Con los costes del mercado data disparados -algunas empresas informan de aumentos de hasta el 50%-, el control de estos gastos se ha convertido en una prioridad estratégica para las organizaciones de servicios financieros. Para los gestores de inversiones, bancos y otras instituciones, el mercado data es esencial, pero también se ha convertido en una de las áreas presupuestarias más difíciles de gestionar. Los proveedores suelen introducir nuevos modelos de precios y justificar las subidas basándose en la evolución de los "estándares del mercado", lo que deja a las empresas con pocas opciones para negociar. Como resultado, las organizaciones soportan una carga financiera cada vez mayor para hacer frente a la escalada de costes.
Así pues, ¿cómo pueden las instituciones financieras mantener bajo control estos costes crecientes sin dejar de acceder a data de alta calidad que permite tomar decisiones con conocimiento de causa?
Si adoptan un enfoque disciplinado de la optimización de los costes de mercado data , las empresas pueden recuperar el control de sus presupuestos data . Aquí destacaré los principales retos y algunas soluciones prácticas -incluido el papel de la AI generativa (Gen AI)- que pueden impulsar ahorros cuantificables sin sacrificar la calidad de data .
Los principales retos de la gestión de costes en el mercado Data
Aumentos incontrolados de los precios de los proveedores
Los principales proveedores de data han introducido subidas de precios que a menudo son inevitables para las empresas que dependen de los completos flujos de data para sus operaciones, análisis y cumplimiento. Sin una gestión cuidadosa, estas subidas se disparan rápidamente, dificultando a las empresas alinear su gasto en data con el valor real del negocio.
Data redundancia y abastecimiento fragmentado
Es habitual que las empresas se abastezcan de data a través de varios proveedores. Esta redundancia suele deberse a negociaciones entre departamentos independientes y a la falta de una supervisión consolidada. El resultado es un solapamiento de suscripciones que infla los costes sin añadir un valor único.
Arquitectura ineficiente data y patrones de uso
A medida que las empresas crecen, también lo hace la complejidad de su arquitectura data . Sin sistemas racionalizados y centralizados, data suele almacenarse en formatos fragmentados, lo que da lugar a un acceso ineficaz e incluso a un uso excesivo de data . Esto contribuye a aumentar los costes sin que se recupere la inversión en eficiencia o calidad.
Escasa gobernanza sobre el uso de data
Una gobernanza deficiente significa que muchas empresas carecen de una visión clara de quién utiliza qué data y por qué. Sin una supervisión centralizada, el uso de data crece sin control, lo que provoca un aumento del presupuesto y la pérdida de oportunidades para renegociar o consolidar contratos.
Soluciones para un mercado eficaz Data Optimización de costes
Para combatir estos retos, un enfoque estratégico que combine la optimización tradicional con tecnologías avanzadas, como Gen AI, puede proporcionar ahorros de costes tangibles e impulsar la eficiencia operativa. He aquí cómo:
Consolidación de proveedores y racionalización de contratos
Empiece por auditar las fuentes actuales de data y consolidar los contratos con unos pocos proveedores principales. Este enfoque no sólo refuerza su posición negociadora, sino que también simplifica la gestión. Con la información sobre el uso de data , las empresas pueden dirigirse a los proveedores con información específica sobre los servicios infrautilizados de data y solicitar condiciones personalizadas que se ajusten mejor al uso real.
Uso racionalizado de data mediante la automatización y las solicitudes centralizadas
La automatización puede reducir las solicitudes redundantes a data y agilizar el acceso a data . Por ejemplo, las empresas de gestión de activos pueden pasar de las solicitudes de data específicas de un cliente a una visión basada en las tenencias de todos los clientes para eliminar las solicitudes duplicadas. La automatización también permite la supervisión centralizada, lo que ofrece a las empresas una visión clara de lo que se está utilizando en data y de dónde pueden reducir el despilfarro.
Aprovechamiento de Generative AI (Gen AI)/ML y NLP para obtener información predictiva y detectar anomalías :
Generative AI aporta una nueva dimensión a la gestión de costes data . He aquí tres aplicaciones prácticas de Gen AI :
- Análisis automatizado del uso de data : Gen AI puede evaluar el uso histórico data y proporcionar información sobre ineficiencias o redundancias, identificando áreas en las que el uso data podría reducirse o consolidarse.
- Data previsión de la demanda: Los modelos Gen AI entrenados a partir de patrones históricos data pueden predecir las necesidades futuras, lo que permite a las empresas ampliar o reducir los recursos data en función de las necesidades, evitando el compromiso excesivo en los contratos con los proveedores.
- Detección de anomalías en data usage: Gracias a la supervisión de Gen AI , las empresas pueden recibir alertas cuando el uso de data se desvía de la norma, lo que permite abordar rápidamente posibles ineficiencias o accesos no autorizados.
Por qué las empresas de servicios financieros deben actuar ya
Optimizar los costes del mercado data no es sólo una medida reactiva: es un movimiento estratégico. A medida que aumenta la demanda de data , las organizaciones que aborden de forma proactiva las ineficiencias de data , consoliden los contratos con proveedores y adopten soluciones tecnológicas avanzadas estarán en una posición más fuerte para controlar los costes y mejorar la rentabilidad. Mientras tanto, las empresas financieras que retrasen la adopción de medidas seguirán viendo cómo los costes del mercado data se comen sus presupuestos operativos, limitando los fondos para la innovación y el crecimiento.
Adoptar un enfoque disciplinado y orientado a data para la gestión del mercado data no sólo reduce los costes, sino que también mejora la gobernanza, la escalabilidad y la resistencia. Combinando las medidas tradicionales de optimización de costes con los conocimientos de Gen AI, las empresas de servicios financieros pueden reducir gastos innecesarios, mejorar la data accesibilidad y preparar sus operaciones para el futuro en un entorno basado en data.
Reflexiones finales
Los costes del mercado data son un reto importante pero manejable. Al abordar de frente los problemas de la contratación redundante, la arquitectura ineficaz de data y la gobernanza deficiente, las instituciones financieras pueden recuperar el control de sus presupuestos de data . Para quienes estén dispuestos a adoptar la tecnología y una gestión proactiva de los costes, el camino hacia la optimización está claro.
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