Des analyses d'investissement défendables par le risque, la performance et les comités
Exécutez attribution, contrôles de mandat, revue ESG et dossiers de comité d'investissement dans votre propre périmètre, avec chaque chiffre relié à la requête, au fichier, au run de modèle et à la convention métier qui l'a produit.
Démonstration
Voyez un trimestre s'expliquer — de l'attribution au deck du comité
Une session DataQube d'après de réelles conversations clients : pourquoi le fonds a sous-performé son indice, décomposé en SQL et Python gouvernés — chaque chiffre porte sa chaîne de preuve, jusqu'au deck prêt pour le comité.
Revue de la sous-performance du T3
Démonstration basée sur de réelles conversations clients — toutes les données sont fictives.
Cas d'usage
Vos données, votre analyste IA, votre modèle opérationnel
Les workflows sectoriels récurrents deviennent des templates d'agents gouvernés : outils cadrés, mémoire validée, preuves attachées et présentations générées depuis le même registre.
Performance et attribution
Demandez pourquoi un portefeuille a sous-performé, ouvrez les requêtes SQL et appels au moteur de risque exacts, puis publiez le résultat dans le même dossier de comité.
- Brinson-Fachler et méthodologies maison
- Retraitements de benchmark signalés avant diffusion
- Chaque effet relié aux positions, au benchmark et aux preuves modèle
Revue de mandat et ESG
Laissez les agents lire positions, textes de mandat, flux de controverses et mémoire métier sans exposer d'identifiants au modèle.
- Contrôles émetteur et exclusions avec citations
- Demandes d'autorisation pour sources sensibles
- Export de preuves pour compliance et revue client
Automatisation du comité d'investissement
Transformez une analyse récurrente en agent planifié qui reconstruit le deck de comité, met en évidence les écarts et prépare un brouillon pour approbation.
- Les versions distribuées restent inchangées
- Cellules obsolètes signalées et relancées
- Conventions métier rappelées de façon cohérente
Workflow
De la question sectorielle à la réponse auditable
La page est organisée autour des résultats, mais le modèle opérationnel reste toujours le même : demander, résoudre les preuves, publier une réponse traçable.
Poser la question d'investissement
Un gérant, analyste risque ou CIO pose une question en langage naturel. DataQube route le travail vers des outils gouvernés au lieu de déplacer les données dans un prompt.
Exécuter dans l'environnement de données
Requêtes warehouse, moteurs de risque, fichiers SharePoint et flux de marché s'exécutent à travers une couche de connexion gouvernée avec volumes, limites et événements d'audit.
Publier avec preuves
La réponse, le notebook et le deck forment un seul registre. Chaque graphique et chiffre pointe vers les étapes source qui l'ont produit.
Différenciez-vous avec une IA qui s'exécute sur vos données
“Le deck lu par notre comité d'investissement le lundi matin se construit seul à 06:00, et chaque chiffre renvoie à la requête et à la section de fichier exactes dont il provient.”
Head of Investment Risk · Large Asset Manager
Lire le cas client ->Produits clés
Les modules DataQube derrière le workflow
Chaque page sectorielle fait ressortir les capacités de plateforme les plus pertinentes pour cet acheteur, tout en gardant une seule architecture produit en dessous.
Threads et notebooks
Les analystes travaillent en conversation pendant que les quants inspectent SQL, Python et lineage dans le même registre.
Mémoire métier
Décalages de benchmark, règles d'attribution maison et réserves de mandat sont validés une fois puis rappelés partout.
Agents planifiés
Dossiers IC, ESG et risque récurrents sont reconstruits selon calendrier, avec résultats obsolètes et écarts mis en évidence.
Présentations
Les decks sont compilés depuis l'analyse au lieu d'être reconstruits à côté, afin que support comité et preuves d'audit ne divergent pas.
Écosystème
Connectez l'environnement que vous exploitez déjà
La question pratique côté acheteur est simple : cela s'intègre-t-il à l'infrastructure contrôlée, à l'identité, aux logs et aux outils internes déjà en place ?
Kubernetes
Helm dans votre cluster ; images via votre registry
Identité
Vos groupes single sign-on mappés aux rôles et politiques de workspace
SIEM
Événements d'audit structurés envoyés vers votre environnement de logs
Outils internes
Vos propres services exposés comme outils gouvernés et soumis à permissions
Ressources
Explorer gestionnaires d'actifs dans DataQube
FAQ
Questions que les équipes sectorielles posent d'abord
DataQube peut-il utiliser notre moteur de risque interne ?
Oui. Les moteurs de risque sont exposés comme outils gouvernés via le catalogue ; l'agent ne reçoit que le résultat cadré et la piste d'audit enregistre l'appel.
Un gérant peut-il voir la réponse pendant que le risque revoit la méthode ?
Oui. Le même thread peut se lire comme conversation, notebook ou deck. Les reviewers inspectent les étapes source sans reconstruire l'analyse ailleurs.
Voyez vos données répondre aux questions sans quitter votre infrastructure
Trente minutes avec un ingénieur: produit en direct, options de déploiement et réponses aux questions de votre équipe sécurité.