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作者：Mike Tracy
编译：潘帕斯iPampas
特邀评论员：青芮（另类投资解决方案经理）
如果机构改善数据管理情况，就可以更有效、更好地了解情况。如果不这么做，就会落后于市场并失去客户。本文将探讨如何更好应用机构数据的一些思路。
当提及数据管理(Data management)，私募投资是整个投资行业中的落后者。
许多机构仍活在Excel中，数据都不是自动生成的，而是靠手动，数据管理也是碎片化的。由于数据管理的重要性历来被低估，机构可能缺乏适当的技术和专业知识来引领这些流程。结果把机构搞成了各种未连接的系统大杂烩：会计团队选择自己的会计系统，投资组合管理团队选择另一个投资组合管理系统，等等。
由于缺乏复杂性和连通性，数据管理既费力又费时，尤其当每个部门都有自己的系统，必须把数据从一个系统中手动挖掘出来，输入到另一个系统。考虑投资者关系中，一个投顾会收到客户要求以非标准方式分析数据，很多时候，他必须等财务部输入数据，与财务部的人交谈，再等待对方将数据汇总并发到手上，当然，此时数据已经过时了。
这种运营模式已经不再令人满意，原因有如下两点：
1. LPs想要更多
有限合伙人 (LP) 正在引领变革。大型机构投资者需要更详细的数据，通常是定制形式。自2020年初，他们还特别提高了对ESG数据的期望；他们还希望数据是最新的，并以一个用户友好的方式呈现。例如，一些私募机构收到来自客户的请求，要求从他们的投资者门户网站获取直接 API 信息。这将允许LP深入研究基础财务数据，而不必依赖投资者服务将所有信息放在一起。这种压力正在上升，部分原因是LP自己的数据系统变得更好了，让他们能够利用从GP那里获得的数据做更多事情，另外，也因为投资管理行业其他环节所提供的数据被迅速改善。私募机构与行业其他公司之间的数据管理差距变得如此之大，以至于无法维持。LP的期望被其他类型的投资管理公司提得如此之高，以至于传统的管理方法不再站得住脚。
未来五年里，我们预计私募机构的数据管理质量将成为投资者选择投资哪家公司时尽职调查过程的关键部分。在某些情况下，它甚至将成为决定哪家公司获得委托的差异化因素。
2. GPs需要更多
在GP的内部投资团队想要更好、更清晰、更及时的数据，以便更好地履行职责。这使他们能够更好地对交易进行尽职调查，并分析如何为现有投资组合公司创造价值。
大流行加剧了这种需要，投资专业人士实际上在远程操作。他们无法通过亲自与创始人、高管会面以评估企业的经营情况，因此他们需要数据来讲出这个故事，这也使他们比以往任何时候都更加依赖数据。
青芮点评：
作者从LP/ GP的视角探讨了目前在数据管理上存在的问题。就国内市场而言，目前其实也有类似的问题存在。比如：
机构内数据分散、不一致，导致的获取效率低，影响工作推进；
跨机构数据的转化整合成本高，如GP提供的资产运作数据等，都需要投入人力手工处理；
由于数据需要手工处理，而产生的利用频率低，效能低。
GP该如何提升数据管理？
1. 制定整体战略
客户通常通过「紧急灭火」的方式进行数据管理：他们在一个小范围内获取特定数据时遇到了十分急迫的问题，因此他们只想处理眼下这个紧迫的问题。我们认为这是短视的，相反，客户应该更全面地思考。他们应该从遥远的地平线开始考虑：最终目标是什么？我是否拥有合适的技术来实现我的整体战略？
2. 明确可以在哪些方面产生最大影响
如果企业的各部门人员都在抱怨某一特定的数据管理任务是既重要也复杂繁琐的，那么公司就应该关注这里，计算出这个任务消耗了多少时间和成本，以及使它变得更顺畅要多少时间和成本才是值得的。相比之下，假设单个部门认为一个占据主要资源的大问题十分难搞，那么虽然是个值得解决的问题，却不是要放在第一优先级的首要问题。有时，一些非常复杂又要占据大量资源才能解决的问题，却只能产生很小的回报。
3. 从小处着手
私募机构需要区分战略和执行。从一开始就制定大局战略是值得的，但实施则要逐个步骤来，将策略分解成小任务，一次处理一个。这样，GP能够从每个阶段总结经验，并将其应用于下一阶段，直到最终形成一套久经考验的数据管理方法。
肯定是有值得吸取的经验的，因为机构处理第一项任务的方式总是稍微偏离标准。这意味着，如果GP试图用一次「大爆炸式」地实施一套新策略，那么整个策略的实施总会出现一点点错误；这就产生了一种风险，即「该战略未能完全解决它设计出来要解决的问题」。由于效率更高，逐步零碎实施的方法既能节省时间和金钱，也能让利益相关者保持同步。相比之下，「大爆炸式」的执行是昂贵且劳动密集，并可能疏远利益相关者的。
私募机构要耐心，逐步实施战略可能需要长达一年的时间——但这将是值得的一年。
青芮点评：
财富机构需要建立一个强大的数据归集中台，作为机构数据治理和应用的权威。这一机制的建立，是为了让机构自身的作业协作流程以及对LP产出的信息结果，都能有一个确定、可信的信息来源。当机构规模不大时，这一机制可通过一些中间工作人员的信息转换维持；但随着机构业务量和数据量的扩增，我们还是建议引入更高效的工具，来保障这一机制的效率与准确。
