Miért kell minden Fintechnek a kezdetektől az adatokra gondolnia (Zandra Moore)

A fintech jelenleg jövedelmező ágazat, és ez várható is
31.5-ra 2026 billió dollárra nő. Nem csoda, hogy a startupok be akarnak szállni az akcióba. Ugyanakkor ez az egyik legnagyobb kihívást jelentő rés, amelybe bejutni.

Végtelen szabályozás, versenyképes piacok, kockázatos új technológiák és gazdasági kihívások csak néhány azok közül, amelyek a legjobb fintech ötleteket is kisiklhatják.

De az egyik kulcsfontosságú kihívás, amely gyakran utólag is lehet, a BI-adatok. Ahhoz azonban, hogy a fintech sikeresen lépjen át az indítási szakaszból a bővítési szakaszba, biztosítania kell az adatelemzést és a BI-t. 

Noha a fintech-utad elején nem biztos, hogy sok adattal rendelkezel, ha sikeres vagy (és remélem, az is), akkor higgy nekem, sok cuccod lesz. 

Hadd vázoljam fel, miért hiszek szenvedélyesen abban, hogy a fintechek vezérigazgatóinak és technológiai igazgatóinak a kezdetektől fogva az adatokra kell gondolniuk.

Meg fog lepődni (és hihetetlenül elégedett), hogy milyen gyorsan nőhet a felhasználói száma

Tapasztalatból meg fog lepődni, hogy milyen sebességgel nő a felhasználók száma a platformon. És minden új felhasználóval egyre több adat érkezik.

Több felhasználó = több adat = nagyobb igény az adatokhoz való hozzáférésre. 

In short, as your user base continues to grow, so does the demand for access to timely information in the form of visual storyboards, interactive reports, and analytics. This will start to put pressure on your Product Management and Development teams and
will ultimately increase your backlog. 

A kulcs ezután az, hogy biztosítsa a platform és a csapat készenlétét.

Tehát mi a legjobb módja annak, hogy felkészüljünk erre a szökőárra? A legjobb módja annak biztosítása, hogy a kezdetektől fogva az adatokra gondoljon.

Miért kulcsfontosságú az adatok és az üzleti intelligencia a kezdetektől fogva?

Nem szabad alábecsülni azt az értéket, amelyet az adatok hozhatnak vállalkozása és ügyfelei számára. A felhasználóknak a megfelelő időben és a megfelelő fókuszban bemutatott adatok olyan erőteljesek lehetnek. 

Röviden, ha korán kezdi, gyorsan megtanulja.

• A Dev és a DevOps csapatai megtanulják, hogyan lehet a legjobban felépíteni az adathalmazt az analitikus lekérdezések támogatására, akár valós időben történik az alkalmazással szemben, akár egy dedikált adatforráson vagy raktáron keresztül. 

• Your Product Management team will begin to see (and hopefully hear) how the analytics are helping your customers. They’ll discover which ones are working, which need refining, and how they will also start to garner more feedback about other potential customer
  követelményeket. 

• Az Ügyfélsiker-csapat pedig elkezdi látni, hogy az ügyfelek sikerének mutatói a megfelelő irányba mutatnak.

Érdekes mellékes megjegyzés, hogy nem kell mindent az első naptól kezdve szállítani. Kezdhetne egy jól elhelyezett vizuális storyboarddal (a műszerfal elegáns neve!), amely a felhasználó szerepére összpontosít, és adatengedélyeikkel rendelkezik. 

Még a megfelelő munkafolyamatba ágyazott, jól elhelyezett „Big Number” vagy „Trend Chart” is óriási értéket jelenthet.

Összefoglalva: óriási előnye van annak, ha kezdettől fogva az adataira gondolunk. Minél több adatot gyűjt, annál többet tud elemezni, ami javítja termékeit és szolgáltatásait, több ügyfelet vonz, és elmélyíti a már meglévőket. 

Tehát hogyan gondolkodnak a vállalatok az adatokról kezdettől fogva?

A beágyazott elemzés kulcsfontosságú eszközként

A beágyazott elemzés az egyik legerősebb és legmodernebb kulcsfontosságú eszközzé vált, amely megzavarhatja a fintech szervezetek által a napi szinten előállított hatalmas mennyiségű adatot. 

Through the use of embedded analytics, fintechs can connect multiple databases at source and display real-time data inside their application. That way, users no longer need to swap into another application – such as a dashboard or a BI tool itself – to look
at data. Instead, APIs link embedded analytics to the host application.

Ez lényegében önkiszolgáló üzleti intelligencia-megoldást biztosít számukra, amellyel a csapat idejének nagy részét eltolják a jelentések készítésétől és az adatok kezelésétől – vissza a komplex elemzésre.

A meglévő adathalmazba beágyazva a márkajelzést használva soha nem helyezi át az adatokat a forrásból, így biztosítva a biztonság és az irányítás fenntartását. 

This goes beyond simple alerting tools: systems with embedded analytics built in allow users to see visualisations and to drill down into live data. Some tools even allow you to include graphs and data that can be automatically updated and personalised to
include your own annotations and scheduled to the minute – giving non-technical users the ability to engage with data. 

Több száz ember számára biztosít hozzáférést az adatokhoz, szemben az üzletág öt-hat elemzőjével, akik aztán jelentéseket készítenek az üzlet többi részéről. 

Csomagolj fel

A fintech iparág a dinamikus alkalmazások és online szolgáltatások megjelenése óta nagy magasságokat ért el. A bomlasztó technológiák az óra szükségességei voltak, és pontosan itt került a képbe a BI és az adatelemzés.

Companies that know the importance of business intelligence have already started to harness its benefits. For example, Amazon’s popularity, growth, and revenues are results of the user experience it provides to consumers – it’s clear to see it considered
BI integration long ago.

Az adatok és a BI kezdettől fogva történő kihasználása segít abban, hogy a növekedési görbe előtt maradjon, és ezáltal felgyorsuljon az eredmény.