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Le secteur de l’Asset Management fait face à une croissance exponentielle de données provenant des activités de gestion, des obligations réglementaires et des exigences accrues en matière de reporting. Dans un environnement dynamique et compétitif, la gestion efficace de ces données devient primordiale pour optimiser les décisions d’investissement, respecter les normes de conformité et renforcer la relation avec les clients.

Dans un monde où les données sont devenues une ressource précieuse pour les entreprises, la qualité de ces données est cruciale pour garantir des décisions éclairées et des résultats fiables. Cependant, de nombreuses entreprises se retrouvent confrontées à des problématiques de qualité de données.

Dans un monde où les données sont devenues une ressource précieuse pour les entreprises, la qualité de ces données est cruciale pour garantir des décisions éclairées et des résultats fiables. Cependant, de nombreuses entreprises se retrouvent confrontées à des problématiques de qualité de données.

GenAI, machine learning, deeplearning, datascience, big data… des termes que l’on retrouve partout dans les médias et dans le monde professionnel aujourd’hui autour de la donnée. Si ces solutions semblent si intéressantes, leurs mises en production restent encore limitées.

Depuis peu, on constate une pression croissante de la part des régulateurs sur les institutions financières pour intégrer dans leurs stratégies la prise en considération des critères ESG. C’est par exemple le cas du règlement Sustainable Finance Disclosure Regulation (SFDR) entré en vigueur en 2021.