在潘帕斯，我们的数据管理引擎，可以帮助机构自动化完成收集 - 清理核验 - 整合的过程，为机构建立单一、清晰、准确的数据集。在自动化和个性化的基础上，还能满足财富管理各种典型场景和定制化需求，如：投资人账户服务自动化，高频、准确、实时。
数据管理的好处
如果一家机构通过遵循以上建议将其数据管理尽可能做到最好，又有什么好处呢？
1. 效率提升
通过从笨重的手动流程转向流畅的自动化处理，节省了后台和中台的劳动力，实现成本下降。还可以实时生成并分析数据，根据准确的数据做出更好的决策。
2. 民主化
传统来说，特定的数据集是属于特定部门的。然而，一个好的数据系统可以让每个部门的人看到所有的数据，不再是孤立的。借助一套好的数据管理系统，可以通过复杂的可视化工具（包括图表和图形）轻松地对数据进行切片、拆分和理解，而这只需要点几下鼠标。
回到内部收益率和财务部门的例子，财务部门不再需要花费一周时间，来制作显示公司基金内部收益率趋势的图表。取而代之的是，投资经理可以自己轻松地做到这一点，还能确保数据是正确的，因为他们可以在数据库中自己查看数据。
至关重要的是，这种民主化改善了信息流向使之流向了前台，让投资经理能够做出更明智的决策。它还允许不同的部门采取自己的方法处理数据，他们可以从提供给高级管理层的主要报告中创建自己的衍生产品，甚至根据数据创建和跟踪关键绩效指标。
与政治民主国家一样，数据的民主化也产生了一些有价值的讨论：许多数据库平台都允许人们添加评论，它减少了出错的可能，因为任何人都可以看到数据的变化，如果他们认为这将导致错误，就可以及时说出来。
青芮点评：
通过有效的数据管理，能带来的好处是深远且广泛的，就像一颗落入水中的石子，激起不断的涟漪。以潘帕斯的产品WeTAMP为例，我们能够帮助机构在数据管理方面，实现：
数据准确：消除跨部门间的信息差，从混乱到一致；
数据结构化：让数据从零散排布，到有了意义；
发挥数据的效能：让数据和科技成为生产力，响应GP/LP对信息透明、及时、高效的需求趋势。
案例分析：从混乱到有序
某客户有超过15年的业务数据，这些文件以Excel的方式存储，并且分散在各种驱动器上的各种文件夹中。服务商将所有数据传输到基于云的数据库Snowflake，移动了所有数据并重新设计了业务流程，以确保所有未来收到的数据都能实时适当地上传到数据库中。
在以前的系统下，一个基于Excel和HTML数据的20页PPT，经过大量的努力，每周一次交付给高级管理人员。将这些数据转移到Tableau环境中，通过图形进行可视化，具有一定的交互性，这样任何拥有平板电脑或智能手机的人都可以随时随地使用。同时，这些报告也不再只是每周一次产出，数据都是实时更新的。只需点击几下，任何人都可以使用包含日期、行业分类和地区划分的过滤器对数据进行适当的切割。
机构是否能自行搭建？
不少私募机构可能会考虑自行改进其数据管理情况，这是可能的，但我们仍建议咨询专业人士，原因有以下三个：
1. 客观性
当局者迷，旁观者清，专业人士可以跳出框架来帮您做出更好的决策。私募机构内的不同团队对于最要紧的问题是什么、以及如何解决这些问题，往往有不同看法。这包括负责改进数据管理的团队，他们可能会过多地基于自己的特定视角做出决策。例如，财务团队可以为整个公司选择一个数据软件系统，但这个系统往往是仅适用于财务职能的最佳系统。根据经验，数据管理在组织内部可能是一个令人惊讶的有争议问题。
机构也经常无法理解数据间隐藏的相互依赖关系，当位于A地点的数据被更改时，可能会在B地点产生意想不到的后果。
2. 资源
大多私募机构的规模都很小，他们有小型的运营和IT团队，每天都忙于日常工作。IT人员通常也是通才，没有改进数据管理所需要的专业知识。因为团队架构的单薄，IT团队必须把所有的时间都花在日常工作上，没有时间去考虑如何长期改进系统。然而专业的财富软件服务商拥有这样做的资源，包括专家团队。
3. 经验
私募机构所面临的数据管理问题并不只是某一家公司所公司独有的，换句话说，财富软件服务商在行业内长期从业，遇见过大多数的共通问题。例如，许多公司在提取数据制作季度报告时，都存在着大体相似的问题。这时，服务商就可以根据以往经验提供咨询，并避开一些陷阱。
在潘帕斯，我们为您提供专业的专家咨询及软件部署服务，帮助客户建立强大的数据中台，实现对业务数据的真正有效应用，助推业务加速，让财富机构能够实现自己的愿景，成为更好的财富管理者。
特邀评论员：青芮
另类投资解决方案经理
国风女孩，中国传统文化爱好者
毕业于伦敦政治经济学院，曾就职于知名投资集团、基金管理公司，对海外私人财富管理有着丰富经验。投身财富科技赛道的青芮，致力于为不同需求的客户定制可落地的数字化解决方案。
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