De financiële data van LSEG wordt via Delta Sharing beschikbaar in Databricks. De samenwerking moet het voor financiële instellingen eenvoudiger maken om AI-gestuurde toepassingen te ontwikkelen.
De London Stock Exchange Group (LSEG) en Databricks zijn een samenwerking gestart om financiële data beschikbaar te maken binnen het Databricks-platform. De integratie gebeurt via Delta Sharing; een open standaard voor het delen van live data. In eerste instantie gaat het om datasets zoals Lipper Fund Data & Analytics en Cross Asset Analytics. Later volgen aanvullende gegevens zoals referentiedata, prijsinformatie, modellen en tick history.
Financiële data
LSEG levert financiële data en marktinfrastructuur aan klanten wereldwijd. Het bedrijf biedt onder andere datasets over fondsen, marktprijzen, historische transacties en kredietrisico’s. Door deze informatie beschikbaar te maken in Databricks, krijgen financiële instellingen die klant zijn van Databricks er via het platform directe toegang toe. Ze kunnen de data van LSEG dan combineren met eigen bedrijfsgegevens om toepassingen te ontwikkelen voor risicobeheer, compliance, portefeuillesturing en handelsanalyses.
De data worden gedeeld via Delta Sharing. Dat is een methode van Databricks om datasets veilig en in realtime te ontsluiten zonder vendor lock-in. Gebruikers vinden de gegevens in de Databricks Marketplace. Zo hoeven ze minder tijd te besteden aan datavoorbereiding, wat doorgaans een grote uitdaging is in de sector.
Compatibel met agenten
Een centrale rol in de samenwerking is volgens Databricks weggelegd voor Agent Bricks. Met die tool kunnen gebruikers AI-agents bouwen. Deze agents maken dan optioneel gebruik van zowel interne bedrijfsdata als de LSEG-datasets. Ze ondersteunen onder meer realtime analyses, scenariomodellering, transactiemonitoring en automatische rapportering. Databricks kocht past nog Tecton om de capaciteiten van zijn agenten uit te breiden.
lees ook
Databricks wil schaalbare AI voor iedereen inzetten
De samenwerking richt zich op een aantal duidelijke use cases, waaronder AI-ondersteunde beleggingsanalyses, realtime handelsanalyses en geautomatiseerd risicobeheer. Met de koppeling kan LSEG zijn data op een andere manier in de markt zetten, terwijl Databricks klanten kan bekoren met rechtstreekse toegang tot een relevante niche-dataset binnen het eigen platform.