Tradicionalmente, el proceso de evaluación de datos puede durar más de 90 días, más de la mitad de los cuales se dedican a tareas administrativas. Una vez concedido el acceso a los datos, los clientes tienen que dedicar un tiempo considerable a leer la documentación, cargar los datos y, a continuación, prepararlos para el análisis y escribir código Python para ejecutar las tareas habituales de comprobación de datos.
La VDR de Bloomberg elimina todos estos pasos al proporcionar un entorno seguro basado en la nube en el que los datos se cargan previamente con cuadernos Jupyter editables para que los usuarios puedan revisar inmediatamente el esquema de los conjuntos de datos masivos de Bloomberg, las capacidades de vinculación, la cobertura por países, divisas, sectores y mucho más. Además de las bibliotecas comunes de Python, los clientes pueden editar los cuadernos Jupyter para responder a preguntas específicas sobre sus requisitos únicos, como acciones corporativas, cálculos y más.
“La sala virtual de datos es como probar un coche nuevo antes de comprarlo”, afirma Brian Doherty, director global de licencias de datos de Bloomberg. “Las empresas se están viendo inundadas por volúmenes de datos cada vez mayores y necesitan una forma de evaluar esta avalancha de datos. La Sala Virtual de Datos de Bloomberg ofrece a desarrolladores, analistas, quants y científicos de datos la oportunidad de investigar la calidad y utilidad de los datos de Bloomberg para que puedan tomar decisiones de compra de datos más rápidamente y con más confianza.”
La VDR de Bloomberg está disponible allí donde los clientes acceden al contenido de su Licencia de Datos en data.bloomberg.com o introduciendo {Data <GO>} en el Terminal Bloomberg. Con sólo iniciar sesión en el intuitivo catálogo de datos en línea de Bloomberg, los clientes pueden empezar a probar el conjunto de datos a granel de Bloomberg que abarca datos de empresas, datos de sostenibilidad, precios, datos de referencia y mucho más. La VDR de Bloomberg se amplía continuamente para incluir más conjuntos de datos a granel disponibles para pruebas con el fin de satisfacer una variedad de casos de uso en evolución.
Redacción C21