La analítica de datos en la Banca

La analítica de datos en la Banca

El Sector Bancario puede sacar aún más partido a toda esa cantidad de información de la que dispone

Si un sector se ha caracterizado por disponer de mucha información, este ha sido históricamente la banca. Siguen siendo los depositarios de nuestro dinero, y los facilitadores de algunos de nuestros deseos en forma de préstamos, pero todas las interacciones que proporcionamos generan información: nuestros hábitos, nuestras compras y nuestros momentos vitales que suponen grandes inversiones.

Oportunidades para explotar los datos en el Sector Bancario

Se requiere medir la rentabilidad por cliente, su riesgo asociado general y por cada operación crediticia, su solvencia financiera e incluso su aversión al riesgo para la propuesta de plan de pensiones, fondos o inversión bursátil.

Todos los datos forman ese cocktail que nos identifica en grupos, similares a los del algoritmo de Netflix que nos recomienda el mejor producto, el que más encaja con nuestros gustos y nuestro historial.

Estos datos se ofrecen al cliente agrupando operaciones por categorías, con la tecnología que proporciona Meniga, que facilita las finanzas personales de manera entendible y moderna.

O las normativas europeas como la PSD2, que nos permite disponer, entre otras cosas, de información centralizada de todas nuestras cuentas en todas las entidades con las que trabajamos en nuestro banco preferido, con agregadores como el de Eurobits.

También podemos centralizar el acceso y la información de nuestros usuarios y clientes en nuestros distintos portales web (web corporativa, banca on-line, landing page de programas), todas las interacciones, preferencias y los consentimientos legales con herramientas como SAP Customer Data Cloud.

Todo son datos para analizar desde distintas perspectivas: para el cliente, para la gestión del negocio, para la optimización de los recursos, el gasto departamental, la gestión de la tesorería o el retorno del marketing.

Todos son datos a los que sacarle partido, como foto fija o como evolución en el tiempo, como aprendizaje, como predicción o como refutación de hipótesis de trabajo.

Herramientas de Analítica de Datos a su alcance

Las herramientas digitales que permiten sacar partido a esta información son múltiples, y cada una tiene sus propias características.

Unas como Microsoft Power BI, Tableau o Microstrategy se adaptan a las distintas necesidades, desde la fiabilidad que da disponer de un único stack tecnológico, a plataformas completas centradas en la analítica, la visualización y compartición con seguridad (no sólo el “data discovering”); u otras que balancean lo mejor de los datawarehouse más tradicionales con las nuevas posibilidades de visualización e interacción de las herramientas modernas.

En muchos casos se puede trabajar con la misma infraestructura de la que se dispone, pero cada vez más datos y mejores tiempos de respuesta que exige el negocio nos lleva a plantear soluciones optimizadas como Vertica, con motor de datos columnar y de procesamiento distribuido, que permite procesar a gran velocidad y en tiempo real, consultas analíticas predictivas complejas escalando a grandes volúmenes de datos (big data).

Infraestructura, información, herramientas y personas para obtener valor para el negocio financiero y para el cliente.

 

Beatriz Calvo

Responsable Técnico para Banca y Seguros

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