Modernizzazione del Data Warehouse Enterprise nei servizi finanziari

Perché è giunto il momento di abbandonare le piattaforme tradizionali

Quali tendenze e trasformazioni del mercato vi tengono svegli la notte? Per gli istituti di servizi finanziari (FSI) l'elenco è in continua evoluzione, imprevedibile come il vento durante una tempesta. E le esigenze, dalle aspettative dei clienti alle richieste degli enti regolatori, fino alla gestione di rischi di frode ancora più insidiosi, non accennano a diminuire.

Purtroppo, molte banche, compagnie assicurative, società dei mercati finanziari e fornitori di carte di credito faticano ad adattarsi con la rapidità necessaria. Una ragione fondamentale è che i loro sistemi di analisi principali si basano ancora su data warehouse aziendali (EDW) obsoleti, progettati decenni fa. Queste piattaforme sono state create per report prevedibili e basati su batch, non per l'attuale contesto dei servizi finanziari, caratterizzato da un'elevata intensità di dati e da processi in tempo reale.

Quindi, cosa state facendo per modernizzarvi e rimanere al passo con i tempi? Una funzione fondamentale su cui concentrarsi è il data warehouse aziendale (EDW). Non si tratta più di un semplice aggiornamento IT, ma di un imperativo strategico per il business.

I limiti, purtroppo, dei data warehouse legacy nel settore dei servizi finanziari

I data warehouse aziendali tradizionali sono stati creati per un'epoca diversa, definita dall'elaborazione batch, dai dati strutturati e dalla reportistica statica. Sebbene continuino a supportare la reportistica di base per scopi normativi e finanziari, sono sempre meno adatti al funzionamento dei moderni servizi finanziari. Pensate a un cellulare vecchio stile. Funziona, ma...

Con l'esplosione dei volumi, delle varietà e della velocità dei dati, e con l'analisi che diventa in tempo reale e guidata dall'intelligenza artificiale, gli istituti finanziari si trovano ad affrontare dei limiti fondamentali:

• Colli di bottiglia delle prestazioni su larga scala
  I calcoli del rischio, l'analisi delle frodi, gli stress test e l'analisi dei clienti ora riguardano miliardi o addirittura trilioni di record. I data warehouse aziendali tradizionali si basano in gran parte su pre-aggregazioni, indici e ottimizzazioni che causano un degrado delle prestazioni delle query (fino al 30% in alcuni studi) man mano che i dati crescono e le domande diventano più complesse.
   
• I costi aumentano più rapidamente del valore
  I modelli di licenza legati ai core o ai nodi, combinati con il sovradimensionamento per i picchi di carico, rendono i data warehouse aziendali tradizionali costosi da scalare. Le inefficienze di archiviazione aumentano ulteriormente i costi, poiché le istituzioni conservano dati storici per anni, o addirittura decenni.
   
• Le architetture rigide limitano l'agilità
  L'analisi moderna nel settore dei servizi finanziari richiede di lavorare con dati semi-strutturati, input in streaming e schemi in continua evoluzione. Le piattaforme legacy faticano ad adattarsi, costringendo i team ad aggiungere sistemi supplementari e a frammentare la propria architettura dati.
   
• I costi generali operativi rallentano i team
  Mantenere efficienti i data warehouse aziendali (EDW) legacy richiede una messa a punto costante, un'ottimizzazione manuale e competenze specialistiche da parte degli amministratori di database. Gartner stima che questa spesa eccessiva non necessaria possa arrivare fino al 40%! Questo onere operativo ritarda l'acquisizione di informazioni preziose e distoglie team qualificati da iniziative di analisi a maggior valore aggiunto.
   
• L'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata sono considerate un ripensamento
  La maggior parte dei data warehouse tradizionali non è mai stata progettata per l'apprendimento automatico o l'analisi avanzata. Di conseguenza, i dati devono essere estratti e spostati su piattaforme esterne, introducendo latenza, rischi per la sicurezza e complessità di governance.

Per gli istituti finanziari che competono in termini di velocità, intuizione e fiducia, questi vincoli hanno un impatto diretto su ricavi, gestione del rischio ed esperienza del cliente.

Cosa significa realmente la modernizzazione dell'EDW per i servizi finanziari

La modernizzazione del data warehouse Enterprise non si limita alla migrazione dei dati da una piattaforma all'altra. Per gli istituti finanziari, significa:

• Consentire analisi in tempo reale e quasi in tempo reale su enormi set di dati
• Supporto per la rendicontazione normativa e le analisi ad hoc sulla stessa piattaforma
• Eseguire analisi avanzate e intelligenza artificiale direttamente dove risiedono i dati.
• Ridurre il costo totale di proprietà (TCO) senza sacrificare prestazioni o controllo.
• Garantire sicurezza, governance e verificabilità di livello aziendale.

Ulteriori spunti di riflessione: A Un'analisi di Nucleus Research dimostra che le organizzazioni ottengono benefici per un valore di 3,44 dollari per ogni dollaro investito in tecnologie di data warehousing, con un periodo di ammortamento medio di circa 7,2 mesi.

È proprio in questo che Vertica^® si distingue dai data warehouse tradizionali e persino da molte alternative cloud-only più recenti.

Vertica: un database analitico moderno, progettato per il settore finanziario su larga scala.

