Da die Kosten für den Markt data in die Höhe schießen - einige Unternehmen berichten von Steigerungen von bis zu 50 % - ist die Kontrolle dieser Ausgaben zu einer strategischen Priorität für Finanzdienstleister geworden. Für Vermögensverwalter, Banken und andere Institutionen ist der Markt data unerlässlich, aber auch einer der schwierigsten Budgetbereiche, die es zu verwalten gilt. Anbieter führen häufig neue Preismodelle ein und rechtfertigen Preiserhöhungen mit sich entwickelnden "Marktstandards", so dass den Unternehmen nur wenige Verhandlungsmöglichkeiten bleiben. Infolgedessen tragen die Unternehmen eine zunehmende finanzielle Belastung, um mit den eskalierenden Kosten Schritt zu halten.
Wie also können Finanzinstitute diese steigenden Kosten unter Kontrolle halten und gleichzeitig auf die hochwertige data zugreifen, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht?
Durch einen disziplinierten Ansatz zur data Kostenoptimierung können Unternehmen die Kontrolle über ihre data Budgets zurückgewinnen. Im Folgenden werde ich die wichtigsten Herausforderungen und einige praktische Lösungen aufzeigen - einschließlich der Rolle von Generative AI (Gen AI) -, die messbare Einsparungen ermöglichen, ohne dass die Qualität data darunter leidet.
Die wichtigsten Herausforderungen im Markt Data Kostenmanagement
Unkontrollierte Preiserhöhungen der Anbieter
Die großen Anbieter von data haben Preiserhöhungen eingeführt, die für Unternehmen, die auf umfassende data Feeds für Handel, Analyse und Compliance angewiesen sind, oft unvermeidlich sind. Ohne sorgfältiges Management können diese Preiserhöhungen schnell zu einer Spirale werden, die es den Unternehmen erschwert, ihre data Ausgaben mit dem tatsächlichen Geschäftswert in Einklang zu bringen.
Data Redundanz und fragmentierte Beschaffung
Es ist üblich, dass Unternehmen ähnliche data von mehreren Anbietern beziehen. Diese Redundanz resultiert oft aus unabhängigen Verhandlungen zwischen Abteilungen und einem Mangel an konsolidierter Aufsicht. Das Ergebnis sind sich überschneidende Abonnements, die die Kosten in die Höhe treiben, ohne einen Mehrwert zu bieten.
Ineffiziente data Architektur und Verwendungsmuster
Mit dem Wachstum der Unternehmen wächst auch die Komplexität ihrer data Architektur. Ohne rationalisierte, zentralisierte Systeme wird data oft in fragmentierten Formaten gespeichert, was zu ineffizientem Zugriff und sogar data Übernutzung führt. Dies trägt zu steigenden Kosten bei, ohne dass sich die Investitionen in Effizienz oder Qualität auszahlen.
Schwache Kontrolle der Nutzung von data
Schlechte Governance bedeutet, dass viele Unternehmen keinen klaren Überblick darüber haben, wer was data nutzt und warum. Ohne zentrale Aufsicht wächst die Nutzung von data unkontrolliert, was zu einer Aufblähung des Budgets und verpassten Gelegenheiten zur Neuverhandlung oder Konsolidierung von Verträgen führt.
Lösungen für einen effektiven Markt Data Kostenoptimierung
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, kann ein strategischer Ansatz, der die traditionelle Optimierung mit fortschrittlichen Technologien wie Gen AI kombiniert, zu spürbaren Kosteneinsparungen und einer Steigerung der betrieblichen Effizienz führen. So geht's:
Konsolidierung von Anbietern und Rationalisierung von Verträgen
Beginnen Sie damit, die aktuellen data Quellen zu prüfen und die Verträge mit einigen wenigen Hauptlieferanten zu konsolidieren. Dieser Ansatz stärkt nicht nur Ihre Verhandlungsposition, sondern vereinfacht auch die Verwaltung. Mit den Erkenntnissen über die Nutzung von data können Unternehmen an Anbieter herantreten, die über nicht ausreichend genutzte data Dienstleistungen Bescheid wissen, und individuelle Bedingungen verlangen, die der tatsächlichen Nutzung besser entsprechen.
