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Cette phrase revient souvent. Et en Wealth Management, elle est rarement vraie.

Cette phrase revient souvent. Et en Wealth Management, elle est rarement vraie.

Dans la réalité, beaucoup d’organisations n’ont pas une BI intégrée, mais un empilement fragile :

  • extractions multiples,
  • fichiers intermédiaires,
  • corrections manuelles,
  • versions concurrentes,
  • et une IT transformée en centre de support.

Le résultat est prévisible : la promesse de la BI est là, mais la valeur n’y est pas.

Quand chaque demande métier devient un mini-projet

Le schéma est bien connu :

Les métiers demandent « un petit reporting ».

L’IT livre :

  • un flux supplémentaire,
  • un extract spécifique,
  • un patch temporaire.

Chaque nouveau KPI devient un projet à part entière.

Conséquences :

  • une roadmap IT saturée,
  • une adoption hétérogène côté métiers,
  • et, à terme… un retour massif à Excel.

La BI existe sur le papier, mais le pilotage reste artisanal.

Ce qui change quand l’analytics est vraiment intégré au Core Banking

La rupture ne vient pas d’un nouvel outil de BI.

Elle vient du moment où l’analytics est structurellement intégré au Core Banking.

À ce stade, vous sortez du modèle :

ticket → extraction → fichier Excel

Pour entrer dans un modèle industrialisé :

  • un référentiel clients, portefeuilles et transactions stabilisé,
  • des mouvements et revenus modélisés de façon cohérente,
  • des KPI partagés, documentés et gouvernés.

L’analytics devient un actif structurant, pas une accumulation de demandes.

Autonomie métier sans shadow IT

Un analytics bien intégré permet de redonner de l’autonomie aux métiers sans créer de shadow IT.

Les utilisateurs peuvent analyser, segmenter et explorer :

  • dans un cadre gouverné,
  • auditable,
  • maîtrisé par l’organisation.

Les chiffres restent traçables, les règles sont partagées, et la crédibilité est préservée.

La vraie valeur n’est pas dans l’outil de BI

La valeur ne réside pas dans Power BI, Qlik ou tout autre outil.

Elle se trouve dans :

  • la couche d’intégration autour du Core Banking,
  • la gouvernance des données et des KPI,
  • les modèles métier qui structurent l’analytics.

Sans ces fondations, la BI reste facile à acheter… et très chère à exploiter.

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