目前,依靠“手工人力”的电子表格数据治理模式逐渐被“自动智能”的专业工具取代。数据管理员、业务分析师开始采用“平台工具”来梳理主数据、元数据,构建模型和管控质量等。
以A公司为例,在此之前,其主要通过编写程序的方式定制化开发每个交易所的API。随着需要接入的交易所和用户量逐渐增多,且交易所的API会不断迭代,使得A公司面临许多问题:
本文将从A公司的具体背景着手,详细解读:应该如何借助工具解决A公司每天的数据抽取工作。
一、A公司背景
A公司专注为各种规模和复杂程度的金融投资机构提供一体化投资管理系统,系统主要由投资组合管理、交易执行管理、实时监控管理、风险管理、绩效归因、投资分析等功能模块构成。
通过产品持仓解析、敞口分析、绩效归因与风格分析、产品风险管理分析、情景压力测试分析,交易成本分析到FOF投资分析,自动生成投资业绩报告,为基金经理、管理者和投资者提供多维度、高价值参考数据,为合理决策提供可靠依据,大幅度减轻基金经理工作量。
然而,随着机构管理产品数量的不断增多,大量数据分散在各券商/系统中且数据存储格式各异,难以管理和利用。
为了帮助投资机构最大限度地提高投资决策和运营效率,A公司需要实时监控自己的用户在各个交易平台的基本信息、余额、订单交易情况,并需要根据分析结果及时给出投资建议。
二、如何借助工具解决数据抽取问题
随着技术的日渐成熟,相关平台工具系统的技术局限性如效率低、差错率高、扩展性差等将被一一攻破,能够更加有效地帮助企业解放人力,提高效率和精准度。
API数据源可通过更友好的方式解决A公司在对接几十个交易API的过程中遇到的上述需求场景:
1. 一分钟完成单个API配置
2. 允许用户在单个任务添加多个API,统一管理一个交易所的相关API
3. 自定义目标库表结构
4. 可视化调试解析逻辑与解析结果
5. 运行与监控API任务
数据作为资产,对于其管理不是一劳永逸、一蹴而就的。在技术平台方面,企业需要适时借助先进的技术提高运营效率,最大限度地释放数据价值实现数据变现。
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