MongoDB per i servizi finanziari
Crea esperienze cliente migliori a un costo inferiore e su larga scala, on-premise o nel cloud.
Sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale nei pagamenti
L'analista di tecnologia finanziaria Celent, in collaborazione con MongoDB e Icon Solutions, ha creato un rapporto che approfondisce il modo in cui l'AI viene attualmente utilizzata nel settore bancario odierno, nonché alcuni dei casi d'uso chiave per l'adozione dell'AI nei pagamenti per migliorare l'operatività, automatizzare i flussi di lavoro e aumentare la produttività degli sviluppatori.
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Domande frequenti
Come vengono utilizzati i database nel settore bancario?
I relational database tradizionali sono stati per decenni un pilastro delle società di servizi finanziari e della loro infrastruttura IT.
Dalla generazione degli estratti conto all'archiviazione delle informazioni sui clienti, le banche si sono tradizionalmente affidate - e sono state limitate - da un relational database, da SQL server e da altri importanti RDBMS.
Al giorno d'oggi, un database bancario deve essere di natura distribuita, con la possibilità di archiviare i dati in locale e nel cloud, gestire un'enorme quantità di informazioni di vendita, informazioni sui clienti, transazioni di addebito, processori multipli e altro ancora.
Ecco perché le banche si affidano ai database NoSQL, come MongoDB.
Perché le banche utilizzano i relational database?
La tecnologia alla base dei relational database in uso presso molte banche tradizionali è stata sviluppata per la prima volta negli anni Settanta.
Concepiti molto prima dell'era del cloud computing, non sono mai stati pensati per supportare il volume, la varietà e la velocità dei dati che li colpiscono oggi. Non si sono evoluti per rispondere alle esigenze di implementazioni sempre attive e distribuite a livello globale e non sono nemmeno sufficientemente agili per tenere il passo con i moderni cicli di sviluppo e rilascio dei prodotti digitali.
Di conseguenza, le banche consolidate hanno faticato a offrire le esperienze digitali personalizzate e senza attrito delle startup fintech.
Le implicazioni per le aziende sono preoccupanti. In un sondaggio condotto da Fintech Futures e MongoDB tra i dirigenti bancari che si occupano di prestiti, il 43% degli intervistati ha dichiarato che un'esperienza digitale scadente è la sfida principale per acquisire e mantenere i clienti, mentre il 34% ha indicato la mancanza di offerte personalizzate.
Che cos'è la single view nel settore bancario?
Tradizionalmente, i sistemi di database multipli (tipicamente database SQL come SQL server e altri importanti sistemi RDBMS) e le architetture legacy hanno creato dei silos che rendono impossibile ricavare il vero valore dai dati.
Un'unica visione dei dati bancari, in particolare dei dati relativi al conto di un cliente, in tutta l'azienda, può fornire una visione a livello aziendale dell'esposizione di asset e controparti o un'unica visione del cliente per il rilevamento delle frodi e i requisiti Know Your Customer (KYC).
Cos'è un sistema di gestione di database (DBMS)?
I sistemi di gestione dei database (DBMS) svolgono il lavoro fondamentale di definire le modalità di strutturazione, accesso, modifica e protezione dei dati.
Un Database Management System (DBMS) è un programma software che fornisce interfacce di programmazione delle applicazioni (API) a un archivio fisico di dati sottostante (memorizzato su disco o anche nella RAM) per l'utilizzo da parte delle applicazioni client.
Tutte le applicazioni (salvo rare eccezioni) che memorizzano, accedono e manipolano dati memorizzati su disco, utilizzano un DBMS per gestire tale accesso, piuttosto che interagire direttamente con i file di dati sottostanti.
