Il tema è stato al centro dell’incontro dell’Hub Advanced Analytics & AI del centro di ricerca dell’Università Cattolica di Milano.
La metafora da cui partire è quella del carburante e del motore. I dati alimentano un motore fatto di analytics, tecnologie e tecniche. Un motore che va definito individuando aspetti come la data governance e la data quality: una strategia del dato ben definita, in base all’uso che voglio fare dei dati all’interno degli istituti finanziari. Ne abbiamo parlato con William Marenaci, Research Manager del CeTIF.
D. Quali sono i principali ostacoli, nel definire questa strategia?
R. Un primo aspetto riguarda la mancanza di dialogo: nel costruire una data platform e nel definire la data architecture, si incontra spesso qualche difficoltà nell’andare a inserire gli algoritmi all’interno dei processi aziendali. A oggi, in altre parole, i processi della banca dialogano poco con gli advanced analytics. Un secondo ostacolo riguarda l’inclusione, nella data strategy, dei dati non strutturati: che sono quantitativamente molto più rilevanti di quelli non strutturati e sono destinati a diventare più importanti in futuro.
D. Partiamo dall’architettura dei dati. Quali obiettivi si pongono le banche?
R. La data architecture introduce processi e controlli per ordinare i dati, standardizzando il modo in cui le imprese raccolgono, distribuiscono e conservano i dati. Durante l’incontro dell’Hub ci siamo chiesti che caratteristiche deve avere una data architecture moderna. In primis, deve essere cloud-native. Poi deve avere un catalogo di dati completo e ricercabile in tempo reale, con dati e informazioni integrati per combinare gli eventi con analisi cognitive e processi intelligenti.
D. Se questo è l’obiettivo, qual è il punto di partenza delle nostre istituzioni finanziarie?
R. Oggi l’architettura più frequente è quella dell’Enterprise Datawarehouse, che fornisce una visione consolidata di tutte le fonti rilevanti. Entro il 2023 si tenderà a un modello definibile come “hub&spoke”: non, chiaramten, in senso organizzativo, bensì logico. Cioè un Enterprie Datawarehouse che alimenta i singoli Data-Mart all’interno delle business unit.
D. In questa evoluzione, che ruolo giocheranno i dati non strutturati di cui parlavamo prima?
R. Oggi il 57% delle banche nell’Hub hanno un Datawarehouse, il 27% un Data Lake. Entro il 2023 il entrambi arriveranno al 71%: a tendere c’è l’utilizzo di entrambe le soluzioni, con una crescita di importanza dei dati non strutturati nei Data Lake. Immagini, video, post sui social, tutto ciò che permette di comprendere abitudini, spese e preferenze dei clienti diventerà ancora più importante.
D. E questo che implicazioni ha su chi deve decidere oggi quali strategie saranno importanti in futuro?
R. L’utilizzo di entrambe le piattaforme ci ha fatto riflettere: nel Data Lake i data scientist possono individuare dei pattern per creare nuovo valore per il business, mentre nel Datawarehouse saranno usati in modo nuovo i dati strutturati già presenti e conosciuti all’interno della banca. L’elemento comune è l’utilizzo di piattaforme open, che abilitano analisi veloci e un dialogo corretto tra ambiente di laboratorio e produzione. Ci sono case study di piattaforme globali collaborative tra utenti della banca con estrazione diversa: IT, compliance, audit, credit risk e così via. L’accesso al dato avviene by design, le competenze sono combinate per velocizzare i processi e gli stessi dati sono utilizzati per più finalità, riducendo il time-to-market.
D. E questa agilità viene data dal cloud.
R. Il cloud è l’abilitatore per lo sviluppo di questi ecosistemi a livello finanziario, in cui raccogliere attori bancari, assicurativi e terze parti, per sviluppare prodotti core ma anche servizi a valori aggiunto. Il cloud è sicuramente l’abilitatore fondamentale e le istituzioni finanziarie sono convinte del fatto che sia disruptive. Al momento però manca ancora una certa definizione della strategia cloud: non ci sono competenze specifiche per gestire l’infrastruttura, in alcuni casi; in altri mancano i KPI per misurare e tracciare i processi. E poi ci sono le difficoltà per la migrazione dall’on premise al cloud.
D. Possiamo stimare quante banche stanno pensando di andare nel cloud nel prossimo triennio?
R. Da una nostra survey, una piattaforma in cloud per lo storage dei dati è in corso di costituzione e verrà adottata entro il 2023 nel 50% dei casi. Le principali criticità riguardano la sicurezza, che viene indicata come un problema dal 57% oggi ma solo dal 14% al 2023, segno che si attende un’evoluzione rapida della tecnologia; e la compliance, che invece è e resterà una criticità per il 71% del campione. Nel prossimo triennio peserà meno, nelle scelte delle banche, anche il vendor lock-in: il 42% lo segnala oggi come una criticità ma il 29% ritiene lo sarà anche tra tre anni.
