시장 변동성 마스터: 안정과 성장을 위한 선제적 데이터 관리 전략

선도 기업들은 선제적 데이터 관리 접근법을 채택하여 예측 불가능한 시기에 안정성을 유지할 새로운 기회를 열고 있습니다.

금융 기관은 경쟁을 위해 안정성과 민첩성이 모두 필요하지만, 시장 변동성 증가로 프론트와 백오피스 팀이 보조를 맞추기 어려운 상황입니다. 거래량의 급증은 현재 IT 시스템에 스트레스를 주고 있으며, 동시에 새로운 거래 패턴은 더 빠른 대응을 요구합니다. 시장은 변동성에 익숙하지만, 게임스톱(GameStop) 주식 거래의 예상치 못한 급등 같은 최근 사건의 규모는 새로운 차원의 도전을 안겨줍니다. 선제적 데이터 관리가 역할을 할 수 있습니다.

팬데믹으로 인한 변동성과 불확실성은 조직이 이용 가능한 방대한 데이터를 더 깊이 활용해 복원력과 적응력을 강화하도록 만들었습니다. 선도 기업들은 새로운 아키텍처 데이터 구조를 활용해 실시간 가시성을 높이고 있지만, 복잡한 데이터 양이 증가함에 따라 서비스 수준 협약(SLA), 비즈니스 요구사항, 고객 기대를 충족하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

시장 변동성은 결코 사라지지 않지만, 그렇다고 기업이 손을 놓고 최선을 바랄 수는 없습니다. 선도 기업들은 선제적 데이터 관리 접근법을 채택하여 이러한 예측 불가능한 시기에 안정성을 유지할 새로운 기회를 열고 있습니다.

변동의 시기에는 복원력이 필요

기업은 변동성이 클 때 운영적, 전략적 과제에 직면합니다. 트래픽 양의 급격한 변동, 예기치 않은 가치 평가 급등, 고객 문의 폭주는 운영적 과제입니다. 극심한 시장 불확실성 시기에 주요 시스템에서 느린 응답이나 장애를 경험한 기업, 특히 안정성이 가장 필요할 때 그런 상황을 겪은 기업들은 이러한 시기에 SLA를 어떻게 충족할지 재평가하고 있습니다. 새로운 규제와 내부 통제도 운영적 과제입니다. 변동의 시기에는 '코너를 돌아보는' 능력으로 타사보다 앞서 발전하는 상황을 신속히 활용하고, 고객이 사건으로 동요할 때 서비스와 성능으로 차별화할 수 있는 기업에게 전략적 필수 사항과 기회도 존재합니다. 조직은 10년간 '비즈니스 민첩성'을 도입해 왔지만, 이러한 과제를 해결하려면 더 많은 것, 즉 복원력이 필요합니다.

금융 서비스에서 복원력에는 두 가지 주요 측면이 있습니다. 비즈니스 측면에서 복원력은 험난한 상황을 헤쳐나가고, 즉각적으로 조정하며, 기회가 오면 포착하는 데 도움이 되는 통찰력에 쉽게 접근하는 것을 의미합니다. 기술 측면에서 복원력은 매우 변동성이 큰 상황을 포함해 어떤 부하도 처리할 수 있고, 운영을 지속적이고 안전하게 유지하는 데 필요한 견고성과 보안을 갖춘 것을 의미합니다.

지속적인 시장 역학에 보조 맞추기

조직이 보유한 데이터 소스가 많을수록 데이터 관리 관행은 더 복잡해집니다. 데이터가 증가함에 따라 데이터 사일로의 만연도 심해져, 단일하고 신뢰할 수 있으며 최신이고 사용 가능한 데이터 표현에 접근하기가 어렵습니다. 데이터가 시스템 간에 접근 가능하지 않으면 비즈니스 리더는 지속적인 고객 및 시장 개발을 기반으로 한 시장과 관련 기회에 대한 정확한 그림을 가질 수 없습니다.

