掌握 Snowflake 進行資產管理：分步指南

資產管理公司為分散的數據和緩慢的計算而苦苦掙扎，這並不是什麼新鮮事。

對高質量數據和計算的障礙和中斷會產生後果。

根據 SIX的一份報告，近一半的資產管理公司認為數據速度是使分析能夠推動增長的關鍵挑戰。

該報告還分享了相關評論：

“鑒於資產管理公司投資於和分銷來自各種快速發展資產類別的產品，獲得近乎實時的市場和參考數據可以決定跑贏大盤還是跑輸大盤。”

如上所述，資產管理數據問題並不是什麼新鮮事，但這並不意味著事情總是必須如此。

相反，將這些痛點轉化為機會。

下面，瞭解如何使用 Snowflake 平臺優化您的投資績效分析和決策。

如何克服數據挑戰並掌握雪花

第 1 步：了解問題

去中心化數據和緩慢計算的挑戰

分散在多個系統中的數據整合起來可能會非常耗時，從而導致錯誤。

此外，遺留系統在進行複雜的歸因分析方面苦苦掙扎，減慢了流程並延遲了洞察。報告通常需要手動操作，缺乏自定義基準的靈活性。如果不解決這些問題，企業將面臨運營成本增加、效率低下和錯失機會的風險。

第 2 步：評估您當前的情況

評估您目前的資料管理和性能分析

請考慮以下步驟：

1. 對您目前的資料管理系統進行審計。
2. 識別數據整合和報告中的冗餘和低效率。
3. 評估您當前分析工具的性能。

使用 Tableau 和 Excel 等工具進行全面審計。

第3步：實施有效的解決方案

實施有效的投資績效分析的步驟：

1. 選擇 Snowflake 作為您的集中式數據倉庫，以整合所有數據源。‍
2. 設計 Snowflake 優化的數據模型，以支持準確的性能計算
3. 使用 SQL 或其他首選語言開發自定義歸因模型和性能指標。‍
4. 使用 BI 工具構建互動式儀錶板以獲得即時見解。

通過定期進行審查和調整，確保順利實施。為不同的業務規模或行業提供多樣化的解決方案，以最大限度地提高效率。‍

第4步：優化性能

提高績效分析的效率

1. 實施自動化以簡化數據整合。
2. 定期審查和調整歸因模型，以保持準確性。
3. 使用 Snowflake 的 MPP 架構實現快速查詢執行。

此外，還可以考慮使用 Alteryx 實現數據自動化和 Tableau 等可視化工具。

第5步：監視和維護設置

1. 為性能異常設置自動警報。
2. 定期審查數據模型和性能指標。
3. 更新 BI 工具和儀錶板，以反映數據源或性能標準的變化。

不要忘記採用行業最佳實踐進行數據治理和質量保證。這個持續的旅程包括定期檢查點和里程碑，以確保持續的成功。

成為 Snowflake Pro

優化您的投資績效分析對於明智的決策和運營效率至關重要。

從評估您當前的情況到實施和優化解決方案，每一步都是必不可少的。

遵循這些步驟，它將改進數據集成、更快的計算和更靈活的報告。

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