Bitemporality, auttaa alentamaan kustannuksia rahoituspalvelujen käyttötapauksissa

Bitemporality, auttaa alentamaan kustannuksia rahoituspalvelujen käyttötapauksissa

Aikaleima: 15. marraskuuta 2023 11

Olin viime viikolla "kaiken datan ja analytiikan vertailuanalyysi" -tapahtumassa. Se oli upea, useimmat suuret pankit olivat edustettuina, myös kuumimmat hedge-rahastot, osa pörssejä ja joitain ei-tavallisia myyjiä.

Minusta se oli virkistävää, kuten useimmat tapahtumat, joissa käsitellään konkreettista analytiikkaa. Varhainen urani keskittyi kvanttitieteeseen/analytiikkaan, mutta nyt olen siinä, heh,
"Data"-ammatti, joka koostuu hämmentävästä joukosta (enimmäkseen) kaupallisia tuotteita, jotka tukevat "tietovarastoja", "datajärviä" ja "dataverkkoja", "tietokangasta", "data swamp" -infrastruktuureja, joiden arvo on $ biljoonien menojen ja joidenkin erittäin suurten organisaatioiden ylläpitäminen. Henkilökohtaisesti pidän tämän alan kieliä, ammattikieltä ja ekosysteemiä irti todellisuudesta, mutta se auttaa ylläpitämään kaupallisia palveluntarjoajia kauniisti nimetyillä tuotteilla ja luokilla. Seuraa rahaa, kuten sanotaan: "monimutkaisella" tietoalustalla on paljon korkeampi hinta kuin mallinnustyökalulla, jota kuka tahansa MSC-opiskelija voi käyttää.

Datateollisuus oli taustalla hyvin pragmaattiselle tapahtumalle, mutta siitä keskusteltiin nautinnollisesti ja selkeästi ns.tietojen sukulinja.” Tietojen linja on pääasiassa peräkkäinen lineaarinen prosessi, joka kaappaa tiedon muunnoksen käsittelystä käyttöön ja auttaa tukemaan niin sanottua tiedonhallintaa, joka aiheuttaa paljon kalliita varastotyökaluja. Pilviaikakaudella pilvitietovarastot ovat muotia, erityisesti yksi. Mutta tässä on asiaa. Tietojen muunnos ei itse asiassa ole lineaarinen, varsinkin kun se on hyödyllistä. Se on monimutkainen, syklinen, muuttuu kuten Doctor Who ja tardis, matkustaen ajassa ja galaksien halki. Pseudofilosofia ja suosittu fysiikka syrjään, rahoituksessa sama data voi muokattuna, muunnetuna ja analysoituna palvella monia erilaisia ​​käyttötapauksia, myös ajan ja paikan välillä. Lisäksi sääntelyviranomaiset pyytävät meitä dokumentoimaan muutokset ja kertomaan avoimesti, mitä teimme milloin, miksi ja mikä muuttui. Saatat sanoa: "Se on tietojen hallintaa, jota he pyytävät". Eräänlainen. Mutta sääntelyviranomaiset todella vaativat raportointia toteutettavissa olevista päätöksistä, jotka edellyttävät malleja, sitoutumista ja tuloksena olevia toimia, joilla on vaikutusta. Se koskee ihmisiä, päätöksiä ja konkreettisia käyttötapauksia, ei vain dataa.

Paneelikeskustelussa esiteltiin ja käsiteltiin pitkään käsitettä katkeraisuus, käytännöllinen tiedonhallintataktiikka, joka palvelee taloudellisia käyttötapauksia ja sääntelyprosesseja hienosti. Eräs (erittäin) säännellyn tason 1 pankin panelisti ylisti kiivaasti bittemporiteettia. Hänen arkkitehtuurinsa käytti bittemporalisuutta mukautuakseen ajan myötä ja toistaakseen datan muutoksia. Oletetaan, että haluat luoda vanhan talousraportin tai johdannaiskaupan uudelleen sellaisena kuin se näytti luomishetkellä, ja sitten sellaisena kuin sen olisi pitänyt näyttää myöhemmillä korjauksilla/lisäyksillä/maksuilla, esimerkiksi vaatimustenmukaisuusraportissa. Hänen tapauksessaan bittemporaalisuuden vuoksi yksi tietolähde ilmoittaa useille (validoiduille) näkemyksille tiedosta, milloin se tapahtui, ja myöhemmin "viisaudella". Se on yksinkertainen toteuttaa, ei kallista, ja tässä on mitä sinun on tiedettävä siitä.

