時系列イノベーションとティックデータモダナイゼーションによる金融市場インテリジェンスの合理化

金融サービス業界は最近、多くの課題に直面しています。資本コストの上昇は、リーダーが総保有コストを削減し、テクノロジーを拡張する方法を賢く見つけ出す必要があることを意味します。DORAやGDPRなどのデータ、インフラストラクチャ、レポート作成に関する市場規制やテクノロジー規制の数は膨大になる場合があります。これらの規制に準拠するには、組織がレガシーワークロードを再構築し、生成AIの準備のための意思決定プロセスを迅速化する必要がある場合があります（その結果、スケーラブルなエンタープライズデータ戦略で行わなければ追加コストが生じる可能性があります）。 

また、昨今の市場の変動により、トレーディングデスクは銀行や資産管理会社などの収益拡大と業績改善の主な推進力となっていますが、これはリスク管理フレームワークのモダナイゼーションが必要になる可能性がある（追加の財務損失につながる）という早期危険信号でもあります。金融機関は、上記のすべてに対処しつつ、競争力を維持するために不可欠な膨大な量の取引データを処理、分析できなければなりません。

その戦略の重要な要素は、ヒストリカルティックデータの最適化と最新化です。ヒストリカルティックデータとは、オンプレミスデータベースに保存されている数百億のデータポイントで、金融のプロがインサイトを抽出するためのものです。ティックデータは、さまざまなユースケースでさまざまな事業分野に使用できるため、非常に価値があります。フロントオフィスのクオンツアナリストは、バックテスト戦略の策定や流動性・ボラティリティ分析に活用できます。ミドルオフィスでは、アナリストがアセットとそのステークホルダーの市場および取引先リスクのモニタリングや取引コスト分析に使用できます。また、ティックデータは、リアルタイムの監視、異常検知、取引活動の科学捜査分析を可能にする詳細なタイムスタンプ付きの記録を提供するため、企業は不審な行動を特定して調査し、コンプライアンス活動を文書化することができます。 

サイロ化された特性から膨大なサイズまで、ティックデータを実際に最適化する上での課題により、経営上の問題が生じ、利益を生み出す機会が失われ、規制上の問題が発生した場合に市場リスクと評判リスクの両方が高まります。しかし、Snowflakeのような統合されたデータプラットフォームを使用してエンタープライズデータ戦略を導入することで、チームはこれまでにないほど多くの機能を備え、豊富なインサイトのティックデータオファーを有意義に活用できます。 

ティックデータの最適化にSnowflakeがどのように役立つか

時系列関数

Snowflakeは、タイムスタンプデータをナノ秒単位で簡単に集計、分析できる、SQLネイティブの関数スイートに重点的に投資しています（2024年6月現在、Snowflakeで一般提供されています）。これにより、ティックデータ管理の主な問題点の1つである、特定の期間のデータを分析する必要がなくなります。多くの場合、エンドユーザーの要件に応じて、さまざまなシステム、データベース、およびオブジェクト指向/手続き型/計算言語が必要になります。しかし、Snowflakeは結合と時間範囲のマイクロセグメンテーションのプロセスを簡略化しました。さらに、Snowflakeは、ヒストリカルデータからの予測を簡略化するために、ネイティブML関数に重点的に投資しています。

生成AI 

ベクトル化は生成AIの重要なコンポーネントであり、モデルの機能と出力の改善に役立ちます。Snowflake内でのベクトル化に関するエンジニアリング作業により、データ処理に専用のベクトルデータベースを別途使用することなく、タイムスタンプデータを簡単に集約できるようになりました。SnowflakeにはVECTOR関数があり、Snowparkを介してベクトルベースのPythonユーザー定義関数（UDF）とライブラリパッケージを処理できます。これにより、組織はティックデータをビジネスユースケースに必要な言語でエンジニアリングおよび分析できます。 

Snowflake Cortex AIは、Snowflake環境内で直接LLMの展開、管理、微調整を促進するマネージドサービスです。NVIDIAとの広範なパートナーシップにより、エンタープライズLLMを微調整するためのコストとタイムラインが削減され、必要なGPUへの直接アクセスが可能になります。Cortex Analystの最新リリース（パブリックプレビュー中）により、ドメイン固有の時系列認識LLMとサブパイロットを備えた世界がまもなく実現します。 

コラボレーションの簡略化

この2年間で、Factset、ICE、BSLLなどの ティックデータプロバイダーがデータアプリとリスティングを Snowflakeマーケットプレイス と Snowflakeネイティブアプリ に追加しました。さらに多くのサードパーティプロバイダーが加わる予定です。これにより、金融サービス企業は、オンプレミスのデータセットとワークロードのクラウドへの移行を促進するデータシェアリング（圧縮ストレージ、データの複製など）の多数のメリットを体験できます。Snowflakeは、UDFやストアドプロシージャをSQLやPythonで共有したり、グラフ分析用の Relational.ai などの新しい分析コプロセッサを利用したりできるため、エコシステムが強化され、すべてのステークホルダー間のコラボレーションが容易になり、イノベーションの次の波が加速します。

現在、バイサイドとセルサイドの双方の組織が、ビジネスユースケースに合わせてティックデータの処理を最新化するためにSnowflakeと連携しています。企業のティックデータ戦略の見直しにSnowflakeがどのように役立つか、詳しくはウェビナーに登録してください。