Au-delà du côté acheteur: vos données mainframe ne sont pas bloquées. C’est votre stratégie qui l’est. (Analyse de la crise des données financières)

Parlons franchement des données dans les services financiers.

Je viens de lire un excellent livre blanc d'un acteur majeur du secteur financier côté acheteur qui confirme ce que nous savions déjà: la gestion des données représente un fardeau opérationnel énorme et coûteux alors qu'elle devrait être votre arme stratégique.

Les chiffres sont douloureux: 58 % des entreprises ont des difficultés avec les métadonnées* ; 48 % sont confrontées à des problèmes de qualité constants* ; et seulement 25 % sont véritablement prêtes pour l’IA* .

Nous sommes entièrement d'accord. Mais ce problème ne se limite pas à la banque d'investissement. L' ensemble du secteur des services financiers, de la banque, de l'assurance et de la FinTech est confronté au même problème fondamental et frustrant lié aux données ; seul le cas d'utilisation final diffère.

Ne rien faire n'est plus une option.

Que vous soyez une banque luttant contre la fraude ou un assureur fixant les prix, la charge opérationnelle est la même:

• Les données à forte valeur ajoutée sont stockées dans des systèmes centraux complexes (comme l'ordinateur central).
• Les transferts par lots, fragiles et peu fiables, créent des données obsolètes et risquées au lieu d'apporter des informations nouvelles.
• La conformité est un cauchemar car il est impossible de retracer la provenance des données de bout en bout.

Pour vous libérer de ces contraintes et faire de vos données un atout, vous devez suivre trois impératifs stratégiques non négociables.

Impératif n° 1: Gouverner les données dès le premier jour (La traçabilité est non négociable)

La conformité et les risques d'audit sont incontournables. L'impossibilité de prouver instantanément la provenance des données constitue un risque. Se fier à une documentation manuelle ou à l'espoir n'est pas une stratégie viable.

La solution: une gouvernance automatisée et intégrée. Votre technologie doit:

• Analyse native des métadonnées: lecture automatique des structures sources complexes (par exemple, les copybooks COBOL pour mainframe) afin de générer des métadonnées précises.
• Traçabilité continue: Fournit une traçabilité rapide, automatisée et de bout en bout, du tableau de bord jusqu’au journal des transactions source.
• Application des politiques: Appliquer les règles de qualité et de sécurité des données au flux de données lui-même, en faisant de la livraison de données conformes le paramètre par défaut.

Impératif n° 2: Mettez fin au chaos du copier-coller (zéro copie lorsque c’est possible, synchronisation en temps réel lorsque c’est indispensable)

Vous devez transférer des données vers le cloud, mais la méthode traditionnelle du « copier-coller » est coûteuse, peu fiable et engendre de la latence. Le danger ne réside pas dans le transfert lui-même, mais dans la méthode employée.

La solution: une stratégie à deux volets:

• Priorité à la virtualisation (l’idéal du zéro copie): lorsque vous n’avez besoin que d’un accès en lecture (pour l’analyse ou la modélisation des risques), utilisez la Data Virtualization pour interroger directement vos données sources, en temps réel et conformes aux normes de gouvernance. Réduisez instantanément vos coûts de stockage et éliminez les risques de duplication.
• Synchronisation en temps réel (L'impératif de la sécurité): Lorsque la réplication des données est absolument nécessaire (pour la reprise après sinistre ou la modernisation des applications), abandonnez les traitements par lots. Utilisez la capture bidirectionnelle des données modifiées (CDC) pour diffuser instantanément et en continu chaque modification. Vous obtenez ainsi une synchronisation contrôlée en temps réel, et non une réplication unidirectionnelle risquée.

Impératif n° 3: Supprimer le coût de la complexité (Passer au low-code ou rien)

Le manque de talents est bien réel. Demander à vos architectes d'écrire des milliers de lignes de code pour gérer les intégrations représente un coût supplémentaire en termes de complexité, qui ralentit votre développement et alourdit votre budget.

La solution: un pipeline de livraison simplifié. Les outils que vous utilisez doivent:

• Accélérez le retour sur investissement: utilisez une interface visuelle à faible code pour la transformation et la création de pipelines, et déployez de nouveaux flux de données en quelques jours, et non en plusieurs mois.
• Démocratisez l'accès: donnez à vos équipes d'ingénierie existantes les moyens de connecter les systèmes centraux existants aux cibles cloud modernes, réduisant ainsi la dépendance paralysante à l'égard d'une poignée d'experts spécialisés.

Conclusion: Faire de votre mainframe un atout en matière d’IA

La stratégie pour transformer vos données en un avantage stratégique — et devenir véritablement prêt pour l'IA — est claire: gouverner sans relâche, accéder aux données et les exploiter intelligemment, et éliminer toute complexité inutile.

C'est là qu'intervient Rocket DataEdge . Conçu pour répondre à ces trois impératifs, il unifie la traçabilité, l'accès et la gouvernance de vos données les plus complexes (même le cœur massif de votre mainframe). Nous sommes là pour optimiser votre chaîne d'approvisionnement de données avant qu'elles n'atteignent les plateformes stratégiques dont vous dépendez. Rocket DataEdge garantit que l'ensemble de votre patrimoine de données est prêt à devenir l'atout stratégique indispensable à votre activité.

*Livre blanc de SimCorp, 2025: L'impératif de la transformation des données: d'un fardeau opérationnel à un avantage stratégique.