Przejdź do głównej treści

Integracja SYBASE RAP z językiem programowania R do zastosowań statystycznych

Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 14 listopad 2011

Integracja SYBASE RAP z językiem programowania R do zastosowań statystycznych

Firma Sybase ogłosiła dzisiaj wsparcie dla języka programowania R do obliczeń statystycznych w Sybase RAP – The Trading Edition®, czołowym serwerze analitycznym dla branży usług finansowych. Połączenie języka R, będącego kluczowym językiem programowania do obliczeń statystycznych używanym przez naukowców pracujących z danymi i analityków biznesowych, z Sybase RAP umożliwia szybsze tworzenie algorytmów i szczegółowe testowanie wsteczne danych historycznych. Dzięki temu analiza danych rynkowych przez analityków giełdowych, maklerów i zarządzających ryzykiem staje się jeszcze bardziej wydajna.
Jak stwierdził Dushyant Shahrawat, dyrektor ds. badań TowerGroup, spółki grupy Corporate Executive Board
Wysokie wymagania stawiane przed zarządzaniem danymi, analizą i zarządzaniem ryzykiem w połączeniu z nadzwyczajnym sprężeniem czasowym są zaczątkiem nowej ery dla firm z rynków kapitałowych i wszystkich dostawców rozwiązań. Integracja rozwiązań analizy ryzyka z językiem programowania R do zastosowań statystycznych łączy dwa dopełniające się zasoby analizy, zarządzania ryzykiem i kompleksowego przetwarzania danych w jedną platformę. Połączenie takie może stanowić istotną przewagę dla firm, które je wykorzystują.
Sybase RAP to zunifikowana platforma danych analizy transakcyjnej i giełdowej, umożliwiająca firmom z rynków kapitałowych dokonywanie trafniejszych decyzji związanych ze zleceniami i portfelami przez cały cykl życia transakcji. Dzięki integracji swojego produktu z językiem R, Sybase zapewnia użytkownikom bardziej wszechstronne podejście do analizy większych i o wiele bardziej złożonych danych. Integracja ta umożliwia użytkownikom korzystanie z funkcji zawartych w pakietach języka R na serwerze RAP za pośrednictwem języka SQL. Z kolei użytkownicy języka R są w stanie tworzyć modele szybciej i zwiększą dokładnością, przechowując na serwerze RAP duże ilości danych historycznych dla potrzeb analizy i przetwarzania wstępnego.

Jak uważa Casey King, dyrektor spółki Phronesis LLC i dyrektor wykonawczy Centrum Nauk Analitycznych przy Uniwersytecie Yale
Na dzisiejszych rynkach zmienność uważana jest za normę. Nasze badania wykazują, że równoważenie portfela w trakcie sesji może przynieść imponujące zyski nawet w okresach głębokiej zmienności rynku. Jednak tym, co istotne w takim obrocie, jest szybka i skuteczna reakcja na zmieniające się warunki rynkowe. Serwer Sybase RAP zintegrowany z językiem R zapewnia obecnie analitykom giełdowym, maklerom i zarządzającym ryzykiem i portfelami szybkie i elastyczne osiąganie takich zysków. Jest to argument zdecydowanie przemawiający za tym, że traktowanie Sybase jedynie jako twórcy relacyjnych baz danych byłoby pomyłką.
W najnowszym wydaniu Sybase RAP użytkownicy mają dostęp do funkcji działających na serwerze języka R za pośrednictwem funkcji definiowanych przez użytkownika RAPStore i wywoływania ich jako funkcji języka SQL na serwerze RAP. Klienci korzystający z R mogą stosować pakiet RJDBC w celu dostępu do danych w RAPStore. Dzięki wykonywaniu przetwarzania wstępnego na serwerze RAP użytkownicy mogą pobrać odpowiedni podzbiór danych i wykorzystać go we własnych aplikacjach bez konieczności pobierania wszystkich danych oraz wstępnego ich przetwarzania w środowisku języka R. Dzięki temu możliwe staje się szybsze tworzenie algorytmów. Dodatkowo mają oni dostęp do dużych historycznych zbiorów danych na serwerze RAP w celu rozwijania algorytmów i bardziej dokładnego testowania.

Zdaniem Neila McGoverna, dyrektora zarządzania produktami do usług finansowych w Sybase, spółce z grupy SAP
Język R jest coraz popularniejszym rozwiązaniem analitycznym stosowanym na rynkach finansowych, zapewniając zarządzającym ryzykiem i analitykom giełdowym bardziej dogłębną analizę pomagającą podejmować lepsze decyzje. Dzięki interoperacyjności z językiem R dodatkowo wzmacniamy wartość RAP, aby sprostać najbardziej wyśrubowanym wymaganiom analizy na rynkach finansowych przy użyciu jednej platformy.
Sybase RAP zapewnia współdzielony dostęp do typowych danych potrzebnych wielu społecznościom użytkowników, w tym analitykom giełdowym, maklerom i zarządzającym ryzykiem, co umożliwia podejmowanie szybszych, bardziej inteligentnych i dokładniej sprawdzanych decyzji transakcyjnych w całej firmie.

Źródło: Sybase

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
BPSCEuropejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.



Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Przeczytaj Również

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej

Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”

Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej

Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości

Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej

Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system

Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej

Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI

72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej

Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane

Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej