การทันสมัยข้อมูลในการเงิน: Best Practices ที่พิสูจน์แล้ว

Best Practices for a Modern Data Layer in Financial Services เป็น white paper ที่จำเป็นเกี่ยวกับขั้นตอนที่ดีที่สุดในการทันสมัยจาก rigid และ slow IT legacy system ไปสู่ modern data layer ตอบสนองความต้องการลูกค้าแบบ real-time – ดาวน์โหลดฟรีด้านล่าง

Redis เพิ่งเข้าร่วม webinar กับ data giants TDWI เพื่ออภิปราย best practices สำหรับ data architecture modernization ในบริการทางการเงิน นำการบรรยายคือ world-renowned expert ใน information management David Loshin ซึ่งพูดเกี่ยวกับ data layer modernization บ่อยครั้งที่ TDWI events และ conferences ต่างๆ

ด้านล่างเราให้ insights เข้าสู่สิ่งที่ครอบคลุมใน webinar เกี่ยวกับวิธีที่ทรงพลังที่สุดที่ financial services organization สามารถทันสมัย data layer ของมันได้

อุตสาหกรรมบริการทางการเงินเปลี่ยนแปลงอย่างมาก

เทคโนโลยีได้ transform อุตสาหกรรมบริการทางการเงินจากบนลงล่าง Brick and mortar (ร้านค้าจริง) กำลังถูก phased out (ทิ้งทิ้ง) และแทนที่ด้วย mobile banking Transaction processing cadence (จังหวะ) ได้ evolve จาก periodic batch (แบทช์เป็นระยะ) ไปสู่ real-time processing ทำให้เกิด significant challenge (ความท้าทายสำคัญ) ให้ธนาคาร IT legacy systems ล้าสมัยและไม่สามารถให้ real-time digital banking experience ได้

สิ่งนี้ problematic (เป็นปัญหา) เพราะ customer expectations ไม่ได้แค่สูง พวกมันอยู่ใน stratosphere (ชั้นสตราโตสเฟียร์ - สูงมาก) ความต้องการ consistent real-time digital banking experience ทำให้ financial services industry ยิ่ง cutthroat (แข่งขันหนัก) และ banks กำลัง struggle (掙扎) เพื่อตอบสนองความต้องการของ modern consumer ด้วย rigid legacy IT systems

เพิ่มเติม banks รู้สึก pressure (แรงกดดัน) เพิ่มเติมจาก government legislation (กฎหมายรัฐบาล) และ market ให้ทันสมัย data layers ของพวกเขา Fintechs เบาเร็ว (agile) และกำลังเก็บ rewards (ผลประโยชน์) จากการมี flexible architecture ที่อนุญาตให้พวกเขาให้ omnichannel experience และนำ new products ตอกตลาด

Banks ต้อง modernize ตอนนี้ เพื่อ level the playing field (ทำให้สนามแข่งขันเท่าเทียม) และให้ real-time digital banking service ที่เร็ว ง่าย และเข้าถึงได้

6 วิธีที่แตกต่างกันที่คุณสามารถบรรลุ data architecture modernization

การทันสมัย financial data layer ของคุณ ไม่ต้องซับซ้อน และไม่ต้อง disruptive (รบกวน) Data layer modernization ปฏิบัติตาม chronological process (กระบวนการตามลำดับเวลา) ที่เริ่มจาก identifying data accessibility gaps และจบที่ operationalizing the data layer with microservices

ใน PowerPoint slide ของ David เปิดเผย 6 วิธีที่ optimal ที่สุดที่ financial services organization สามารถทันสมัย data layer ได้โดยไม่ disruptive ทุก technical components หลังแต่ละ method ผ่าน comprehensive review (การตรวจสอบอย่างครบถ้วน) เพื่อ crystalize (ทำให้ชัดเจน) จุดทิศทางที่ financial services ควรปฏิบัติเมื่อ modernize data layer

สิ่งเหล่านี้รวมถึง:

• Identify Data Accessibility Gaps: ค้นพบพื้นที่ที่ quick access (การเข้าถึงอย่างรวดเร็ว) ไปยัง customer data ถูก inhibited (ขัดขวาง)
• Achieve a Consistent Omnichannel Customer Experience: ให้แน่ใจว่า 4 fundamental expectations (ความคาดหวังพื้นฐาน) ที่เกี่ยวข้องกับ consistent real-time omnichannel experience ถูกปฏิบัติตาม
• Information Models for Real-Time Processing: รักษา accessibility และ interoperability (ความสามารถในการทำงานร่วมกัน) กับ information models ต่างๆ ที่ support real-time processes
• Adopting Modern Computing Service: เข้าใจ architectural differences และวิธี transition จากการพัฒนา monolithic systems
• Embrace Data Platforms for Low-Latency Access: ค้นพบ key characteristics (ลักษณะสำคัญ) ของ elite real-time data platform พร้อม low-latency access และรู้วิธี leverage มันใน architecture ของคุณ
• Incorporate an Operational Data Layer: เปิดเผยวิธี operationalize data layer ด้วย microservices และวิธีให้ rapid access (การเข้าถึงอย่างรวดเร็ว) ไปยังระบบเหล่านั้น

