사전 예방적 데이터 관리로 시장 변동성 탐색

선도적인 조직은 데이터 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 취하고 있으며, 이는 예측할 수 없는 시기에 안정성을 유지할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.

금융 기관은 경쟁을 위해 안정성과 민첩성을 모두 필요로 하지만 시장 변동성이 증가하면서 프론트 오피스 및 백오피스 팀이 보조를 맞춰야 하는 압박을 받고 있습니다. 거래량의 상당한 증가는 현재 IT 시스템에 부담을 주고 있습니다. 동시에 새로운 거래 패턴에는 더욱 빠른 대응력이 필요합니다. 시장은 변동성에 익숙하지만 GameStop 주식 거래의 예상치 못한 상승과 같은 최근 사건의 규모는 새로운 수준의 도전을 제시합니다. 사전 예방적 데이터 관리가 역할을 할 수 있습니다.

팬데믹으로 인한 변동성과 불확실성으로 인해 조직은 탄력성과 적응성을 강화하기 위해 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 더 깊이 활용해야 했습니다. 선두 기업들은 실시간 가시성을 높이기 위해 새로운 아키텍처 데이터 구조를 활용하고 있지만 복잡한 데이터의 양이 증가함에 따라 서비스 수준 계약, 비즈니스 요구 사항 및 고객의 기대치를 충족시키는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

시장의 변동성은 절대 사라지지 않을 것이지만, 그렇다고 해서 기업이 손을 들어 최선을 다해야 한다는 의미는 아닙니다. 선도적인 조직은 데이터 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 취하고 있으며, 이는 예측할 수 없는 시기에 안정성을 유지할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.

변동성 시대에는 회복력이 필요합니다.

기업은 불안정한 시기에 운영 및 전략적 문제에 직면합니다. 트래픽 양의 급격한 변동, 예상치 못한 가치 평가 급증, 고객 문의 급증은 운영상의 문제입니다. 극도의 시장 불확실성 동안, 종종 안정성이 가장 필요한 시기에 주요 시스템에서 느린 응답 또는 중단을 경험한 기업은 이와 같은 시기에 SLA를 충족하는 방법을 재평가하고 있습니다. 새로운 규정과 내부 통제도 운영상의 문제입니다. 또한 다른 기업보다 '모퉁이를 더 잘 볼' 수 있고, 발전하는 상황을 신속하게 활용하고, 고객이 이벤트로 어려움을 겪을 때 서비스와 성과를 차별화할 수 있는 기업을 위한 변덕스러운 시기에 전략적 과제와 기회가 있습니다. 조직은 '비즈니스 민첩성'을 통합하는 데 10년을 보냈지만 이러한 과제를 해결하려면 더 많은 것이 필요합니다. 회복력이 필요합니다.

금융 서비스의 경우 복원력에는 두 가지 주요 측면이 있습니다. 비즈니스 측면에서 복원력이란 험난한 상황을 헤쳐나가고, 즉각적으로 조정하고, 기회가 오면 포착하는 데 도움이 되는 통찰력에 쉽게 액세스할 수 있는 것을 의미합니다. 기술적인 측면에서 복원력이란 운영을 지속적이고 안전하게 유지하는 데 필요한 견고성과 보안을 포함하여 매우 변동성이 심한 상황에서도 발생하는 모든 부하를 처리할 수 있음을 의미합니다.

지속적인 시장 역학에 발맞추기

조직에 데이터 소스가 많을수록 데이터 관리 관행이 더 복잡해집니다. 데이터가 증가함에 따라 데이터 사일로의 보급도 증가하여 신뢰할 수 있는 최신의 사용 가능한 단일 데이터 표현에 대한 액세스를 어렵게 만듭니다. 시스템 전반에 걸쳐 데이터에 액세스할 수 없는 경우 비즈니스 책임자들은 시장에 대한 정확한 그림과 지속적인 고객 및 시장 개발을 기반으로 가용한 관련 기회를 갖고 있지 않습니다.

