Los avances tecnológicos recientes han revolucionado la forma en que las organizaciones gestionan y comprueban su información. El análisis de datos Big Data se ha convertido en un recurso invaluable para una amplia gama de industrias, y las finanzas no son la excepción.
Este recurso les ha permitido a diversas compañías obtener información más precisa y detallada, lo que a su vez ha trascendido en la toma de decisiones estratégicas y en la ponderación de riesgos asociados.
En este artículo, te daremos a conocer las características fundamentales y cómo funciona el Big Data en el ámbito financiero, así como sus implicaciones para el futuro de esta industria.
Generalidades: Características del Big Data
En primer lugar, el término Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos.
Este conjunto recopilado proviene de diversas fuentes, como transacciones financieras, redes sociales, dispositivos móviles y sensores, e incluye información estructurada y no estructurada, como texto, imágenes, audio y video.
Las características del Big Data, son conocidas como las “V’s”y de acuerdo con las magnitudes actuales se tratan de 7 en total:
-
Volumen
Se trata de la cantidad de datos manejados. Se estima que cada día se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos, provenientes de una variedad de fuentes.
-
Velocidad
Los datos se generan en tiempo real y se transmiten a una velocidad vertiginosa a través de diversas plataformas y dispositivos. Por ejemplo, las transacciones financieras se registran instantáneamente, los posts en redes sociales se publican al instante y los sensores recopilan datos continuamente.
-
Variedad
El Big Data contempla un amplio abanico de formatos y tipos de datos. Estos pueden ser estructurados, como números y tablas en bases de datos relacionales, no estructurados o semiestructurados, como los documentos XML o JSON.
-
Veracidad
Se refiere a la confiabilidad y precisión de la información que se está manejando. En el contexto del Big Data, los datos pueden ser incompletos, inexactos o estar contaminados con ruido y sesgos.
-
Valor
El valor es una característica fundamental del Big Data, ya que su objetivo principal es extraer información valiosa y relevante que pueda utilizarse para tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva.
-
Variabilidad
Es la inconsistencia de los datos en términos de su estructura y formato. Los datos pueden variar en gran medida en su presentación, lo que dificulta su almacenamiento y procesamiento uniforme.
Por ejemplo, los nombres de los clientes pueden estar escritos de diferentes maneras o las fechas pueden estar en formatos distintos.
-
Visualización
La visualización de datos es una magnitud importante en el Big Data, ya que permite representar información compleja de manera clara y comprensible.
Las herramientas de visualización, como gráficos, diagramas y tablas de datos, ayudan a los usuarios a interpretar y entender los patrones y tendencias en los datos de manera intuitiva.
¿Cómo funciona el Big Data en finanzas?
En líneas generales, el Big Data brinda a las instituciones financieras una visión más holística de sus operaciones y clientes, lo que resulta crucial para la toma de decisiones estratégicas.
Big Data y análisis de datos
Las instituciones financieras recopilan datos de múltiples fuentes, incluidas transacciones de clientes, historial de crédito, movimientos del mercado y noticias.
Utilizan herramientas avanzadas de Big Data y análisis de datos, como algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo, para identificar patrones, tendencias y correlaciones en los datos que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
Esto les permite comprender mejor el comportamiento del mercado, los hábitos de los clientes y las condiciones económicas.
Estudios financieros
Los modelos predictivos alimentados por el Big Data, con datos históricos y en tiempo real, permiten a los analistas realizar un estudio financiero con el fin de anticipar tendencias en el mercado y tomar decisiones más acertadas sobre dónde invertir y cuándo hacerlo.
Además, el Big Data facilita la personalización de los servicios financieros según las necesidades y preferencias individuales de los clientes.
Gestión de cartera
En la gestión de cartera, el Big Data se utiliza para optimizar la asignación de activos y minimizar el riesgo. Los gestores se apoyan en el análisis avanzado para identificar oportunidades de inversión, diversificar sus carteras y ajustar sus estrategias según las condiciones del mercado en tiempo real.
El Big Data también permite un monitoreo continuo del rendimiento de la cartera, lo que facilita la identificación de tendencias emergentes y la toma de decisiones proactivas para maximizar los rendimientos y proteger los activos de los inversores.
Evaluación de riesgos
El Big Data juega un papel relevante en la evaluación de riesgos, al permitir a las instituciones financieras analizar una amplia gama de datos para evaluar el riesgo de crédito, mercado y operativo.
Al integrar datos de múltiples fuentes, como historiales crediticios, comportamientos de pago, condiciones económicas y noticias financieras, las organizaciones obtienen una visión completa de los riesgos potenciales y toman medidas para mitigarlos.
Implementar Big Data en tu organización financiera con SQDM
En SQDM ponemos al servicio de las organizaciones financieras soluciones integrales en analítica de datos para implementar con éxito el Big Data y aprovechar su potencial al máximo.
Proporcionando las herramientas y servicios especializados para abordar los desafíos únicos que enfrentan las instituciones financieras en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
Además, ofrecemos los servicios de consultoría estratégica para que desarrollen una visión clara y un plan de acción a la hora de implementar el Big Data en sus operaciones.
Nuestros consultores trabajan en estrecha colaboración con los clientes para comprender sus necesidades y objetivos comerciales, identificar áreas de oportunidad y diseñar estrategias personalizadas.
Por otra parte, en SQDM acompañamos a las organizaciones financieras en el diseño arquitecturas de datos sólidas y escalables para que manejen grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Esto incluye la selección de tecnologías y plataformas correspondientes, el diseño de modelos de datos flexibles y la implementación de infraestructuras de almacenamiento y procesamiento de datos robustas.
Acompañado también por los servicios de integración de sistemas (internos y externos) como bases de datos transaccionales, sistemas de gestión de clientes (CRM) y fuentes de datos externas para ayudar a conectar y consolidar datos de múltiples fuentes en un repositorio centralizado.
Para conocer más detalles, contacta a nuestro panel de expertos ¡Te esperamos!
