Cómo la nube puede transformar las estrategias de datos de mercado

Los administradores de datos de mercado reconocen cada vez más las ventajas de unirse a la nube y enumeran los beneficios que van desde menores costos de computación y almacenamiento hasta un mejor rendimiento y una mayor ventaja competitiva. 

1. Las empresas se enfrentan a un doble desafío: la creciente demanda de datos del tick history, mientras que los costos de adquisición, gestión, almacenamiento y uso de estos elementos en el sitio, a través del software y hardware que componen las llamadas ticker plants, aumentan exponencialmente.
2. Como resultado, ha habido un cambio en la estrategia de datos de mercado del tick history, con las organizaciones alejándose de los sistemas diseñados para trabajar en las instalaciones y pasando a un enfoque centrado en los datos en la nube.
3. De hecho, algunos clientes de Refinitiv incluso han reducido el costo total de propiedad (Total Cost of Ownership o TCO) de los datos del tick history en más del 90% al cambiar a Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform.

Cuando se trata de datos, las empresas de servicios financieros se enfrentan a una situación difícil.

La necesidad de datos del tick History (o historial de ticks, en traducción libre) nunca ha sido mayor, ya sea en la front, middle o back office. Eso es porque están acostumbrados a backtesting en estrategias comerciales, análisis de costos de transacción o soporte para nuevas soluciones de inteligencia artificial o machine learning.

Y, como si esta nueva demanda por sí sola ya no fuera un desafío, el volumen de datos necesarios también está aumentando a un ritmo espectacular.

Tick ​​History es un archivo de datos históricos de ticks obtenidos del contenido en tiempo real de Refinitiv, con referencias que se remontan a 1996

Los altos costos imponen cambios en la estrategia de datos

Los costos asociados con la adquisición, administración, almacenamiento y uso de los tick history data en el propio sitio de la empresa solo han aumentado. Esto se debe al mayor volumen de datos que se necesita hoy en día para desarrollar los algoritmos analíticos y de machine learning que se utilizan en el mercado financiero.

Según una encuesta reciente de Refinitiv, por cada US$ 1 gastado en datos en el mercado financiero, otros US$ 8 se destinan a procesar, almacenar y transformar esos elementos hasta que puedan ser analizados.

Para tener más claridad sobre estos costos, el equipo de Refinitiv Tick History realizó un análisis detallado de los gastos asociados con un sistema local para administrar los datos del historial de ticks. Incluyen:

• Footprint del servidor: incluye el costo de los servidores para procesar los datos y alojar, en alguna ubicación, todo el hardware. También hay gastos de refrigeración, racking, conectividad de red y otra infraestructura de apoyo, como soluciones integradas para redundancia.
• Hardware de almacenamiento: esto es lo que se desembolsará para proporcionar y almacenar una base de datos con soluciones para los datos, junto con la capacidad de acceder a los datos para los diversos casos de uso relacionados con el mercado. Esto también incluye los costos de refrigeración, racking, conectividad de red y otra infraestructura de apoyo, como soluciones integradas para redundancia.
• Copia de seguridad de almacenamiento externo: para los planes de continuidad del negocio (BCP), a menudo es un requisito reglamentario que las empresas tengan una copia de su base de datos de tick history ejecutándose en otro lugar, es decir, a un costo adicional.
• Tarifas de tecnología de database de series temporales: como su nombre lo indica, son tarifas pagadas al proveedor de software de base de datos (KDB, Microsoft, Oracle, etc.).
• Capital humano: consiste en lo que se gasta en los empleados que administran las bases de datos y la infraestructura de red y planifican la capacidad del hardware, el mantenimiento de la base de datos y el almacenamiento.

Todos estos costos pueden sumar un valor considerable y continuarán creciendo a medida que se almacenen más y más datos en el sitio, y cuando hablamos de datos de ticks, el volumen de datos aumenta constantemente a medida que se agregan a cada día.

Al final de esa cuenta, Refinitiv estimó que las empresas que quieran mantener los datos de su tick history en sus instalaciones desembolsarán alrededor de US$ 110 por gigabyte de datos almacenados. Y son gastos que seguramente aumentarán con el tiempo, ya que estos datos nunca dejan de proliferar.

