वित्तीय सेवाओं में डेटा आर्किटेक्चर आधुनिकीकरण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

वित्तीय सेवाओं में आधुनिक डेटा स्तर के लिए सर्वोत्तम प्रक्रियाएं एक कठोर और धीमी आईटी विरासत प्रणाली से आधुनिक डेटा स्तर तक आधुनिकीकरण के सर्वोत्तम चरणों पर एक आवश्यक श्वेत पत्र है। वास्तविक समय में ग्राहकों की मांगों को पूरा करें - नीचे मुफ्त में डाउनलोड करें ।

वित्तीय सेवाओं में डेटा आर्किटेक्चर आधुनिकीकरण के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं पर चर्चा करने के लिए रेडिस ने हाल ही में डेटा दिग्गज टीडीडब्ल्यूआई के साथ एक वेबिनार में भाग लिया। वेबिनार का नेतृत्व सूचना प्रबंधन में विश्व-प्रसिद्ध विशेषज्ञ डेविड लोशिन हैं, जो विभिन्न टीडीडब्ल्यूआई कार्यक्रमों और सम्मेलनों में अक्सर डेटा स्तर आधुनिकीकरण के बारे में बोलते हैं।

नीचे हमने एक वित्तीय सेवा संगठन द्वारा अपने डेटा स्तर को आधुनिक बनाने के सबसे शक्तिशाली तरीकों पर वेबिनार में शामिल की गई जानकारी प्रदान की है।

वित्तीय सेवा उद्योग काफी बदल गया है

प्रौद्योगिकी ने वित्तीय सेवा उद्योग को ऊपर से नीचे तक बदल दिया है। ईंट और मोर्टार को चरणबद्ध तरीके से समाप्त किया जा रहा है और मोबाइल बैंकिंग द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है। ट्रांजेक्शन प्रोसेसिंग कैडेंस आवधिक बैच से रीयल-टाइम प्रोसेसिंग में विकसित हुआ है, जो बैंकों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश करता है; आईटी विरासत प्रणालियां पुरानी हैं और रीयल-टाइम डिजिटल बैंकिंग अनुभव प्रदान करने में असमर्थ हैं।

यह समस्याग्रस्त है क्योंकि ग्राहकों की अपेक्षाएँ केवल आसमानी नहीं हैं, वे समताप मंडल में हैं। लगातार रीयल-टाइम डिजिटल बैंकिंग अनुभव की मांग ने वित्तीय सेवा उद्योग को और भी कठिन बना दिया है और बैंक कठोर विरासत वाले आईटी सिस्टम के साथ आधुनिक उपभोक्ता की मांगों को पूरा करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

इसके अलावा, बैंक अपने डेटा स्तरों को आधुनिक बनाने के लिए सरकारी कानून और बाजार से अतिरिक्त दबाव महसूस कर रहे हैं। फिनटेक चुस्त हैं और एक लचीली वास्तुकला होने का पुरस्कार प्राप्त कर रहे हैं जो उन्हें एक सर्वव्यापी अनुभव प्रदान करने के साथ-साथ नए उत्पादों को बाजार में लाने की अनुमति देता है।

बैंकों को खेल के मैदान को समतल करने और तेज़, आसान और सुलभ रीयल-टाइम डिजिटल बैंकिंग सेवा प्रदान करने के लिए अब आधुनिकीकरण करने की आवश्यकता है।

6 विभिन्न तरीकों से आप डेटा आर्किटेक्चर आधुनिकीकरण प्राप्त कर सकते हैं

अपने वित्तीय डेटा स्तर को आधुनिक बनाने के लिए जटिल या विघटनकारी होने की आवश्यकता नहीं है। डेटा लेयर आधुनिकीकरण एक कालानुक्रमिक प्रक्रिया का अनुसरण करता है जो डेटा एक्सेसिबिलिटी गैप की पहचान के साथ शुरू होता है और माइक्रोसर्विसेज के साथ डेटा लेयर के संचालन के साथ समाप्त होता है।

