Marktvolatiliteit meesteren: Proactieve datamanagementstrategieën voor stabiliteit en groei

Toonaangevende organisaties hanteren een proactieve benadering van datamanagement, wat nieuwe mogelijkheden opent voor het behoud van stabiliteit tijdens dergelijke onvoorspelbare tijden.

Financiële instellingen hebben zowel stabiliteit als agiliteit nodig om te concurreren, maar toenemende marktvolatiliteit heeft druk gezet op front- en back-office teams om tempo te houden. Significante toename in handelsvolume belasten de huidige IT-systemen; tegelijkertijd vereisen nieuwe handelspatronen nog snellere reactietijden. Hoewel de markt bekend is met volatiliteit, vormt de schaal van recente gebeurtenissen, zoals de onverwachte piek in de handel van GameStop-aandelen, een nieuw niveau van uitdaging. Proactief datamanagement kan een rol spelen.

De volatiliteit en onzekerheid geforceerd door de pandemie dwong organisaties om dieper te graven in de enorme hoeveelheden data die hun beschikbaar waren om veerkracht en aanpassingsvermogen te versterken. Toonaangevende bedrijven benutten nieuwe architecturale datastructuren om real-time zichtbaarheid te vergroten, maar naarmate het volume van complexe data groeit, wordt het moeilijker om te voldoen aan service level agreements, eisen van het bedrijf en verwachtingen van klanten.

Marktvolatiliteit zal nooit verdwijnen, maar dat betekent niet dat bedrijven hun handen omhoog moeten steken en op het beste hopen. Toonaangevende organisaties hanteren een proactieve benadering van datamanagement, wat nieuwe mogelijkheden opent voor het behoud van stabiliteit tijdens dergelijke onvoorspelbare tijden.

Volatile tijden vereisen veerkracht

Bedrijven komen zowel operationele als strategische uitdagingen tegen tijdens volatile tijden. Wilde schommelingen in het verkeersvolume, onverwachte pieken in waarderingen, golven in klantvragen zijn operationele uitdagingen. Bedrijven die trage reacties of zelfs uitvallen van cruciale systemen tijdens extreme marktonzekerheid hebben ervaard, vaak op de momenten dat ze stabiliteit het meest nodig hebben, heroverwegen hoe ze SLAs in dergelijke tijden kunnen halen. Nieuwe regelgeving en interne controles zijn ook operationele uitdagingen. Er zijn ook strategische imperatieven en kansen in volatile tijden, voor bedrijven die 'om de hoek kunnen kijken' beter dan anderen, snel voordeel kunnen trekken uit ontwikkelende situaties, en zich differentiëren op service en prestaties wanneer klanten geschokt zijn door gebeurtenissen. Organisaties hebben een decennium besteed aan het incorporeren van 'business agility', maar het aanpakken van deze uitdagingen vereist meer; het vereist veerkracht.

Voor financiële diensten heeft veerkracht twee hoofdaspecten. Aan de zakelijke kant betekent veerkracht gemakkelijke toegang tot inzichten die je helpen door troebele wateren te sturen, op de vlucht aan te passen, en kansen te grijpen wanneer ze zich voordoen. Aan de technische kant betekent veerkracht in staat te zijn om elke load aan te kunnen die op je wordt gegooid, zelfs in hoogst volatile situaties, inclusief de robuustheid en beveiliging die nodig zijn om operaties continu en veilig te houden.

Tempo houden met lopende marktdynamiek

Hoewel meer data bronnen organisaties hebben, hoe complexer hun datamanagementpraktijken worden. Naarmate data groeit, neemt ook de prevalentie van data silos toe, wat toegang tot een enkele, vertrouwde, actuele en bruikbare representatie van de data bemoeilijkt. Wanneer data niet toegankelijk is over systemen heen, hebben hoofden van bedrijven geen nauwkeurig beeld van de markt en de relevante kansen op basis van lopende klant- en marktontwikkelingen.

Bovenop dit, zetten toenemende regelgevende eisen en beveiligingsdreigingen bedrijven onder druk. Elke nieuwe regelgeving en rapportage vereist toegang tot data, evenals een duidelijke data lineage terug naar de bron en het tijdstip. Het tempo van nieuwe beveiligingsdreigingen groeit ook snel. Datamanagement vandaag betekent schone data cureren over veel bronnen, een reeks data-eisen van meerdere delen van het bedrijf leveren, en bijhouden met het pure volume van transacties, al doorlopend strenge compliance- en beveiligingspraktijken handhaven.

Daarom nemen kapitaalmarktfirma's nieuwe benaderingen voor het benaderen en benutten van complexe data in real-time. Data fabrics presenteren een dergelijke benadering waar firma's data van diverse bronnen in real-time kunnen verwerken, transformeren, beveiligen en orchestreren. Deze nieuwe typen architecturale paradigma's zijn vitaal voor het drijven van een meer proactieve, geïntegreerde en cohesieve datastrategie voor de digitale economie.

Data benutten voor nieuwe actionable insights

Wanneer gebeurtenissen plotseling uitbreken, moeten financiële organisaties snel kijken naar 'what-if' scenario's en daarvoor plannen. De mogelijkheid om dit te doen is afhankelijk van gezonde data en het gebruik van analytics om snel inzichten uit die data te halen. Dit is al decennialang een droom voor veel organisaties; belangrijke vooruitgang maakt dit vandaag haalbaar.

Machine Learning (ML) kan een sterke rol spelen in het opbouwen van veerkracht in de financiële dienstensector. Echter, ML vereist een groot volume aan actuele, schone en nauwkeurige data van verschillende zakelijke silos om te functioneren. Naadloze toegang over de meerdere data silos van een bedrijf is extreem moeilijk zonder een real-time, consistente en veilige datalaag die de benodigde informatie levert aan de relevante stakeholders en applicaties op het juiste moment.

