Architecture ouverte et gestion des données : une combinaison gagnante

Si l'on considère l'architecture ouverte à travers le prisme de la donnée, on réalise rapidement que l’association de sources et outils à la fois internes et externes peut être un moyen efficace d'optimiser les ressources et d'améliorer la qualité.

Middle Office : le centre névralgique des données

Les gestionnaires d'actifs doivent fréquemment mettre en place des processus spécifiques pour leurs clients clés, susceptibles d’imposer leurs dépositaires et administrateurs de fonds ; et, dans ce cas, ils doivent souvent faire appel à plusieurs fournisseurs de services titres. Cette situation est un parfait exemple d'architecture de données ouverte puisque le middle office doit alors traiter des informations provenant de sources multiples. Cependant, agréger, intégrer et fournir ces données dans et/ou via leur propre système, tout en gérant la connectivité nécessaire avec les tiers n'est pas chose aisée, surtout si les outils utilisés ne sont pas à la hauteur des derniers standards du secteur.

Le traitement d'une telle quantité de données et leur conversion en livrables pouvant être manipulés et/ou rapportés en interne, voire en externe, nécessitent des ressources considérables et des connaissances spécifiques. Il est donc crucial pour les entreprises buy-side de pouvoir s'appuyer sur un middle office robuste, capable de consolider ces données afin de fournir une vue en temps réel de leurs positions et opérations. Cela peut devenir mission impossible si les outils informatiques à disposition ne sont pas spécifiquement conçus à cet effet et si les équipes ne sont pas suffisamment expérimentées. Les gestionnaires d'actifs dans cette situation sont confrontés à de nombreux risques, qui peuvent avoir des répercussions importantes en matière de rapprochement, de trésorerie, de comptabilité et de reporting.

Données de middle office et architecture ouverte : la voie à suivre ?

Une plateforme de middle office efficace devrait pouvoir agréger les données provenant de tous les administrateurs et dépositaires de fonds, fournir une position consolidée et valorisée servant de base à l'analyse et au reporting, mais également vérifier et harmoniser les VL¹ en recalculant les chiffres fournis par les administrateurs tiers. Toutes ces caractéristiques essentielles ne peuvent être fournies que par un système en architecture ouverte fonctionnant parfaitement. Cependant, une telle configuration n'est pas une évidence pour toutes les sociétés, surtout si les outils utilisés ne sont pas nativement conçus à cet effet. L'architecture ouverte ne s'improvise pas, et le principe-même doit être intégré dès la phase de conception pour que lesdits outils soient parfaitement compatibles avec la plupart des systèmes existants.

Traiter efficacement les données nécessite des solutions digitales capables d'effectuer ces tâches de manière autonome afin de rationaliser les ressources et d'atténuer le risque opérationnel. À cette fin, les investisseurs professionnels ont généralement soit développé des solutions internes, soit fait appel à des prestataires externes. D’une part, concevoir des outils propriétaires peut être un choix stratégique gagnant, mais cela nécessite des ressources importantes et une expertise spécifique qui ne sont pas donnés à tous. D'autre part, faire appel à un prestataire externe pose l'éternelle question de l'externalisation et la gestion de la superposition des solutions et des fournisseurs demeure un frein. Cependant, la réponse peut tenir en deux mots : guichet unique. En effet, la concentration des services de données externes autour d'un seul fournisseur devrait être la voie à privilégier pour faciliter l'ensemble du processus en limitant le nombre d'intervenants ; d'autant plus si la solution choisie peut être intégrée facilement aux systèmes internes par le biais d'APIs² et étendue à l'ensemble de la chaîne de valeur.

En définitive, la gestion des données est un enjeu capital pour les entreprises buy-side, engagées dans une transformation majeure de leur modèle.  Les acteurs les plus importants et expérimentés sont déjà bien avancés dans ce processus, mais la démarche peut se révéler plus complexe pour les sociétés de taille plus modeste. Pour ces dernières, opter pour une gestion ouverte des données, centrée sur des solutions intégrées et un modèle à guichet unique, peut être une solution pertinente.

CrossWise : une solution 100% en architecture ouverte

CrossWise est une offre de services intégrée, qui capitalise sur un outil unique gérant à la fois la partie haute³ et basse⁴ du workflow, tout en incluant des services de négociation, d’exécution et de back office, permettant ainsi une gouvernance applicative et une tenue de position uniques. CrossWise est donc une solution plus robuste et plus agile, en comparaison d’autres offres du marché, qui n'affichent que l'illusion d'un modèle à guichet unique.
L'alliance de SGSS, deuxième fournisseur de services titres européen⁵, et de SimCorp, premier éditeur de logiciels de gestion d'actifs en Europe⁶, garantit à nos clients une architecture 100% ouverte par nature. CrossWise est dédié à nos clients externes et n'a pas été développé pour servir la stratégie de clients internes, comme ont pu l'être d'autres solutions du marché.

CrossWise fonctionne en architecture de données ouverte grâce à la nature même de SimCorp Dimension et à la philosophie de notre offre de services, qui ne repose pas sur des schémas préétablis, que ce soit pour l'accès au marché, l'exécution ou les services de back office. SimCorp Dimension permet un interfaçage automatisé avec les prestataires tiers et une récupération centralisée des données, assurant ainsi les pistes d'audit et l'intégrité des données, tandis que les équipes de SGSS en garantissent l'exactitude en réconciliant les données intégrées dans CrossWise avec celles des fournisseurs externes.

Cette approche unique fait de CrossWise une plateforme d'externalisation front-to-back qui répond pleinement aux besoins de flexibilitédes professionnels de l'investissement en matière de gestion des données et des multiples connexions qu'elles doivent maintenir au sein de leur écosystème.