Fermer

juin 12, 2019

Prochaines pratiques pour la banque d'entreprise intelligente5 minutes de lecture


D’énormes quantités de données sur les clients.

C’est l’un des grands avantages des banques par rapport à leurs nouveaux concurrents. Les banques les plus avisées de nos jours l'utilisent, ainsi que d'autres ensembles de données internes et externes, pour faire face à la concurrence dans un monde de technologies financières dynamiques, de devises alternatives et de changements radicaux dans les attentes des clients.

Vous connaissez déjà les avantages de l'analyse de données: en croissance revenus, atténuer les risques, réduire les coûts, améliorer l'expérience client. Il est cependant plus facile d'exploiter des données analytiques à l'échelle de l'entreprise et de l'extérieur de l'entreprise.

D'après notre expérience globale de travail avec les principales banques innovantes, voici quelques «pratiques futures», solutions et résultats SAP à aider les banques à aligner et hiérarchiser leurs parcours d'analyse de données.

Intégrer diverses sources de données

Les données sont dispersées. C’est dans de multiples applications, fichiers, entrepôts de données, data lake et clouds publics et privés. Chaque silo isole les données avec des règles et une complexité propriétaires. Vous avez besoin de visibilité sur ces données. Sans cela, votre banque ne dispose pas d'un aperçu de son activité. Avec elle, vous pouvez utiliser l'automatisation des processus pour reconnaître les modèles et les opportunités. Vous pouvez redéployer le personnel pour modéliser et tester les décisions, inventer de nouveaux produits et modèles commerciaux et améliorer l'expérience de vos clients.

Prochaine pratique 1: Intégrez vos données en combinant des ensembles de données, y compris le Big Data, données transactionnelles et données analytiques – le cas échéant, dans un univers de données unique pour une visibilité beaucoup plus grande.

Rendez les données plus utiles

Vos données vous parviennent structurées, semi-structurées et non structurées. Cela peut être spatial, graphique, numérique, géographique, chronologique, relationnel, notation JavaScript (JSON), etc. L'intégration de tous ces différents types de données est extrêmement complexe. Mais sans cela, votre banque est désavantagée sur le plan de la concurrence et gaspille les ressources disponibles.

Pratique suivante 2: Intégrez vos sources de données à l'aide de solutions d'orchestration et de gouvernance. Passez du flux brut à l'intelligence en analysant en temps réel de vastes ensembles de données. Comment? Avec des solutions pour comprendre, intégrer, nettoyer, gérer, associer et archiver des données afin d'optimiser les processus métier et les analyses.

Simplifiez votre paysage de données

Centralisé. Facile à utiliser. Automatique. C’est ce que vous voulez de votre environnement d’analyse de données. Mais cela a été un défi avec les différentes bases de données, applications et clouds de votre environnement informatique. Mais maintenant, une solution de gestion de données centralisée est disponible pour gérer toutes les facettes de l’univers de données d’une banque d’entreprise. Représentée visuellement, l'architecture est facile à partager et à comprendre. Les parties prenantes affectées à une équipe d'architecture au sein de votre banque peuvent collaborer via une application Web conviviale à la planification, à la conception et à la gouvernance de l'architecture.

Prochaine pratique n ° 3: Créez et gérez un paysage complet. une architecture facile à partager et à comprendre. Ouvrez ce paysage à un ensemble d’employés et de responsables bancaires pour gérer votre environnement de données en tant qu’outil agile et stratégique.

Un nombre croissant de cas d’utilisation de l’analyse de données pour les banques

Aujourd’hui, l’analyse de données alimente les décisions de la banques les plus performantes et les plus innovantes. Il est présenté comme un outil essentiel pour innover plus rapidement que la concurrence, pour créer de nouveaux marchés et produits, ainsi que pour attirer et fidéliser les clients.

Les clients de SAP dans le secteur bancaire utilisent l’analyse de données pour mesurer et prendre des mesures proactives relatives à la confiance, la rétention, la rétention, etc. et personnalisation. Ils utilisent l’exploration de processus pour analyser d’énormes quantités de données transactionnelles en temps réel, puis les représenter visuellement pour obtenir une vision claire des processus d’entreprise en l'état, afin de soutenir la conformité et les améliorations.

Les banques gèrent des paysages de données intégrés via une interface conviviale. Interface Web accessible à un éventail de parties prenantes internes du secteur des affaires et de l'informatique. Le risque de liquidité est géré en temps réel. Plusieurs livres auxiliaires pour la comptabilité financière sont en cours de consolidation en un seul support pour permettre la planification et la consolidation financière en temps réel.

Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux moyens créatifs et en évolution rapide permettant d'accéder aux données financières, clients, opérationnelles et connexes. , intégrées, traitées, analysées et appliquées pour guider la stratégie des banques aujourd’hui. Certains cas d'utilisation sont pertinents pour chaque banque. D'autres sont plus adaptés aux différentes géographies, marchés et autres caractéristiques uniques.

Pour en savoir plus sur la transformation des banques du monde entier en entreprises intelligentes, lisez le nouveau livre blanc de SAP: « The Data-Driven Banque Gestion des données pour l'entreprise intelligente . ”

Et écoutez la retransmission de notre webinaire« Voies vers l'entreprise intelligente » , mettant en vedette Phil Carter, analyste en chef chez IDC, et Dan Kearnan et Ginger Gatling, de SAP.



Source link