Los datos son vitales en la banca y la forma de gestionarlos puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso. De allí la importancia de la gestión de datos, por lo que debemos orientarla eficientemente para conseguir el máximo beneficio. A continuación, te contamos cómo se puede optimizar este proceso vital.
¿Por qué la gestión de datos es relevante?
En el entorno actual, las instituciones financieras recopilan una gran cantidad de datos; esta información por sí sola no tiene valor. Su valía dependerá de la capacidad del negocio para interpretarlos y convertirlos en data procesable. En otras palabras, su buena gestión depende de la usabilidad o la facilidad para acceder, entender y utilizarlos. Es así como la ciencia de datos se hará presente. Por consiguiente, en el caso de la banca, la gestión de datos te permitirá:
- Entender mejor a tus clientes.
- Ofrecerles productos y servicios adaptados a sus requerimientos.
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Visualizar patrones y tendencias que conllevarán a tomar decisiones fundamentadas. Por supuesto, con un data driven estructurado.
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Prevenir el fraude.
En un sondeo realizado por PWC a más de 1000 directivos de alto nivel se reveló que las organizaciones que se fundamentan fuertemente en datos, tienen tres veces más probabilidad de éxito en la toma de decisiones, comparadas con aquellas que los emplean de manera más limitada (Stobierski, 2019).
Esta seguridad permite a tu organización comprometerse a una visión o estrategia específica sin la constante preocupación de haber tomado un camino erróneo.
¿Cómo optimizar la gestión de datos en la banca?
La información bien administrada es importante para cumplir con las estrictas reglas de la industria bancaria, protegiendo a la institución de sanciones y cuidando su reputación. (Ho et al., 2020)
Por eso algunos tips para optimizar la gestión de datos son los siguientes.
1-Definir un marco de gobierno de datos.
El gobierno de datos garantizará una gestión de datos coherente y segura. El plan debe precisar.
- Roles y responsabilidades.
- Reglas y procedimientos de datos.
- Estándares de calidad de datos.
2-Establecer una cultura de datos.
Debe enseñarse a los miembros del equipo a comprender y emplear los datos efectivamente.
3-Aseguramiento de la calidad de la gestión de datos.
Asimismo, la información incorrecta o desactualizada podría generar serios problemas. Es importante implementar una metodología para monitorear y proteger los datos.
4-Conectar datos.
Fusionar datos de diferentes fuentes proporcionará una visión holística de los clientes y las operaciones. La arquitectura de datos contemplada tendrá un rol fundamental al igual que la Application programming interfaces y el qué es SQL.
5-Usar análisis de datos.
El uso de minería de datos revelará patrones y tendencias ocultos en los datos. Esta información puede ayudar a guiar la toma de decisiones y orientar las políticas.
6- Invierta en almacenamiento de datos y soluciones de seguridad.
En este sentido, los bancos deben garantizar que sus datos se almacenen de forma segura. Es vital en este punto el RPO o Recovery Point Objective. Este es un parámetro que define la cantidad de datos que una organización está preparada para perder en un evento o desastre.
Estrategias para gestionar datos
Algunas estrategias que apoyarán al desarrollo de la gestión de datos en la banca son.
- Céntrate en el cliente para la mejora en los servicios y prevención de fraudes.
- Invierte en análisis de datos para conocer el comportamiento del cliente, la exposición al riesgo y las tendencias del mercado.
- Haz alianzas con compañías de ciencia de datos.
- Mantente abierto a la innovación y ve un paso delante de la competencia.
Los SGBD y herramientas más apropiadas
En la banca, hay una variedad de sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) y herramientas apropiadas para la optimización en la gestión de la data.
Gartner (2023) reveló que, en 2022, el crecimiento de SGBD fue liderado por la base de datos en la nube como servicio, que ahora representa más del 50 % del mercado total.
Además, Gartner destaca una tendencia hacia el procesamiento de transacciones y análisis híbridos (HTAP). Ello permite un único SGBD para múltiples operaciones. Esto ha llevado al desarrollo de SGBD híbridos como.
- Altibase.
- Azure Cosmos DB.
- DataStax Enterprise.
Todo dependerá de los recursos y capacidades de la empresa. Es necesario hacer un diagnóstico inicial con el propósito de cumplir los objetivos de gestión de datos.
En conclusión, la información crece a un ritmo insospechado. Te invitamos a considerar los consejos presentados en este artículo. Además, adoptarlos, se traducirá en un valor incalculable a tu gestión de datos. ¡El camino hacia la excelencia empieza aquí!
Referencias
Gatner. (2023). Análisis de cuota de mercado: sistemas de gestión de bases de datos, en todo el mundo, 2022. Gartner: https://www.gartner.com/en/documents/4432699
Ho, T., Machado, J., Parekh, S., Rowshankish, K., & Walsh, J. (01 de 07 de 2020). Optimización de los controles de datos en la banca. McKinsey: https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/optimizing-data-controls-in-banking
Stobierski, T. (2019). Las ventajas de la toma de decisiones basadas en datos. Harvard Business School. https://online.hbs.edu/blog/post/data-driven-decision-making
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