Auteur

Athena Sharma

Directeur conseil senior chez Artefact

Bien que data soit en train de devenir un mot à la mode dans le secteur des services financiers, il reste encore entouré de mystère. Les organisations souhaitent l'adopter, mais rares sont celles qui en ont une compréhension globale. Encore moins nombreuses sont celles qui réalisent que les composants d'un data ne sont pas des concepts entièrement nouveaux, ce qui signifie que de nombreuses institutions financières disposent déjà de certains éléments de base. Cependant, l'adoption et l'intégration efficaces des principes data à l'échelle d'une organisation reposent sur une solide compréhension data d'entreprise et de la manière dont les différents aspects du data y répondent pour générer un impact commercial tangible.

Trois Data fondamentaux Data dans le secteur des services financiers

Grâce à notre expérience de collaboration avec de grandes institutions financières internationales, nous avons identifié trois data fondamentaux data . Ceux-ci restent omniprésents et courants au sein des organismes de services financiers, qu'il s'agisse de banques, de compagnies d'assurance ou de gestionnaires d'actifs.

  • Une architecture héritée complexe source de rigidité: L'architecture héritée constitue un obstacle majeur à data et à la numérisation dans le secteur des services financiers. Les banques, en particulier, s'appuient fortement sur des technologies obsolètes, ce qui se traduit par un manque de flexibilité au sein de leur infrastructure existante. Cette limitation entrave leur capacité à faire évoluer leurs processus numériques et à fonctionner efficacement dans le contexte actuel.

  • Data entravent la prise de décision stratégique: les divisions et les secteurs d'activité fonctionnent de manière indépendante, ce qui freine le partage des connaissances, tandis que data correspondent généralement aux unités opérationnelles plutôt qu'à des concepts d'entreprise plus larges, créant ainsi des silos. À cela s'ajoutent une architecture héritée complexe et une gouvernance excessive des data ; il en résulte que le partage des informations au sein de l'organisation est entravé et que la prise de décision stratégique s'en trouve limitée. En conséquence, les dirigeants ont souvent une vision du monde restreinte et peinent à prendre des décisions stratégiques data.

  • La centralisation, un frein à la démocratisation des données: les organismes du secteur financier considèrent souvent que la mise en place data centralisées est indispensable pour garantir le respect de règles strictes data , d'accès et de conformité. Cependant, une centralisation trop rigide peut empêcher d'autres équipes d'accéder aux data, et l'accumulation de demandes qui en résulte crée des goulots d'étranglement ; ce manque de data est en décalage avec l'évolution des besoins de l'entreprise et peut freiner l'innovation.

Data : de quoi s'agit-il et comment peut-il apporter de la valeur ajoutée ?

Data est un cadre data qui permet à l'entreprise de rester propriétaire des data crée et de les mettre à la disposition des utilisateurs à tous les niveaux de l'organisation, tout en veillant à ce que les contrôles et les accords appropriés soient en place afin que ces data entre de bonnes mains. Data repose sur quatre éléments clés : data ; le traitement data un produit ; la mise en place d'une data en libre-service ; et la mise en œuvre d'une gouvernance fédérée. La mise en œuvre de ces composantes data responsable data à travers data et favorise data décentralisée data .

Les différents piliers du data s'associent pour gérer de manière globale et résoudre les data les plus courants auxquels sont confrontées les entreprises du secteur des services financiers, problèmes qui constituent autant d'obstacles à la transformation numérique.

Data en libre-service

data en libre-service constitue souvent la base indispensable pour favoriser la démocratisation des données et surmonter les défis posés par les architectures héritées. Une data cloud permet un accès ciblé aux data, tout en garantissant des contrôles de conformité transparents, et offre l'architecture flexible et évolutive nécessaire au développement data et data . (Artefact ses preuves dans la mise en place rapide data , en accordant une attention particulière à la valeur commerciale, à la facilité d'utilisation et à la sécurité des informations.)

Data

Il est essentiel de définir data à l'échelle data, des activités et de l'informatique, car cela permet data encadré et améliore les résultats opérationnels. De plus, l'adoption d'une vision globale data et sous-domaines data à l'échelle de l'entreprise contribue à prévenir les goulots d'étranglement et garantit l'alignement sur les besoins opérationnels en constante évolution. Un Data d'entreprise (EDM), qui brise les silos et établit clairement data et la compréhension data , constitue donc la prochaine étape importante pour jeter les bases de data d'entreprise.

Data produit

Une approche axée sur data rend data concrète pour les utilisateurs métier, garantit un parcours clair vers la valeur ajoutée et favorise une plus grande démocratisation des data. Data peuvent être considérés comme des services packagés proposés à des « clients internes » : data » fournit data standardisées et propres ; l’« analytics-as-a-service » propose des calculs statistiques avancés ou basés sur l’apprentissage automatique ; et le « KPI-as-a-service » fournit des indicateurs de performance métier essentiels. Ces data sont gérés par des équipes produit interfonctionnelles qui combinent des ressources métier et techniques pour répondre aux besoins de l’organisation.

Gouvernance fédérée

Data doit s'appuyer sur un modèle opérationnel et une structure de gouvernance permettant un degré approprié de décentralisation tout en respectant les exigences en matière de sécurité et de conformité. Bien que la « bonne » structure opérationnelle varie en fonction de l'entreprise de services financiers concernée, toutes les organisations doivent passer d'une centralisation à une démocratisation contrôlée, une évolution qui doit être menée par les métiers plutôt que par les services informatiques.

Réflexions et conclusions

L'adoption d'une approche data dans le secteur des services financiers nécessite plusieurs changements majeurs : le passage des systèmes hérités à cloud évolutive, le passage data centralisée data à data contrôlée data , et le passage data gérées par le service informatique data data gérées par les métier. Tous ces changements impliquent des adaptations tant techniques qu'organisationnelles, ce qui peut représenter un défi pour n'importe quelle entreprise.

Cependant, l'adoption d'une approche data bien mise en œuvre, qui englobe les changements nécessaires, peut permettre aux entreprises du secteur financier d'exploiter data leurs data en supprimant les cloisonnements et en prenant des décisions data qui favorisent la croissance et l'innovation. Ce faisant, elles contribuent à se transformer en organisations tournées vers l'avenir.