为什么金融服务公司需要为一线团队提供实时数据和分析

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这是 InterSystems EMEA 金融服务经理 Tim FitzGerald 赞助的博客文章

在当今快节奏的环境中，中断很常见，市场波动以单调的规律发生，访问准确和最新的数据对于确保企业能够及时有效地响应变化以保持竞争力是必要的。

能够访问实时数据，从而减少业务延迟，对于金融服务公司的竞争力至关重要。基于旧数据的假设做出决策会限制他们应对市场情绪突然变化、为客户提供高价值服务和管理风险敞口的能力。

InterSystems 进行的研究表明，超过三分之一 (35%) 的欧洲金融服务组织并未根据实时数据做出关键业务决策，只有 8% 的公司使用不到一小时前的数据来做出决策. 鉴于日内数据的传统定义所施加的限制，显然需要更好的解决方案来管理、分发和导出数据。

金融服务错过了实时数据

这项涉及欧洲金融服务公司近 200 名高级业务领导的调查发现，最大的数据挑战是延迟访问数据 (39%) 和无法以正确的格式获取数据 (33%)或来自所有需要的来源 (31%)。

因此，绝大多数 (92%) 的欧洲金融服务公司依赖超过 85 小时的数据，其中 24% 依赖 35 小时或更早的数据。因此，XNUMX% 的高级领导者表示无法根据实时信息做出决策，因此被迫做出可能存在缺陷的假设。

企业内数据延迟的原因有多种，根源通常存在于不再连接到组织其他部分的不同遗留系统和应用程序中。通常，这会给 IT 部门带来压力，导致数据供应请求陷入瓶颈。 25% 的受访者还声称他们拥有 100 到 XNUMX 个数据和应用程序孤岛，增加的复杂性进一步减慢了他们对所需需求的访问。

但是使用长达八小时的盘中数字在金融服务中不再占有一席之地。相反，公司现在必须向一线团队提供实时数据，实时跟踪事件，以确保他们能够在市场变化和客户需求发生时做出响应。

但实时提供可操作的数据只能解决部分问题。金融服务行业的公司还必须走得更远，通过对快速移动的交易数据进行分析并为需要的人提供访问权限，为专业人员提供数据和分析能力，以预测接下来会发生什么。

通过智能结构架构的实时数据

一种可以采用的解决方案使用创新的架构方法，即智能数据结构，它按需访问和协调组织内外现有系统和孤岛的数据，确保信息是最新的和准确的。它结合了在不影响交易系统性能的情况下对实时事件和交易数据执行分析的能力。这意味着公司可以不再查询离线或其他地方存储的信息，而是为自己配备实时洞察力，以推动业务向前发展。

智能数据结构架构通过消除对通过遗留方法派生的旧数据的依赖，消除了业务延迟并嵌入了敏捷性。它通过按需访问、转换和协调来自多个来源的数据来实现这一点，以使其可用于各种计划并可操作。它允许现有的遗留应用程序和数据保留在原地，确保一个事实来源，并降低架构复杂性。能够弥合来自多个来源和不同位置的孤岛，并允许员工访问、查询和操作这些数据，以便在整个企业内做出明智的决策。

它还消除了访问数据的延迟，并允许组织在不影响系统性能的情况下对实时事件和交易数据进行分析。这是由于其分布式特性，有助于消除错误和错失商机。结合增强的信息流，可以在整个结构中利用人工智能和机器学习来增强决策过程，提供预测性和规范性建议，同时在用例需要时支持程序化决策。

在持续的中断、突然的市场变化和不可预见的情况下，当对更快的数据交付的需求成为业务成功的基本要素时，智能数据结构架构使金融服务业务领导者可以轻松获得整个业务的整体视图，以便他们能够对他们的运营采取更具战略性的方法。这样做不仅可以提供生存所需的敏捷性，还可以在动荡的世界中茁壮成长并获得真正的竞争优势。