Révolution des données : stratégies bancaires avancées

Adopter une approche axée sur les données est désormais une priorité pour la plupart des institutions financières. Elles reconnaissent la valeur et la puissance des données, qu’elles utilisent pour prendre des décisions mieux informées, optimiser leurs opérations et améliorer l’expérience client. En résumé, les données représentent un avantage concurrentiel – lorsqu’elles sont exploitées de manière optimale.

En effet, selon une étude réalisée en 2022 par NewVantage Partners, 92 % des organisations ont obtenu des résultats mesurables en investissant dans des technologies axées sur les données – une nette augmentation par rapport à 48,4 % en 2017 et 70,3 % en 2020. Cependant, pour se donner pleinement les moyens d’agir et générer le plus de valeur possible à partir des données, les banques doivent réfléchir à leur stratégie – notamment pour savoir si une approche décentralisée, notamment le maillage des données, pourrait leur être bénéfique.

Discuté lors du Summit de l’année dernière avec Lisa A. Schiborr, Senior Consultant chez Sopra Steria, et Blaise Ngonmang, Data & AI Leader for Financial Services chez Sopra Steria, nous poursuivons la conversation ci-dessous.

Se transformer en une entreprise axée sur les données

Les banques exploitent déjà les données, mais des améliorations sont possibles dans de nombreux cas. Selon Lisa A. Schiborr, il existe des “opportunités cachées en matière de données” et des “petits bijoux susceptibles d’avoir un impact direct sur les résultats”.

Pour réellement exploiter la valeur des données, les banques doivent tenir compte de ces deux facteurs : la technologie et la culture. Une entreprise axée sur les données va au-delà de la collecte et de l’évaluation d’informations ; elle nécessite également un changement d’état d’esprit – une culture dans laquelle les données sont accessibles et jouent un rôle essentiel dans l’ensemble de la banque.

Pour y parvenir, il faut s’appuyer sur cinq piliers qui s’articulent autour des avantages commerciaux et de l’évolutivité de la technologie et de la culture.

1. Source unique de vérité – architecture de plateforme centralisée.
2. Les données en libre-service.
3. Les données en tant que produit (DaaP).
4. Gouvernance promotionnelle.
5. La démocratie des données – l’objectif ultime de la décentralisation.

Pour les piliers 1 et 2, la transformation technique est une priorité. Chaque banque suit son propre parcours, mais celles qui ne vont pas au-delà du premier pilier – une architecture centralisée – risquent de rencontrer plusieurs problèmes, notamment les suivants.

• Menace sur l’intégrité des données – il est impossible pour les équipes centrales d’avoir une connaissance complète de toutes les données de la banque.
• Gaspillage de ressources – chaque cas d’utilisation retransforme et réobserve les mêmes données.
• Difficultés de coopération – les équipes chargées d’élaborer les cas d’utilisation n’interagissent pas entre elles.
• L‘équipe centrale chargée des données est un goulot d’étranglement – elle ne peut pas superviser efficacement chaque équipe de domaine ou répondre aux questions de C-Level assez rapidement.

Au fur et à mesure que les banques se dirigent vers le troisième pilier et au-delà, un changement culturel entre également en jeu et devient de plus en plus important. Lorsqu’elles parviennent à la démocratie des données, les informations sont largement accessibles grâce aux outils techniques appropriés, et les utilisateurs finaux n’ont besoin ni d’une connaissance approfondie des données ni d’une expertise en matière d’analyse.

Parallèlement, les dirigeants sont motivés pour aider à changer l’état d’esprit de leurs équipes et du reste de la banque. À cette fin, ils encouragent la maîtrise des données et la prise de décision fondée sur les données, et veillent à ce que les données restent accessibles et fiables.

Qu’est-ce que le maillage de données ?

Alors que les banques passent d’une approche centralisée à une approche décentralisée et s’efforcent d’opérer une transformation culturelle, le maillage des données est un élément à prendre en compte. Inventé par l’éminent technologue Zhamak Dehghani en 2019, il repose sur quatre piliers qui fonctionnent ensemble et regroupent des concepts bien connus.

1. Propriété du domaine (décentralisation) : des équipes compétentes sont responsables de leurs données d’un point de vue analytique et opérationnel, plutôt que l’équipe centrale.
2. DaaP (réflexion sur le produit) : les ensembles de données autonomes sont créés et maintenus en tenant compte des utilisateurs finaux et en mettant l’accent sur la qualité, la facilité d’utilisation et la satisfaction.
3. Infrastructure de données en libre-service (réflexion sur la plateforme) : l’ensemble de la banque peut accéder aux données et les traiter de manière transparente à l’aide d’outils et de systèmes agnostiques fournis par une équipe dédiée à la plateforme de données.
4. Gouvernance fédérée (pensée systémique) :  la normalisation de l’ensemble du maillage de données permet d’obtenir l’interopérabilité des produits de données et un écosystème qui adhère aux règles de la banque et aux réglementations du secteur.