Rationalisierte Nutzung von data durch Automatisierung und zentralisierte Anfragen
Die Automatisierung kann redundante data Anfragen reduzieren und den data Zugang rationalisieren. Zum Beispiel können Vermögensverwaltungsfirmen von kundenspezifischen data Anfragen zu einer bestandsbasierten Ansicht über alle Kunden hinweg wechseln, um doppelte Anfragen zu vermeiden. Die Automatisierung unterstützt auch die zentrale Überwachung, so dass die Unternehmen ein klares Bild davon erhalten, was data verwendet wird und wo sie Verschwendung reduzieren können.
Nutzung von generativen AI (Gen AI)/ML und NLP für prädiktive Erkenntnisse und die Erkennung von Anomalien:
Generative AI bringt eine neue Dimension in das data Kostenmanagement. Hier sind drei praktische Anwendungen von Gen AI :
- Automatisierte data Nutzungsanalyse: Gen AI kann die bisherige Nutzung data auswerten und Erkenntnisse über Ineffizienzen oder Redundanzen liefern und Bereiche aufzeigen, in denen data die Nutzung reduziert oder konsolidiert werden könnte.
- Data nachfrageprognose: Gen AI Modelle, die auf der Grundlage historischer data Muster trainiert wurden, können den künftigen Bedarf vorhersagen und ermöglichen es den Unternehmen, data Ressourcen je nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern und so eine übermäßige Bindung an Anbieterverträge zu vermeiden.
- Erkennung von Anomalien bei der Nutzung von data : Mit der Überwachung von Gen AI können Unternehmen Warnungen erhalten, wenn die Nutzung von data von der Norm abweicht, und so schnell auf potenzielle Ineffizienzen oder unbefugten Zugriff reagieren.
Warum Finanzdienstleistungsunternehmen jetzt handeln sollten
Die Optimierung der Kosten auf dem Markt data ist nicht nur eine reaktive Maßnahme, sondern ein strategischer Schritt. Da die Anforderungen von data weiter steigen, werden Unternehmen, die proaktiv gegen data Ineffizienzen vorgehen, Anbieterverträge konsolidieren und fortschrittliche Technologielösungen einführen, in einer besseren Position sein, um die Kosten zu kontrollieren und die Rentabilität zu verbessern. In der Zwischenzeit werden Finanzunternehmen, die das Handeln hinauszögern, die Kosten des Marktes data weiterhin in ihre Betriebsbudgets einfließen lassen und damit die Mittel für Innovation und Wachstum einschränken.
Ein disziplinierter, data-gesteuerter Ansatz für das Marktmanagement data senkt nicht nur die Kosten, sondern verbessert auch die Governance, Skalierbarkeit und Widerstandsfähigkeit. Durch die Kombination herkömmlicher Kostenoptimierungsmaßnahmen mit den Erkenntnissen von Gen AI können Finanzdienstleister unnötige Ausgaben reduzieren, die data Erreichbarkeit verbessern und ihre Abläufe für eine data-gesteuerte Landschaft zukunftssicher machen.
Abschließende Überlegungen
Die Kosten auf dem Markt data sind eine große, aber überschaubare Herausforderung. Indem sie die Probleme der redundanten Beschaffung, der ineffektiven data Architektur und der schwachen Governance direkt angehen, können Finanzinstitute die Kontrolle über ihre data Budgets zurückerlangen. Für diejenigen, die bereit sind, Technologie und proaktives Kostenmanagement zu nutzen, ist der Weg zur Optimierung klar.
Ist Ihr Unternehmen bereit, die Komplexität zu durchbrechen und die Kosten für den Markt data zu optimieren?
Lassen Sie uns darüber sprechen, wie Sie noch heute mit der Implementierung dieser Lösungen beginnen können.
Kontaktieren Sie uns: Adam Davis- adam.davis@artefact.com
