Les secrets des stratégies de transformation des données réussies

Le secteur financier connaît une véritable vague de transformations. Les fournisseurs exercent une forte influence sur le front-office, fournissant des données et des applications intégrées, tandis que les prestataires de services d’actifs prennent en charge les opérations post-marché, middle-office et back-office. L’IA générative, le traitement du langage naturel (TALN) et l’apprentissage automatique offrent des possibilités d’application et d’utilisation quasi illimitées. La concurrence pour les actifs et la constance dans la croissance et la réalisation de rendements d’investissement exceptionnels s’intensifie, où quelques points de base suffisent à faire toute la différence.

Les entreprises financières sont de plus en plus conscientes que leurs fondements en matière de gestion des données, de gouvernance et d’architecture sont obsolètes ou insuffisants pour répondre aux exigences croissantes de la gestion des investissements, des technologies de transformation et de l’évolution opérationnelle. Enfin, l’impératif de démontrer des progrès vers une meilleure maîtrise des données et une gouvernance améliorée, des architectures modernisées et évolutives, une efficacité opérationnelle accrue et un contrôle de gestion efficace est on ne peut plus pertinent. Comment allez-vous rivaliser en utilisant ces capacités de transformation ? La victoire dépendra de votre préparation à cette vague d’évolution du secteur financier. Êtes-vous prêt ? Avez-vous déjà préparé vos données ? Disposez-vous d’une stratégie de transformation des données pour atteindre vos objectifs commerciaux ?

Une stratégie de données d’entreprise définit le cadre organisationnel, technique et opérationnel de gestion et d’utilisation des données, les considérant comme un atout essentiel à la prise de décisions opérationnelles et stratégiques pour soutenir les objectifs commerciaux de l’entreprise. Elle inclut les objectifs de l’entreprise concernant la structure, l’architecture, la gestion et l’utilisation des informations critiques au sein de l’entreprise afin de soutenir la croissance et l’expansion de l’entreprise, la différenciation concurrentielle, l’amélioration des produits et services, ou encore l’efficacité opérationnelle et des coûts. Les stratégies de données sont souvent définies à l’échelle de l’entreprise avec un champ d’application large et des déclarations altruistes et généralisées exprimant les attentes concernant l’utilisation et la gestion opérationnelles des informations critiques comme orientations. Cependant, nos opérations, architectures et écosystèmes technologiques sont complexes et incluent souvent des structures de données anciennes et contemporaines, ainsi que des méthodes d’accès à l’information variées. Les stratégies d’entreprise sont souvent trop vastes et générales pour fournir les orientations et les cadres efficaces nécessaires aux initiatives de transformation remodelant nos opérations et architectures d’information.

Les stratégies de transformation des données reflètent les principes de la stratégie d’entreprise, mais sont détaillées, ciblées et réalisables. Elles doivent définir clairement la valeur mesurable et les résultats des initiatives de transformation des opérations et de l’architecture de l’entreprise.

Une stratégie générale de données comprend :

  • Objectifs commerciaux – Définit les objectifs spécifiques que la stratégie vise à atteindre (par exemple, croissance, expansion du marché, fidélisation de la clientèle, optimisation des coûts, innovation).
  • Objectifs de la stratégie de données – Définit les améliorations ciblées, les capacités améliorées et l’efficacité opérationnelle qui génèrent la valeur commerciale attendue.
  • Vision de l’architecture – Définit la vision de l’architecture future pour soutenir la stratégie de données (par exemple, transformation du patrimoine, technologies modernes, nouvelles analyses, visualisations, intégration de l’IA, etc.). Garantit la faisabilité de l’intégration et de l’interopérabilité avec une connectivité et une compatibilité transparentes entre les sources, les systèmes et les plateformes.
  • Opérations de gestion et gouvernance – Définit les améliorations de la gestion des données et les cadres opérationnels favorisant une efficacité accrue. Spécifie le cadre de gouvernance des données prévu pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité.
  • Engagement des parties prenantes – Assure l’implication et l’adhésion actives des principales parties prenantes, notamment la direction, les professionnels et le service informatique. Favorise la collaboration et une communication ouverte et transparente.
  • KPIs (Key Performance Indicators) – Defines specific KPIs that align with the business objectives (metrics related to risk reduction, revenue growth, customer satisfaction, operational efficiency).

