##MT##Les 7 règles du Big Data dans le secteur bancaire#/MT##
Alors que nous passons d’une ère d’automatisation des transactions à l’ère des données, les défis en matière d’information auxquels les banques sont confrontées concernent de plus en plus la compréhension et la création d’intelligence à partir des informations. Des domaines comme la conformité réglementaire, la connaissance du client ou la gestion des offres en temps réel sont de véritables problèmes de données. La prochaine vague de création de valeur proviendra probablement de la création de plus de compréhension, de perspicacité et de sagesse à partir de ces données pour mieux protéger la banque ou trouver de nouveaux segments de clientèle pour générer des revenus.
Voici mes 7 règles à suivre lorsque je me lance dans un nouveau projet de données :
Les bonnes données sont la clé. Pour toutes les quantités de données que nous collectons avoir moins mais des données propres est le socle critique de toute analyse. Des données imparfaites conduisent à des discussions imparfaites alors que des données propres conduisent à des décisions sûres. Les banques doivent investir dans l’infrastructure des données pour fournir des informations fiables aux applications de risque, de conformité et de clientèle.
Plus vous analysez rapidement les données bancaires, meilleure est la valeur prédictive. Comme les données bancaires ont une valeur temporelle, le secteur passe des données par lots aux données en temps réel. La valeur est créée en faisant de nouvelles offres en temps réel et l’exposition au risque est mieux prédite et évitée si elle est analysée en temps réel. Maintenez une copie de vos données. Vos données peuvent devenir moins fiables et moins précises à mesure que vous les copiez et les déplacez. De plus, le coût de l’infrastructure informatique augmente lorsque vous détenez plusieurs copies pour différentes applications.
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Je suis un auteur invité de Big Data Made Simple.
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