更新是开放想法的关键

在当今迅速复杂的数字场景中，金融机构越来越多地通过更新其数据基础架构的决定性认可。对于许多人来说，如果应该更新，则不再是选择，而是如何有效地做到这一点。唱歌遗产系统一旦运营的骨干，现在就可以维护和满足当今金融市场的复杂数据要求的昂贵。这些过时的系统描述了组织孤岛内的有价值的数据，留下了可能的变革愿景。

这样做的主要例子是一家位于摩洛哥的大型非洲银行，该银行在其旧系统（包括Oracle数据库和SAP商业生物）面临许多重要的挑战。该银行的更新到Cloudera升级到Cloudera开发了本地平台，并与Tableau集成在一起，以增强数据感知和报告。该项目不仅涉及采用新技术，而且还旨在转移银行的能力，主要是更有效地访问和受益于其数据。

驱逐出境集中在五个基本操作信息板上，以此为目标 简化报告报告 和 在整个机构中增强获取数据的访问。实施后，现代数据平台启用了业务使用。现在，所有数据传输都在Cloudra内自动进行，并在Tableau自动创建报告。这项更新工作植根于对当前数据场景的全面理解，已成为提高银行数据功能的关键步骤。

案例研究：一家大型非洲银行被驱逐到当地的克劳德拉

了解数据场景

在银行数据管理的核心中，使用了旧系统，例如Oracle数据库，SAP Business Creatures以及商业用户使用的各种Microsoft Access数据库，以丰富家庭数据。这种准备工作在许多金融机构中很常见，导致了零散和透明数据的现场。分析师通过SAP业务对象与Oracle数据库进行交互，而数据服务处理了必要的转换。但是，依靠微软对更多富集的访问，导致数据操作的效率低下和缺乏透明度。

为了深入了解用户偏好和银行面临的运营挑战，西奥多对主要利益相关者进行了一系列访谈。这些访谈提供了有关业务用户如何与之互动的宝贵愿景 数据，需求和当前工具限制。商业智能负责人在此过程中发挥了重要作用，因为他介绍了对系统的详细知识，定义了基础架构内的关键疼痛点和无能。这种合作方法使Theodo和AI的数据可以调整其建议以解决最有效的问题。

数据治理和质量

为了应对这些挑战，银行意识到建立强大的管理管理框架作为现代化努力的基石的重要性。在数据办公室基金会的支持下，创建了一个新的数字工厂，以简化数据操作，受到Theodo Data＆AI创建的数据网络方法的启发。这个允许的结构 各种团队专注于数据管道的特定部分，这导致了更快的发展和易于数据集成。

例如，当驱逐出境期间出现矛盾（例如旧平台之间的数据差异）时，它们在治理结构中很快被识别并解决。这不仅增强了信心，而且还确保了银行从一开始就可以充分接管新数据平台的全部所有权。这种方法可以保证策略访问更强的数据，从而提高了安全性和遵守监管要求。

商业地图

该银行现代化的另一个决定性方面是整个组织中工作对象的统一。当前工具和操作的破碎导致了这些生物的定义不一致，这破坏了对数据的信心。为了有效地面对这一挑战，银行在现代工具和技术的一些帮助下实施了综合数据和驱逐出境的图。

该银行的方法涉及几个主要步骤：

1. 概述数据服务中的某些转换，这有助于I具有数据比的清晰度。
2. 使用Schemas Oracle Legacy作为参考来确定新的Cloudra平台的图表。
3. 通过分析报告文件，加快新Tableau报告的文档， 增强与用户的访问s

这些努力得到了各种工具和方法的支持，包括在Theodo Data＆AI建议的AI的帮助下进行的一些操作。尽管这不是主要驱动力，但这些工具有助于加速工作的某些方面。

