Perché le società di servizi finanziari devono fornire ai team in prima linea dati e analisi in tempo reale

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Questo è un post sul blog sponsorizzato da Tim FitzGerald, responsabile dei servizi finanziari EMEA, InterSystems

Nel panorama frenetico di oggi, in cui le interruzioni sono comuni e la volatilità del mercato avviene con monotona regolarità, l'accesso a dati accurati e aggiornati è necessario per garantire che le aziende possano rispondere ai cambiamenti in modo efficace sul momento per rimanere competitive.

Essere in grado di accedere ai dati in tempo reale, e quindi ridurre la latenza aziendale, è fondamentale per la competitività delle società di servizi finanziari. Basare le decisioni su ipotesi derivate da vecchi dati impone limiti alla loro capacità di far fronte a improvvisi cambiamenti nel sentiment del mercato, fornire servizi di alto valore ai clienti e gestire l'esposizione al rischio.

La ricerca condotta da InterSystems mostra che più di un terzo (35%) delle organizzazioni di servizi finanziari europee non basa le decisioni aziendali critiche su dati in tempo reale, con solo l'8% delle aziende che utilizza dati che hanno meno di un'ora per prendere decisioni . Dati i vincoli imposti dalla definizione tradizionale di dati intraday, sono chiaramente necessarie soluzioni migliori per la gestione, la distribuzione e la derivazione dei dati.

I servizi finanziari perdono dati in tempo reale

Il sondaggio, che ha coinvolto quasi 200 leader di settore senior all'interno di società di servizi finanziari europee, ha rilevato che le maggiori sfide relative ai dati sono l'accesso ritardato ai dati (39%) e l'impossibilità di ottenere i dati nel formato corretto (33%) o da tutte le fonti necessarie (31%).

Di conseguenza, la stragrande maggioranza (92%) delle società di servizi finanziari europee fa affidamento su dati risalenti a più di un'ora fa, con l'85% che si basa su dati risalenti a 24 ore o più. Di conseguenza, il 35% dei dirigenti senior riferisce di non essere in grado di basare le decisioni su informazioni in tempo reale e quindi di essere costretto a fare supposizioni, che potrebbero essere errate.

Esistono molteplici cause per i dati ritardati all'interno di un'azienda, con la radice spesso trovata in diversi sistemi e applicazioni legacy che non si connettono più al resto dell'organizzazione. In genere, ciò provoca una pressione che poi si propaga al reparto IT, dove le richieste di provisioning dei dati rimangono bloccate in un collo di bottiglia. Il 25% degli intervistati ha inoltre affermato di disporre di un numero compreso tra 100 e XNUMX silos di dati e applicazioni, un'ulteriore complessità che rallenta ulteriormente il loro accesso alle esigenze richieste.

Ma l'uso dei numeri intraday, che possono avere fino a otto ore, non trova più posto nei servizi finanziari. Invece, le aziende devono ora fornire ai propri team in prima linea dati in tempo reale che tracciano gli eventi momento per momento per garantire che siano in grado di rispondere ai cambiamenti del mercato e alle richieste dei clienti nel momento in cui si verificano.

Ma fornire dati fruibili in tempo reale risolve solo una parte del problema. Le aziende del settore dei servizi finanziari devono anche andare oltre e dotare i professionisti delle capacità di dati e analisi per prevedere cosa potrebbe accadere dopo, attraverso l'esecuzione di analisi su dati transazionali in rapido movimento e fornendo l'accesso a coloro che ne hanno bisogno.

Dati in tempo reale tramite un'architettura smart fabric

Una soluzione che può essere adottata utilizza un approccio architetturale innovativo, lo smart data fabric, che accede e armonizza i dati da sistemi e silos esistenti all'interno e all'esterno dell'organizzazione su richiesta, garantendo che le informazioni siano aggiornate e accurate. Incorpora la capacità di eseguire analisi su eventi in tempo reale e dati transazionali senza influire sulle prestazioni del sistema transazionale. Ciò significa che le aziende possono abbandonare l'interrogazione delle informazioni archiviate offline o altrove e dotarsi di approfondimenti in tempo reale per far progredire le proprie attività.

Un'architettura di data fabric intelligente rimuove la latenza aziendale e incorpora l'agilità disaccoppiando la dipendenza dai vecchi dati derivati tramite metodi legacy. Raggiunge questo obiettivo accedendo, trasformando e armonizzando i dati da più fonti, su richiesta, per renderli utilizzabili e utilizzabili per un'ampia varietà di iniziative. Consente alle applicazioni e ai dati legacy esistenti di rimanere sul posto, garantendo un'unica fonte di verità e riducendo la complessità dell'architettura. La capacità di colmare i silos da più fonti e da luoghi diversi e consentire ai dipendenti di accedere, interrogare e manipolare questi dati per fornire un processo decisionale informato in tutta l'azienda.

Elimina inoltre i ritardi nell'accesso ai dati e consente alle organizzazioni di incorporare analisi su eventi in tempo reale e dati transazionali senza influire sulle prestazioni del sistema. Ciò è dovuto alla sua natura distribuita e aiuta a eliminare gli errori e le opportunità commerciali mancate. Insieme al flusso potenziato di informazioni, AI e ML possono essere utilizzati in tutto il tessuto per aumentare il processo decisionale, fornendo suggerimenti predittivi e prescrittivi e consentendo al contempo il processo decisionale programmatico quando il caso d'uso lo richiede.

Tra interruzioni continue, cambiamenti improvvisi del mercato e circostanze impreviste, quando il requisito di una consegna dei dati sempre più rapida è un elemento essenziale del successo aziendale, l'architettura smart data fabric offre ai leader aziendali dei servizi finanziari una visione olistica dell'intera attività a portata di mano in modo che possano adottare un approccio più strategico alle loro operazioni. In questo modo si ottiene l'agilità necessaria non solo per sopravvivere, ma anche per prosperare e ottenere un vero vantaggio competitivo in un mondo instabile.