Navegue pela volatilidade do mercado com o gerenciamento proativo de dados

As organizações líderes estão adotando uma abordagem proativa ao gerenciamento de dados, o que abre novas oportunidades para manter a estabilidade durante tempos tão imprevisíveis.

As instituições financeiras precisam de estabilidade e agilidade para competir, mas a crescente volatilidade do mercado pressionou as equipes de front e back-office para acompanhar o ritmo. Aumentos significativos no volume de negócios estão estressando os sistemas de TI atuais; ao mesmo tempo, novos padrões de negociação exigem uma capacidade de resposta cada vez mais rápida. Embora o mercado esteja familiarizado com a volatilidade, a escala dos eventos recentes, como o aumento imprevisto na negociação de ações da GameStop, apresenta um novo nível de desafio. O gerenciamento proativo de dados pode desempenhar um papel.

A volatilidade e a incerteza alimentadas pela pandemia levaram as organizações a explorar mais profundamente as vastas quantidades de dados disponíveis para reforçar a resiliência e a adaptabilidade. As empresas líderes estão aproveitando novas estruturas de dados de arquitetura para aumentar a visibilidade em tempo real, mas à medida que o volume de dados complexos cresce, fica mais difícil atender aos acordos de nível de serviço, requisitos do negócio e expectativas dos clientes.

A volatilidade do mercado nunca desaparecerá, mas isso não significa que as empresas devam levantar as mãos e esperar o melhor. As organizações líderes estão adotando uma abordagem proativa ao gerenciamento de dados, o que abre novas oportunidades para manter a estabilidade durante tempos tão imprevisíveis.

Tempos voláteis exigem resiliência

As empresas enfrentam desafios operacionais e estratégicos durante tempos voláteis. Mudanças bruscas no volume de tráfego, picos inesperados nas avaliações, aumentos nas consultas de clientes são desafios operacionais. As empresas que tiveram respostas lentas ou até mesmo interrupções dos principais sistemas durante a incerteza extrema do mercado, geralmente nos momentos em que mais precisam de estabilidade, estão reavaliando como atender aos SLAs em tempos como esse. Novas regulamentações e controles internos também são desafios operacionais. Há também imperativos estratégicos e oportunidades em tempos voláteis, para empresas que podem “ver ao redor” melhor do que outras, tirar vantagem rapidamente de situações em desenvolvimento e diferenciar-se em serviço e desempenho quando os clientes estão se recuperando dos eventos. As organizações passaram uma década incorporando a “agilidade dos negócios”, mas atender a esses desafios precisa de mais; precisa de resiliência.

Para os serviços financeiros, a resiliência tem dois aspectos principais. Do lado dos negócios, resiliência significa ter acesso fácil a insights que ajudam você a navegar em águas turbulentas, ajustar-se rapidamente e aproveitar as oportunidades à medida que surgem. Do lado técnico, resiliência significa ser capaz de lidar com qualquer carga lançada em você, mesmo em situações altamente voláteis, incluindo a robustez e a segurança necessárias para manter as operações contínuas e seguras.

Acompanhar a dinâmica contínua do mercado

Quanto mais fontes de dados as organizações tiverem, mais complexas se tornarão suas práticas de gerenciamento de dados. À medida que os dados crescem, o mesmo acontece com a prevalência de silos de dados, tornando o acesso a uma representação única, confiável, atual e utilizável dos dados um desafio. Quando os dados não estão acessíveis em todos os sistemas, os chefes de negócios não têm uma visão precisa do mercado e das oportunidades relevantes disponíveis com base nos desenvolvimentos contínuos do cliente e do mercado.

Além disso, o aumento das demandas regulatórias e as ameaças à segurança estão pressionando as empresas. Cada novo regulamento e relatório requer acesso aos dados, bem como uma linhagem de dados clara de volta à fonte e ao momento. A taxa de novas ameaças à segurança também está crescendo rapidamente. Atualmente, o gerenciamento de dados significa organizar dados limpos em várias fontes, fornecer uma variedade de demandas de dados de várias partes da empresa e acompanhar o grande volume de transações, ao mesmo tempo em que mantém continuamente práticas rigorosas de conformidade e segurança.

É por isso que as empresas do mercado de capitais estão adotando novas abordagens para acessar e utilizar dados complexos em tempo real. As malhas de dados apresentam uma dessas abordagens em que as empresas podem processar, transformar, proteger e orquestrar dados de fontes diferentes em tempo real. Esses novos tipos de paradigmas de arquitetura são vitais para impulsionar uma estratégia de dados mais proativa, integrada e coesa para a economia digital.

Aproveitando dados para novos insights acionáveis

Quando os eventos surgem repentinamente, as organizações financeiras precisam analisar rapidamente os cenários hipotéticos e planejar adequadamente. A capacidade de fazer isso depende de dados íntegros e do uso de análises para extrair insights desses dados rapidamente. Este tem sido um sonho para muitas organizações por décadas; avanços importantes tornam isso atingível hoje.

O Machine Learning (ML) pode desempenhar um papel importante na construção de resiliência no setor de serviços financeiros. No entanto, o ML requer um grande volume de dados atuais, limpos e precisos de diferentes silos de negócios para funcionar. O acesso contínuo aos vários silos de dados de uma empresa é extremamente difícil sem uma camada de dados em tempo real, consistente e segura para fornecer as informações necessárias às partes interessadas e aos aplicativos relevantes no momento certo.

