Avec la montée en flèche des coûts du data - certaines entreprises faisant état d'augmentations allant jusqu'à 50% - le contrôle de ces dépenses est devenu une priorité stratégique pour les organisations de services financiers. Pour les gestionnaires d'investissement, les banques et d'autres institutions, le data du marché est essentiel, mais il est aussi devenu l'un des postes budgétaires les plus difficiles à gérer. Les fournisseurs introduisent souvent de nouveaux modèles de tarification et justifient les hausses de prix par l'évolution des “normes du marché”, ce qui laisse peu d'options de négociation aux entreprises. En conséquence, les organisations supportent une charge financière de plus en plus lourde pour faire face à l'escalade des coûts.
Alors, comment les institutions financières peuvent-elles maîtriser ces coûts croissants tout en continuant à accéder à la data de haute qualité qui permet de prendre des décisions éclairées ?
En adoptant une approche disciplinée de l'optimisation des coûts du marché data, les entreprises peuvent reprendre le contrôle de leurs budgets data. Je mettrai ici en évidence les principaux défis et quelques solutions pratiques - y compris le rôle de l'IA générative (Gen AI) - qui permettent de réaliser des économies mesurables sans sacrifier la qualité de data.
Les principaux défis de la gestion des coûts du marché Data
Augmentation incontrôlée des prix des fournisseurs
Les principaux fournisseurs de data ont introduit des augmentations de prix qui sont souvent inévitables pour les entreprises qui dépendent de flux data complets pour le trading, l'analyse et la conformité. En l'absence d'une gestion rigoureuse, ces augmentations se multiplient rapidement, ce qui empêche les entreprises d'aligner leurs dépenses en matière de data sur la valeur réelle de leur activité.
Redondance Data et approvisionnement fragmenté
Il est fréquent que les entreprises se procurent des data similaires auprès de plusieurs fournisseurs. Cette redondance est souvent le résultat de négociations indépendantes entre départements et d'un manque de contrôle consolidé. Il en résulte des abonnements qui se chevauchent et qui gonflent les coûts sans apporter de valeur ajoutée unique.
Architecture data inefficace et schémas d'utilisation
La croissance des entreprises s'accompagne d'une complexification de leur architecture data. En l'absence de systèmes rationalisés et centralisés, data est souvent stocké dans des formats fragmentés, ce qui entraîne un accès inefficace, voire une surutilisation de data. Cette situation contribue à l'augmentation des coûts sans retour sur investissement en termes d'efficacité ou de qualité.
Faible gouvernance sur l'utilisation du data
En raison d'une mauvaise gouvernance, de nombreuses entreprises n'ont pas une vision claire de qui utilise quel data et pourquoi. Sans surveillance centralisée, l'utilisation de data augmente sans contrôle, ce qui entraîne un gonflement du budget et des occasions manquées de renégocier ou de consolider des contrats.
Solutions pour une optimisation efficace des coûts du marché Data
Pour relever ces défis, une approche stratégique combinant l'optimisation traditionnelle et les technologies avancées, comme Gen AI, peut permettre de réaliser des économies tangibles et de stimuler l'efficacité opérationnelle. Voici comment :
Consolidation des fournisseurs et rationalisation des contrats
Commencez par vérifier les sources actuelles de data et consolidez les contrats avec quelques fournisseurs principaux. Cette approche renforce non seulement votre position de négociation, mais simplifie également la gestion. Avec des informations sur l'utilisation de data, les entreprises peuvent approcher les fournisseurs armés de détails sur les services data sous-utilisés, en demandant des conditions personnalisées qui correspondent mieux à l'utilisation réelle.
Rationalisation de l'utilisation du data grâce à l'automatisation et à la centralisation des demandes
L'automatisation peut réduire les demandes data redondantes et rationaliser l'accès à data. Par exemple, les sociétés de gestion d'actifs peuvent passer de demandes data spécifiques à un client à une vue basée sur les avoirs de tous les clients afin d'éliminer les demandes redondantes. L'automatisation permet également un contrôle centralisé, ce qui donne aux entreprises une image claire de l'utilisation de data et des domaines dans lesquels elles peuvent réduire le gaspillage.
Tirer parti de l'IA générative (Gen AI)/ML et du NLP pour obtenir des informations prédictives et détecter les anomalies :
L'IA générative apporte une nouvelle dimension à la gestion des coûts data. Voici trois applications pratiques de l'IA générative :
- Analyse automatisée de l'utilisation de data: Gen AI peut évaluer l'utilisation historique data et fournir des informations sur les inefficacités ou les redondances, en identifiant les domaines dans lesquels l'utilisation data pourrait être réduite ou consolidée.
- Data prévision de la demande: Les modèles Gen AI formés sur des modèles historiques data peuvent prédire les besoins futurs, ce qui permet aux entreprises d'augmenter ou de réduire les ressources data en fonction des besoins, en évitant les engagements excessifs dans les contrats avec les fournisseurs.
- Détection d'anomalies dans l'utilisation de data: Grâce à la surveillance Gen AI, les entreprises peuvent recevoir des alertes lorsque l'utilisation de data s'écarte de la norme, ce qui leur permet de remédier rapidement à d'éventuelles inefficacités ou à des accès non autorisés.
Pourquoi les entreprises de services financiers doivent-elles agir maintenant ?
L'optimisation des coûts de data sur le marché n'est pas une simple mesure réactive, c'est une démarche stratégique. Alors que les demandes de data continuent de croître, les organisations qui s'attaquent de manière proactive aux inefficacités de data, consolident les contrats avec les fournisseurs et adoptent des solutions technologiques avancées seront en meilleure position pour contrôler les coûts et améliorer la rentabilité. En revanche, les entreprises financières qui tardent à agir continueront à voir les coûts data du marché grignoter leurs budgets d'exploitation, limitant ainsi les fonds destinés à l'innovation et à la croissance.
L'adoption d'une approche disciplinée et data-driven de la gestion du marché data ne permet pas seulement de réduire les coûts, mais aussi d'améliorer la gouvernance, l'évolutivité et la résilience. En combinant des mesures traditionnelles d'optimisation des coûts avec des informations basées sur l'IA de Gen, les entreprises de services financiers peuvent réduire les dépenses inutiles, améliorer l'accessibilité au data et préparer leurs opérations pour l'avenir dans un paysage data-driven.
Réflexions finales
Les coûts de data sur le marché représentent un défi important mais gérable. En s'attaquant de front aux problèmes de la redondance des sources d'approvisionnement, de l'inefficacité de l'architecture data et de la faiblesse de la gouvernance, les institutions financières peuvent reprendre le contrôle de leurs budgets data. Pour ceux qui sont prêts à adopter la technologie et une gestion proactive des coûts, la voie de l'optimisation est toute tracée.
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