3 éléments de la gestion des données de nouvelle génération dans les services financiers

La complexité des paysages de données cloisonnés crée d'énormes problèmes de gestion pour les sociétés de services financiers. Les entreprises comme la vôtre ont besoin d'un environnement qui connecte des données provenant de différentes sources et utilise des technologies intelligentes pour tirer des informations de grands volumes de données dans des environnements sur site, en nuage et hybrides. Et les utilisateurs professionnels ont besoin de données dignes de confiance, avec une transparence qui les aide à vérifier l’origine, la qualité et la traçabilité des données.

Pour relever ces défis, vous avez besoin d’une stratégie moderne de gestion des données . Actifs Big Data . Elle doit agir à la vitesse des entreprises en offrant des informations en temps réel pouvant être appliquées à des volumes énormes de données.

La stratégie doit permettre des innovations basées sur les données en incluant des outils et des méthodologies telles que l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive . . Il doit exploiter les ressources existantes et connecter les données à l’ensemble du paysage technologique. Enfin, la stratégie devrait viser à simplifier le paysage tout en réduisant les redondances.

Composantes essentielles du changement

À la lumière de ces réserves, voici trois éléments essentiels à prendre en compte pour créer une approche de gestion des données de nouvelle génération: [19659006] Modèle de données de services financiers logiques unifiés

• Une plateforme de gestion de données moderne

Figure 1. Éléments clés pour la gestion de données de nouvelle génération

Chacune de ces fonctions de gestion de données (voir la figure 1) convient bien -connu. Pourtant, la plupart des entreprises les implémentent via de multiples outils et technologies, basés sur les bases de données cloisonnées déployées dans leurs environnements informatiques. Sans approche unifiée, la gestion de données traditionnelle est souvent complexe et lente.

Pour développer une plate-forme moderne de gestion de données, vous devez implémenter trois éléments essentiels.

Un modèle de données unifié des services financiers logiques

Vous devez développer un modèle de données normalisé et polyvalent qui permet de réaliser une version unique et cohérente de la vérité. Les caractéristiques principales incluent:

• Un modèle conceptuel de données axé sur les entreprises qui répond à toutes les exigences analytiques

• Une description sémantique normalisée des entités du monde réel comprises par les propriétaires d’entreprise

• La ​​granularité, jusqu’à des contrats et transactions uniques

• Couverture de tous les domaines d'activité, y compris les clients, le marketing, la communication, les produits, les contrats, les transactions financières, les instruments financiers, la comptabilité, les risques, les rapports réglementaires, la conformité et les données de marché

• Prise en charge de l'historique complet et de la version de tous les objets [19659007] Extensibilité pour s'adapter aux changements

Un modèle de données logique normalisé prend en charge la cohérence des données et un accès simple à partir d'applications d'analyse. Cela minimise également les efforts de réplication et de rapprochement des données. La modélisation de la vue métier des données aide les parties prenantes à s'approprier leurs données car elles ne sont pas obligées de comprendre la mise en œuvre physique au niveau de la base de données ou la complexité de plusieurs silos de données physiques.

Une plateforme de gestion de données moderne

votre plate-forme de gestion de données sur des données fiables et connectées, vous devez collecter et intégrer des données dans un paysage de données unifié basé sur le modèle de données logique normalisé. Les fonctions essentielles incluent:

• Une plate-forme unique pour tous les types de données et charges de travail, y compris OLAP et OLTP, avec des fonctionnalités d'entrepôt de données logiques qui fonctionnent sur un seul ensemble de données – sans réplication, marts de données ou agrégats

• Vues virtualisées sur actifs de données, prenant en charge la consommation sans réplication de données connectées issues de différents environnements technologiques

• Conception moderne en mémoire, offrant des performances élevées et la capacité de gérer de grands volumes de données de manière évolutive

• Flexibilité adaptée à toutes les options de déploiement, y compris sur site, en nuage et hybride

• Conception basée sur une approche SQL native, facilitant le développement et la maintenance de la plate-forme de base de données et s'intégrant facilement aux plates-formes d'analyse

• Prise en charge de tous les scénarios d'utilisation, y compris les processus en temps réel et prédictifs analytics

Un concept de concentrateur de données

Un concentrateur de données peut vous aider à obtenir une vue globale des actifs de données et à gérer les données dans tout l'environnement informatique. pe et intégrer les données dans une vue unifiée. En construisant la plateforme autour d'un hub de données, vous pouvez augmenter la transparence et l'accès à tous les actifs de données, ce qui augmente l'agilité et la vitesse d'innovation. Les fonctionnalités critiques du concentrateur de données incluent:

• Base d'architecture ouverte, permettant au concentrateur de connecter des données, quel que soit leur emplacement physique – dans le cloud, sur site, dans Hadoop ou sur le stockage d'objets cloud

• Partage et découverte de données dans l'ensemble de l'entreprise

• Vue unique pour la gestion des actifs de données, ainsi que pour l'analyse et la gouvernance des données (y compris le traitement en pipeline, l'orchestration et la surveillance)

• Suppression de la nécessité de centraliser les données et leur transfert en masse dans un seul magasin de données

• Prise en charge d'opérations de traitement de données complexes, telles que l'analyse basée sur l'apprentissage machine

• Gouvernance et orchestration pour le raffinement et l'enrichissement des données

• Gestion du catalogue de métadonnées, amélioration de la visibilité des actifs de données dans le paysage

De plus en plus, les dirigeants des services financiers réalisent que des données plus fiables, connectées et intelligentes contribuent à la transformation numérique, j'ai remarqué un changement de perspective. Au lieu de considérer les données comme un facteur de coût, la plupart des dirigeants le considèrent désormais comme un atout essentiel – un investissement nécessitant certains investissements pour en exploiter pleinement la valeur. Construire une plate-forme moderne de gestion des données – une plate-forme permettant d'analyser automatiquement de grandes «meules de foin» de données, à la recherche d'aiguilles cachées d'information – est un investissement qui rapportera de beaux bénéfices aux leaders numériques de demain.

Découvrez comment les principales entreprises de services financiers qui déploient des analyses basées sur les données, lisez mon prochain blog et le reste de la série .

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