5 décembre 2021 11 h 02 min

Développer une stratégie de gestion des données”efficace”

 

Pour les gestionnaires d’actifs, les processus et les ressources consacrés à la gestion des données ont évolué au cours de la dernière décennie. Les remerciements vont à : une meilleure technologie, des budgets accrus et un soutien au niveau exécutif. Cela dit, aujourd’hui, une gestion efficace des données est une nécessité pour le secteur de la gestion des actifs. 

Les gestionnaires de portefeuille s’appuient sur des informations précises fournies sur leurs écrans chaque matin et la précision et l’opportunité sont essentielles pour toutes les données utilisées dans les entreprises. Pour que l’analyse et les autres processus soient fiables, la gestion des données nécessite un réglage fin avec une intervention humaine minimale. Les gestionnaires d’actifs ont besoin de pratiques, de contrôles et de technologies recommandés en matière de données. Ces outils leur permettent de soutenir les professionnels de l’investissement, les clients et les régulateurs. Ils peuvent également aider les entreprises à réaliser un retour sur investissement maximal à partir de leurs ensembles de données.

 

La gestion des données : une discipline à part entière au cours des 10 dernières années

La quantité de données créées, obtenues et utilisées quotidiennement par les entreprises d’investissement est écrasante. Qui plus est, elle croît à un rythme exponentiel. Nous voyons des entreprises organiser et gérer des données en établissant 3 classes de données de haut niveau :

  • Les données relatives aux clients, qui sont hautement confidentielles et à ce titre, nécessitent un niveau de sécurité élevé. 
  • Les données sur les produits qui sont agrégées entre les positions pour calculer la performance et les évaluations, nécessitent des formats et des champs cohérents. 
  • Les données de référence qui sont l’essence du cycle d’investissement.

Ces ” comportements habilitants ” clés pour la gestion des données

Nous considérons la gestion des données comme un moyen d’intégrer la stratégie, l’activité et la technologie. Pour parvenir à une approche efficace, les sociétés de gestion d’actifs devraient adhérer à plusieurs principes directeurs.

Premièrement, étant donné que la gestion des données nécessite un alignement avec de multiples parties prenantes et à travers l’entreprise, ainsi que des données communes pour l’entreprise et l’informatique, la société devrait établir une structure de gouvernance des données, voire un responsable. Celui-ci définit des politiques sur la façon dont les données sont acquises, gérées et utilisées.

Deuxièmement, l’entreprise devrait développer un modèle de données unifié, qui favorise l’utilisation de sources centralisées. Cette approche embrasse le concept de “copie d’or”. Il fait référence aux données sources qui régissent les questions couvrant les définitions et la façon dont les données sont utilisées.

Troisièmement, le cabinet et l’équipe doivent adopter la gestion des données comme un processus opérationnel. Les utilisateurs professionnels doivent s’approprier leurs données et comprendre comment elles soutiennent leurs processus clé.

 

Un début de gestion efficace des données : cartographie des données

Une première étape pour parvenir à une gestion efficace des données consiste à évaluer la consommation des données par rapport aux processus critiques de l’entreprise. C’est là que la cartographie des données entre en jeu. Elle examine le résultat final des principaux processus pour comprendre comment les données sont utilisées, puis remonte à la source. Cet exercice permet au cabinet d’aborder la manière dont il peut mieux acquérir, gérer et sécuriser les données.

Avec la carte des données en main, un cabinet peut aborder des questions fondamentales, telles que :

  • Y a-t-il des possibilités d’exploiter les données achetées ? 
  • Comment les données doivent-elles être stockées et avec quelles sont les mesures de résilience à adopter ? 
  • Quels processus de contrôle assurent l’actualité et l’exactitude ?
  •  Quel niveau d’accès et de transparence est approprié et à qui ? 
  • Quels indicateurs clé de risque (ICR) assurent la conformité aux politiques de gestion des données ?