通過主動數據管理應對市場波動

領先的組織正在對數據管理採取積極主動的方法，這為在這種不可預測的時期保持穩定性開闢了新的機會。

金融機構需要穩定性和敏捷性來競爭，但不斷增加的市場波動給前台和後台團隊帶來了跟上步伐的壓力。 交易量的顯著增加給當前的 IT 系統帶來了壓力； 與此同時，新的交易模式需要更快的響應速度。 儘管市場熟悉波動性，但近期事件的規模，例如 GameStop 股票交易的意外上漲，提出了新的挑戰。 主動數據管理可以發揮作用。

大流行引發的波動性和不確定性促使組織更深入地利用可用的大量數據，以增強彈性和適應性。 領先的公司正在利用新的架構數據結構來提高實時可見性，但隨著複雜數據量的增長，滿足服務水平協議、業務要求和客戶期望變得越來越困難。

市場波動永遠不會消失，但這並不意味著公司應該舉手投降，抱有最好的希望。 領先的組織正在對數據管理採取積極主動的方法，這為在這種不可預測的時期保持穩定性開闢了新的機會。

動蕩的時代需要韌性

企業在動蕩時期面臨運營和戰略挑戰。 流量的劇烈波動、估值的意外飆升、客戶諮詢的大幅上漲都是運營挑戰。 在極端市場不確定性期間（通常是在他們最需要穩定性的時候）經歷了關鍵系統響應緩慢甚至中斷的公司，正在重新評估如何在這樣的時期滿足 SLA。 新的法規和內部控制也是運營挑戰。 在動蕩的時代，也有戰略要務和機遇，對於那些能夠比其他公司更好地「看清拐角」、迅速利用發展中的形勢，並在客戶對事件感到震驚時提供差異化​​服務和績效的公司而言。 組織花了十年時間來整合「業務敏捷性」，但應對這些挑戰還需要更多； 它需要韌性。

對於金融服務，彈性有兩個主要方面。 在業務方面，彈性意味著可以輕鬆獲得洞察力，幫助您渡過難關，快速調整，並在機會出現時抓住機會。 在技​​術方面，彈性意味著能夠處理施加給您的任何負載，即使在高度不穩定的情況下，包括保持操作連續和安全所需的穩健性和安全性。

跟上持續的市場動態

組織擁有的數據源越多，其數據管理實踐就越複雜。 隨著數據的增長，數據孤島的普遍存在，使得訪問單一、可信、當前和可用的數據表示具有挑戰性。 當數據無法跨系統訪問時，企業負責人無法準確了解市場以及基於持續的客戶和市場發展的相關機會。

最重要的是，日益增加的監管要求和安全威脅正在給公司帶來壓力。 每項新法規和報告都需要訪問數據，以及追溯源頭和時間點的清晰數據沿襲。 新的安全威脅的發生率也在快速增長。 今天的數據管理意味著管理跨多個來源的乾淨數據，提供來自業務多個部分的一系列數據需求，並跟上龐大的交易量，同時持續保持嚴格的合規性和安全實踐。

這就是資本市場公司正在採取新方法實時訪問和利用複雜數據的原因。 數據結構提供了一種這樣的方法，公司可以實時處理、轉換、保護和協調來自不同來源的數據。 這些新型架構範式對於推動面向數字經濟的更主動、集成和有凝聚力的數據戰略至關重要。

利用數據獲取新的可行見解

當事件突然爆發時，金融組織需要快速查看「假設」場景並做出相應的計劃。 做到這一點的能力依賴於健康的數據和使用分析從這些數據中快速提取洞察力。 幾十年來，這一直是許多組織的夢想。 重要的進步使這一目標在今天成為可能。

機器學習 (ML) 可以在增強金融服務業的彈性方面發揮重要作用。 但是，機器學習需要來自不同業務孤島的大量最新、乾淨和準確的數據才能發揮作用。 如果沒有實時、一致和安全的數據層來在正確的時間向相關利益相關者和應用程序提供所需的信息，那麼跨公司的多個數據孤島無縫訪問是極其困難的。

