Lo spostamento dell'asse di informazioni verso differenti piattaforme ha consentito la creazione di un accesso, anche da parte delle aziende, su diversi canali, stabilendo un processo di trasformazione dei dati. La possibilità di ottenere un accesso segmentato, anche da parte di aziende private, ha permesso di ottenere una maggiore integrità delle informazioni. Per l’ambito aziendale, questo traguardo costituisce un risultato importante, al fine di poter rendere più efficiente l’attività, favorire la crescita ed aumentare la produttività.
La preziosità dei dati è un aspetto fondamentale ma, nella maggior parte dei casi, non è semplice accedere a conoscenze specifiche: uno dei problemi principali riguarda proprio l’ottenimento di un accesso centralizzato visto che i silos di informazioni sono generalmente decentralizzati.
L’integrazione dei dati ha permesso di abbattere queste barriere, portando sorgenti differenti ad una completa visione unificata: dall'assimilazione, alla pulizia, mappatura e trasformazione dei dati, fino all'elaborazione di intelligence più facilmente fruibile da parte di coloro che vi accedono. Oggi per le aziende è importante implementare iniziative di integrazione dei dati per analizzare e utilizzare le informazioni in modo più efficace, in particolare con l’aiuto delle nuove tecnologie Cloud e di gestione dei Big Data. L’integrazione dei dati è una guida per l'azienda moderna, indispensabile per migliorare i processi decisionali e aumentare il margine competitivo e la redditività.
L’accesso in tempo reale è utile per potenziare i processi, abbassare i costi dei vari reparti ed aumentare i numeri. Di conseguenza, le informazioni provenienti da varie fonti sono raggruppate tutte in differenti sedi, facilitando l’accesso e, in generale, la produttività. Altro aspetto da tenere in considerazione quando si parla di integrazione dei dati è la concreta possibilità di anticipare la richiesta dei clienti grazie agli storici di vendita e una diretta condotta dei dati. In ambito bancario, l’approccio appena considerato è utile per individuare la strategia migliore al fine di fidelizzare i clienti e costruire nuovi servizi su misura.
Considerato l’importante numero di dati che gli istituti finanziari hanno a loro disposizione, è diventato di primaria importanza avere a disposizione strumenti per la loro analisi. Operazioni basate su algoritmi di Data Mining e Machine Learning consentono di studiare i dati in un modo così dettagliato da poter identificare e implementare con facilità strategie di mercato mirate. Un’analisi dei dati evoluta permette alla banca di sviluppare nuovi modelli di rendimento e nuovi ruoli nella value chain.
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