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:

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: 

• Modernizzare l’elaborazione XML per i servizi finanziari con le funzioni SQL per XML
• Modernizzare l’elaborazione XML per i servizi finanziari con Snowpark XML