Γιατί οι εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών πρέπει να τροφοδοτούν ομάδες πρώτης γραμμής με δεδομένα και αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Γιατί οι εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών πρέπει να τροφοδοτούν ομάδες πρώτης γραμμής με δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και Analytics PlatoBlockchain Data Intelligence. Κάθετη αναζήτηση. Ολα συμπεριλαμβάνονται. — Γιατί οι εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών πρέπει να τροφοδοτούν ομάδες πρώτης γραμμής με δεδομένα και Analytics σε πραγματικό χρόνο

Αυτή είναι μια χορηγούμενη ανάρτηση ιστολογίου από τον Tim FitzGerald, διευθυντή οικονομικών υπηρεσιών EMEA, InterSystems

Στο σημερινό τοπίο με γρήγορο ρυθμό, όπου η διαταραχή είναι κοινή και η αστάθεια της αγοράς λαμβάνει χώρα με μονότονη τακτική, η πρόσβαση σε ακριβή και τρέχοντα δεδομένα είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι οι επιχειρήσεις μπορούν να ανταποκριθούν αποτελεσματικά στις αλλαγές αυτή τη στιγμή για να παραμείνουν ανταγωνιστικές.

Η δυνατότητα πρόσβασης σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, και συνεπώς η μείωση του επιχειρηματικού λανθάνοντος χρόνου, είναι ζωτικής σημασίας για την ανταγωνιστικότητα των εταιρειών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Η βάση των αποφάσεων σε υποθέσεις που προέρχονται από παλιά δεδομένα επιβάλλει περιορισμούς στην ικανότητά τους να αντιμετωπίζουν ξαφνικές αλλαγές στο κλίμα της αγοράς, να παρέχουν υπηρεσίες υψηλής αξίας στους πελάτες και να διαχειρίζονται την έκθεση σε κίνδυνο.

Έρευνα που διεξήχθη από την InterSystems δείχνει ότι περισσότεροι από το ένα τρίτο (35%) των ευρωπαϊκών οργανισμών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών δεν βασίζουν κρίσιμες επιχειρηματικές αποφάσεις σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, με μόλις το 8% των εταιρειών να χρησιμοποιούν δεδομένα ηλικίας μικρότερης της μίας ώρας για να λάβουν αποφάσεις . Δεδομένων των περιορισμών που επιβάλλονται από τον παραδοσιακό ορισμό των ενδοημερήσιων δεδομένων, απαιτούνται σαφώς καλύτερες λύσεις για τη διαχείριση, τη διανομή και την εξαγωγή δεδομένων.

Οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες χάνουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο

Η έρευνα, στην οποία συμμετείχαν σχεδόν 200 ανώτερα στελέχη επιχειρήσεων σε ευρωπαϊκές εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, διαπίστωσε ότι οι μεγαλύτερες προκλήσεις δεδομένων αποκαλύπτονται ότι είναι η καθυστερημένη πρόσβαση στα δεδομένα (39%) και η αδυναμία λήψης των δεδομένων στη σωστή μορφή (33%). ή από όλες τις απαραίτητες πηγές (31%).

Συνεπώς, η συντριπτική πλειονότητα (92%) των ευρωπαϊκών εταιρειών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών βασίζεται σε δεδομένα ηλικίας άνω της μίας ώρας, με το 85% να βασίζεται σε δεδομένα 24 ωρών και άνω. Ως αποτέλεσμα, το 35% των ανώτερων ηγετών αναφέρει ότι δεν μπορεί να βασίσει τις αποφάσεις σε πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο και ως εκ τούτου αναγκάστηκε να κάνει υποθέσεις, οι οποίες μπορεί να είναι λανθασμένες.

Υπάρχουν πολλές αιτίες για καθυστερημένα δεδομένα σε μια επιχείρηση, με τη ρίζα να βρίσκεται συχνά σε διαφορετικά παλαιού τύπου συστήματα και εφαρμογές που δεν συνδέονται πλέον με τον υπόλοιπο οργανισμό. Συνήθως, αυτό προκαλεί πίεση που στη συνέχεια στρέφεται προς το τμήμα IT, όπου τα αιτήματα παροχής δεδομένων κολλάνε σε ένα σημείο συμφόρησης. Το σαράντα τρία τοις εκατό των ερωτηθέντων ισχυρίστηκε επίσης ότι έχει μεταξύ 25 και 100 σιλό δεδομένων και εφαρμογών, μια πρόσθετη πολυπλοκότητα που επιβραδύνει περαιτέρω την πρόσβασή τους στην απαιτούμενη ανάγκη.

Όμως η χρήση ενδοημερήσιων αριθμών, που μπορεί να είναι έως και οκτώ ωρών, δεν έχει πλέον θέση στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες. Αντίθετα, οι εταιρείες πρέπει τώρα να τροφοδοτούν τις ομάδες πρώτης γραμμής τους με δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που παρακολουθούν τα γεγονότα στιγμή προς στιγμή για να διασφαλίσουν ότι είναι σε θέση να ανταποκριθούν στις αλλαγές της αγοράς και στις απαιτήσεις των πελατών καθώς συμβαίνουν.

