Denodo illustra il Data Mesh nel mercato finanziario. Un tridente per trasformare e rendere più competitivi banche e istituti finanziari.
Ecco quali sono le molteplici opportunità da cogliere nel settore, per gestire i dati in crescita esponenziale.
La strategia del Data Mesh nel mercato finanziario
Il boom della digital transformation in banche e istituti finanziari sta provocando un incremento esponenziale dei dati.
La strategia del Data Mesh nel mercato finanziario è dunque necessaria e urgente. Permette di ridurre il divario fra chi genera i dati, responsabili dei vari sistemi/processi di business, e chi li consuma. In tal modo il consumatore ha la garanzia di utilizzare informazioni affidabili.
Il tridente di Denodo per un approccio data-driven
Secondo Denodo, il Data Mesh è efficace per sfruttare correttamente i dati in uno scenario di crescente complessità. Ciò consente alle aziende che adottano la strategia di entrare a far parte dell’era data-driven.
L’azienda suggerisce di proteggere e impiegare correttamente tali informazioni, al fine di abilitare e cogliere opportunità sia in termini di fatturato che di miglioramento della customer experience.
La gestione dei dati diventa dunque l’asset cruciale per consentire alle organizzazioni del mercato finanziario di differenziarsi, acquisendo una marcia in più in uno dei mercati più competitivi al mondo.
Il Data Mesh, concetto coniato per la prima volta da Zhamak Dehgani di Thoughtworks nel 2019, si propone come paradigma decentralizzato per analizzare le informazioni che punta ad eliminare i colli di bottiglia e a portare il processo decisionale nelle mani di chi si dedicata effettivamente ai dati.
In particolare, il Data Mesh prevede un’infrastruttura unificata fondata sui domini per realizzare e condividere dati, ottimizzando gli standard sulla base di qualità, governance, interoperabilità e sicurezza.
I tre punti cardinali della strategia
Per sfruttare correttamente le potenzialità del Data Mesh, le aziende del mercato finanziario:
- approccio distribuito per assicurare maggiore autonomia;
- interoperabilità tra domini differenti;
- strato logico per potenziare la sicurezza;
Il modello distribuito permette ad ogni unità organizzativa con i propri Data Product Owner di ottenere l’accesso a dati specifici per il proprio dominio, mettendoli insieme e aggregandoli, per contribuire alla democratizzazione e all’uso self-service dei dati per l’intero business. Ogni unità guadagna una visione più ampia di come usare i dati, che diventano prodotto decentralizzato e indipendente, consultabile da ogni membro dell’azienda od organizzazione.
Inoltre, i servizi finanziari puntano sull’interoperabilità tra i diversi domini, per rispettare le regolamentazioni e gli standard del settore ed evitare la frammentazione, la duplicazione dei dati e le incongruenze, anche grazie alla Data Virtualization. Al contrario degli strumenti ETL tradizionali (extract, transform, load) o del Data Warehouse, non bisogna “spostare e copiare” il dato. Infatti i modelli semantici sono definiti nello strato virtuale tra le diverse fonti e i diversi consumatori di dati. Ciò consente agli utenti di estrapolare i dati di cui hanno necessità quando servono, quasi in real-time.
Lo strato logico della Data Virtualization, sotto il profilo normativo, consente alle organizzazioni di automatizzare il rafforzamento delle policy di sicurezza globali.
“La Data Virtualization”, commenta Gabriele Obino, Regional VP and General Manager Southern Europe & Middle East di Denodo, “fornisce una visione a 360° di tutte le informazioni archiviate in azienda, ed è proprio per questo che sta emergendo come elemento fondamentale per il successo nel campo dei servizi finanziari”.
