Auteur : Scott Moore, directeur presales, Semarchy
Avec le nombre croissant d’interactions, d’observations et de réglementations que les entreprises bancaires gèrent via divers points d’acquisition de données, il est essentiel de gouverner ces éléments de données de base dans un environnement agile et mesurable pour avoir un point central de vérité unique. En d’autres termes, une gestion solide des données de référence dans le secteur bancaire est cruciale pour le succès de l’industrie.
Défis actuels
La gestion des données dans le secteur bancaire implique des processus complexes traitant divers ensembles de données et appliquant des règles métier complexes. Cette situation oblige les banques à rassembler et à récupérer en permanence d’énormes volumes de données historiques, traversant une gamme de formats structurés et non structurés. Les institutions financières utilisent également des sources de données externes à des fins de notation de crédit et de marketing.
Certains des défis de gestion des données bancaires les plus importants sont les suivants :
- Les systèmes hérités entravent les performances commerciales.
- Duplication des efforts et coûts élevés pour gérer plusieurs systèmes avec saisie manuelle des données.
- L’augmentation du volume de données entraîne des problèmes de gouvernance des données.
- Gestion et maintien de la conformité avec les préoccupations croissantes en matière de confidentialité et de sécurité des données.
C’est là qu’intervient le logiciel de gestion des données de référence ( Master Data management en anglais), un outil qui rassemble des informations provenant de différentes applications pour gérer, exploiter et intégrer dans toute l’entreprise, sans le fardeau et les dépenses liés à la gestion de systèmes cloisonnés multiples. Le logiciel MDM crée et supervise les données de référence en tant que système d’enregistrement de l’organisation. Il garantit une version unifiée des informations dans tous les départements, souvent en référence aux “golden record”.
La MDM et les logiciels de gestion des données de référence sont au cœur de chaque activité bancaire critique. Les systèmes transactionnels nécessitent des informations cohérentes, les analyses reposent sur des dimensions et des hiérarchies précises, et les efforts de mise en conformité ont besoin de données fiables. Cependant, choisir une solution qui répond spécifiquement aux cas d’usages du MDM pour la banque et qui correspondra au scope, au contexte et aux exigences métier uniques peut être un défi.
Voici quelques bonnes pratiques lors de la planification de vos cas d’utilisation du MDM et des stratégies de mise en œuvre pour la banque.
1. Définir le contexte et les domaines : la gestion des données de référence pour la banque
Bien que la stratégie MDM de chaque banque soit unique, le premier élément à définir est le contexte et la portée prévus pour votre projet. Commencerez-vous petit et augmenterez-vous éventuellement vos cas d’utilisation MDM pour la banque ? Votre solution MDM devra-t-elle être globale ou dans un domaine spécifique ? Quel est l’exhaustivité des domaines à couvrir pour répondre à vos besoins fonctionnels ?
Une bonne stratégie de master data management pour la banque améliore l’efficacité de votre banque, ainsi que les relations avec les clients, les fournisseurs tiers et les business partenaires, pour améliorer vos performances et la continuité de votre activité.
2. Définir vos leaders, objectifs et résultats pour mener votre projet MDM
Dans la plupart des banques, les cadres supérieurs, tels que les PDG, DAF, COO, responsables de service et divers responsables métiers, contribuent à définir la vision globale de la stratégie data.
Les équipes Data et analyses, Architectes d’entreprise, Applications et PM peuvent aider à construire les applications qui apportent de la valeur rapidement à l’entreprise. Une approche MDM appropriée améliorera vos résultats commerciaux, créera une efficacité opérationnelle et réduira les coûts. Assurez-vous de prendre en compte les projets et les équipes qui répondent à vos cas d’usage métier actuels et prennent en charge des cas supplémentaires pour d’autres projets futurs.
3. Garantir les exigences de qualité des données MDM
Assurer la qualité des données est souvent la raison principale pour la mise en place d’une solution de gestion des données de référence (MDM), car de nombreuses banques rencontrent des difficultés avec les anciens systèmes hérités ( legacy ) qui ne s’intègrent pas.
La bonne stratégie de gestion des données de référence bancaires permet aux banques de réduire les risques et de garantir la qualité des données en ayant un contrôle total sur celles-ci, sur les personnes qui y ont accès et dans quelles conditions. En utilisant une data plateforme unique pour la gouvernance des données, vous pouvez mettre en place les meilleures pratiques de qualité des données au sein de l’entreprise, incluant les données de référence, leur enrichissement et les workflows.
4. Faire face à la conformité
Il est essentiel que la solution MDM de votre banque réponde aux exigences actuelles en matière de données personnelles et de confidentialité, tout en étant suffisamment flexible pour s’adapter aux besoins futurs. Afin d’éviter des programmes de gestion du changement coûteux et d’adopter une croissance et une expansion intelligentes et éclairées, une stratégie MDM efficace vous permettra d’améliorer la conformité réglementaire aux normes de l’industrie (FDIC, CEBA, FIRREA, IMLA, FATA (Titre III), loi Sarbanes-Oxley, FACT, etc.) et de réduire les risques juridiques et de propriété intellectuelle tout en gérant de manière proactive la confidentialité, la détection de la fraude et la sécurité renforcée.
5. Étudier les options de déploiement de la gestion des données de référence dans la banque
Avez-vous besoin d’une solution installée en local, dans le cloud ou d’une solution hybride entre les deux ?
L’optimisation des ressources et des coûts est la clé. Vous ne voulez pas investir dans une solution que vous ne pourrez pas maitriser en interne.
La stratégie MDM la plus efficace vous permettra de générer et de déployer rapidement des applications personnalisées à mesure que les besoins de votre banque augmentent, en s’adaptant aux exigences métiers ou techniques qui évoluent et sans interruption.
6. Fixer des objectifs clairs pour la gouvernance des données dans les cas d’utilisation de la MDM dans la banque
Une vue consolidée unique à 360° des clients est essentielle pour offrir des expériences personnalisées qui garantissent la fidélité des clients. Une approche MDM bien définie, associée à des systèmes de gestion des données améliorés, fournit une compréhension globale du client, établissant des partenariats solides qui stimulent des résultats commerciaux agiles et prospères. L’association de données de référence avec des hiérarchies et des classifications fournit également une gestion de portefeuille solide, prend en charge les rapports et soumissions sur les risques, et fournit des données pour les activités critiques de négociation et d’investissement.
Assurez-vous d’établir des objectifs clairs pour la gouvernance des données afin de résoudre les problèmes actuels et recherchez une plateforme de gouvernance des données qui offre une flexibilité intégrée à mesure que vos besoins en matière de gouvernance des données changent – pour toute la durée de vie de votre entreprise.
7. Améliorer l’efficacité opérationnelle et diminuer le coût global de possession
Rester conforme tout en répondant aux demandes concurrentielles oblige les banques à stimuler l’innovation tout en améliorant l’efficacité opérationnelle interne.
Avec une stratégie MDM améliorée, les banques peuvent améliorer les résultats des processus métier et l’agilité globale pour gérer le paysage en constante évolution des réglementations, de la conformité, de la sécurité et des risques ; et réduire le délai de mise sur le marché des produits bancaires tout en améliorant l’expérience client et en réduisant le coût total de possession. Cela aura également un impact positif sur les activités commerciales telles que les innovations et les lancements de nouveaux produits, les fusions et acquisitions, et le développement d’applications d’IA et d’IoT.
Les logiciels et technologies de master data management actuels appliqués aux données financières sont agiles, adaptables et faciles à déployer.
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