![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Adam-Davis.jpg\")
Avec la mont\u00e9e en fl\u00e8che des co\u00fbts du data - certaines entreprises faisant \u00e9tat d'augmentations allant jusqu'\u00e0 50% - le contr\u00f4le de ces d\u00e9penses est devenu une priorit\u00e9 strat\u00e9gique pour les organisations de services financiers. Pour les gestionnaires d'investissement, les banques et d'autres institutions, le data du march\u00e9 est essentiel, mais il est aussi devenu l'un des postes budg\u00e9taires les plus difficiles \u00e0 g\u00e9rer. Les fournisseurs introduisent souvent de nouveaux mod\u00e8les de tarification et justifient les hausses de prix par l'\u00e9volution des \u201cnormes du march\u00e9\u201d, ce qui laisse peu d'options de n\u00e9gociation aux entreprises. En cons\u00e9quence, les organisations supportent une charge financi\u00e8re de plus en plus lourde pour faire face \u00e0 l'escalade des co\u00fbts.<\/p>\n<\/div>
Alors, comment les institutions financi\u00e8res peuvent-elles ma\u00eetriser ces co\u00fbts croissants tout en continuant \u00e0 acc\u00e9der \u00e0 la data de haute qualit\u00e9 qui permet de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es ?<\/p>\n<\/div>
En adoptant une approche disciplin\u00e9e de l'optimisation des co\u00fbts du march\u00e9 data, les entreprises peuvent reprendre le contr\u00f4le de leurs budgets data. Je mettrai ici en \u00e9vidence les principaux d\u00e9fis et quelques solutions pratiques - y compris le r\u00f4le de l'IA g\u00e9n\u00e9rative (Gen AI) - qui permettent de r\u00e9aliser des \u00e9conomies mesurables sans sacrifier la qualit\u00e9 de data.<\/p>\n<\/div>
Les principaux d\u00e9fis de la gestion des co\u00fbts du march\u00e9 Data<\/h2><\/div>- <\/i><\/span>\n
Augmentation incontr\u00f4l\u00e9e des prix des fournisseurs<\/strong>
\nLes principaux fournisseurs de data ont introduit des augmentations de prix qui sont souvent in\u00e9vitables pour les entreprises qui d\u00e9pendent de flux data complets pour le trading, l'analyse et la conformit\u00e9. En l'absence d'une gestion rigoureuse, ces augmentations se multiplient rapidement, ce qui emp\u00eache les entreprises d'aligner leurs d\u00e9penses en mati\u00e8re de data sur la valeur r\u00e9elle de leur activit\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Redondance Data et approvisionnement fragment\u00e9<\/strong>
\nIl est fr\u00e9quent que les entreprises se procurent des data similaires aupr\u00e8s de plusieurs fournisseurs. Cette redondance est souvent le r\u00e9sultat de n\u00e9gociations ind\u00e9pendantes entre d\u00e9partements et d'un manque de contr\u00f4le consolid\u00e9. Il en r\u00e9sulte des abonnements qui se chevauchent et qui gonflent les co\u00fbts sans apporter de valeur ajout\u00e9e unique.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Architecture data inefficace et sch\u00e9mas d'utilisation<\/strong>
\nLa croissance des entreprises s'accompagne d'une complexification de leur architecture data. En l'absence de syst\u00e8mes rationalis\u00e9s et centralis\u00e9s, data est souvent stock\u00e9 dans des formats fragment\u00e9s, ce qui entra\u00eene un acc\u00e8s inefficace, voire une surutilisation de data. Cette situation contribue \u00e0 l'augmentation des co\u00fbts sans retour sur investissement en termes d'efficacit\u00e9 ou de qualit\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Faible gouvernance sur l'utilisation du data<\/strong>
\nEn raison d'une mauvaise gouvernance, de nombreuses entreprises n'ont pas une vision claire de qui utilise quel data et pourquoi. Sans surveillance centralis\u00e9e, l'utilisation de data augmente sans contr\u00f4le, ce qui entra\u00eene un gonflement du budget et des occasions manqu\u00e9es de ren\u00e9gocier ou de consolider des contrats.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Solutions pour une optimisation efficace des co\u00fbts du march\u00e9 Data<\/h2><\/div>Pour relever ces d\u00e9fis, une approche strat\u00e9gique combinant l'optimisation traditionnelle et les technologies avanc\u00e9es, comme Gen AI, peut permettre de r\u00e9aliser des \u00e9conomies tangibles et de stimuler l'efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Voici comment :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Consolidation des fournisseurs et rationalisation des contrats<\/b>
