6 manfaat silsilah data untuk layanan keuangan

Industri jasa keuangan telah dalam proses memodernisasi tata kelola data selama lebih dari satu dekade. Namun, saat kita semakin dekat dengan kemerosotan ekonomi global, kebutuhan akan tata kelola terbaik menjadi semakin mendesak. Bagaimana bank, serikat kredit, dan penasihat keuangan dapat mengikuti peraturan yang menuntut sambil berjuang melawan anggaran terbatas dan pergantian karyawan yang lebih tinggi?

Jawabannya adalah silsilah data. Kami telah mengumpulkan enam alasan utama mengapa organisasi keuangan beralih ke platform garis keturunan seperti Manta untuk mendapatkan kendali atas data mereka.

Dalam bisnis, setiap keputusan berkontribusi pada intinya. Itulah mengapa analisis dampak sangat penting—ini memprediksi konsekuensi dari suatu keputusan. Bagaimana satu keputusan akan mempengaruhi pelanggan? Pemangku kepentingan Penjualan?

Silsilah data cukup bermanfaat selama investigasi ini. Karena silsilah data menciptakan lingkungan di mana laporan dan data dapat dipercaya, tim dapat membuat keputusan yang lebih tepat. Silsilah data memberikan keandalan itu—dan banyak lagi.

Salah satu bidang analisis dampak yang sering diabaikan adalah ketahanan TI. Titik buta ini menjadi jelas pada Maret 2021 ketika CNA Financial dilanda serangan ransomware yang menyebabkan gangguan jaringan yang meluas. Email perusahaan diretas, konsumen panik, dan CNA Financial terpaksa membayar tebusan sebesar USD 40 juta, yang merupakan rekor tertinggi. Di sinilah analisis dampak yang didukung silsilah dibutuhkan. Jika Anda mengalami ancaman, Anda harus siap untuk memeranginya, dan tahu persis berapa banyak bisnis Anda akan terpengaruh.

Ketahanan TI juga terancam oleh bencana alam, kesalahan pengguna, kegagalan infrastruktur, transisi cloud, dan banyak lagi. Faktanya, 76% organisasi mengalami insiden selama dua tahun terakhir yang memerlukan rencana pemulihan bencana TI.

Sebagian besar organisasi berjuang dengan analisis dampak karena membutuhkan sumber daya yang signifikan ketika dilakukan secara manual. Namun, dengan pelacakan otomatis dari Manta, lembaga keuangan telah mengalami peningkatan produktivitas tim teknik hingga 40% setelah menggunakan silsilah data.

Seperti yang telah dibahas di atas, terdapat berbagai ancaman yang dapat mengancam laba bersih organisasi Anda. Baik itu serangan ransomware yang berhasil atau migrasi cloud yang direncanakan dengan buruk, mendeteksi masalah sebelum menimbulkan kerusakan besar selalu lebih murah.

Itulah mengapa pengamatan pipeline data sangat penting. Ini tidak hanya melindungi organisasi Anda tetapi juga pelanggan Anda yang memercayai Anda dengan uang mereka.

Silsilah data memperluas cakupan observabilitas data Anda untuk mencakup infrastruktur pemrosesan data atau pipeline data, selain data itu sendiri. Dengan observabilitas yang diperluas ini, insiden dapat dicegah pada tahap desain atau diidentifikasi dalam tahap implementasi dan pengujian untuk mengurangi biaya pemeliharaan dan mencapai produktivitas yang lebih tinggi.

Pelanggan Manta yang telah membuat riwayat lengkap dapat melacak masalah terkait data kembali ke sumbernya 90% lebih cepat dibandingkan dengan pendekatan manual sebelumnya. Hal ini berarti tim yang bertanggung jawab atas sistem tertentu dapat memperbaiki masalah apa pun dalam hitungan menit, menurut penelitian Manta.

Sektor keuangan sangat diatur secara ketat. Lembaga harus mematuhi peraturan seperti Basel III, SOC 2, FACT, BSA/AML dan CECL.

Semua peraturan ini membutuhkan pelacakan data yang akurat. Organisasi Anda harus dapat menjawab:

• Dari mana asalnya?
• Bagaimana kita bisa sampai di sini?
• Apakah kita mampu membuktikannya dengan bukti terkini kapan pun diperlukan?
• Apakah kita perlu berminggu-minggu atau berbulan-bulan untuk menyelesaikan laporan?
• Apakah laporan itu benar-benar dapat diandalkan?

Silsilah data membantu Anda menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dengan membuat visualisasi yang sangat detail dari aliran data Anda. Anda dapat menggunakan laporan ini untuk melacak dan melaporkan data Anda secara akurat untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan.

