Hoy más que nunca, el sector financiero se enfrenta al reto de optimizar el uso y el valor del dato a través de la evolución de los assets tecnológicos y las nuevas formas de trabajar. Además de esto, el endurecimiento de la normativa, unido a las exigencias de los clientes y la necesidad de compartir información de diferentes fuentes, son factores que contribuyen a poner el foco en data analytics automation. Es el aliado esencial para automatizar procesos y datos que ayuden a descubrir lo que nos dice esa información para tomar decisiones en tiempo real.
The Information Lab Spain asegura que las principales propuestas existentes para la data analytics en el sector financiero se centran en cinco pilares: data management y data engineering, process automation y definition, business intelligence y analytics, data visualization y data art y, por último, data culture y engagement.
Gracias a herramientas de data management como Snowflake, la unificación de todo origen y fuente de datos para explotarlos se hace de forma más fácil por parte de los distintos departamentos de la organización. Process automation es la forma más ágil y eficaz de unificar datos de diferentes orígenes y automatizar procesos manuales. Business intelligence permite tomar decisiones basadas en datos. Por su parte, data culture es clave para que la comunidad interna del dato sepa como interactuar entre sí.
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Data visualization en el sector financiero
La data visualization merece resaltarse por algunas de sus múltiples ventajas. Como ocurre en la industria farmacéutica, el sector de servicios financieros está viviendo una importante fase de innovación y digitalización, y la data analytics facilita que muchas de sus áreas puedan beneficiarse de su aplicación. Una de estas áreas es la de Negocio.
Como señala Ignacio Gil Bárez, Account Manager de The Information Lab Spain, “existe una creciente demanda de herramientas de visualización de datos, pues el sector necesita tener insights y control dentro de las áreas estratégicas de la empresa”.
Un enfoque analítico de autoservicio pone de relieve cómo alinear a los profesionales sobre el valor de los datos
La data visualization supone una ayuda a la hora de empoderar a la empresa en las actividades de análisis diarias que garantizan la gobernanza, para reducir los esfuerzos manuales de presentación de datos, para alejarse de las tareas repetitivas del Excel y para eliminar los silos dentro de los departamentos.
The Information Lab Spain propone un enfoque de análisis de autoservicio que ponga de relieve cómo alinear a los profesionales en el valor de los datos, desde un concepto tradicional, con una percepción más limitada, para llegar a un grado más desarrollado y así empoderar a las áreas de negocio con herramientas potentes de data analytics que faciliten la toma de decisiones.
La data visualization contribuye a fomentar el autoservicio para poder generar informes, analizar los datos, añadir nuevas dimensiones y dar respuestas ágiles a las necesidades del mercado. “La visualización de datos otorga un mayor control y confianza a los responsables de las unidades de negocio para dar respuesta al cliente”, añade Ignacio Gil Bárez.
Data analytics, nuevas oportunidades para toda la organización
Además, la data visualization mejora y aporta un análisis de comportamiento omnicanal para construir ofertas personalizadas y actividades de fidelización de clientes. Tanto en el diseño y el seguimiento de campañas de marketing como en la mejora de los servicios de atención al cliente a través del análisis de contactos y conversaciones, la analítica visual beneficia en las comunicaciones. Igualmente, el área de Operaciones encuentra un avanzado apoyo gracias al monitoreo de aplicaciones, seguimiento de documentos de conformidad, gestión de siniestros y optimización de costes.
También beneficia al área de Auditoría, Riesgo y Cumplimiento. La data visualization permite examinar, supervisar y controlar el acceso al procedimiento, evaluación y planificación de riesgos, seguimiento de incidencias y compromisos. También facilita el análisis de fraude y de riesgos en tiempo real. En cuanto a los agentes y la red, data analytics genera cuadros de mando interactivos de KPIs para mejorar la comunicación, el rendimiento y fortalecer las relaciones.
Por tanto, la data visualization es una manera de democratizar el acceso y el uso de los datos, para optimizar costes y contribuir a los proyectos de uso compartido de datos dentro de la organización. Es indiscutible que esta tecnología permite experimentar con los datos para identificar nuevos casos de éxito con valor añadido.
