Uboreshaji wa data sio tu kuhamisha data kutoka kwa mifumo ya urithi hadi majukwaa ya kisasa; inahusu kuunda mfumo thabiti unaoauni uchanganuzi, AI, na utendakazi salama na bora. Katika enzi ambapo data huongoza ufanyaji maamuzi na uzoefu wa wateja, sekta ya Benki, Huduma za Kifedha na Bima (BFSI) inazidi kutambua hitaji la kuboresha data. Licha ya manufaa ya wazi, taasisi nyingi za fedha zinatatizika na mifumo ya urithi na masuala ya ubora wa data. Blogu hii inaangazia vipengele muhimu na mbinu bora za kujenga mfumo wa kisasa wa data katika sekta ya BFSI. Mambo Muhimu katika Ramani ya Njia ya Uboreshaji wa Data Mchakato wa uboreshaji wa data unalenga katika kuunda mfumo wa kisasa wa data unaojumuisha mfululizo wa hatua na mbinu, na teknolojia za kisasa ndio msingi wake. Mkakati dhabiti wa uboreshaji wa data unajumuisha vipengele vichache muhimu vinavyowezesha biashara za kifedha kuongeza ROI kwa kuunda mfumo wa data unaofikiwa, unaoweza kupanuka na unaotii. Mchoro hapa chini unazionyesha zote katika sehemu moja. Taasisi inaweza aidha kuzingatia hatua hizi muhimu na kuzifanikisha kibinafsi, au vinginevyo, kupanga vipengele vya kimantiki na kuvikamilisha pamoja. Uhamishaji wa Data Lengo la uhamishaji wa data ni kuhamisha data yako yote kutoka kwa mifumo ya urithi hadi kwa miundombinu ya kisasa ya data. Mkakati dhabiti wa uhamishaji wa data huhakikisha uhamishaji wa data safi kutoka kwa mfumo wa zamani hadi mpya na wa kisasa bila usumbufu wowote wa biashara. Na hapa ndipo uhamaji wa wingu unapokuja. Saizi ya soko la uhamiaji wa wingu inakadiriwa kuwa dola bilioni 232.51 mnamo 2024 na inatarajiwa kukua kwa CAGR ya ~ 28% katika kipindi cha utabiri (2024-2029). Ulimwenguni, taasisi nyingi za fedha tayari zimetumia majukwaa ya wingu au zinaharakisha uhamaji wao kwa sababu ya manufaa kama vile kubadilika, wepesi katika ujumuishaji, na kupitishwa kwa teknolojia zinazoibuka katika mifumo ikolojia ya BFSI. Katika miaka ya hivi karibuni, kupitishwa kwa wingu kumekuwa jambo la kuzingatia sana kwa mikakati ya kupunguza gharama ya IT. Uhamishaji wa data ni hatua muhimu katika mchakato wa kisasa wa data. Kuna vikwazo, lakini ni thamani ya kuvuka. Kukamilisha hatua hii hurahisisha hatua zilizobaki. Ujumuishaji wa Data Kujenga mwonekano mmoja wa data kupitia ujumuishaji wa data kuwezesha zaidi matumizi ya data kwa matumizi ya maana katika uchanganuzi na mifumo ya AI. Katika mkakati ulioundwa vyema wa uboreshaji wa data wa kisasa, zana zinazofaa za kumeza zinazosimamiwa na wingu zinaweza kutumika, na kuruhusu suluhu za ujumuishaji wa data ziwe kubwa, thabiti na ziharakishwe kwa urahisi. Zana za kisasa za dondoo-transform-load (ETL) huwezesha miunganisho ya wakati halisi, kuhakikisha upatikanaji wa data wa haraka zaidi. Hii ni muhimu katika BFSI, ambapo taarifa za kisasa ni muhimu; mfano mkuu ni muunganisho wa moja kwa moja na sahihi wa miamala ya kifedha. Hii inaruhusu taasisi kutoa huduma za kisasa zaidi, na hivyo kuongeza kuridhika kwa wateja. Usafishaji na Ubadilishaji Data Ubadilishaji wa data ni muhimu kwa kutumia uwezo kamili wa rasilimali za data, kuimarisha ufanisi, na kuendesha thamani ya biashara. Mabadiliko yanaweza kuhusisha shughuli