フィンテックは現在収益性の高いセクターであり、
31.5 年までに 2026 兆ドルに成長. スタートアップがこのアクションに参加したいと思うのも不思議ではありません。 ただし、参入するのが最も難しいニッチの XNUMX つでもあります。

際限のない規制、競争の激しい市場、リスクの高い新技術、経済的課題などは、最高のフィンテックのアイデアでさえも頓挫させる可能性があるもののほんの一部です。

しかし、多くの場合後回しになる可能性がある重要な課題の XNUMX つは、BI データです。 ただし、フィンテックがスタートアップ段階からスケールアップ段階にうまく移行するためには、データ分析と BI が整っていることを確認する必要があります。 

フィンテックジャーニーの開始時には多くのデータを持っていないかもしれませんが、成功すれば (そうであることを願っています)、信じてください。 

フィンテック企業の CEO や CTO は最初からデータについて考えるべきだと私が強く信じている理由を簡単に説明しましょう。

ユーザー数が急速に増加することに驚かれることでしょう (そして非常に嬉しく思います)。

経験上、プラットフォームでのユーザー数の増加速度に驚かれることでしょう。 そして、新しいユーザーごとに、ますます多くのデータがもたらされます。

より多くのユーザー = より多くのデータ = データへのアクセスに対するより多くの需要。 

つまり、ユーザー ベースが拡大し続けるにつれて、ビジュアル ストーリーボード、インタラクティブなレポート、および分析の形でタイムリーな情報にアクセスする必要性も高まります。 これにより、製品管理および開発チームにプレッシャーがかかり始め、最終的にバックログが増加します。 

重要なのは、プラットフォームとチームの準備が整っていることを確認することです。

では、この津波に備える最善の方法は何でしょうか? 最善の方法は、最初からデータについて考えていることを確認することです。

最初からデータとビジネス インテリジェンスが重要な理由

データがビジネスや顧客にもたらす価値を過小評価することはできません。 適切なタイミングで適切な焦点を当ててユーザーに提示されるデータは、非常に強力です。 

つまり、早く始めれば、すぐに習得できます。

• 開発チームと DevOps チームは、分析クエリをサポートするためにデータ スタックを最適に設計する方法を学習します。これは、アプリケーションに対してリアルタイムであるか、専用のデータ レイクまたはウェアハウスを介して行われるかを問われます。 

• 製品管理チームは、分析が顧客にどのように役立っているかを確認し始めます (できれば聞くこともできます)。 彼らは、どれが機能しているか、どれを改善する必要があるか、また、他の潜在的な顧客の要件についてより多くのフィードバックを収集し始める方法を発見します. 

• そして、カスタマー サクセス チームは、カスタマー サクセス指標の傾向が正しい方向に向かうことを確認し始めます。

興味深い点として、初日からすべてを提供する必要はありません。 ユーザーの役割に焦点を当て、ユーザーのデータ権限を保護する、適切に配置された視覚的なストーリーボード (ダッシュボードの高級な名前!) から始めることができます。 

適切なワークフローに組み込まれた「ビッグ ナンバー」や「トレンド チャート」でも、大きな価値を提供できます。

要約すると、最初からデータについて考えることの利点は計り知れません。 収集するデータが多ければ多いほど、より多くの分析が可能になり、製品やサービスが改善され、より多くの顧客を引き付け、既存の顧客をさらに深めることができます。 

では、企業は最初からデータについてどのように考えているのでしょうか?

主要なイネーブラーとしての組み込み分析

組み込み分析は、フィンテック組織が日常的に生成される大量のデータを活用する方法を混乱させる、最も強力で最新の主要なイネーブラーの XNUMX つとして浮上しています。 

組み込み分析を使用することで、フィンテックはソースで複数のデータベースを接続し、アプリケーション内でリアルタイム データを表示できます。 そうすれば、ユーザーはデータを確認するためにダッシュボードや BI ツール自体などの別のアプリケーションに切り替える必要がなくなります。 代わりに、API は埋め込み分析をホスト アプリケーションにリンクします。

基本的に、これによりセルフサービスのビジネス インテリジェンス ソリューションが提供され、チームの時間の大部分がレポートの作成やデータの管理から離れ、複雑な分析に戻ることになります。

また、ブランディングを使用して既存のデータ スタックに埋め込むことで、ソースからデータを移動することはなく、セキュリティとガバナンスが維持されます。 

これは単純なアラート ツールを超えています。分析機能が組み込まれたシステムにより、ユーザーは視覚化を確認し、ライブ データにドリルダウンできます。 一部のツールでは、グラフやデータを含めることもできます。これらのグラフやデータは自動的に更新され、独自の注釈を含めるようにパーソナライズされ、分刻みでスケジュールされます。これにより、技術者以外のユーザーがデータを操作できるようになります。 

ビジネスの XNUMX 人または XNUMX 人のアナリストが残りのビジネスのレポートを作成するのとは対照的に、何百人もの人々がデータにアクセスできます。 

包む

フィンテック業界は、動的なアプリとオンライン サービスの登場以来、大きな成長を遂げました。 破壊的なテクノロジーは時代のニーズであり、まさに BI とデータ分析が登場した場所です。

ビジネス インテリジェンスの重要性を認識している企業は、すでにそのメリットを活用し始めています。 たとえば、Amazon の人気、成長、および収益は、Amazon が消費者に提供するユーザー エクスペリエンスの結果です。かなり前に BI 統合と見なされていたことは明らかです。

最初からデータと BI を活用することで、成長曲線を先取りし、収益を加速させることができます。

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• 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/23257/why-every-fintech-should-think-about-data-from-the-beginning?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs