Integrar sistemas e gerar inteligência de dados são dois grandes desafios das empresas do presente. Nesse sentido, contar com soluções robustas é de suma importância, assegurando a conexão entre inúmeras aplicações, bem como interoperabilidade e uso de dados para a tomada de decisão.
Neste artigo, falaremos um pouco sobre o case de sucesso da Quasar Asset Management. Vamos explicar quais problemas e desafios essa empresa enfrentou e como as soluções da Semantix ajudaram o negócio a contornar a sua situação desfavorável. Continue a leitura até o final e saiba mais!
A Quasar Asset Management
A Quasar Asset Management é uma empresa gestora de recursos independente multiestratégia. Além disso, possui ênfase na análise fundamentalista e é pioneira na estratégia de Direct Lending no Brasil. Explicando brevemente, o Direct Lending é uma tendência que surgiu para evitar problemas como a crise financeira que afetou pessoas e empresas em 2008.
Em outras palavras, os financiamentos hoje em dia tendem a ser oriundos de instituições não bancárias, como os fundos de pensão e seguradoras. Por consequência, novos produtos passam a estar disponíveis no mercado, sendo justamente este o foco de atuação do Direct Lending da Quasar Asset Management.
Quais seus problemas e desafios
Os problemas enfrentados pela Quasar Asset Management eram os seguintes:
- não possuía nenhum processo automatizado;
- não possui nenhuma infraestrutura tecnológica para envio de ordens;
- não tinha um sistema com um banco de dados atualizado para fazer a gestão de crédito.
Com base nesses problemas, o desafio da empresa era automatizar os seus processos e criar uma conexão DMA com a B3, de modo a comprar e receber ordens de compra. O DMA (Direct Market Access) é o que permite acessar o ambiente eletrônico da Bolsa de Valores brasileira, proporcionando mobilidade ao investidor. Um ponto fundamental dessa operação é que o investidor precisa ter conta em uma corretora. Dito isso, esta precisa estar conectada na B3, sendo preciso ter um sistema de gerenciamento de ordens chamado OMS.
Em outras palavras, por meio da conexão DMA, ele consegue emitir ordens de compra e venda de qualquer lugar. Existem quatro tipos de DMA: DMA1, DMA2, DMA3 e DMA4. O primeiro consiste em rotear as ordens pela estrutura física de uma corretora, de modo que, quando o investidor faz uma operação, primeiro a requisição vai para o provedor da corretora e, em seguida, é executada na Bolsa.
O DMA2 é considerado mais moderno que o DMA1, sendo que o roteamento das operações é feito por um provedor credenciado pela B3. O DMA3 não costuma ser muito usado, sendo conhecido por uma conexão, de fato, direta com a Bolsa. Por fim, o DMA4 é o que possui menor latência (atraso) entre os outros tipos citados, pelo fato da sua infraestrutura funcionar dentro da B3.
Como as soluções Semantix contribuíram para a Quasar
A solução adotada pela Semantix para resolver os problemas e desafios da Quasar foi o SDP Data Platform. Uma das razões disso é que a ferramenta está em Python, uma linguagem de programação simples e de fácil entendimento, permitindo a programação de robôs de automação em alto nível. Com isso, passou a ser viável mandar e receber ordens de compra.
Os focos do SDP Data Platform são o Big Data, analytics e governança de dados. Dessa forma, a Quasar pode contar com uma ferramenta robusta e capaz de automatizar o processo de mandar e receber ordens de compra. Segundo José Euclides de Melo Ferraz, gestor de fundo quantitativo da Quasar, o SDP Data Platform foi a escolha certa, também considerando os desafios da empresa em relação à infraestrutura.
Desse modo, a Quasar pode se concentrar na parte estratégica, enquanto os aspectos técnicos e de infraestrutura ficaram do lado da Semantix. Na prática, a solução funciona assim: é feito o acesso a um dos servidores da Amazon usando uma interface cliente chamada Jupyter, de modo que esta roda na nuvem com o OMS.
De fato, o SDP Data Platform contribui na simplificação da jornada de dados do negócio. Com ele, é possível explorar bastante a Inteligência Artificial, criar algoritmos (como os robôs de automação da Quasar) e trabalhar com Machine Learning. Tudo isso é crucial para as empresas atualmente, que desejam imergir cada vez mais na transformação digital, com processos cada vez mais eficientes e diferenciação no mercado.
A ideia do SDP Data Platform é promover uma interface única, pois isso simplifica a jornada de dados do negócio. Assim, é possível alimentar a ferramenta com dados oriundos de diversas fontes distintas, bem como visualizá-los de modo fácil e intuitivo.
Outro ponto que fez a diferença na escolha da Semantix pela Quasar é que nossa plataforma preza pela governança de dados. Como se sabe, é crucial dar a devida proteção a todas as informações em posse de uma empresa, sobretudo visando evitar problemas de reputação no mercado e infrações à Lei Geral de Proteção de Dados.
Com o SDP Data Platform, empresas como a Quasar podem adotar o data driven em seus processos e incorporá-lo à sua cultura organizacional. Tudo isso é essencial para promover satisfação e fidelização dos clientes, gerando aumento de receita e elevando o potencial de escalabilidade das operações.
Em relação à gestão dos dados no SDP Data Platform, é usado um único Data Lake como fonte de verdade. Na prática, todos os dados de diferentes fontes são inseridos neste repositório, permitindo, assim, a obtenção de informação, conhecimento e inteligência de negócios. Outro ponto que não podemos esquecer é com relação à customização que o SDP Data Platform promove. Com ele, o uso de Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning podem ser aplicados de acordo com a necessidade da empresa.
O SDP API Management é outra solução Semantix, sendo uma plataforma completa de gerenciamento de APIs. Com ela, é possível fazer as integrações que o negócio precisa de modo escalável, ágil e seguro. Além disso, por meio da plataforma, é possível monetizar as APIs, usando-as como produtos finais.
Neste artigo, apresentamos o case de sucesso da Quasar Asset Management, por meio da parceria com a Semantix. Como vimos, a empresa enfrentava problemas sérios, como a falta de automação em seus processos, sendo que o SDP Data Platform foi empregado na criação de algoritmos Python que fizessem a comunicação direta com a B3.
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