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Data as a service (DaaS) : un nouveau modèle
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Data as a service (DaaS) : un nouveau modèle

13/04/2018

Les innovations des géants de la technologie en matière de Big Data transforment le paysage des Data as a service (DaaS) ou données en tant que service. Les clients s’attendent de plus en plus souvent à pouvoir accéder et manipuler directement leurs données

Les Big Tech comme Google et Amazon ont placé la barre haut concernant la réactivité aux données. Les consommateurs ont l'habitude de recevoir des réponses instantanées à leurs demandes. Ces attentes sont de plus en plus manifestes dans le monde des affaires. Dans le domaine des services titres, les prestataires doivent se mettre à niveau alors que leurs clients exigent de tirer des bénéfices plus immédiats et tangibles de la révolution du big data.

« L’industrie de l’asset servicing passe d'une offre essentiellement basée sur les services à une offre reposant sur les données et la technologie », affirme Craig Bell, global head of Strategic Operating Model – Middle Office BNP Paribas Securities Services. « les données sont maintenant le service. Les conservateurs et les prestataires de services titres progressent dans la chaîne de valeur pour proposer de nouveaux services à valeur ajoutée, comme le Data as a Service (DaaS) », ajoute-t-il. S’appuyant sur le concept du software as a service (SaaS), le DaaS permet de fournir sur demande des données à l'utilisateur, quelle que soit la séparation géographique ou organisationnelle entre le fournisseur et le consommateur. Le développement de la technologie open source signifie que la plateforme où se trouvent les données n'a pas d'importance. Dans « Data as a Service : Evolution  and Future Opportunities», D3M Labs, consultant en digital, cite deux thèmes courants qui suscitent l'intérêt pour  les produits DaaS, l’apprentissage et la connaissance des données.

Apprentissage

Les clients attendent de leurs fournisseurs d'obtenir des  informations exploitables sur les données afin de résoudre leurs problèmes et d'améliorer leurs performances. Au-delà des indicateurs clés de performance, les clients veulent que leurs fournisseurs soient des partenaires qui leur permettent de prendre de meilleures décisions, plus éclairées.

Connaissance des données

La montée en puissance du citizen data-scientist, de la visualisation des données et de la démocratisation des connaissances qui en découlent ont motivé de nombreux utilisateurs à s'instruire en matière de données.

« Il est de plus en plus important de comprendre l'univers des données disponibles ainsi que la façon de gérer et de construire des stratégies liées aux données et en tirer des renseignements, » selon le rapport.  « Vos clients ne veulent probablement pas devenir des data scientists ou statisticiens, mais ils veulent comprendre comment utiliser et gérer les données qui revêtent pour eux une importance professionnelle ou personnelle. »

La création d'infrastructures technologiques en open source permet aux institutions financières de créer autant de valeur à partir de données que les Big tech, nous dit Craig Bell.

« BNP Paribas Corporate & Institutional Banking (CIB) a créé un cadre pour le big data que BNP Paribas Securities Services peut maintenant utiliser. Cela nous permet de construire, développer et créer de nouvelles expériences ainsi que de la valeur ajoutée pour nos clients, d'une manière plus agile. »

Le potentiel des données en libre-service

Parmi ces nouvelles expériences, BNP Paribas peut désormais offrir des données en libre-service aux clients, nous rapporte Daniel Doyle, un collègue de Craig Bell et manager Investment Reporting and Performance chez BNP Paris Securities Services. « Le libre-service consiste à fournir aux clients les bons outils pour leur permettre d'extraire plus facilement  les données et générer les informations dont ils ont besoin. »

Pour que ce soit efficace, les services titres doivent comprendre toutes les activités des clients et leur fonctionnement. Approfondir la connaissance du client permet de fournir des services à valeur ajoutée, plus intelligents, en plus des fonctionnalités de libre-service du DaaS.

Le libre-service ne signifie pas qu'il faut laisser le client faire tout le travail. Il s'agit plutôt de leur donner plus de contrôle et la capacité d'obtenir davantage de renseignements personnalisés en temps réel. Par exemple, en utilisant le maching learning, un prestataire de services titres pourrait automatiquement générer les documents règlementaires dont les clients gestionnaires d’investissements pourraient avoir besoin pour des investissements spécifiques.