अपनी पावरपॉइंट स्लाइड में, डेविड ने छह सबसे इष्टतम तरीकों का खुलासा किया है जो एक वित्तीय सेवा संगठन बिना किसी व्यवधान के अपने डेटा स्तर को आधुनिक बना सकता है। डेटा स्तर का आधुनिकीकरण करते समय वित्तीय सेवाओं की दिशा को स्पष्ट करने के लिए प्रत्येक पद्धति के पीछे के सभी तकनीकी घटकों की व्यापक समीक्षा की गई।

इनमें शामिल हैं:

• डेटा पहुंच योग्यता अंतराल की पहचान करें: उन क्षेत्रों की खोज करना जहां ग्राहक डेटा तक त्वरित पहुंच बाधित है।
• एक सुसंगत ओमनीचैनल ग्राहक अनुभव प्राप्त करें: यह सुनिश्चित करना कि एक सुसंगत रीयल-टाइम ओमनीचैनल अनुभव से जुड़ी चार मूलभूत अपेक्षाएं पूरी हों।
• रियल-टाइम प्रोसेसिंग के लिए सूचना मॉडल: रीयल-टाइम प्रक्रियाओं का समर्थन करने वाले विभिन्न सूचना मॉडल के साथ पहुंच और अंतःक्रियाशीलता बनाए रखना।
• आधुनिक कंप्यूटिंग सेवा अपनाना: वास्तु संबंधी अंतरों को समझना और अखंड प्रणालियों के विकास से संक्रमण कैसे करना है।
• कम-विलंबता पहुंच के लिए डेटा प्लेटफ़ॉर्म को अपनाएं: निम्न-विलंबता पहुंच के साथ-साथ अपने आर्किटेक्चर में इसका लाभ उठाने का तरीका जानने के साथ एक विशिष्ट रीयल-टाइम डेटा प्लेटफ़ॉर्म की प्रमुख विशेषताओं की खोज करना।
• एक परिचालनात्मक डेटा स्तर शामिल करें: माइक्रोसर्विसेज के साथ डेटा स्तर को कैसे संचालित किया जाए और उन सिस्टम तक तेजी से पहुंच कैसे प्रदान की जाए, यह उजागर करना।

डेटा आर्किटेक्चर आधुनिकीकरण उपयोग के मामले

आज के तेज गति वाले डिजिटल वातावरण में असंख्य चुनौतियों को दूर करने के लिए कई बैंकों को अपने डेटा स्तर को आधुनिक बनाने की आवश्यकता है। दुनिया के कुछ प्रमुख बैंकों ने आईटी विरासत प्रणालियों को प्रदर्शन अवरोधकों के रूप में मान्यता दी है और उनके रास्ते में खड़ी सबसे बड़ी बाधाओं को दूर करने के लिए रेडिस एंटरप्राइज के साथ अपने डेटा स्तरों का आधुनिकीकरण किया है।

रेडिस के सीनियर सॉल्यूशंस मार्केटिंग मैनेजर हेनरी टैम ने कई उपयोग के मामलों को साझा किया है ताकि यह पता चल सके कि बैंक अपने डेटा स्तर को आधुनिक बनाने के लिए रेडिस एंटरप्राइज का उपयोग करते समय क्या परिणाम की उम्मीद कर सकते हैं। हेनरी ने पता लगाया कि प्रत्येक उपयोग के मामले में प्रदर्शन स्तरों को सुपरचार्ज करने के लिए रेडिस एंटरप्राइज का उपयोग कैसे किया जाता है:

ग्राहक अनुभव को सुपरचार्ज करना 

रेडिस एंटरप्राइज के लिए धन्यवाद, ग्राहक एक ओमनीचैनल अनुभव का आनंद लेते हैं जो उन्हें वास्तविक समय में विभिन्न डिजिटल उत्पादों और सेवाओं की एक श्रृंखला तक पहुंचने की अनुमति देता है, भले ही उनका स्थान, बैंक खाते, बंधक, ऋण, निवेश, और बहुत कुछ।

