利用 Snowflake 擴展資產管理行業的性能

• 去中心化數據： 客戶的績效相關數據分散在投資組合管理系統、市場數據供應商、風險工具和電子表格中。整合這些資訊進行分析是一項耗時且容易出錯的考驗。
• 計算速度慢： 對於較舊的系統來說，複雜的歸因分析，尤其是對於多資產組合的歸因分析，在計算上是繁重的。這阻礙了該公司的投資組合經理及時獲得投資組合調整的見解。
• 報告不靈活： 自定義客戶報告或臨時分析通常需要手動操作數據。標準化報告無法靈活地納入量身定製的基準或深入到特定的性能驅動因素中。

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Empaxis 通過利用 Snowflake 的數據雲來簡化其性能分析流程，幫助這家資產管理公司克服了這些挑戰。

以下是 Snowflake 如何解決以下行業普遍面臨的痛點：

• 集中式數據： Snowflake 為資產管理公司提供了一個可擴展的平臺，用於整合各種與性能相關的數據。
• 針對分析進行了優化： Snowflake 的列式存儲和 MPP 架構支持閃電般快速地執行複雜的歸因模型和臨時查詢。
• 靈活的報告： BI 工具與 Snowflake 無縫連接，允許創建動態儀錶板和自定義任何詳細級別的報告。

展示 Empaxis Snowflake 專業知識

我們的團隊與資產管理公司密切合作，以：

• 設計數據模型： 創建了 Snowflake 優化模型，支持準確高效的性能計算。
• 集成數據源： 建立了強大的數據管道，以確保從所有相關系統可靠地更新 Snowflake。
• 實施分析： 利用 SQL 或其他首選語言開發自定義歸因模型、績效指標和風險分析。
• 可視化見解： Empaxis 構建了互動式儀錶板和報告，為投資組合經理和面向客戶的團隊提供支援。