基于大数据平台的证券行业数据仓库设计与实现的开题报告.docx

基于大数据平台的证券行业数据仓库设计与实现的开题报告
一、选题背景与意义
随着科技快速发展和互联网普及，证券行业数据量呈爆炸式增长。传统的数据处理方式已无法胜任海量数据的处理和分析工作，数据处理效率低下、容易产生数据不一致性等问题也逐渐浮现。因此，构建一个高效的、可靠的证券行业数据仓库对于证券行业的发展至关重要。数据仓库作为企业级的数据集成、存储、管理，它能够整合传统数据和新兴数据，将数据进行统一存储和管理，同时支持多维分析。
基于大数据平台的证券行业数据仓库的设计及实现，对于国内外证券市场统计数据搜集、电子化业务运营、高频量化交易等业务具有重要意义。本文旨在研究证券行业数据仓库的设计方案及实现，以应对海量数据的存储、计算和分析，为证券行业提供更加高效、迅捷、准确、安全和优质的数据支撑服务。
二、选题的国内外研究现状
证券行业作为金融领域的重要组成部分，数据的处理和分析已经成为一个关键的问题。国内外在证券行业数据仓库的设计理论和实现上已经有了广泛的研究和实践。
国外方面，IBM的大数据平台、AWS的数据仓库等已经发展成熟，并且在一些证券公司得到了广泛应用。它们利用云计算、分布式系统和分析技术来解决了海量数据的存储、管理和查询问题，实现了复杂分析任务的高效处理。
国内方面，证券公司同样有许多创新的实践，例如华泰证券的“华泰云数据仓库平台”，利用云计算和大数据平台，构建全网统一查询分析平台，能够实现对全公司历史数据的快速查询、分析和挖掘。
同时，有学者在证券行业数据仓库的理论研究上也有相关工作，例如胡瑞、魏洁在《证券交易数据仓库的设计与实现》一文中讨论了设计证券交易数据仓库的注意事项和方法。
三、论文的研究内容和主要方法
本篇论文的研究内容是基于大数据平台的证券行业数据仓库的设计与实现，主要用于解决海量数据存储、管理和查询问题。该研究包括以下方面：
1.构建证券行业数据仓库的理论框架。通过对证券行业数据仓库的研究和探讨，制定符合证券行业的数据仓库理论框架，在此基础上建立具有良好可扩展性、可操作性和可维护性的证券行业数据仓库。
2.针对证券行业特点，设计证券行业数据仓库的数据模型。其主要目的是设计与证券业务相关的数据表，实现对证券公司业务数据的存储和管理。
3.利用Hadoop、Hive等大数据技术实现证券行业数据仓库的存储和管理。Hadoop作为目前主流的分布式计算框架，应用非常广泛。通过搭建Hadoop集群并配置相关的Hive、HBase等组件，实现对证券行业大数据的存储、管理、查询。
4.开发在线分析处理工具OLAP。开发能够对证券行业数据仓库进行多维数据分析的在线分析处理工具OLAP，方便用户通过多维分析的方式深入挖掘数据，并建立基于多维数据分析的报表和图表。
5.数据仓库运行与维护。根据数据仓库理论，实现对证券行业数据仓库的定时更新、数据清洗和维护等操作，确保数据仓库数据的准确性和完整性。
本篇文章的主要研究方法是理论研究法和实践探索法。首先，通过对国内外相关文献和案例的搜集与分析，分析各种证券行业数据仓库技术特点，对数据仓库的设计及实现方法有深度的了解和掌握；其次，通过选取一家证券公司的数据作为样例，利用Hadoop等大数据技术，搭建证券行业数据仓库，并开发OLAP工具进行分析，对数据仓库的实用性和可行性进行实践探索。
四、预期结果及创新之处
预期结果：
预计能够设计出一个适用于证券行业的数据仓库理论框架，并结合大数据平台，实现证券行业大数据的存储、管理、查询和分析等功能，在此基础上开发基于多维分析的在线分析处理工具OLAP，能够提供更加高效、迅捷、准确、安全和优质的数据支撑服务，满足证券行业数据需求的普遍性和实用性。
创新之处：
本篇论文提出的基于大数据平台的证券行业数据仓库设计及实现方案，突破了传统数据库在存储和查询大数据时的处理瓶颈问题。目前，证券行业应用比较广泛的的数据仓库均采用了传统数据库技术。本篇论文所开发的基于大数据平台的证券行业数据仓库，不仅能够提高数据的存储和查询效率，还能够支持多维数据分析，进一步挖掘和应用数据价值，具有一定的实用性和创新性。