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市場和參考數據如果一直不理想，將導致金融服務公司的運營和合規性復雜化，并阻礙業務發展。然而其變革即將來臨，市場數據管理的根本性轉變已經開始。

沒有想象的那么簡單

市場和參考數據提供完成和結算金融交易所需的信息。在最基本的層面上，參考數據包括基礎證券、買方、交易經紀人、價格等重要的標準標識符。這些數據非常復雜，因為它可能涉及到每個產品的數千個組和數據屬性。

其參考數據不能來自可能會發生錯誤的區域，金融服務行業，其服務提供商及其監管機構的業務運營順利進行至關重要。因此，該行業一直在推行對定義和描述貿易交易的參考數據采用標準化的政策。然而，事情并不像最初想象的那么簡單。

“意大利面條式”架構

這在很大程度上取決于金融服務公司當前的IT環境。從歷史上看，這些公司采用復雜的方法為其用戶和業務應用程序提供市場數據，通常會根據產品線、客戶群體、地理位置或反映過去的并購創建單獨的孤島。隨著時間的推移，這已經演變成一種成本高昂且難以管理的“意大利面條式”架構，具有大量不同的來源、數據庫和流程。

隨著外部報告要求的增加以及現有設置對創新和新產品開發的阻礙越來越大，現在需要有一個單一版本的真相。然而，內部數據消費者通常為其部門或在他們的專業應用程序中在本地獲取、管理和存儲參考數據。這可能導致創建相同數據的多個副本。這使風險和財務中的任何數據分析或外部報告的數據聚合變得更加復雜。然而，由于應用程序環境的分散性質，參考數據的標準化可能是一項重要的工作。

一次性將事情做對

在當前的環境下，金融服務公司的利潤率逐漸降低。在許多方面，他們因為是前一波自動化浪潮的早期采用者而受到懲罰。這意味著，他們常常被傳統基礎設施所施加的限制所困擾。這限制了他們利用新數據分析技術的機會并滿足新的監管要求的能力。

任何開始數字化轉型之旅的金融服務公司都應該抓住機會，做到一次性將事情做對。重點是實現可重用資產，從而產生經常性價值，并制定可持續和經濟高效的解決方案。好消息是，幾乎不需要整體顛覆和替換。然而，金融服務公司應該制定一個全面的市場數據轉換計劃。該計劃應側重于創造經常性價值，并在市場數據供應商、IT和業務部門之間建立協作和可持續關系。

數字化轉型應該通過使用配置驅動的產品來驅動，因為這些產品可以更接近業務需求。這將適用于初始轉型和遷移到云平臺以及支持之后的更改?？膳渲玫漠a品將使業務決策更快地圍繞新的數據集和流程更改進行轉換。

一場變革已經開始

行業范圍內的數字化轉型已經開始，對于許多金融服務公司來說，將數據管理轉移到云平臺中是關鍵。云計算不僅降低了基礎設施和維護成本，而且還通過提高可擴展性和彈性來確保未來的證明元素。通過幫助降低市場數據成本，云計算可以更好地管理市場數據到適當規模的基礎設施和集中許可。這是通過將云計算基礎設施和供應商管理的集成管理數據服務與“一站式服務”相結合來實現的，以提供端到端的市場和參考數據。

在通常情況下，企業受到太多本地自動化的影響，這意味著他們會“只見樹木不見森林”?，F在是他們開始制定長遠規劃的時候了。良好的數據管理使所有業務應用程序運行得更好，這是對業務流程的一種能量沖擊。此外，加強數據質量控制和治理有助于滿足監管要求，因為數據管理不善造成的后果可能會越來越嚴重。它還允許企業了解其內部運作，有助于揭開混亂的面紗。提高數據需求和使用的透明度，可以實施更好的控制，以監控所有數據源、類別和用戶組的實時使用/成本。

提升和轉移

毫無疑問，企業越來越多地對市場數據采取整體方法，其中數據的用戶處于任何設計的最前沿。并且有充分的理由。遷移到云平臺推動了企業在組織范圍內的數據收費和消費標準化。此外，改進的數據沿襲確?？梢郧宄夭东@源數據和數據生命周期中的任何轉換。這種透明度不僅可以幫助企業優化其數據資產，還可以降低變更成本。

云原生數據聚合和數據質量管理使金融服務公司能夠輕松訪問受信任的數據，同時最大限度地提高其數據投資回報率。但是，重要的是不要盲目地進行任何轉型，而是選擇具有“提升和轉變”心態的云不可知解決方案，以避免將來鎖定特定數據和云計算提供商，使用開源技術對于避免過度依賴單一的云計算基礎設施提供商至關重要。這種方法將使數據操作處于面向未來的基礎上，并在給定新業務需求和報告的同時大幅降低變更成本。