O peso invisível: como a fragmentação de dados afeta orçamentos e compliance de CDOs

As cadeias de fornecimento modernas são dispersas, descentralizadas e inerentemente complexas em termos de criação e otimização. Seja por fatores geográficos, operacionais ou tecnológicos, a falta de coesão entre as partes pode criar consequências adversas, incluindo um aumento nos custos e uma redução na responsividade, além de cegar uma organização quanto ao funcionamento interno, permitindo que o risco não seja mitigado.

Embora alinhe-se com a definição tradicional de uma cadeia de fornecimento, a fragmentação na obtenção e no fornecimento de dados às instituições financeiras é uma das “cadeias de fornecimento” mais recentes que estão sujeitas a um exame minucioso.

Muitas instituições financeiras enfrentam desafios na aquisição e gestão de conjuntos de dados para informar estratégias de investimento e apoiar operações vitais de negócios. Neste contexto, a fragmentação dos dados ocorre quando eles são derivados de diferentes fontes, levando a interrupções na linhagem de dados. Em termos mais simples, a falta de linhagem de dados significa que uma instituição pode sofrer para determinar a origem dos dados, como eles eram ou são usados, e o impacto das mudanças nos dados.

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Embora este seja um problema que muitos setores enfrentam, ele é especialmente problemático para as empresas do mercado de capitais, pois estas empresas integram grandes volumes de dados complexos para facilitar a tomada de decisões rápida e precisa. Elas também enfrentam um ambiente regulatório cada vez mais complexo e exigente que rege a coleta, o armazenamento e o uso de dados.

A falta de linhagem de dados pode afetar a qualidade e a precisão das decisões de uma empresa e, portanto, fazer com que os clientes e as partes interessadas percam a confiança e busquem instituições alternativas. A incapacidade de estabelecer e manter a linhagem de dados também pode atrair um escrutínio regulatório. Como as instituições financeiras podem enfrentar estes desafios e qual é o papel do Diretor Executivo de Dados (CDO)?

Fragmentação de dados: riscos, retorno e a evolução do CDO

O processo de aquisição, gestão e distribuição de dados tem uma influência significativa na qualidade, consistência, custo e valor dos dados downstream. A eficiência operacional torna-se essencial para o sucesso futuro de uma instituição, já que há mais dados a serem consumidos e mais sistemas a serem alimentados.

Para lidar com os problemas de fragmentação de dados, os gestores de dados devem enfrentar os desafios inerentes que resultam da demanda insaciável por dados de uma instituição.

Em primeiro lugar, as simbologias e os identificadores variam entre as fontes. As estruturas de dados básicos e os conjuntos de dados são diferentes, exigindo tempo, esforço e poder de processamento analítico significativos para torná-los homogêneos.

Em segundo lugar, as instituições financeiras notam inconsistências e contradições nos valuations de ativos e no cálculo de risco quando os dados que alimentam esses modelos são inconsistentes ou quando os conjuntos de dados são incorporados em diferentes frequências. Se um trader e um diretor de risco tiverem valores de risco diferentes, eles não poderão trabalhar juntos de forma eficaz, ou, pior ainda, a exposição ao risco real pode ser negligenciada.

Estes fatores podem criar desconexões e interrupções entre o front, o middle e o back offices à medida que as inconsistências de várias fontes de dados forem resolvidas. Em última análise, os dados de várias fontes sem uma linhagem de dados robusta que os sustente podem levar a riscos e despesas operacionais mais elevados.

Um estudo qualitativo da Bloomberg realizado em julho do ano passado com CDOs, que ainda desempenham um papel formativo em muitas empresas na Ásia, revelou que eles estão lutando para educar as principais partes interessadas internas sobre a importância da qualidade, da governança e da conformidade dos dados, principalmente diante da regulamentação radical da Dodd-Frank, MiFID II, GDPR e BCBS239.

O estudo descobriu que, à medida que o cargo de CDO se torna mais estabelecido e as empresas superam os requisitos regulatórios, os CDOs geralmente se concentram em revelar eficiências, valor e insights a partir dos dados das empresas. Para muitos, isto resulta na necessidade de combater a fragmentação de dados.

