Com o aumento dos custos do mercado data - algumas empresas relatam aumentos de até 50% -, o controle dessas despesas tornou-se uma prioridade estratégica para as organizações de serviços financeiros. Para gerentes de investimentos, bancos e outras instituições, o mercado data é essencial, mas também se tornou uma das áreas orçamentárias mais desafiadoras de se gerenciar. Os fornecedores geralmente introduzem novos modelos de preços e justificam os aumentos de preços com base nos "padrões de mercado" em evolução, deixando as empresas com poucas opções de negociação. Como resultado, as organizações estão arcando com um ônus financeiro cada vez maior para acompanhar o aumento dos custos.
Então, como as instituições financeiras podem manter esses custos crescentes sob controle e, ao mesmo tempo, acessar o site de alta qualidade data que possibilita a tomada de decisões informadas?
Ao adotar uma abordagem disciplinada para a otimização de custos do mercado data , as empresas podem recuperar o controle sobre seus orçamentos data . Aqui, destacarei os principais desafios e algumas soluções práticas - incluindo o papel da Geração AI (Gen AI) - que podem gerar economias mensuráveis sem sacrificar a qualidade data .
Os principais desafios do mercado Data Gerenciamento de custos
Aumentos de preços não controlados dos fornecedores
Os principais fornecedores do data introduziram aumentos de preços que, muitas vezes, são inevitáveis para as empresas que dependem de feeds abrangentes do data para negociação, análise e conformidade. data Sem um gerenciamento cuidadoso, esses aumentos aumentam rapidamente, dificultando o alinhamento dos gastos das empresas com o valor real do negócio.
Data redundância e sourcing fragmentado
data É comum que as empresas adquiram produtos semelhantes em vários fornecedores. Essa redundância geralmente decorre de negociações independentes entre departamentos e da falta de supervisão consolidada. O resultado são assinaturas sobrepostas que aumentam os custos sem agregar valor exclusivo.
Arquitetura ineficiente data e padrões de uso
À medida que as empresas crescem, aumenta também a complexidade de sua arquitetura data . Sem sistemas simplificados e centralizados, o data é frequentemente armazenado em formatos fragmentados, o que leva a um acesso ineficiente e até mesmo ao data uso excessivo. Isso contribui para o aumento dos custos sem nenhum retorno sobre o investimento em eficiência ou qualidade.
Fraca governança sobre o uso do data
A governança deficiente significa que muitas empresas não têm uma visão clara de quem está usando o site data e por quê. Sem uma supervisão centralizada, o uso do data cresce sem controle, levando ao aumento do orçamento e à perda de oportunidades de renegociar ou consolidar contratos.
Soluções para um mercado eficaz Data Otimização de custos
Para combater esses desafios, uma abordagem estratégica que combine a otimização tradicional com tecnologias avançadas, como a Gen AI, pode proporcionar economias de custo tangíveis e aumentar a eficiência operacional. Veja como:
Consolidação de fornecedores e racionalização de contratos
Comece fazendo uma auditoria das fontes atuais do site data e consolidando os contratos com alguns fornecedores principais. Essa abordagem não apenas fortalece sua posição de negociação, mas também simplifica o gerenciamento. data Com os insights de uso do data , as empresas podem abordar os fornecedores munidos de informações específicas sobre serviços subutilizados, solicitando termos personalizados que correspondam melhor ao uso real.
Uso simplificado do data por meio de automação e solicitações centralizadas
A automação pode reduzir as solicitações redundantes de data e simplificar o acesso a data . Por exemplo, as empresas de serviços de ativos podem mudar de solicitações de data específicas de cada cliente para uma visão baseada em participações de todos os clientes para eliminar solicitações duplicadas. data A automação também oferece suporte ao monitoramento centralizado, dando às empresas uma visão clara do que está sendo usado e onde é possível reduzir o desperdício.
Aproveitamento do Generative AI (Gen AI)/ML e NLP para insights preditivos e detecção de anomalias:
A geração AI traz uma nova dimensão para o gerenciamento de custos data . Aqui estão três aplicativos práticos do Gen AI :
- Análise automatizada do uso do site data : A geração AI pode avaliar o histórico de uso data e fornecer insights sobre ineficiências ou redundâncias, identificando áreas em que o uso data poderia ser reduzido ou consolidado.
- Data previsão de demanda: Os modelos da Geração AI treinados com base nos padrões históricos da data podem prever necessidades futuras, permitindo que as empresas aumentem ou diminuam os recursos da data conforme necessário, evitando o comprometimento excessivo com contratos de fornecedores.
- Detecção de anomalias no uso do site data : Com o monitoramento da Gen AI implementado, as empresas podem receber alertas quando o uso do data se desviar da norma, abordando rapidamente possíveis ineficiências ou acesso não autorizado.
Por que as empresas de serviços financeiros devem agir agora
Otimizar o mercado data custos não é apenas uma medida reativa - é uma ação estratégica. Como as demandas do data continuam a crescer, as organizações que abordarem proativamente as ineficiências do data , consolidarem contratos de fornecedores e adotarem soluções de tecnologia avançada estarão em uma posição mais forte para controlar os custos e melhorar a lucratividade. Enquanto isso, as empresas financeiras que adiarem a ação continuarão a ver os custos do mercado data consumirem seus orçamentos operacionais, limitando os fundos para inovação e crescimento.
Adotar uma abordagem disciplinada e orientada pelo data mercado para o gerenciamento do data mercado não apenas reduz os custos, mas também melhora a governança, a escalabilidade e a resiliência. Ao combinar medidas tradicionais de otimização de custos com insights orientados pela geração AI, as empresas de serviços financeiros podem reduzir gastos desnecessários, melhorar a data acessibilidade e preparar suas operações para o futuro em um cenário orientado pela data.
Considerações finais
Os custos do mercado data são um desafio significativo, mas gerenciável. Ao abordar os problemas de sourcing redundante, arquitetura data ineficaz e governança fraca, as instituições financeiras podem retomar o controle de seus orçamentos de data . Para aqueles que estão prontos para adotar a tecnologia e o gerenciamento proativo de custos, o caminho para a otimização é claro.
Sua empresa está pronta para acabar com a complexidade e otimizar os custos do mercado data ?
Vamos conversar sobre como você pode começar a implementar essas soluções hoje mesmo.
Entre em contato conosco: Adam Davis- adam.davis@artefact.com