\n<\/b>Commencez par v\u00e9rifier les sources actuelles de data et consolidez les contrats avec quelques fournisseurs principaux. Cette approche renforce non seulement votre position de n\u00e9gociation, mais simplifie \u00e9galement la gestion. Avec des informations sur l'utilisation de data, les entreprises peuvent approcher les fournisseurs arm\u00e9s de d\u00e9tails sur les services data sous-utilis\u00e9s, en demandant des conditions personnalis\u00e9es qui correspondent mieux \u00e0 l'utilisation r\u00e9elle.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Rationalisation de l'utilisation du data gr\u00e2ce \u00e0 l'automatisation et \u00e0 la centralisation des demandes<\/b>
\n<\/b>L'automatisation peut r\u00e9duire les demandes data redondantes et rationaliser l'acc\u00e8s \u00e0 data. Par exemple, les soci\u00e9t\u00e9s de gestion d'actifs peuvent passer de demandes data sp\u00e9cifiques \u00e0 un client \u00e0 une vue bas\u00e9e sur les avoirs de tous les clients afin d'\u00e9liminer les demandes redondantes. L'automatisation permet \u00e9galement un contr\u00f4le centralis\u00e9, ce qui donne aux entreprises une image claire de l'utilisation de data et des domaines dans lesquels elles peuvent r\u00e9duire le gaspillage.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Tirer parti de l'IA g\u00e9n\u00e9rative (Gen AI)\/ML et du NLP pour obtenir des informations pr\u00e9dictives et d\u00e9tecter les anomalies :<\/b>
\n<\/b>L'IA g\u00e9n\u00e9rative apporte une nouvelle dimension \u00e0 la gestion des co\u00fbts data. Voici trois applications pratiques de l'IA g\u00e9n\u00e9rative :<\/span><\/p>\n- Analyse automatis\u00e9e de l'utilisation de data<\/b>: Gen AI peut \u00e9valuer l'utilisation historique data et fournir des informations sur les inefficacit\u00e9s ou les redondances, en identifiant les domaines dans lesquels l'utilisation data pourrait \u00eatre r\u00e9duite ou consolid\u00e9e.<\/span><\/p>\n- Data pr\u00e9vision de la demande<\/b>: Les mod\u00e8les Gen AI form\u00e9s sur des mod\u00e8les historiques data peuvent pr\u00e9dire les besoins futurs, ce qui permet aux entreprises d'augmenter ou de r\u00e9duire les ressources data en fonction des besoins, en \u00e9vitant les engagements excessifs dans les contrats avec les fournisseurs.<\/span><\/p>\n- D\u00e9tection d'anomalies dans l'utilisation de data<\/b>: Gr\u00e2ce \u00e0 la surveillance Gen AI, les entreprises peuvent recevoir des alertes lorsque l'utilisation de data s'\u00e9carte de la norme, ce qui leur permet de rem\u00e9dier rapidement \u00e0 d'\u00e9ventuelles inefficacit\u00e9s ou \u00e0 des acc\u00e8s non autoris\u00e9s.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Pourquoi les entreprises de services financiers doivent-elles agir maintenant ?<\/h2><\/div>L'optimisation des co\u00fbts de data sur le march\u00e9 n'est pas une simple mesure r\u00e9active, c'est une d\u00e9marche strat\u00e9gique. Alors que les demandes de data continuent de cro\u00eetre, les organisations qui s'attaquent de mani\u00e8re proactive aux inefficacit\u00e9s de data, consolident les contrats avec les fournisseurs et adoptent des solutions technologiques avanc\u00e9es seront en meilleure position pour contr\u00f4ler les co\u00fbts et am\u00e9liorer la rentabilit\u00e9. En revanche, les entreprises financi\u00e8res qui tardent \u00e0 agir continueront \u00e0 voir les co\u00fbts data du march\u00e9 grignoter leurs budgets d'exploitation, limitant ainsi les fonds destin\u00e9s \u00e0 l'innovation et \u00e0 la croissance.<\/p>\n<\/div>
L'adoption d'une approche disciplin\u00e9e et data-driven de la gestion du march\u00e9 data ne permet pas seulement de r\u00e9duire les co\u00fbts, mais aussi d'am\u00e9liorer la gouvernance, l'\u00e9volutivit\u00e9 et la r\u00e9silience. En combinant des mesures traditionnelles d'optimisation des co\u00fbts avec des informations bas\u00e9es sur l'IA de Gen, les entreprises de services financiers peuvent r\u00e9duire les d\u00e9penses inutiles, am\u00e9liorer l'accessibilit\u00e9 au data et pr\u00e9parer leurs op\u00e9rations pour l'avenir dans un paysage data-driven.<\/p>\n<\/div>
R\u00e9flexions finales<\/h2><\/div>Les co\u00fbts de data sur le march\u00e9 repr\u00e9sentent un d\u00e9fi important mais g\u00e9rable. En s'attaquant de front aux probl\u00e8mes de la redondance des sources d'approvisionnement, de l'inefficacit\u00e9 de l'architecture data et de la faiblesse de la gouvernance, les institutions financi\u00e8res peuvent reprendre le contr\u00f4le de leurs budgets data. Pour ceux qui sont pr\u00eats \u00e0 adopter la technologie et une gestion proactive des co\u00fbts, la voie de l'optimisation est toute trac\u00e9e.<\/p>\n<\/div>
Votre entreprise est-elle pr\u00eate \u00e0 r\u00e9duire la complexit\u00e9 et \u00e0 optimiser les co\u00fbts du march\u00e9 data ?