  • Datamallin tulisi tallentaa ja helpottaa tietojen analysointia kahdessa aikaulottuvuussa – bittemporaalinen datamalli, eli malli, joka huolehtii datasta alussa ja milloin tahansa tulevaisuuden ajankohdassa, kun sen tilaa korjataan, ja se voidaan esittää "kuten -of” tietyltä ajalta. 
  • Tämä malli tallentaa useamman kuin yhden aikaleiman kullekin ominaisuudelle, objektille ja arvolle.
  • Datapisteitä voidaan yhdistää ja yhdistää – "as-of"-liitos 

Tietojen mukaan

Perinteisessä tietovarastotyyppisessä arkkitehtuurissa tällainen linja voi tarkoittaa kalliita datakopioita ja ennenaikaista tehottomuutta ja haun monimutkaisuutta. Tämä on yksi tapa, jolla pilvitietovaraston tarjoajat ansaitsevat rahaa, useita kopioita datasta hallitaan, tylsä ​​lähestymistapa.

Yksinkertainen vaihtoehto on vain yksinkertaisia ​​datakuvioita tukevalla tallennus-/muistiprosessilla. Se voi ja sen pitäisi olla halpaa, Python-keskeistä. Käytä vain aikaleimoja (tietojesi kanssa) ja liittymisvaiheessa (koodissa) tehdäksesi prosessista suoraviivaisen ja mahdollisuuden sukeltaa syvälle yksittäisiin tietueisiin tarpeen mukaan.

Voit säästää tietovarastossasi kustannuksia suunnittelemalla yksinkertaisen Pythonin ja kiinnittämällä huomiota muistin suorituskykyyn. On vähemmän tarvetta suunnitella kalliissa tietovarastoprosessissa.

Missä käytät bittemporiteettia rahoituksessa? No, noudattaminen on ilmeinen tapaus. Otetaan esimerkiksi

-huijaus. Nyt huijaus on pohjimmiltaan kaupallinen tarkoitus, vaikkakin vilpillinen, jossa tietyntyyppisiä kauppoja tehdään, mutta niitä ei seurata. Syväsukellushuijausten syynä on ensisijaisesti noudattaminen, mutta syväsukelluskaupat, onnistuneet, epäonnistuneet, petolliset tai yksinkertaisesti loistavat, hyödyttävät myös toimistoa. Tämä puolestaan ​​antaa tietoa jälkitestauksesta ja strategian kehittämisestä, joka voi sisältää myös käsitteitä ajasta. Tämä johtuu siitä, että strategiat, kun ne menevät tuotantokauppaan, riskien tai salkunhallintajärjestelmiin, tietävät vain, mitä ne ovat edessään, mutta jälkitesti voi yrittää sisällyttää tunnettuja oletuksia riskien vähentämiseksi. Esimerkkejä ovat lyhyen aikavälin transaktiokustannusten vertailu arvioituihin verrattuna, todellisten ja odotettujen lyhyen aikavälin parikorrelaatioiden vertaaminen, esimerkiksi johdannaisten ja korkoinstrumenttien keskipitkän aikavälin tuotot, osakkeiden osingot, osake/toimiala-korrelaatiot salkunhoidossa ja taloustieteilijöiden rakastamat pitkän aikavälin "makro" markkina-/riskijärjestelmät. Aika – ja väliaikaisuus – ratkaisee. Vaikutetut käyttötapaukset tekevät tekniikasta paljon arvokkaamman kuin pelkän tietotekniikan liikkeen.

Pääomamarkkinoiden lisäksi harkitse maksuja. Esimerkiksi maksulaitteen toiminnot raportoivat tapahtumat keskitetysti. Se, mitä tapahtumahetkellä tiedetään, päivittyy sitten esimerkiksi asiakkaan tiedoilla. Petosten havaitseminen on ilmeinen käyttötapa tälle, ja sen on tapahduttava ajoissa. Älykkäiden maksujen tiedot käsitellään tiettynä ajankohtana, mutta niitä mukautetaan tietojen laadun parantamiseksi ja myöhempien tapahtumien tiedottamiseksi. Bitemporaalisen tietomallin käyttö perus- ja aikasarjatiedoissa auttaa hallitsemaan ajankohtaisia ​​toimintoja.

Yhteenvetona voidaan todeta, että mikä voi olla kallis, "korkeasti hallittu" lineaarinen varasto-perinteen muunnos, jota voidaan yksinkertaistaa jollakin terveen järjen analytiikan avulla ja empatialla todellisen maailman käyttötapauksiin. Bitemporaalisuus on katsomisen arvoinen.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Fintextra