Tính chất song thời, giúp giảm chi phí cho các trường hợp sử dụng dịch vụ tài chính

Tính chất song thời, giúp giảm chi phí cho các trường hợp sử dụng dịch vụ tài chính

Dấu thời gian: Ngày 15 tháng 2023 năm 11 27:XNUMX sáng

Tôi đã tham dự sự kiện “đo chuẩn dữ liệu và phân tích tất cả mọi thứ” vào tuần trước. Thật là tuyệt vời, hầu hết các ngân hàng lớn đều có đại diện, cũng là những quỹ phòng hộ nóng nhất, một loạt các sàn giao dịch và một số nhà cung cấp không bình thường.

Tôi thấy nó mới mẻ, giống như hầu hết các sự kiện nơi các phân tích hữu hình được thảo luận. Sự nghiệp ban đầu của tôi tập trung vào lượng tử/khoa học dữ liệu/phân tích, nhưng giờ tôi đang ở trong lĩnh vực, ahem,
Nghề "dữ liệu", được tạo thành bởi một loạt (hầu hết) các sản phẩm thương mại khó hiểu làm nền tảng cho "kho dữ liệu", "hồ dữ liệu" và "lưới dữ liệu", "kết cấu dữ liệu", "đầm lầy dữ liệu", trị giá lên tới $ nghìn tỷ chi tiêu và duy trì một số tổ chức rất lớn. Cá nhân tôi thấy ngôn ngữ, biệt ngữ và hệ sinh thái trong ngành này trừu tượng từ thực tế, nhưng nó giúp duy trì các nhà cung cấp thương mại bằng các sản phẩm và danh mục được đặt tên đẹp mắt. Theo tiền, như người ta nói: một nền tảng dữ liệu “phức tạp” có giá cao hơn nhiều so với một công cụ lập mô hình mà bất kỳ sinh viên MSC nào cũng có thể sử dụng.

Ngành công nghiệp dữ liệu là nền tảng cho sự kiện rất thực dụng này nhưng đã được thảo luận một cách thú vị và rõ ràng trên một hội thảo về cái gọi là “dòng dữ liệu.” Dòng dữ liệu chủ yếu là một quy trình tuyến tính tuần tự nhằm nắm bắt quá trình chuyển đổi dữ liệu từ quá trình nhập vào sang sử dụng và giúp củng cố cái gọi là quản trị dữ liệu, điều này thúc đẩy rất nhiều công cụ kho tốn kém. Trong kỷ nguyên đám mây, kho dữ liệu đám mây đang trở thành cơn thịnh nộ, đặc biệt là một kho lưu trữ dữ liệu. Nhưng đây là vấn đề. Chuyển đổi dữ liệu thực sự không tuyến tính, đặc biệt khi hữu ích. Nó phức tạp, có tính chu kỳ, biến hình giống như Doctor Who và tardis, du hành xuyên thời gian và xuyên các thiên hà. Ngoài triết học giả và vật lý phổ biến, về mặt tài chính, cùng một dữ liệu, khi được điều chỉnh, chuyển đổi và phân tích, có thể phục vụ nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, theo thời gian và địa điểm. Hơn nữa, các cơ quan quản lý yêu cầu chúng tôi ghi lại sự thay đổi, minh bạch về những gì chúng tôi đã làm khi nào, tại sao và những gì đã thay đổi. Bạn có thể nói, "đó là quản trị dữ liệu mà họ đang yêu cầu". Đại loại thế. Nhưng các cơ quan quản lý thực sự đang yêu cầu báo cáo về các quyết định có thể hành động đòi hỏi phải có mô hình, sự tham gia và dẫn đến các hành động có tác động. Nó liên quan đến con người, các quyết định và các trường hợp sử dụng hữu hình, không chỉ dữ liệu.

Cuộc thảo luận nhóm đã giới thiệu và thảo luận chi tiết về khái niệm tính hai mặt, một chiến thuật quản lý dữ liệu thực tế phục vụ các trường hợp sử dụng tài chính và các quy trình quản lý một cách độc đáo. Một thành viên tham gia hội thảo từ một ngân hàng cấp 1 (rất) được quản lý đã ca ngợi tính hợp pháp một cách nhiệt tình. Kiến trúc của ông đã sử dụng tính chất nhị thời để điều chỉnh theo thời gian và phát lại các thay đổi dữ liệu. Giả sử bạn muốn tạo lại một báo cáo tài chính cũ hoặc giao dịch phái sinh theo thời điểm tạo và sau đó xem xét các sửa đổi/bổ sung/hoàn trả sau này, chẳng hạn như trong báo cáo tuân thủ. Với tính chất nhị phân trong trường hợp của anh ấy, một nguồn dữ liệu duy nhất thông báo cho nhiều chế độ xem dữ liệu (đã được xác thực), khi nó xảy ra và sau đó, với “sự khôn ngoan”. Việc thực hiện đơn giản, không tốn kém và đây là những điều bạn cần biết về nó.

