通過與以能源為重點的對沖基金和股市觀察家簽署聯盟協議，來自倫敦的實時搜索專家Krzana正在金融數據市場掀起一場巨浪。

對沖基金對數據有著迫切的需求，因為他們希望對相關信號作出迅速實時的交易反應。而Krzana的出現滿足了他們的需求，通過一個簡單易用的儀表板，Krzana用戶就可以輕松實現對新聞、社交媒體、RSS、博客和圖片信息的過濾和篩選。

該平臺現在每天可以處理近5億條推文。通過這個高效的過濾器系統（如強大到足以處理實時數據流），用戶可以自行決定相關數據，在數據篩選方面成功實現“少而精”。

平臺許可證的售價為每個用戶每月200英鎊，如此具有破壞性的價格同樣對Krzana近來的成功起到了不小的推動作用。

前不久，美國路易斯安那州的一家煉油廠發生火災，而一家能源對沖基金用戶正是通過Krzana得到了這個實時消息并作出了及時的交易反應。據說消息來源是巴吞魯日當地的一家報紙，對這件事故的報道也早于彭報社、路透社和道瓊斯等多家知名媒體。

在現實的交易中，就是在這關鍵的十分鐘左右，這家對沖基金取得了可觀的利潤。成品油的利潤率，被稱為柴油裂紋價差，擴大了7%。與此同時，市場預計路易斯安那對于原油的需求將走低，也就是減少了對于需要煉油的石油需求，使得當地墨西哥灣沿岸地區的原油的基準價格下跌25至35美分。

Krzana首席執行官Sandip Sarda表示：“Krzana會在第一時間選出了這樣的重要文章，比任何的專業機構都要反應迅速。我們的引擎包括多個數據源，它們會流入我們的自定義過濾器，我們稱之為本體，然后在顯示之前經過進行一定的數據處理。例如，我們有一個專注能源領域的“Krzana能源終端”，流經于此的數據將涉及地震、地震數據、天氣事件、管道、傳輸以及任何與能源相關的結構、企業和部門等等。新聞總是出現在某個地方，能夠在主流新聞報道之前得到這樣的信息，這才是優勢所在。”

Krzana首席營銷官Geoffrey Todd指出，現在平臺提供的兩個核心模塊分別是股權和能源板塊。Krzana之前著重對系統進行能源領域的訓練，但現在的關注重點變成了金融市場。雖然其他的領域Krzana也會涉及，因為從媒體角度來看，這些領域同樣也存在很多的危險環境和安全警示信號。

Krzana技術團隊的出現改變了以往細節化寬泛化的市場數據模式，通過機器學習和人工智能將一些全方位的大數據分類成針對于特殊行業的數據信息。

此外，Krzana還通過一種”故事聚集“模式去除社交媒體產生的噪音，以及用戶的假陽性反應。對此，Sarda解釋道：“比如有一條推文出現了，隨著而來的有另外的100條類似的推文，它會顯示為一個集群，而不是每個類似的文章散步在平臺的各個角落。“

Krzana數據過濾器的配置過程大約需要5分鐘，然后相關云平臺就可以完成搭建并開始運行。這是一種廉價的”傻瓜”式的運行模式。Todd說，隨著用戶數量越來越多，Todd注意到有越來越多的人開始關閉來自推特的信息源，以比較和對比數據的輸出。

Todd說：”不要誤會我。我們很欣賞Twitter原始數據的效率。但是你可以設置兩個幾乎相同的搜索頻道可以搜索到你要找的數據和信息，比如一個數據源是來自于推特，而另一個則不是。”

“那么這個平臺也有排除某些條款的能力。如果有人交易黃金，但在奧運會期間我們會排除”里約”這個詞。因為當我們看到結果的時候，我們不希望看到含有“里約”這個字眼的有關黃金的信息。我們可以將某個術語從推特流中提煉出來，然后單獨搜索它。我們發現推特也是一個挑選圖片的好地方。這體現了重要的搜索工具的靈活性。”

“除了在外部數據的基礎上過濾數據之外，Krzana還可以與一些大系統合作，從事大規模的業務流程再造項目。有社會的數據源。

Todd表示：“組織和訂購多個大數據和實時源對于現在的公司和平臺來說是一個難度不斷增長的挑戰，而如今這種嵌入式整合的趨勢也愈加明顯。”