Ventajas de la virtualización de datos para servicios financieros
Las entidades financieras se encuentran con grandes retos a la hora de gestionar la información de forma ágil y de aplicar estrategias para mejorar los procesos y la toma de decisiones. En esta era en la que la información será el factor de éxito de muchas organizaciones, la complejidad que implica la integración de esta marabunta de datos debe superarse de una vez por todas.
Según Gartner, en 2020 un 50% de las grandes empresas habrá implementado soluciones de virtualización de datos como una opción eficiente y económica para su integración. Pero, ¿qué es exactamente?
La virtualización de datos está muy relacionada con el incremento de agilidad en el acceso a la información de las compañías. Así, su principal objetivo es facilitar la visualización y transformación de los datos de un negocio de forma unificada, simplificada e integrada, sin olvidar la necesidad de que se produzca en tiempo real. Generalmente, este proceso integra datos de fuentes dispersas e incluso, a veces muchos de ellos están replicados.
Gracias al uso de modernas tecnologías, se consigue crear una capa virtual que facilita la provisión de servicios de datos unificados para cualquier negocio. El concepto de “virtual” es especialmente importante porque permite conseguir objetivos similares a los que tradicionalmente se han perseguido con la réplica de datos DWHs y DataMarts pero, sin el incremento exponencial de copias del mismo dato en múltiples repositorios y sin aumentar la complejidad, lo que elimina el coste de la inseguridad de tener estos datos repartidos en múltiples localizaciones de la organización.
¿Qué aporta al sector financiero?
Desde el punto de vista de la transformación, normalmente categorizamos los bancos en dos grupos diferentes: aquellos para los que la innovación y la disrupción forman parte de su ADN y, en el segundo grupo, encontramos todos los bancos tradicionales que están adoptando la innovación y la digitación con diferente velocidad e intensidad. En este sentido, y tomando como referencia los Best Digital Bank Awards de 2017, podemos decir que las referencias en innovación son Citi y Wells Fargo en Norteamérica; BBVA, Citi, mBank, Nordea, Yapi Kredi y TBC Bank en Europa; Citi y BBVA en Latinoamérica; Citi y DBS en Asia; Citi, Samba, CIB, Bank Leumi y Banco Comercial Nacional en Oriente Medio y, finalmente, de nuevo Citi en África.
Además de este ranking, desde GFT, estamos convencidos de que las tendencias de transformación de las entidades se pueden clasificar en torno a cuatro pilares: banca aumentada, banca abierta, banca cognitiva y banca de automatización. En concreto, la virtualización de datos tiene un papel clave en la banca cognitiva donde los datos son el principal combustible, pero todavía sigue presentando algunos retos a las entidades que apuestan por ella.
Retos de la virtualización de datos
En general, los principales retos a los que se enfrenta el sector bancario con respecto a la integración de datos son el aumento exponencial de la información a gestionar y explotar para sacar provecho de la digitalización bancaria, la complejidad de los datos que almacenan, la falta de calidad y consistencia de estos datos y, evidentemente, el cumplimiento con la nueva normativa, como por ejemplo, con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
El principal requisito previo para sacar todo el partido posible a Business Intelligence (BI), Machine Learning o Deep Learning no es otro que tener los datos disponibles e integrados en tiempo real desde diferentes fuentes. Con este fin, la virtualización se está convirtiendo cada vez más en un recurso clave para gestionar estas necesidades en combinación, dependiendo del caso de uso, con otras estrategias como Big Data lakes (repositorios de datos no estructurados y en bruto) y/o clusters online de datos (data stream clustering para el consumo en tiempo real de datos de diferentes fuentes).
En definitiva, los bancos pueden obtener beneficios sustanciales gracias a su virtualización en muchas áreas (reducciones de costes, agilidad en la implementación de proyectos, aumento del control o cumplimiento con la estricta regulación). Sin duda, la gestión de datos es clave para garantizar un servicio de calidad a los clientes de las entidades financieras.
Este artículo se publicó originalmente en Banca 15.
