通过主动数据管理驾驭市场波动

领先的组织正在采取积极主动的数据管理方法，这为在这种不可预测的时期保持稳定性开辟了新的机会。

金融机构需要稳定性和敏捷性来竞争，但市场波动的加剧给前台和后台团队带来了跟上步伐的压力。交易量的显着增加正在给当前的 IT 系统带来压力；同时，新的交易模式需要更快的响应。尽管市场熟悉波动性，但近期事件的规模，例如 GameStop 股票交易的意外上涨，带来了新的挑战。主动数据管理可以发挥作用。

大流行引发的波动性和不确定性促使组织更深入地利用可用的大量数据来增强弹性和适应性。领先的公司正在利用新的架构数据结构来提高实时可见性，但随着复杂数据量的增长，满足服务水平协议、业务需求和客户期望变得越来越困难。

市场波动永远不会消失，但这并不意味着公司应该举手并希望最好。领先的组织正在采取积极主动的数据管理方法，这为在这种不可预测的时期保持稳定性开辟了新的机会。

动荡时期需要韧性

在动荡时期，公司面临运营和战略挑战。流量的剧烈波动、估值的意外飙升、客户查询的激增都是运营挑战。在极端市场不确定性期间（通常在他们最需要稳定性的时候）经历过缓慢响应甚至关键系统中断的公司正在重新评估如何在这种时候满足 SLA。新法规和内部控制也是运营挑战。在动荡时期也存在战略需求和机遇，因为公司能够比其他公司更好地“看到角落”，迅速利用发展中的形势，并在客户因事件而感到震惊时在服务和绩效上脱颖而出。组织花了十年时间整合“业务敏捷性”，但应对这些挑战需要更多；它需要韧性。

对于金融服务，弹性有两个主要方面。在业务方面，弹性意味着可以轻松获得洞察力，帮助您渡过难关、即时调整并在机会出现时抓住机会。在技​​术方面，弹性意味着即使在高度不稳定的情况下，也能够处理向您抛出的任何负载，包括保持运营连续性和安全性所需的稳健性和安全性。

跟上当前的市场动态

组织拥有的数据源越多，其数据管理实践就越复杂。随着数据的增长，数据孤岛的流行也越来越多，这使得访问单一、可信、当前和可用的数据表示具有挑战性。当无法跨系统访问数据时，企业负责人就无法准确了解市场以及根据持续的客户和市场发展提供的相关机会。

最重要的是，不断增加的监管要求和安全威胁正在给企业带来压力。每项新法规和报告都需要访问数据，以及追溯到源头和时间点的清晰数据沿袭。新的安全威胁的速度也在迅速增长。今天的数据管理意味着跨多个来源管理干净的数据，提供来自多个业务部门的一系列数据需求，并跟上庞大的交易量，同时持续保持严格的合规性和安全实践。

这就是为什么资本市场公司正在采取新的方法来实时访问和利用复杂数据。数据结构提供了一种这样的方法，公司可以实时处理、转换、保护和编排来自不同来源的数据。这些新型架构范式对于推动数字经济中更加主动、集成和凝聚力的数据战略至关重要。

利用数据获得新的可行见解

当事件突然爆发时，金融组织需要快速查看“假设”情景并做出相应计划。做到这一点的能力依赖于健康的数据和使用分析来快速从数据中提取洞察力。几十年来，这一直是许多组织的梦想。重要的进步使今天可以实现这一目标。

机器学习 (ML) 可以在增强金融服务部门的弹性方面发挥重要作用。但是，机器学习需要来自不同业务孤岛的大量最新、干净和准确的数据才能发挥作用。如果没有实时、一致和安全的数据层来在正确的时间向相关利益相关者和应用程序提供所需的信息，那么跨公司的多个数据孤岛进行无缝访问是极其困难的。

尽管已经实施了数据湖以尝试解决其中许多数据管理挑战，但许多数据湖通常只不过是数据沼泽——混乱的数据模糊不清，这在可访问性和在没有巨大数据质量的情况下利用数据的能力方面提出了挑战项目。数据湖成为混合中的另一个孤岛，而不是洪水的解决方案。

随着快速的业务变化和企业数据收集预计在未来两年内以 42% 的复合年增长率增长，组织需要通过尽可能自动化地消除手动流程来简化和加速运营。为了跟上动荡的市场动态，运营弹性不仅仅是一种防御机制。它成为一种竞争优势。

实现运营弹性

为了变得有弹性，有远见的高管正在寻求利用收集到的大量数据来获得可行的洞察力。主动管理数据是很好地应对意外的数量和估值波动、更快地做出更好的业务决策以及提高自动化、合规性和安全性的关键。访问和处理准确、一致、实时和可信数据的单一表示的能力是这些高管的首要任务。从方案规划到企业风险和流动性建模、监管合规和财富管理，访问准确和最新的数据可以让他们的组织更快地做出更明智的业务决策。

通过自动化简化和加速运营，组织可以提高速度和敏捷性，并减少与手动流程相关的延迟和错误。这确保他们有足够的空间、处理能力和系统来应对意外的波动。有了这些系统，组织就可以通过主动数据管理更进一步。

通过主动数据管理继续进攻

在动荡时期进行防守是很自然的。这可能对稳定性有所帮助，但不会提高弹性。这需要进攻。

主动数据管理为组织提供准确、一致和可信的实时数据的单一视图，可用于应对运营和战略挑战。在此过程中，必须重新审视一些传统模式。例如，维护单独的分析和事务处理是一种标准做法，但它会导致更复杂、更脆弱的数据管理。现在可以拥有一个系统来执行交易，然后挖掘它们以获得洞察力。现在可以有一个数据建模的中间层，使业务用户在需要时更容易获得所需的洞察力。主动数据管理包括寻找地方来证明可能更健壮和灵活的新模式。好处是利用数据来产生价值、收入和利润。

包括资本市场在内的金融行业领域的组织正在对其数据架构进行现代化改造。遗留应用程序通常是瓶颈——淘汰遗留应用程序既昂贵又冒险，但运行这些应用程序也很昂贵，而且它们通常是最脆弱的系统，最难集成，也是弹性的最大障碍。

企业不必为这种困境而退缩。有远见的组织利用诸如智能数据结构之类的架构范例来继续运行其遗留系统并将来自整个企业的分布式数据拼接在一起，以支持各种关键任务计划。这种方法使组织能够通过其数据管理策略从被动转变为预测和主动。

没有必要立即更改所有内容；事实上，这并不明智。从小处着手。以对您的组织有意义的速度衡量和量化采用现代方法的好处，并在进行中学习。积极主动意味着在旅途中不断前进；在此过程中的每一步都学习、调整和获得价值。

结论：专注于数据管理

对现代数据管理技术的投资为组织提供了一种卓越的方式来实现按需准确、一致、实时和可信数据的单一表示。这项投资为金融机构提供了对历史、当前和未来活动的全面和全面的看法，因此它们可以领先于市场变化一步，而不是落后几个步骤。通过积极主动地进行数据管理，他们实现了运营弹性。

在我们从大流行的影响中完全恢复之前，进一步的波动很可能在我们面前，但通过使用现代数据管理和分析能力，金融组织可以从更大的弹性中获益，并将其传递到另一边稳定性更高。