Dados no cenário regulatório multidimensional da Ásia

Em todo o setor de serviços financeiros, o uso de várias fontes de dados resulta em uma maior complexidade, exigindo investimentos mais significativos em capital humano e tecnológico para criar e manter uma abordagem mais robusta na aquisição e no uso de dados. Por exemplo, diversas tecnologias de distribuição podem resultar em duplicidade na integração e na manutenção. A sobreposição de dados significativa cria ineficiências. Fontes de dados fragmentados exigem vários modelos e relações contratuais, o que só aumenta a complexidade.

Na Ásia, a fragmentação de dados tende a ser multidimensional, variando entre regiões, jurisdições e regimes regulatórios. Embora a União Europeia e os EUA estejam universalmente vinculados a regulamentações como MiFID II e Dodd-Frank, a Ásia não tem um único conjunto de regulamentações. Combinado com ambientes políticos, econômicos, de mercados e de negócios radicalmente diferentes, pode tornar desafiadora a consolidação de dados de alto nível nesta região.

No entanto, os apelos para entender melhor e integrar a cadeia de fornecimento de dados estão crescendo, principalmente devido à natureza cada vez mais transfronteiriça do fornecimento de dados e serviços financeiros e à necessidade de as empresas que operam na Ásia continuarem a cumprir, ou pelo menos se alinharem, com os requisitos dos EUA e da União Europeia.

Dito isso, as empresas asiáticas têm a oportunidade de superar seus colegas ocidentais. Os bancos asiáticos, por exemplo, começaram a construir sua própria tecnologia e tiveram que fazer escolhas de dados difíceis, incluindo se deveriam usar uma ou várias fontes de dados. Cada vez mais, a aprendizagem de máquina e a análise preditiva são fatores que levam as empresas a construir seus data lakes (repositórios) internamente, para que possam contar com uma única fonte em vez de muitas fontes de dados de terceiros.

Oportunidade dos mercados emergentes: um dado, uma fonte?

As necessidades de dados do setor de serviços financeiros são amplas e em constante evolução. Há uma necessidade crescente por cobertura de todas as classes de ativos e instrumentos. Isto requer master data e dados de referência confiáveis, dados de mercado em tempo real, dados de precificação e valuation, analytics para os negócios e cálculos de risco. Os dados em tempo real são fundamentais para as empresas que avaliam a liquidez do mercado, acompanham a volatilidade e gerenciam os riscos.

Apesar destes fatores, os amplos regulamentos regulatórios e contábeis exigem a criação e a manutenção de conexões confiáveis e justificáveis entre os dados. Isto provoca uma dicotomia. À medida que os requisitos de dados se tornam cada vez mais complexos, os CDOs também precisam simplificar os processos associados aos dados e à tecnologia.

Curiosamente, alguns participantes dos serviços financeiros nos mercados emergentes podem ter uma vantagem sobre os participantes mundiais já estabelecidos. O fato de se preocupar com os custos e, muitas vezes, ter poucos recursos, ironicamente, ajuda a evitar a armadilha dos dados fragmentados. Muitas empresas preferem plataformas de tecnologia mais leves e prontas para a nuvem que oferecem flexibilidade e agilidade. Com estes fatores em mente, a aquisição de dados de alta qualidade de uma fonte abrangente pode ajudar a criar eficiência na gestão de custos e de compliance, reduzindo os custos tecnológicos, energéticos, legais e operacionais indiretos associados a várias fontes de dados.

No longo prazo, muitas instituições financeiras podem encontrar sabedoria na simplificação de sua linhagem de dados ao usar uma fonte para suas principais necessidades de dados. Uma única fonte de dados, proporcionada por um parceiro de tecnologia confiável, cria consistência de dados em todas as mesas, diminui as interrupções de dados nos fluxos de negócios, e reduz os riscos operacionais e os gastos gerais com dados.

Embora o custo seja o maior problema que os CDOs enfrentam atualmente, muitas instituições acham que a redução no número de fornecedores de dados e a dependência de uma única fonte primária podem gerar economias significativas. Com nossos conjuntos de dados abrangentes, a melhor distribuição de dados do setor e um modelo de dados unificado, mais e mais empresas recorrem à Bloomberg para gerenciar todas as suas necessidades em matéria de dados. Os gestores de dados com os quais trabalhamos nos dizem que reduziram pela metade ou economizaram até dois terços de seus custos de gestão de dados.

Um fato é inquestionável – à medida que dados, análises e insights do mercado tornam-se ainda mais importantes e as exigências regulatórias evoluem, o acesso a dados de qualidade por meio de fontes menos fragmentadas aumentará a importância dos CDOs e dos líderes de dados globais em toda a Ásia.

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