mbalimbali, ikiwa ni pamoja na utakaso wa data. Utaratibu huu wa kusafisha huondoa makosa, kutofautiana, na kukosa maadili kutoka kwa kiasi kikubwa cha data iliyoingizwa, na kusababisha data ya juu, ya kuaminika kwa ajili ya uchambuzi na ufumbuzi wa AI/ML. Ubadilishaji wa data unaweza pia kujumuisha usanifishaji, ujumlishaji, usimbaji data iliyoainishwa, kubandika, kulainisha, kutengana kwa mfululizo wa saa, kuchakata maandishi, n.k. Chaguo la kubadilisha inategemea kabisa hali ya matumizi ya shirika, asili ya data au malengo mahususi ambayo kazi ya uchanganuzi au modeli inalenga kukamilisha. Ubadilishaji wa data wa kina huruhusu kila mtu katika shirika kuelewa vyema data na kurahisisha kufanya kazi nayo. Uundaji wa Data, Uhifadhi na Usimamizi wa Data Benki na taasisi za huduma za kifedha hukusanya data nyingi kutoka kwa miamala ya wateja mtandaoni na nje ya mtandao, shughuli za kijamii na mwingiliano, maoni, tafiti na zaidi. Uundaji wa data ni taaluma inayotumika sana kwa makutano yoyote ya watu, data na teknolojia. Ni mbinu iliyobainishwa vyema ya kuunda modeli ya data iliyoonyeshwa ili kupanga sifa zake, kuanzisha uhusiano kati ya vitu, kutambua vikwazo, na kufafanua muktadha wa kudhibiti data. Pamoja na ujumuishaji wa data mahali na kuunganishwa kwa mifumo mbalimbali, ni muhimu kwamba muundo wa data uanzishwe kabla ya kuhamia kwa ujumuishaji na uhifadhi wa data. Mifumo ya data ya urithi imefuata hatua hii muhimu, na wenzao wa kisasa hawawezi kuiondoa pia. Kadiri shirika linavyokua, idadi ya data pia huongezeka. Mpango wa usimamizi wa uhifadhi wa data uliowekwa vizuri huondoa mwanya wa kuwa na data kubwa iliyofichwa kwenye mifumo mingi, huku watumiaji wakitengeneza nakala nyingi (jambo ambalo si bora), na huwezesha mashirika ya BFS kuhifadhi data kwa ufanisi na usalama, kwa kufuata sheria, kufanya data iwe rahisi kupata, kufikia, kushiriki, kuchakata na kurejesha ikiwa imepotea. Shirika linaweza kuchagua miundombinu ya ndani, wingu, au jukwaa la mseto kwa hifadhi yao ya data. Mfumo wa data unaweza kuwa na safu moja au zaidi za data, kila moja ikitumikia madhumuni mahususi na kuhifadhi data kipekee. Kulingana na maono ya shirika, mtu anaweza kuchagua hifadhidata ya uhusiano, ziwa la data, ziwa, usanifu wa hifadhi ya matundu ya data, au mchanganyiko wa haya. Sheria za Data, DBMS Inayolenga Kipengee, na Duka la Data la Polymorphic Kiasi kikubwa cha data batili au yenye hitilafu inaweza kutatiza huduma za mwisho na kuunda hali ya utumiaji isiyofurahisha kwa wateja na shirika. Kwa hivyo, mbinu ya uthibitishaji wa data kulingana na sheria, ikiunganishwa kwa utaratibu ndani ya mfumo wa ujumuishaji wa data, mara kwa mara hutoa data ya ubora wa juu. Mara nyingi ni muhimu kuhifadhi sehemu ya data kama kitu, pamoja na mifumo ya uhifadhi wa data iliyopangwa jadi kama hifadhidata. DBMS zinazolengwa na kitu huchanganya vipengele vya mifumo inayolengwa na kitu na hifadhidata ili kuhifadhi data changamano. Wanatekeleza vipengele vinavyolengwa na kitu kama vile usimbaji, upolimishaji, na urithi, pamoja na dhana za hifadhidata kama sifa za ACID. Mashirika ya benki yanaweza kuzingatia kuwa na ODBMS huku yakitengeneza tovuti za miamala ya juu. Inaweza pia kuwa