Esta es una publicación de blog patrocinada por Saurav Gupta, ingeniero de ventas, intersistemas
Las organizaciones de servicios financieros están inundadas de datos, y existe un claro apetito en el sector por utilizarlos para una amplia variedad de iniciativas, incluido el análisis de datos transaccionales en tiempo real y la reducción de la rotación de clientes. Pero hacerlo requiere implementar la arquitectura de administración de datos adecuada. Eso rara vez es fácil. A lo largo de los años, las organizaciones han probado diferentes formas de ofrecer vistas coherentes de los datos empresariales para respaldar sus necesidades comerciales, pero los rápidos cambios en las demandas de lo que su infraestructura de TI y sus entornos de datos deben ofrecer, como la implementación de lagos de datos y almacenes de datos, significan que aún quedan desafíos.
Si bien los datos dentro de las organizaciones de servicios financieros a menudo están aislados y son difíciles de acceder y consumir, ahora estamos viendo el surgimiento de nuevos enfoques para la gestión de datos que pueden superar estos desafíos. Dos de los más prometedores: tejido de datos y malla de datos, están diseñados para ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo el valor comercial de sus datos y la infraestructura de datos existente.
Hay muchas similitudes entre los dos enfoques. Ambos permiten que los datos permanezcan almacenados en su lugar en la fuente, un diferenciador clave sobre los sistemas heredados que requieren que los datos se copien y muevan mediante procesos por lotes.
Además, tanto una estructura de datos como una malla de datos conectan datos y aplicaciones dispares, incluso locales, de socios y en la nube pública, para descubrirlos, conectarlos, integrarlos, transformarlos, analizarlos, administrarlos y utilizarlos. Al aprovechar estas capacidades, ambos enfoques permiten que la empresa cumpla con los objetivos comerciales de manera rápida y eficiente.
A pesar de los paralelismos entre los dos, también hay algunas diferencias importantes a considerar aquí, que resaltan por qué son complementarios en lugar de intercambiables. Con una estructura de datos, los metadatos, la gobernanza y la semántica se gestionan de forma centralizada. Esta estructura se encuentra con mayor frecuencia en las empresas de servicios financieros que emplean un director de datos que adopta un enfoque de arriba hacia abajo para la gestión de datos.
La última iteración, inteligente estructuras de datos, construya sobre la base de la estructura de datos e incorpore una amplia gama de capacidades de análisis, incluida la exploración de datos, inteligencia comercial, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático directamente dentro de la estructura misma. Para los servicios financieros, esto significa que existe la capacidad de realizar análisis sobre eventos en tiempo real y datos transaccionales, sin afectar el rendimiento del sistema transaccional. Las organizaciones pueden pasar de consultar números fuera de línea o intradía a tomar decisiones en el momento con información en tiempo real.
Una malla de datos, por otro lado, permite que los equipos de dominio local sean dueños de la entrega de productos de datos basados en la premisa de que están más cerca de sus datos y los entienden mejor. Está respaldado por una arquitectura que aprovecha un diseño de autoservicio orientado al dominio, lo que permite que los equipos locales descubran, comprendan, confíen y usen datos para informar decisiones e iniciativas y desarrollar e implementar productos y aplicaciones de datos.
Una diferencia clave entre los dos es que una malla de datos permite definir y gestionar el gobierno de datos en los sistemas de origen (puntos finales), mientras que un tejido de datos proporciona un tejido global que incluye gobierno, linaje, seguridad, etc., aplicado y gestionado de forma centralizada. , por ejemplo, por el CDO. Mirando esto en términos prácticos, una malla de datos puede ser apropiada para situaciones en las que existen preocupaciones sobre la soberanía de los datos, mientras que una estructura de datos puede ser el enfoque correcto donde la oficina del CDO está definiendo una taxonomía organizacional con privilegios de acceso.
Estos puntos de diferenciación resaltan el hecho de que los dos enfoques no son mutuamente excluyentes, ni mucho menos. De hecho, cuando se trata de determinar qué tipo de arquitectura usar, la selección depende del caso de uso comercial. Si el equipo sénior quiere tener una visión empresarial de sus activos de datos con gobierno a nivel empresarial, por ejemplo, probablemente optará por implementar una estructura de datos empresarial. Si la organización quiere empoderar a ciertas partes confiables de la empresa con la flexibilidad para crear y administrar sus propias aplicaciones para acelerar la innovación y las iniciativas de transformación digital, o si los problemas de soberanía de datos son motivo de preocupación, una malla de datos puede ser un componente apropiado de su estrategia general. arquitectura.
Sin embargo, es igualmente cierto que, en las circunstancias adecuadas, los dos enfoques pueden trabajar juntos positivamente para lograr resultados positivos, y a menudo lo hacen. Como lo expresa uno de nuestros principales clientes de servicios financieros: "Fabric y mesh comparten el mismo objetivo de facilitar el acceso a los datos y, en las circunstancias adecuadas, pueden ser enfoques complementarios".
La realidad es que las arquitecturas de estructura de datos pueden coexistir con iniciativas de malla de datos donde tiene sentido, como en organizaciones grandes que deben administrar datos de campaña localmente dentro de las regiones.
Un ejemplo en el que un tejido de datos y una malla de datos funcionan simultáneamente se puede ver en las demandas de una gran empresa multinacional de gestión de patrimonio con iniciativas de clientes 360.
En este caso de uso, la estrategia de datos general de la empresa se gestiona de forma centralizada (estructura de datos), pero los problemas de soberanía sobre la retención y el procesamiento de datos están presentes en ciertos países donde se ejecutan campañas de marketing locales. Unido a esto, existe un conocimiento local específico de los clientes en las regiones, que informa variaciones en la gestión de campañas locales. Estas variaciones son atendidas por los equipos de TI regionales, nacionales o locales (malla de datos).
Este tipo de ejemplos prácticos de cómo la malla de datos y la estructura de datos pueden trabajar juntos para brindar beneficios comerciales tangibles son, en última instancia, mucho más esclarecedores que el debate sobre los méritos respectivos de cada enfoque.
Se trata de cómo los enfoques pueden ayudar a optimizar y simplificar las arquitecturas comerciales para que las organizaciones puedan enfocarse en aprovechar sus datos de manera significativa que brinden un valor comercial tangible. Con el tiempo, esperaríamos ver una mayor evolución de los dos enfoques con innovaciones de malla de datos en áreas como la propiedad de datos orientada al dominio que se unen con la arquitectura de estructura de datos cada vez más madura. Sin embargo, todo el tiempo, el enfoque pragmático debe permanecer en lo que esta combinación de capacidades ofrece al resultado final. Para demasiadas organizaciones, la infraestructura de datos todavía se ve como un centro de costos, pero estos nuevos paradigmas están allanando el camino para una nueva comprensión de su valor, lo que permite apreciarla bajo una nueva luz como un centro de ganancias que aporta su propio valor sustancial. al negocio
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