管理大规模处理财务数据的复杂性

作为这种方法的关键推动者，我们彻底重组了整个组织：我们减少了层次结构，打破了基于技术和位置的筒仓，而是创建了跨位置的DevOps团队。公司范围的IT政策框架描述了我们如何使我们的流程和程序与信息安全、服务设计、开源许可证管理和运营（C5、C6）方面的法律法规要求保持一致。自动将这些指导原则直接嵌入到流程的实现和执行中，而不需要额外的过程描述。特别是作为代码的基础架构（IaC）和CI/CD管道保证了所需的发布责任和部署的可重复性。4结论在本文中，我们概述了大规模处理财务数据所带来的挑战。我们确定了源于数据管理、IT治理和（IT）合规性的十大关键挑战C1–C10。特别是，我们在大数据环境下使用的数据量、种类、速度和准确性方面对金融数据流的处理进行了详细的介绍。我们概述了vwd如何在技术和组织层面解决这些挑战：使用地理分布的物理基础设施来运行一个事件驱动的平台，该平台结合SOA和EBS范例来无缝集成遗留系统，同时允许使用敏捷方法快速开发新产品。参考文献1。BaFin：银行风险管理的最低要求。https://www.bafin.de/dok/11681598（2018），【在线；访问2019-05-09】2。CSSF：循环CSSF 17/654。https://www.cssf.lu/fileadmin/files/Lois_reglements/Circulaires/Hors_blanchiment_terrorisme/cssf17_654eng_upd_19_714.pdf（2017），[在线；访问2019-05-09]3。

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