El reto de la calidad del dato en el sector financiero

Como es fácil entender, el reto de la calidad del dato es una gran prioridad para las empresas dedicadas a servicios financieros. No en vano, el éxito de prácticamente todo tipo de operaciones diarias y decisiones críticas dependen en buena medida de aspectos como la calidad del dato, así como de su coherencia y disponibilidad. En la práctica, la globalización de los mercados financieros, así como el actual contexto marcado por la era digital impone la realización de análisis para minimizar riesgos a la hora de realizar operaciones. Por un lado, el escenario es mucho más complejo, pero por otra parte no cabe duda de que también surgen más y mejores oportunidades.

Desafíos para alcanzar la calidad del dato

En el actual contexto, por lo tanto, las compañías del sector han de hacer frente a retos cada vez más importantes en cuanto a calidad de la información financiera que se maneja. No se trata de una exigencia específica, pues la calidad de los datos son un valor estratégico de primer orden para toda organización, si bien en este caso se dan una serie de circunstancias características propias.

Básicamente, la calidad del dato es esencial tanto para minimizar el riesgo como para informar de las mejores decisiones de negocio con una mayor confiabilidad. Pero gestionar el dato como un activo de negocio requiere de una administración acorde con la política de la empresa, incluyendo las necesidades de los distintos departamentos.

Aunque las empresas de servicios financieros se han caracterizado por adoptar herramientas de calidad de datos de forma temprana, esta ventaja de partida tiene una serie de peculiaridades. Es a partir de las mismas como se configuran las singularidades del desafío que para ellas supone.

Entre otras, contar con herramientas para la calidad del dato diseñadas para su manejo por el personal de TI constituye un handicap en muchos aspectos. Sobre todo, a la hora de extender esa a toda la organización, tal y como demanda un enfoque actual basado en un gobierno de datos de corte participativo.

Se trata, sin ir más lejos, de elaborar estrategias, implementar proyectos y mantenerlos de forma conjunta. En ellos, además del departamento tecnológico, también estará implicada el resto de la organización, bien en su conjunto o de forma selectiva, en función de los usuarios afectados o necesidades específicas.

La evolución de aquellas primeras herramientas, en suma, han dado lugar a soluciones tecnológicas más efectivas, pero también especialmente adaptadas a la nueva realidad digital. Las necesidades de ésta, por lo tanto, las satisfacen de un modo mucho más eficiente las soluciones maduras que actualmente encontramos en el mercado. 

Las compañías de servicios financieros, por lo tanto, se ven en la tesitura de adaptarse a este nuevo modelo. De este modo, entre otras ventajas, pueden lograr una gestión de la calidad de datos diseñada dentro de un esquema de autoservicio para mejorar los resultados en sus distintas dimensiones.

Por último, no puede dejar de mencionarse la importancia clave de un enfoque data driven, en el que sin dejar de ser un aspecto clave, la tecnología no basta por sí sola para lograr una orientación al dato idónea, que posibilite su liberación y, con ello, maximice su valor. Con mayor razón, si cabe, en un sector que depende de la calidad del dato de un modo tan decisivo como es en el caso que nos ocupa.