KXとDatabricksの統合：資本市場などにおける時系列データ分析の進歩

KXとDatabricksは、資本市場分野向けの時系列分析ソリューションの開発で提携し、クオンツ調査や一時的な取引データ分析など、多くのユースケースをサポートしています。

これまで、SQL、Python、Rなどのデータサイエンスや分析のプログラミング言語では、時系列分析が煩雑で時間がかかっていました。 SQLはその人気と強力なクエリ言語にもかかわらず、時系列データの順序（例えば、時間ベースの結合）や以前の状態に関する質問には限界があります。 PythonやR、そしてSparkでさえ、時間分析を実行するには何ページものコードが必要です。 これらの限界は、時系列分析に伴う高次元データの課題によってさらに複雑になっています。

特にヘッジファンドや機関投資家にとって、このコラボレーションは、KXの専門的な時系列データ処理能力と、Databricksで利用可能な包括的な計算および機械学習フレームワークを組み合わせたものです。 このパートナーシップは、時系列データに焦点を当てることで、金融業界向けの定量的・データサイエンス研究、モデリング、取引分析における新たな基準を打ち立てます。

データエコシステムと統合のメリット

KXとDatabricksの強みを組み合わせることで、特にデータ管理において大きなメリットが得られます。 Delta Lake は、統合されたガバナンス機能によってサポートされる時系列データを管理するための、費用対効果が高く、安全で信頼性の高い手段を提供します。 Databricksを活用するクライアントが管理する膨大なデータ量は飛躍的に増加しており、Databricksと主要なデータプロバイダーとのパートナーシップにより、Delta Sharingなどのメカニズムを通じて、クラウド上でネイティブにデータに簡単にアクセスできるようになります。

統一されたデータエコシステムへのアクセスを可能にすることで、部門を超えたコラボレーションを促進します。 ユーザーは、DatabricksのガバナンスフレームワークであるUnity Catalogによって管理された単一バージョンのデータで、スケーラブルかつ価格性能の高いコンピュート機能を利用することができます。

統合ダイナミクス

高く評価されているkdb+時系列データベースに対するKXのPython相互運用性インターフェイスであるPyKXとDatabricksの統合により、資本市場会社は、Delta Lakeに保存された膨大なデータセットに対して高度なクエリと分析を実行するための強力なプラットフォームを提供し、追加のデータストレージソリューションの必要性を排除し、分析ワークフローを簡素化します。

PyKXはPython Package Index (PyPI)を介してシームレスにインストールされ、既存のDatabricksノートブックに統合することで、ますます大規模になるデータセットを高速かつエレガントに扱うことができます。

このパートナーシップは、時系列データ分析に重点を置くことで、長期にわたる財務データの詳細な調査を可能にし、戦略的な意思決定やその時々の意思決定に不可欠な洞察を解き明かします。

金融サービスの使用例

時系列分析以外にも、資本市場はKXとDatabricksを活用して、戦略のバックテスト強化、市場監視、カウンターパーティリスク分析、大量オーダーブック分析などのユースケースを実現できます。 資産運用会社は、予測的なポートフォリオ分析とリスク管理戦略を実行することができます。 バンキング業界では、KXの不正検知・防止アプリケーションを利用することで、取引、注文、市場データを横断的に細かく分析し、不正の兆候を示す悪質な取引行動をピンポイントで特定することができます。 この統合により、銀行は不正行為に効果的に対処し、業務上のセキュリティを確保し、顧客資産を保護することができます。

銀行や資本市場だけでなく、保険や決済の分野でも、Delta Lakeのトランザクション機能とKXの高度な時系列分析の組み合わせにより、価格設定、保険金請求、保険料予測、不正行為の検出と軽減といったユースケースの改善に役立てることができます。

今後の展望（AIとMLの活用事例）

KXとDatabricksの統合は、時系列データ分析におけるDatabricksの能力を強化します。 また、KX on Databricksを使用して既存の投資をシームレスに進めることができます。 KX および kdb+ と共に Databricks Lakehouse 内で管理される膨大なデータセットに適用できる ML アルゴリズムを統合することで、より深く、よりタイムリーなインサイトを発見し、トレンドを予測し、ミッションクリティカルな意思決定を改善することを目指しています。 このアプローチは、大規模な時系列データと分析を扱う kdb+ の強みと、Databricks の高度なデータエンジニアリングおよび ML/AI 機能を活用し、次世代の資本市場のための包括的な分析プラットフォームを提供します。

さらに、この統合により、オンプレミスまたはクラウドに展開された従来のKXソリューションにシームレスにアクセスできます。 これにより、企業はKXの分析機能をフルに活用し、Databricksのクラウドネイティブプラットフォームの柔軟性とスケーラビリティを活用して、データサイエンス/MLおよびノートブック接続をKXの顧客資産に強化することができます。 これらの強力なツールへのシームレスなアクセスを可能にすることで、このパートナーシップは、資本市場の専門家がデータ分析のための堅牢なソリューションを利用できることを保証します。

この統合により、KXの専門能力とDatabricksのスケーラブルなアナリティクス・プラットフォームが融合し、キャピタルマーケッツ企業は、進化するデータ主導の今日の状況をより効果的にナビゲートできるようになります。

3月6日にニューヨークで開催される今年のDatabricks Financial Services Forumで、KXのリードアーキテクトであるコナー・ガーヴィン（Connor Gervin）と米州営業責任者のジャック・キアナン（Jack Kiernan）が、KXとDatabricksのコラボレーションについて詳しく説明します。 KXのデモは、4月のオンデマンド再生からもご覧いただけます。