LES SECRETS DES STRATÉGIES DE TRANSFORMATION DES DONNÉES RÉUSSIES

Ce qui suit illustre les composants d’une stratégie de transformation des données :

Source : Meradia

Les secrets de la conception de stratégies de transformation de données réussies nécessitent des définitions explicites des éléments suivants :

VALEUR COMMERCIALE QUANTIFIABLE ET MESURABLE

  • Soutient la croissance de l’entreprise, les nouveaux produits, les améliorations de services et permet l’innovation.
  • Favorise l’amélioration des services à la clientèle et de la satisfaction des clients.
  • Améliore l’efficacité de l’entreprise, augmente la rentabilité et réduit les coûts et le gaspillage.
  • Établit des mesures de qualité, permettant une plus grande confiance dans les données.
  • Permet une utilisation plus rapide et efficace des données.
  • Offre une facilité d’accès, d’intégration et d’interopérabilité.

RÉSULTATS COMMERCIAUX SPÉCIFIQUES

  • Améliore la précision de la prise de décision commerciale.
  • Augmente l’efficacité opérationnelle et réduit le risque opérationnel.
  • Permet la transformation des entreprises, des opérations et de la technologie.
  • Aligne précisément la forme et la qualité des données sur les spécifications de consommation opérationnelle.
  • Simplifie et modernise l’architecture pour une mise à l’échelle future tout en réduisant la complexité.
  • Améliore l’efficacité en réduisant le temps et les efforts perdus.

EXIGENCES D’EXÉCUTION ET DE RÉALISATION

  • Maîtrise des données et compétences en gestion de la qualité établies.
  • Techniquement compétent dans le support et l’activation d’architectures et de plateformes sélectionnées.
  • Vision définie, expérience, compétences et maîtrise du domaine des données et des technologies.
  • Reconnaissance de la valeur des données, les traiter comme un actif de grande valeur avec des normes de soins.

Exemple : mesure des performances

La réussite de la mise en œuvre d’une nouvelle application de mesure de la performance dépend fortement de la capacité de votre entreprise à valider la qualité des données utilisées pour calculer la performance et l’attribution du portefeuille. La réussite dépend également de l’obtention des résultats commerciaux souhaités, comme l’amélioration de vos capacités de mesure de la performance grâce à l’attribution.

Exemple : Recommandations d’investissement et apprentissage automatique

Une mise en œuvre de l’apprentissage automatique peut améliorer le service client en fournissant des recommandations de stratégie d’investissement à un professionnel de l’investissement, basées sur ses attentes de rendement et sa tolérance au risque. L’exécution exige de disposer de données complètes et de haute qualité sur les stratégies d’investissement, les performances et les mesures de risque pour entraîner le modèle et calculer avec précision les configurations d’investissement optimales. La valeur commerciale d’un programme peut être mesurée par le nombre de recommandations de stratégie d’investissement précises fournies au professionnel de l’investissement, ce qui réduit le délai de fourniture des recommandations optimales au client.

Alors que les stratégies au niveau de l’entreprise définissent des politiques d’utilisation générale des données et des normes de soins, le secret de la conception de stratégies de transformation des données réussies comprend la définition d’une valeur commerciale mesurable, de résultats commerciaux spécifiques et d’exigences d’exécution pour atteindre avec succès vos objectifs commerciaux.

Ne pas définir les mesures de la valeur métier et les résultats spécifiques pourrait susciter des questions et des critiques quant à la rentabilité du projet. De plus, négliger les exigences d’exécution et les prérequis pourrait entraîner l’échec du projet ou nécessiter des investissements et des ressources supplémentaires imprévus. Évitez ces erreurs et assurez-vous que votre stratégie de transformation des données établit un consensus sur la valeur métier et les résultats. Assurez-vous que les exigences d’exécution sont bien définies, comprises et réalisables pour garantir une mise en œuvre réussie.

Une stratégie de transformation des données est essentielle et fondamentale pour la mise en œuvre de tout projet de données. Elle définit la gestion, l’utilisation et la protection des données, garantissant ainsi l’adéquation du projet aux objectifs métier, son exécution efficace et sa capacité à générer une valeur tangible. Sans stratégie globale, vous risquez d’échouer et de manquer des opportunités d’exploiter les données pour obtenir un avantage stratégique.

COMMENT MERADIA PEUT VOUS AIDER

Meradia est là pour vous aider à vous préparer à la vague de transformation des opérations commerciales, des données et de l’architecture à venir :

  • Définissez des stratégies de transformation des données conçues pour atteindre vos objectifs commerciaux.
  • Piloter la modernisation de l’architecture de l’information pour la croissance et l’évolutivité.
  • Mettre en œuvre des changements opérationnels qui améliorent l’efficacité opérationnelle.
  • Développer des cadres de contrôle et des indicateurs clés de performance pour améliorer la confiance dans les données.
  • Établir l’alphabétisation et la gouvernance pour favoriser une culture axée sur les données.

Meradia vous aidera à préparer, planifier et exécuter des initiatives de transformation qui vous permettront d’atteindre vos objectifs commerciaux et de capitaliser sur cette vague d’évolution de l’industrie.

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