雖然已經實施數據湖以試圖解決許多這些數據管理挑戰，但許多數據湖通常只不過是數據沼澤——充斥著雜亂無章的數據，這些數據對可訪問性和利用數據的能力提出了挑戰，而沒有大量數據質量項目。 數據湖成為混合中的另一個孤島，而不是洪水泛濫的解決方案。

隨著業務的快速變化和企業數據收集預計在未來兩年內以 42% 的複合年增長率增長，組織需要通過消除可能實現自動化的手動流程來簡化和加速運營。 為了跟上動蕩的市場動態，運營彈性不僅僅是一種防禦機制。 它成為一種競爭優勢。

實現運營彈性

為了變得有彈性，有遠見的高管希望利用收集的大量數據來獲得可操作的洞察力。 主動管理數據是對意外的數量和估值波動做出良好響應、更快地做出更好的業務決策以及提高自動化、合規性和安全性的關鍵。 訪問和處理準確、一致、實時和可信數據的單一表示的能力是這些高管的首要任務。 從場景規划到建模企業風險和流動性、監管合規性和財富管理，訪問準確的最新數據可以讓他們的組織更快地做出更明智的業務決策。

通過自動化簡化和加速運營，組織可以提高速度和敏捷性，並減少與手動流程相關的延遲和錯誤。 這確保他們有足夠的空間、處理能力和適當的系統來應對意外的波動。 有了這些系統，組織就可以通過主動數據管理更進一步。

通過主動數據管理繼續進攻

在動蕩時期進行防守是很自然的。 這可能對穩定性有所幫助，但不會提高彈性。 這需要進攻。

主動數據管理為組織提供準確、一致和可信的實時數據的單一視圖，可用於應對運營和戰略挑戰。 在此過程中必須重新審視一些傳統模式。 例如，保持單獨的分析和事務處理是一種標準做法，但它會導致更複雜、更脆弱的數據管理。 現在可以有一個系統來進行交易，然後挖礦它們以獲得洞察力。 現在可以有一個數據建模的中間層，使業務用戶在需要時更容易獲得所需的洞察力。 主動數據管理包括尋找地方來證明可能更健壯和靈活的新模式。 好處是利用數據來創造價值、收入和利潤。

包括資本市場在內的金融行業部門的組織正在對其數據架構進行現代化改造。 遺留應用程序通常是瓶頸——淘汰遺留應用程序既昂貴又冒險，但運行這些應用程序也很昂貴，而且它們通常是最脆弱的系統，最難集成，也是恢復能力的最大障礙。

企業不必被這種困境所束縛。 有遠見的組織利用智能數據結構等架構範式繼續運行其遺留系統，並將來自整個企業的分散式數據拼接在一起，以支持各種關鍵任務計劃。 這種方法使組織能夠通過其數據管理策略從被動轉變為預測和主動。

沒有必要一下子改變一切； 事實上，這並不明智。 從小事做起。 以對您的組織有意義的速度衡量和量化採用現代方法的好處，並隨時隨地學習。 積極主動意味著在旅途中前進； 在整個過程中的每一步都學習、調整並獲得價值。

結論：專註於數據管理

對現代數據管理技術的投資為組織提供了一種卓越的方式來按需實現準確、一致、實時和可信數據的單一表示。 這項投資為金融機構提供了對歷史、當前和未來活動的全面和全面的看法，因此它們可以領先市場變化一步而不是落後幾步。 通過主動進行數據管理，他們實現了運營彈性。

在我們從大流行的影響中完全恢復之前，我們很可能會面臨進一步的波動，但是通過使用現代數據管理和分析功能，金融組織可以從更大的彈性中獲益，並實現另一面具有更大的穩定性。