Jelle Olgers (Refinitiv) : Traduire les flux de données centralisés en informations exploitables

Jelle Olgers, Customer Success Manager pour le secteur des matières premières sur la zone Benelux, examine les avantages concurrentiels pouvant découler de l’adoption par les sociétés de la numérisation et de l’exploitation de données de plus en plus disponibles. 

 

Comment les négociants en matières premières et en énergie naviguent-ils sur des marchés volatils pour tenter de faire la différence ?

 

Ces dernières années, nous avons observé dans le monde entier des niveaux élevés de volatilité sur les marchés des matières premières et de l'énergie. Cet état peut résulter de tensions géopolitiques telles que la guerre économique entre les États-Unis et la Chine, de la pression sur les chaînes d'approvisionnement due au changement climatique déclenchant des événements météorologiques extrêmes ou, bien sûr, de la crise du Covid-19, sensible sur toute la planète. Pour faire face à une telle volatilité et obtenir un avantage concurrentiel, nous voyons les divisions commerciales consommer des données fondamentales, des données alternatives et des données de tiers avec un mélange supplémentaire en interne (en utilisant des outils de BI) en flux de données dérivées fiables procurant une vue à 360 degrés sur les marchés.

«  Nous attendons des modèles d'entreprise qu'ils accordent une plus large priorité aux budgets et aux ressources consacrés aux données et à la technologie, et je prévois qu'une tendance plus marquée ira également à l’attraction de candidats talentueux pour soutenir cette démarche. »

En outre, les entreprises explorent davantage l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) et l'intelligence artificielle (IA) dans leurs opérations de négociation, afin d'améliorer leur efficacité. Elles créent des modèles pour générer des informations avec la rapidité nécessaire pour transformer la volatilité en opportunités rentables, tout en atténuant les risques. Cependant, Refinitiv a récemment demandé à 250 de ses clients du secteur de l'énergie s'ils estimaient difficile d'agréger et de normaliser les différentes sources de données internes et externes en un flux unique. L'étude a révélé que 47 % d'entre eux trouvaient cela très ardu, tandis que 12 % seulement ont indiqué le contraire (lire le rapport). En outre, lorsque nous avons interrogé plus de 400 spécialistes des données sur leur intégration de l'IA dans le cadre de notre nouveau rapport, plus de 50 % ont mentionné que la qualité des données restait la principale préoccupation. 

En outre, les entreprises explorent davantage l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) et l'intelligence artificielle (IA) dans leurs opérations de négociation, afin d'améliorer leur efficacité. Elles créent des modèles pour générer des informations avec la rapidité nécessaire pour transformer la volatilité en opportunités rentables, tout en atténuant les risques. Cependant, Refinitiv a récemment demandé à 250 de ses clients du secteur de l'énergie s'ils estimaient difficile d'agréger et de normaliser les différentes sources de données internes et externes en un flux unique. L'étude a révélé que 47 % d'entre eux trouvaient cela très ardu, tandis que 12 % seulement ont indiqué le contraire (lire le rapport). En outre, lorsque nous avons interrogé plus de 400 spécialistes des données sur leur intégration de l'IA dans le cadre de notre nouveau rapport, plus de 50 % ont mentionné que la qualité des données restait la principale préoccupation. 

 

Avec la poursuite de la numérisation sur les marchés, à quels changements pouvons-nous nous attendre dans les années à venir ?

 

En fin de compte, la connaissance pratique dépend de la nature et de l'accessibilité des informations utilisées comme données d'entrée. En outre, les meilleures infrastructures technologiques pour gérer les flux de données et en garantir la qualité prennent de plus en plus d'importance. Nous attendons des modèles d'entreprise qu'ils accordent une plus large priorité aux budgets et aux ressources consacrés aux données et à la technologie, et je prévois qu'une tendance plus marquée ira également à l’attraction de candidats talentueux pour soutenir cette démarche. De surcroît, nous voyons des sociétés se faire concurrence pour recruter des scientifiques et des ingénieurs compétents afin d'exploiter efficacement les paquets d'informations et transformer des stratégies complexes en normes. 

 

En quoi Refinitiv peut-elle aider à rester compétitif dans une nouvelle ère économique ?

 

Nos clients nous considèrent comme leur partenaire de confiance lorsqu'il s'agit de relever des défis technologiques liés aux données. Avec le lancement de Refinitiv Data Management Solution (RDMS) dans le cloud, ils disposent d'un procédé global de premier ordre leur épargnant la contrainte de développer des applications et des infrastructures en interne. En s'associant avec Refinitiv, les entreprises peuvent accéder aux sources de données dont elles ont besoin, en les fusionnant avec des informations propriétaires dans une solution complète unique. Cela permet une standardisation, une structuration et des analyses prêtes à l'emploi dans leurs modèles et leurs tableaux de bord BI. 

Vous souhaitez en savoir plus ? Contactez directement Jelle à l'adresse Jelle.Olgers@refinitiv.com