SlyceData lance un moteur d'intelligence pour la recherche sur les investissements, optimisé par Snowflake.
Le 24 février 2022 à 14:18
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SlyceData a annoncé qu'elle avait lancé une plateforme intelligente d'extraction et d'analyse de données financières Powered by Snowflake. Cette solution de SlyceData et de Snowflake, la société Data Cloud, peut permettre aux chercheurs en investissement d'explorer et d'extraire de manière transparente leurs diverses sources de données financières à travers les fournisseurs - accélérant ainsi considérablement la génération d'idées d'investissement. La technologie de SlyceData est Powered by Snowflake, qui est un programme technologique qui accélère la capacité des entreprises et des développeurs d'applications à fournir des applications différenciées. SlyceData tire parti de la performance et de la flexibilité de Snowflake pour permettre aux clients de combiner leurs diverses sources de données financières de manière transparente, ce qui signifie qu'ils peuvent utiliser les données plus efficacement pour découvrir des idées et stimuler le rendement des portefeuilles. SlyceData et Snowflake résolvent le problème crucial et chronophage de la préparation de données prêtes pour l'analyse des investissements, permettant aux clients d'utiliser davantage de sources et de découvrir de nouvelles perspectives. Selon un article récent de HBR, les spécialistes des données passent 80 % de leur temps à préparer les données, et seulement 20 % à les analyser - une dynamique que SlyceData entend renverser.
Snowflake Inc. permet à chaque organisation de mobiliser ses données avec Snowflakes Data Cloud. La plateforme de la société alimente le Data Cloud, permettant aux clients de consolider les données en une source unique de vérité pour générer des informations commerciales significatives, appliquer l'intelligence artificielle (IA) pour résoudre les problèmes commerciaux, créer des applications de données et partager des données et des produits de données. Sa plateforme prend en charge une gamme de charges de travail, notamment l'entrepôt de données, le lac de données, l'ingénierie des données, l'IA/apprentissage machine (ML), les applications, la collaboration, la cybersécurité et Unistore. Son architecture cloud-native se compose de trois couches indépendamment évolutives mais logiquement intégrées à travers le calcul, le stockage et les services cloud. La couche de calcul fournit des ressources dédiées pour permettre aux utilisateurs d'accéder simultanément à des ensembles de données communs pour de nombreux cas d'utilisation avec une latence minimale. La couche de stockage ingère des quantités massives et des variétés de données structurées, semi-structurées et non structurées pour créer un enregistrement de données unifié.