Rohstoffhandel · Pre-Trade-Daten
Aufbau einer Marktdaten-Pipeline für den Rohstoffhandel
Ein commodityübergreifender Handelsbetrieb verließ sich bei mehreren Marktdatenquellen auf manuelle Tabellen-Uploads - mit Verzögerungen und wiederkehrenden Erfassungsfehlern, die bis ins Risikosystem gelangten.
Die Herausforderung
Ein Handelsbetrieb über mehrere Rohstoffklassen hinweg hatte seine Marktdatenquellen organisch aufgebaut - einige automatisiert, mehrere noch jeden Morgen von einem Operations-Analysten manuell heruntergeladen und hochgeladen. Der manuelle Schritt verursachte sowohl Verzögerungen als auch gelegentliche Übertragungsfehler, die sich bis in die Bewertung fortpflanzten.
Bestehende Umgebung
Eine CTRM-Plattform für Trade Capture und Risiko, gespeist aus einer Mischung automatisierter API-Feeds und manueller Datei-Uploads, ohne zentrale Validierungsschicht.
Ursache
Kein Team war durchgängig für die Datenqualität verantwortlich. Jede Quelle war über die Jahre einzeln angebunden worden, wobei Validierungslogik - sofern vorhanden - direkt in improvisierte Upload-Skripte eingebaut war statt in ein gemeinsames Framework.
Lösung
Wir haben eine zentrale Erfassungsschicht gebaut, die jede Datenquelle - manuell wie automatisiert - in ein gemeinsames Format normalisiert, Validierungs- und Ausreißerregeln bereits bei der Erfassung anwendet und die verbliebenen manuellen Feeds über API oder geplanten Dateiabruf automatisiert, sofern der Anbieter dies unterstützt.
Marktdaten-Pipeline
Umsetzung
- Alle bestehenden Marktdatenquellen und ihre Anbindungsart auditiert
- Ein gemeinsames Erfassungsschema für automatisierte und manuelle Quellen entworfen
- Verbliebene manuelle Feeds über API oder geplanten Abruf automatisiert
- Validierungs- und Ausreißerregeln bei der Erfassung ergänzt
- Monitoring-Dashboard für Pipeline-Zustand und Datenvollständigkeit aufgebaut
Ergebnis
- Manuelle, fehleranfällige Uploads entfielen bis auf eine Legacy-Quelle vollständig
- Datenqualitätsprobleme wurden bereits bei der Erfassung erkannt statt erst nachgelagert in Risikoberichten
- Das Operations-Team gewann die zuvor für manuelle Datenpflege aufgewendete Zeit zurück
Technologien
Erkenntnisse
- Marktdaten-Pipelines, die über Jahre organisch wachsen, sammeln typischerweise uneinheitliche Validierungen an - ein regelmäßiges Audit lohnt sich.
- Bei der Automatisierung eines manuellen Feeds geht es weniger um die API-Anbindung selbst als um die Klärung von Verantwortlichkeit und Eskalation, wenn der Feed ausfällt.
Arbeiten Sie an etwas Ähnlichem?
Schildern Sie uns Ihre Umgebung - wir zeigen Ihnen, wie wir vorgehen würden.