여기에 더해 증가하는 규제 요구와 보안 위협이 기업에 압박을 가하고 있습니다. 각각의 새로운 규정 및 보고서에는 데이터에 대한 액세스와 소스 및 시점에 대한 명확한 데이터 계보가 필요합니다. 새로운 보안 위협의 비율도 빠르게 증가하고 있습니다. 오늘날 데이터 관리는 엄격한 규정 준수 및 보안 관행을 지속적으로 유지하면서 많은 소스에서 깨끗한 데이터를 선별하고, 비즈니스의 여러 부분에서 다양한 데이터 요구 사항을 제공하고, 엄청난 양의 트랜잭션을 유지하는 것을 의미합니다.

이것이 자본 시장 기업이 복잡한 데이터에 실시간으로 액세스하고 활용하기 위해 새로운 접근 방식을 취하는 이유입니다. 데이터 패브릭은 기업이 실시간으로 서로 다른 소스의 데이터를 처리, 변환, 보호 및 조정할 수 있는 접근 방식을 제공합니다. 이러한 새로운 유형의 아키텍처 패러다임은 디지털 경제를 위한 보다 능동적이고 통합적이며 응집력 있는 데이터 전략을 추진하는 데 필수적입니다.

실행 가능한 새로운 통찰력을 위한 데이터 활용

사건이 갑자기 발생하면 금융 기관은 '가정' 시나리오를 신속하게 살펴보고 그에 따라 계획해야 합니다. 이를 수행하는 능력은 건전한 데이터와 분석을 사용하여 해당 데이터에서 신속하게 통찰력을 추출하는 데 의존합니다. 이것은 수십 년 동안 많은 조직의 꿈이었습니다. 중요한 발전으로 오늘날 이를 달성할 수 있습니다.

머신 러닝(ML)은 금융 서비스 부문의 복원력을 구축하는 데 강력한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 ML이 작동하려면 다양한 비즈니스 사일로에서 현재의 깨끗하고 정확한 대량의 데이터가 필요합니다. 기업의 여러 데이터 사일로에 걸쳐 원활하게 액세스하는 것은 관련 이해 관계자와 애플리케이션에 필요한 정보를 적시에 제공할 수 있는 일관되고 안전한 실시간 데이터 계층 없이는 극히 어렵습니다.

데이터 레이크는 이러한 많은 데이터 관리 문제를 해결하기 위해 구현되었지만 많은 데이터 레이크는 데이터 늪에 불과한 경우가 많았습니다. 프로젝트. Data Lakes는 홍수에 대한 솔루션이 아니라 혼합의 또 다른 사일로가 됩니다.

빠른 비즈니스 변화와 기업 데이터 수집이 향후 2년 동안 CAGR 42%로 증가할 것으로 예상됨에 따라 조직은 자동화 가능한 수동 프로세스를 제거하여 운영을 간소화하고 가속화해야 합니다. 급변하는 시장 역학에 보조를 맞추기 위해 운영 탄력성은 단순한 방어 메커니즘이 아닙니다. 경쟁력이 됩니다.

운영 탄력성 달성

회복력을 갖추기 위해 미래 지향적인 경영진은 실행 가능한 통찰력을 위해 수집되는 방대한 양의 데이터를 활용하려고 합니다. 데이터를 사전에 관리하는 것은 예상치 못한 양과 가치 평가 변동성에 잘 대응하고 더 나은 비즈니스 결정을 더 빠르게 내리고 자동화, 규정 준수 및 보안을 개선하는 열쇠입니다. 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 실시간 데이터의 단일 표현에 액세스하고 처리하는 능력은 이러한 경영진의 우선 순위입니다. 시나리오 계획부터 기업 위험 및 유동성 모델링, 규정 준수, 자산 관리에 이르기까지 정확한 최신 데이터에 액세스하여 조직에서 보다 현명한 비즈니스 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.

