プロアクティブなデータ管理で市場のボラティリティをナビゲートする

主要な組織は、データ管理に積極的なアプローチを取っています。これにより、このような予測不可能な時期に安定性を維持するための新しい機会が開かれます。

金融機関は競争するために安定性と敏捷性の両方を必要としていますが、市場のボラティリティの高まりにより、フロントオフィスチームとバックオフィスチームはペースを維持するよう圧力をかけられています。取引量の大幅な増加は、現在のITシステムにストレスを与えています。同時に、新しい取引パターンには、これまで以上に高速な応答性が必要です。市場はボラティリティに精通していますが、GameStop株の取引における予期せぬ上昇など、最近の出来事の規模は、新たなレベルの課題を提示しています。プロアクティブなデータ管理が役割を果たすことができます。

パンデミックによって引き起こされた不安定さと不確実性により、組織は、回復力と適応性を強化するために、利用可能な膨大な量のデータをより深く活用するようになりました。大手企業は、新しいアーキテクチャデータ構造を活用してリアルタイムの可視性を高めていますが、複雑なデータの量が増えるにつれて、サービスレベル契約、ビジネスからの要件、および顧客からの期待に応えることがますます困難になっています。

市場のボラティリティがなくなることは決してありませんが、それは企業が手を挙げて最高のものを期待する必要があるという意味ではありません。主要な組織は、データ管理に積極的なアプローチを取っています。これにより、このような予測不可能な時期に安定性を維持するための新しい機会が開かれます。

不安定な時間には回復力が必要です

企業は、不安定な時期に運用上および戦略上の両方の課題に直面します。トラフィック量の急激な変動、評価の予想外の急上昇、顧客からの問い合わせの急増は、運用上の課題です。極端な市場の不確実性の中で、多くの場合、最も安定性が必要なときに、応答が遅い、または主要システムの停止を経験した企業は、このようなときにSLAを満たす方法を再評価しています。新しい規制と内部統制も運用上の課題です。また、不安定な時期には、他の企業よりも「角を曲がったところを見る」ことができ、発展途上の状況を迅速に活用し、顧客がイベントに巻き込まれているときにサービスとパフォーマンスを差別化できる企業にとって、戦略的な必須事項と機会があります。組織は「ビジネスの俊敏性」を取り入れて10年を費やしてきましたが、これらの課題に対応するにはさらに多くのことが必要です。回復力が必要です。

金融サービスの場合、レジリエンスには2つの主要な側面があります。ビジネス面では、レジリエンスとは、問題のある海域を操縦し、その場で調整し、機会が訪れたときにチャンスをつかむのに役立つ洞察に簡単にアクセスできることを意味します。技術面では、レジリエンスとは、運用を継続的かつ安全に保つために必要な堅牢性とセキュリティなど、非常に不安定な状況でも、発生するあらゆる負荷に対応できることを意味します。

進行中の市場のダイナミクスと歩調を合わせる

組織のデータソースが多ければ多いほど、データ管理の実践はより複雑になります。データが大きくなるにつれて、データサイロの普及も進み、データの単一の信頼できる最新の使用可能な表現へのアクセスが困難になります。システム間でデータにアクセスできない場合、企業の責任者は、進行中のクライアントと市場の発展に基づいて、市場と関連する機会を正確に把握できません。

これに加えて、増大する規制要求とセキュリティの脅威が企業に圧力をかけています。新しい規制とレポートはそれぞれ、データへのアクセスと、ソースおよび特定の時点に戻る明確なデータ系統を必要とします。新しいセキュリティの脅威の割合も急速に増加しています。今日のデータ管理とは、多くのソースにわたってクリーンなデータをキュレートし、ビジネスの複数の部分からさまざまなデータ要求を提供し、膨大な量のトランザクションに対応しながら、厳格なコンプライアンスとセキュリティ慣行を継続的に維持することを意味します。

そのため、資本市場企業は、複雑なデータにリアルタイムでアクセスして利用するための新しいアプローチを採用しています。データファブリックは、企業が異なるソースからのデータをリアルタイムで処理、変換、保護、およびオーケストレーションできる1つのアプローチを提供します。これらの新しいタイプのアーキテクチャパラダイムは、デジタルエコノミーのためのよりプロアクティブで統合されたまとまりのあるデータ戦略を推進するために不可欠です。

データを活用して新しい実用的な洞察を得る

イベントが突然発生した場合、金融機関は「what-if」シナリオをすばやく検討し、それに応じて計画を立てる必要があります。これを実行する機能は、健全なデータと、そのデータから洞察を迅速に抽出するための分析の使用に依存しています。これは何十年もの間、多くの組織にとって夢でした。重要な進歩により、これは今日達成可能になっています。

