Sybase, Inc. (NYSE: SY), líder en software y movilidad empresaria, anunció el lanzamiento de RAP – The Trading Edition™ Enterprise con análisis integrado de series de tiempo. Sybase RAP es ahora la única solución que abarca el análisis integrado de series de tiempo, una plataforma de datos del mercado, con latencia ultra baja, y streaming de análisis de datos en un solo producto. Esta nueva versión constituye una mejora a la ya existente plataforma de análisis del mercado, que está ayudando a decenas de firmas en el mercado de capitales a tomar mejores decisiones en sus transacciones y portfolios, a lo largo del ciclo de vida de sus operaciones.
La adición de análisis de series de tiempo de alto desempeño a RAP – The Trading Edition Enterprise hace que el desarrollo de los modelos de riesgo y transacciones sea más rápido y fácil, con análisis de series de tiempo más veloz y profundo para datos financieros.
“En el volátil ambiente de las operaciones, la capacidad de analizar datos de mercado en series de tiempo tanto históricas como en tiempo real, proporciona a las organizaciones de servicios financieros una ventaja,” dijo Larry Tabb, CEO de TABB Group. “Las firmas de mercado de capitales pueden identificar eventos tangibles y mitigar riesgos o aprovechar oportunidades antes que el resto del mercado, utilizando potentes herramientas para el análisis de series de tiempo.”
La nueva capacidad analítica para series de tiempo permite la realización de modelos más complejos, mejores análisis retrospectivos, y reporte más rápido de riesgo y cumplimiento en el mismo día. Todo esto dentro de una sola plataforma, por lo que elimina los retos inherentes a la integración de soluciones de múltiples proveedores. RAP es la única plataforma actualmente disponible que ofrece análisis de series de tiempo con latencia ultra baja, y la capacidad de realizaros a lo largo de décadas de datos de mercado. Adicionalmente, Sybase RAP permite a los clientes complementar los modelos que vienen integrados en el software con sus modelos desarrollados internamente, compartir modelos entre miembros de un grupo de trabajo, y asegurar la consistencia en el procesamiento de los datos, al ejecutar funciones de preparación de datos comúnmente usadas en Sybase RAP.
“Las condiciones actuales del mercado requieren mejor análisis de tendencias y modelos de predicción para las decisiones de transacciones y la gestión del riesgo, especialmente en el análisis de riesgos contraparte,” dijo el Dr. Raj Nathan, Chief Marketing Officer de Sybase. “Sybase RAP, con el nuevo análisis de series de tiempo integrado permite un mejor y más rápido análisis de riesgos y del mercado. Sybase ahora ofrece la única plataforma completa de análisis de datos de mercado, que escalable en toda la empresa.”
Un análisis más rápido y complejo de datos recientes e históricos puede conducir a estrategias de operación más sofisticadas. Al usar análisis retroactivo de modelos en tiempo real, contra una historia completa de datos de precios y costos de ticks, las empresas pueden mejorar la confiabilidad de sus modelos y evaluar mejor el riesgo. Sybase RAP con su análisis integrado de series de tiempo, ofrece cálculos más rápidos de riesgos de capital económico y créditos (como tasas de incumplimiento, exposiciones potenciales) utilizando series de tiempo completas que cubren décadas de datos de precios y volatilidad de valores. La funcionalidad de series de tiempo es importante en el análisis de datos de mercado debido a que mejora los modelos para las estrategias de riesgos y transacciones. RAP es una estratégica plataforma de datos de mercado para consolidar y centralizar la administración de este tipo de datos.
Disponibilidad y soporte
Sybase RAP – The Trading Edition Enterprise con análisis integrado de series de tiempo está programado para salir al mercado en general en julio, para las plataformas Linux y Solaris.
Sybase realizó un evento de lanzamiento de RAP – The Trading Edition™ Enterprise con análisis integrado de series de tiempo en la Bolsa de Valores de Nueva York el jueves 14 de mayo.
