El valor de la gestión de datos

4 Requerimientos y retos a partir de los acuerdos de Basilea

Posted on Fri, Jul 26, 2013

La correcta aplicación de la normativa derivada de los acuerdos de Basilea (Basilea I, Basilea II/Basilea 2 y Basilea III) implica hacer frente a una serie de retos y requerimientos establecidos por los convenios.

Requerimientos y retos a partir de los acuerdos de Basilea.jpg

Algunos de estos retos son:

  • ¿Con qué formatos contamos y cómo son utilizados?

  • ¿Dónde se almacenan estos datos y por cuánto tiempo?

  • ¿Cómo son introducidos y viajan dentro de la organización?

  • ¿Dónde se manipulan los datos? ¿Quién lo hace?

  • ¿Qué premisas o reglas de negocio necesitan cumplir los datos?

  • ¿Qué impacto ocasionan dentro del ecosistema informacional?

  • etc.

Basilea II establece las condiciones mínimas que una entidad bancaria debe  tener para asegurar su estabilidad en un ecosistema económico mundial. Aprende como cumplir con esta  normativa aquí.

A continuación analizaremos las cuatro más relevantes:

1. La integridad

Los datos tienen que alimentar el modelo y los reportes. Los departamentos de IT tienen que ser capaces de capturar toda la información desde todos los sistemas/fuentes de datos y para eso tienen que adaptar sus procesos con rapidez.

Esa información puede venir de proveedores externos, residir en sistemas dispares y formatos diferentes, ya que a veces los datos se capturan manualmente y otras se extraen con múltiples interfaces, que a su vez llevan a cabo transformaciones customizadas.

Es necesario vertebrar una estrategia de integración de datos para evitar estos errores e inconsistencias, y que además sea capaz de satisfacer la necesidad de acceso universal, que pueda soportar cualquier latencia y que permite aplicar transformaciones pre-construidas o adaptarlas a necesidades sobrevenidas. De esta forma, se evitan errores e inconsistencias derivadas de la información que proviene de los citados sistemas dispares.

2. La precisión

¿Cómo evitar descuadres, desviaciones, errores, omisiones o inconsistencias en dichos datos? Como se cita en el punto anterior, estos errores suelen producirse como consecuencia de llevar a cabo procesos manuales de introducción de datos o a causa de que la calidad de los datos no está validada correctamente. La exigencia de transparencia supone la necesidad de precisión. Ésta no es una tarea sencilla atendiendo a que:

  • Con el tiempo, hay que capturar más datos de más fuentes en más sistemas (aplicaciones de negocio, fuentes externas, web, call centers, etc.

  • Los datos introducidos para un propósito, eventualmente pasarán a ser utilizados en otras aplicaciones y para fines distintos.

  • Es necesario un mayor nivel de calidad de datos requerido para procesos automatizados

  • Los datos defectuosos pueden suponer efectos en cadena.

  • Pueden crearse repositorios de datos para fines departamentales o unidades de negocio independientes (ej: copias de bases de datos de clientes, entornos de desarrollo, datos facilitados a explotadores externos.

Por eso es conveniente contar con una buena solución de Calidad de Datos que nos aporte la capacidad de:

  1. Perfilar los datos en varios puntos de captura o en los procesos,

  2. Crear reglas de calidad que automaticen tareas,

  3. Reportar los progresos obtenidos a lo largo del tiempo.

3. La auditabilidad

Los auditores externos solicitan datos que justifiquen los valores que ofrecen los informes. Por eso es necesario contar con la trazabilidad del dato y los metadatos.

Es importante establecer un sistema de gestión de metadatos que asegure la visibilidad y la trazabilidad de éstos. De esta forma podemos monitorizar las interacciones y documentar el proceso en el que se produce y utiliza la información.

4. La anticipación

Llevar una buena gestión de datos no sólo supone tener un buen control sobre éstos, sino también ser capaz de anticiparse a un resultado erróneo, a publicar un informe con información inconsistente o incluso detectar una oportunidad de mejora que pueda repercutir en el EBITDA. Podemos detectar oscilaciones de datos que puedan impactar en el resultado final con tiempo suficiente como para reaccionar y automatizar tareas antes de que lleguen a publicarse. Éste es un “colchón de seguridad” que nos permitirá ponernos en marcha antes de que se presente la incidencia.

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Topics: Requerimientos de Basilea