Las 3 preguntas claves que debe hacerse la banca tradicional
para evolucionar con Business Intelligence y Data Science
La implementación de estrategias efectivas de Data Science, Business Intelligence (B.I), Management Information, Data Warehouse Management, Dashboards y Key Performance Indicator (KPI) ayudan al mercado financiero a retener e incrementar su base de clientes.
La banca tradicional dispone de una gran cantidad de datos generados por su base de clientes, sus consumos, movimientos y decisiones financieras. Pero la interpretación correcta y en el momento adecuado de esos datos en sí mismo es una tarea difícil, tomar decisiones acertadas con esos datos es aún más complejo.
A menudo suelen confundirse Data Science con Business Intelligence, y si bien ambos se basan en datos y estrategias para mejorar la toma decisiones, una estrategia de B.I madura abarca dashboards, KPI, análisis móvil y planificación hipotética entre otras, con una estrategia que incluye desde un data warehouse hasta un modelo de gestión para el control de los informes y/o reportes. En el caso de Data Science la diferencia radica en el tipo de problemas que abordan, BI deduce los valores desconocidos en función de elementos previamente conocidos utilizando una o varias fórmulas que ya están disponibles. Data Science trabaja con escenarios desconocidos sin ninguna fórmula o algoritmo en la mano, para resolver consultas de datos que nadie ha respondido en el pasado.
¿Qué es Business Intelligence?
Es la unión entre metodologías y tecnologías que, junto a la planificación estratégica efectiva, permiten el desarrollo de KPI correctos y métricas empresariales que ayudan a las organizaciones a comprender el cumplimiento de objetivos estratégicos. Estos KPI inmersos en Dashboards de B.I permiten identificar la información más relevante y significante para su negocio a partir de los datos de su organización.
¿Qué es Data Science?
Es un conjunto de estrategias que trabajan en de forma combinada para decodificar grandes volúmenes de datos utilizando una conjugación de matemáticas, estadística, ciencias de la información, informática, aprendizaje automático, análisis de datos y otros campos de estudio relacionados.
En este contexto, la banca tradicional para identificar su grado de madurez y la posibilidad de avanzar estratégicamente hacia un modelo maduro de Business Intelligence y de Data Science deberá hacerse las siguientes preguntas
- ¿Cómo organiza los datos y la información que se extrae de ellos en su organización? ¿Están integrados en una gran base de datos compartida por todas las áreas? ¿Hay bases de datos por área? ¿Los informes son automáticos o manuales? ¿Es un modelo mixto?
- ¿Cómo se toman las decisiones? ¿Se basan en los datos extraídos de sus bases de datos? ¿Se analizan los datos y se utilizan algoritmos para procesarlos? ¿Se juntan manualmente en planillas preformadas?
- ¿Está su personal formado en las nuevas estrategias de B.I o de Data Science? ¿Existe un plan de entrenamiento para formar al personal en estas estrategias para mejorar la calidad de información que se obtiene y optimizar la toma de decisiones? ¿Existe un área de innovación en su organización?
Concluyendo, los bancos tradicionales deben reforzar sus estrategias y acelerar el proceso de implementación de nuevas tecnologías haciendo foco en los nuevos escenarios de Business Intelligence y Data Science hasta lograr un grado de madurez que sirva para que automatizar decisiones permitiendo retener e incrementar la base de clientes que juegan un papel esencial en el modelo de negocios bancario.