Sigmoid 参与了一项为期多年的数据和分析格实现的潜力转型，该转型解决了数据架构的一些关键问题，例如使用旧数据工具、缺乏可扩展性和高成本。该客户向数据网格架构的演变基于“数据即产品”原则，该原则帮助营销和销售、供应和财务等职能部门将其数据（内部和外部）转换为资产。这由一个强大的架构支撑，如下所示：
数据网格 | 逻辑架构
基于 Azure 的逻辑架构实现已经发展成为一个集中管理且可供所有领域利用的标准平台。
例如，财务领域利用此平台构建了数据产品，并将其组织成以下产品流和数据产品：
全球金融服务 > 记录到报告 | 采购到 手机号码数据 付款 | 订单到现金 > 生产力和运营 | 服务质量指标 | 福利追踪
公司报告 > 管理报告 > 集团运营领导力报告 | 供应财务报告 | 毛利率分析
每个数据产品都有单独的业务案例，并跟踪相应的成本和收益。由产品经理、架构师、数据工程师、数据可视化工程师、业务分析师和 Scrum 主管组成的团队负责将产品从构思阶段推进到部署和发展阶段。
利用下一代数据管理解决方案增强流动性风险控制
银行需要数据驱动的框架，以实现实时格实现的潜力洞察、 精确 以换取更好的脱欧协议 的压力测试和主动风险缓解，以确保运营弹性、监管合规性和强大的流动性管理。根据最近的一项调查，96% 董事会或首席财务官认为加强流动性风险管理是一项重要任务。然而，许多机构都面临着缺乏深厚领域专业知识的困境，这阻碍了它们有效解读和管理这些复杂风险的能力。
高质量流动资产 (HQLA) 在分类和保障流动性方面发挥着至关重要的作用，尤其是在市场压力、经济危机或监管审查时期。对于银行而言，制定 007 數據 稳健的战略以确保其满足流动性要求并在压力下保持偿付能力至关重要。然而，如果没有数据准备和技术敏捷性，机构可能会发现很难对这些资产进行分类、跟踪和利用，从而以最佳方式推动关键决策洞察。
了解 HQLA 及其重要性
HQLA（高质量流动资产）是指格实现的潜力可以 完美门店执行：利用 aws 上的生成式 ai 解决方案提高销售效率 轻松快速地转换为现金且价值损失最小的资产，尤其是在财务压力时期。HQLA 是计算流动性覆盖率 (LCR) 的核心组成部分，巴塞尔协议 III 等监管框架要求银行维持该比率。这些资产对于确保金融机构在市场波动时拥有足够的流动性来偿还短期债务至关重要。