वित्तीय सेवा उद्योग एक दशक से अधिक समय से अपने डेटा प्रशासन को आधुनिक बनाने की प्रक्रिया में है। लेकिन जैसे-जैसे हम वैश्विक आर्थिक मंदी के करीब पहुंच रहे हैं, शीर्ष स्तर के शासन की आवश्यकता तेजी से जरूरी हो गई है। प्रतिबंधित बजट और उच्च कर्मचारी टर्नओवर से जूझते हुए बैंक, क्रेडिट यूनियन और वित्तीय सलाहकार मांग वाले नियमों को कैसे बनाए रख सकते हैं?

उत्तर डेटा वंशावली है। हमने छह प्रमुख कारण संकलित किए हैं कि क्यों वित्तीय संगठन अपने डेटा पर नियंत्रण पाने के लिए मंटा जैसे वंशावली प्लेटफार्मों की ओर रुख कर रहे हैं।

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1. स्वचालित प्रभाव विश्लेषण

व्यवसाय में, प्रत्येक निर्णय अंतिम परिणाम में योगदान देता है। इसीलिए प्रभाव विश्लेषण महत्वपूर्ण है - यह किसी निर्णय के परिणामों की भविष्यवाणी करता है। एक फैसले का ग्राहकों पर क्या असर होगा? हितधारकों? बिक्री?

डेटा वंशावली इन जांचों के दौरान मदद करती है। क्योंकि वंश एक ऐसा वातावरण बनाता है जहां रिपोर्ट और डेटा पर भरोसा किया जा सकता है, टीमें अधिक जानकारीपूर्ण निर्णय ले सकती हैं। डेटा वंशावली वह विश्वसनीयता प्रदान करती है—और भी बहुत कुछ।

प्रभाव विश्लेषण का एक अक्सर अनदेखा किया जाने वाला क्षेत्र आईटी लचीलापन है। यह ब्लाइंड स्पॉट मार्च 2021 में स्पष्ट हो गया जब CNA फाइनेंशियल रैंसमवेयर हमले की चपेट में आ गया, जिससे व्यापक नेटवर्क व्यवधान हुआ। कंपनी का ईमेल हैक हो गया, उपभोक्ता घबरा गए और सीएनए फाइनेंशियल को रिकॉर्ड तोड़ 40 मिलियन डॉलर की फिरौती देने के लिए मजबूर होना पड़ा। यहीं पर वंश-समर्थित प्रभाव विश्लेषण की आवश्यकता है। यदि आपको किसी खतरे का अनुभव होता है, तो आप उससे लड़ने के लिए तैयार रहना चाहेंगे, और जानना चाहेंगे कि वास्तव में आपका व्यवसाय कितना प्रभावित होगा।

आईटी लचीलेपन को प्राकृतिक आपदाओं, उपयोगकर्ता त्रुटि, बुनियादी ढांचे की विफलता, क्लाउड संक्रमण और बहुत कुछ से भी खतरा है। वास्तव में, 76% संगठनों ने पिछले दो वर्षों के दौरान एक ऐसी घटना का अनुभव किया जिसके लिए आईटी आपदा-वसूली योजना की आवश्यकता थी।

अधिकांश संगठन प्रभाव विश्लेषण के साथ संघर्ष करते हैं क्योंकि इसे मैन्युअल रूप से किए जाने पर महत्वपूर्ण संसाधनों की आवश्यकता होती है। लेकिन मंटा से स्वचालित वंशावली के साथ, वित्तीय संगठनों ने वंशावली को अपनाने के बाद इंजीनियरिंग टीमों की उत्पादकता में 40% तक की वृद्धि देखी है।

2. डेटा पाइपलाइन अवलोकन क्षमता में वृद्धि

जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, आपके संगठन की निचली रेखा के लिए अनगिनत खतरे हैं। चाहे वह एक सफल रैंसमवेयर हमला हो या खराब नियोजित क्लाउड माइग्रेशन, समस्या को कहर बरपाने ​​से पहले पकड़ना हमेशा कम खर्चीला होता है।

इसीलिए डेटा पाइपलाइन अवलोकन इतना महत्वपूर्ण है। यह न केवल आपके संगठन की सुरक्षा करता है बल्कि आपके उन ग्राहकों की भी सुरक्षा करता है जो अपने पैसे को लेकर आप पर भरोसा करते हैं।

