Le grandi aziende del mondo della finanza e del banking devono la propria competitività e resilienza alle loro capacità di Data Integration.
Che si parli di reagire a una crisi, creare nuove applicazioni o sviluppare nuove strategie, le istituzioni bancarie e finanziarie devono armonizzare i volumi di dati che raccolgono. Questo è possibile combinando dati non strutturati provenienti da fonti esterne con small data, usando tecniche di Data Integration.
Con questo termine si definisce il processo di unione di dati provenienti da più sorgenti secondo una visione unificata: dall'assimilazione, alla pulizia, alla mappatura e trasformazione dei dati, fino all'elaborazione di intelligence più facilmente fruibile da parte di coloro che vi accedono.
In un tipico processo di Data Integration, il client invia al master server una richiesta di dati. Il master server assimila quindi le informazioni necessarie da sorgenti interne ed esterne. I dati estratti dalle sorgenti vengono successivamente combinati in forma logica, unificata e fruibile, e infine riconsegnati al client.
Nelle grandi aziende di finance e banking
Con il diffondersi di un numero sempre maggiore di aziende che utilizzano i Big Data, diventa fondamentale per molte organizzazioni implementare iniziative di integrazione dei dati sofisticate.
Le iniziative di Data Integration vengono spesso utilizzate per creare Data Warehouse che combinano più sorgenti di dati in un database relazionale.
Queste sfruttano i modelli di lavoro ETL per trasformare più sorgenti di dati in informazioni coerenti e utili per finalità di analisi e business intelligence.
Nello specifico, le istituzioni finanziarie hanno bisogno di estrarre dati consistenti e precisi per la sicurezza dei propri sistemi e per gli account dei clienti, così come per implementare nuove funzionalità nei servizi digitali.
Grazie ad analitiche avanzate e Machine Learning (ML) è possibile armonizzare i dati e renderli disponibili per il Management, permettendo una visione chiara della situazione attuale nell’organizzazione.
Inoltre, l’interconnessione omogenea fra le analitiche consente di ridurre il rischio e prevenire errori critici nelle iniziative di business del banking.
Infatti, l’accesso ad analitiche sulla prevenzione del rischio in tempo reale, su management di liquidità e sui movimenti di mercato, sbloccano insights utili ad efficientare l’allocazione dei budget d’investimento e a cogliere opportunità di business.
I processi di Data Integration nel Banking
Digitalizzare il Customer Onboarding
Le aspettative dei clienti sono sempre più modellate dall’ottica digitale. Un processo di onboarding che prenda più di un’ora, ad esempio, è considerato obsoleto, ed può implicare la presenza di troppi passaggi manuali.
Esistono software tecnologici in grado di snellire questo processo, impiegando pochi minuti a integrare dati complessi e bidirezionali, senza aver bisogno di personale qualificato per gestirli.
In sintesi, ritardi e imprecisioni nel Customer Onboarding non sono accettabili per le aziende che vogliono poter competere.
Fluidificare i processi di pagamento online con l’AI
Tecnologie che rendono i processi di pagamento self-service fluidi e controllati riducono tempi e costi. Gli strumenti di AI e ML aiuteranno a tenere traccia dei movimenti effettuati e a costruire pattern comportamentali dei clienti (utili per approvare erogazioni di credito e prevedere il valore dei singoli clienti).
In questo senso, il dipartimento IT dovrà solo gestire e monitorare i processi, senza intervenire manualmente sulla raccolta e processazione di questi dati.
Coinvolgere gli utenti IT nella strategia di Business
Se i membri del dipartimento IT sono focalizzati su compiti di mappatura, lettura e su processi manuali che potrebbero essere digitalizzati, non avranno molto tempo utile per aiutare il business a scalare.
Con digitalizzazione, creazione di processi self-service e armonizzazione di Small e Big Data grazie alla Data Integration, gli users diventano potenzialmente una risorsa di livello para-manageriale.
Con la possibilità di accedere a insight analitici e tempo per interpretarli, gli utenti IT possono aiutare nell’implementazione di strategie e nel governare le operazioni di Business.
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La comunicazione fra IT e Management può inoltre essere nettamente semplificata curando la qualità delle informazioni processate. Data Quality: trasformare il data management in data excellence nel 2022, la guida Thinkopen sul Data Quality |
Requisiti degli strumenti di Data Integration
Software utili alla data integration dovrebbero avere requisiti utili a sbloccare più insight per l’azienda e a semplificare il lavoro del dipartimento IT.
Connettori
Il mondo è pieno di sistemi e applicazioni diverse; maggiore è il numero di connettori integrati nello strumento di integrazione, più tempo riuscirà a risparmiare il team IT.
Architettura open-source
Le architetture open-source in genere garantiscono maggiore flessibilità, evitando all'azienda di doversi legare a un singolo fornitore.
Portabilità
È importante, ora che molte aziende sono orientate verso modelli cloud ibridi, essere in grado di creare una sola volta le integrazioni per poi eseguirle ovunque in base alle necessità.
Modello di prezzi trasparente
Il provider di strumenti per la Data Integration non dovrebbe addebitare costi in caso di aumento del numero di connettori o dei volumi di dati.
Compatibilità Cloud
Lo strumento per la Data Integration dovrebbe funzionare in modo nativo in ambienti single-cloud, multi-cloud o ibrido.
In uno scenario competitivo come quello dei servizi finanziari e del banking, l’abilità di integrare dati da sistemi sostanzialmente differenti è essenziale per creare velocità di reazione, resilienza durante una crisi, e competitività di mercato (sfruttando modelli predittivi).
Thinkopen sostiene l’implementazione di software avanzati e di tecniche di Data Integration perché le banche e le aziende nel finance riescano a raggiungere i loro obiettivi, rimanendo agili e reattivi verso la propria clientela.
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