Pourquoi le secteur des services financiers table sur les technologies de bases de données

Pour illustrer la façon dont la technologie et les réglementations refaçonnent le secteur des services financiers, examinons un problème en pleine croissance : celui de la fraude. La fraude coûte aujourd’hui des milliards à l’économie mondiale et notamment 193 milliards de livres par an, rien qu’au Royaume-Uni. Face à ce fléau, les entreprises de toutes tailles se voient contraintes de mettre en place des solutions de détection, tant pour répondre aux normes internationales que pour satisfaire à la demande de leurs clients de réduire les risques.

Quel impact l’augmentation des menaces et des opportunités liées au numérique a-t-elle sur les infrastructures informatiques ?
Du côté back-end, les institutions financières doivent prendre en charge chaque jour l’exécution, partout dans le monde, de milliers de transactions en temps réel. Les banques, sociétés de crédit immobilier et firmes de courtage doivent pouvoir consolider, distribuer et stocker les données liées à ces transactions de façon instantanée, mais aussi avoir la capacité de monter ou descendre en charge selon les périodes. Ces nouvelles exigences conduisent les acteurs du secteur dans son ensemble à apporter des transformations conséquentes à leurs infrastructures.

De plus en plus, il apparaît que les technologies de bases de données traditionnelles ne permettent plus de répondre aux exigences réelles de la finance moderne : le volume et la diversité des données issues des multiples ressources disponibles constituent à la fois des défis et des opportunités pour ces entreprises désireuses de tirer parti de produits et services numériques et de satisfaire les exigences de leurs clients qui réclament de pouvoir tout faire en ligne, sur leur mobile et où qu’ils soient. Le secret de la réussite réside dans la façon dont ces acteurs décident de gérer leurs données, et dans la base de données qu’ils choisiront pour assurer le traitement, l’accès et l’évaluation des informations structurées et non structurées. Si une base de données est rarement évaluée sur les mêmes bases que la Blockchain, le prêt P2P ou une autre technologie financière en vogue, elle n’en constitue pas moins la pierre angulaire sur laquelle une banque construit son programme de transformation numérique.

Quelles sont les options disponibles ?
Pour mettre en place une détection efficace de la fraude, l’entreprise doit pouvoir traiter un volume très important de données d’achat client. Pour cela, elle doit s’appuyer sur des règles d’algorithmes de détection, des informations client, de transaction, de lieu et d’heure, pour détecter rapidement et efficacement les transactions qui semblent anormales. Pour explorer toutes ces données, quelle que soit la charge de la période ou de l’heure du jour, elle doit disposer d’une base de données présentant à la fois une faible latence et une évolutivité de pointe.

Autre critère à prendre en compte dans son choix : dans la mesure où la base de données est la clé pour résoudre les problèmes de réplication, de gestion de contenu et de disponibilité en temps réel du Big Data, le choix de la bonne base de données permettra à l’entreprise d’évoluer avec son temps sans craindre de dégrader ses offres ou ses exigences. Il est en effet important qu’elle puisse prendre en charge la croissance de ses besoins en données en faisant appel à des solutions de gestion de données flexibles et évolutives, afin d’accroître et de maximiser ses profits pour un investissement minimal.

À l’avenir, les banques continueront d’utiliser des bases de données relationnelles traditionnelles dans lesquelles leurs infrastructures informatiques conserveront leur rôle de systèmes d’archivage précieux. Dans une économie numérique où l’expérience client prime sur tout, elles devront toutefois chercher de plus en plus à créer et intégrer des applications IA, mobiles et IoT. Ces applications devront s’appuyer sur une base de données ad hoc, laquelle pourra aussi servir à renforcer l’engagement des clients. C’est là que les technologies des bases de données non relationnelles (NoSQL) entrent en jeu : contrairement aux bases de données relationnelles conventionnelles (SQL), le NoSQL est particulièrement adapté à des tâches nécessitant un accès rapide à des données hébergées sur une grande variété de sources et des systèmes capables de s’adapter à des conditions de marché changeantes. Non seulement les bases de données NoSQL peuvent être redimensionnées en un instant, mais elles peuvent également résoudre les problèmes liés à la gestion de données pour un coût minime en termes de temps et de budget.

Il s’agit de revenir aux données pour pouvoir en optimiser la valeur. Il est dès lors crucial de pouvoir procéder à des analyses précises et en temps réel pour garantir la conformité et la réussite d’une entreprise sur ce marché. Dans cet environnement, les grandes gagnantes seront les banques qui sauront préserver leur conformité tout en offrant à leurs clients la meilleure expérience possible pour les fidéliser. Analyser et réagir aux données client de façon quasi instantanée sera essentiel pour ce faire, comme la sélection de la bonne base de données. Voilà pourquoi ce choix devrait constituer la priorité technologique de toute banque soucieuse de rester en phase avec ses concurrents dynamiques de la FinTech et autres disrupteurs potentiels.