Gestion d’actifs | Comment transformer la data en avantage concurrentiel

Si vous demandiez aux gestionnaires d'actifs si leur entreprise est vraiment axée sur les données - s'ils peuvent transformer leurs données en un atout pour obtenir un avantage concurrentiel - seuls quelques-uns répondent oui.

Selon une étude d'Accenture, 66 % des assets managers déclarent que la gestion des données dans leur entreprise doit être améliorée.

Transformer les données en un avantage concurrentiel sur le long terme nécessite de se concentrer sur deux actions interdépendantes entre les entreprises et la technologie :

Data gestion d'actifs

1. Définir un programme robuste de gestion des données

La mise en place d’un programme de gestion des données est la clé pour transformer les données en un atout, pour atteindre les objectifs d'une entreprise et pour réussir des projets complexes. Ce programme de Data Management doit notamment intégrer les composantes suivantes :

  • Déterminer son modèle de gouvernance des données
  • Mettre en place un référentiel de données de référence (Master Data Management)
  • Définir les règles de gestion de la qualité des données (présence, cohérence, unicité)
  • Identifier et déployer les plateformes technologiques de Data adaptées
  • Etablir une architecture claire de la chaîne d'approvisionnement des données

Gouvernance des données

Un programme efficace de gouvernance des données permet d’établir des données fiables et certifiées pour l’ensemble des utilisateurs métiers, quel que soit leur service. Il permet également de définir des normes de transparence des données, de protection des données et d'intégrité des pistes d’audit.

La gouvernance des données se définit par un triptyque organisation - process - technologies. L’organisation repose sur la mise en place d’un comité data et l’attribution de rôles et de responsabilités, par exemple en définissant des propriétaires de données (data owners) qui gèrent un périmètre délimité de données. Les process définissent le cycle de vie complet des données de bout en bout, de la capture initiale des données à la fourniture de reportings et/ou de vues analytiques où les données ont été normalisées pour répondre aux besoins de l’utilisateur métier et d’uniformité des données au niveau de l’entreprise. La technologie vient en soutien de l’organisation et des process.

La gestion des données de référence

Les données centralisées et partagées dans un référentiel de données principal (Master Data Repository) permettent d’augmenter l’efficacité dans l'acquisition, la validation et l'enrichissement des données.

En fin de compte, toutes les sources sont normalisées et consolidées dans un seul modèle standard qui répond à toutes les exigences des consommateurs de données.

La qualité et la véracité des données

Dans tous les secteurs, les datas scientistes passent plus de 80 % de leur temps à préparer et nettoyer les données pour les rendre utilisables à des fins d'analyse.

La mise en œuvre d'une approche de validation de la qualité des données est nécessaire dans l'ensemble de l'écosystème des données. Un ensemble complet de validations peut fournir des assurances de bout en bout.

En matière de qualité des données, l'objectif est la véracité des données. La « véracité » fait référence à l'état de la qualité des données en termes de ce qui est adapté à l'objectif et prêt pour le consommateur de données.

L’utilisation du Cloud

Pour rester compétitives et réduire les coûts, les entreprises doivent établir une plate-forme technologique moderne avec des technologies d'intégration de données évolutives, y compris l'utilisation du cloud.

Les données sur le cloud entraînent la transformation des activités et de la technologie pour un asset manager de plusieurs manières :

Modernisation de l'entrepôt de données d'entreprise

Dans ce cas, la « modernisation » signifie accélérer la capacité de capturer, de conserver et de publier des données à des fins de reporting opérationnel et analytique.

Digitaliser vos relations clients/partenaires

Les solutions de gestion de la relation client basées sur le cloud peuvent accroître l'efficience et l'efficacité, aider les institutions à mieux gérer les relations avec les clients et créer un référentiel central des relations et des contacts avec les clients.

Réduction des coûts

Les services partagés basés sur le cloud accessibles sur une base de paiement à l'utilisation peuvent aider à réduire les coûts et faciliter une transformation plus efficace des données d'entreprise.

Une gestion des risques plus sophistiquée

L'évolutivité des offres basées sur le cloud à la demande les rend parfaitement adaptées aux calculs de risques complexes.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement des données

Dans la gestion d'actif, nous savons qu'une chaîne d'approvisionnement nécessite un effort coordonné pour rechercher et exécuter des données via les systèmes clés de l'entreprise.

L'établissement d'une base de données axée sur la chaîne d'approvisionnement aide les entreprises à aller de l'avant en toute confiance et à ingérer rapidement des sources de données externes pour proposer de manière proactive de nouveaux cas d'utilisation.

2. Exploitez les nouvelles technologies

La capacité d’un gestionnaire d'actif à utiliser à grande échelle des technologies émergentes est essentielle pour accroître l'efficacité et stimuler la croissance.

Reporting

Peu d'entreprises tirent vraiment parti de l'analytique à sa pleine valeur. Selon une étude intersectorielle de Forrester, entre 60 et 73 % de toutes les données d'une entreprise ne sont pas utilisées pour le Reporting et l’Analytique.

Cependant, les technologies d'analyse révolutionnent la façon dont les gestionnaires d'actifs mènent des recherches et évaluent les opportunités.

Un logiciel de gestion d’actifs permet aux gestionnaires d’actifs d'accéder à des ensembles de données auparavant inaccessibles ou illisibles, les aidant à alimenter leur plateforme d'analyse et de recherche pour expérimenter et valider des idées d'investissement.

Machine Learning

Le Machine Learning peut aider à créer des expériences client hautement contextualisées. Le Machine Learning combiné à de nouveaux enregistrements analytiques des clients peut aboutir à des modèles prédictifs pour un ciblage de précision, y compris non seulement l'acquisition, mais aussi la vente croisée, la rétention et le risque de rachat.

Machine learning gestion d'actfis

L’intelligence artificielle

L'IA peut améliorer les processus de décision, dans le cadre de la gestion de portefeuilles, en automatisant l’identification des opportunités d'achat/vente ainsi que la complétude des informations sur les ordres dans la solution de gestion des ordres (OMS), en fonction de critères qui s'alignent sur la stratégie d'investissement d’actifs.

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