这种全面的方法不仅使银行的数据模型更加有效，还使业务用户和分析师能够更有效地与数据进行交互。结果，银行设定了基本银行，以及时改善决策和成熟分析。

简化报告生成

在驱逐出境之前，该银行的报告的特征是效率很高。业务用户必须请求数据摘录或从IT团队中更新数据库，因为这些操作不是自动的。由于与数据完成相关的问题，延迟更加加剧，尤其是当报告取决于尚未立即更新的基本银行系统的数据时。

该银行的更新工作旨在通过自动化数据提取，确保及时更新并利用Claudra中强大的治疗能力来改革这一过程。这种转换使报告更快，为企业用户提供了宝贵的时间，可以专注于分析而不是数据收集。

主要结果

尽管该项目仍在继续，但迁移已经成功地连接了四个 五个信息板 随着数据的平均差异 在0到1％之间，确保高准确性和可靠性。

使用空气流侵蚀，传输和组织了数据过程，从而允许每日更新并提高数据操作的总效率。

该银行的团队与Theodo Data＆AI合作培训，并在定义明确的技能矩阵之后，已经擅长于其在数据工厂内的新角色。在这项准备工作中，银行具有全面的设备，可以管理和改善其新的数据平台的前进。

结论：以Genai作为授权因素取消现代数据系统的全部功能的三个步骤

这种经验表明了旧系统更新带来的挑战和机遇。尽管旅程似乎很艰难，但采用正确的方法，策略和诸如Genai之类的技术，金融机构可以将这些挑战转变为巨大的机会。这是从银行的经验中得出的三个关键步骤，Genai可以作为一个具有价值的因素：

1。了解和记录旧系统

• 挑战旧系统很复杂，几十年来已经发展的不切实际的转换和过程，这使得很难理解和移民。
• 解决方案：对利益相关者和系统分析进行全面的访谈，以了解当前的运营和用户需求。
• Genai作为授权尽管Genai在这种情况下不是核心，但它们可以加速对旧代码规则的分析，帮助生成文件和完整的人类经验。
• 结果：这种清晰度允许机构对必须被驱逐出境，修改，忽略的内容做出明智的决定，并降低风险并加速现代化过程。

2。为数据放置强大的数据

• 挑战数据孤岛和未开发的治理会导致质量数据差，并提供分析和组织合规性。
• 解决方案：为数据网络方法（例如数据网络方法论）实施全面的框架，以在整个组织中统一数据管理。
• Genai作为授权Genai可以通过帮助识别使用数据中的模式来支持这一过程，并提出改进的数据模型，从而增强人为主导的治理工作。
• 结果：改善数据治理可以更好地促进数据管理，并确保现代系统的成功与行业法规兼容。

3。简化和自动化报告操作

• 挑战：手动，资源耗尽时间的报告和延迟访问关键业务愿景的访问。
• 解决方案利用现代数据平台，例如Cloudra和Tableau等概念工具，以自动化数据汇款和报告报告。
• Genai作为授权：尽管在这种情况下没有明确使用它，但Genai可以通过建议改进数据管道并帮助创建更容易的信息板来增强自动化。
• 结果机械报告正在编辑企业用户专注于分析而不是数据收集的宝贵时间，这会导致决策更快，更具启发性。

通过关注这三个步骤 – 了解旧系统，创建数据治理并简化报告 – 金融机构可以克服更新的挑战。 Genai的战略用途可以导致一种使技术提高这些努力的促进技术，尽管重要的是要注意，可以通过案例研究所示的成功更新可以通过精心计划的策略和人类经验来实现。

尽管面临挑战，但现代数据基础设施的旅程仍可以打开机构数据的全部潜力，该数据为未来的增长和成功铺平了道路。随着技术的持续发展，Genai之类的工具的集成可能会提供其他方法来改善和创新数据更新项目。

您是否正在寻找升级数据平台或改善业务智能？我们可以提供帮助。请随时与我们联系！在Theodo Data＆AI中，我们在这里使您的驱逐出境变得柔和而成功。