El aumento de los volúmenes del comercio y de los periodos de alta volatilidad en los mercados está generando desafíos tecnológicos significativos para las empresas de servicios financieros dedicadas al comercio electrónico. Esto es especialmente cierto para las empresas de sell-side, en tanto que dividen los ya grandes volúmenes de órdenes recibidas en otras más reducidas para su ejecución.
Al mismo tiempo, deben dar soporte a consultas analíticas simultáneas en tiempo real para proporcionar gestión de riesgos, supervisión de estado de órdenes y otra información para clientes tanto internos como externos. Esta necesidad de procesamiento de múltiples cargas de trabajo a escala masiva, junto con los requisitos más exigentes de rendimiento y fiabilidad, han sido tradicionalmente difíciles y caros de cubrir.
Agravando el problema, algunos acontecimientos mundiales inesperados y que afectan a los mercados pueden provocar que los volúmenes de operaciones se disparen de manera radical. Tenemos algunos ejemplos recientes como la crisis financiera de 2008, el Flash Crash de 2010 y la devaluación de la moneda china en 2015.
Un componente fundamental de la infraestructura tecnológica de las empresas de sell-side es su gestión de las operaciones y su plataforma de análisis. La plataforma debe ser extremadamente fiable y con un alto nivel de disponibilidad, capaz de soportar tanto el crecimiento normal del volumen de operaciones como los repuntes extremos que pueden surgir durante periodos de volatilidad de mercado. Un fallo o una simple ralentización en la gestión de la operación y de la plataforma de análisis pueden ocasionar graves consecuencias.
Por ejemplo, puede llevar muchas horas restaurar el estado de las órdenes y operaciones adicionales, y reanudar las operaciones normales después de un fallo; durante ese tiempo se ve afectada la capacidad de procesar operaciones adicionales, la posibilidad de proporcionar los estados de las órdenes y, además, aumentan las pérdidas financieras. Incluso un ligero retraso o interrupción puede provocar graves pérdidas financieras y afectar negativamente a la reputación de la empresa. De hecho, una importante entidad bancaria ha informado recientemente de que las pérdidas por inactividad del sistema pueden alcanzar los 100.000 dólares por minuto.
Para tratar satisfactoriamente el crecimiento y la volatilidad sin problemas en la ejecución o la disponibilidad, la plataforma debe equilibrar las cargas de trabajo transaccionales con las exigencias analíticas concurrentes procedentes de las aplicaciones. Las empresas deben ser capaces de procesar millones de mensajes por segundo, a la vez que se presta soporte a miles de consultas de análisis de miles de sistemas que deben informar sobre el estado de las órdenes y ejecutar otras peticiones.
Una plataforma de datos HTAP (hybrid transactional/analytical processing) puede ofrecer un rendimiento igual o superior que una base de datos in-memory, con la persistencia y fiabilidad de una base de datos operativa tradicional. A diferencia de otras arquitecturas de bases de datos, las plataformas de datos HTAP están concebidas para adaptarse simultáneamente tanto a cargas de trabajo intensivas de operaciones como a un alto volumen de consultas concurrentes de análisis de los datos. Las plataformas de datos HTAP fiables operan sin incidentes o degradación del rendimiento incluso durante periodos de extrema volatilidad de mercado.
Uno de los principales bancos de inversión sell-side está consiguiendo un aumento del procesamiento de 3-5x y un aumento del rendimiento multiplicado por 10, con una reducción del 75% de los costes operativos en comparación con su sistema anterior y ha operado sin incidentes desde sus inicios en 2007.
Muchas entidades financieras están inmersas en la evaluación de la eficacia y complejidad de la oferta tecnológica de sus ya obsoletas bases de datos. Quienes estén contemplando la planificación de una renovación tecnológica de sus sistemas de gestión de transacciones, deberían tener en cuenta el estudio de una plataforma de datos HTAP.
