En lo referente a la transmisión de datos, resulta más importante para qué se usan y no tanto el volumen que estos representen. En este sentido caben destacar también el fortalecimiento de la seguridad y las operaciones corporativas. Big Data es un término que se utiliza para describir las metodologías actuales que se utilizan para recopilar, clasificar, procesar y analizar conjuntos de datos masivos y complejos.
A diferencia de antes, en la actualidad los seres humanos están creando datos a un ritmo exponencial. Se estima que el 90% de la data del mundo fue creada en los dos años previos de acuerdo con un estudio realizado por IBM en 2015. En el mismo estudio se señaló que creamos 2.5 exabytes de data cada día, para ponerlo claro estamos hablando de 18 ceros. Por supuesto, esta tendencia no irá a la baja todo lo contrario se estima que para 2025 estaremos creando 463 exabytes de data cada día, según información del Foro Económico Mundial.
¿Qué significa Big Data?
Cuando hablamos de Big Data nos referimos a todas aquellas formas en las que interactuamos con grandes conjuntos de datos. Específicamente en la industria de los servicios financieros se trata de obtener información en tiempo real de los datos para llevar el negocio hacia delante: llámese optimizar el crecimiento del negocio, hacer un análisis en tiempo real, hacer un análisis de clientes o un análisis predictivo.
El Big Data y la industria de los servicios financieros
Para las instituciones y servicios financieros no es nada nuevo el panorama digital, ya que han tenido que experimentar un proceso de conversión que ha contribuido a que exista un cambio tecnológico y de comportamiento. Ahora bien, si nos preguntamos cuáles han sido los resultados de la interacción del Big Data en las finanzas podemos decir que ha contribuido a importantes avances técnicos en los últimos años que han permitido acceder a soluciones sencillas, adaptadas, basadas en datos y seguras. De modo que todo el sector se ha visto transformado.
A continuación, hablaremos de 5 tendencias de Big Data en la industria de los servicios financieros para considerar en la industria de los servicios financieros en 2023. De esta forma podrás mantener al día a tu empresa en el mundo digital.
Calidad de la data
Cuando se trata de data es importante utilizarla para los fines correctos más que únicamente almacenarla. Pero algo a tener en cuenta es que la data normalmente proviene de fuentes distintas, lo que significa que no siempre se aceptan y existen retos para su gestión.
Por otra parte, las herramientas de análisis en tiempo real proporcionan a los almacenes de Big Data exposición, precisión y velocidad para ayudar a las empresas a extraer información de calidad y permitir introducir nuevos productos, así como ofertas de servicios y capacidades.
Requisitos reglamentarios
Muchas empresas se enfrentan a requisitos normativos que regulan el acceso a datos críticos y aceleran los requisitos de informació.n Algunas tecnologías de Big Data permiten a las empresas de servicios financieros ampliar la gestión de riesgos de forma rentable, a la vez que mejoran las métricas y la presentación de informes para ayudar a transformar los datos con el fin de hace un procesamiento analítico para proporcionar los conocimientos necesarios que permitan la gestión de riesgos.
Silos de datos
Los datos financieros tienen distintas procedencias, como documentos de los empleados, correos electrónicos, aplicaciones empresariales, etc. La combinación y conciliación de Big Data necesita de herramientas de integración de datos que simplifiquen los procesos de almacenamiento y acceso.
Las tecnologías de Big Data y la nube operan conjuntamente para hacer frente a estos temas tan desafiantes. A medida que más instituciones de servicios financieros adopten soluciones en la nube, se convertirán en una indicación más fuerte para el mercado financiero de que las soluciones de Big Data no sólo son beneficiosas en los casos de uso de TI, sino también en las aplicaciones empresariales.
Ciberseguridad
Hablar de datos por fuerza tiene que ir de la mano con la ciberseguridad. No es ningún secreto que, para millones de datos sensibles, como identidad, han quedado expuestos para millones de personas alrededor del mundo. Por esta razón ahora podemos encontrar un software denominado Versive Security Engine el cual ayuda a instituciones de servicios financieros y a bancos a analizar grandes conjuntos de datos de transacciones masivas y datos de ciberseguridad utilizando Machine Learning. Además, se promociona como capaz de integrarse fácilmente con estructuras de datos en la nube, híbridas o locales. Este software utiliza algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones y anomalías en las redes de datos que podrían indicar posibles ciberamenazas.
Puntuación de crédito social del consumidor
Actualmente las redes sociales no solo se utilizan con fines de entretenimiento, tu lista de amigos en Facebook o Instagram también influye en tu solvencia. Es por eso que empresas como Neo Finance, Lend o LendUp utilizan datos personales de las principales redes sociales como Twitter, Facebook o LinkedIn para considerar qué tan riesgoso es otorgar un crédito. Por lo que consideran que las conexiones sociales o profesionales son un factor a tener en cuenta al momento de que otros soliciten un crédito. De esta manera, toman en consideración este tipo de factores a diferencia de las empresas tradicionales que descartarían a alguien que inmigró recientemente sin tener en cuenta sus redes o relaciones.
Hasta aquí hemos podido revisar algunas de las tendencias que seguirán al alza el siguiente año. ¿Qué tan digitalizado crees que está tu equipo actualmente? Si necesitas recibir una asesoría escríbenos a team@databits.ai