Nu de kosten voor de markt data de pan uit rijzen - sommige bedrijven melden stijgingen tot 50% - is het beheersen van deze kosten een strategische prioriteit geworden voor organisaties in de financiële dienstverlening. Voor beleggingsbeheerders, banken en andere instellingen is markt data essentieel, maar het is ook een van de meest uitdagende budgetgebieden geworden om te beheren. Leveranciers introduceren vaak nieuwe prijsmodellen en rechtvaardigen prijsverhogingen op basis van evoluerende "marktnormen", waardoor bedrijven weinig opties hebben om te onderhandelen. Als gevolg hiervan dragen organisaties een steeds grotere financiële last om de escalerende kosten bij te houden.
Dus hoe kunnen financiële instellingen deze stijgende kosten onder controle houden en toch toegang krijgen tot de hoogwaardige data die goed geïnformeerde besluitvorming mogelijk maakt?
Door een gedisciplineerde aanpak van markt data kostenoptimalisatie kunnen bedrijven weer controle krijgen over hun data budgetten. Ik belicht hier de belangrijkste uitdagingen en een aantal praktische oplossingen - waaronder de rol van Generatieve AI (Gen AI) - die meetbare besparingen kunnen opleveren zonder in te boeten aan data kwaliteit.
De belangrijkste uitdagingen in de markt Data Kostenbeheer
Ongecontroleerde prijsverhogingen door verkopers
Grote leveranciers van data hebben prijsverhogingen doorgevoerd die vaak onvermijdelijk zijn voor bedrijven die afhankelijk zijn van uitgebreide data feeds voor handel, analyse en compliance. Zonder zorgvuldig beheer kunnen deze stijgingen snel in een spiraal terechtkomen, waardoor het voor bedrijven moeilijk wordt om hun data uitgaven af te stemmen op echte bedrijfswaarde.
Data Overbodigheid en gefragmenteerd inkopen
Het komt vaak voor dat bedrijven vergelijkbare data van meerdere leveranciers betrekken. Deze redundantie komt vaak voort uit onafhankelijke afdelingsonderhandelingen en een gebrek aan geconsolideerd overzicht. Het resultaat zijn overlappende abonnementen die de kosten opdrijven zonder unieke waarde toe te voegen.
Inefficiënte data architectuur en gebruikspatronen
Naarmate bedrijven groeien, neemt ook de complexiteit van hun data architectuur toe. Zonder gestroomlijnde, gecentraliseerde systemen wordt data vaak opgeslagen in gefragmenteerde formaten, wat leidt tot inefficiënte toegang en zelfs data overmatig gebruik. Dit draagt bij aan stijgende kosten zonder rendement op investering in efficiëntie of kwaliteit.
Zwak beheer over data gebruik
Slechte governance betekent dat veel bedrijven geen duidelijk beeld hebben van wie welke data gebruikt en waarom. Zonder gecentraliseerd toezicht groeit het gebruik van data ongecontroleerd, wat leidt tot een opgeblazen budget en gemiste kansen om opnieuw te onderhandelen over contracten of deze te consolideren.
Oplossingen voor effectieve markt Data kostenoptimalisatie
Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, kan een strategische aanpak die traditionele optimalisatie combineert met geavanceerde technologieën, zoals Gen AI, tastbare kostenbesparingen opleveren en de operationele efficiëntie verhogen. Dit is hoe:
Consolidatie van leveranciers en rationalisatie van contracten
Begin met een audit van de huidige data bronnen en consolideer contracten met een paar kernleveranciers. Deze aanpak versterkt niet alleen uw onderhandelingspositie, maar vereenvoudigt ook het beheer. Met data inzichten in het gebruik kunnen bedrijven leveranciers benaderen, gewapend met specifieke informatie over onderbenutte data diensten, en vragen om aangepaste voorwaarden die beter aansluiten bij het werkelijke gebruik.
Gestroomlijnd data gebruik door automatisering en gecentraliseerde aanvragen
Automatisering kan overbodige data verzoeken verminderen en de toegang tot data stroomlijnen. Vermogensbeheerbedrijven kunnen bijvoorbeeld overschakelen van klantspecifieke data verzoeken naar een overzicht op basis van holdings voor alle klanten om dubbele verzoeken te elimineren. Automatisering ondersteunt ook gecentraliseerde monitoring, waardoor bedrijven een duidelijk beeld krijgen van wat data wordt gebruikt en waar ze verspilling kunnen verminderen.
Generatieve AI (Gen AI)/ML en NLP gebruiken voor voorspellende inzichten en detectie van anomalieën:
Generatief AI geeft een nieuwe dimensie aan data kostenbeheer. Hier zijn drie praktische Gen AI toepassingen:
- Geautomatiseerde analyse van data gebruik: Gen AI kan historisch gebruik beoordelen data en inzicht verschaffen in inefficiënties of redundanties, en gebieden identificeren waar data het gebruik kan worden verminderd of geconsolideerd.
- Data vraagvoorspelling: Gen AI modellen getraind op historische data patronen kunnen toekomstige behoeften voorspellen, zodat bedrijven data naar behoefte kunnen uitbreiden of inkrimpen, zodat ze zich niet te veel hoeven vast te leggen in leverancierscontracten.
- Anomaliedetectie in data gebruik: Met Gen AI monitoring kunnen bedrijven waarschuwingen ontvangen wanneer het gebruik van data afwijkt van de norm, zodat mogelijke inefficiënties of ongeautoriseerde toegang snel kunnen worden aangepakt.
Waarom financiële dienstverleners nu moeten handelen
Het optimaliseren van de marktkosten data is niet alleen een reactieve maatregel, het is een strategische zet. Omdat de vraag naar data blijft groeien, zullen organisaties die proactief de inefficiënties van data aanpakken, leverancierscontracten consolideren en geavanceerde technologische oplossingen implementeren, zich in een sterkere positie bevinden om de kosten te beheersen en de winstgevendheid te verbeteren. Financiële instellingen die actie uitstellen, zullen daarentegen blijven zien dat de kosten van de markt data hun operationele budgetten opslokken, waardoor er minder geld beschikbaar is voor innovatie en groei.
Een gedisciplineerde, data gestuurde benadering van marktbeheer data verlaagt niet alleen de kosten, maar verbetert ook de governance, schaalbaarheid en veerkracht. Door traditionele maatregelen voor kostenoptimalisatie te combineren met Gen AI-gedreven inzichten, kunnen financiële dienstverleners onnodige uitgaven verminderen, de toegankelijkheid van data verbeteren en hun activiteiten klaarmaken voor de toekomst in een data-gedreven landschap.
Laatste gedachten
De kosten van de markt data zijn een belangrijke maar beheersbare uitdaging. Door de problemen van overbodige sourcing, ineffectieve data architectuur en zwak bestuur rechtstreeks aan te pakken, kunnen financiële instellingen de controle over hun data budgetten terugpakken. Voor degenen die bereid zijn om technologie en proactief kostenbeheer te omarmen, is de weg naar optimalisatie duidelijk.
Is jouw bedrijf klaar om de complexiteit te doorbreken en de kosten van de markt data te optimaliseren?
Laten we eens bespreken hoe u vandaag nog kunt beginnen met het implementeren van deze oplossingen.
Neem contact met ons op: Adam Davis- adam.davis@artefact.com
