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TRIBUNE Le rôle de la virtualisation des données dans la transformation des services financiers

Par Olivier Tijou, Vice-Président Régional EMEA francophone et Russie, Denodo

Brexit, épidémie de Covid-19, élections présidentielles américaines… les 12 derniers mois ont été riches en changements économiques et socio-politiques, rendant quasiment impossible la prédiction de l’avenir d’un quelconque marché. La situation est aujourd’hui un peu plus claire, et ce début d’année 2021 est l’occasion de faire le point sur les principales initiatives de transformation numérique des services financiers. Du cloud computing aux paiements numériques, en passant par l’open banking, des tendances majeures ont profondément transformé le secteur ces derniers mois. Il est cependant possible d’aller plus loin en s’appuyant sur la virtualisation des données. Comment cette technologie permet-elle de tirer le meilleur parti de chacune des principales tendances ?

 

  1. Cloud computing

Les avantages du cloud computing sont bien connus, mais le parcours pour en tirer tous les bénéfices est semé d’embûches. La gestion d’infrastructures de cloud hybride peut en effet s’avérer complexe car les organisations doivent combiner de nombreuses sources de données de différents formats et protocoles issues de différents services cloud, voire de sources sur site et d’applications SaaS.Pour répondre à ces besoins, la couche de virtualisation des données est placée au-dessus de ces sources de données disparates, tout en intégrant et en exposant l’ensemble de ces dernières grâce à une Data Fabric unifiée et sécurisée. Aucune donnée n’est déplacée ou stockée de manière répétitive, ce qui permet au service informatique de poursuivre ses migrations vers le cloud et changements applicatifs sous la couche virtuelle sans aucune perturbation ou modification pour les utilisateurs de l’entreprise. Tous les grands fournisseurs de services cloud proposent une panoplie d’outils d’intégration des données pour leur plateforme. Cependant, étant donné que beaucoup d’institutions financières font appel à plusieurs services cloud, la virtualisation des données joue un rôle majeur dans l’intégration des données entre les services des différents fournisseurs.

  1. Open banking

L’open banking soulève plusieurs questions : quelle quantité de données exposer et comment cela peut-il être réalisé ? Ce système pose également un problème d’intégration des données : l’open banking dépend en effet de la consolidation de données issues de nombreuses sources différentes, souvent en silos, et qui reposent sur différentes technologies et différents formats.

En plus d’accélérer l’intégration des données dans un scénario d’open banking, la couche de virtualisation des données permet de centraliser la sécurité et la gouvernance tout en facilitant l’exposition avec des API. Contrairement aux méthodes d’intégration des données traditionnelles – qui reposent sur la copie et le déplacement de grands volumes de données, généralement pendant la nuit, à l’aide d’outils ETL – la virtualisation des données offre un accès aux données en temps réel selon les besoins.

 

  1. Banque en ligne et sur mobile

Les fermetures de banques pendant le confinement et la peur de la contagion ont encouragé l’adoption de solutions de banque mobile et en ligne. D’après une étude de Mastercard sur les tendances des banques numériques, 62 % des personnes interrogées ont manifesté en 2020 leur intérêt pour le passage d’une banque physique aux plateformes numériques, soit une hausse de 13 points par rapport à 2017. L’exposition de services et applications de banque en ligne sur mobile nécessite l’intégration de données en back-end issues de plusieurs systèmes disparates, souvent développés sans tenir compte de ces nouveaux besoins d’intégration de données.

Grâce à la virtualisation des données, il est possible de créer un modèle de données unique dans la couche virtuelle, avant de l’exposer aux utilisateurs de plusieurs canaux. Toutes ces technologies peuvent être alimentées par le même modèle de données, en ajustant simplement la couche de publication pour répondre au format demandé par l’utilisateur des données. Cela permet d’accélérer le développement et l’ajout de nouveaux produits, services et fonctions.

 

  1. Paiements numérique

La croissance de l’usage du paiement sans contact s’est rapidement accélérée, et la possibilité d’abandonner les paiements en espèces est devenue réelle. Une étude de SumUp a révélé que 81% des professionnels acceptent la carte et le paiement sans contact, une pratique qui se démocratise depuis bientôt 10 ans et qui ne cesse d’augmenter, notamment depuis le début de la pandémie. D’après une autre étude1, 42 % des Français déclarent utiliser davantage la technologie sans contact depuis le début de la crise sanitaire, notamment dans des secteurs où le paiement en espèces était ancré dans les habitudes (stationnement et transports publics, par exemple). La crise a permis de faire émerger et adopter de nouveaux modes de paiement comme le paiement mobile qui progresse de 6 % et les portefeuilles numériques ou autres applications qui permettent de prélever directement le compte bancaire du consommateur. Un développement agile s’impose pour tirer profit de ces comportements changeants, et l’intégration des données est au cœur de ces efforts. La virtualisation des données est utilisée pour accélérer les résultats des analyses, les utilisateurs faisant état d’économies allant jusqu’à 80 à 90 % des temps de développement et de déploiement habituels, ce qui se traduit directement par un avantage concurrentiel.

 

  1. Amélioration de l’expérience client

La crise sanitaire a accéléré la transformation numérique du secteur financier. Aujourd’hui, les clients attendent davantage de leurs institutions financières. Les banques font désormais plus largement appel aux assistants virtuels et chatbots, tandis que l’analytique et l’IA jouent un rôle clé en fournissant des informations supplémentaires, ce qui permet de personnaliser les services bancaires, d’améliorer l’expérience client et de développer une offre de produits plus pertinente. Du point de vue de la banque, la quantité de données accrue se traduit par une multiplication des opportunités de modélisation de la propension et de ventes incitatives de produits existants. Elle permet aussi de mieux cibler les besoins associés aux nouvelles offres ainsi qu’une fois de plus, d’améliorer les systèmes de lutte contre la fraude en temps réel.

Pour que l’analytique et la numérisation améliorent efficacement l’expérience client, l’intégration des données est cruciale, et beaucoup d’institutions financières ont exploité la virtualisation des données pour accélérer ces capacités. À mesure que les volumes de données augmentent et que les données deviennent plus disparates, les anciens modèles de déplacement et de copie répétés des données dans l’entreprise sont trop coûteux, trop complexes et trop lents. Pour ces institutions, la virtualisation des données fournit un point d’accès unique à toutes les données, indépendamment de leur source et de leur emplacement, et sans avoir à les copier ou à les déplacer.

La virtualisation des données pour les services financiers

La virtualisation des données a montré sa valeur face aux cinq tendances qui régissent actuellement le secteur financier. Pour les acteurs du secteur de l’IT, elle facilite l’intégration de sources de données et d’applications disparates, réduit le traitement et le déplacement des données, diminue les coûts de stockage, accélère le développement et accroît l’efficacité de la gouvernance des données. Elle permet aux utilisateurs de l’entreprise d’accéder aux données de manière sécurisée via un point d’accès unique, quelles que soient les sources de données, pour une veille économique agile et en libre-service. En résumé, la virtualisation des données permet aux institutions financières d’accélérer l’efficacité et l’agilité de leurs services pour répondre à des besoins en constante évolution.

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