डेटा वंशावली डेटा के अलावा, डेटा प्रोसेसिंग इंफ्रास्ट्रक्चर या डेटा पाइपलाइनों को शामिल करने के लिए आपके डेटा अवलोकन के दायरे का विस्तार करती है। इस विस्तारित अवलोकन क्षमता के साथ, रखरखाव लागत को कम करने और उच्च उत्पादकता प्राप्त करने के लिए घटनाओं को डिजाइन चरण में रोका जा सकता है या कार्यान्वयन और परीक्षण चरण में पहचाना जा सकता है।

मंटा ग्राहक जिन्होंने पूरी वंशावली बना ली है, वे अपने पिछले मैन्युअल दृष्टिकोण की तुलना में डेटा से संबंधित मुद्दों को स्रोत पर 90% तेजी से ढूंढने में सक्षम हैं। मंटा शोध के अनुसार, इसका मतलब है कि विशेष प्रणालियों के लिए जिम्मेदार टीमें कुछ ही मिनटों में किसी भी समस्या को ठीक कर सकती हैं।

3. विनियामक अनुपालन

वित्तीय स्थान अत्यधिक विनियमित है। संस्थानों को बेसल III, एसओसी 2, फैक्ट, बीएसए/एएमएल और सीईसीएल जैसे नियमों का पालन करना होगा।

इन सभी विनियमों के लिए डेटा की सटीक ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है। आपका संगठन उत्तर देने में सक्षम होना चाहिए:

• यह कहां से आता है?
• यह वहां कैसे गया?
• क्या हम आवश्यकता पड़ने पर नवीनतम साक्ष्यों के साथ इसे साबित करने में सक्षम हैं?
• क्या हमें किसी रिपोर्ट को पूरा करने के लिए हफ्तों या महीनों की आवश्यकता है?
• क्या वह रिपोर्ट पूरी तरह विश्वसनीय भी है?

डेटा वंशावली आपके डेटा प्रवाह का अत्यधिक विस्तृत विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर इन प्रश्नों का उत्तर देने में आपकी सहायता करती है। नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए आप अपने डेटा को सटीक रूप से ट्रैक और रिपोर्ट करने के लिए इन रिपोर्ट का उपयोग कर सकते हैं।

4. कुशल क्लाउड माइग्रेशन

मैकिन्से का अनुमान है कि आईटी होस्टिंग के लिए प्रत्येक $8 में से $10 2024 तक क्लाउड की ओर चला जाएगा। वित्तीय क्षेत्र में, 40% बैंकों और 41% क्रेडिट यूनियनों ने पहले ही क्लाउड प्रौद्योगिकियों को तैनात कर दिया है।

हालाँकि, यदि आप कभी किसी डेटा सिस्टम के माइग्रेशन में शामिल हुए हैं, तो आप जानते हैं कि यह प्रक्रिया कितनी जटिल है। अगले तीन वर्षों में लगभग 100 बिलियन डॉलर की क्लाउड फंडिंग बर्बाद होने की उम्मीद है - और अधिकांश उद्यम क्लाउड को अपनाने में एक प्रमुख अवरोधक के रूप में माइग्रेशन के आसपास की लागत का हवाला देते हैं। यह प्रक्रिया इतनी जटिल (और महंगी) है क्योंकि प्रत्येक सिस्टम में हजारों या लाखों परस्पर जुड़े हिस्से होते हैं, और एक ही चरण में सब कुछ स्थानांतरित करना असंभव है।

सिस्टम को वस्तुओं के छोटे-छोटे हिस्सों (रिपोर्ट, टेबल, वर्कफ़्लो इत्यादि) में विभाजित करना इसे अधिक प्रबंधनीय बना सकता है, लेकिन एक और चुनौती पेश करता है - एक हिस्से को दूसरे को तोड़े बिना कैसे स्थानांतरित किया जाए। आप कैसे जानते हैं कि बाहरी निर्भरता की संख्या को कम करने के लिए किन टुकड़ों को समूहीकृत किया जा सकता है?

