FEB 18, 2025|Lettura: 4 min
JUN 23, 2025|Lettura: 1 min
Modernizzare l’elaborazione XML per i servizi finanziari con Snowflake
Nonostante l’avvento di nuovi formati di dati come JSON, Avro e Parquet, l’XML (eXtensible Markup Language) rimane uno standard dati fondamentale nei servizi finanziari. Dai sistemi di core banking realizzati tra gli anni ’90 e 2000 fino al reporting normativo moderno, l’XML è profondamente integrato nel tessuto operativo del settore. Standard come FpML (Financial Products Markup Language) per i derivati, XBRL (eXtensible Business Reporting Language) per il reporting normativo, ISO 20022 per pagamenti e titoli e persino alcune implementazioni del FIX Protocol si basano ampiamente su XML.
Gli istituti finanziari generano, scambiano e inviano regolarmente documenti XML per supportare funzioni critiche quali:
Comunicazioni interbancarie tramite SWIFT
Processi di trading e settlement
Segnalazioni normative in preparazione dello statunitense Financial Data Transparency Act (FDTA) e a enti attuali come SEC, FINRA, ESMA, Federal Reserve, OCC e FDIC
Scambi di messaggi di pagamento
Formati dei file di dati di mercato
Sebbene la rigorosa applicazione degli schemi e la struttura documentale di XML offrano chiari vantaggi per i dati complessi e strutturati, la sfida per i data engineer e i data analyst consiste nel rendere questi dati facilmente accessibili e utilizzabili per i moderni flussi di lavoro di analytics, reporting e integrazione. Storicamente, il parsing di XML richiedeva un’infrastruttura dedicata, risorse di sviluppo specializzate o pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) personalizzate, con conseguenti ostacoli, costi e ritardi.
Sfruttare il valore dei sistemi legacy e moderni con Snowflake
Con la recente introduzione delle funzionalità di elaborazione XML native, Snowflake colma il divario tra i formati di dati legacy e le moderne esigenze di analytics, consentendo agli istituti finanziari di sfruttare appieno il valore dei propri dati XML senza sacrificare l’agilità o la scalabilità.
Con Snowflake, le organizzazioni ora possono:
Caricare XML direttamente in Snowflake senza bisogno di pre-elaborazione esterna
Interrogare i dati XML con SQL standard, sfruttando potenti funzioni integrate per la navigazione, l’estrazione e la trasformazione
Integrare XML in modo trasparente con JSON, dati relazionali e analytics su dati semi-strutturati
Applicare governance, sicurezza e data lineage in modo uniforme a dati strutturati e semi-strutturati
Abilitare workload di data science e AI/ML direttamente su data set derivati da XML
Il supporto XML nativo di Snowflake trasforma XML da un formato di archiviazione in silos a un asset attivo e interrogabile, perfettamente integrato con l’ecosistema dell’AI Data Cloud di Snowflake.
Principali casi d’uso delle funzionalità XML di Snowflake per i servizi finanziari
Gli istituti finanziari possono ora ripensare i propri flussi di lavoro basati su XML in un’ampia gamma di funzioni mission-critical.
Conformità e reporting normativo
Le organizzazioni possono caricare direttamente in Snowflake la documentazione XBRL, i modelli XML normativi o i documenti da presentare alla SEC. Con il parsing e la trasformazione basati su SQL, i team che si occupano di conformità possono automatizzare la generazione di report, convalidare la documentazione confrontandola con i dati interni e accelerare i cicli di presentazione.
Integrazione del trading e della gestione del rischio
Conferme di trading, eventi del ciclo di vita dei derivati (tramite FpML) e messaggi FIXML possono essere caricati, parsati e integrati nelle pipeline di analytics di trading e del rischio, riducendo la latenza nella riconciliazione e nel reporting.
Pagamenti e messaggistica interbancaria
I messaggi XML ISO 20022 per pagamenti, transazioni in titoli e gestione dei conti possono essere facilmente archiviati, parsati e analizzati in Snowflake. Banche e stanze di compensazione possono arricchire i dati di pagamento, monitorare i flussi delle transazioni e identificare le anomalie senza un’infrastruttura di parsing personalizzata.
I vantaggi di Snowflake per i flussi di lavoro basati su XML
Modernizzando l’elaborazione XML all’interno dell’AI Data Cloud Snowflake, gli istituti di servizi finanziari ottengono:
Time-to-insight più rapido: Eseguire il parsing e l’interrogazione di XML rapidamente, senza attendere processi ETL esterni.
Un patrimonio di dati unificato: Combinare dati XML, JSON, Parquet e relazionali in un’unica piattaforma governata.
Sicurezza di livello enterprise: Applicare controlli granulari di accesso, conformità e governance a livello enterprise ai workload XML.
Scalabilità: Scalare automaticamente le risorse di calcolo per il parsing di grandi volumi di file XML.
Condivisione e collaborazione sui dati: Condividere i data set XML analizzati tra i team o con i partner esterni utilizzando le funzionalità di Secure Data Sharing.
Snowflake elimina la complessità tradizionalmente associata ai flussi di lavoro XML, aiutando le società di servizi finanziari a rimanere agili, conformi e basate sugli insight.
Architettura della soluzione
La modernizzazione dell’elaborazione XML con Snowflake sfrutta le funzionalità native della piattaforma per archiviare, eseguire il parsing, interrogare e gestire i dati XML semi-strutturati, il tutto utilizzando le familiari funzionalità SQL e native di Snowflake. Snowpark XML fornisce un’esperienza di programmazione ai data engineer che utilizzano Python.
Snowflake tratta l’XML come un dato semi-strutturato attraverso il tipo di dati VARIANT, consentendo una perfetta integrazione nei flussi di lavoro di analytics senza richiedere trasformazioni esterne.
