Colección y organización de datos de calidad en el sector bancario: problemas y soluciones

Por qué en los noventa las empresas del sector bancario fueron las primeras en llevar a cabo la colección y organización de datos de calidad y hoy son una de las industrias más rezagadas en lograr asegurar data quality? ¿En qué momento se produjo la inflexión? ¿A qué causas se debe? ¿Hay tiempo para solucionar los problemas de calidad de datos de las entidades financieras?

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Nunca es tarde para empezar a resolver las cuestiones de data quality que surgen en una organización y, de hecho, cuanto antes se detecte esta necesidad, más efectiva será la respuesta. En el caso de de las empresas del sector banca, el problema no es sólo de calidad, sino también de gobierno, un aspecto que incide directamente en la efectividad con que se produce la colección y organización de datos de calidad.

Los problemas de calidad de datos en el sector bancario

Hace un par de décadas, los servicios financieros destacaban por la temprana implementación de herramientas de calidad. Y todo iba bien. Sin embargo, el aumento de complejidad de las operaciones y la necesidad de una mayor agilidad en los procesos, hizo que las organizaciones comenzasen a avanzar hacia una modalidad de consumo de datos en autoservicio.

Hasta aquí no parece haber ningún problema... y, sin embargo, es en este momento donde se comienza a perder alineación con los estándares de colección y organización de datos de calidad, tal y como expone un reciente estudio de Informatica y WBR (“Modernizing Data Quality & Governance: Unlocking Performance & Reducing Risk”). Y es que, mientras que la autonomía usuaria a la hora de acceder a los datos era ya una realidad, no sucedía lo mismo con las herramientas de data quality, que seguían ligadas indefectiblemente a IT, obligando al resto de usuarios de negocio a llevar a cabo procesos de calidad de datos manuales.

En este white paper se estudian las razones de la proliferación de problemas relacionados con data quality en el sector y es que, a pesar de las importantes inversiones en programas de calidad y gobernabilidad de datos, las compañías de servicios financieros siguen luchando con este asunto, que no terminan de controlar y les lleva a trabajar en condiciones de riesgo más elevadas de lo deseable y, en ocasiones, a bloquear su crecimiento. Las encuestas realizadas a altos ejecutivos de la industria concluyen que:

• Pese a que la calidad de datos se considera una prioridad para más del 80% de los encuestados, la mayoría de esas compañías sienten que sus esfuerzos sólo les conducen a resultados mediocres en este campo.  

• Los problemas de calidad empiezan a afectar visiblemente a los procesos de negocio, como se nota por su impacto negativo para las funciones de cumplimiento normativo y gestión de riesgos.

• La madurez del gobierno de los datos juega un papel crucial en la calidad, como demuestra la mayor precisión, completitud, fiabilidad y consistencia de los datos de organizaciones con un data governance formalizado frente a las que no lo tienen.

Cómo solucionar los problemas de colección y organización de datos de calidad

1. Entender data quality como una necesidad, más que como una opción y comenzar a plantearse la resolución de este tipo de problemas como una obligación, en vez de evaluar su viabilidad en términos de ROI.
2. Proveerse de los medios y herramientas necesarios para cuantificar el coste empresarial de la mala calidad de los datos.
3. Asegurar una estrecha colaboración entre los líderes empresariales y de TI, ya que, cuando esto sucede se consiguen mejores resultados en la colección y organización de datos de calidad.
4. Actualizar las herramientas de calidad de datos, proveyendo a la fuerza de trabajo, que ya accede en autoservicio a sus datos, de soluciones que les permitan también ocuparse de su calidad, de forma automatizada y no de forma manual, como se está haciendo en la mayoría de organizaciones del sector.