--- title: Detección de Fraude en el sector financiero mediante Data Lakes description: Las empresas del sector financiero tienen la oportunidad de aprovechar la analítica a través de Hadoop para contrarrestar el riesgo o aumentar los beneficios. image: https://blog.powerdata.es/hubfs/images/Data%20Lake.jpg --- # Detección de Fraude en el sector financiero mediante Data Lakes Las empresas del sector financiero tienen la oportunidad de aprovechar la analítica a través de Hadoop para contrarrestar el riesgo o aumentar los beneficios. may 15, 2017 --- **El sector financiero se mueve cada vez más hacia nuevos paradigmas y tecnologías como la nube y el móvil**, y eso añade complejidad a la hora de afrontar desafíos crecientes como: - **Pérdidas financieras directas** derivadas de fraude y delitos financieros. - **Pérdidas indirectas** por impacto reputacional. - **Importantes costes operativos** para abordar estos problemas. - **Problemas de satisfacción del clientes** debido a inconvenientes causados por falsos positivos que obstaculizan transacciones legítimas. ![Data Lake.jpg](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/images/Data%20Lake.jpg?width=700&height=468&name=Data%20Lake.jpg) Todo esto ha incrementado la necesidad de que los ejecutivos de los bancos mejoren su eficacia en la lucha contra el fraude. **Y es precisamente este aumento de transacciones financieras a través de canales digitales lo que ya permite nuevas formas de aprovechar el big data para ofrecer servicios más seguros y rentables**. Los weblogs de transacciones y los datos máquina proporcionados por sensores abren nuevas oportunidades para monitorizar y analizar eventos físicos en la búsqueda de actividades anómalas. Las empresas del sector financiero tienen ahora la oportunidad de aprovechar la analítica a través de nuevas plataformas como [Hadoop](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/402826/5-ventajas-de-la-arquitectura-de-Hadoop), y pueden hacerlo tanto para contrarrestar el riesgo como para aumentar los beneficios. **Los esfuerzos de detección efectiva que identifican actividades anómalas o fraudulentas, no sólo contrarrestan con éxito los riesgos legales o relacionados con la rentabilidad, sino que también mejoran la imagen de marca de una empresa en un entorno cada vez más competitivo**. Por lo tanto, el éxito de la gestión de big data no sólo ayuda a contrarrestar el fraude, sino que también complace a los clientes que buscan más seguridad y una gama más amplia de servicios.   ## **El reto** Los analistas de datos del [sector financiero](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/el-gobierno-de-datos-para-las-instituciones-financieras) y de seguros encuentran problemas con el volumen, la variedad y la velocidad cada vez mayor de los datos. **Con el aumento de la consolidación en la industria y el crecimiento de los silos de datos, los analistas pierden mucho tiempo encontrando y conciliando manualmente datos fragmentados, duplicados, inconsistentes, inexactos e incompletos en toda la organización**. Si no pueden acceder y compartir los datos que necesitan entre sí de una manera oportuna, se arriesgan a producir informes incompletos y hacer predicciones en las que no se puede confiar. **Y esto puede dar como resultado una detección de fraude y una gestión de riesgos de menor calidad**. Las soluciones tradicionales típicamente se han centrado, o bien en procesos costosos, manuales y que consumen mucho tiempo, o bien en la integración de soluciones puntuales fragmentadas. Ambas obligan a los analistas a esperar semanas para obtener datos útiles. Sin embargo, **un enfoque sistemático para administrar big data mediante data lakes permite a los analistas extraer rápida y repetidamente valor comercial de una gran cantidad de datos sin aumentar el riesgo**.   ## **Beneficios clave** ### **Encontrar cualquier dato y descubrir relaciones importantes** **El descubrimiento de datos basado en machine learning permite a los analistas de servicios financieros encontrar nuevos datos y relaciones que de otro modo resultarían desafiantes y requerirían mucho tiempo si se quisieran encontrar de forma manual**. El matching y vinculación de big data en tiempo real acelera y perfecciona el dominio de los datos y el descubrimiento de relaciones de datos para todos los datos críticos de la empresa. **Los analistas de datos pueden encontrar cualquier dato y descubrir las relaciones más importantes para realizar un análisis de riesgos y fraudes de forma preciso y específica**.   ### **Preparar y compartir rápidamente los datos que necesitas** Los analistas de datos pueden preparar y compartir con rapidez los datos que necesitan para ofrecer análisis de riesgo y fraude. **Es posible trabajar con cualquier dato a cualquier velocidad**, con procesamiento de datos más rápido y repetible, y entrega de datos en cualquier lugar para de esta forma proporcionar a los responsables de la [toma de decisiones](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/338720/importancia-de-la-calidad-de-datos-para-la-toma-de-decisiones) los datos que necesitan para crear valor empresarial rápidamente. **Es posible una colaboración eficaz entre analistas de datos, administradores de datos y otros usuarios empresariales para que el big data se convierta rápidamente en conocimiento. Se obtienen los datos correctos para las personas adecuadas en el momento adecuado**.   ### **Más información de confianza de más datos sin más riesgo** Con herramientas como las de Informatica, l**os analistas de datos pueden obtener más información de confianza de más datos sin incurrir en riesgos adicionales gracias a las capacidades de seguridad y gobernabilidad incorporadas a la arquitectura**. Esto ofrece a los analistas de datos una [visión de 360 grados](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/mdm-360-puede-transformar-tu-marketing-y-tus-ventas) sobre el riesgo en toda la organización, lo que les permite ofrecer servicios más seguros y rentables.   [Big Data](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/topic/big-data) [Data Analytics](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/topic/data-analytics) ## Artículos relacionados Gestión de Datos ### [Más allá de la IA: Snowflake Cortex como motor de agilidad estratégica](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/más-allá-de-la-ia-snowflake-cortex-como-motor-de-agilidad-estratégica) En un contexto donde las organizaciones necesitan convertir datos en decisiones cada vez más rápido, herramientas como Snowflake Cortex Code abren... 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