muhimu kwa programu ya udhibiti wa hatari kwa sababu inatoa mwonekano wa wakati halisi wa data. Usimamizi wa Ubora wa Data Kushindwa kuhakikisha ubora wa data kunaweza kuwa na athari mbaya katika benki nzima. Ubora wa chini wa data huathiri utiifu wa faragha, na hivyo kusababisha makosa zaidi na, mara nyingi zaidi, kushindwa kwa biashara kubwa katika mojawapo ya sekta zinazodhibitiwa sana duniani na kushughulika na data nyingi nyeti. Uzingatiaji wa faragha ni mwanzo tu. Benki za mikoa na vyama vya mikopo lazima pia zifuate kanuni mbalimbali za utiifu wa kuripoti, ikiwa ni pamoja na sheria zinazohusu ukopeshaji wa haki, ulinzi wa data ya wateja, kuwezesha wateja kufanya maamuzi sahihi, ufichuzi sahihi, kupinga ufujaji wa fedha na utoshelevu wa mtaji. Kukosa kufanya hivyo kunaweza kusababisha faini kali na uharibifu wa sifa. Zaidi ya kufuata, ubora duni wa data unaweza kusababisha ufanyaji maamuzi duni. Hii ni muhimu sana linapokuja suala la kudhibiti hatari. Benki zinahitaji data ya ubora wa juu zaidi ili kudhibiti hatari kwa ufanisi, ambayo ni mojawapo ya kazi muhimu zaidi ambazo shirika lazima lifanye. Mfumo wa kina wa usimamizi wa ubora wa data (DQM) unapaswa kuwepo kwenye mifumo yote ya data, hasa katika sekta ya BFSI. Tunapendekeza kwa upana hatua tano muhimu ili kujumuisha misingi yote ya DQM: Kutathmini ubora wa data ya shirika ndio mahali pa kuanzia. Mbinu kama vile kuchakachua data zinaweza kutumika kukagua na kuelewa maudhui na muundo wa data. Unda mkakati wa ubora wa data ili kuboresha na kudumisha ubora wa data. Ni mchakato unaoendelea na unaweza kutegemea kanuni za kiwango cha biashara au kesi mahususi za matumizi. Shirika linaweza kuamua kutumia zana ya DQ yenye vipengele vingi au moduli maalum. Fanya usafishaji wa data wa awali, hatua ya kuboresha data. Inaweza kuwa rahisi kama kutambua maingizo yanayokosekana, kuyakamilisha, au kuondoa nakala rudufu. Utekelezaji wa Mfumo wa Ubora wa Data ndipo mikakati inapoanza kutumika. Inapaswa kuwa muunganisho usio na mshono, iwe na mchakato wa ujumuishaji wa data au mchakato wa biashara. DQM hatimaye inapaswa kuwa mchakato wa kujirekebisha, unaoendelea. Fuatilia michakato ya ubora wa data, hakikisha DQM si tukio la mara moja tu. Ufuatiliaji na matengenezo ya mara kwa mara, pamoja na ukaguzi na masasisho kwa wakati, ndizo njia pekee za kudumisha viwango vya juu vya data. Uhifadhi wa Data Ghala la data huweka kati na kuunganisha kiasi kikubwa cha data kutoka kwa vyanzo tofauti. Uwezo wake wa uchanganuzi huruhusu mashirika kupata maarifa muhimu ya biashara kutoka kwa data zao ili kuboresha ufanyaji maamuzi na kutoa huduma bora na uzoefu. Sekta ya benki inaweza kupata faida nyingi papo hapo kutokana na ghala la data lililoundwa vizuri, ikiwa ni pamoja na faida muhimu zifuatazo: Ili kushughulikia kiasi kikubwa cha data inayozalishwa na benki, teknolojia kama Hadoop na Spark zimekuwa chaguo la kwanza kwa kuhifadhi na kuchakata bila mpangilio. na data iliyo na muundo nusu. Wanatoa suluhisho scalable na gharama nafuu kwa ajili ya kuhifadhi data. Taasisi zaidi na zaidi zinaelekea kwenye suluhu za uhifadhi wa data ya wingu kama vile Snowflake, Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift, au