Modelo centrado menos en el sistema y más en los datos

Dadas las presiones impuestas por el uso cada vez mayor de datos del tick history en la front, middle y back office, y los altos costos de almacenarlos en una ticker plant local, no es de extrañar que las instituciones financieras estén buscando una manera de transformar esta situación.

Muchas empresas se están retirando del enfoque centrado en el sistema y están adoptando una estrategia de datos basada en la nube. Esto explica: en la primera opción, el cliente es responsable de construir un sistema para almacenar sus propios datos, lo que requiere una infraestructura de hardware local muy costosa. Además, esto termina creando múltiples versiones de los datos en toda la organización, ya que los grupos internos producen subconjuntos para múltiples casos de uso.

Otro problema es que los datos de ticks centrados en la empresa crean dificultades para los usuarios dispersos geográficamente, lo que a menudo resulta en múltiples copias. Esto puede aumentar aún más el gasto y, por supuesto, amenazar la integridad de estos elementos.

Por lo tanto, aprovechar la tecnología en la nube está resultando una gran oportunidad.

Pasar a una estrategia centrada en los datos puede resolver muchos de estos obstáculos a la vez. El primer paso es involucrarse con los datos y el análisis del historial de ticks en la nube.

Este enfoque permite:

• Racionalización de la ticker plant
• Desmantelamiento de hardware local
• Reasignación de recursos e infraestructura
• Uso de las nuevas capacidades de la nube para la ciencia y el análisis de datos
• Migración de flujos de trabajo a la nube - "Consulta en la nube - Análisis en la nube"

Como resultado de estos beneficios, algunos clientes de Refinitiv incluso han reducido su costo total de propiedad (TCO) de los datos del tick history en más del 90% al migrar a la nube.

Al trabajar con el Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform, el costo se puede reducir a US $ 4 por gigabyte a medida que los datos almacenados, la base de datos y el motor informático se trasladan a la nube.

Además de los ahorros de costos, la adopción de soluciones basadas en la nube para datos, análisis y flujo de trabajo aún puede brindar a las empresas de servicios financieros una ventaja competitiva.

Ver el vídeo: “Refinitiv Tick History –25 years of historical data from 500+ venues across all asset classes”

¿Cómo convertimos esta historia en realidad?

Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform es una base de datos de servicios administrados que contiene la gama completa de datos del Refinitiv Tick History.

El Refinitiv Tick History  es un archivo histórico de datos de precios en tiempo real que cubren OTC e instrumentos negociados en bolsa de más de 500 centros de negociación y colaboradores externos. La base de datos contiene alrededor de 70 millones de títulos activos y retirados, con una cobertura que se remonta a 1996. En general, la base de datos contiene más de 6 PB de datos históricos.

Los datos del Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform se proporcionan a través de Refinitiv Data Platform. Refinitiv Data Platform proporciona acceso a datos y análisis del mercado global como un servicio en la nube.

Las empresas pueden potenciar e implementar sus apps en el mercado en poco tiempo aprovechando el modelo de datos de Refinitiv y las funciones de permisos y derechos, así como herramientas basadas en la nube como el motor Google® BigQuery.

Las instituciones financieras ya no necesitan limpiar, normalizar y administrar los datos del tick history; Los datos de Refinitiv están listos para su consulta. Los profesionales pueden acceder a esta base de datos directamente en la nube utilizando el motor de Google® BigQuery, ya sea a través de la GUI proporcionada por Google o mediante el entorno de API preferido de la empresa (por ejemplo, Jupyter) y el lenguaje de programación.

Después de realizar el análisis, puede dejar los resultados en la nube, moverlos a otras ubicaciones en la propia nube o a un sistema local que tendrá la empresa (es decir, "consulta en la nube - análisis en la nube").

La implementación del Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform ha generado importantes ahorros para los clientes.

Para ayudarlo a comprender mejor cómo el cambio a una estrategia de datos de mercado centrada en datos afectará a su negocio, el equipo de Refinitiv Tick History puede realizar un análisis personalizado para identificar el verdadero alcance de sus costos asociados con los datos de Tick History y compararlos con Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform.

Nuestro equipo también puede hablar con stakeholders sobre los otros beneficios incorporados en este nuevo enfoque, incluida la provisión de una prueba gratuita. 

Para obtener más información, contáctenos y solicite hablar específicamente sobre el costo de Refinitiv Tick History en Google Cloud Platform.