\nVoyons comment vous pouvez commencer \u00e0 mettre en \u0153uvre ces solutions d\u00e8s aujourd'hui.<\/p>\n<\/div>
Augmentation incontr\u00f4l\u00e9e des prix des fournisseurs<\/strong> Redondance Data et approvisionnement fragment\u00e9<\/strong> Architecture data inefficace et sch\u00e9mas d'utilisation<\/strong> Faible gouvernance sur l'utilisation du data<\/strong> Pour relever ces d\u00e9fis, une approche strat\u00e9gique combinant l'optimisation traditionnelle et les technologies avanc\u00e9es, comme Gen AI, peut permettre de r\u00e9aliser des \u00e9conomies tangibles et de stimuler l'efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Voici comment :<\/p>\n<\/div> Consolidation des fournisseurs et rationalisation des contrats<\/b> Rationalisation de l'utilisation du data gr\u00e2ce \u00e0 l'automatisation et \u00e0 la centralisation des demandes<\/b> Tirer parti de l'IA g\u00e9n\u00e9rative (Gen AI)\/ML et du NLP pour obtenir des informations pr\u00e9dictives et d\u00e9tecter les anomalies :<\/b> - Analyse automatis\u00e9e de l'utilisation de data<\/b>: Gen AI peut \u00e9valuer l'utilisation historique data et fournir des informations sur les inefficacit\u00e9s ou les redondances, en identifiant les domaines dans lesquels l'utilisation data pourrait \u00eatre r\u00e9duite ou consolid\u00e9e.<\/span><\/p>\n - Data pr\u00e9vision de la demande<\/b>: Les mod\u00e8les Gen AI form\u00e9s sur des mod\u00e8les historiques data peuvent pr\u00e9dire les besoins futurs, ce qui permet aux entreprises d'augmenter ou de r\u00e9duire les ressources data en fonction des besoins, en \u00e9vitant les engagements excessifs dans les contrats avec les fournisseurs.<\/span><\/p>\n - D\u00e9tection d'anomalies dans l'utilisation de data<\/b>: Gr\u00e2ce \u00e0 la surveillance Gen AI, les entreprises peuvent recevoir des alertes lorsque l'utilisation de data s'\u00e9carte de la norme, ce qui leur permet de rem\u00e9dier rapidement \u00e0 d'\u00e9ventuelles inefficacit\u00e9s ou \u00e0 des acc\u00e8s non autoris\u00e9s.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> L'optimisation des co\u00fbts de data sur le march\u00e9 n'est pas une simple mesure r\u00e9active, c'est une d\u00e9marche strat\u00e9gique. Alors que les demandes de data continuent de cro\u00eetre, les organisations qui s'attaquent de mani\u00e8re proactive aux inefficacit\u00e9s de data, consolident les contrats avec les fournisseurs et adoptent des solutions technologiques avanc\u00e9es seront en meilleure position pour contr\u00f4ler les co\u00fbts et am\u00e9liorer la rentabilit\u00e9. En revanche, les entreprises financi\u00e8res qui tardent \u00e0 agir continueront \u00e0 voir les co\u00fbts data du march\u00e9 grignoter leurs budgets d'exploitation, limitant ainsi les fonds destin\u00e9s \u00e0 l'innovation et \u00e0 la croissance.<\/p>\n<\/div> L'adoption d'une approche disciplin\u00e9e et data-driven de la gestion du march\u00e9 data ne permet pas seulement de r\u00e9duire les co\u00fbts, mais aussi d'am\u00e9liorer la gouvernance, l'\u00e9volutivit\u00e9 et la r\u00e9silience. En combinant des mesures traditionnelles d'optimisation des co\u00fbts avec des informations bas\u00e9es sur l'IA de Gen, les entreprises de services financiers peuvent r\u00e9duire les d\u00e9penses inutiles, am\u00e9liorer l'accessibilit\u00e9 au data et pr\u00e9parer leurs op\u00e9rations pour l'avenir dans un paysage data-driven.<\/p>\n<\/div> Les co\u00fbts de data sur le march\u00e9 repr\u00e9sentent un d\u00e9fi important mais g\u00e9rable. En s'attaquant de front aux probl\u00e8mes de la redondance des sources d'approvisionnement, de l'inefficacit\u00e9 de l'architecture data et de la faiblesse de la gouvernance, les institutions financi\u00e8res peuvent reprendre le contr\u00f4le de leurs budgets data. Pour ceux qui sont pr\u00eats \u00e0 adopter la technologie et une gestion proactive des co\u00fbts, la voie de l'optimisation est toute trac\u00e9e.<\/p>\n<\/div> Votre entreprise est-elle pr\u00eate \u00e0 r\u00e9duire la complexit\u00e9 et \u00e0 optimiser les co\u00fbts du march\u00e9 data ?
