En todo el mundo, las crecientes tensiones geopolíticas, la inflación vertiginosa y el debilitamiento de los mercados se unen en una tormenta perfecta de incertidumbre. Como industria, el sector bancario, de servicios financieros y de seguros (BFSI, por sus siglas en inglés) debe moverse rápida y decisivamente para navegar en este desafiante entorno empresarial.
En un evento presencial organizado como parte de Informatica World Tour en Singapur, los ejecutivos y líderes de BFSI se reunieron para compartir sus experiencias y analizar cómo los datos, junto con las herramientas y la cultura adecuadas, pueden sentar las bases para un crecimiento espectacular a pesar de los baches. temporada por delante.
Acceso oportuno a los datos
Los datos siempre han jugado un papel fundamental en los negocios, aunque la forma en que se almacenan ha cambiado incluso cuando su uso se ha expandido drásticamente a lo largo de los años, dice Gary Ho, director de tecnología para Hong Kong y Macao en AXA.
Hablando como panelista durante el segmento de discusión del panel, Ho dijo: “En los últimos años, muchos de los datos provenían de sistemas centrales como nuestro AS/400 y el sistema de administración de políticas. Ahora es nuestro lago de datos y plataformas de big data”.
El acceso a los datos era mucho menos intuitivo entonces, y las solicitudes de datos pueden llevar horas o días. Hoy en día, muchos de los escenarios de uso en torno a la automatización, la personalización o la creación de nuevos productos centrados en el cliente requieren un acceso oportuno a los datos, dijo, lo que hace que el acceso a datos en tiempo real sea una ventaja comercial.
El uso de datos ciertamente ha evolucionado. Hablando sobre este tema, un ejecutivo de un banco local habló sobre cómo su organización construyó una caja de arena «protegida» para respaldar el descubrimiento de datos. El entorno controlado hizo posible brindar a los empleados acceso oportuno a los datos y la oportunidad de crear paneles, análisis e incluso modelos de aprendizaje automático.
Sin embargo, había límites para este enfoque. “El desafío llegó con los modelos de aprendizaje automático; ¿Cómo los operativiza rápidamente? Los usuarios luchan con eso. Pero hacer que los usuarios creen sus propios tableros e informes es bastante factible hoy en día”, dijo.
Entendiendo el otro lado
También es importante que los equipos de datos entiendan lo que el negocio está tratando de hacer, dice Peter Ku, vicepresidente y estratega jefe de la industria para servicios financieros en Informatica. Dijo: “De lo contrario, estas inversiones [in tools to manage data] no será financiado en el clima actual”.
Y si bien los grupos de tecnología deben buscar comprender las prioridades comerciales, es útil que los usuarios comerciales también comprendan los desafíos que enfrentan los equipos de tecnología. Según Ku, esto se puede lograr creando oportunidades para que los empleados aprecien mejor el trabajo de sus colegas.
Ku relató su experiencia en una organización financiera anterior en la que trabajó: “Comenzamos este programa rotativo en el que traemos los equipos de datos y los rotamos al lado comercial de la organización. Vieron lo que estaban haciendo sus equipos de partes interesadas comerciales con los datos que proporcionaron. Al mismo tiempo, tuvimos grupos de negocios sentados en conversaciones sobre tecnología, para comprender mejor los sistemas que estaban funcionando detrás de escena”.
“Sabían que el automóvil debe ir del punto A al punto B. Pero no saben lo que sucede debajo del capó. Y después de presenciar la complejidad, es menos probable que den por sentadas las conversaciones futuras. Animo a las organizaciones a dar a los usuarios comerciales una mayor exposición a la conversación tecnológica”, resumió.
La importancia de la calidad de los datos
Ku también compartió una anécdota de una conversación que tuvo una vez con un director ejecutivo que insistió en que su organización tenía todos los paneles de datos e informes que necesitaba. Después de obtener permiso para hablar con los empleados encargados de generar sus informes, Ku se sentó y habló con unos 20 de ellos.
“Y descubrí que estos empleados son todos analistas financieros, personas responsables de sus estados de flujo de efectivo o informes de balance. Cuando pregunté sobre el porcentaje de datos incorrectos, inválidos o desactualizados, la cifra fue del 90 %”, dijo Ku.
Resultó que las fuentes de datos no eran lo suficientemente buenas y el analista tuvo que corregir los numerosos errores exportando datos del ERP a una hoja de cálculo para corregirlos manualmente. Si bien todos los errores se corrigieron antes de que los informes se generaran y enviaran al director ejecutivo, el costo de mano de obra fue enorme, ya que entre el 50 % y el 75 % de su tiempo se dedicó a solucionar problemas de datos.
“Tuvimos que informarles que la razón por la que existen estos problemas de datos se debe a la falta de una gobernanza adecuada o procesos de gestión de datos aguas arriba. Todavía recuerdo la expresión de perplejidad en su rostro cuando les pedí que imaginaran un mundo en el que los datos estuvieran completos, correctos, precisos y completamente definidos; pensaron que arreglar los problemas de datos era su trabajo”.
Con los procesos y sistemas correctos implementados, los analistas posiblemente podrían pasar a análisis de alto valor que beneficien sustancialmente a la organización. Por supuesto, esto implica un cambio cultural en la forma en que las organizaciones gestionan sus datos.
El momento de empezar es ahora
El otro panelista, Balaji Narayanamurthy, presidente y jefe de Business Intelligence de Axis Bank, compartió sus ideas sobre la gestión de datos. Si bien los paneles y los modelos de aprendizaje automático parecen atractivos, el consejo de Narayanamurthy es comenzar temprano en áreas como el gobierno de datos.
“Mantenga el gobierno de datos, la privacidad de datos y todas las demás cosas fundamentales al principio, porque simplemente se vuelven mucho más complejos de cambiar en una etapa posterior”, sugirió.
Finalmente, no intente hervir el océano, aconsejó otro ejecutivo: “Debe ser muy táctico sobre con qué sistema comenzar. No puede concentrarse en todos los sistemas porque el costo sería astronómico”.
«Con [a solution] como Informatica como herramienta, podemos acelerar [data initiatives] eliminando los procesos manuales. Comience con algo pequeño y haga grandes avances en torno a un proyecto específico con resultados bien definidos. Después de eso, puede usar eso como una historia de éxito para obtener más aceptación”.
Paul Mah es el editor de DSAITrends. Ex administrador de sistemas, programador y profesor de TI, disfruta escribiendo código y prosa. Puedes localizarlo en [email protected].
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