게다가 증가하는 규제 요구사항과 보안 위협이 기업을 압박합니다. 각 새로운 규제와 보고는 데이터 접근뿐만 아니라 소스와 시점까지 거슬러 올라가는 명확한 데이터 계보를 요구합니다. 새로운 보안 위협의 비율도 빠르게 증가하고 있습니다. 오늘날 데이터 관리는 많은 소스에서 깨끗한 데이터를 큐레이션하고, 비즈니스의 여러 부분에서 발생하는 다양한 데이터 수요를 충족하며, 거래의 엄청난 양을 따라잡는 동시에 엄격한 컴플라이언스와 보안 관행을 지속적으로 유지하는 것을 의미합니다.

이 때문에 자본 시장 기업들은 복잡한 데이터에 실시간으로 접근하고 활용하는 새로운 접근법을 취하고 있습니다. 데이터 패브릭(Data Fabric)은 기업이 서로 다른 소스의 데이터를 실시간으로 처리, 변환, 보호, 오케스트레이션할 수 있게 하는 한 가지 접근법입니다. 이러한 새로운 유형의 아키텍처 패러다임은 디지털 경제를 위한 더 선제적이고 통합적이며 응집력 있는 데이터 전략을 주도하는 데 필수적입니다.

데이터 활용으로 새로운 실행 가능한 통찰력 확보

사건이 갑자기 발생하면 금융 조직은 '왓-if(What-if)' 시나리오를 빠르게 살펴보고 그에 따라 계획을 세워야 합니다. 이를 수행하는 능력은 건강한 데이터와 분석을 사용해 그 데이터에서 통찰력을 빠르게 추출하는 데 달려 있습니다. 이는 수십 년간 많은 조직의 꿈이었으며, 중요한 발전으로 오늘날 달성 가능해졌습니다.

머신 러닝(ML)은 금융 서비스 부문의 복원력 구축에 강력한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 ML은 다양한 비즈니스 사일로에서 대량의 최신, 깨끗하고 정확한 데이터를 필요로 합니다. 실시간, 일관성 있고 안전한 데이터 레이어가 없다면 회사의 여러 데이터 사일로에 원활하게 접근하는 것은 극히 어렵습니다. 이 레이어는 적절한 정보를 적시에 관련 이해관계자와 애플리케이션에 전달합니다.

데이터 레이크(Data Lake)는 이러한 데이터 관리 과제 중 많은 것을 해결하기 위해 구현되었지만, 많은 데이터 레이크는 그저 데이터 늪(Data Swamp)에 불과했습니다. 접근성과 엄청난 데이터 품질 프로젝트 없이 데이터를 활용하기 어려운 엉망진창의 데이터로 가득 차 있습니다. 데이터 레이크는 홍수의 해결책이 아니라 또 다른 사일로가 되었습니다.

빠른 비즈니스 변화와 기업 데이터 수집이 향후 2년간 42% CAGR로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 조직은 가능한 한 수동 프로세스를 제거해 자동화함으로써 운영을 간소화하고 가속화해야 합니다. 변동적인 시장 역학을 따라잡기 위해 운영 복원력은 단순한 방어 메커니즘을 넘어 경쟁 우위가 됩니다.

운영 복원력 달성

복원력을 갖추기 위해 선구적인 임원들은 수집되는 방대한 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 활용하려 합니다. 데이터를 선제적으로 관리는 예기치 않은 양과 가치 평가 변동에 잘 대응하고, 더 빠르게 더 나은 비즈니스 결정을 내리며, 자동화, 컴플라이언스, 보안을 개선하는 열쇠입니다. 정확하고 일관성 있으며 실시간으로 신뢰할 수 있는 데이터의 단일 표현에 접근하고 처리하는 능력은 이러한 임원들의 최우선 과제입니다. 시나리오 계획부터 기업 위험 및 유동성 모델링, 규제 준수, 자산 관리에 이르기까지 정확하고 최신 데이터에 접근하면 조직이 더 현명한 비즈니스 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.

