Oltre il lato acquirente: i dati del tuo mainframe non sono bloccati. La tua strategia sì. (Uno sguardo alla crisi dei dati finanziari)

Parliamo concretamente dei dati nei servizi finanziari.

Ho appena letto un ottimo white paper di un importante attore nel settore finanziario buy-side che conferma ciò che già sapevamo: la gestione dei dati è un enorme e costoso ostacolo operativo, quando dovrebbe essere la tua arma strategica.

I numeri sono dolorosi: il 58% delle aziende ha difficoltà con i metadati* ; il 48% si trova ad affrontare continui incubi sulla qualità* ; e solo il 25% è realmente pronto per l'intelligenza artificiale* .

Siamo d'accordo al 100%. Ma non si tratta solo di un problema di investment banking. L' intero mondo dei servizi finanziari, bancario, assicurativo e FinTech sta lottando con lo stesso problema fondamentale e frustrante dei dati: solo il caso d'uso finale è diverso.

Non fare nulla non è più un'opzione

Che tu sia una banca che combatte le frodi o un assicuratore che stabilisce i prezzi, l'onere operativo è lo stesso:

• I dati di alto valore sono bloccati in sistemi complessi e fondamentali (come il mainframe).
• I trasferimenti in batch fragili creano dati obsoleti e rischiosi anziché nuove informazioni.
• La conformità è un incubo perché non è possibile tracciare la discendenza dei dati end-to-end.

Per liberarti e trasformare i tuoi dati in un vantaggio, devi seguire tre imperativi strategici non negoziabili.

Imperativo n. 1: gestire i dati fin dal primo giorno (la discendenza non è negoziabile)

Il rischio di conformità e di audit non è negoziabile. Se non si riesce a dimostrare immediatamente la provenienza dei dati, si rischia di incorrere in una responsabilità. Affidarsi alla documentazione manuale o alla speranza non è una strategia.

La soluzione: governance automatizzata e integrata. La tua tecnologia deve:

• Analisi nativa dei metadati: lettura automatica di strutture sorgente complesse (ad esempio, copybook COBOL mainframe) per creare metadati accurati.
• Continuous Lineage: fornisce una traccia rapida, automatizzata ed end-to-end dalla dashboard fino al registro delle transazioni di origine.
• Applicazione delle policy: applica le regole di qualità e sicurezza dei dati al flusso di dati stesso, rendendo la consegna dei dati conforme l'impostazione predefinita.

Imperativo n. 2: fermare il caos del copia-incolla (copia zero quando puoi, sincronizzazione in tempo reale quando devi)

È necessario trasferire i dati sul cloud, ma il tradizionale ciclo "copia-incolla" è costoso, fragile e crea latenza. Il pericolo non è il movimento, ma il metodo.

La soluzione: una strategia a due punte:

• Virtualizzazione prima di tutto (l'ideale senza copia): quando è necessario solo l'accesso in lettura (per analisi o modellazione del rischio), utilizzate la Data Virtualization per interrogare i dati live e gestiti direttamente dalla fonte. Riducete i costi di storage ed eliminate immediatamente il rischio di duplicazione.
• Sincronizzazione in tempo reale (l'obbligo regolamentato): quando è assolutamente necessario replicare i dati (per il disaster recovery o la modernizzazione delle applicazioni), abbandonate i processi batch. Utilizzate la tecnologia Change Data Capture (CDC) bidirezionale per trasmettere ogni modifica in streaming in modo istantaneo e continuo. In questo modo si ottiene una sincronizzazione regolamentata in tempo reale, anziché una replica unidirezionale rischiosa.

Imperativo n. 3: Eliminare la tassa sulla complessità (o passare al low-code o tornare a casa)

Il divario di talenti è reale. Chiedere ai tuoi architetti di scrivere migliaia di righe di codice per gestire le integrazioni è una "tassa sulla complessità" che grava sulla tua velocità e sul tuo budget.

La soluzione: pipeline di distribuzione semplificata. Gli strumenti da utilizzare devono:

• Accelera il time-to-value: utilizza un'interfaccia visiva low-code per la trasformazione e la creazione di pipeline, distribuendo nuovi flussi di dati in pochi giorni, non mesi.
• Democratizza l'accesso: consenti ai tuoi team di ingegneria esistenti di connettere i sistemi core legacy ai moderni obiettivi cloud, riducendo la dipendenza paralizzante da una manciata di esperti specializzati.

Conclusione: trasforma il tuo mainframe nel tuo vantaggio AI

Il modello per trasformare i tuoi dati in un vantaggio strategico e diventare davvero pronti per l'intelligenza artificiale è chiaro: governare in modo incessante, accedere e muoversi in modo intelligente ed eliminare la complessità non necessaria.

È qui che entra in gioco Rocket DataEdge . È progettato per soddisfare questi tre imperativi. Unificando lineage, accesso e governance per i tuoi dati più complessi (sì, anche per quel massiccio core mainframe), siamo qui per migliorare la tua supply chain dei dati prima che raggiungano le piattaforme strategiche su cui fai affidamento. Rocket DataEdge garantisce che l'intero patrimonio di dati sia pronto a trasformarsi nel vantaggio strategico di cui la tua azienda ha bisogno.

*Libro bianco di SimCorp, 2025: L'imperativo della trasformazione dei dati: da onere operativo a vantaggio strategico.