Modernisierung der XML-Verarbeitung für Finanzdienstleistungen mit Snowflake
Trotz der Verbreitung neuer Datenformate wie JSON, Avro und Parquet bleibt XML (eXtensible Markup Language) ein grundlegender Datenstandard in der Finanzdienstleistungsbranche. Von zentralen Banksystemen, die in den 1990er-2000er-Jahren entwickelt wurden, bis hin zu modernen Meldewesen ist XML tief in das betriebliche Gefüge der Branche eingebettet. Standards wie FpML (Financial Products Markup Language) für Derivate, XBRL (eXtensible Business Reporting Language) für regulatorisches Reporting, ISO 20022 für Zahlungen und Wertpapiere und sogar einige Implementierungen des FIX Protocol basieren stark auf XML.
Finanzinstitute erstellen, tauschen und übermitteln routinemäßig XML-Dokumente, um wichtige Funktionen zu unterstützen, wie:
Interbankenkommunikation über SWIFT
Handels- und Abwicklungsprozesse
Vorlage von Gesetzen zur Vorbereitung des Financial Data Transparency Act (FDTA) und aktueller Unternehmen wie der SEC, FINRA, ESMA, der Federal Reserve, OCC und FDIC
Austausch von Zahlungsnachrichten
Marktdaten-Dateiformate
Während die strikte Durchsetzung von Schemata und die Dokumentenstruktur von XML klare Vorteile für komplexe, strukturierte Daten bieten, besteht die Herausforderung für Data Engineers und Analysten darin, diese Daten einfach zugänglich und für moderne Analytics-, Reporting- und Integrationsworkflows nutzbar zu machen. In der Vergangenheit erforderte das Analysieren von XML eine dedizierte Infrastruktur, spezielle Entwicklungsressourcen oder benutzerdefinierte ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden), was zu Reibung, Kosten und Verzögerungen führte.
Legacy und Modern Value mit Snowflake erschließen
Mit der kürzlich erfolgten Einführung nativer XML-Verarbeitungsfunktionen schließt Snowflake die Lücke zwischen den alten Datenformaten und den modernen Analytikanforderungen. So können Finanzinstitute den vollen Wert ihrer XML-Daten ausschöpfen, ohne dabei an Agilität oder Skalierbarkeit einzubüßen.
Mit Snowflake können Unternehmen:
XML direkt in Snowflake laden, ohne externe Vorverarbeitung
XML-Daten mit Standard-SQL abfragen, einschließlich der Nutzung leistungsstarker integrierter Funktionen für Navigation, Extraktion und Umwandlung
XML nahtlos integrieren mit JSON, relationalen Daten und semistrukturierten Analytics
Governance, Sicherheit und Lineage einheitlich auf strukturierte und semistrukturierte Daten anwenden
Data Science- und KI/ML-Workloads direkt auf XML-basierte Datasets aktivieren
Die native XML-Unterstützung von Snowflake verwandelt XML von einem isolierten Archivformat in ein aktives, abfragbares Asset – vollständig integriert in das breitere Snowflake AI Data Cloud-Ökosystem.
Wichtige Finanzdienstleistungs-Anwendungsfälle für Snowflakes XML-Funktionen
Finanzinstitute können nun ihre XML-gestützten Workflows über eine Vielzahl missionskritischer Funktionen hinweg neu erfinden.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Berichterstattung
Unternehmen können XBRL-Dateien, regulatorische XML-Vorlagen oder SEC-Vorlagen direkt in Snowflake einspeisen. Mit SQL-basierter Analyse und Umwandlung können Compliance-Teams die Berichterstellung automatisieren, Dateien anhand interner Daten validieren und die Übermittlungszyklen beschleunigen.
Integration von Handel und Risikomanagement
Handelsbestätigungen, derivative Lifecycle-Ereignisse (per FpML) und FIXML-Nachrichten können geladen, analysiert und in Handels- und Risikoanalyse-Pipelines integriert werden – so werden Latenzen bei der Abstimmung und Berichterstattung reduziert.
Zahlungen und Nachrichten zwischen Banken
ISO 20022 XML-Nachrichten für Zahlungen, Wertpapiertransaktionen und Kontoführung können einfach in Snowflake gespeichert, analysiert und analysiert werden. Banken und Clearinghäuser können Zahlungsdaten anreichern, Transaktionsflüsse überwachen und Anomalien erkennen, ohne eine individuelle Analyseinfrastruktur.
Snowflake-Vorteile für XML-gestützte Workflows
Durch die Modernisierung der XML-Verarbeitung in der Snowflake AI Data Cloud erhalten Finanzdienstleister:
Schnellere Einblicke: Parsen und fragen Sie XML schnell ab, ohne auf externes ETL zu warten.
Einheitliche Dateninfrastruktur: Kombinieren Sie XML-, JSON-, Parquet- und relationale Daten auf einer einzigen verwalteten Plattform.
Sicherheit für Unternehmen: Wenden Sie präzise Zugriffs-, Compliance- und Governance-Kontrollen auf XML-Workloads an.