Data Architecture Modernization Use Cases (กรณีการใช้งาน)

ธนาคารหลายแห่งต้องทันสมัย data layer เพื่อเอาชนะ myriad challenges (ความท้าทายหลายอย่าง) ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่เร็ววันนี้ ธนาคารชั้นนำของโลกบางแห่งได้รับรู้ IT legacy systems ว่าเป็น performance inhibitors (ตัวขวางประสิทธิภาพ) และได้ modernize data layers ด้วย Redis Enterprise เพื่อเอาชนะอุปสรรคใหญ่ที่สุดที่อยู่ในทาง

Redis' Senior Solutions Marketing Manager Henry Tam แชร์ use cases จำนวนหนึ่งเพื่อเปิดเผยผลลัพธ์ที่ banks คาดหวังเมื่อใช้ Redis Enterprise ทันสมัย data layer Henry สำรวจว่า Redis Enterprise ใช้ supercharge (เร่ง) performance levels ในแต่ละ use case อย่างไร:

Supercharging the customer experience (เร่งประสบการณ์ลูกค้า)

ขอบคุณ Redis Enterprise ลูกค้าสนุกกับ omnichannel experience ที่อนุญาตให้เข้าถึง range ของ digital products และ services ที่แตกต่างกันแบบ seamless (ราบรื่น) ใน real-time ไม่ว่าจะอยู่ที่ไหน บัญชีธนาคาร mortgages (สินเชื่อที่ดิน) loans (กู้ยืม) investments (การลงทุน) และอื่นๆ อีกมากมาย

Maximizing identity management systems (เพิ่มประสิทธิภาพระบบจัดการตัวตน)

Data sharing กับ third parties เป็น mandatory (บังคับ) สำหรับให้ customers เข้าถึง innovative digital solutions ที่ augment (เพิ่ม) user experience แต่การทำเช่นนั้น expose (เปิดเผย) financial institutions ให้กับความเป็นไปได้ของ cybercriminals infiltrating (แทรกซึม) data ของพวกเขา

ใน use case นี้ Henry เน้นว่า Redis Enterprise ใช้ shield (เกราะ) customer information จาก cyber-criminals ในขณะที่ share data กับ third-party organizations นี่เกี่ยวกับ improving developer experience ด้วย granular access (การเข้าถึงละเอียด) ไปยัง APIs, data, และ resources

Boosting manual investigation processes (เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการสืบสวนด้วยมือ)

Henry สำรวจว่า RediSearch ใช้ speed up (เร่ง) manual investigations โดย sift through (คัดแยก) reams of data (ข้อมูล montañas) ด้วย hyper-efficiency อนุญาตให้ identify (ระบุ) suspicious patterns ที่บ่งชี้ fraudulent activity

Clamping down on fraud with real-time data (ปราบปรามการฉ้อโกงด้วยข้อมูลเรียลไทม์)

ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีสำหรับ fraudsters ในการทำ online theft ดังนั้น fraud detection จึงขึ้นอยู่กับความเร็วที่ bank สามารถ identify และ react ต่อ suspicious data patterns Henry แตกแซงว่า Redis's ability ที่รับประกัน real-time data ช่วยให้ large bank สามารถ dispel (กำจัด) fraudulent activity ได้อย่างรวดเร็วผ่าน real-time digital identities, AI models, และอื่นๆ

FAQ

A: Data modernization คือกระบวนการย้าย siloed data (ข้อมูลที่แยกออกจากกัน) จาก legacy databases ไป modern cloud-based databases Data modernization อนุญาตให้ organizations เบาเร็ว (agile) และ eliminate (กำจัด) inefficiencies, bottlenecks, และ unnecessary complexities (ความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น) รอบ legacy systems

A: Modernized data platform คือ platform ที่ให้ efficient data migration, speedy ingestion, scalable, multi-structure model support, offers flexible deployment choices, และ optimized storage efficiency Modern data platform เช่น Redis Enterprise เปิดใช้งาน interactive customer experiences, enhanced risk management, และ advanced near real-time analytics สำหรับ fraud detection

A: Big data, AI, และ analytics เล่นบทบาทสำคัญในการเร่ง enterprise data-driven decision-making สำหรับ faster time to insight พวกเขาต้องการ modern in-memory NoSQL data platform เพื่อส่งมอบ real-time data Enterprises สามารถ deploy modern databases as a managed service (DBaaS) ใน cloud ใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จาก scalability, analytics, external data, และ AI/ML services ที่ cloud providers ให้มา

เดินทางสู่ data architecture modernization