पहचान प्रबंधन प्रणालियों को अधिकतम करना

ग्राहकों को नवीन डिजिटल समाधानों तक पहुंच प्रदान करने के लिए तृतीय पक्षों के साथ डेटा साझा करना अनिवार्य है जो उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाते हैं। लेकिन ऐसा करने से वित्तीय संस्थान साइबर अपराधियों द्वारा उनके डेटा में घुसपैठ की संभावना को उजागर करते हैं।

इस उपयोग के मामले में, हेनरी इस बात पर प्रकाश डालता है कि तृतीय-पक्ष संगठनों के साथ डेटा साझा करते समय ग्राहक जानकारी को साइबर अपराधियों से बचाने के लिए रेडिस एंटरप्राइज का उपयोग कैसे किया जाता है। इसमें एपीआई, डेटा और संसाधनों तक विस्तृत पहुंच के साथ डेवलपर अनुभव में सुधार करना शामिल है।

मैन्युअल जांच प्रक्रियाओं को बढ़ावा देना

हेनरी यह पता लगाता है कि हाइपर-दक्षता वाले डेटा के क्षेत्रों के माध्यम से मैन्युअल जांच को गति देने के लिए RediSearch का उपयोग कैसे किया जाता है, जिससे यह किसी भी संदिग्ध पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है जो धोखाधड़ी गतिविधि को इंगित करेगा।

रीयल-टाइम डेटा के साथ धोखाधड़ी पर अंकुश लगाना

जालसाजों को ऑनलाइन चोरी करने में कुछ ही सेकंड लगते हैं। इसलिए, धोखाधड़ी का पता लगाना पूरी तरह से उस गति पर निर्भर करता है जिस गति से बैंक संदिग्ध डेटा पैटर्न की पहचान और प्रतिक्रिया कर सकता है। हेनरी ने खुलासा किया कि रीयल-टाइम डेटा की गारंटी देने की रेडिस की क्षमता कैसे एक बड़े बैंक को रीयल-टाइम डिजिटल पहचान, एआई मॉडल और अन्य के माध्यम से धोखाधड़ी गतिविधि को तेजी से दूर करने में सक्षम बनाती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

ए: डेटा आधुनिकीकरण पुराने डेटाबेस से मौन डेटा को आधुनिक क्लाउड-आधारित डेटाबेस में ले जाने की प्रक्रिया है। डेटा आधुनिकीकरण संगठनों को चुस्त-दुरुस्त रहने और विरासत प्रणालियों के आसपास की अक्षमताओं, बाधाओं और अनावश्यक जटिलताओं को समाप्त करने की अनुमति देता है।

ए: एक आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म वह है जो कुशल डेटा माइग्रेशन, शीघ्र अंतर्ग्रहण, स्केलेबल, बहु-संरचना मॉडल समर्थन प्रदान करता है, लचीला परिनियोजन विकल्प और अनुकूलित भंडारण दक्षता प्रदान करता है। Redis Enterprise जैसा आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म इंटरेक्टिव ग्राहक अनुभव, उन्नत जोखिम प्रबंधन, और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए रीयल-टाइम एनालिटिक्स के निकट उन्नत बनाता है।

ए: बिग डेटा, एआई और एनालिटिक्स एंटरप्राइज डेटा-संचालित निर्णय लेने में तेजी लाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं ताकि अंतर्दृष्टि के लिए तेजी से समय मिल सके। उस रीयल-टाइम डेटा को वितरित करने के लिए उन्हें एक आधुनिक इन-मेमोरी नोएसक्यूएल डेटा प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है। क्लाउड प्रदाताओं द्वारा प्रदान की जाने वाली मापनीयता, विश्लेषण, बाहरी डेटा और AI/ML सेवाओं का लाभ उठाने के लिए उद्यम किसी भी क्लाउड में एक प्रबंधित सेवा (DBaaS) के रूप में आधुनिक डेटाबेस को तैनात कर सकते हैं।

डेटा आर्किटेक्चर आधुनिकीकरण की ओर बढ़ें ।