Skalierbarkeit: Skalieren Sie Rechenressourcen automatisch, um große Mengen an XML-Dateien zu analysieren.
Data Sharing und Data Collaboration: Teilen Sie analysierte XML-Datasets teamübergreifend oder mit externen Partnern über sichere Data-Sharing-Funktionen.
Snowflake beseitigt die Komplexität, die traditionell mit XML-Workflows verbunden ist, und hilft Finanzdienstleistungsunternehmen, agil, gesetzeskonform und erkenntnisorientiert zu bleiben.
Solution Architecture
Die Modernisierung der XML-Verarbeitung mit Snowflake nutzt die nativen Funktionen der Plattform zum Speichern, Analysieren, Abfragen und Verwalten semistrukturierter XML-Daten – und das alles mit vertrautem SQL und Snowflake-nativen Funktionen. Snowpark XML bietet eine programmatische Erfahrung für Python Data Engineers.
Snowflake verarbeitet XML als semistrukturierte Daten über den Datentyp VARIANT und ermöglicht so eine nahtlose Integration in Ihre Analytics-Workflows, ohne dass externe Transformationen erforderlich sind.
Zu den SQL-XML-Funktionen gehören:
XML-Parsing: PARSE_XML wandelt rohen XML-Text in ein VARIANT-Format für die Speicherung und Abfrage um.
Elementabruf: XMLGET extrahiert bestimmte XML-Elemente aus geparsten XML-Strukturen.
XML-Validierung: CHECK_XML überprüft, ob XML-Strings gut geformt sind.
XML-Generation: TO_XML serialisiert Snowflake-Objekte zurück in das XML-Textformat.
XML-Ingest: Mit COPY können Sie XML in den Datentyp Snowflake VARIANT kopieren.
Snowpark XML bietet drei wesentliche Vorteile:
Skalierung auf große Dateien: Snowpark XML baut große XML-Dateien basierend auf rowTag vor, sodass Kunden nur die notwendigen rowTags selektiv in Snowflake-Tabellen laden können, ohne dabei das VARIANT-Größenlimit zu überschreiten.
Erleichterte Abfrage über VARIANT: Jeder XML-Datensatz wird als separate Zeile extrahiert und jedes Feld innerhalb dieses Datensatzes wird zu einer separaten Spalte vom Typ VARIANT. Dank dieser Struktur können Kunden Abfragen mit Punktnotation oder FLATTEN durchführen, ohne XML-Funktionen wie XMLGET zu verketten.
Einfache, einstufige API: Die Datenerfassung erfolgt über eine einzige, intuitive API:
df = session.read.option("rowTag", "cik").xml("@mystage/EDGAR_PAID_CMBS_ABSEE_XML.xml")Diese Verbesserungen vereinfachen das Onboarding für Spark-Nutzende und ermöglichen eine schnellere Migration zu Snowflake für XML-lastige Workloads.
Die Plattformfunktionen von Snowflake gehen über das einfache Analysieren hinaus und ermöglichen Ihnen die Automatisierung, Verwaltung und Analyse umfangreicher XML-Daten:
Automatisierte Verarbeitung und Echtzeiterfassung: Nutzen Sie Tasks, Streams, Snowpipe, Dynamic Tables und Time Travel, um ereignisgesteuerte Pipelines zu erstellen, die Datenerfassung in Echtzeit zu ermöglichen, Aktualisierungen zu automatisieren und historische XML-Datenänderungen zu prüfen. So sind stets aktuelle Informationen für Analysen gewährleistet.
Pipelineautomatisierung und -management: Orchestrieren Sie komplexe Workflows mit externen Tabellen, Stored Procedures, User-Defined Functions (UDFs) und Tasks und ermöglichen Sie flexible, wartbare XML-Daten-Pipelines.
Sicherheit und Governance: Wenden Sie Zeilenzugriffsrichtlinien, dynamische Datenmaskierungsrichtlinien, Tag-basierte Governance und Objektabhängigkeiten an, um sensible XML-Daten zu schützen und die Einhaltung von Finanz- und Datenschutzvorschriften zu verwalten.
Integration von Data Engineering, fortschrittlicher Analytik und maschinellem Lernen: Erweitern Sie Ihre XML-basierten Datasets mit Python/Java-UDFs und Snowpark und verbinden Sie sich mit BI- und ML-Tools für prädiktive Analytik, Anomalieerkennung und erweiterte Visualisierungen für eine schnellere Entscheidungsfindung.
Data Sharing und API-Integration: Teilen Sie Datasets, die von XML stammen, nahtlos über Snowflake-Konten hinweg oder integrieren Sie sie mit externen APIs mithilfe externer Funktionen, Datenbankreplikation und Bereitstellungen in mehreren Regionen, um globale Reichweite und Resilienz zu gewährleisten.
Testen Sie für Anwendungsbeispiele die folgenden Quickstarts mit SQL und Snowpark:
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