掌握资产管理的 Snowflake：逐步指南

资产管理公司在分散的数据和缓慢的计算中苦苦挣扎，这已经不是什么新鲜事了。

而高质量数据和计算的障碍和中断会产生后果。

根据SIX 的一份报告，近一半的资产管理公司认为数据速度是实现分析以推动增长的关键挑战。

报告还分享了相关评论：

"鉴于资产管理公司投资和分销的产品来自各种快速变化的资产类别，获取近乎实时的市场和参考数据可以使其业绩超过或低于基准"。

正如上文提到的，资产管理数据方面的困难并不是什么新鲜事，但这并不意味着事情总是这样。

相反，要将这些痛点转化为机遇。

下面，您将了解如何使用 Snowflake 平台优化投资绩效分析和决策。

如何克服数据挑战并掌握雪花技术

步骤 1：了解问题

分散数据和缓慢计算带来的挑战

分散在多个系统中的数据可能非常耗时，从而导致错误。

此外，传统系统难以应对复杂的归因分析，导致流程放缓，无法及时获得洞察。报告通常需要手动操作，缺乏定制基准的灵活性。如果不解决这些问题，企业将面临运营成本增加、效率低下和错失良机等问题。

步骤 2：评估您的现状

评估当前的数据管理和性能分析方法

请考虑以下步骤：

1. 对当前的数据管理系统进行审计。
2. 找出数据整合和报告中的冗余和低效之处。
3. 评估当前分析工具的性能。

使用 Tableau 和 Excel 等工具进行全面审计。

步骤 3：实施有效的解决方案

实施有效投资绩效分析的步骤：

1. 选择 Snowflake 作为您的集中式数据仓库，以集成所有数据源。
2. 设计 Snowflake 优化数据模型，支持精确的性能计算
3. 使用 SQL 或其他首选语言开发自定义归因模型和性能指标。
4. 使用商业智能工具建立交互式仪表盘，以获得实时洞察力。

通过定期审查和调整，确保顺利实施。针对不同的企业规模或行业提供不同的解决方案，最大限度地提高效率。

步骤 4：优化性能

提高性能分析效率

1. 实现自动化，简化数据整合。
2. 定期审查和调整归因模型，以保持准确性。
3. 使用 Snowflake 的 MPP 架构快速执行查询。

还可以考虑使用 Alteryx 等工具实现数据自动化，使用 Tableau 实现可视化。

步骤 5：监控和维护设置

1. 针对性能异常设置自动警报。
2. 定期审查数据模型和性能指标。
3. 更新 BI 工具和仪表盘，以反映数据源或性能标准的变化。

不要忘记在数据管理和质量保证方面采用行业最佳实践。这一持续的旅程包括定期检查点和里程碑，以确保持续成功。

成为雪花专业人员

优化投资绩效分析对于做出明智决策和提高运营效率至关重要。

从评估现状到实施和优化解决方案，每一步都至关重要。

按照这些步骤，数据集成将得到改进，计算速度更快，报告更加灵活。

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