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来自Connotate的解决方案ﻩ2
金融数据汇集 2
金融行业应用 2
金融行业应用案例-华尔街个案ﻩ4
顾客案例:FactSetﻩ5
Conotate功能简介:ﻩ6
来自Datameer的解决方案ﻩ8
大型零售银行ﻩ8
金融机构ﻩ8
Datameer简介 9
来自Syncsort的解决方案ﻩ13
Syncsort为金融服务行业提供的解决方案ﻩ13
Syncsort的产品简介 15
来自Connotate的解决方案
金融数据汇集
每天,所有的政治事件、金融行业动态、公司动态和其她的市场动态都会发布到网上。实时地监控和理解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精确度是最核心的。
自动化Web数据监控和抽取功能,大大以便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、公司新闻、政府新闻和媒体新闻,并向其顾客推送所需的信息,自动化监控的解决方案可以做到:
通过监控市场动态,运用内部变化监控和核心字搜索方式,提供实时的更新报表
通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精确度
通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提示,告知顾客哪些公司网站、新闻门户和政府网站有重要的变化
通过增长对金融文献的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本
通过从世界各网站中收集精确的数据(语言不限)并转换成构造化数据,大大提高了数据收集的广度
通过某些指标性特性使管理人员迅速调节监控个抽取的目的数据,提高商务和管理的灵活性
有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate,管理人员和分析人员可以收到有关数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言解决工具
Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文献并把Web页面转化为Excel、XML或者合用的文献格式
ThomsonReuters(路透社)、DowJones(道琼斯)、FactSet和其她世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控和抽取。
金融行业应用
信息和内容随时可以在Web上获得,随着其价值的增长,对有关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。
有了Connotate的协助下,投资者和分析师可以针对公司和部门的体既有更加深刻的结识,虽然在市场看来并不是很明显的体现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据,和多种可以协助预测分析的指标。
目前,从Web上精确的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的。如今Connotate的自动化数据抽取和分析不仅为顾客大大减少了成本并且其操作也是非常简易的—虽然不是专业的编程人员或者IT架构人员也可以进行部署和操作。详情见下文:
支持买卖双方的决策—通过抽取一系列操作数据来加速对整个季度的趋势分析
对市场变化的反映更加敏捷—通过实时地监控市场动态
为研究调查加大深度—通过锁定需要监控的数据源
加速产品上市—通过监控市场异常和机遇
运用Web数据支持研究调查,以增长调查的质量和效率。
Connotate优越的自动化数据监控和抽取的解决方案可以让顾客实时地发现公共资源的价值,大大增长其透明度以更好的支持研究调查和投资决策。
过去使用Web爬虫的顾客,会发现要耗费很大的精力对收集的数据进行解决后,数据才会故意义。与Web爬虫工具不同的是,Connotate可以抽取Web数据并转换为构造化数据格式(CSV、XML、XLS等格式)
Connotate使顾客不必等待季度报表或者成本昂贵的消费研究调查来进行投资决策。Connotate使顾客对数据抽取拥有最大的控制权。无论数据集的保存期限是几天、几周、还是几种月,顾客都可以精确地定位需要的数据,并获得实时的洞察。
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金融行业应用案例-华尔街个案
Connotate使顾客对市场部门个体股票的微小动态都了如指掌,获得支持买方购买的可行性洞察。
华尔街一家投资机构欲更好地理解个别公司、公司产品销售状况和市场部门的微妙动态,其选择是是实时地收集操作数据,其目的是为了应对瞬息变化的股票市场做出更好的投资决策。
随之电子商务的大兴崛起,除了纯正惯例地发布数据和季度报表,该公司抽取了不同公司、电子商务平台、博客和社交平台网站(Amazon和Crunchbase等)上的Web数据。
