En la era actual, cada vez surgen nuevas redes y aplicaciones sociales que entregan más y más datos. Estos datos, si son bien aprovechados, sirven para conocer patrones, preferencias y desarrollar servicios de calidad superior en proyectos Fintech, así como para tomar mejores decisiones empresariales.
La pregunta es, ¿cómo se maneja esta enorme cantidad de datos y a través de qué medio o herramientas se procesan y almacenan? Aquí verás los conceptos básicos relacionados con el análisis e interpretación de datos y cómo esto afecta a las Fintech.
Fintech, Data Analytics y Data Lakes
De forma breve, Fintech (financial technology o tecnología financiera) es un término utilizado para describir la nueva tecnología que busca mejorar y automatizar la prestación y el uso de los servicios financieros. En México hay más de 440 startups fintech y una tasa de adopción de tecnologías financieras del 72%.
El Data Lake (lago de datos), por su parte, es un depósito plano que permite capturar cualquier cantidad de datos en su formato original, tanto estructurados como no estructurados, y de diversas fuentes.
Luego, está el Data Analytics o análisis de datos, que consiste en procesar y transformar los datos en información relevante para la empresa.
¿Cómo el Data Analytics promueve el crecimiento de las fintech?
Los servicios financieros han adoptado el análisis de datos para tomar mejores decisiones de inversión y con rendimientos constantes. A través del análisis e interpretación de datos históricos de forma masiva, con complejos modelos matemáticos, las empresas financieras han conseguido maximizar el rendimiento de las carteras de inversiones.
Sin embargo, todo gira en torno al Big Data y al aprovechamiento pleno de sus características: volumen, variedad, veracidad, velocidad y valor. Esto quiere decir que los datos deben:
- Ser masivos.
- Ser fiables, ya que de esto depende el acierto de las decisiones.
- Provenir de fuentes diversas.
- Procesarse de forma rápida, e incluso en tiempo real.
- Convertirse en información de valor.
¿Cómo logras esto? Con el Data Lake obtienes todos los datos que tu Fintech necesita para tomar mejores decisiones. El Data Lake tiene la capacidad de rastrear, catalogar e indexar los datos masivos de forma efectiva, lo que permite usar los datos más relevantes para tu sector.
El Data Analytics aprovecha la gran cantidad de datos existentes en el lago, y a partir de ahí los convierte en información relevante y oportuna. Algunas de las principales ventajas del análisis de datos en el sector financiero son:
- Permite gestionar activamente los datos de los mercados de valores.
- Ayuda a tomar decisiones de inversión acertadas.
- Permite a las empresas de seguros y jubilaciones gestionar activamente los riesgos.
- Automatiza todo el proceso de recolección y transformación de datos, haciendo de la organización más eficiente.
Algunos ejemplos de uso en proyectos fintech son el trading algorítmico para la compra o venta de instrumentos financieros, el análisis de riesgo (algo crucial en el sector financiero) o la obtención de analíticas del consumidor para observar su comportamiento.
Codster: expertos en Data Science y Data Analytics
A través de Codster, puedes implementar las tecnologías que tu empresa necesita en el sector fintech, y tomar mejores decisiones con ayuda del análisis de datos.
Codster utiliza el Data Lake para integrar fuentes de datos, aprovechar la información y ayudarte a mejorar el rendimiento empresarial en la consecución de metas. También te permite segmentar clientes y aumentar la seguridad de la información. Para comenzar el proceso de modernización de tu sistema de datos, puedes solicitar una asesoría sin costo.
