Entrepôt de données moderne dans le secteur bancaire

Aperçu

Rejoignez-nous pour une session instructive sur l'entrepôt de données moderne dans le secteur bancaire. Cet événement vous guidera à travers l'évolution et les composants critiques qui forment l'ossature des systèmes d'entreposage de données d'aujourd'hui.

Comprenez l'importance de la conformité et explorez les cadres de conception et de mise en œuvre qui ouvrent la voie à des rapports financiers et une analytique optimisés.

Restez à l'avant-garde en découvrant les tendances futures qui façonnent l'approche du secteur bancaire en matière d'entrepôt de données, en vous assurant que vos stratégies sont pérennes et financièrement viables.

Programme

• Introduction à l'entreposage de données dans le secteur bancaire
Aperçu des concepts d'entreposage de données
Importance dans le secteur bancaire
Objectifs clés et avantages
• Évolution de l'entreposage de données dans le secteur bancaire
Développements historiques
Transition de l'entreposage de données traditionnel à moderne
Impact du big data et des technologies cloud
• Principaux composants des entrepôts de données modernes
Sources de données et intégration des données
Solutions de stockage de données
Traitement des données et ETL (Extract, Transform, Load)
Gouvernance et qualité des données
• Conformité et exigences réglementaires
Aperçu des réglementations financières
Rôle de l'entreposage de données dans la conformité
Études de cas sur les échecs et succès en matière de conformité
• Principes de conception des entrepôts de données
Techniques de modélisation des données
Considérations de sécurité et de confidentialité
Scalabilité et optimisation des performances
• Cadres de mise en œuvre
Meilleures pratiques pour le déploiement
Outils et technologies pour la mise en œuvre (par exemple, SQL, NoSQL, plateformes cloud)
Stratégies de migration pour les systèmes hérités
• Entreposage de données pour le reporting financier
Intégration avec les outils BI (Business Intelligence)
Tableaux de bord et techniques de visualisation
Traitement en temps réel vs traitement par lots pour le reporting
• Analytique et prise de décision
Rôle de l'entreposage de données dans l'analytique prédictive
Cas d'utilisation de l'analytique avancée dans le secteur bancaire
Intégration de l'apprentissage machine
• Tendances futures de l'entreposage de données
Technologies émergentes dans le stockage et le traitement des données
Rôle de l'IA et de l'apprentissage machine
Impact de la blockchain et des technologies de registres distribués
• Conclusion du cours
Résumé des points clés d'apprentissage
Opportunités futures et parcours de carrière dans l'entreposage de données
Retour sur le cours et prochaines étapes

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Affaires