Maîtriser la volatilité des marchés : stratégies proactives de gestion des données pour stabilité et croissance

Les organisations leaders adoptent une approche proactive de la gestion des données, ouvrant de nouvelles opportunités pour maintenir la stabilité en ces temps imprévisibles.

Volatilité et résilience : le défi des services financiers

Les institutions financières ont besoin de stabilité et d'agilité pour compétitionner, mais la volatilité croissante des marchés met sous pression les équipes front et back-office. L'augmentation significative des volumes de trading stresse les systèmes IT actuels ; simultanément, de nouveaux schémas de trading exigent une réactivité toujours plus rapide. Si le marché connaît la volatilité, l'ampleur des événements récents — comme l'envolée inattendue de l'action GameStop — présente un nouveau niveau de défi. La gestion proactive des données peut jouer un rôle clé.

La volatilité et l'incertitude alimentées par la pandémie ont poussé les organisations à exploiter plus profondément les vastes quantités de données disponibles pour renforcer résilience et adaptabilité. Les entreprises leaders utilisent de nouvelles architectures de données pour augmenter la visibilité en temps réel, mais à mesure que le volume de données complexes croît, il devient plus difficile de respecter les accords de niveau de service, les exigences métier et les attentes clients.

La volatilité des marchés ne disparaîtra pas, mais cela ne signifie pas que les entreprises doivent baisser les bras. Les organisations leaders adoptent une approche proactive de la gestion des données, ouvrant de nouvelles opportunités pour maintenir la stabilité en ces temps imprévisibles.

Des temps volatils exigent de la résilience

Les entreprises font face à des défis opérationnels et stratégiques en période volatile. Variations sauvages du volume de trafic, pics inattendus de valorisation, pics de demandes clients : défis opérationnels. Les entreprises ayant connu lenteurs de réponse voire pannes de systèmes critiques pendant l'incertitude extrême — souvent aux moments où elles ont le plus besoin de stabilité — réévaluent comment respecter les SLA en de telles circonstances. Nouvelles réglementations et contrôles internes sont aussi des défis opérationnels. Il y a aussi des impératifs et opportunités stratégiques : pour les entreprises qui savent « voir au-delà des coins », saisir rapidement les situations en développement, se différencier sur le service et la performance quand les clients sont secoués par les événements. Les organisations ont passé une décennie à intégrer l'« agilité métier », mais relever ces défis demande plus : il faut de la résilience.

Pour les services financiers, la résilience a deux aspects principaux. Côté métier : accès facile aux insights pour naviguer en eaux troubles, s'adapter à la volée, saisir les opportunités. Côté technique : capacité à absorber toute charge, même en situations hautement volatiles, avec la robustesse et la sécurité nécessaires pour maintenir opérations continues et sûres.

Suivre le rythme des dynamiques de marché

Plus les organisations ont de sources de données, plus leurs pratiques de gestion deviennent complexes. À mesure que les données croissent, les silos de données prolifèrent, rendant l'accès à une représentation unique, fiable, actuelle et exploitable des données difficile. Quand les données ne sont pas accessibles entre systèmes, les responsables métier n'ont pas une image précise du marché et des opportunités pertinentes basées sur les développements clients et marchés en cours.

Par-dessus, les exigences réglementaires croissantes et les menaces de sécurité pèsent sur les entreprises. Chaque nouvelle réglementation et rapport exige l'accès aux données, ainsi qu'une lignée de données claire jusqu'à la source et au point dans le temps. Le taux de nouvelles menaces de sécurité croît rapidement. La gestion des données aujourd'hui signifie curer des données propres à travers de nombreuses sources, alimenter une gamme de demandes de données depuis plusieurs parties de l'entreprise, suivre le volume pur de transactions, tout en maintenant en continu des pratiques strictes de conformité et sécurité.

C'est pourquoi les entreprises de marchés de capitaux adoptent de nouvelles approches pour accéder et utiliser des données complexes en temps réel. Les « data fabrics » (tissus de données) présentent une telle approche : les entreprises peuvent traiter, transformer, sécuriser et orchestrer des données de sources disparates en temps réel. Ces nouveaux paradigmes architecturaux sont vitaux pour piloter une stratégie de données plus proactive, intégrée et cohésive pour l'économie digitale.

Exploiter les données pour de nouveaux insights actionnables

Quand les événements éclatent soudainement, les organisations financières doivent examiner rapidement des scénarios « what-if » et planifier en conséquence. Cette capacité repose sur des données saines et l'utilisation d'analytique pour en extraire des insights rapidement. C'est un rêve pour de nombreuses organisations depuis des décennies ; des avancées importantes le rendent atteignable aujourd'hui.

Le Machine Learning (ML) peut jouer un rôle fort dans la construction de la résilience dans le secteur financier. Cependant, le ML nécessite un gros volume de données actuelles, propres et précises depuis différents silos métier pour fonctionner. L'accès transparent aux multiples silos de données d'une entreprise est extrêmement difficile sans une couche de données temps réel, cohérente et sécurisée pour livrer l'information requise aux bonnes parties prenantes et applications au bon moment.

