Moderne Datenplattform für Finanz-Workloads entwerfen

Dieses Design untersucht die Verwendung von Oracle Cloud Infrastructure, um eine moderne Datenplattform (MDP) für Finanz-Workloads zu erstellen, wie z.B. für Erkenntnisse aus Echtzeitfonds, Erkennung anomaler Trades sowie für allgemeine Finanzdatenbereinigung, Aggregation und Visualisierung.

Informationen zur modernen Datenplattform

Seit Jahrzehnten waren das Volumen, die Vielfalt und die Wachstumsrate von Verbraucher- und Transaktionsdaten relativ gering.

Mit dem Aufkommen des Internets und der Online-Dienste hat ein neues und globales Geschäftsmodell, das von neuen Anwendungen und ständiger Innovation angetrieben wird, Daten für Milliarden von Verbrauchern erzeugt.

Banken, Broker und Finanzdienstleistungen fordern moderne, einheitliche Datenlösungen, mit denen das kontinuierlich wachsende Datenvolumen verarbeitet wird, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Um das Wachstum des Unternehmens zu fördern, möchten Banken datengesteuert sein und müssen daher ihre Datenarchitektur modernisieren, um agile, zweckmäßige Datenservices für kleine und große Datenmengen bereitzustellen.

Störende Datenkräfte wie Big Data und Data Cloud regen neue Denkweisen an und befähigen Unternehmen, Silos zu entfernen und in einem demokratischen und sich schnell verändernden Datenökosystem zusammenzuarbeiten.

Die Datenarchitektur geht über Organisationsgrenzen hinaus und verschiebt ihren Fokus von "Halten der Lichter" (Betriebsdaten und Business Intelligence) bis hin zu bahnbrechenden Erkenntnissen aus ungenutzten Big Data.

Das Kernstück von erkenntnisgesteuertem Banking ist eine moderne Datenumgebung, die in einem zweckorientierten Datenarchitekturmodell verankert ist, das als moderne Datenplattform (MDP) bezeichnet wird. Die moderne Datenplattform kombiniert eine große Auswahl an Oracle Cloud Infrastructure-Services, die Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen erfassen, verarbeiten, speichern, bedienen und visualisieren.

Die MDP-Architektur demonstriert, wie eine einzelne, einheitliche Datenplattform die gängigsten Anforderungen für:

1. Herkömmliche relationale Datenpipelines
2. Big-Data-Transformationen
3. Unstrukturierte Datenaufnahme und -anreicherung mit KI-basierten Funktionen
4. Datenaufnahme und -verarbeitung mit der Lambda-Architektur optimieren
5. Bereitstellen von Einblicken für datengesteuerte Anwendungen und umfassende Datenvisualisierung
6. Schaffung einer einheitlichen, unternehmensweiten Datenquelle für Ihre Daten, bestehend aus einem Data Warehouse für strukturierte Daten und einem Data Lake für halbstrukturierte und unstrukturierte Daten
7. Integrieren Sie relationale Datenquellen mit anderen unstrukturierten Datasets mithilfe von Big Data-Verarbeitungstechnologien
8. Verwenden semantischer Modellierung und leistungsstarker Visualisierungstools zur Vereinfachung der Datenanalyse

Überlegungen zur modernen Datenplattform

Befolgen Sie bei der Implementierung von Lösungen mit der modernen Datenplattform Best Practices für erweiterte Datenverarbeitungssysteme, wie die Verwendung eines relationalen Datenbankmanagementsystems (RDBMS) für strukturierte Daten und Big Data-Verarbeitung für unstrukturierte Daten.

Beachten Sie beim Entwerfen der Lösung die folgenden Aspekte:

• Bietet Anwendungsfälle für Batch- und Streamingdaten
• Nutzen Sie Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Analyse-Workloads.
• Integrieren Sie die Sicherheit für Datenqualität, Datenversionierung und Datenherkunft
• Integrieren Sie die Integration mit On Premise sowie mit anderen Cloud-Infrastrukturen zur Unterstützung von Multi-Cloud- und Hybrid-Szenarios

Die moderne Datenplattform ist eine einheitliche Datenplattform, mit der Sie einen unternehmensweiten Data Hub einrichten können, der als Single Source of Truth fungiert, um die gängigsten Datenanforderungen zu erfüllen.

• Purpose-Anpassung: Erstellen Sie eine moderne Datenarchitektur oder -plattform, die Ihren Architekturanforderungen heute entspricht, und positionieren Sie Ihr Unternehmen so, dass sie Chancen im Informationsmanagementbereich nutzen, wie sie entstehen.
• Inkrementelle Verbesserung: Die Erstellung einer ausgereiften und optimierten modernen Datenplattform für Unternehmen wird nicht über Nacht stattfinden - Zeit und Aufwand werden benötigt. Mithilfe unserer Diagnosebeurteilung, Beschleuniger und Best Practices können Sie aktuelle Datenarchitekturfunktionen bewerten, moderne Zieldatenziele identifizieren und Initiativen entwerfen, mit denen Sie die Lücken zwischen diesen Zielen schließen können.
• Geschäftsausrichtung aufrechterhalten: Berücksichtigen Sie beim Aufbau Ihrer modernen Datenlösungen Ihre strategische Vision und Ihre Prioritäten. Ein häufiges Versagen herkömmlicher Datenarchitektur besteht darin, dass die darin enthaltenen Initiativen häufig scheitern oder keinen klaren Geschäftswert bieten. Wenn Sie Ihre Initiativespläne an die geschäftlichen Anforderungen und Überlegungen anpassen, können Sie das Buy-in fördern und den Wert der modernen Datenarchitektur beweisen und die größeren strategischen Initiativen auf Ihrem Fahrplan unterstützen.