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Asset managers : 5 questions à vous poser pour choisir votre solution de data management




Le data management, ou gestion des données, consiste à collecter, nettoyer et stocker les données d’une entreprise, s’assurer qu’elles restent à jour, etc. Cette nouvelle discipline s’impose aujourd’hui comme un véritable facteur clé de succès dans la plupart des secteurs. Une bonne maîtrise de sa data s’avère en effet indispensable pour prendre des décisions éclairées.


C’est particulièrement le cas dans le secteur financier, à commencer par la gestion d’actifs. L’automatisation du traitement des données est désormais un enjeu stratégique pour prendre des décisions d’investissement, gérer les portefeuilles, assurer un meilleur suivi des risques, etc. Limiter l’intervention humaine dans la manipulation des données permet de limiter les risques opérationnels tout en décuplant les capacités.

En somme, la question qui se pose aux gestionnaires d’actifs n’est pas vraiment de savoir s’ils doivent se doter d’une solution de data management, mais plutôt de savoir laquelle choisir.



Les 3 solutions de data management


Les 3 solutions de data management


Pour gérer vos données, il existe plusieurs possibilités. Les différentes options sont les suivantes :


  • Build : il s’agit de développer vous-même une solution sur mesure, taillée pour répondre à vos besoins. Pour cela, il faut tout d’abord faire appel à une équipe de développeurs (souvent externes) afin d’élaborer la solution. Par la suite, vous devez disposer en interne des ressources humaines et technologiques pour assurer le support et la maintenance.


  • Buy : comme son nom l’indique, le buy consiste à acheter une solution prête à l’emploi. Vous avez alors le choix entre un logiciel (déployé sur vos machines) ou un Saas (accessible en ligne). Contrairement à l’option build, la solution peut être mise en place directement, sans délai temporel. Vous devez en revanche prendre en charge tout le paramétrage, le suivi des flux de données, etc.


  • Solution opérée : pour cette troisième option, il s’agit de choisir un Saas (logiciel accessible en ligne) qui propose un support étendu. Une équipe dédiée s’occupe de paramétrer l’outil selon vos besoins, de contrôler la cohérence du contenu et de gérer l’administration à votre place. Vous n’avez plus qu’à utiliser la solution.


 

5 questions pour choisir votre solution de data management


5 questions pour choisir votre solution de data management



1) Cherchez-vous une solution rapide à mettre en place et/ou rapide à prendre en main ?



Cherchez-vous une solution rapide à mettre en place et/ou rapide à prendre en main ?

Si vous êtes à la recherche d’une solution de data management rapide à déployer, mieux vaut éviter le build. La création d’un logiciel sur mesure prend évidemment du temps. En optant pour une solution prête à l’emploi (buy), le délai d’implémentation est réduit au temps d’installation et de paramétrage du logiciel.



Déployer une solution est une chose, pouvoir la prendre en main avec aisance en est une autre. Le recours à une solution buy peut s’avérer complexe : ces solutions, conçues pour s’adapter au plus grand nombre d’entreprises, proposent de nombreux réglages et fonctionnalités. En toute logique, leur prise en main s’avère plus complexe : elle demande du temps et nécessite parfois de recourir à des formations. En revanche, un logiciel développé sur mesure devrait être plus rapide à maîtriser, puisqu’il correspond à vos besoins précis.


Quant au Saas opéré, il constitue un compromis entre les deux solutions précédentes : plus rapide à mettre en place qu’un logiciel sur mesure, il sera également plus aisé à prendre en main qu’une solution buy conçue pour le plus grand nombre.



2) Avez-vous des besoins spécifiques en matière de data management ?


Avez-vous des besoins spécifiques en matière de data management ?

Afin de choisir votre solution de data management, il est intéressant de vous questionner sur les besoins propres à votre SGP. En matière de gestion de données, avez-vous des besoins spécifiques ?

Souhaitez-vous une solution personnalisable qui offre de la flexibilité ?




Si vous avez un besoin vraiment très spécifique lié à votre activité, comme par exemple le financement de commodities physiques, vous ne trouverez probablement pas d’outil existant pour gérer ces données. Vous devrez donc développer vous-même votre solution en optant pour le build.


Quant à votre besoin de flexibilité, difficile d’établir un comparatif ici : dans les trois types de solutions (build, buy ou plateforme opérée), vous trouverez des logiciels personnalisables, et d’autres qui le sont moins – le summum de la personnalisation étant évidemment la solution build, construite sur mesure pour s’adapter à vos besoins.