자동화를 통해 운영을 간소화하고 가속화함으로써 조직은 속도와 민첩성을 높이고 수동 프로세스와 관련된 지연 및 오류를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 예기치 않은 변동성에 대응할 수 있는 충분한 여유 공간, 처리 기능 및 시스템을 확보할 수 있습니다. 이러한 시스템이 구축되면 조직은 사전 예방적 데이터 관리를 통해 이를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.

사전적 데이터 관리로 공격적 공격

변덕스러운 시기에 수비를 하는 것은 당연하다. 이것은 안정성에 어느 정도 도움이 될 수 있지만 회복력이 향상되지는 않습니다. 이를 위해서는 공격적인 플레이가 필요합니다.

사전 예방적 데이터 관리는 조직이 운영 및 전략적 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 실시간 데이터에 대한 단일 보기를 제공합니다. 이 과정에서 일부 전통적인 패턴을 다시 검토해야 합니다. 예를 들어, 별도의 분석 및 트랜잭션 처리를 유지 관리하는 것이 표준 관행이지만 결과적으로 더 복잡하고 취약한 데이터 관리가 발생합니다. 이제 트랜잭션을 수행한 다음 통찰력을 위해 마이닝하는 하나의 시스템을 가질 수 있습니다. 이제 비즈니스 사용자가 필요할 때 필요한 통찰력을 더 쉽게 얻을 수 있도록 하는 데이터 모델링의 중간 계층이 있을 수 있습니다. 사전 예방적 데이터 관리에는 더 강력하고 유연할 수 있는 새로운 패턴을 증명할 장소를 찾는 것이 포함됩니다. 이점은 데이터를 활용하여 가치, 수익 및 이익을 창출하는 것입니다.

자본 시장을 포함한 금융 산업 부문의 조직은 데이터 아키텍처를 현대화하고 있습니다. 레거시 애플리케이션은 종종 병목 현상이 발생합니다. 레거시 애플리케이션을 종료하는 것은 비용이 많이 들고 위험하지만, 바로 이러한 애플리케이션을 실행하는 것 또한 비용이 많이 들고, 가장 취약한 시스템이고 통합하기 가장 어려우며 복원력에 가장 큰 장애물인 경우가 많습니다.

기업은 이 딜레마에 의해 주저할 필요가 없습니다. 미래 지향적인 조직은 스마트 데이터 패브릭과 같은 아키텍처 패러다임을 활용하여 레거시 시스템을 계속 실행하고 기업 전체에 분산된 데이터를 결합하여 다양한 미션 크리티컬 이니셔티브를 지원합니다. 이 접근 방식을 통해 조직은 데이터 관리 전략에 대해 사후 대응에서 예측 및 사전 예방으로 전환할 수 있습니다.

한 번에 모든 것을 변경할 필요는 없습니다. 사실, 그것은 현명하지 않습니다. 작게 시작하세요. 조직에 적합한 속도로 최신 접근 방식을 채택하여 얻을 수 있는 이점을 측정하고 정량화하고 진행하면서 학습하십시오. 사전 예방적이라는 것은 여정에서 앞으로 나아가는 것을 의미합니다. 모든 단계에서 배우고, 조정하고, 가치를 얻으십시오.

결론:데이터 관리에 중점

현대적인 데이터 관리 기술에 대한 투자는 조직에 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 온디맨드 방식으로 단일 표현으로 달성할 수 있는 탁월한 방법을 제공합니다. 이 투자는 과거, 현재 및 미래 활동에 대한 총체적이고 포괄적인 관점을 금융 기관에 제공하여 시장 변화보다 한 발 앞서 나갈 수 있도록 합니다. 데이터 관리에 적극적으로 나서 운영 탄력성을 달성합니다.

팬데믹의 영향에서 완전히 회복되기 전에 더 많은 변동성이 우리 앞에 닥칠 가능성이 높지만, 금융 조직은 현대적인 데이터 관리 및 분석 기능을 사용하여 더 큰 회복력의 이점을 얻고 반대편으로 넘어갈 수 있습니다. 더 큰 안정성을 제공합니다.