Embora os data lakes tenham sido implementados na tentativa de resolver muitos desses desafios de gerenciamento de dados, muitos data lakes geralmente não passam de pântanos de dados – obscuros com dados desorganizados que apresentam desafios em torno da acessibilidade e da capacidade de aproveitar os dados sem uma enorme qualidade de dados projeto. Os Data Lakes se tornam mais um silo na mistura, em vez de uma solução para a inundação.

Com as rápidas mudanças nos negócios e a coleta de dados corporativos que devem aumentar em um CAGR de 42% nos próximos dois anos, as organizações precisam simplificar e acelerar as operações eliminando processos manuais sempre que possível para automatizar. Para acompanhar a dinâmica volátil do mercado, a resiliência operacional torna-se mais do que apenas um mecanismo de defesa. Torna-se uma vantagem competitiva.

Alcançar a resiliência operacional

Para se tornarem resilientes, executivos com visão de futuro procuram aproveitar a grande quantidade de dados coletados para obter insights acionáveis. Gerenciar dados de forma proativa é a chave para responder bem a volumes inesperados e volatilidade de avaliação, tomar melhores decisões de negócios com mais rapidez e melhorar a automação, a conformidade e a segurança. A capacidade de acessar e processar uma única representação de dados precisos, consistentes, em tempo real e confiáveis ​​é uma prioridade para esses executivos. Do planejamento de cenários à modelagem de risco e liquidez corporativa, conformidade regulatória e gerenciamento de patrimônio, o acesso a dados precisos e atuais permite que suas organizações tomem decisões de negócios mais inteligentes com mais rapidez.

Ao simplificar e acelerar as operações por meio da automação, as organizações podem aumentar a velocidade e a agilidade e reduzir os atrasos e erros associados aos processos manuais. Isso garante que eles tenham espaço suficiente, recursos de processamento e sistemas para responder à volatilidade inesperada. Com esses sistemas implantados, as organizações podem dar um passo adiante com o gerenciamento proativo de dados.

Partindo do ataque com gerenciamento proativo de dados

É natural jogar na defesa em tempos voláteis. Isso pode ajudar um pouco com a estabilidade, mas não resulta em maior resiliência. Isso requer jogar no ataque.

O gerenciamento proativo de dados oferece às organizações uma visão única de dados precisos, consistentes e confiáveis ​​em tempo real que podem ser usados ​​para enfrentar desafios operacionais e estratégicos. Alguns padrões tradicionais devem ser reexaminados no processo. Por exemplo, manter análises separadas e processamento transacional é uma prática padrão, mas resulta em gerenciamento de dados mais complexo e frágil. Agora é possível ter um sistema que faça as transações e depois as minere para obter informações. Agora pode haver uma camada intermediária de modelagem de dados que torna mais fácil para os usuários de negócios obterem os insights de que precisam quando precisam. O gerenciamento proativo de dados inclui encontrar lugares para provar novos padrões que podem ser mais robustos e flexíveis. O benefício é aproveitar os dados para gerar valor, receita e lucro.

Organizações em todos os segmentos do setor financeiro, incluindo mercados de capitais, estão modernizando suas arquiteturas de dados. Aplicativos herdados geralmente são o gargalo – encerrar aplicativos herdados é caro e arriscado, mas executar esses mesmos aplicativos também é caro, e geralmente são os sistemas mais frágeis, os mais difíceis de integrar e o maior obstáculo à resiliência.

As empresas não precisam ser retidas por esse dilema. Organizações com visão de futuro aproveitam paradigmas de arquitetura, como malhas de dados inteligentes, para continuar a executar seus sistemas legados e unir dados distribuídos de toda a empresa para impulsionar uma ampla variedade de iniciativas de missão crítica. Essa abordagem permite que as organizações passem de reativas para preditivas e proativas com sua estratégia de gerenciamento de dados.

Não é necessário mudar tudo de uma vez; na verdade, não é sábio. Comece pequeno. Meça e quantifique os benefícios de adotar abordagens modernas em um ritmo que faça sentido para sua organização e aprenda à medida que avança. Ser proativo significa avançar na jornada; aprender, ajustar e obter valor a cada passo ao longo do caminho.

Conclusão:foco no gerenciamento de dados

O investimento em tecnologias modernas de gerenciamento de dados fornece às organizações uma maneira superior de obter uma representação única de dados precisos, consistentes, em tempo real e confiáveis ​​sob demanda. Esse investimento oferece às instituições financeiras uma visão holística e abrangente das atividades históricas, atuais e futuras para que possam estar um passo à frente das mudanças do mercado versus vários passos atrás. Ao se tornarem proativos com o gerenciamento de dados, eles alcançam a resiliência operacional.

É provável que mais volatilidade esteja à nossa frente antes de nos recuperarmos totalmente dos efeitos da pandemia, mas com o uso de recursos modernos de gerenciamento e análise de dados, as organizações financeiras podem colher os benefícios de uma maior resiliência e passar para o outro lado com maior estabilidade.