En servicios financieros y aseguradoras existen oportunidades significativas de obtención de beneficios mediante la aplicación de Big Data y Analytics

En concreto, el informe de EY, FrontQuery y Teradata recomienda que, aunque en España solo un pequeño porcentaje de entidades en el sector financiero ha desarrollado proyectos Big Data, es el momento de eliminar las barreras y poner en marcha este tipo de iniciativas, emprendiendo un proceso de capacitación y transformación de forma coordinada, a partir de la estrategia corporativa y de clientes y con el soporte continuado de la tecnología.

En cuanto al liderazgo que las empresas del sector financiero deben asumir, el estudio señala varias razones: continuamente generan y adquieren nueva información, cuentan ya con regulación para el tratamiento de datos y la gestión del riesgo y disponen de las capacidades tecnológicas requeridas para explotar Big Data y Analytics y obtener ventajas competitivas.

En servicios financieros existen oportunidades significativas de obtención de beneficios mediante la aplicación de Big Data y Analytics. Con la crisis del sector financiero de 2008, la presión regulatoria ha forzado a muchos negocios, particularmente en banca, a invertir en áreas como gestión de riesgo, cumplimiento normativo y operaciones. Esto ha acelerado la gestión empresarial de los datos, lo que constituye un buen punto de partida para impulsar proyectos Big Data y de explotación de datos.

Para Hyong Kim, Global Financial Services Organization Sector Leader, Enterprise Intelligence de EY, “las tres grandes palancas en la adopción de Big Data son la simplificación, la reducción de costes y el incremento de ingresos. Un área en la que se obtienen beneficios adicionales mediante la aplicación de técnicas y metodologías de analítica avanzada, que permitan nuevas y diferenciadas experiencias de cliente”.

También subraya el documento que Big Data se describe habitualmente en términos de volumen, variedad, velocidad y veracidad, y muchas organizaciones se están enfrentando a cada una de estas medidas de modo individual porque no disponen de los medios, tecnológicos y humanos, para gestionar el enorme crecimiento en volumen y variedad de datos estructurados y no estructurados, provenientes de fuentes internas y externas.

Barreras que ralentizan proyectos Big Data

A pesar de que se reconoce que convertir los datos en información constituye una gran ventaja, cuestiones como analíticas en tiempo real, veracidad de las diferentes fuentes de datos, o herramientas y tecnologías a emplear, son, sin duda, barreras que ralentizan la puesta en marcha de proyectos de Big Data.

Unas barreras que las entidades encuestadas relacionan principalmente con las capacidades tecnológicas necesarias: existe la percepción de que es necesario realizar fuertes inversiones en tecnología para poder acometer este tipo de proyectos, algo difícil de asumir si se tienen en cuenta las restricciones presupuestarias actuales y la dificultad de estimar y cuantificar el retorno y rentabilidad de estos proyectos.

En una disciplina tan novedosa, la falta de conocimiento y talento es también un serio problema, en especial para las aseguradoras. Es necesario contar con científicos de datos, expertos en visualización, analistas de negocio, profesionales en la gestión de datos y otros especialistas como expertos en tratamiento de datos confidenciales, y el desarrollo de estas capacidades en el seno de las entidades es complejo en el corto plazo.

Además hay otros frenos como la falta de un enfoque global en lugar de iniciativas aisladas y limitadas dentro de la empresa, la dificultad de construir el business case de estos proyectos, el ajustarse al cumplimiento normativo en temas de tratamiento de datos, e incluso el desconocimiento por parte de las empresas de qué hacer con los datos disponibles, son aspectos que deben ser considerados y resueltos cuando se diseñan e implementan estrategias de Big Data y Analytics.

(*) Más información y acceso al informe completo pulsando en este enlace y en www.teradata.com