Quand le maillage des données est-il la meilleure approche pour les banques ?

Le passage à une approche de maillage des données est un parcours de transformation qui établit une nouvelle relation entre l’entreprise et la technologie. Elle s’accompagne d’une myriade d’avantages, allant d’une flexibilité accrue, d’une conformité réglementaire et d’une réduction des délais de mise sur le marché à une amélioration de la qualité des données, une facilité de réflexion sur le système et des économies de coûts.

En outre, les banques n’ont pas besoin de mettre en œuvre les quatre piliers simultanément pour commencer à en récolter les fruits – la stratégie peut être fragmentaire. Lisa A. Schiborr estime que les banques qui envisagent le maillage des données doivent se poser des questions autour de cinq dimensions clés.

• Complexité organisationnelle : la banque est-elle suffisamment dimensionnée en termes de données ? Dispose-t-elle de solutions préexistantes de gestion centralisée des données qui pourraient entraver le succès d’une approche de maillage des données ?
• Stratégie en matière de données : existe-t-il un plan et dans quelle mesure s’applique-t-il à l’ensemble de la banque ? Existe-t-il une marge de manœuvre pour le changement et l’amélioration (et un engagement) ? La banque souhaite-t-elle générer de la valeur à partir des données à grande échelle ?
• Soutien au leadership : la banque est-elle prête pour un changement culturel ? Les dirigeants sont-ils équipés pour faire face à la résistance ? Le niveau hiérarchique soutient-il le changement d’état d’esprit ?
• Orienté vers le domaine : la banque est-elle moderne et tournée vers le numérique ? Est-elle conçue en fonction des domaines d’activité ?
• La technologie des données au cœur de la banque : l’intelligence artificielle et machine learning sont-ils au cœur de la banque ? L’établissement est-il déterminé à tirer parti des données à long terme ?

L’investissement sur les rendements à l’aide d’une approche par maillage de données

Plusieurs banques ont mis en œuvre avec succès un modèle de maillage des données.

JPMorgan Chase (JPMC)

JPMorgan Chase a identifié un paradoxe : “Les données qui sont autorisées à être librement partagées dans l’entreprise ont le potentiel d’ajouter une valeur considérable pour les parties prenantes, mais plus les données sont librement partageables, plus le risque pour l’organisation est grand.” Pour résoudre ce problème et libérer la valeur de ses données, JPMC utilise une architecture de maillage de données pour aligner sa technologie de données sur ses produits de données.

En conséquence, ils “permettent le partage des données au sein de l’entreprise tout en donnant aux propriétaires des données le contrôle et la visibilité dont ils ont besoin pour gérer efficacement leurs données”.

ABN AMRO

ABN AMRO, quant à elle, utilise le maillage de données parallèlement à un modèle centralisé – sa couche d’accès à l’intégration des données (Data Integration Access Layer). Lors d’une interview en 2022, Mahmoud Yassin, ancien architecte en chef chez ABN AMRO, a parlé du maillage des données. Il préconisait de centraliser les offres dans une approche de plateforme que les équipes décentralisées pourraient exploiter.

Cela dit, Mahmoud Yassin estime qu’il n’existe pas de méthode universelle ou d’architecture de données parfaite. “Vous devez choisir ce qui convient à votre entreprise”, a-t-il déclaré. “Et il n’y a pas de mal à mélanger les choses. Cependant, la cohésion est cruciale.

Vers un modèle décentralisé

Afin de s’appuyer davantage sur les données et de surpasser la concurrence, les banques envisagent de plus en plus une approche décentralisée de maillage des données, qui les aide à prendre des décisions mieux informées, à rationaliser les processus et à améliorer l’expérience de l’utilisateur.

La mise en œuvre efficace d’un modèle décentralisé nécessite une stratégie de données qui allie technologie et changement culturel. “Une grande partie du maillage des données est un changement de mentalité”, a déclaré Mahmoud Yassin. Les banques peuvent commencer par n’importe quel pilier du maillage de données, ce qui en fait une perspective passionnante et tangible, et un moyen de se transformer en une entreprise véritablement axée sur les données.

Regardez la session ” Révolution des données : stratégies bancaires avancées” ici.

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