자동화를 통해 운영을 간소화하고 가속화함으로써 조직은 속도와 민첩성을 높이고 수동 프로세스와 관련된 지연과 오류를 줄일 수 있습니다. 이는 예상치 못한 변동성에 대응할 충분한 여력, 처리 능력, 시스템을 갖추게 합니다. 이러한 시스템을 갖춘 조직은 선제적 데이터 관리로 한 단계 더 나아갈 수 있습니다.

선제적 데이터 관리로 공격적 자세 취하기

변동의 시기에는 수비를 하는 것이 자연스럽습니다. 이는 안정성에 어느 정도 도움이 되지만 복원력 향상에는 이르지 못합니다. 공격적 자세가 필요합니다.

선제적 데이터 관리는 조직에 정확하고 일관성 있으며 신뢰할 수 있는 실시간 데이터의 단일 뷰를 제공하여 운영적, 전략적 과제를 해결할 수 있게 합니다. 이 과정에서 일부 전통적 패턴을 재검토해야 합니다. 예를 들어, 분석과 트랜잭션 처리를 분리하는 것은 표준 관행이지만, 더 복잡하고 취약한 데이터 관리를 초래합니다. 이제는 트랜잭션을 처리한 다음 거기서 통찰력을 채굴하는 단일 시스템을 가질 수 있습니다. 이제 비즈니스 사용자가 필요할 때 필요한 통찰력을 더 쉽게 얻을 수 있도록 하는 중간 데이터 모델링 레이어가 있을 수 있습니다. 선제적 데이터 관리에는 더 견고하고 유연할 수 있는 새로운 패턴을 입증할 장소를 찾는 것이 포함됩니다. 이점은 데이터를 활용해 가치, 수익, 이익을 창출하는 것입니다.

자본 시장을 포함한 금융 산업 전반의 조직들이 데이터 아키텍처를 현대화하고 있습니다. 레거시 애플리케이션은 종종 병목 현상의 원인입니다. 레거시 애플리케이션을 폐기하는 것은 비용이 많이 들고 위험하지만, 해당 애플리케이션을 실행하는 것도 비용이 많이 들고, 종종 가장 취약한 시스템이며, 통합하기 가장 어렵고, 복원력의 가장 큰 걸림돌입니다.

기업은 이 딜레마에 발목 잡힐 필요가 없습니다. 선구적인 조직들은 스마트 데이터 패브릭 같은 아키텍처 패러다임을 활용해 레거시 시스템을 계속 운영하면서 기업 전체에 분산된 데이터를 연결해 다양한 미션 크리티컬 이니셔티브를 지원합니다. 이 접근법은 조직이 데이터 관리 전략에서 반응적에서 예측적, 선제적으로 전환할 수 있게 합니다.

한 번에 모든 것을 바꿀 필요는 없으며, 사실 현명하지도 않습니다. 작게 시작하세요. 조직에 적합한 속도로 현대적 접근법 채택의 이점을 측정하고 정량화하며 배워가세요. 선제적이란 여정을 앞으로 나아가는 것을 의미합니다. 배우고, 조정하고, 모든 단계에서 가치를 얻으세요.

결론: 데이터 관리에 집중하라

현대 데이터 관리 기술에 대한 투자는 조직에 정확하고 일관성 있으며 실시간으로 신뢰할 수 있는 데이터의 단일 표현을 온디맨드로 달성할 수 있는 우수한 방법을 제공합니다. 이 투자는 금융 기관에 과거, 현재, 미래 활동에 대한 전체적이고 포괄적인 뷰를 제공하여 시장 변화에 몇 걸음 뒤처지는 대신 한 발 앞서 나갈 수 있게 합니다. 데이터 관리를 선제적으로 함으로써 운영 복원력을 달성합니다.

팬데믹 영향에서 완전히 회복하기 전까지 추가 변동성이 있을 가능성이 높지만, 현대 데이터 관리와 분석 기능을 활용하면 금융 조직은 더 큰 복원력의 혜택을 누리고 더 큰 안정성으로 위기를 극복할 수 있습니다.