该公司选择了Connotate实地部署的解决方案,在几周内就设定好预访问的网站,抽取营销活动、价格数据、库存状况和客户偏好选择等的数据。运用这些数据为相应的金融趋势、金融活动和金融观点建立模型。在过去的一年里,该公司在Connotate的协助下,在股票市场上获得了额外的一百多万美元的收益。
Connotate实地部署可以使数据分析更加灵活简易了,更易于调节,更易于管理、查询和定位。
Connotate在电子商务上网页内抽取有关营销活动和库存状况的数据,然后只推送与上次抽取的数据相比有变化的数据—提供了清晰明了的定位信息。
Connotate将抽取的数据转换和推送构造化数据,如CSV文献;将重点数据推送到分析应用程序中进行趋势分析
“Connotate的解决方案为我们提供了产品价格、库存状况、广告话费、转换率、订单状况和其她重要的非构造化数据信息,而这些数据(用其她工具)是很难抽取的但是却是很有分析价值的。”---JasonJones,对冲基金投资组合经理
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顾客案例:FactSet
FactSet在世界各地的成千上百个网站中收集数据,并向其金融行业的顾客推送数据,支持她们更好地做出投资决策。FactSet的客户规定数据是精确、实时和完整的。
随着Web数据量的不断增长,FactSet也在谋求可以加快数据抽取自动化限度的工具。由于其业务的不断扩大,FactSet分析师更多对更新数据有更大的需求。
在使用Connotate之前,FactSet使用的是一种Web监控工具(带有少量的过滤功能);一般分析师收到的35%的提示信息是有效的。因此,FactSet但愿可以提高其数据抽取的效率并简化工作流。自从选择了Connotate之后,数据提示的有效率从35%上升到90%。
•ﻩFactSet选择的是Connotate的实地部署解决方案,她们运用下拉式菜单和便捷式点击页面管理和设立了成千上万个webAgents(Connotate数据抽取的工具)
• Connotate使FactSet可以访问到某些没有宽带的偏远地方的数据
•ﻩConnotate使FactSet在无需增长管理人员的数量的同步增长公司监控数量
Connotate抽取的数据比我们之前使用的那套工具精确多了,推送的数据更加可靠、精确和便于使用。--Chris Clifford,FactSet的信息创立经理说道
Conotate功能简介:
Connotate运用机器学****自动生成的高效代码和辅助配备,其数据抽取的工具称为Agent。
在Agents的指引下,顾客能精确地获得需要的信息—Connotate在过滤了广告和无关信息的同步,将非构造化数据转化成为支持业务流程的可读性数据。
Connotate的解决方案相比于网页脚本工具要优越得多,由于网站格式不断变化,修整是一项很重要的工程,Connotate的解决方案具有较强的合用性。
各网站都在不断地更新。优化解决方案,不仅是为了精确地检测网页内容的变化,并且是为了更有效率地提高推送信息。过滤垃圾信息和删除反复数据可使工作流获得更大成效。
部署选项
Connotate可以满足顾客的业务之需,并且适应此后的发展和变化。并且,Connotate可以提供灵活实用的解决方案以满足顾客具体的业务需求。
详情请访问:
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来自Datameer的解决方案
大型零售银行
为了量化资产风险和遵守监管报告的规定,如多德 - 弗兰克法案,这家一流的零售银行正在使用Datameer来验证数据的精确度和质量。
银行贷款和分支数据以及财富管理数据集成,数据质量的举措是负责保证每一条记录是精确的。这个过程涉及对数据超过50个数据的理智和质量检查。这些检查的成果,随着时间的推移的趋势,以保证数据损坏和数据域的公差不变化不利和被报告给投资者和监管机构的风险状况,审慎和符合监管规定。
Datameer之前,该银行采用Teradata和Netezza公司和建设数据集市,以分析数据的质量,使用她们的SAS应用。这个过程是耗时和复杂,数据集市的做法没有提供数据的完整性需要拟定整体数据质量。
金融机构
为了提高客户保存和参与,这家领先的金融研究机构使用Datameer加快客户的使用状况分析和产品改善。
基于Web的平台结合了全球性的公司具有强大的财务基本面分析,构思一代,为顾客的工作流管理工具的信息和市场研究。
该公司的产品管理团队需要理解顾客访问模式和产品互动的细节,以便更好地吸引和留住客户。该公司此前使用OLAP多维数据集,存储和报告顾客访问日记,客户数据和许可证信息。她们拼命用一种4-6周的周转时间,提供新的或更新的数据。因此,产品管理始终非常被动,她们的大部分时间花在管理报告的过程,而不是理解最后顾客如何响应特性和内容。
该公司选择了Datameer加快洞察顾客使用,并加快新产品型号。有了Datameer,产品经理目前可以迅速地关联在顾客的流量模式的变化(点击流)和事件的背景下,如新版本,A / B测试和故障,以拟定哪些工作或不执行队列分析。产品方略,目前可以迅速调节和改善Datameer释放产品经理的部署,把重点放在分析顾客的使用模式,并发明新的产品模型,而不是建设报告。
Datameer简介
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