
為了防止資本市場中的醫療事故,Sebi邀請了來自候選公司的出價來創建一個“數據湖”解決方案,可以處理來自多個來源的大量數據。
在過去的幾年里,監管機構一直在對技術進出市場推動的挑戰,監管機構一直在投注。
Data Lake是一個系統,可在任何規模中以其本機形式存儲大量數據。
為了提供“數據湖”解決方案,市場監管機構于2019年5月發布了通知 - 邀請感興趣的各方的利益表達(EOI)。
該監管機構去年9月曾簽署七家公司 - Infosys,Wipro,埃森哲解決方案,Capgemini科技服務印度,惠普·帕德德企業(印度),EIT服務印度,Infosys,Wipro和Larsen&Toubro InfoTech - “進一步進程” 。
在星期五發布的通知中,監管機構在Sebi的數據湖泊和分析平臺的設計,開發,實施和維護中,監管機構邀請招標。他們被要求在7月28日提交提案。
此外,所述答復僅來自入圍競標者。“除了短名單的投標人之外的答復和出價將不會被打開,并將據拒絕,”它補充說。
資本市場看門狗計劃利用人工智能,機器學習和深度學習來解決受到大量數據處理影響的數據分析的關鍵挑戰,無論是結構化還是非結構化。
作為該項目的一部分,投標人預計將建立具有分析能力的數據湖。
數據湖將包含大量的結構化(單位,貿易數據等),非結構化(年度報告和SEBI訂單)和半結構化數據(XML - 旨在存儲和傳輸數據的標記語言)。它以人類和機器可讀的方式編碼文檔。
隨著交易量以天文速度增長,需要一種需要構建一個數據湖,可以處理來自多個來源的結構化,半結構和非結構化數據。
1月,Sebi董事長Ajay Tyagi表示,監管機構正在獲取監控和分析社交媒體職位的能力,以保持可能的市場操縱標簽。
此外,他表示,新計劃涉及創建一個“Data Lake”項目來增加分析功能。
“使用標準工具在市場上捕捉弊端,這些工具僅分析了價格和體積的結構性數據越來越困難。
“我們希望獲得技術和非結構化數據分析,因為結構化數據分析并沒有幫助,機械手使用各種各樣的東西,”Tyagi說道。