KXとDatabricksは、資本市場分野向けの時系列分析ソリューションの開発で提携し、クオンツ調査や一時的な取引データ分析など、多くのユースケースをサポートしています。 これまで、SQL、Python、Rなどのデータサイエンスや分析のプログラミング言語では、時系列分析が煩雑で時間がかかっていました。 SQLはその人気と強力なクエリ言語にもかかわらず、時系列データの順序（例えば、時間ベースの結合）や以前の状態に関する質問には限界があります。 PythonやR、そしてSparkでさえ、時間分析を実行するには何ページものコードが必要です。 これらの限界は、時系列分析に伴う高次元データの課題によってさらに複雑になっています。 特にヘッジファンドや機関投資家にとって、このコラボレーションは、KXの専門的な時系列データ処理能力と、Databricksで利用可能な包括的な計算および機械学習フレームワークを組み合わせたものです。 このパートナーシップは、時系列データに焦点を当てることで、金融業界向けの定量的・データサイエンス研