Au Google Cloud Sommet des services financiers aujourd’hui, Google a dévoilé Datashare pour les services financiers, un nouveau produit conçu pour aider à organiser les données tierces d’éditeurs de données de marché tels que les bourses et autres fournisseurs, ainsi que les consommateurs de données – y compris les banques d’investissement, les gestionnaires d’actifs et les fonds spéculatifs. Google dit que Datashare, qui repose sur des services d’analyse Google Cloud comme BigQuery et exploite les Centre d’analyse, est conçu pour permettre aux éditeurs et aux consommateurs de partager les données du marché plus facilement et en toute sécurité.

La prolifération des données dans les services financiers a créé un besoin d’options rationalisées de partage d’informations. En particulier, les consommateurs de données ont besoin d’outils qui leur permettent d’être agiles avec les données sans avoir à investir dans une infrastructure coûteuse. Selon un dirigeant d’IBM enquête, 71% des entreprises bancaires et des marchés financiers déclarent que l’utilisation de l’information, y compris les mégadonnées et les analyses, crée un avantage concurrentiel pour leur organisation. Recherche sur le noyau estimations ce retour sur investissement pour l’analyse génère actuellement en moyenne 13,01 $ pour chaque dollar dépensé.

Le partage de données comprend la livraison de données par lots, une fonctionnalité qui aide les éditeurs à fournir des données de référence, des données historiques de graduation, des sources de données de marché alternatives, et plus encore via BigQuery. La livraison de données basée sur les événements, une autre fonctionnalité, traite les prix des instruments, les commandes, les actualités et plus en temps réel et peut revenir en arrière à un moment donné pour permettre aux équipes de rejouer un scénario de marché antérieur. En outre, Datashare assure la monétisation des données, permettant aux éditeurs de données de marché d’intégrer des ensembles de données sous licence à Google Cloud et de les rendre disponibles via Google Cloud Marketplace, offrant ainsi de nouveaux canaux de vente.

Adoption par les clients

À partir de 2017, selon un Dresner Advisory Services enquête, l’adoption du big data avait atteint 53% pour les entreprises, les télécoms et les services financiers étant en tête des premiers utilisateurs. IDC attend le marché mondial de l’analyse de données volumineuses vaudra 274,3 milliards de dollars d’ici 2022. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent collecter, enrichir et modéliser des informations, des prévisions et des recommandations sur les données dans tous les services, des ventes et des opérations aux finances et au marketing.

Pour mettre Datashare en ligne, Google affirme qu’il travaille avec plusieurs éditeurs de données, dont OneTick et Accern. OneTick dit qu’il utilise Datashare pour permettre aux entreprises d’accéder, de partager et de distribuer des données de marché chronologiques pour les opérations de trading et l’analyse, tandis que Accern dit que Datashare lui permet de fournir aux clients des informations générées par l’IA sur les actualités, le crédit, etc. fraction du coût des anciens datacenters. »

«Alors que le paysage mondial des données continue d’évoluer, les éditeurs de données de marché doivent envisager des modèles basés sur le cloud pour répondre aux demandes de leurs clients, qui attendent des moyens simples, flexibles et rentables de consommer les données du marché», Christin Brown, leader mondial des solutions techniques du secteur des services financiers chez Google Cloud, a déclaré dans un article de blog. «Les parties prenantes de l’écosystème, y compris les consommateurs, les banques d’entreprise et d’investissement, les gestionnaires d’actifs et les fonds spéculatifs, demandent de plus en plus aux éditeurs de données de fournir des données via le cloud. Datashare résout ce problème en rendant les données de marché accessibles et utiles aux éditeurs et aux consommateurs. »

Le partage de données est disponible pour les clients Google Cloud à partir de cette semaine.