Le funzioni SQL per XML includono:
Parsing XML: PARSE_XML converte il testo XML grezzo in formato VARIANT per l’archiviazione e l’interrogazione.
Recupero degli elementi: XMLGET estrae elementi XML specifici da strutture XML parsate.
Convalida XML: CHECK_XML verifica che le stringhe XML siano ben formate.
Generazione di XML: TO_XML serializza gli oggetti Snowflake ripristinando il formato di testo XML.
Caricamento XML: COPY permette di creare una copia di XML nel tipo di dati VARIANT di Snowflake.
Snowpark XML offre tre vantaggi principali:
Scalabilità per file di grandi dimensioni: Snowpark XML suddivide preventivamente i file XML di grandi dimensioni in blocchi basati su rowTag, consentendo ai clienti di caricare in modo selettivo solo i rowTag necessari nelle tabelle Snowflake, aggirando il limite di dimensione di VARIANT.
Interrogazione più semplice tramite VARIANT: Ogni record XML viene estratto come riga separata e ogni campo al suo interno diventa una colonna separata di tipo VARIANT. Questa struttura consente ai clienti di eseguire query utilizzando la notazione a punti o la funzione FLATTEN, senza concatenare funzioni XML come XMLGET.
API semplice e a passaggio unico: Il caricamento viene avviato tramite un’unica API intuitiva:
df = session.read.option("rowTag", "cik").xml("@mystage/EDGAR_PAID_CMBS_ABSEE_XML.xml")Questi miglioramenti semplificano l’onboarding per gli utenti di Spark e consentono una migrazione più rapida a Snowflake per i workload a elevata intensità di XML.
Oltre al parsing di base, le funzionalità della piattaforma Snowflake consentono di automatizzare, governare e analizzare i dati XML su vasta scala:
Elaborazione automatizzata e caricamento in tempo reale: Usa Tasks, Streams, Snowpipe, Dynamic Tables e Time Travel per creare pipeline event-driven, abilitare il caricamento dei dati in tempo reale, automatizzare gli aggiornamenti e controllare le modifiche storiche ai dati XML, garantendo le informazioni più aggiornate per l’analisi.
Automazione e gestione delle pipeline: Orchestra flussi di lavoro complessi con External Tables, stored procedure, funzioni definite dall’utente (UDF) e Tasks, abilitando pipeline di dati XML flessibili e gestibili.
Sicurezza e governance: Applica Row Access Policies, i criteri di Dynamic Data Masking, la governance basata su tag e Object Dependencies per proteggere i dati XML sensibili e gestire la conformità alle normative finanziarie e sulla privacy dei dati.
Integrazione di data engineering, advanced analytics e machine learning: Estendi i tuoi data set basati su XML con UDF Python/Java e Snowpark e connettili a strumenti di BI e ML per analytics predittiva, rilevamento delle anomalie e visualizzazioni avanzate per accelerare il processo decisionale.
Condivisione dei dati e integrazione API: Condividi in modo trasparente i data set derivati da XML tra gli account Snowflake o integrali con API esterne utilizzando External Functions, Database Replication e distribuzioni multi-regione per una copertura e una resilienza globali.
Per esempi di utilizzo, prova questi quickstart con SQL e Snowpark e scopri come:
Articolo di
Solo per te
Come le istituzioni di servizi finanziari dovrebbero considerare i dati non strutturati e perché è importante per una solida strategia di enterprise AI
Scopri perché i dati non strutturati sono vitali per le strategie AI aziendali nei servizi finanziari e come elaborare e sfruttare i dati per creare valore per i clienti con l’AI.
Snowflake offre a tesa strumenti decisionali rapidi basati sulle performance
Scopri come tesa sfrutta il Data Cloud di Snowflake per modernizzare l’ambiente dati, ottenere strumenti decisionali rapidi e migliorare l’efficienza.
Snowflake Cortex AI: accelerare i servizi finanziari con l’Agentic AI
Scopri Snowflake Cortex AI per i servizi finanziari, una suite di capacità che alimenta flussi di lavoro sicuri e agentici per l'analisi di mercato, la gestione delle richieste di rimborso e altro ancora.
AI agentica nei servizi finanziari e assicurativi
Le società finanziarie e assicurative sfruttano l’AI agentica per migliorare l’automazione, l’efficienza e gestire le sfide normative e di sicurezza dei dati.
Modernizzare i workload regolamentati con Snowflake Backups
Snowflake Backups, ora in GA, consente la conservazione immutabile dei dati critici per soddisfare i requisiti normativi e di sicurezza.
Diskover, supportato da Snowflake Ventures, offre alle aziende una visibilità completa sui loro data estate legacy
Scopri come Diskover, supportato da Snowflake Ventures, offre visibilità completa sui data estate legacy, migliorando la preparazione dei dati per AI e analytics.
Snowflake lancia l’iniziativa Open Semantic Interchange insieme a leader del settore per liberare il potenziale dell’AI
Snowflake e i partner del settore lanciano Open Semantic Interchange (OSI) per creare uno standard comune aperto per l’ecosistema di AI, BI e analisi dei dati.
Snowflake approvato come servizio nell’ambito della FedRAMP High Authorization for Azure Government
Snowflake ottiene la FedRAMP High Authorization for Microsoft Azure Government, che consente agli enti pubblici USA di gestire i dati sensibili in modo sicuro e scalabile.
Snowflake presenta una startup: Contextual AI
Douwe Kiela, CEO e cofondatore di Contextual AI, parla del suo approccio rivoluzionario agli agenti AI e dei vantaggi dell’implementazione su Snowflake.
