Les Dimensions de la Qualité des Données en Pratique : Évaluation et Gestion des Problèmes dans le Securities Lending

Sur un desk d’agency lending, les traders négocient des prêts en quelques secondes, les équipes opérations gèrent les mouvements de collatéral, et les équipes reporting préparent les déclarations réglementaires comme le SFTR. Chaque fonction repose sur une hypothèse : les données qui les alimentent sont fiables. Mais comment le vérifier ?

C’est là que les dimensions de la qualité des données entrent en jeu. Validité, exhaustivité, cohérence, exactitude : ces concepts ne sont pas abstraits. Ce sont des lentilles permettant de tester si les données respectent les attentes métier et les règles applicables.

Évaluation initiale des données

L’évaluation commence par un diagnostic par rapport aux attentes :

• Chaque UTI et LEI apparaît-il dans les champs requis pour le SFTR ?

• Les taux de prêt sont-ils dans des plages acceptables ?

• Les allocations de collatéral sont-elles cohérentes entre front-, middle- et back-office ?

• Les positions dans le flux de l’agent prêteur se réconcilient-elles avec les enregistrements du custodian ?

  
  

Pour les entreprises qui réalisent ce travail de manière systématique pour la première fois, les insights peuvent être révélateurs : dépendances non documentées, champs redondants, règles contradictoires, ou valeurs conformes mais incohérentes avec le métier.

Bien exécuté, l’exercice apporte de la clarté sur :

• Usage des données : qui s’en sert et pourquoi.

• Consommateurs des données : traders, opérations, risk, clients, régulateurs.

• Risques et problèmes : où se produisent les erreurs.

• Non-conformités : fréquence des violations des règles.

  
  

Les résultats doivent ensuite être partagés avec les parties prenantes — data stewards, experts métier, managers opérationnels, traders — pour valider ce qui est réellement important. Ce n’est qu’ensuite que les problèmes peuvent être priorisés, en quick wins ou en projets à plus long terme.

Défis fréquents de la qualité des données dans le Securities Lending

1. Manque de supervision et de gouvernance

La qualité des données est souvent faiblement priorisée par la direction. Les leaders suivent les soldes de prêts, les spreads et les taux de règlement, mais peu s’interrogent sur la complétude ou l’exactitude des données sous-jacentes.

Les conséquences : erreurs récurrentes, décalages, inexactitudes de reporting, nécessitant des corrections manuelles. L’absence de gouvernance — responsabilités floues, contrôles insuffisants, faible accountability — réduit la qualité des données à un simple exercice de conformité, au lieu d’un actif stratégique.

L’impact est large : coûts plus élevés, trades échoués, risques réglementaires, productivité réduite, et dans certains marchés, les problèmes ne sont détectés que lorsqu’ils perturbent les opérations. Une supervision renforcée peut prévenir de nombreux problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.

2. Erreurs liées à la saisie manuelle

Même dans des workflows automatisés, la saisie manuelle reste un point faible, notamment pour les exceptions, recalls, appels de marge ou transactions spéciales.

Exemples d’erreurs :

• Numéro de compte bancaire incorrect → échec de règlement

• Configuration de collatéral erronée → désalignement des soldes et impact P&L

• Champs manquants dans les instructions de recall → retards de règlement

  
  

Les interfaces aggravent le problème si elles sont surchargées, peu intuitives ou dépourvues de contrôles de validation. Les conséquences en aval : paiements échoués, trades mal reportés, perte de confiance client et risques réglementaires. Formation, responsabilisation et contrôles UI/validation peuvent réduire ces lacunes.

3. Problèmes dans les fonctions de traitement des données

Les données circulent dans un écosystème complexe : plateformes de trading, systèmes de collatéral, custodian, moteurs de reporting. À chaque étape, des erreurs peuvent survenir :

• Équipes cloisonnées : le front office ignore comment ses saisies alimentent les systèmes en aval → erreurs de calcul de marge

• Exécution incohérente : différents desks enregistrent un même type de prêt différemment → divergences

• Changements réglementaires : règles SFTR mises à jour mais non implémentées uniformément → rapports inexacts

• Modifications système : format de sécurité changé → échecs de réconciliation

  
  

Sans documentation, formation et monitoring proactif, ces problèmes se cascadent : retards de règlement, erreurs de marge, risques de conformité.

4. Faiblesses dans la conception et l’intégration des systèmes

Même les équipes les plus performantes sont limitées si les systèmes sont mal conçus :

• Intégrité référentielle rompue : enregistrements orphelins, relations parent-enfant manquantes

• Duplicatas : trades apparaissant deux fois → surestimation de l’exposition

• Gaps de mapping : collatéral alloué aux mauvais champs, IDs désalignés

• Erreurs de timing : collatéral posté après cut-off mais enregistré incorrectement

• Incohérences de type de données : champs ou plages numériques inadaptés → perte ou corruption de données

  
  

Dans le securities lending, ces défauts faussent le reporting, perturbent la gestion du collatéral et augmentent le risque. L’application stricte des règles d’intégrité, d’unicité et de validation dès la conception des systèmes est indispensable.

De la découverte à l’action

Évaluer les données selon les dimensions de qualité fournit un cadre structuré. Mais la valeur réside dans la transformation des insights en actions :

• Valider les constats avec les parties prenantes : traders, opérations, clients

• Prioriser les problèmes selon le risque métier et l’impact

• Corriger à la source : gouvernance, formation, redesign des processus ou amélioration des systèmes

  
  

Bien réalisé, ce cycle transforme les données d’un risque silencieux en actif stratégique.

Pour un business de securities lending, le gain est clair : moins de litiges, règlements plus rapides, confiance client renforcée, et coûts opérationnels réduits.

Ce document s’appuie sur le contenu de la formation DAMA-CDMP, appliqué au marché du securities lending.