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Apesar de a malha data ter se tornado rapidamente uma palavra de ordem no setor de serviços financeiros, ela continua envolta em mistério. As organizações querem adotá-la, mas poucas têm um entendimento holístico do que se trata. Menos ainda percebem que os componentes de uma malha data não são conceitos totalmente novos, o que significa que muitas instituições financeiras já têm alguns componentes básicos implementados. No entanto, a adoção e a incorporação dos princípios da malha data de forma eficaz em toda a organização dependem de um entendimento sólido dos desafios data do negócio e de como os diferentes aspectos da malha data os abordam para obter um impacto comercial tangível.
Três desafios fundamentais Data para os serviços financeiros
Em nossa experiência de trabalho com grandes instituições financeiras globais, observamos três desafios fundamentais do data. Eles permanecem endêmicos e comuns em todas as organizações de serviços financeiros, sejam elas bancos, seguradoras ou gerentes de ativos.
Malha Data: O que é e como pode agregar valor
O Data mesh é uma estrutura de gerenciamento de data que permite que a empresa seja proprietária do data que cria e o disponibilize para os consumidores em toda a empresa, garantindo ao mesmo tempo os controles e acordos corretos para que esse data permaneça nas mãos certas. A malha Data compreende quatro elementos principais: Propriedade do data; tratamento do data como um produto; estabelecimento de um data platform de autoatendimento; e implementação de governança federada. A implementação desses componentes significa que o data pode ser usado de forma responsável em todos os domínios do data e permite a tomada de decisões descentralizada do data.
Cada pilar da malha data se reúne para gerenciar e resolver de forma abrangente os problemas data mais comuns enfrentados pelas empresas de serviços financeiros, que inibem a transformação digital.
Plataforma Self Serve Data
Um data platform de autoatendimento costuma ser o alicerce básico necessário para permitir a democratização e superar os desafios da arquitetura legada. Um cloud alimentado pelo data platform permite o acesso direcionado ao data, mantendo controles de conformidade transparentes, e fornece a arquitetura flexível e escalável necessária para desenvolver aplicativos e produtos data. (O Artefact tem um histórico comprovado de fornecimento rápido do data platforms, com uma visão clara do valor comercial, da usabilidade e da segurança das informações).
Propriedade de Data
Definir a propriedade do data entre o data, a empresa e a TI é essencial, pois permite o compartilhamento governado do data e melhores resultados comerciais. Além disso, a adoção de uma visão de toda a empresa dos domínios e subdomínios do data ajuda a evitar gargalos e garante o alinhamento com as necessidades comerciais em evolução. Um Enterprise Data Model (EDM), que elimina os silos e estabelece uma propriedade e um entendimento claros do data, é, portanto, o próximo passo importante para estabelecer as bases para a propriedade do data empresarial.
Data como um produto
Uma abordagem orientada para o produto data torna a transformação do data tangível para os usuários comerciais, garante um caminho claro para o valor e permite uma maior democratização do data. Os produtos Data podem ser considerados como pacotes de serviços oferecidos a ‘clientes internos’: o data como serviço fornece data padronizado e limpo; o analytics como serviço oferece cálculos estatísticos avançados ou de aprendizado de máquina; e o KPI como serviço fornece indicadores cruciais de desempenho comercial. Esses produtos data são mantidos por equipes de produtos multifuncionais que combinam recursos comerciais e técnicos para atender às necessidades organizacionais.
Governança federada
A transformação do Data precisa ser sustentada por um modelo operacional e uma estrutura de governança que permitam uma quantidade adequada de descentralização e, ao mesmo tempo, mantenham os requisitos de segurança e conformidade. Embora a estrutura operacional ‘certa’ varie de acordo com a empresa de serviços financeiros em questão, todas as organizações precisam fazer a transição da centralização para a democratização controlada, uma mudança que precisa ser conduzida pelos negócios, e não pela TI.
Considerações e conclusões
A adoção de uma abordagem de malha data no setor de serviços financeiros exige várias mudanças significativas - de sistemas legados para uma infraestrutura cloud escalável, gerenciamento data centralizado para democratização data controlada e data liderado pela TI para data liderado pelos negócios. Tudo isso exige mudanças técnicas e organizacionais, o que pode representar desafios para qualquer organização.
No entanto, a adoção de uma abordagem de malha data bem implementada, que englobe as mudanças necessárias, pode capacitar as empresas de serviços financeiros a alavancar seu data de forma eficaz, rompendo silos e tomando decisões data-driven que impulsionem o crescimento e a inovação dos negócios. E, ao fazer isso, elas ajudam a se transformar em organizações voltadas para o futuro.
