利用 Snowflake 为资产管理行业提升性能

• 数据分散：客户的业绩相关数据分散在投资组合管理系统、市场数据提供商、风险工具和电子表格中。整合这些信息进行分析既耗时又容易出错。
• 计算缓慢： 复杂的归因分析，尤其是多资产投资组合的归因分析，对旧系统来说是计算负担。这妨碍了公司的投资组合经理及时了解投资组合调整情况。
• 报告不灵活：定制客户报告或临时分析往往需要手动操作数据。标准化的报告无法灵活地纳入量身定制的基准或深入研究特定的绩效驱动因素。

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Empaxis 利用 Snowflake 的数据云简化其性能分析流程，帮助这家资产管理公司克服了这些挑战。

以下是 Snowflake 如何解决整个行业普遍面临的以下痛点：‍‍

• 集中数据：Snowflake 为资产管理公司提供了一个可扩展的平台，用于整合各种绩效相关数据。
• 优化分析： Snowflake 的列式存储和 MPP 架构可快速执行复杂的归因模型和临时查询。
• 灵活的报告：商业智能工具与 Snowflake 无缝连接，允许创建动态仪表板和任何详细程度的定制报告。

Empaxis 雪花专家展示

我们的团队与资产管理公司密切合作，以便

• 设计数据模型：创建 Snowflake 优化模型，支持准确高效的性能计算。
• 整合数据源：建立强大的数据管道，确保从所有相关系统向 Snowflake 提供可靠的更新。
• 实施分析：利用 SQL 或其他首选语言，开发定制的归因模型、性能指标和风险分析。
• 可视化洞察：Empaxis 建立了交互式仪表板和报告，增强了投资组合经理和面向客户的团队的能力。