Vertica è un database analitico ad alte prestazioni, progettato specificamente per analisi su larga scala e di importanza critica. Da anni, le principali istituzioni finanziarie si affidano a Vertica per il rilevamento delle frodi, l'analisi del rischio, la sorveglianza delle negoziazioni e le attività di conformità normativa.

1. Prestazioni di interrogazione estreme su enormi quantità di dati finanziari.

La piattaforma, grazie all'elaborazione massivamente parallela (MPP) e all'architettura colonnare avanzata, è progettata per query analitiche complesse su trilioni di righe. Gli FSI possono:

• Esegui i calcoli del rischio e dell'esposizione intraday senza riaggregazioni
• Analizza anni di cronologia delle transazioni in pochi secondi.
• Supporta migliaia di utenti simultanei senza degrado delle prestazioni delle query.

Queste prestazioni vengono fornite senza necessità di continue regolazioni, consentendo ai team di concentrarsi sull'analisi dei dati anziché sull'infrastruttura.

2. Costo totale di proprietà (TCO) inferiore e prevedibile per carichi di lavoro di analisi a lungo termine

I data warehouse aziendali tradizionali spesso diventano centri di costo con l'aumentare dei dati. Vertica cambia le dinamiche economiche dell'analisi dei dati:

• L'elevata compressione riduce drasticamente i costi di archiviazione.
• Un utilizzo efficiente delle risorse di calcolo riduce al minimo la proliferazione delle infrastrutture.
• Un minor numero di indici e aggregati riduce i costi operativi.

Per le organizzazioni finanziarie che gestiscono grandi quantità di dati persistenti, come transazioni, scambi o interazioni con i clienti, Vertica offre un costo totale di proprietà (TCO) significativamente inferiore nel tempo.

3. Analisi pronte per l'IA senza spostamento di dati

Gli istituti finanziari stanno integrando sempre più l'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro principali: rilevamento delle frodi, valutazione del credito, monitoraggio antiriciclaggio e personalizzazione. Vertica lo rende possibile grazie a:

• Supporto per l'apprendimento automatico in-database e l'analisi avanzata
• Consentire agli scienziati dei dati di lavorare direttamente su dati di produzione gestiti
• Eliminare i trasferimenti di dati costosi e rischiosi verso piattaforme esterne.

Questo accorcia i tempi tra lo sviluppo del modello e la sua produzione, un aspetto fondamentale nei mercati finanziari in rapida evoluzione.

4. Flessibilità di implementazione adatta alla realtà del settore dei servizi finanziari.

A differenza dei data warehouse tradizionali e di quelli basati esclusivamente sul cloud, Vertica offre una reale flessibilità di implementazione, consentendo agli istituti finanziari di eseguire il carico di lavoro più adatto nell'ambiente più appropriato:

• In loco per rigorosi requisiti normativi o di residenza dei dati
• Cloud privato o pubblico per elasticità e modernizzazione
• Architetture ibride a supporto di migrazioni graduali e rimpatrio nel cloud.

Gli istituti finanziari possono modernizzarsi secondo le proprie esigenze, senza essere vincolati a un unico modello di implementazione.

5. Sicurezza e governance a livello aziendale

Sicurezza e conformità sono imprescindibili nei servizi finanziari. Vertica è stata progettata con:

• Controllo degli accessi robusto basato sui ruoli
• Crittografia dei dati a riposo e in transito
• Supporto per audit dettagliati e tracciabilità dei dati

Ciò garantisce che i dati finanziari sensibili rimangano protetti pur essendo accessibili per le analisi.

Da data warehouse tradizionali a piattaforme di analisi moderne: un percorso pratico

Gli istituti finanziari non necessitano di un approccio radicale di "smantellamento e sostituzione". Molti istituti si modernizzano gradualmente:

1. Scarica le analisi ad alto volume e ad alta intensità di prestazioni dai data warehouse aziendali obsoleti.
2. Consolida i carichi di lavoro relativi a rischio, frode e conformità normativa su Vertica.
3. Abilita l'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata direttamente nel data warehouse.
4. Abbandonare gradualmente le piattaforme obsolete man mano che crescono la fiducia e il valore.

Questo approccio riduce i rischi e al contempo produce risultati aziendali misurabili fin dalle prime fasi.

In conclusione: la modernizzazione dell'EDW rappresenta un vantaggio competitivo.

Nel settore dei servizi finanziari, i dati non sono solo una risorsa, ma un elemento distintivo. I data warehouse tradizionali non sono più in grado di tenere il passo con la velocità, la scalabilità e l'intelligenza richieste dal settore.

Grazie alla modernizzazione dell'EDW con Vertica, gli istituti finanziari ottengono:

• Analisi più rapide su enormi set di dati (fino a 25 volte più veloci in alcuni casi).
• Costi di analisi inferiori e più prevedibili
• Infrastruttura predisposta per l'intelligenza artificiale, pronta per la prossima generazione di casi d'uso.
• Flessibilità nell'adattarsi ai cambiamenti normativi e di mercato
• Sicurezza e governance di livello aziendale per proteggere i dati finanziari sensibili.

La modernizzazione dell'EDW non si limita a garantire il funzionamento dei sistemi esistenti, ma mira a rendere possibili le future analisi nel settore dei servizi finanziari.