通过主动数据管理应对市场波动

领先的组织正在对数据管理采取积极主动的方法,这为在这种不可预测的时期保持稳定性开辟了新的机会。

金融机构需要稳定性和敏捷性来竞争,但不断增加的市场波动给前台和后台团队带来了跟上步伐的压力。 交易量的显着增加给当前的 IT 系统带来了压力; 与此同时,新的交易模式需要更快的响应速度。 尽管市场熟悉波动性,但近期事件的规模,例如 GameStop 股票交易的意外上涨,提出了新的挑战。 主动数据管理可以发挥作用。

大流行引发的波动性和不确定性促使组织更深入地利用可用的大量数据,以增强弹性和适应性。 领先的公司正在利用新的架构数据结构来提高实时可见性,但随着复杂数据量的增长,满足服务水平协议、业务要求和客户期望变得越来越困难。

市场波动永远不会消失,但这并不意味着公司应该举手投降,抱有最好的希望。 领先的组织正在对数据管理采取积极主动的方法,这为在这种不可预测的时期保持稳定性开辟了新的机会。

动荡的时代需要韧性

企业在动荡时期面临运营和战略挑战。 流量的剧烈波动、估值的意外飙升、客户咨询的大幅上涨都是运营挑战。 在极端市场不确定性期间(通常是在他们最需要稳定性的时候)经历了关键系统响应缓慢甚至中断的公司,正在重新评估如何在这样的时期满足 SLA。 新的法规和内部控制也是运营挑战。 在动荡的时代,也有战略要务和机遇,对于那些能够比其他公司更好地“看清拐角”、迅速利用发展中的形势,并在客户对事件感到震惊时提供差异化​​服务和绩效的公司而言。 组织花了十年时间来整合“业务敏捷性”,但应对这些挑战还需要更多; 它需要韧性。

对于金融服务,弹性有两个主要方面。 在业务方面,弹性意味着可以轻松获得洞察力,帮助你渡过难关,快速调整,并在机会出现时抓住机会。 在技​​术方面,弹性意味着能够处理施加给你的任何负载,即使在高度不稳定的情况下,包括保持操作连续和安全所需的稳健性和安全性。

跟上持续的市场动态

组织拥有的数据源越多,其数据管理实践就越复杂。 随着数据的增长,数据孤岛的普遍存在,使得访问单一、可信、当前和可用的数据表示具有挑战性。 当数据无法跨系统访问时,企业负责人无法准确了解市场以及基于持续的客户和市场发展的相关机会。

最重要的是,日益增加的监管要求和安全威胁正在给公司带来压力。 每项新法规和报告都需要访问数据,以及追溯源头和时间点的清晰数据沿袭。 新的安全威胁的发生率也在快速增长。 今天的数据管理意味着管理跨多个来源的干净数据,提供来自业务多个部分的一系列数据需求,并跟上庞大的交易量,同时持续保持严格的合规性和安全实践。

这就是资本市场公司正在采取新方法实时访问和利用复杂数据的原因。 数据结构提供了一种这样的方法,公司可以实时处理、转换、保护和协调来自不同来源的数据。 这些新型架构范式对于推动面向数字经济的更主动、集成和有凝聚力的数据战略至关重要。

利用数据获取新的可行见解

当事件突然爆发时,金融组织需要快速查看“假设”场景并做出相应的计划。 做到这一点的能力依赖于健康的数据和使用分析从这些数据中快速提取洞察力。 几十年来,这一直是许多组织的梦想。 重要的进步使这一目标在今天成为可能。

机器学习 (ML) 可以在增强金融服务业的弹性方面发挥重要作用。 但是,机器学习需要来自不同业务孤岛的大量最新、干净和准确的数据才能发挥作用。 如果没有实时、一致和安全的数据层来在正确的时间向相关利益相关者和应用程序提供所需的信息,那么跨公司的多个数据孤岛无缝访问是极其困难的。

虽然已经实施数据湖以试图解决许多这些数据管理挑战,但许多数据湖通常只不过是数据沼泽——充斥着杂乱无章的数据,这些数据对可访问性和利用数据的能力提出了挑战,而没有大量数据质量项目。 数据湖成为混合中的另一个孤岛,而不是洪水泛滥的解决方案。

随着业务的快速变化和企业数据收集预计在未来两年内以 42% 的复合年增长率增长,组织需要通过消除可能实现自动化的手动流程来简化和加速运营。 为了跟上动荡的市场动态,运营弹性不仅仅是一种防御机制。 它成为一种竞争优势。

实现运营弹性

为了变得有弹性,有远见的高管希望利用收集的大量数据来获得可操作的洞察力。 主动管理数据是对意外的数量和估值波动做出良好响应、更快地做出更好的业务决策以及提高自动化、合规性和安全性的关键。 访问和处理准确、一致、实时和可信数据的单一表示的能力是这些高管的首要任务。 从场景规划到建模企业风险和流动性、监管合规性和财富管理,访问准确的最新数据可以让他们的组织更快地做出更明智的业务决策。

通过自动化简化和加速运营,组织可以提高速度和敏捷性,并减少与手动流程相关的延迟和错误。 这确保他们有足够的空间、处理能力和适当的系统来应对意外的波动。 有了这些系统,组织就可以通过主动数据管理更进一步。

通过主动数据管理继续进攻

在动荡时期进行防守是很自然的。 这可能对稳定性有所帮助,但不会提高弹性。 这需要进攻。

主动数据管理为组织提供准确、一致和可信的实时数据的单一视图,可用于应对运营和战略挑战。 在此过程中必须重新审视一些传统模式。 例如,保持单独的分析和事务处理是一种标准做法,但它会导致更复杂、更脆弱的数据管理。 现在可以有一个系统来进行交易,然后挖矿它们以获得洞察力。 现在可以有一个数据建模的中间层,使业务用户在需要时更容易获得所需的洞察力。 主动数据管理包括寻找地方来证明可能更健壮和灵活的新模式。 好处是利用数据来创造价值、收入和利润。

包括资本市场在内的金融行业部门的组织正在对其数据架构进行现代化改造。 遗留应用程序通常是瓶颈——淘汰遗留应用程序既昂贵又冒险,但运行这些应用程序也很昂贵,而且它们通常是最脆弱的系统,最难集成,也是恢复能力的最大障碍。

企业不必被这种困境所束缚。 有远见的组织利用智能数据结构等架构范式继续运行其遗留系统,并将来自整个企业的分布式数据拼接在一起,以支持各种关键任务计划。 这种方法使组织能够通过其数据管理策略从被动转变为预测和主动。

没有必要一下子改变一切; 事实上,这并不明智。 从小事做起。 以对你的组织有意义的速度衡量和量化采用现代方法的好处,并随时随地学习。 积极主动意味着在旅途中前进; 在整个过程中的每一步都学习、调整并获得价值。

结论:专注于数据管理

对现代数据管理技术的投资为组织提供了一种卓越的方式来按需实现准确、一致、实时和可信数据的单一表示。 这项投资为金融机构提供了对历史、当前和未来活动的全面和全面的看法,因此它们可以领先市场变化一步而不是落后几步。 通过主动进行数据管理,他们实现了运营弹性。

在我们从大流行的影响中完全恢复之前,我们很可能会面临进一步的波动,但是通过使用现代数据管理和分析功能,金融组织可以从更大的弹性中获益,并实现另一面具有更大的稳定性。

资讯来源:由0x资讯编译自RTINSIGHTS,版权归作者Jeff Fried所有,未经许可,不得转载
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