Terwijl data lakes zijn geïmplementeerd in pogingen om veel van deze datamanagementuitdagingen op te lossen, zijn veel data lakes vaak niet meer dan data sumps – troebel met ongestructureerde data die uitdagingen oplevert rond toegankelijkheid en de mogelijkheid om de data te benutten zonder een enorm data kwaliteitsproject. Data Lakes worden een andere silo in de mix in plaats van een oplossing voor de vloed.

Met snelle zakelijke verandering en enterprise data-verzameling die verwacht wordt te stijgen met een CAGR van 42% de komende twee jaar, moeten organisaties operaties stroomlijnen en versnellen door handmatige processen waar mogelijk te elimineren om te automatiseren. Om tempo te houden met volatile marktdynamiek, wordt operationele veerkracht meer dan alleen een verdedigingsmechanisme. Het wordt een competitief voordeel.

Operationele veerkracht bereiken

Om veerkrachtig te worden, kijken vooruitstrevende leiders naar het benutten van de enorme hoeveelheid data die wordt verzameld voor actionable insights. Proactief datamanagement is een sleutel om goed te reageren op onverwachte volume- en waarderingsvolatiliteit, snellere en betere zakelijke beslissingen te nemen, en automatisering, compliance en beveiliging te verbeteren. De mogelijkheid om toegang te hebben tot en een enkele representatie van nauwkeurige, consistente, real-time en vertrouwde data te verwerken, is een prioriteit voor deze leiders. Van scenario-planning tot het modelleren van enterprise risico en liquiditeit, regelgevende compliance, en vermogensbeheer, toegang tot nauwkeurige en actuele data laat hun organisaties slimmere zakelijke beslissingen sneller nemen.

Door operaties te stroomlijnen en te versnellen via automatisering, kunnen organisaties snelheid en agiliteit verhogen en de vertragingen en fouten die geassocieerd zijn met handmatige processen verminderen. Dit zorgt ervoor dat ze voldoende ruimte, verwerkingscapaciteiten en systemen hebben om te reageren op onverwachte volatiliteit. Met deze systemen op hun plaats, kunnen organisaties dit een stap verder nemen met proactief datamanagement.

De aanval aangaan met proactief datamanagement

Het is natuurlijk om defensief te spelen in volatile tijden. Dit kan enigszins helpen met stabiliteit, maar het resulteert niet in verbeterde veerkracht. Dit vereist het aan gaan van de aanval.

Proactief datamanagement wapent organisaties met een enkele view van nauwkeurige, consistente en vertrouwde real-time data die gebruikt kan worden om operationele en strategische uitdagingen aan te pakken. Sommige traditionele patronen moeten heroverwogen worden in het proces. Bijvoorbeeld, het apart houden van analytics en transactionele verwerking is een standaardpraktijk, maar resulteert in complexer, fragieler datamanagement. Het is nu mogelijk om één systeem te hebben dat de transacties doet en ze daarna ontgint voor inzicht. Er kan nu een intermediaire laag van datamodellering zijn die het voor zakelijke gebruikers makkelijker maakt om de inzichten te krijgen die ze nodig hebben, wanneer ze ze nodig hebben. Proactief datamanagement omvat het vinden van plekken om nieuwe patronen te bewijzen die robuuster en flexibeler kunnen zijn. Het voordeel is data benutten om waarde, omzet en winst te genereren.

Organisaties in financiële industrisegmenten, inclusief kapitaalmarkten, moderniseren hun data-architecturen. Legacy-applicaties zijn vaak de knelpunt – legacy-applicaties uitschakelen is duur en riskant, doch die applicaties draaien is ook duur, en ze zijn vaak de meest kwetsbare systemen, het moeilijkst te integreren, en het grootste obstakel voor veerkracht.

Firma's hoeven niet tegengehouden te worden door dit dilemma. Vooruitstrevende organisaties benutten architecturale paradigma's zoals slimme data fabrics om hun legacy-systemen te blijven draaien en gedistribueerde data van het hele bedrijf samen te voegen om een breed scala aan missie-kritieke initiatieven aan te drijven. Deze benadering stelt organisaties in staat om te verschuiven van reactief naar voorspellend en proactief met hun datastrategie.

Het is niet nodig om alles tegelijk te veranderen; in feite is het niet verstandig. Begin klein. Meet en kwantificeer de voordelen van het adopteren van moderne benaderingen in een tempo dat zinvol is voor je organisatie en leer terwijl je gaat. Proactief zijn betekent vooruitgaan in de reis; leren, aanpassen, en waarde halen op elke stap onderweg.

Conclusie: Focus op datamanagement

Investering in moderne datamanagementtechnologieën biedt organisaties een superieure manier om een enkele representatie van nauwkeurige, consistente, real-time en vertrouwde data on demand te bereiken. Deze investering wapent financiële instellingen met een holistisch en uitgebreid overzicht van historische, actuele en toekomstige activiteiten, zodat ze één stap voorop kunnen zijn op marktveranderingen versus diverse stappen achter. Door proactief te worden met hun datamanagement, bereiken ze operationele veerkracht.

Het is waarschijnlijk dat verdere volatiliteit voor ons ligt voordat we volledig hersteld zijn van de effecten van de pandemie, maar met het gebruik van moderne datamanagement- en analytics-mogelijkheden kunnen financiële organisaties de voordelen oogsten van grotere veerkracht en het doorheen komen naar de andere kant met meer stabiliteit.