« Nous pouvons dire à un client : « nous savons que vous investissez dans l’Intelligence Artificielle  pour générer des documents règlementaires, mais nous pouvons vous débarrasser de ce fardeau et, en plus, vous livrer une intelligence à valeur ajoutée». En tirant avantage de nos investissements et de notre avance significative dans ce domaine, nous pouvons non seulement soutenir les exigences de déclaration de données de nos clients mais également suggérer des services de données supplémentaires qui ajouteraient de la valeur à leur entreprise », dit Daniel Doyle.

Un service qui comprend à la fois libre-service et intelligence

Traditionnellement, les métiers titres livrent de nombreux services aux clients, y compris des fonctions de middle office et de comptabilité des fonds. Le moyen de livraison de ces services est la donnée, dit Craig Bell. « Nous créons désormais un service à part entière, basé sur les données. Il englobe tout ce qui va du libre-service à l'intelligence. »

Les parallèles entre les offres de DaaS et celles d’externalisation classique des services titres sont forts : possibilité de réduire les coûts, hausse des revenus, une meilleure gouvernance des risques, pérennité et évolutivité. D'après Daniel Doyle, la clé du succès est de mettre en place la bonne gouvernance et les bonnes structures. « Les entreprises ne doivent pas accepter de services cloisonnés, ni en créer davantage dans un cadre de big data. Elles doivent rassembler et normaliser les données, en hiérarchisant les différents besoins et en trouvant des synergies pour créer de nouveaux services de données à partir  d’un cadre de gouvernance unique. »

Le DaaS et le libre-service se développent avec les clients qui perdent patience face aux pratiques actuelles, dit Dayle Scher, analyste senior à Tabb Group. « Les clients veulent tout avoir au même endroit pour mieux comprendre toutes leurs expositions », explique Dayle Scher. « Ils ne veulent pas avoir à attendre que leur prestataire aille extraire des données de différents systèmes. Ils veulent pouvoir se connecter, extraire des données et créer leurs propres rapports. Ils veulent des données, et ils les veulent maintenant... ».

Satisfaire ces demandes représente cependant un défi. Jusqu'à récemment, la plupart des conservateurs géraient plusieurs bases de données pour leurs clients, généralement par classe d'actifs. Ils donnaient rarement accès aux clients à une base centralisée. La création d'une couche d'intelligence économique au-dessus des anciennes bases de données permet aux services titres de fournir des rapports consolidés à leurs clients.

L'inconvénient de tout ceci, à en croire Dayle Scher, est que la plupart des gestionnaires d’actifs ont plusieurs banques et doivent accéder à différents systèmes et formats pour obtenir un aperçu de leurs données. L’agrégation des données clients entre les prestataires sera « inévitable », assure-t-elle, car les gestionnaires d'actifs et les investisseurs institutionnels veulent une seule source de données pour leurs investissements.

BNP Paribas Securities Services va se concentrer sur le DaaS agrégé, dit Craig Bell. « À l'heure actuelle, les clients obtiennent leurs données de sources distinctes, ce qui les rend difficile à assembler. Ils peuvent les regrouper eux-mêmes mais la tendance se dirige vers des institutions comme la nôtre qui prennent des données d'autres institutions financières, les normalisent, les enrichissent de données du marché additionnelles, appliquent des technologies comme le maching learning et l'intelligence artificielle, et les livrent par le biais d'une puissante interface UX. »

Dans les services titres, le DaaS suit une trajectoire similaire à celle de la sous-traitance classique. En d'autres termes, les clients veulent savoir ce qui peut être transmis et ce qui doit être conservé en interne, dit Craig Bell. « Aujourd'hui nos clients recherchent des données à valeur ajoutée, pour pouvoir différencier leurs prises de décisions par rapport à la concurrence. Ils se demandent s'ils ont besoin d'investir dans une structure de big data, dans le maching learning, dans l'intelligence artificielle et dans des data scientists, pour rester compétitifs. »

« Les prestataires comme BNP Paribas Securities Services peuvent faire le plus lourd, dit Craig Bell, permettant ainsi aux clients de se concentrer sur la génération d'alpha. Les services titres peuvent offrir toutes les technologies et les données, structurées ou pas, afin que les clients puissent travailler sur ces données, probablement avec leurs propres data scientists. Ils n'auront pas besoin de faire les énormes investissements nécessaires à une infrastructure de big data. Nous n'en sommes pas encore tout à fait là, mais nous allons certainement dans la bonne direction. »

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