证券期货行业是国家经济发展过程中非常重要的组成部分,承担着资本和资源配置的重要经济功能,可以对国民经济的健康发展产生重要的影响。证券期货信息系统对于市场的稳定运行和快速发展起着关键支撑作用。证券期货行业数据治理工作也日益受到行业机构的重视。证券期货信息系统及数据应用具有鲜明的自身特点,因此数据治理工作也面临着诸多挑战。数据模型是数据治理的关键领域之一,是数据治理工作的重点内容。本文将某机构的数据模型管理平台为研究方向,在建设数据模型管理平台的过程中,主要包含以下几个方面的工作:(1)梳理数据模型与数据治理工作的关系,明确数据模型管理平台定位,收集与梳理数据模型管理平台需求。(2)基于业务场景及项目未来发展规划,确定微服务技术架构是数据模型管理平台当前的最优选择,并选择以SpringCloud作为微服务技术栈。同时基于微服务拆分思想将数据模型管理平台水平切分为多个独立的服务,完成架构设计。(3)基于数据模型管理平台架构设计,使用SpringBoot作为数据模型管理平台服务的开发框架、使用Redis作为缓存解决方案、使用RocketMQ作为消息队列解决方案,完成功能设计、代码实现。基于应用服务器Apache Tomcat,完成应用部署运行,最后进行了系统功能测试、系统性能测试和数据模型未来工作的展望。本文通过对数据治理和数据模型的研究,设计了一套数据模型管理平台,实现了对数据模型科学的管理。同时为证券期货业内各从业机构的数据模型建设工作,作出更高领域指导。从根本上推动证券期货业各从业机构数据模型向行业标准靠拢,逐步完成行业模型统一化,完成证券期货行业数据治理工作的前期基础。