La industria de servicios financieros se ha enfrentado recientemente a muchos desafíos. El aumento del costo de caudal significa que los líderes deben ser inteligentes a la hora de encontrar lugares para disminuir el costo total de propiedad y ascender la tecnología. La cantidad de regulaciones de mercado y tecnología en torno a datos, infraestructura e informes, como dora y RGPDpuede ser abrumador; cumplirlos puede requerir que las organizaciones rediseñen las cargas de trabajo heredadas para acelerar los procesos de toma de decisiones y prepararse para la IA generativa (lo que a su vez puede originar costos adicionales si no se hace con una organización de datos empresariales escalable).
Y aunque la flamante volatilidad del mercado ha permitido que las mesas de negociación se conviertan en un motor secreto del crecimiento de los ingresos y el rendimiento tanto para los bancos como para los administradores de activos, asimismo es una señal de alerta temprana de que es posible que sea necesario modernizar los marcos de encargo de riesgos (lo que asimismo podría conducir a pérdidas financieras adicionales). ). Las instituciones financieras deben poder afrontar todo lo antecedente sin dejar de procesar y analizar las grandes cantidades de datos comerciales esenciales para perdurar una delantera competitiva; no es una tarea claro.
La optimización y modernización de los datos históricos de ticks, que proporcionan decenas de miles de millones de puntos de datos almacenados en bases de datos locales que los profesionales financieros pueden extraer para obtener información, es una parte importante de esa organización. Los datos de ticks son muy valiosos porque se pueden utilizar para muchas líneas diferentes de negocios en muchos casos de uso. Los analistas cuantitativos del front office pueden utilizarlo para desarrollar estrategias de backtesting o realizar exploración de solvencia y volatilidad. En el middle office, los analistas pueden usarlo para monitorear los riesgos de mercado y de contraparte de los activos y sus partes interesadas, o para realizar exploración de costos de transacción. Y poliedro que los datos de ticks proporcionan registros detallados con marca de tiempo que permiten la vigilancia en tiempo positivo, la detección de anomalías y el exploración forense de las actividades comerciales, pueden ayudar a las empresas a identificar e investigar comportamientos sospechosos y documentar las actividades de cumplimiento.
Los desafíos para optimizar positivamente los datos de ticks (desde su naturaleza aislada hasta su enorme tamaño) pueden crear problemas operativos, lo que resulta en oportunidades perdidas para originar ganancias y aumentar el peligro tanto de mercado como de reputación si surgen problemas regulatorios. Pero implementar una organización de datos empresariales con una plataforma de datos unificada como Snowflake permite a los equipos servirse de modo significativa la riqueza de conocimientos que ofrecen los datos, con más capacidades ahora que nunca.
Cómo Snowflake puede ayudar a optimizar los datos de ticks
Funcionalidad de series de tiempo
Snowflake ha invertido mucho en un conjunto de funciones, nativas de SQL, que permiten marcar la hora de los datos. para ser añadido y analizado fácilmente al nanosegundo (generalmente habitable en Snowflake a partir de junio de 2024). Esto alivia uno de los principales problemas de la encargo de datos de ticks, es proponer, la penuria de analizar datos en rangos de tiempo específicos. Dependiendo de los requisitos del becario final, esto a menudo requiere diferentes sistemas, bases de datos y lenguajes computacionales/procedimentales/orientados a objetos. Pero Snowflake ha simplificado el proceso de unir y microsegmentar rangos de tiempo. Encima, Snowflake ha invertido mucho en su funciones nativas de estudios forzoso para simplificar la previsión a partir de los datos históricos.
IA generativa (IA gen)
La vectorización es un componente crítico de la concepción de IA, que ayuda a que los modelos funcionen y mejoren los resultados. El trabajo de ingeniería en torno a la vectorización internamente de Snowflake ha permitido que los datos de marcas de tiempo se agreguen más fácilmente sin penuria de utilizar bases de datos vectoriales especializadas separadas para el procesamiento de datos. Snowflake tiene funciones VECTOR y puede procesar funciones definidas por el becario (UDF) de Python basadas en vectores y paquetes de biblioteca a través de Snowpark, lo que permite a las organizaciones diseñar y analizar datos de ticks en el lengua requerido para el caso de uso empresarial.
Copo de cocaína IA de la corteza es un servicio administrado que facilita la implementación, distribución y ajuste de LLM directamente internamente del entorno Snowflake. Ofrece un costo y un cronograma más bajos para ajustar los LLM empresarialesasí como entrada directo a las GPU requeridas, gracias a nuestro asociación ampliada con NVIDIA. con la mayoria divulgación flamante de Cortex Analyst (paisaje previa pública), no pasará mucho tiempo antaño de que exista un mundo con LLM y copilotos específicos de dominio y con registro de series temporales.