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A pesar de que la malla data se está convirtiendo rápidamente en una palabra de moda en el sector de los servicios financieros, sigue rodeada de misterio. Las organizaciones quieren adoptarla, pero pocas tienen una comprensión holística de lo que es. Menos aún se dan cuenta de que los componentes de una malla data no son conceptos nuevos, lo que significa que muchas instituciones financieras ya tienen algunos elementos básicos. Pero adoptar e integrar eficazmente los principios de la malla data en toda una organización depende de una sólida comprensión de los retos empresariales data y de cómo los distintos aspectos de la malla data los abordan para lograr un impacto empresarial tangible.
Tres retos fundamentales Data para los servicios financieros
A través de nuestra experiencia de trabajo con grandes instituciones financieras mundiales, hemos observado tres retos fundamentales data . Siguen siendo endémicos y comunes a todas las organizaciones de servicios financieros, ya sean bancos, aseguradoras o gestoras de activos.
Data Malla: Qué es y cómo puede añadir valor
Data mesh es un marco de gestión de data que permite a la empresa apropiarse del data que crea y ponerlo a disposición de los consumidores de toda la empresa, garantizando al mismo tiempo la existencia de los controles y acuerdos adecuados para que este data permanezca en las manos correctas. Data mesh consta de cuatro elementos clave: la propiedad de data ; el tratamiento de data como un producto; el establecimiento de una plataforma de autoservicio data ; y la implantación de una gobernanza federada. La aplicación de estos componentes significa que data puede utilizarse de forma responsable en todos los dominios de data y permite una toma de decisiones descentralizada en data .
Cada pilar de la malla data se une para gestionar y resolver de forma integral los problemas más comunes de data a los que se enfrentan las empresas de servicios financieros, todos los cuales inhiben la transformación digital.
Plataforma de autoservicio Data
Una plataforma de autoservicio data es a menudo el fundamento básico necesario para permitir la democratización y superar los retos de la arquitectura heredada. Una plataforma data en la nube permite el acceso selectivo a data, al tiempo que mantiene controles de cumplimiento transparentes, y proporciona la arquitectura flexible y escalable que se necesita para desarrollar aplicaciones data y productos data . (Artefact tiene un historial probado de entrega rápida de plataformas data , con una clara orientación al valor empresarial, la facilidad de uso y la seguridad de la información).
Data propiedad
Definir la propiedad de data en data, la empresa y TI es esencial porque permite compartir data y mejorar los resultados empresariales. Además, la adopción de una visión de toda la empresa de los dominios y subdominios de data ayuda a evitar cuellos de botella y garantiza la alineación con las necesidades empresariales en evolución. Un modelo de empresa Data (EDM), que rompa los silos y establezca una propiedad y comprensión claras de data , es por tanto el siguiente paso importante para sentar las bases de la propiedad empresarial de data .
Data como producto
Un enfoque orientado a los productos de data hace que la transformación de data sea tangible para los usuarios empresariales, garantiza un camino claro hacia el valor y permite una mayor democratización de data. Los productos de Data pueden considerarse servicios empaquetados que se ofrecen a los "clientes internos": data-as-a-service proporciona data estandarizados y limpios; analytics-as-a-service Servicios cálculos estadísticos avanzados o de aprendizaje automático; y KPI-as-a-service proporciona indicadores de rendimiento empresarial cruciales. El mantenimiento de estos productos data corre a cargo de equipos multifuncionales que combinan recursos empresariales y técnicos para satisfacer las necesidades de la organización.
Gobernanza federada
Data La transformación debe apoyarse en un modelo operativo y una estructura de gobierno que permitan un grado adecuado de descentralización, manteniendo al mismo tiempo los requisitos de seguridad y cumplimiento. Aunque la estructura operativa "adecuada" variará en función de los servicios financieros Compañia de que se trate, todas las organizaciones necesitan pasar de la centralización a la democratización controlada, un cambio que debe estar dirigido por la empresa y no por las TI.
Consideraciones y conclusiones
Adoptar un enfoque de malla data en el sector de los servicios financieros requiere varios cambios significativos: de los sistemas heredados a la infraestructura escalable en la nube, de la gestión centralizada de data a la democratización controlada de data , y de data dirigida por TI a data dirigida por las empresas. Todo ello exige cambios tanto técnicos como organizativos, que pueden plantear retos a cualquier organización.
Sin embargo, la adopción de un enfoque de malla data bien implantado que abarque los cambios necesarios puede permitir a las empresas de servicios financieros aprovechar su data de forma eficaz, rompiendo silos y tomando decisiones basadas en data que impulsen el crecimiento y la innovación empresarial. Y, al hacerlo, ayudan a transformarse en organizaciones orientadas al futuro.
