Con los costes del mercado data disparados -algunas empresas informan de aumentos de hasta 50%-, controlar estos gastos se ha convertido en una prioridad estratégica para las organizaciones de servicios financieros. Para los gestores de inversiones, los bancos y otras instituciones, el data de mercado es esencial, pero también se ha convertido en una de las áreas presupuestarias más difíciles de gestionar. Los proveedores introducen a menudo nuevos modelos de precios y justifican las subidas de precios 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 mantenerse al día con la escalada de los costes.
Entonces, ¿cómo pueden las instituciones financieras mantener bajo control estos costes crecientes sin dejar de acceder a la data de alta calidad que impulsa la toma de decisiones informadas?
Adoptando un enfoque disciplinado de la optimización de costes data del mercado, las empresas pueden recuperar el control sobre sus presupuestos data. Aquí destacaré los retos clave y algunas soluciones prácticas -incluido el papel de la IA Generativa (Gen AI)- que pueden impulsar ahorros cuantificables sin sacrificar la calidad data.
Los principales retos en la gestión de costes del mercado Data
Aumentos incontrolados de los precios de los proveedores
Los principales proveedores de data han introducido subidas de precios que a menudo resultan inevitables para las empresas que dependen de fuentes completas de data para el comercio, el análisis y el 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 similares de varios proveedores. Esta redundancia suele derivarse de negociaciones entre departamentos independientes y de una falta de supervisión consolidada. El resultado es el solapamiento de suscripciones que inflan los costes sin añadir un valor único.
Arquitectura data ineficiente y patrones de uso
A medida que las empresas crecen, también lo hace la complejidad de su arquitectura data. Sin sistemas racionalizados y centralizados, el data se almacena a menudo en formatos fragmentados, lo que conduce a un acceso ineficaz e incluso a un uso excesivo del data. Esto contribuye a aumentar los costes sin que se recupere la inversión en eficacia o calidad.
Débil gobernanza sobre el uso del data
Una gobernanza deficiente significa que muchas empresas carecen de una imagen clara de quién utiliza qué data y por qué. Sin una supervisión centralizada, el uso de la data crece sin control, lo que conduce a una sobrecarga del presupuesto y a la pérdida de oportunidades para renegociar o consolidar contratos.
Soluciones para una optimización eficaz de los costes del mercado Data
Para combatir estos retos, un enfoque estratégico que combine la optimización tradicional con tecnologías avanzadas, como Gen AI, puede proporcionar un ahorro de costes tangible e impulsar la eficacia 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 información sobre el uso de data, las empresas pueden dirigirse a los proveedores con datos concretos sobre los servicios data infrautilizados, solicitando condiciones personalizadas que se ajusten mejor al uso real.
Uso racionalizado del data mediante la automatización y las solicitudes centralizadas
La automatización puede reducir las solicitudes data redundantes y agilizar el acceso data. Por ejemplo, las empresas de servicios 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 admite la supervisión centralizada, lo que ofrece a las empresas una imagen clara de qué data se está utilizando y dónde pueden reducir el despilfarro.
Aprovechar la IA Generativa (Gen AI)/ML y la PNL para obtener conocimientos predictivos y detectar anomalías :
La IA Generativa aporta una nueva dimensión a la gestión de costes data. He aquí tres aplicaciones prácticas de la IA Generativa:
- Análisis automatizado del uso del 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 de 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 según sus necesidades, evitando el compromiso excesivo en los contratos con los proveedores.
- Detección de anomalías en el uso del data: Con la supervisión de Gen AI en marcha, las empresas pueden recibir alertas cuando el uso de data se desvía de la norma, abordando rápidamente posibles ineficiencias o accesos no autorizados.
Por qué las empresas de servicios financieros deben actuar ahora
Optimizar los costes data del mercado no es sólo una medida reactiva, es un movimiento estratégico. A medida que la demanda de data siga creciendo, 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 data-driven para la gestión del mercado data no sólo reduce los costes; también mejora la gobernanza, la escalabilidad y la resistencia. Combinando las medidas tradicionales de optimización de costes con los conocimientos impulsados por Gen AI, las empresas de servicios financieros pueden reducir los gastos innecesarios, mejorar la accesibilidad data y preparar sus operaciones para el futuro en un panorama data-driven.
Reflexiones finales
Los costes del mercado data son un reto importante pero manejable. Abordando de frente los problemas del aprovisionamiento redundante, la arquitectura data ineficaz y la gobernanza deficiente, las instituciones financieras pueden recuperar el control de sus presupuestos data. Para quienes estén dispuestos a adoptar la tecnología y la gestión proactiva de los costes, el camino hacia la optimización está claro.
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