Gardez en tête toutefois que les solutions prêtes à l’emploi (buy, plateforme opérée) proposent le plus souvent différentes options ou paramétrages qui vous permettent d’accéder à de nouvelles fonctionnalités en peu de temps. Ainsi, si vous souhaitez développer une nouvelle activité (par exemple, de la gestion convertible), vous pourrez aisément faire évoluer votre plateforme pour prendre en compte ces nouvelles données. En revanche, si vous avez opté pour une solution build, vous allez devoir entièrement imaginer et créer l’ensemble des fonctionnalités propres à ce nouveau domaine, ce qui prendra nécessairement du temps et de l’argent.



3) Avez-vous des ressources et des compétences suffisantes en interne ?


Avez-vous des ressources et des compétences suffisantes en interne ?

La mise en place d’une solution de data management nécessite l’intervention de trois expertises complémentaires :


- L’équipe de développement : elle crée la solution et gère sa maintenance par la suite (mise à jour des normes de sécurité, intégration des nouvelles technologies…)


- L’équipe d’infrastructure : elle s’occupe des serveurs qui hébergent la solution ainsi que l’ensemble des flux de données.


- L’équipe de data management : elle gère la data, depuis sa collecte jusqu’à sa valorisation, et est garante de sa qualité.


La solution build est la plus coûteuse en ressources humaines : afin d’assurer le bon fonctionnement de votre solution data, vous devez disposer en interne d’équipes de développement, d’infrastructure et de data management.


Si l’informatique n’est pas votre cœur de métier, ou si vous ne disposez pas d’équipe de développement, opter pour une solution buy est sans doute plus adapté. La maintenance évolutive, les corrections de bugs et les mises à jour sont assurées directement par l’éditeur du logiciel. Si vous optez pour un logiciel (et non un Saas), vous aurez toutefois besoin d’une équipe d’infrastructure pour maintenir les serveurs et effectuer les montées de version.


Les solutions buy diffèrent en cela de la plateforme opérée, dans laquelle le service associé fait partie de l’ADN de l’offre. La plateforme opérée prend en charge la partie développement, se charge de maintenir les infrastructures et gère également les aspects les plus chronophages liés à la data (collecter, trier et nettoyer les données).

La plupart des plateformes opérées proposent une assistance humaine et une surveillance proactive : en monitorant les flux de données, l’équipe est à même de détecter tout dysfonctionnement. Elle peut ainsi prévenir ou résoudre tout problème technique qui pourrait survenir, et permet à vos data managers de se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée.



4) Quel budget souhaitez-vous allouer à votre solution de data management ?


Quel budget souhaitez-vous allouer à votre solution de data management ?

Le budget constitue un critère déterminant dans le choix d’une solution de data management.


Créée sur mesure, la solution build est la plus coûteuse : elle nécessite de disposer en interne de trois équipes dédiées (développement, infrastructure, data management), ce qui représente une masse salariale non négligeable. Il est possible de faire appel à des prestataires pour les tâches de développement et d’infrastructure, mais cette externalisation représente également un coût élevé.


Les solutions buy et opérée permettent de réduire les dépenses : contrairement à la solution build, qui repose le plus souvent sur des coûts fixes (masse salariale), les frais sont davantage variables. Le développement et la maintenance sont inclus dans le prix du logiciel ; il faut ajouter à cela la fonction de data management, qui est difficilement externalisable.

Quant au coût de la solution en elle-même, certains éditeurs facturent au nombre de licences achetées, aux actifs sous gestion gérés sur la plateforme, ou encore au volume de données. Prenez le temps de comparer les différentes solutions en prenant en compte tous les coûts variables.



5) Quelle place souhaitez-vous donner à la data dans votre entreprise ?


Quelle place souhaitez-vous donner à la data dans votre entreprise ?

Enfin, quelle est votre vision du data management et quelle place accordez-vous aux données dans votre stratégie d’entreprise ? Voulez-vous “simplement” analyser les données, ou souhaitez-vous les maîtriser de bout en bout, de la collecte à l’analyse finale ?



Si vous considérez la gestion des données comme une partie cruciale et stratégique de votre activité, au point de vouloir y investir sur le long terme, la solution build est probablement la plus adaptée. La construction d’un logiciel sur mesure vous permet de façonner une solution entièrement adaptée à vos besoins et à votre vision. C’est vous qui modelez et faites évoluer votre plateforme, selon votre conception de la data. Vous avez la maîtrise de toute la chaîne data, depuis la collecte jusqu’à l’analyse.


Si vous considérez plutôt que votre expertise et votre valeur ajoutée se situent dans l’analyse de la data (et non dans la maîtrise de sa dimension technique), vous pouvez envisager d’acheter une solution prête à l’emploi (buy, plateforme opérée). Le logiciel pourra vous accompagner sur le long terme. De plus, il évoluera avec les tendances de marché, vous offrant de nouvelles fonctionnalités auxquelles vous n’auriez peut-être pas pensé.



Récapitulatif : avantages et inconvénients des différentes solutions


Récapitulatif : avantages et inconvénients des différentes solutions de data management



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