Google BigQuery ili kupata manufaa yote wanayotoa katika masuala ya upunguzaji, ufanisi na ufikiaji. Uchanganuzi wa Data na Udemokrasia wa Data Shirika halinufaiki mara moja kwa kuwa na kiasi kikubwa, kilichounganishwa cha data katika ghala la data hadi litumie data hiyo kutoa maarifa, kuboresha huduma na kuboresha matumizi kwa wateja na watumiaji wa shirika. Kesi moja maarufu ya utumiaji ambapo uchanganuzi wa data una jukumu muhimu ni katika ulipaji wa mkopo. Katika jukwaa la kawaida la benki, utoaji wa mkopo mara nyingi huhusisha uwasilishaji wa hati, uthibitishaji, na uangalifu unaostahili kutoka kwa upande wa benki, na kila moja ya hatua hizi huchangia ucheleweshaji. Hata hivyo, ili kupata faida ya kiushindani, benki mamboleo hutumia uchanganuzi wa data kwenye data ya wakati halisi, na kuziruhusu kufanya maamuzi mara moja. kampeni zijazo, au tu kuuza bidhaa zao. Hapa kuna matukio mengine muhimu ya utumiaji ambapo uchanganuzi wa data utakuwa wa lazima kwa benki hivi karibuni: Kutoa maarifa ya digrii 360 kwa mteja. Kuelewa shughuli na huduma kupitia data, kufanya uchanganuzi wa ubashiri, na kuboresha vipengele ili kupunguza gharama za uendeshaji. Kuelewa idadi ya watu wanaolengwa, kuwapanga kulingana na maarifa ya data, na kuwapa hali ya utumiaji iliyobinafsishwa. Kuchunguza hatari zinazohusiana na mikopo, madai na ulaghai na kuboresha mbinu za udhibiti wa hatari. Kuelewa mwelekeo wa soko, kukumbatia mazoea yanayoibuka, na kukaa mbele ya mkondo. Uwekaji demokrasia ya data ni mchakato wa kuwezesha kufanya data ipatikane kwa kila mtu katika shirika. Ikiwa meneja wa uuzaji anataka kufikia baadhi ya ripoti zilizoundwa kupitia uchanganuzi wa data, na ikiwa hiyo inahusisha IT, inachelewesha kufanya maamuzi. Uwekaji demokrasia wa data huondoa mazoea yaliyopitwa na wakati. Inahimiza watumiaji kutumia data kikweli, kuwawezesha kutambua fursa mpya, kuunda mitiririko ya mapato, na kukuza ukuaji. Uwekaji demokrasia ya data unaweza kufungua ufikiaji wa data iliyohifadhiwa kwenye ghala la data, ziwa au ziwa kwa usalama. Mfumo wa kisasa wa data unaweza kuzuia ufikiaji wa data iliyosambazwa, changamoto kwenye mifumo ya urithi, kwa kuziunganisha kupitia kiolesura kimoja. Hitimisho Kwa kufuata vipengele hivi muhimu na mbinu bora, taasisi za fedha zinaweza kujenga mfumo wa kisasa wa data ambao sio tu unasaidia mahitaji yao ya sasa lakini pia ni hatari na uthibitisho wa siku zijazo. Mbinu hii ya kimkakati inahakikisha kwamba data inadhibitiwa kwa njia ifaayo, kwa usalama na inatumiwa kuleta matokeo ya biashara yenye maana. Kukubali uboreshaji wa data husaidia mashirika ya BFSI kusalia katika ushindani, kutii mahitaji ya udhibiti, na kutoa hali bora ya wateja katika ulimwengu unaoendeshwa na data. Utekelezaji wa mfumo wa kisasa wa data ni safari inayohitaji upangaji makini na utekelezaji. Hata hivyo, manufaa ya mabadiliko hayo—wepesi ulioimarishwa, ufanyaji maamuzi bora, na utendakazi ulioboreshwa—huifanya kuwa uwekezaji unaofaa kwa taasisi yoyote ya kifedha inayofikiria mbele. Machapisho Kuunda Mfumo wa Kisasa wa Data: Vipengele Muhimu na Mbinu Bora ilionekana kwanza kwenye Teknolojia ya Majaribio – Huduma za Uhandisi wa Bidhaa za Programu.