McKinsey memprediksi bahwa USD 8 dari setiap USD 10 untuk hosting TI akan masuk ke cloud pada tahun 2024. Di sektor keuangan, 40% bank dan 41% koperasi kredit telah menerapkan teknologi cloud.

Namun, jika Anda pernah terlibat dalam migrasi sistem data, Anda tahu betapa rumitnya prosesnya. Sekitar USD 100 miliar pendanaan cloud diperkirakan akan terbuang selama tiga tahun ke depan—dan sebagian besar perusahaan menyebutkan biaya seputar migrasi sebagai penghambat utama untuk mengadopsi cloud. Prosesnya sangat kompleks (dan mahal) karena setiap sistem terdiri dari ribuan atau jutaan bagian yang saling berhubungan, dan tidak mungkin untuk memigrasikan semuanya dalam satu langkah.

Membagi sistem menjadi potongan-potongan objek yang lebih kecil (laporan, tabel, alur kerja, dll.) Dapat membuatnya lebih mudah dikelola, tetapi menimbulkan tantangan lain—bagaimana memigrasikan satu bagian tanpa merusak yang lain. Bagaimana Anda tahu bagian apa yang dapat dikelompokkan untuk meminimalkan jumlah dependensi eksternal?

Dengan silsilah data, setiap objek dalam sistem yang dimigrasi dipetakan dan dependensi didokumentasikan. Pelanggan Manta telah menggunakan silsilah data untuk menyelesaikan proyek migrasi mereka 40% lebih cepat dengan sumber daya 30% lebih sedikit.

Teknisi data, pengembang, dan ilmuwan data terus menjadi peran yang tumbuh pesat dan sulit diisi di industri teknologi. Kurangnya tenaga ahli rekayasa data telah berkembang dari masalah menjadi krisis, yang diperparah oleh meningkatnya kompleksitas sistem data. Anda tentu tidak ingin terus-menerus membebani teknisi data Anda yang berharga dengan tugas-tugas rutin, manual (dan menjengkelkan) seperti menangani insiden data, mengevaluasi dampak perubahan yang direncanakan, atau menjawab pertanyaan yang sama berulang kali tentang asal-usul catatan data.

Silsilah data dapat membantu mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan memfasilitasi layanan mandiri sejauh mungkin, memungkinkan ilmuwan data dan pemangku kepentingan lainnya untuk mengakses informasi lineage dan asal data yang terbaru secara mandiri, kapan pun mereka membutuhkannya. Peta silsilah data yang terperinci juga memungkinkan orientasi teknisi data yang lebih cepat untuk mengintegrasikan teknisi baru atau teknisi yang kurang berpengalaman ke dalam peran tanpa memengaruhi stabilitas dan keandalan lingkungan data.

Tata kelola data bukanlah hal baru, terutama di dunia keuangan. Komite Basel merilis BCBS 239 sejak tahun 2013. Peraturan tersebut dimaksudkan untuk memperkuat kemampuan agregasi data dan pelaporan terkait risiko bank—yang meningkatkan kepercayaan pada data.

Pengembang laporan, ilmuwan data, dan warga data membutuhkan data yang dapat mereka percayai untuk pengambilan keputusan yang akurat, tepat waktu, dan percaya diri. Tetapi dalam lingkungan data yang kompleks saat ini, Anda berurusan dengan server dan infrastruktur yang tersebar, yang menghasilkan sumber data yang berbeda dan ketergantungan data yang tak terhitung jumlahnya. Anda memerlukan gambaran lengkap dari semua sumber data Anda untuk melihat bagaimana data berpindah melalui organisasi Anda, memahami semua titik sentuh, dan bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain. Anda hanya dapat sepenuhnya memercayai data Anda ketika Anda memiliki pemahaman yang lengkap tentangnya.

Silsilah data memberikan gambaran komprehensif tentang semua aliran data, sumber, transformasi, dan dependensi Anda. Anda akan memastikan pelaporan yang akurat, melihat bagaimana perhitungan penting diturunkan, dan mendapatkan kepercayaan pada kerangka kerja dan strategi manajemen data Anda.

Manta telah membantu puluhan pelanggan di sektor keuangan menyadari manfaat dari silsilah data. Kami menghadirkan kecerdasan dalam manajemen metadata dengan menyediakan solusi otomatis yang membantu Anda mendorong produktivitas, mendapatkan kepercayaan pada data Anda, dan mempercepat transformasi digital.

Platform Manta mencakup fitur-fitur unik untuk memaksimalkan nilai dari silsilah data Anda, dengan lebih dari 40 pemindai otomatis yang sepenuhnya siap pakai. Selain itu, Manta bekerja bersama katalog data paling populer; platform kami terintegrasi dengan katalog seperti Collibra, Informatica, Alation, dan banyak lagi.

Jangan menunggu. Kenali manfaat dari pelacakan data otomatis hari ini.