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.
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.
A continuación analizaremos las cuatro más relevantes:
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.
¿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:
Perfilar los datos en varios puntos de captura o en los procesos,
Crear reglas de calidad que automaticen tareas,
Reportar los progresos obtenidos a lo largo del tiempo.
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.
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.