Si les data lakes ont été implémentés pour résoudre nombre de ces défis de gestion de données, beaucoup ne sont que des « data swamps » (marécages de données) — troubles, données désorganisées posant des problèmes d'accessibilité et d'exploitation sans énorme projet de qualité de données. Les data lakes deviennent un silo de plus plutôt qu'une solution à la crue.

Avec le changement business rapide et la collecte de données d'entreprise qui devrait croître à 42 % TCAC sur les deux prochaines années, les organisations doivent rationaliser et accélérer les opérations en éliminant les processus manuels pour automatiser. Pour suivre les dynamiques de marché volatiles, la résilience opérationnelle devient plus qu'un mécanisme de défense : un avantage concurrentiel.

Atteindre la résilience opérationnelle

Pour devenir résilients, les dirigeants avant-gardistes cherchent à exploiter la vaste quantité de données collectées pour des insights actionnables. Gérer les données proactivement est la clé pour bien répondre aux volumes et volatilités de valorisation inattendus, prendre de meilleures décisions business plus vite, améliorer automatisation, conformité et sécurité. La capacité d'accéder et traiter une représentation unique de données précises, cohérentes, temps réel et fiables est une priorité pour ces dirigeants. De la planification de scénarios à la modélisation des risques d'entreprise et liquidité, conformité réglementaire, gestion de patrimoine : l'accès à des données précises et actuelles permet à leurs organisations de prendre des décisions business plus intelligentes, plus vite.

En rationalisant et accélérant les opérations par l'automatisation, les organisations augmentent vitesse et agilité, réduisant délais et erreurs liés aux processus manuels. Cela garantit qu'elles ont la marge de manœuvre, les capacités de traitement et les systèmes en place pour répondre à la volatilité inattendue. Avec ces systèmes, elles peuvent aller plus loin avec la gestion proactive des données.

Passer à l'offensive avec la gestion proactive des données

Il est naturel de jouer la défense en temps volatile. Cela aide un peu pour la stabilité, mais n'améliore pas la résilience. Cela demande de jouer l'offensive.

La gestion proactive des données dote les organisations d'une vue unique de données précises, cohérentes et fiables en temps réel pour relever défis opérationnels et stratégiques. Certains schémas traditionnels doivent être réexaminés. Par exemple, maintenir analytique et traitement transactionnel séparés est une pratique standard, mais résulte en une gestion de données plus complexe, plus fragile. Il est maintenant possible d'avoir un système qui fait les transactions puis les mine pour en extraire des insights. Il peut y avoir une couche intermédiaire de modélisation de données facilitant l'accès aux insights pour les utilisateurs métier quand ils en ont besoin. La gestion proactive inclut la recherche d'endroits pour prouver de nouveaux schémas plus robustes et flexibles. Le bénéfice : exploiter les données pour générer valeur, revenus et profits.

Les organisations de tous segments financiers, y compris marchés de capitaux, modernisent leurs architectures de données. Les applications legacy sont souvent le goulot d'étranglement — les faire disparaître est coûteux et risqué, pourtant les faire tourner l'est aussi, et ce sont souvent les systèmes les plus fragiles, les plus difficiles à intégrer, le plus grand obstacle à la résilience.

Les entreprises ne doivent pas être bloquées par ce dilemme. Les organisations avant-gardistes utilisent des paradigmes architecturaux comme les « smart data fabrics » pour continuer à faire tourner leurs systèmes legacy et assembler les données distribuées à travers l'entreprise pour alimenter une grande variété d'initiatives critiques. Cette approche permet de passer du réactif au prédictif et proactif dans la stratégie de gestion des données.

Il n'est pas nécessaire de tout changer d'un coup ; en fait, ce n'est pas sage. Commencez petit. Mesurez et quantifiez les bénéfices de l'adoption d'approches modernes à un rythme adapté à votre organisation et apprenez au fur et à mesure. Être proactif signifie avancer dans le parcours ; apprendre, ajuster, et créer de la valeur à chaque étape.

Conclusion : Se concentrer sur la gestion des données

L'investissement dans les technologies modernes de gestion des données offre aux organisations un moyen supérieur d'atteindre une représentation unique de données précises, cohérentes, temps réel et fiables à la demande. Cet investissement dote les institutions financières d'une vue holistique et complète des activités historiques, actuelles et futures pour être un pas en avance sur les changements de marché plutôt que plusieurs pas en retard. En devenant proactives dans leur gestion des données, elles atteignent la résilience opérationnelle.

Il est probable que d'autres volatilités nous attendent avant de récupérer pleinement des effets de la pandémie, mais avec l'utilisation de capacités modernes de gestion des données et d'analytique, les organisations financières peuvent récolter les bénéfices d'une plus grande résilience et traverser jusqu'à l'autre côté avec plus de stabilité.