Las empresas del sector financiero tienen la oportunidad de aprovechar la analítica a través de Hadoop para contrarrestar el riesgo o aumentar los beneficios.
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:
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, 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.
Los analistas de datos del sector financiero 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.
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.
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 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.
Con herramientas como las de Informatica, los 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 sobre el riesgo en toda la organización, lo que les permite ofrecer servicios más seguros y rentables.
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