没有想象的那么简单
市场和参考数据提供完成和结算金融交易所需的信息。在最基本的层面上,参考数据包括基础证券、买方、交易经纪人、价格等重要的标准标识符。这些数据非常复杂,因为它可能涉及到每个产品的数千个组和数据属性。
其参考数据不能来自可能会发生错误的区域,金融服务行业,其服务提供商及其监管机构的业务运营顺利进行至关重要。因此,该行业一直在推行对定义和描述贸易交易的参考数据采用标准化的政策。然而,事情并不像最初想象的那么简单。
“意大利面条式”架构
这在很大程度上取决于金融服务公司当前的IT环境。从历史上看,这些公司采用复杂的方法为其用户和业务应用程序提供市场数据,通常会根据产品线、客户群体、地理位置或反映过去的并购创建单独的孤岛。随着时间的推移,这已经演变成一种成本高昂且难以管理的“意大利面条式”架构,具有大量不同的来源、数据库和流程。
随着外部报告要求的增加以及现有设置对创新和新产品开发的阻碍越来越大,现在需要有一个单一版本的真相。然而,内部数据消费者通常为其部门或在他们的专业应用程序中在本地获取、管理和存储参考数据。这可能导致创建相同数据的多个副本。这使风险和财务中的任何数据分析或外部报告的数据聚合变得更加复杂。然而,由于应用程序环境的分散性质,参考数据的标准化可能是一项重要的工作。
一次性将事情做对
在当前的环境下,金融服务公司的利润率逐渐降低。在许多方面,他们因为是前一波自动化浪潮的早期采用者而受到惩罚。这意味着,他们常常被传统基础设施所施加的限制所困扰。这限制了他们利用新数据分析技术的机会并满足新的监管要求的能力。
任何开始数字化转型之旅的金融服务公司都应该抓住机会,做到一次性将事情做对。重点是实现可重用资产,从而产生经常性价值,并制定可持续和经济高效的解决方案。好消息是,几乎不需要整体颠覆和替换。然而,金融服务公司应该制定一个全面的市场数据转换计划。该计划应侧重于创造经常性价值,并在市场数据供应商、IT和业务部门之间建立协作和可持续关系。
数字化转型应该通过使用配置驱动的产品来驱动,因为这些产品可以更接近业务需求。这将适用于初始转型和迁移到云平台以及支持之后的更改。可配置的产品将使业务决策更快地围绕新的数据集和流程更改进行转换。
一场变革已经开始
行业范围内的数字化转型已经开始,对于许多金融服务公司来说,将数据管理转移到云平台中是关键。云计算不仅降低了基础设施和维护成本,而且还通过提高可扩展性和弹性来确保未来的证明元素。通过帮助降低市场数据成本,云计算可以更好地管理市场数据到适当规模的基础设施和集中许可。这是通过将云计算基础设施和供应商管理的集成管理数据服务与“一站式服务”相结合来实现的,以提供端到端的市场和参考数据。
在通常情况下,企业受到太多本地自动化的影响,这意味着他们会“只见树木不见森林”。现在是他们开始制定长远规划的时候了。良好的数据管理使所有业务应用程序运行得更好,这是对业务流程的一种能量冲击。此外,加强数据质量控制和治理有助于满足监管要求,因为数据管理不善造成的后果可能会越来越严重。它还允许企业了解其内部运作,有助于揭开混乱的面纱。提高数据需求和使用的透明度,可以实施更好的控制,以监控所有数据源、类别和用户组的实时使用/成本。
提升和转移
毫无疑问,企业越来越多地对市场数据采取整体方法,其中数据的用户处于任何设计的最前沿。并且有充分的理由。迁移到云平台推动了企业在组织范围内的数据收费和消费标准化。此外,改进的数据沿袭确保可以清楚地捕获源数据和数据生命周期中的任何转换。这种透明度不仅可以帮助企业优化其数据资产,还可以降低变更成本。
云原生数据聚合和数据质量管理使金融服务公司能够轻松访问受信任的数据,同时最大限度地提高其数据投资回报率。但是,重要的是不要盲目地进行任何转型,而是选择具有“提升和转变”心态的云不可知解决方案,以避免将来锁定特定数据和云计算提供商,使用开源技术对于避免过度依赖单一的云计算基础设施提供商至关重要。这种方法将使数据操作处于面向未来的基础上,并在给定新业务需求和报告的同时大幅降低变更成本。
来源:企业网D1Net
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