Com o aumento dos custos de data do mercado - algumas empresas relatam aumentos de até 50% - o controle dessas despesas tornou-se uma prioridade estratégica para as organizações de serviços financeiros. Para gerentes de investimentos, bancos e outras instituições, o data de mercado é essencial, mas também se tornou uma das áreas orçamentárias mais desafiadoras de gerenciar. Os fornecedores geralmente introduzem novos modelos de preços e justificam os aumentos de preços com base nos “padrões de mercado” em evolução, deixando as empresas com poucas opções de negociação. Como resultado, as organizações estão arcando com um ônus financeiro cada vez maior para acompanhar o aumento dos custos.
Então, como as instituições financeiras podem manter esses custos crescentes sob controle e, ao mesmo tempo, ter acesso ao data de alta qualidade que possibilita a tomada de decisões informadas?
Ao adotar uma abordagem disciplinada para a otimização dos custos de data do mercado, as empresas podem recuperar o controle sobre seus orçamentos de data. Aqui, destacarei os principais desafios e algumas soluções práticas - incluindo o papel da IA generativa (Gen AI) - que podem gerar economias mensuráveis sem sacrificar a qualidade do data.
Os principais desafios do gerenciamento de custos do mercado Data
Aumentos descontrolados nos preços dos fornecedores
Os principais fornecedores de data introduziram aumentos de preços que, muitas vezes, são inevitáveis para as empresas que dependem de feeds abrangentes de data para negociação, análise e conformidade. Sem um gerenciamento cuidadoso, esses aumentos aumentam rapidamente, tornando difícil para as empresas alinharem seus gastos com o data com o valor real do negócio.
Redundância Data e fornecimento fragmentado
É comum que as empresas adquiram data semelhantes de vários fornecedores. Essa redundância geralmente decorre de negociações independentes entre departamentos e da falta de supervisão consolidada. O resultado são assinaturas sobrepostas que aumentam os custos sem agregar valor exclusivo.
Arquitetura ineficiente do data e padrões de uso
À medida que as empresas crescem, cresce também a complexidade da arquitetura do data. Sem sistemas simplificados e centralizados, o data é frequentemente armazenado em formatos fragmentados, o que leva a um acesso ineficiente e até mesmo ao data uso excessivo. Isso contribui para o aumento dos custos sem nenhum retorno sobre o investimento em eficiência ou qualidade.
Fraca governança sobre o uso do data
A governança deficiente significa que muitas empresas não têm uma visão clara de quem está usando qual data e por quê. Sem uma supervisão centralizada, o uso do data cresce sem controle, levando ao aumento do orçamento e à perda de oportunidades de renegociar ou consolidar contratos.
Soluções para otimização eficaz de custos no mercado Data
Para combater esses desafios, uma abordagem estratégica que combine a otimização tradicional com tecnologias avançadas, como a Gen AI, pode proporcionar economias de custo tangíveis e aumentar a eficiência operacional. Veja como:
Consolidação de fornecedores e racionalização de contratos
Comece fazendo uma auditoria das fontes atuais do data e consolidando os contratos com alguns fornecedores principais. Essa abordagem não apenas fortalece sua posição de negociação, mas também simplifica o gerenciamento. Com os insights de uso do data, as empresas podem abordar os fornecedores munidos de informações específicas sobre os serviços data subutilizados, solicitando termos personalizados que correspondam melhor ao uso real.
Uso simplificado do data por meio de automação e solicitações centralizadas
A automação pode reduzir as solicitações redundantes de data e agilizar o acesso ao data. Por exemplo, as empresas de serviços de ativos podem mudar de solicitações de data específicas de cada cliente para uma visão baseada em participações de todos os clientes para eliminar solicitações duplicadas. A automação também oferece suporte ao monitoramento centralizado, dando às empresas uma visão clara de qual data está sendo usado e onde podem reduzir o desperdício.
Aproveitamento da IA geradora (Gen AI)/ML e PNL para insights preditivos e detecção de anomalias:
A IA generativa traz uma nova dimensão para o gerenciamento de custos do data. Aqui estão três aplicações práticas da IA Gen:
- Análise automatizada do uso do data: A Gen AI pode avaliar o histórico de uso do data e fornecer insights sobre ineficiências ou redundâncias, identificando áreas em que o uso do data poderia ser reduzido ou consolidado.
- Data previsão de demanda: Os modelos de IA de geração treinados em padrões históricos data podem prever necessidades futuras, permitindo que as empresas aumentem ou diminuam os recursos data conforme necessário, evitando o comprometimento excessivo em contratos de fornecedores.
- Detecção de anomalias no uso do data: Com o monitoramento da Gen AI implementado, as empresas podem receber alertas quando o uso do data se desvia da norma, abordando rapidamente possíveis ineficiências ou acesso não autorizado.
Por que as empresas de serviços financeiros devem agir agora
Otimizar os custos de data do mercado não é apenas uma medida reativa - é uma ação estratégica. Como as demandas de data continuam a crescer, as organizações que abordam proativamente as ineficiências de data, consolidam contratos de fornecedores e adotam soluções de tecnologia avançada estarão em uma posição mais forte para controlar os custos e melhorar a lucratividade. Enquanto isso, as empresas financeiras que adiarem a ação continuarão a ver os custos de data do mercado consumirem seus orçamentos operacionais, limitando os fundos para inovação e crescimento.
Adotar uma abordagem disciplinada e data-driven para o gerenciamento data do mercado não apenas reduz os custos, mas também melhora a governança, a escalabilidade e a resiliência. Combinando medidas tradicionais de otimização de custos com insights orientados por IA da Gen, as empresas de serviços financeiros podem reduzir gastos desnecessários, melhorar a acessibilidade do data e preparar suas operações para o futuro em um cenário de data-driven.
Considerações finais
Os custos de data do mercado são um desafio significativo, mas gerenciável. Ao abordar os problemas de fornecimento redundante, arquitetura ineficaz de data e governança fraca, as instituições financeiras podem retomar o controle de seus orçamentos de data. Para aqueles que estão prontos para adotar a tecnologia e o gerenciamento proativo de custos, o caminho para a otimização é claro.
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