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Cómo el crecimiento vertiginoso de los datos está impulsando la innovación tecnológica en el sector financiero

Cómo el crecimiento vertiginoso de los datos está impulsando la innovación tecnológica en el sector financiero

10:17 am / 10 Mayo, 2021

La realidad del crecimiento vertiginoso de los datos ha revolucionado la forma en que las industrias hacen negocios. A medida que la vida se ha ido trasladando al ámbito en línea, los procesos digitales se han integrado en todo lo que hacemos. En consonancia con esto, la mayoría de las organizaciones se han dado cuenta de que sus almacenes de datos son sus activos más valiosos y buscan formas de ingerir, procesar, enriquecer y analizar estos datos más rápidamente, para obtener mayores conocimientos críticos.

El sector de los servicios financieros es un ejemplo excelente, repleto de retos y de datos valiosos de escala peta. Por un lado, los mainframes bancarios de la última mitad del siglo XX evolucionaron hasta convertirse en sistemas bancarios centrales con soluciones alternativas que les permitían operar en el nuevo siglo, pero esto también dejó a muchas organizaciones dependientes de complejas infraestructuras heredadas. Por otro lado, con los años que llevan en el negocio y como conocidos adoptadores tempranos de las nuevas tecnologías, los servicios financieros especialmente han visto cómo sus almacenes de datos se han expandido vertiginosamente y han buscado una tecnología nueva y escalable que les permita sacar provecho de ello.

Como resultado de la transformación digital y el crecimiento de la banca en línea, el sector financiero está recurriendo cada vez más a la automatización para sustituir los procesos anteriormente manuales o semiautomáticos. Los procesos automatizados facilitan el trabajo con los sistemas heredados. Y los terabytes a petabytes de datos que generan estos procesos son parte integral del éxito de la organización. Los almacenes de datos masivos generados por la automatización se enriquecen con fuentes de datos externas y se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático y alimentar la inteligencia artificial con el fin de proporcionar información adicional para la toma de decisiones, a la vez que se faculta a los equipos para escalar y manejar tareas de gran volumen.

Desde la capacidad de ofrecer servicios personalizados a los clientes a través de la microsegmentación de los mismos, hasta la identificación y gestión de riesgos a través de análisis más precisos, pasando por la optimización de las operaciones y el cumplimiento de normas más estrictas a través de la mejora de los informes, el éxito de estos casos de uso depende del enriquecimiento de los datos. Las bases de datos existentes y externas de la organización, los datos archivados de las cintas que se añaden al lago de datos; todos ellos se deben ingerir, procesar y analizar como parte del panorama analítico, en el momento oportuno y con el menor tiempo posible de conocimiento.

En el clima digital actual, un enfoque ágil para hacer negocios con un rápido acceso a la información crítica es la única manera de seguir siendo competitivos y hacer felices a los clientes. El requisito de poder escalar, actualizar y garantizar la seguridad de las redes significa que las organizaciones deben adoptar nuevas formas de trabajar.

Lea el nuevo folleto Industry Focus de SQream, “Data Boom – or Data Bust? Analytics Challenges and Solutions in the Financial Sector” (¿Boom de los datos o fracaso de los datos? Retos y soluciones analíticas en el sector financiero) para conocer cómo algunas organizaciones están afrontando estos crecientes retos analíticos y convirtiendo el crecimiento vertiginoso de los datos en su mayor activo.

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