Article écrit par Amine MECHRAOUI, Manager, et Olivier WEISENBURGER, Directeur.

Le Data Management est une activité centrale pour tout gestionnaire d’actifs. Les décisions d’investissement, le passage d’ordres, la tenue de positions, la gestion du risque, le reporting… dépendent grandement de la qualité et de la complétude des référentiels qui sont utilisés tout au long du cycle de vie de l’investissement.

Ces référentiels sont finalement assez nombreux chez les Asset Managers : Actifs financiers, Tiers, Prix et données de marché, Indices de marché, Rating, ESG, Produits/fonds. Chacun a ses propres fournisseurs et un cycle de vie particulier. L’activité est donc à la fois sensible et complexe et cette complexité s’accroit de manière exponentielle avec la taille des référentiels gérés.

Dans ce contexte, les sociétés de gestion consacrent beaucoup d’énergie et d’argent pour accroitre les capacités de leurs équipes Data Management qui sont sans cesse sollicitées à chaque projet, qu’il soit réglementaire ou non. 

Les solutions traditionnelles du data management 

Le Data Management est une activité historiquement gérée en interne par des équipes dédiées dans les grosses organisations ou bien par des équipes mutualisées de la direction des Opérations. Nous observons parfois une administration de certains référentiels par des directions métiers. La seule exception à une administration interne des référentiels est à rechercher du côté du référentiel « indice de marché » où un acteur a su convaincre de la pertinence de sous-traiter l’acquisition et le contrôle des valeurs et des compositions d’indices. 

Les difficultés du modèle opérationnel prédominant 

La première des difficultés est l’augmentation régulière des demandes d’administration de nouvelles données et/ou la connexion de nouveaux fournisseurs. Cela implique une disponibilité des équipes pour faire évoluer constamment les référentiels au gré des demandes. Or, les équipes Data sont très occupées à faire vivre les référentiels existants. Redonner du temps aux experts pour pouvoir traiter au mieux les évolutions est un enjeu fort.

Par ailleurs, les données ESG bousculent des principes d’administration des référentiels du fait du volume important de points de données, de l’instabilité des formats et des valeurs communiqués par les fournisseurs et une gestion d’univers d’émetteurs ou de titres bien plus larges que l’univers investissable. L’ESG oblige à repenser la fonction Data Management et à laisser de la place à des modèles opérationnels nouveaux.

Enfin, il est de plus en plus difficile de recruter et de retenir les profils d’experts dont ont besoin les équipes Data Management, notamment des « Titrards » ou des experts des données ESG. Comme dans beaucoup de métiers, la pénurie de profils adaptés sur le marché rend très périlleux le staffing d’équipes de petites et moyennes tailles. La délégation de l’administration de référentiels à un prestataire spécialisé peut être une réponse à ces difficultés ou de les contourner. 

L’émergence des offres de DMaaS 

Des acteurs présents sur le marché de la Data (fournisseurs de données, éditeurs de progiciels) ou opérant des référentiels pour leur propre compte (Asset Servicers, Asset Managers, Fintechs…) ont enrichi leurs offres de services ces dernières années en proposant du « Data Management as a Service » ou DMaaS. Ces offres de gestion déléguée de référentiels permettent aux sociétés de confier à un prestataire externe la réalisation de toute ou partie du cycle de gestion de leurs données. 

Le niveau de services est hétérogène, allant d’une simple mise à disposition de fichiers de données à fréquence prédéfinie jusqu’à la fourniture d’une solution technologique en mode SaaS encapsulant un service de Data Management. 

Des services liés à la gouvernance de la donnée, comme la mise à disposition d’un dictionnaire ou encore le suivi de la consommation et du budget des données de marché sont également proposés par certains acteurs. 

Les principaux facteurs de différenciation 

Le premier facteur de différentiation est bien entendu la typologie des référentiels couverts. Le périmètre des offres de DMaaS est, au global, assez large : les caractéristiques statiques des instruments, les émetteurs, les prix et les analytiques associées, les notations, les indices et benchmarks, les annonces d’opérations sur titres, la collecte et la transparisation d’inventaires externes et bien sûr des données extra-financières. Seul le référentiel portefeuilles/ produits n’est pas couvert par des offres DMaaS du fait de la nature même de ce référentiel (les données proviennent de l’entité qui gère les produits, un prestataire n’a aucune plus-value à apporter). 

Le défi majeur de ce type d’offre est de proposer un modèle permettant de faire coexister les données gérées par le prestataire et les données internes du client. Ainsi, le niveau de personnalisation des processus d’administration est un élément important dans l’appréciation des offres. Force est de constater que les capacités de traitement de données clients, de forçage ou de surcharge des données et le niveau d’autonomie du client (Self Care) diffèrent selon les prestataires. Au final, le niveau de personnalisation proposée dépend grandement de la mutualisation ou non de l’administration des référentiels des clients par le prestataire. 

Enfin, on observe encore des marges de progression sur la transparence et le pilotage des niveaux de services rendus par les prestataires. 

Un avenir prometteur pour le DMaaS 

Le marché du DMaaS pour les gérants d’actifs et les investisseurs institutionnels émerge mais il est déjà dynamique. De nouvelles offres se lancent régulièrement et les offres existantes gagnent en maturité tirées par la concurrence et les demandes des clients. 

Ces offres répondent aux enjeux d’agilité, de concentration des équipes sur les sujets à valeur ajoutée et de pénurie d’experts. 

Ainsi, il nous semble aujourd’hui incontournable d’intégrer les solutions DMaaS dans toute réflexion en lien avec le modèle opérationnel de l’activité Data Management. Un certain nombre de sociétés de gestion et d’institutionnels franchiront ce cap dans l’externalisation d’au moins une partie de leurs activités. 

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