编者按：数据仓库是干什么的？数据仓库有什么好处？请看作者对数据仓库意义的困惑、探索和感悟。现在，他终于看到了成果。亲爱的读者，如果您有什么想法或建议，欢迎来稿来电，与本文编辑（MSN：bunnybunny505#hotmail.com  TEL：021-33680077*265）及更多的朋友分享您的经验。

　　【IT168 专稿】跟所有的证券公司一样，生与死是我们公司考虑的唯一问题。为获得证监会的“规范类券商资格”(获得这个牌照就如同获得了免死金牌，不但能够生存，还能获得资助，从而做大做强)，公司急需上马一套集中监控系统。

建立虚拟证券公司 把握业务逻辑关系

　　在证券行业中，所有公司的业务系统（所谓证券交易系统）有一个基本特征：每一个分支机构（所谓营业部）的交易系统都是独立的（地理上、管理上），总部没办法在技术上对数十套这样的系统的业务数据及时分析与核对。（当然这两年几乎所有公司都实现了交易系统的集中。）

　　于是，几乎所有的证券公司都上马了一套集中监控系统，通过广域网，把公司下属几十家营业部的数据实时或当天晚上采集到总部的数据库中。白天实时对资金存取、证券买卖等业务行为监控，晚上再运算一些核对功能，看资金和证券是否帐实相符，再通过WEB界面将结果展示给公司审计部门。我们公司在2006年上半年上了这个系统。

　　由于这个系统整合了公司所有业务系统的数据(30多套分布在全国各地的交易系统、30多套财务系统、集中清算系统、登记公司数据等等)，我有一个自然而然的想法：能不能搞清楚公司所有业务信息的逻辑关系，自己建个数据库，搞个数字虚拟证券公司，囊括公司每一个业务细节的信息，业务部门不管要什么，我都能很快提供出来，而不是依赖供应商。

　　在这个想法的支配下，我开始学习数据库（搞了若干年IT基础设施的我，居然在2005年底又开始学习数据库！可见中国的IT岗位有多么不清晰），向供应商请教底层数据结构，向他们请教业务逻辑关系。

　　3个月后，我居然已经能够为供应商提供的“监控功能”提供完全的功能验证，指出了无数的功能BUG，同时也具备了证券交易、结算业务逻辑的知识。于是想着手搞一套表名字段名命名规则，再搞一套表对应关系（后来知道这叫建立“数据模型”），把证券公司的业务描述得清清楚楚，但到底怎么搞，不知如何下手。

　　于是想把证券业务信息中的因果关系搞清楚。例如，统计出来的股票交易量的前提条件有很多：不同营业部、不同的委托方式、不同的交易所、不同的币种、不同的证券类别、不同的客户规模、不同的客户年龄段、不同的月份日期等等，出来的交易量结果都不一样。可以用一个表来描述，前边都是因素字段，最后是一数值型的交易量字段。