\nLes principaux fournisseurs de data ont introduit des augmentations de prix qui sont souvent in\u00e9vitables pour les entreprises qui d\u00e9pendent de flux data complets pour le trading, l'analyse et la conformit\u00e9. En l'absence d'une gestion rigoureuse, ces augmentations se multiplient rapidement, ce qui emp\u00eache les entreprises d'aligner leurs d\u00e9penses en mati\u00e8re de data sur la valeur r\u00e9elle de leur activit\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/li>
\nIl est fr\u00e9quent que les entreprises se procurent des data similaires aupr\u00e8s de plusieurs fournisseurs. Cette redondance est souvent le r\u00e9sultat de n\u00e9gociations ind\u00e9pendantes entre d\u00e9partements et d'un manque de contr\u00f4le consolid\u00e9. Il en r\u00e9sulte des abonnements qui se chevauchent et qui gonflent les co\u00fbts sans apporter de valeur ajout\u00e9e unique.<\/p>\n<\/div><\/li>
\nLa croissance des entreprises s'accompagne d'une complexification de leur architecture data. En l'absence de syst\u00e8mes rationalis\u00e9s et centralis\u00e9s, data est souvent stock\u00e9 dans des formats fragment\u00e9s, ce qui entra\u00eene un acc\u00e8s inefficace, voire une surutilisation de data. Cette situation contribue \u00e0 l'augmentation des co\u00fbts sans retour sur investissement en termes d'efficacit\u00e9 ou de qualit\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/li>
\nEn raison d'une mauvaise gouvernance, de nombreuses entreprises n'ont pas une vision claire de qui utilise quel data et pourquoi. Sans surveillance centralis\u00e9e, l'utilisation de data augmente sans contr\u00f4le, ce qui entra\u00eene un gonflement du budget et des occasions manqu\u00e9es de ren\u00e9gocier ou de consolider des contrats.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Solutions pour une optimisation efficace des co\u00fbts du march\u00e9 Data<\/h2><\/div>
\n<\/b>Commencez par v\u00e9rifier les sources actuelles de data et consolidez les contrats avec quelques fournisseurs principaux. Cette approche renforce non seulement votre position de n\u00e9gociation, mais simplifie \u00e9galement la gestion. Avec des informations sur l'utilisation de data, les entreprises peuvent approcher les fournisseurs arm\u00e9s de d\u00e9tails sur les services data sous-utilis\u00e9s, en demandant des conditions personnalis\u00e9es qui correspondent mieux \u00e0 l'utilisation r\u00e9elle.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>
\n<\/b>L'automatisation peut r\u00e9duire les demandes data redondantes et rationaliser l'acc\u00e8s \u00e0 data. Par exemple, les soci\u00e9t\u00e9s de gestion d'actifs peuvent passer de demandes data sp\u00e9cifiques \u00e0 un client \u00e0 une vue bas\u00e9e sur les avoirs de tous les clients afin d'\u00e9liminer les demandes redondantes. L'automatisation permet \u00e9galement un contr\u00f4le centralis\u00e9, ce qui donne aux entreprises une image claire de l'utilisation de data et des domaines dans lesquels elles peuvent r\u00e9duire le gaspillage.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>
\n<\/b>L'IA g\u00e9n\u00e9rative apporte une nouvelle dimension \u00e0 la gestion des co\u00fbts data. Voici trois applications pratiques de l'IA g\u00e9n\u00e9rative :<\/span><\/p>\nPourquoi les entreprises de services financiers doivent-elles agir maintenant ?<\/h2><\/div>
R\u00e9flexions finales<\/h2><\/div>
\nVoyons comment vous pouvez commencer \u00e0 mettre en \u0153uvre ces solutions d\u00e8s aujourd'hui.<\/p>\n<\/div>