Il DBMS ha tre componenti principali:
- Motore di archiviazione dati
- Query / motore di aggiornamento
- Sistema di gestione dello schema
Utilizziamo i sistemi di gestione dei database per creare interfacce centralizzate, condivise e coerenti per accedere programmaticamente ai dati. I sistemi di gestione dei database ci aiutano a fornire una struttura logica ai dati con cui lavoriamo, oltre che un'archiviazione efficiente e un accesso distribuito. Utilizzare un DBMS è più veloce, più sicuro, più potente e più facile che gestire direttamente i dati.
Perché le banche hanno bisogno di una piattaforma dati per sviluppatori?
Negli ultimi anni, i fornitori IT hanno cercato di sviluppare e offrire soluzioni per affrontare la marea di dati che le aziende si trovano ad affrontare sia all'interno che all'esterno dell'azienda.
Il cloud è la nuova norma e i data warehouse cloud-native sono ora elaborati in parallelo in modo massiccio. Le pipeline di dati possono gestire terabyte di dati. Lo storage è diventato economico e veloce. Le applicazioni AI/ML sono proliferate ovunque. Inoltre, i framework per l'elaborazione dei dati, come Spark, sono in grado di gestire grandi volumi di dati.
Per far fronte a questi cambiamenti, le banche hanno bisogno di una suite coesa e integrata di offerte in grado di gestire i moderni requisiti di dati per la creazione di applicazioni anche nei complessi digitali più estesi, senza sacrificare la velocità, la sicurezza o la capacità di scalare. L'integrazione garantisce anche che le operazioni e la sicurezza non diventino progetti Frankenstein che consumano risorse.
Una piattaforma di dati per sviluppatori è una serie integrata di database e servizi di dati che risolve questi problemi. Grazie all'eliminazione di gran parte dei costi di gestione di un'infrastruttura di dati, una piattaforma di dati per sviluppatori può fungere da database mission critical e contribuire ad aumentare la produttività e l'innovazione degli sviluppatori.
Quali sono i diversi tipi di sistemi di gestione dei database?
In teoria, non c'è limite ai diversi tipi di sistemi di gestione che è possibile creare, ma esistono alcuni DBMS popolari che vale la pena segnalare.
- Relazionale (RDBMS)
- Sistemi di gestione di database che strutturano i dati in forma di tabelle, con relazioni predefinite tra le tabelle e un linguaggio di interrogazione strutturato (SQL) per leggere e scrivere i dati.
- Documento (DoDBMS)
- Sistemi di gestione di database che strutturano i dati in documenti simili a JSON, con un linguaggio di interrogazione orientato ai documenti come MongoDB Query Language (MQL) per leggere e scrivere porzioni o tutti i documenti.
- Colonnare (CDBMS)
- Sistemi di gestione di database che prevedono l'organizzazione dei dati per colonna, per alcuni casi di utilizzo ad alte prestazioni e su disco.
Oltre ai DBMS specializzati per schema e tipo di query, esistono anche sistemi di gestione di database specializzati in diversi tipi di archiviazione, come gli In-Memory Database Management Systems (IMDBMS).
Esistono anche sistemi di gestione di database in cloud in cui un fornitore SaaS è responsabile della gestione delle attività di manutenzione ordinaria del database (come gli aggiornamenti, ecc.). MongoDB Atlas (basato sul database NoSQL di MongoDB) ne è un esempio.
Che cos'è un sistema distribuito di gestione dei database?
Un sistema di gestione di database distribuiti permette ai programmatori e agli utenti finali di vedere un insieme di database e dati fisicamente separati come un'unica immagine del sistema.
La distribuzione dei dati su più database consente una scalabilità più gestibile e può contribuire alla ridondanza (a seconda di come vengono distribuiti i dati).
MongoDB è il leader di una nuova generazione di database mission critical progettati per la scalabilità. Grazie a una tecnica chiamata "sharding", puoi distribuire facilmente i dati e far crescere la tua implementazione su hardware economico o nel cloud. Uno dei vantaggi della scalabilità con MongoDB è che lo sharding è automatico e integrato nel database. Questo evita agli sviluppatori di dover inserire la logica di sharding nel codice dell'applicazione per scalare il sistema.