的。其次同样在投研数据中心,数据也是从数据源镜像备份到ODS中,然后根据需要抽取到DAS库中,这个相当于前面营销中心里的M区和R区。在DAS库的基础上再去进行业务分析,包括定期报告,风控RAS等。

此外森哥补充了大家对公司里具体什么时候使用什么TA系统的疑惑,总结来看使用不同的TA系统是根据不同的业务场景去划分的**。中证TA主要是指数基金业务的注册登记,金证TA主要是用于货币类基金业务的注册登记,自建TA则主要是根据公司自己开展的业务来进行注册登记。

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