डेटा वंश के साथ, माइग्रेटेड सिस्टम में प्रत्येक ऑब्जेक्ट को मैप किया जाता है और निर्भरता का दस्तावेजीकरण किया जाता है। मंटा ग्राहकों ने अपनी माइग्रेशन परियोजनाओं को 40% कम संसाधनों के साथ 30% तेजी से पूरा करने के लिए डेटा वंशावली का उपयोग किया है।

5. बेहतर वर्कफ़्लो और आईटी अवधारण

डेटा इंजीनियरों, डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों की तकनीक में तेजी से बढ़ती और कठिन भूमिकाएँ बनी हुई हैं। डेटा इंजीनियरिंग प्रतिभा की कमी एक समस्या से संकट में बदल गई है, डेटा सिस्टम की बढ़ती जटिलता के कारण यह और भी बदतर हो गई है। आखिरी चीज़ जो आप चाहते हैं वह है अपने मूल्यवान डेटा इंजीनियरों को नियमित, मैन्युअल (और निराशाजनक) कार्यों में लगातार व्यस्त रखना, जैसे डेटा घटनाओं का पीछा करना, नियोजित परिवर्तनों के प्रभावों का आकलन करना, या डेटा रिकॉर्ड की उत्पत्ति के बारे में बार-बार एक ही प्रश्न का उत्तर देना।

डेटा वंशावली नियमित कार्यों को स्वचालित करने और जहां भी संभव हो स्वयं-सेवा को सक्षम करने में मदद कर सकती है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों और अन्य हितधारकों को जब भी आवश्यकता हो, अद्यतन वंशावली और डेटा मूल जानकारी को स्वयं पुनः प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। एक विस्तृत डेटा वंश मानचित्र डेटा वातावरण की स्थिरता और विश्वसनीयता को प्रभावित किए बिना नए या कम-अनुभवी इंजीनियरों को भूमिका में एकीकृत करने के लिए डेटा इंजीनियरों को तेजी से शामिल करने में सक्षम बनाता है।

6. विश्वास और डेटा प्रशासन

डेटा प्रशासन कोई नई बात नहीं है, विशेषकर वित्तीय जगत में। बेसल समिति ने बीसीबीएस 239 को 2013 में ही जारी कर दिया था। विनियमन का उद्देश्य बैंकों के जोखिम-संबंधित डेटा-एकत्रीकरण और रिपोर्टिंग क्षमताओं को मजबूत करना था - डेटा में विश्वास बढ़ाना।

रिपोर्ट डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिकों और डेटा नागरिकों को सटीक, समय पर और आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय लेने के लिए उस डेटा की आवश्यकता होती है जिस पर वे भरोसा कर सकें। लेकिन आज के जटिल डेटा परिवेश में, आप बिखरे हुए सर्वर और बुनियादी ढांचे से निपट रहे हैं, जिसके परिणामस्वरूप डेटा के असमान स्रोत और अनगिनत डेटा निर्भरताएं हैं। यह देखने के लिए कि यह आपके संगठन में कैसे आगे बढ़ता है, सभी स्पर्श-बिंदुओं को समझें और वे एक-दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं, आपको अपने सभी डेटा स्रोतों का संपूर्ण अवलोकन चाहिए। आप अपने डेटा पर तभी पूरी तरह भरोसा कर सकते हैं जब आपको इसकी पूरी समझ हो।

डेटा वंशावली आपके सभी डेटा प्रवाह, स्रोतों, परिवर्तनों और निर्भरताओं का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है। आप सटीक रिपोर्टिंग सुनिश्चित करेंगे, देखेंगे कि महत्वपूर्ण गणनाएँ कैसे प्राप्त की गईं, और अपने डेटा प्रबंधन ढांचे और रणनीति में विश्वास हासिल करेंगे।

मंटा वित्तीय सेवाओं में डेटा वंशावली के लिए उपयुक्त क्यों है?

मंटा ने वित्तीय क्षेत्र में दर्जनों ग्राहकों को डेटा वंशावली के लाभों का एहसास करने में मदद की है। हम एक स्वचालित समाधान प्रदान करके मेटाडेटा प्रबंधन में बुद्धिमत्ता लाते हैं जो आपको उत्पादकता बढ़ाने, आपके डेटा पर विश्वास हासिल करने और डिजिटल परिवर्तन में तेजी लाने में मदद करता है।

मंटा प्लेटफ़ॉर्म में 40 से अधिक आउट-ऑफ-द-बॉक्स, पूरी तरह से स्वचालित स्कैनर के साथ, आपके वंश से अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के लिए अनूठी विशेषताएं शामिल हैं। इसके अलावा, मंटा सबसे लोकप्रिय डेटा कैटलॉग के साथ काम करता है; हमारा प्लेटफ़ॉर्म कोलिब्रा, इंफॉर्मेटिका, एलेशन और अन्य जैसे कैटलॉग के साथ एकीकृत होता है।

इंतज़ार मत करो. आज स्वचालित डेटा वंशावली के लाभों को समझें।

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