Las instituciones financieras (IF) y los datos llevan muchos años viviendo una relación de amor-odio. Por una parte, las IF y los datos son la pareja ideal. La suya es una relación simbiótica, en la cual las funciones comerciales crean y consumen datos, una y otra vez, hasta que el resultado supera la suma de las partes. El resultado ideal de esta relación son los ingresos, o la obtención de información alfa. Por otra parte, los datos aislados, poco fiables o sencillamente demasiados datos pueden provocar frustración y riesgos al ver el potencial del negocio que parece imposible de alcanzar, ya que las IF tienen problemas para extraer el valor de ellos (ver Figura 1).
Figura 1: Los usuarios profesionales en las IF pueden tener dificultades para extraer valor de los datos. Fuente: Análisis de Celent, Oliver Wyman.
Abundan los usos prácticos para que las empresas aprovechen los datos en los servicios financieros, desde la elaboración de informes de gestión, riesgos empresariales, gestión de liquidez y tesorería y, recientemente, la creación de experiencias innovadoras para el cliente. En particular, las tendencias en los mercados de capital y banca, como la adopción de compraventa de multiactivos o el deseo de simplificar la arquitectura, han propiciado una nueva forma de reflexionar sobre el enfoque de los datos. Además, ahora más que nunca hay un deseo de ahorro de costes; esto es igualmente importante para las IF, cuyos márgenes sufren cada vez más presión debido al aumento de normativas y factores de competencia. Un estudio realizado por Oliver Wyman y Morgan Stanley sugiere que los beneficios de disponer de una gestión de datos limpia, consistente y automatizada podría suponer una reducción en costes de control e infraestructura del 2-4 %. Cuando el equipo informático gasta miles de millones de dólares, como es el caso de las grandes IF, cada decimal en el porcentaje de ahorro supone una gran ganancia.
No es ninguna sorpresa, entonces, que superar el desafío de la gestión de datos se haya considerado, durante mucho tiempo, como la unión perfecta entre el logro tecnológico y la función de negocio. Las IF lo han intentado una y otra vez, y han invertido cientos de millones de dólares a lo largo de los años para lograrlo. Desde sencillas bases de datos relacionales donde se guardan datos estructurados, hasta almacenes de datos y, recientemente, lagos de datos capaces de almacenar todo tipo de datos, existe un entusiasmo general de que quizá (y lo decimos susurrando) este último enfoque podría ser «el definitivo». La desilusión no tardó en aparecer, pues las primeras tomas de contacto con estas nuevas tecnologías se convirtieron en frustraciones y recriminaciones. Un impoluto lago de datos se convierte en una ciénaga.
Los últimos estudios de Celent descubrieron que las principales IF, entre ellas, Bank of America, Citi, Goldman Sachs, J.P. Morgan y RBC, por mencionar algunas, se estaban poniendo serios con un nuevo enfoque de gestión de datos llamado Smart Data Fabric. Mientras estas empresas se transforman de ser organizaciones impulsadas por procesos a serlo por plataforma, el foco de su negocio ha cambiado para garantizar la mejor experiencia posible para el cliente. No obstante, este cambio requiere un dominio y aprovechamiento máximo de los datos para generar información a nivel empresarial. La realidad es que un historial de expansión desarticulada del negocio, algo común en los servicios financieros, significa que los datos están separados en silos de diferentes plataformas, adecuados a casos de uso muy diversos. Hay múltiples «fuentes únicas de la verdad» que varían dependiendo de aquello que estemos buscando.
El enfoque de gestión de datos adecuado debería capacitar a las IF para convertirse en mejores versiones de sí mismas sin cambiar la esencia de quiénes son. A diferencia de las anteriores arquitecturas de gestión de datos, los Smart Data Fabrics ofrecen un acceso centralizado y una visión única unificada de los datos en toda la organización. Lo más importante es que los Data Fabrics no necesitan que los datos se muevan de su ubicación original o de los sistemas heredados para ofrecer una solución como puente útil entre los sistemas modernos y heredados (siendo estos últimos los que suelen almacenar los datos de negocio más importantes). De esta forma, los Data Fabrics puede evitar la creación de más silos de datos, algo especialmente importante dado que las IF utilizan cada vez más servicios en la nube. Un Data Fabric se convierte en un Smart Data Fabric cuando ofrece un soporte inherente a los análisis de datos avanzados y su objetivo es una gestión de datos preparada para el futuro (ver Figura 2).
Figura 2: La nueva generación de (Smart) Data Fabric está preparada para el futuro. Fuente: Análisis de Celent.
Las instituciones financieras, desde la gestión de activos hasta bancos y brókeres, siempre han sabido lo que necesitan para utilizar los datos de forma más inteligente. Los usuarios finales y clientes reclaman mejores experiencias de usuario, información dirigida y un mayor acceso a las capacidades analíticas, que requieren un acceso libre a datos precisos y organizados extraídos de diversas fuentes a lo largo de toda la organización. En el núcleo de la modernización se encuentra la capacidad de innovar de forma escalable, y esto es posible con un acceso más libre a los datos. Los resultados del último informe de investigación de Celent indican que las necesidades y beneficios de una mejor gestión de datos están multiplicando la adopción de Smart Data Fabrics. Y esta vez puede ser la definitiva.