Αλλά η παράδοση δεδομένων με δυνατότητα δράσης σε πραγματικό χρόνο λύνει μόνο ένα μέρος του προβλήματος. Οι εταιρείες στον τομέα των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών πρέπει επίσης να προχωρήσουν περαιτέρω και να εξοπλίσουν τους επαγγελματίες με τις δυνατότητες δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων για να προβλέψουν τι θα μπορούσε να συμβεί στη συνέχεια, μέσω της εκτέλεσης αναλύσεων σε ταχέως κινούμενα δεδομένα συναλλαγών και της παροχής πρόσβασης σε όσους τα χρειάζονται.

Δεδομένα σε πραγματικό χρόνο μέσω έξυπνης αρχιτεκτονικής υφασμάτων

Μια λύση που μπορεί να υιοθετηθεί χρησιμοποιεί μια καινοτόμο αρχιτεκτονική προσέγγιση, το έξυπνο ύφασμα δεδομένων, το οποίο έχει πρόσβαση και εναρμονίζει δεδομένα από υπάρχοντα συστήματα και σιλό εντός και εκτός του οργανισμού κατόπιν ζήτησης, διασφαλίζοντας ότι οι πληροφορίες είναι ενημερωμένες και ακριβείς. Ενσωματώνει τη δυνατότητα εκτέλεσης αναλύσεων σε δεδομένα συμβάντων και συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο χωρίς να επηρεάζεται η απόδοση του συστήματος συναλλαγών. Αυτό σημαίνει ότι οι εταιρείες μπορούν να απομακρυνθούν από την αναζήτηση πληροφοριών που είναι αποθηκευμένες εκτός σύνδεσης ή αλλού και να εξοπλιστούν με πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο για να οδηγήσουν τις επιχειρήσεις τους προς τα εμπρός.

Μια έξυπνη αρχιτεκτονική υφάσματος δεδομένων αφαιρεί τον επιχειρηματικό λανθάνοντα χρόνο και ενσωματώνει την ευελιξία αποσυνδέοντας την εξάρτηση από παλιά δεδομένα που προέρχονται από παλαιού τύπου μεθόδους. Αυτό επιτυγχάνεται με την πρόσβαση, τη μετατροπή και την εναρμόνιση δεδομένων από πολλαπλές πηγές, κατ' απαίτηση, ώστε να είναι αξιοποιήσιμα και εφαρμόσιμα για μια μεγάλη ποικιλία πρωτοβουλιών. Επιτρέπει στις υπάρχουσες εφαρμογές και δεδομένα παλαιού τύπου να παραμένουν στη θέση τους, διασφαλίζοντας μία πηγή αλήθειας και μειώνοντας την αρχιτεκτονική πολυπλοκότητα. Η δυνατότητα γεφύρωσης σιλό από πολλαπλές πηγές και από διαφορετικές τοποθεσίες, και η δυνατότητα στους υπαλλήλους να έχουν πρόσβαση, να αναζητούν και να χειρίζονται αυτά τα δεδομένα για να παρέχουν τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων σε όλη την επιχείρηση.

Εξαλείφει επίσης τις καθυστερήσεις στην πρόσβαση σε δεδομένα και επιτρέπει στους οργανισμούς να ενσωματώνουν αναλυτικά στοιχεία σε δεδομένα συμβάντων και συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο χωρίς να επηρεάζουν την απόδοση του συστήματος. Αυτό οφείλεται στον κατανεμημένο χαρακτήρα του και βοηθά στην εξάλειψη σφαλμάτων και χαμένων επιχειρηματικών ευκαιριών. Σε συνδυασμό με την βελτιωμένη ροή πληροφοριών, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε όλο τον ιστό για να ενισχύσουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων, παρέχοντας προγνωστικές και ρυθμιστικές προτάσεις, ενώ παράλληλα επιτρέπουν τη λήψη αποφάσεων μέσω προγραμματισμού, όταν η περίπτωση χρήσης το απαιτεί.

Εν μέσω συνεχιζόμενης αναταραχής, ξαφνικών αλλαγών στην αγορά και απρόβλεπτων συνθηκών, όταν η απαίτηση για ολοένα και ταχύτερη παράδοση δεδομένων είναι ουσιαστικό στοιχείο της επιτυχίας της επιχείρησης, η έξυπνη αρχιτεκτονική υφάσματος δεδομένων δίνει στους ηγέτες των επιχειρήσεων χρηματοοικονομικών υπηρεσιών μια ολιστική άποψη για ολόκληρη την επιχείρηση στα χέρια τους, ώστε να μπορούν να υιοθετήσουν μια πιο στρατηγική προσέγγιση στις δραστηριότητές τους. Κάτι τέτοιο δίνει την ευελιξία που απαιτείται όχι μόνο για να επιβιώσετε, αλλά να ευδοκιμήσετε και να αποκτήσετε ένα πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε έναν ασταθή κόσμο.