機械学習（ML）は、金融サービスセクターにレジリエンスを構築する上で強力な役割を果たすことができます。ただし、MLが機能するには、さまざまなビジネスサイロからの大量の最新のクリーンで正確なデータが必要です。企業の複数のデータサイロにまたがるシームレスなアクセスは、必要な情報を関連する利害関係者やアプリケーションに適切なタイミングで配信するための、リアルタイムで一貫性のある安全なデータレイヤーがなければ非常に困難です。

データレイクは、これらのデータ管理の課題の多くを解決するために実装されてきましたが、多くのデータレイクは、データの沼地にすぎないことがよくあります。データレイクは、アクセス可能性と膨大なデータ品質なしでデータを活用する能力に関する課題を提示する、まとまりのないデータで曖昧です。事業。データレイクは、洪水の解決策ではなく、ミックスのもう1つのサイロになります。

急速なビジネスの変化と企業データ収集は今後2年間で42％のCAGRで増加すると予想されるため、組織は自動化が可能な場合は手動プロセスを排除することにより、運用を合理化および加速する必要があります。不安定な市場のダイナミクスに対応するために、運用の回復力は単なる防御メカニズム以上のものになります。それは競争上の優位性になります。

運用の回復力の実現

回復力を高めるために、先見の明のある経営幹部は、収集された膨大な量のデータを活用して実用的な洞察を得ようとしています。データをプロアクティブに管理することは、予期しない量と評価の変動に適切に対応し、より良いビジネス上の意思決定をより迅速に行い、自動化、コンプライアンス、およびセキュリティを向上させるための鍵です。正確で一貫性があり、リアルタイムで信頼できるデータの単一の表現にアクセスして処理する機能は、これらのエグゼクティブの優先事項です。シナリオの計画から企業のリスクと流動性のモデル化、規制コンプライアンス、資産管理まで、正確で最新のデータにアクセスすることで、組織はよりスマートなビジネス上の意思決定をより迅速に行うことができます。

自動化によって運用を合理化および加速することにより、組織はスピードと敏捷性を高め、手動プロセスに関連する遅延とエラーを減らすことができます。これにより、予期しない変動に対応するための十分なヘッドルーム、処理機能、およびシステムが確保されます。これらのシステムを導入すると、組織はプロアクティブなデータ管理でこれをさらに一歩進めることができます。

プロアクティブなデータ管理で攻撃を続ける

不安定な時期に防御を行うのは自然なことです。これは安定性にいくらか役立つかもしれませんが、回復力の向上にはつながりません。これには攻撃をする必要があります。

プロアクティブなデータ管理により、組織は、運用上および戦略上の課題に対応するために使用できる、正確で一貫性のある信頼できるリアルタイムデータの単一のビューを利用できます。いくつかの伝統的なパターンは、その過程で再検討されなければなりません。たとえば、個別の分析とトランザクション処理を維持することは標準的な方法ですが、結果として、より複雑で脆弱なデータ管理になります。トランザクションを実行し、洞察のためにそれらをマイニングする1つのシステムを持つことが可能になりました。ビジネスユーザーが必要なときに必要な洞察を簡単に取得できるようにする、データモデリングの中間層を作成できるようになりました。プロアクティブなデータ管理には、より堅牢で柔軟な新しいパターンを証明する場所を見つけることが含まれます。メリットは、データを活用して価値、収益、利益を生み出すことです。

資本市場を含む金融業界セグメント全体の組織は、データアーキテクチャを最新化しています。多くの場合、レガシーアプリケーションがボトルネックになります。レガシーアプリケーションの廃止には費用とリスクが伴いますが、それらのアプリケーションの実行にも費用がかかり、最も脆弱なシステムであり、統合が最も難しく、復元力に対する最大の障害となります。

企業はこのジレンマにとらわれる必要はありません。先進的な組織は、スマートデータファブリックなどのアーキテクチャパラダイムを活用して、レガシーシステムを引き続き実行し、企業全体から分散されたデータをつなぎ合わせて、さまざまなミッションクリティカルなイニシアチブを強化します。このアプローチにより、組織はデータ管理戦略を事後対応から予測および事前対応に移行できます。

すべてを一度に変更する必要はありません。実際、それは賢明ではありません。小さく始めます。組織にとって意味のあるペースで最新のアプローチを採用することのメリットを測定および定量化し、学習しながら学習します。積極的であることは、旅を前進させることを意味します。途中のすべてのステップで学び、調整し、価値を得る。

結論：データ管理に焦点を当てる

最新のデータ管理テクノロジーへの投資は、組織に、正確で、一貫性があり、リアルタイムで、信頼できるデータの単一の表現をオンデマンドで実現するための優れた方法を提供します。この投資は、金融機関に過去、現在、および将来の活動の全体的かつ包括的なビューを提供するため、市場の変化よりも一歩先を行くことができます。データ管理に積極的に取り組むことで、運用の回復力を実現します。

パンデミックの影響から完全に回復する前に、さらなるボラティリティが発生する可能性がありますが、最新のデータ管理および分析機能を使用することで、金融機関はより優れた回復力のメリットを享受し、反対側に到達することができます。安定性が向上します。