  • Mô hình dữ liệu phải lưu trữ và tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu theo hai chiều thời gian - mô hình dữ liệu hai thời điểm, tức là mô hình phục vụ dữ liệu khi bắt đầu và tại bất kỳ thời điểm nào trong tương lai khi xảy ra sửa đổi trạng thái của nó và có thể được biểu diễn “dưới dạng -của” một thời điểm nhất định. 
  • Mô hình này lưu trữ nhiều dấu thời gian cho từng thuộc tính, đối tượng và giá trị.
  • Các điểm dữ liệu có thể được nối và kết nối – một phép nối “as-of” 

Theo dữ liệu

Trong kiến ​​trúc kiểu kho dữ liệu truyền thống, dòng như vậy có thể có nghĩa là các bản sao dữ liệu tốn kém cũng như sự thiếu hiệu quả và độ phức tạp của việc truy xuất không kịp thời. Đây là một cách mà các nhà cung cấp kho dữ liệu đám mây kiếm tiền, quản lý nhiều bản sao dữ liệu, một cách tiếp cận thẳng thắn.

Một giải pháp thay thế đơn giản chỉ là các mẫu dữ liệu đơn giản với quy trình lưu trữ/trong bộ nhớ hỗ trợ. Điều đó có thể và nên rẻ, tập trung vào Python. Chỉ cần sử dụng dấu thời gian (với dữ liệu của bạn) và các kết nối ban đầu (trong mã) để làm cho quá trình trở nên đơn giản, với khả năng đi sâu vào các bản ghi riêng lẻ nếu cần.

Do đó, để tiết kiệm chi phí cho kho dữ liệu của bạn, hãy thiết kế một số Python đơn giản, chú ý đến hiệu suất trong bộ nhớ. Ít cần phải thiết kế bên trong quy trình kho dữ liệu đắt tiền hơn.

Bạn sử dụng tính chất nhị thời trong tài chính ở đâu? Vâng, tuân thủ là một trường hợp hiển nhiên. Lấy ví dụ

giả mạo. Giờ đây, giả mạo thực chất là một mô hình mục đích giao dịch, mặc dù là một mô hình lừa đảo trong đó các loại giao dịch cụ thể được thực hiện nhưng không được thực hiện. Lý do cho các hành vi giả mạo chuyên sâu chủ yếu là do sự tuân thủ, nhưng mô hình giao dịch chuyên sâu, thành công, không thành công, gian lận hoặc chỉ đơn giản là tuyệt vời, cũng mang lại lợi ích cho bộ phận tiền sảnh. Điều này lần lượt cung cấp thông tin cho việc kiểm tra ngược và phát triển chiến lược, cũng có thể bao gồm các khái niệm về thời gian. Điều này là do các chiến lược, khi đi vào hệ thống quản lý danh mục đầu tư, rủi ro hoặc giao dịch sản xuất, chỉ biết những gì ở phía trước, nhưng quá trình kiểm tra ngược có thể thử và kết hợp các giả định đã biết để giảm thiểu rủi ro. Các ví dụ bao gồm so sánh chi phí giao dịch ngắn hạn so với chi phí ước tính, so sánh mối tương quan giữa các cặp ngắn hạn thực và dự đoán, các khoản hoàn trả trung hạn cho các công cụ phái sinh và thu nhập cố định, cổ tức trong cổ phiếu, tương quan cổ phiếu/ngành trong quản lý danh mục đầu tư và chế độ thị trường/rủi ro “vĩ mô” dài hạn được các nhà kinh tế yêu thích. Thời gian – và tính tạm thời – rất quan trọng. Các trường hợp sử dụng bị ảnh hưởng làm cho kỹ thuật này có giá trị hơn nhiều so với việc chỉ là một thao tác kỹ thuật dữ liệu đơn giản.

Ngoài thị trường vốn, hãy xem xét các khoản thanh toán. Ví dụ: các hành động trên thiết bị thanh toán sẽ báo cáo các giao dịch một cách tập trung. Những gì được biết tại thời điểm giao dịch sẽ được cập nhật bằng thông tin, ví dụ như thông tin của khách hàng. Phát hiện gian lận là một trường hợp sử dụng rõ ràng cho việc này và cần phải kịp thời. Dữ liệu thanh toán thông minh được xử lý kịp thời nhưng được điều chỉnh để cải thiện chất lượng dữ liệu và thông báo cho các sự kiện tiếp theo. Việc sử dụng mô hình dữ liệu hai thời gian trên dữ liệu chính và chuỗi thời gian giúp quản lý các hoạt động theo thời điểm.

Tóm lại, những gì có thể là một quá trình chuyển đổi dòng kho tuyến tính “được quản lý chặt chẽ” tốn kém, có thể được đơn giản hóa bằng một số phân tích thông thường và sự đồng cảm với các trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Tính lưỡng thời rất đáng xem.

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính